司南大模型

全面解析RRU软件可测性设计引入AI算法的实践

文章目录全面解析RRU软件可测性设计引入AI算法的实践本文概要整体架构流程一、引言二、具体思想点2.1智能测试用例生成2.2异常检测与定位三、落地要求3.1数据基础3.2算法与模型3.3系统集成四、检查评估项
youngerwang·2025-03-13 14:14

LeetCode_随机数索引

注意：数组大小可能非常大。使用太多额外空间的解决方案将不会通过测试。
云墨书生·2025-03-13 14:14

LeetCode 398.随机数索引

注意：数组大小可能非常大。使用太多额外空间的解决方案将不会通过测试。
落羽小末·2025-03-13 14:13

本地部署时，如何通过硬件加速（如 CUDA、TensorRT）提升 DeepSeek 的推理性能？不同显卡型号的兼容性如何测试？

本地部署DeepSeek模型的硬件加速优化与显卡兼容性测试指南一、硬件加速技术实现路径CUDA基础环境搭建版本匹配原则：根据显卡架构选择CUDA版本（如NVIDIARTX50系列需CUDA12+，V100
百态老人·2025-03-13 14:43

使用docker-compose部署时序数据库InfluxDB1.8.4

背景如今InfluxDB已经更新到了2.x，InfluxDB1.x和2.x版本之间有几个主要的区别：数据模型：1.x：使用数据库和保留策略来组织数据。
Heartsuit·2025-03-13 14:12

【软考-架构】3.1、数据库概述-三级模式-设计-数据模型

✨资料&文章更新✨GitHub地址：https://github.com/tyronczt/system_architect文章目录数据库系统三级模式-两级映像数据库设计考试真题第一题第二题数据模型✨E-R
小天努力学java·2025-03-13 14:12

云原生边缘计算：分布式智能的最后一公里革命

引言：从集中式云到边缘计算的范式演进阿里云ENS覆盖3000边缘节点，腾讯云ECM支持5ms内就近接入，特斯拉每辆车部署轻量K8s管理AI模型。
桂月二二·2025-03-13 14:12

【图像去噪】论文复现：TPAMI 2025！全面提升单图像去噪泛化性！像素级零样本去噪方法Pixel2Pixel的Pytorch源码复现，跑通源码，修改各种报错，框架详解，注释详细！

ImageDenoising）】关于【图像去噪】专栏的相关说明，包含适配人群、专栏简介、专栏亮点、阅读方法、定价理由、品质承诺、关于更新、去噪概述、文章目录、资料汇总、问题汇总（更新中）完整代码和训练好的模型权重文件下载链接见本文底部
十小大·2025-03-13 14:11

Leetcode之随机数索引

注意：数组大小可能非常大。使用太多额外空间的解决方案将不会通过测试。
一只荣·2025-03-13 14:11

分布式训练中的参数local_rank

在分布式训练中，我们常常需要确保某些操作（例如下载模型和词汇表）只由一个进程完成，以避免重复工作和资源浪费。以下是local_rank在不同情况下的用法解释：loca
挨打且不服66·2025-03-13 13:09

深度学习中的异构特征介绍

深度学习，特别是现在的大模型，数据永远是最紧要的基础和前提。数据中有大量的各种各样的特征，这些特征类型不同、来源不同，因此称之为”异构特征“。
赫连达·2025-03-13 13:08

使用Unity中Microphone类进行用户自由时长音频录制

中Microphone类进行用户自由时长音频录制主录音脚本AudioRecord.csmaxClipLength：音频最大长度，真正录音时长不要超过这个长度，或者把maxClipLength设置的无限大也可以
沉醉东风·2025-03-13 13:08

Epoch 和 Batch Size的设计 + 模型的早停策略（基于上篇）

一.epoch和batchsize的设计epoch和batchsize是训练神经网络时的两个关键超参数，它们的设计会直接影响模型的训练速度、收敛性和最终性能。
一只小铁柱·2025-03-13 13:08

使用Argostranslate模型进行翻译（python）

\Scripts\activate#macOS/Linuxsourcemyenv/bin/activate#安装argostranslatepipinstallargostranslate2.下载语言模型
一只小铁柱·2025-03-13 13:38

(4-8)基于DeepSeekMoE架构的DeepSeek-V3：测试模型

4.8测试模型DeepSeek-V3是一款基于PyTorch的深度学习模型，主要用于文本生成任务。在加载模型时，首先需要从指定路径加载模型的配置文件和预训练权重。
码农三叔·2025-03-13 13:37

人工智能 - TensorRT与DeepDP终极指南：释放GPU潜能的深度学习推理优化之道

TensorRTTensorRT（TensorRuntime）是英伟达（NVIDIA）推出的高性能深度学习推理（Inference）优化器和运行时库，专为在NVIDIAGPU上高效部署深度学习模型而设计
天机️灵韵·2025-03-13 13:36

AI大模型：教育行业的革新引擎

借助DeepSeek大模型，教师
AI360labs_atyun·2025-03-13 13:06

AIGC论文查重和传统论文查重有什么区别？

技术原理：主要利用自然语言处理和深度学习技术，分析文本的风格、语法结构和语义连贯性，以判断内容是否可能由AI模型产生。传统论文查重检测目标：主要检测论文中是否存在抄袭或剽窃
真不二价825·2025-03-13 13:06

图像识别技术与应用

方法和技术看到了生活方式的转变比如智能语音闹钟控制系统、自动驾驶和人脸识别考勤智能购物、医疗日常生活的智能比如指纹、淘宝、抖音还能用软件看到天气的好坏了解了典型训练和机器学习中的关键组件机器学习中的关键组件包含：数据模型目标函数优化算法这节课学习了第一节剩下
超帅的好吧·2025-03-13 13:36

【AIGC】计算机视觉-YOLO系列家族

YOLOv7（5）YOLOv8（6）YOLOv9（7）YOLOv10（8）YOLOv11（9）YOLOv12（1）YOLO发展史YOLO(YouOnlyLookOnce）是一种流行的物体检测和图像分割模型
LeeZhao@·2025-03-13 13:34

一个基于LSTM的字符级文本生成模型的训练+使用(pytorch)

一、代码实现1.配置文件config.pyimporttorch#设备配置DEVICE=torch.device('cuda'iftorch.cuda.is_available()else'cpu')#超参数和配置SEQ_LENGTH=100#输入序列长度BATCH_SIZE=64#批大小EMBEDDING_DIM=256#嵌入层维度HIDDEN_SIZE=512#LSTM隐藏层大小NUM_LAY
一只小铁柱·2025-03-13 12:04

backbone和head分开转onnx的优势

模型转换为ONNX格式时，将其分成backbone和head两个部分，通常是出于以下原因：1.模块化设计backbone通常是模型的特征提取部分（例如卷积神经网络的主干部分），负责从输入数据中提取高级特征
yuweififi·2025-03-13 12:33

模型训练和推理

训练时需要梯度，推理时不需要怎么理解“梯度”？计算图以及前向后向传播训练时需要梯度，推理时不需要阶段是否计算梯度是否反向传播是否更新参数用例写法训练✅✅✅loss训练默认即可，requires_grad=True推理❌❌❌采样、预测、部署用@torch.inference_mode()或withtorch.no_grad()训练阶段必须开启梯度计算：要计算loss（损失函数）然后通过loss.ba
一杯水果茶！·2025-03-13 12:02

【YOLOv11[基础]】目标检测OD | 导出ONNX模型 | ONN模型推理以及检测结果可视化 | python

本文将导出YOLO11.pt模型对应的ONNX模型，并且使用ONNX模型推理以及结果的可视化。话不多说，先看看效果图吧！！！目录一导出ONNX模型二推理及检测结果可视化1代码2效果图
Jackilina_Stone·2025-03-13 12:02

AI概率学预测足球大小球让球数据分析

机器学习：使用回归模型、神经网络等预测进球数，考虑球队实力、比赛风格、天气等因素。实时数据：结合实时比赛数据动态调整预测。2.让球分析让球是机构为平衡双方实力
sanx18·2025-03-13 12:01

数据结构八大核心排序，详细过程。

目录一，排序种类1.直接插入排序2.冒泡排序3.希尔排序4.快排（1.）快排单趟排序三种写法【1】hoare版本单趟排序【2】挖坑法【3】前后指针法最新的写法，写起来最简单，最不容易出错(2.)快排【1.】快排递归【2】快排非递归【3】快排的优化一三数取中优化【4】快排的优化二小区间优化5.归并排序（1.）归并排序递归写法【1】归并排序子函数【2】归并排序（2.）归并排序循环写法6.选择排序7.堆
LYH_1_·2025-03-13 12:30

T2.小牛架炮 - 美团机试真题题解

题目描述在无限大的棋盘中有n个炮，第个炮的坐标是(xi,yi)。
什码情况·2025-03-13 12:58

onnx处理和TensorRT量化推理相关代码工具

一.说明    在模型量化过程中，经常要使用一些工具对onnx或者量化后的模型（这里以TensorRT为例）进行推理，往往需要一些处理工具，比如：拆分或者合并onnx；修改onnx中的量算子QuantizeLinear
天亮换季·2025-03-13 12:26

【Agent实战】RAG方式+结构化prompt（CoT）+API工具结合ChatGPT4o能力Agent项目实践（货物上架位置推荐助手）

本文原创作者：姚瑞南AI-agent大模型运营专家，先后任职于美团、猎聘等中大厂AI训练专家和智能运营专家岗；多年人工智能行业智能产品运营及大模型落地经验，拥有AI外呼方向国家专利与PMP项目管理证书。
姚瑞南·2025-03-13 12:56

从青铜到王者：六大排序算法实战解析

今天，就让我们一同走进排序算法的世界，深入探究冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序、堆排序这六大经典算法的精髓所在，为你提供一份全面、深入、实用的指南。
AAEllisonPang·2025-03-13 11:56

YOLO系列模型从v1到v10的演进

文章目录引言YOLOv1:开创单阶段目标检测先河发布时间与背景核心创新模型架构训练策略与优化YOLOv2:提升精度与速度的平衡发布时间与背景核心创新模型架构训练策略与优化YOLOv3:多尺度检测与残差连接发布时间与背景核心创新模型架构训练策略与优化
剑走偏锋o.O·2025-03-13 11:25

十大排序算法

1.冒泡排序（BubbleSort）冒泡排序重复地走访过要排序的数列，一次比较两个元素，如果它们的顺序错误就把它们交换过来，直到整个数列有序。publicclassBubbleSort{publicstaticvoidbubbleSort(int[]arr){intn=arr.length;//外层循环控制排序的轮数for(inti=0;iarr[j+1]){//交换arr[j]和arr[j+1]
迷茫的羔羊羊·2025-03-13 11:55

普通人怎么利用GPT赚钱之创建自动化工具

对于普通人来说，利用GPT（GenerativePre-trainedTransformer）这样的语言模型来创建自动化工具，并通过这些工具赚钱，已经成为一种切实可行的方法。
贫苦游商·2025-03-13 11:24

sparkML入门，通俗解释机器学习的框架和算法

：步骤-->烹饪类比-->机器学习对应1.确定目标|想做什么菜（红烧肉/沙拉）|明确任务(分类/回归/聚类)2.准备食材|买菜、洗菜、切菜|数据收集与预处理3.设计食谱|决定烹饪步骤和调料|选择算法和模型设计
Tometor·2025-03-13 11:53

RNN 实战指南：用 PyTorch 从零实现文本分类

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain
吴师兄大模型·2025-03-13 11:22

深度学习基础-onnxruntime推理模型

以下是一个完整的示例，展示如何加载ONNX模型、获取模型信息并运行推理：importonnxruntimeimportnumpyasnp#模型路径bev_head_onnx_path="path/to/
yuweififi·2025-03-13 11:49

【后端开发核心技术全景解读：从云原生到分布式架构的深度实践】

作为开发者，我们必须把握以下五大核心技术方向：一、云原生架构：重新定义基础设施1.1容器化技术的二次革命Kubernetes的生态演进：Pod设计哲学：通过共享网络命名空间实现微服务通信，典型案例：
蝉叫醒了夏天·2025-03-13 11:18

深入解析Java虚拟机（JVM）：架构、内存管理与性能优化

##一、JVM核心架构解析###1.1类加载子系统-**双亲委派模型**：采用层级式加载机制，防止核
EvLast·2025-03-13 11:18

服务器搭建全流程

年最新版）一、硬件与服务器选择‌硬件类型‌‌云服务器‌：推荐阿里云、腾讯云等平台，支持按需付费，适合个人及中小型项目‌‌物理服务器‌：戴尔PowerEdge、惠普ProLiant等企业级设备，适合高并发或大存储需求‌‌个人电脑
yzx991013·2025-03-13 10:17

神经网络机器学习中说的过拟合是什么意思

在神经网络和机器学习中，过拟合（Overfitting）是指模型在训练数据上表现非常好，但在未见过的测试数据上表现较差的现象。
yuanpan·2025-03-13 10:46

黑色RGB是什么

>>首先，用户可能对RGB颜色模型不太熟悉，或者需要确认在MATLAB中如何表示纯黑色。通常，RGB颜色模型中，纯黑色是(0,0,0)，但有时候在不同的软件或环
上海迪士尼35·2025-03-13 10:16

分布式并行策略概述

数据并行（DataParallelism）内容：数据并行通过将训练数据分割成多个小批次，并在多个处理单元（如GPU）上同时训练模型的副本来工作。
灵海之森·2025-03-13 10:11

基于大模型预测的巨细胞病毒视网膜炎诊疗全流程研究报告

目录一、引言1.1研究背景与意义1.2研究目的1.3研究方法与创新点二、巨细胞病毒视网膜炎概述2.1疾病定义与特点2.2流行病学分析2.3现有治疗手段综述三、大模型技术原理与应用现状3.1大模型介绍3.2
LCG元·2025-03-13 10:39

造价算量审图多元化融合软件开发实战：技术架构与核心代码解析

——从BIM模型解析到AI智能审图的完整实现路径1.技术架构设计该软件需融合以下模块：BIM/CAD模型解析引擎（支持Revit/DWG文件一键导入）智能算量核心算法（基于规则引擎与机器学习）协同审图平台
夏末之花·2025-03-13 10:38

基于大模型的Text2SQL微调的实战教程(二)

本文主要介绍了基于大模型的Text2SQL微调的实战教程(二)，希望对学习大语言模型的
herosunly·2025-03-13 09:36

开启AI开发新时代——全解析Dify开源LLM应用开发平台

Dify作为一款开源的LLM应用开发平台，以其直观的界面和强大的功能组合（包括agenticAI工作流、RAG流水线、agent能力、模型管理、可观测性等），让从原型设计到生产部署的过程变得简单而高效。
gs80140·2025-03-13 09:36

基于支持向量机SVM的电网负荷预测，libsvm工具箱详解，SVM详细原理

的电网负荷预测代码结果分析展望摘要基于支持向量机SVM的电网负荷预测，SVM原理，SVM工具箱详解，SVM常见改进方法支持向量机SVM的详细原理SVM的定义支持向量机（supportvectormachines,SVM）是一种二分类模型
神经网络机器学习智能算法画图绘图·2025-03-13 09:35

MATLAB基于Simulink的行波故障测距，提出了基于MATLAB SIMULINK的输电线路故障行波仿真方法

在此基础上建立了基于分布参数模型的输电线路故障行波仿真平台。最后，以输电线路的单相短路故障为例，应用该平台和MATLAB编程实现了对输电线路故障的仿真以及故障行波的提取。
GKsUaMF·2025-03-13 09:04

数据结构完全指南：C语言实现与核心原理剖析

本文将以C语言为载体，深入解析七大核心数据结构，通过原理剖析、代码实现和复杂度分析三重视角，带您构建完整的数据结构知识体系。
南玖yy·2025-03-13 09:33

有序数组的插入

题目给定存储了n个从大到小排好序的整数，试将任一给定整数x插入数组中合适的位置，以保持结果依然有序。分析算法在最坏、最好情况下的时间、空间复杂度。
Mswanga·2025-03-13 09:03
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