含隐变量能量模型

在LangChain中传递运行时值给工具

在大多数情况下，这些参数不应该由LLM（大语言模型）控制，因为这样可能存在安全风险。因此，我们需要一种机制，让LLM只控制那些它需要控制的参数，而其他参数则由应用逻辑来固定。
bavDHAUO·2025-03-21 03:31

StarRocks 主键（Primary Key）深度解析

核心特性：全面的数据模型：支持明细模型、主键模型和聚合模型，满足多样化业务场景实时数据分析：提供高效的数据导入与更新能力，支持实时数据处理分布式架构：采用无共享（S
·2025-03-21 03:21

入门Dify平台：如何根据需求选择与创建最合适的应用

简单来说，这类聊天助手类似于目前商业中广泛应用的智能客服系统，专注于解答用户的常见问题或进行简单的互动交流，如下图所示：变量这里简单讲一下，变量
·2025-03-21 03:20

基于知识图谱的个性化智能教学推荐系统(文档+源码)

章相关理论与技术概述2.1知识图谱2.1.1知识图谱的介绍与发展2.1.2知识图谱的构建2.3协同过滤推荐算法2.2.1推荐算法概述2.2.2Pearson相关系数2.2.3Spearman相关系数2.4Bert模型和
「已注销」·2025-03-21 03:29

六十天前端强化训练之第二十一天大师级详解 React Context API：从原理到实战

设计哲学与运转机制工作原理三步曲：1.2核心三剑客详解1.3性能优化要诀二、手把手实现主题切换系统2.1完整代码实现（逐行注释版）2.2配套CSS样式设计三、关键知识点拆解3.1状态初始化策略3.2CSS变量注入原理
编程星辰海·2025-03-21 02:26

暗光增强技术研究进展与产品落地综合分析（2023-2025）

二、暗光增强技术研究进展1.算法创新：从传统模型到深度学习（1）Retinex理论的深度结合清华与ETH联合提出的Retinexformer（202
AndrewHZ·2025-03-21 02:21

5分钟科普：AI网关是什么？应用场景是什么？有没有开源的选择？

AI网关的功能及其定义AI网关位于企业应用与内外部大模型调用的交汇点，能够灵活地将请求转发给内部自建模型或外部大模型服务提供商，甚至海外的服务商。
阿里-于怀·2025-03-21 02:50

更好地进行SQL问题回答的提示技术

通过LangChain库，我们可以优化这些提示来帮助模型更好地理解和
bavDHAUO·2025-03-21 02:17

芒格的“思维格栅“：构建全面的投资分析框架

通过详细讲解核心算法原理和具体操作步骤，结合数学模型和公式进行举例说明，帮助读者理解如何运用这一理论进行投资分析。随后通过项
AGI大模型与大数据研究院·2025-03-21 01:16

模型部署实战：PyTorch生产化指南

‌一、为什么要做模型部署？‌
小诸葛IT课堂·2025-03-21 01:45

Spring Boot 性能优化：如何解决高并发下的瓶颈问题？

一、高并发场景的挑战与诊断方法论1.1典型性能瓶颈四层模型在2000+QPS的电商秒杀场景中，SpringBoot应用常面临四层压力传导：网络层瓶颈TCP连接耗尽导致SYN队列溢出（Linux默认仅1024
zhyoobo·2025-03-21 01:44

golang中的接口

接口(interface)是一组函数method的集合，go中的接口不能包含任何变量。在go中接口中的所有方法都没有方法体，接口定义了一个对象的行为规范，只定义规范不实现。
平谷一勺·2025-03-21 01:14

算力技术演进与多场景融合路径

与此同时，模型压缩、数据预处理等算法优化手段使单位算力产出提高30%以上。
智能计算研究中心·2025-03-21 01:13

金融风控算法透明度与可解释性优化

内容概要金融风控算法的透明化研究面临模型复杂性提升与监管合规要求的双重挑战。随着深度学习框架在特征提取环节的广泛应用，算法可解释性与预测精度之间的平衡成为核心议题。
智能计算研究中心·2025-03-21 01:13

联邦学习算法安全优化与可解释性研究

内容概要本研究围绕联邦学习算法的安全性优化与模型可解释性增强展开系统性探索。
智能计算研究中心·2025-03-21 01:43

DeepSeek多语言670亿参数高效创作解析

内容概要本文聚焦DeepSeek系列模型的核心技术突破与应用价值，通过解析其混合专家架构（MoE）的设计逻辑与670亿参数的规模化优势，揭示其在多语言处理、视觉语言理解及代码生成领域的创新表现。
智能计算研究中心·2025-03-21 01:13

下一代模型技术演进与场景应用突破

内容概要当前模型技术正经历多维度的范式跃迁，可解释性模型与自动化机器学习（AutoML）成为突破传统黑箱困境的核心路径。
智能计算研究中心·2025-03-21 01:13

H800核心性能优化技术

这些创新不仅显著提升了30%以上的能效比，更通过精细化任务调度机制，解决了深度学习训练中高并发数据处理与模型参数同步的效率瓶颈。值得关注的
智能计算研究中心·2025-03-21 01:13

Golang | 每日一练 (6)

内存逃逸是指在函数内部创建的变量或对象，在函数结束后仍然被其他部分引
张胤尘·2025-03-21 01:42

Qwen2-Audio：通义千问音频大模型技术解读

引言：从llm到mlm（audio）大型语言模型（LLM）的发展日新月异，它们在文本理解、生成、推理等方面展现出惊人的能力。
kakaZhui·2025-03-21 01:41

Git使用规范

信息填写中，Title分仅含一个commit和多个commit的情况；Content也有要求。还有其它规范，如连接issue，pr完成后要妥善处理，以保证代码提交的高效与规范。
糖心何包蛋爱编程·2025-03-21 00:05

一种基于swagger 2.0 yaml文件的接口异常用例生成算法，单因子变量法

详细解决方案一、设计思路基于Swagger2.0的YAML定义，为每个参数生成两类测试用例：正常用例：所有参数均符合约束。异常用例：仅一个参数违反约束，其他参数正常，且每个参数需覆盖所有可能的异常场景。二、实现步骤解析Swagger文件使用SnakeYAML解析YAML，提取参数定义（类型、约束、是否必填等）。生成正常值根据参数类型和约束生成合法值。生成异常值针对每个参数的所有约束，生成违反每个约
xiyubaby.17·2025-03-21 00:32

【AI论文】RWKV-7“鹅”模型，具备富有表现力的动态状态演化能力

摘要：我们推出RWKV-7“鹅”，这是一种全新的序列建模架构，同时发布的还有预训练语言模型。
东临碣石82·2025-03-21 00:02

解释 TypeScript 中的类型保护（type guards），如何使用类型保护进行类型检查？

TypeScript类型保护深度解析核心概念解析类型保护是TypeScript用于在条件分支中缩小变量类型范围的机制，通过特定的语法结构让编译器能够推导出更精确的类型信息。
程序员黄同学·2025-03-21 00:31

Dify 项目开源大模型应用开发平台

Dify是一款开源的大语言模型（LLM）应用开发平台，旨在简化生成式AI应用的创建、部署和持续优化流程。
魔王阿卡纳兹·2025-03-20 23:30

华为NAS真实测评！

在存储方面，它的硬盘位设计很贴心，还有不错的可扩展性，能轻松满足咱不断增长的存储需求，这小身材藏着大能量！
ONETHING_CLOUD_2·2025-03-20 23:30

基于Python的金融领域AI训练数据抓取实战（完整技术解析）

项目背景与需求分析场景描述为训练一个覆盖全球金融市场的多模态大语言模型（LLM），需实时采集以下数据：全球30+主要证券交易所（NYSE、NASDAQ、LSE、TSE等）的上市公司公告企业财报PDF文档及结构化数据社交媒体舆情数据
海拥✘·2025-03-20 23:57

项目经理在推进项目时，职能线经理不配合怎么办？

PMI报告显示，68%的项目延期与资源协调受阻直接相关，而职能经理的配合度是资源获取的核心变量。本文将从权力结构剖析、实战应对策略到长效机制建设，提供一套破解职能壁垒的系统化方案。
·2025-03-20 23:16

客户总是提出不合理的需求，如何破局？

一、需求“不合理”的本质诊断表象与根源的错位冰山模型：客户表面需求（如“界面要更酷
·2025-03-20 23:46

Multi-view graph convolutional networks with attention mechanism

但是目前的基于GCN的图网络模型都是构建在固定邻接矩阵上的即实际图的一个拓扑视角。当数据包含噪声或者图不完备时，这种方式会限制模型的表达能力。
小源er·2025-03-20 23:54

探索 Tavily Search API：为 AI 提供快速准确的搜索结果

引言在当今的技术时代，AI代理（如大型语言模型）日益需要实时、准确和事实性强的搜索结果。TavilySearchAPI就是为此而生的。
nseejrukjhad·2025-03-20 23:53

使用 Tavily 搜索 API 获取实时精确搜索结果

技术背景介绍Tavily搜索API是一个专为AI代理（如大型语言模型）而设计的搜索引擎。它能够快速提供实时、准确且事实性强的搜索结果。
fgayif·2025-03-20 23:22

PHP转GO Day2 数据类型与控制结构实践（开发计算器）

Day2数据类型与控制结构实践（开发计算器）计算器开发问题排查指南一、基础版计算器代码（含常见Bug）packagemainimport("fmt""os""strconv")funcmain(){iflen
老李要转行·2025-03-20 23:22

【手把手教学】DeepSeek官方搜索API博查本地使用指南：从原理到实战，全面解锁智能搜索！

前言：当大模型遇见本地搜索你是否遇到过这些问题？想在企业内网部署智能搜索，但担心数据泄露风险？需要定制搜索逻辑，但云端API灵活性不足？网络环境不稳定时，搜索服务频繁中断？
BigNorthBear·2025-03-20 22:51

车辆检测与识别：车辆分类_（9）.车辆分类模型的评估与优化

车辆分类模型的评估与优化在车辆检测与识别领域，车辆分类模型的评估与优化是确保模型性能和可靠性的关键步骤。本节将详细介绍如何评估车辆分类模型的性能，并提供一些优化技术，以提高模型的准确性和效率。
zhubeibei168·2025-03-20 22:18

pytesseract使用

tesseract/wiki，我安装的版本tesseract-ocr-setup-3.05.01.exe，安装的时候选择把chi_sim(中文简体)和chi_tra(中文繁体)数据库安装上3.设置环境变量
weixin_30254435·2025-03-20 22:17

YOLO11改进-模块-引入频率谱动态聚合模块FSDA 去除噪声

FSDA先对频谱信息聚合，再计算通道权重并应用，最后映射回空间域，以此优化频谱信息，使模型更好处理复杂干扰。本文将其与YOLOv11相结合，增强YO
一勺汤·2025-03-20 22:46

基于多头注意机制的多尺度特征融合的GCN的序列数据（功率预测、故障诊断）模型及代码详解

GCN基础在深度学习领域中，图卷积网络(GCN)是一种强大的图数据处理工具。它将卷积操作扩展到图结构上，能够有效捕捉图中节点之间的关系信息。GCN的核心思想是通过聚合邻居节点的特征来更新目标节点的表示，这种局部聚合机制使得GCN能够学习到图的拓扑结构和节点属性。GCN的主要构成要素包括节点特征矩阵、邻接矩阵和卷积核。通过多次迭代，GCN可以逐步学习到图中节点的高阶表示，为后续的分类、预测等任务提供
清风AI·2025-03-20 22:14

Kotlin构造函数

目录构造函数类型主构造函数成员变量设置私有化操作次级构造函数构造函数类型主构造函数（主构造器）——只能有一个次构造函数（次构造器）——可以是多个主构造函数构造器constructor关键字前无注解或修饰符作用
zhoujun798·2025-03-20 22:44

智慧畜牧：智能化监控系统如何提升养殖效率与质量

最新接入DeepSeek-V3模型，点击下载最新版本InsCodeAIIDE智慧畜牧：智能化监控系统如何提升养殖效率与质量在当今数字化时代，畜牧业正经历着前所未有的变革。
inscode_041·2025-03-20 22:44

智慧畜牧：用AI技术革新养殖监控与管理

最新接入DeepSeek-V3模型，点击下载最新版本InsCodeAIIDE智慧畜牧：用AI技术革新养殖监控与管理随着科技的不断进步，农业领域的智能化转型已经成为必然趋势。
inscode_057·2025-03-20 22:44

AI大模型交付业务起势，亚信科技书写AI时代的转型样本

面对AI带来的产业巨变，任何企业都无法永远躺在过去的功勋簿上，积极拥抱变化和布局转型成为必然选择。这就像一场马拉松，征途艰难，唯一确定的是：那些敢于在断裂处重生的企业，终将在时代的潮汐中刻下自己的印记。近日，亚信科技公布2024年财报数据--营业收入66.46亿元人民币，同比下降15.8%；净利润却达到5.16亿元人民币，净利润率同比增长1.3个百分点至7.8%，研发投入占收入比13.6%，研发与
大数据在线·2025-03-20 22:43

【第9章】“基础工作流”怎么用？（图生图/局部重绘/VAE/更多基础工作流）ComfyUI基础入门教程

AI绘画还处于一个快速迭代的过程，隔三岔五的就会有很多新技术、新模型出现，ComfyUI目前同样处于一个快速更新的阶段，从更新记录上也可以看到，几乎每一两天都会更新新版本。
聚梦小课堂·2025-03-20 22:42

YOLO魔改之频率分割模块（FDM）

在小目标检测中，为克服分辨率低和特征不明显的问题，模型设计中会特别注重特征融合和多尺度处理，以增强对小目标的感知能力。YOLOv8基础YOLO
清风AI·2025-03-20 21:11

C++编程：从入门到精通的指南

二、C++基础变量和数据类型：C++
zifeng0015·2025-03-20 21:41

PyTorch模型训练实战指南：掌握动态图特性与工业级部署技巧

其即时执行模式大幅简化了模型调试流程，而灵活的模块化设计则为复杂模型的构建提供了坚实基础。然而，从实验原型到工业级部署的全链路实践中，开发者仍需系统性掌握框架核心特性与工程化技巧。
lmtealily·2025-03-20 21:37

Python第六章01：列表（lsit）定义语法

#定义变量#变量名称=[元素1，元素2，元素3，元素4，......]
苹果.Python.八宝粥·2025-03-20 21:36

ESG证书：AI预测未来十年职场人的黄金入场券

当ChatGPT开始撰写ESG报告，当机器学习模型精准预测企业碳排放轨迹，一场由AI驱动的ESG革命正在颠覆传统可持续发展领域。
ESG学习圈·2025-03-20 21:06

switch 二分查找

template//在有序向量区间[lo,hi)内查找元素estaticRankbinSearch(T*A,Tconst&e,Ranklo,Rankhi){while(lo>1;//以中点为轴点//使用一个临时变量来存储比较结果
01292520·2025-03-20 21:05

ArkTS-语法基础

一、声明变量声明以关键字let开头的声明引入变量，该变量在程序执行期间可以具有不同的值。
风·之痕·2025-03-20 21:35
上一页 15 16 17 18 19 20 21 22 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他