因果结构模型

llama.cpp 安装与量化（mac电脑）

llama.cpp安装与量化（mac电脑）1.创建并切换至虚拟环境2.安装llama.cpp3.安装依赖4.转换模型5.创建build目录6.生成构建文件7.编译项目8.运行量化命令9.测试量化后的模型
初七i·2025-03-12 00:32

深入解析MySQL页结构：16KB页设计与目录机制实现

一、MySQL存储引擎的基石：页结构探秘1.1页结构的本质与意义MySQLInnoDB存储引擎采用页（Page）作为基础存储单位，每个页固定为16KB（16384字节）。
·2025-03-12 00:13

第6篇：Transformer架构详解（下）：多头注意力机制与位置编码

Transformer模型自提出以来，已经在自然语言处理（NLP）领域取得了巨大的成功。其核心创新包括多头注意力机制和位置编码，这些技术使得Transformer能够高效处理长序列数据。
Gemini技术窝·2025-03-12 00:00

关于FBX模型导入Unity后，在Play场景里想要选中但报错：“NullReferenceException: Object reference not set to an insta”的解决办法。

FBX导入Unity后，本想要测试通过做一个BIM模型数字孪生场景，实现Play场景下，选择构件能展示构件属性信息。
宝宝嘟嘟打雷辣·2025-03-12 00:30

了解rust以及cargo

它的主要目标是通过所有权（ownership）模型和借用检查（borrowchecking）来防止空指针和数据竞争等常见的编程错误Cargo是Rust的包管理器和构建系统。
RustKK·2025-03-11 23:54

怎么定义世界模型，Sora/Genie/JEPA 谁是世界模型呢？（1）

说这个问题之前先看一下什么是世界模型，它的定义是什么？首先世界模型的起源是咋回事呢？
周博洋K·2025-03-11 23:52

考研复习之记忆方法

985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于大模型算法的研究与应用。曾担任百度千帆大模型比赛、BPAA算法大赛评委，编写微软OpenAI考试认证指导手册。
herosunly·2025-03-11 23:51

时间序列预测之移动平均法预测模型

时间序列预测之移动平均法预测模型1.时间序列预测法概述1.1时间序列的基本特征1.2时间序列的分类1.3时间序列的影响因素分析2移动平均数预测模型2.1一次移动平均法2.2二次移动平均法2.3基于Python
皖山文武·2025-03-11 23:20

OPPO机器学习算法岗（AI智能体）内推

专注于以端设备为中心的AI智能体研究与应用，研究方向包括但不限于智能体与多智能体框架、大模型推理与规划、大模型工具使用等。
飞300·2025-03-11 23:19

人工智能混合编程实践：C++调用Python ONNX进行YOLOv8推理

人工智能混合编程实践：C++调用PythonONNX进行YOLOv8推理前言相关介绍Python简介C++简介ONNX简介YOLOv8简介前提条件实验环境项目结构C++调用PythonONNX进行YOLOv8
FriendshipT·2025-03-11 22:48

Java小白-Properties类

特点：1.继承于Hashtable，是线程安全的键值对存储结构继承自Hashtable：Properties类继承自Hashtable，而Hashtable是一个古老的线程安全的键值对存储结构。
林深的林·2025-03-11 22:17

Java小白-Collection集合体系

一、Collection集合体系1.核心接口与实现类‌类型‌‌特点‌‌实现类‌‌底层结构‌‌线程安全‌‌List‌有序、可重复、有索引ArrayList动态数组否LinkedList双向链表否Vector
林深的林·2025-03-11 22:17

JAVA PTA 7-2 声明图书类，记录图书总册数，利用静态变量赋值。分数 10 作者 强彦 单位 太原理工大学

输出样例:书名：Java程序设计,书号：1,书价：34.5书名：数据结构,书号：2,书价：44.8书名：C++程序设计,书号：3,书价：35.
pta pass·2025-03-11 22:17

什么是JEPA（联合嵌入预测架构），它与现有技术有何不同？

联合嵌入预测架构（JEPA）是一种新的预测建模方法，旨在通过在表示空间中进行预测，而不是直接生成详细的像素级输出，从而提高模型的效率和准确性。
百态老人·2025-03-11 22:46

C语言for循环语句的用法（非常详细）

在C语言中，除了while和dowhile，使用for语句也可以实现循环结构。
xiecoding.cn·2025-03-11 22:45

Deepseek结合AnythingLLM搭建个人本地智能知识库

之前通过Ollama搭建了本地Deepseek大模型对话机制，但知识点仅限于Deepseek内部的数据，且目前数据截止时间为2024年7月，如果我们询问一些专业性比较强的内容，则Deepseek也显得无能为力
曲幽·2025-03-11 22:15

《物联网安全特辑：从智能设备到工业控制系统的攻防博弈》

设备分层威胁模型感知层传感器数据篡改网络层无线协议劫持平台层云API滥用应用层移动APP逆向设备控制权夺取0x01固件逆向：解剖设备的灵魂固件提取三板斧方法1：OTA升级包捕获#使用Wireshark过滤
程序员没睡醒·2025-03-11 22:14

【花雕动手做】基于ESP32S3和通义千问大模型AI语音聊天机器人

开源项目1、核心功能：该项目利用ESP32S3开发板，结合通义千问大模型，实现了一个AI语音聊天机器人。用户可以通过语音与机器人进行交互，机器人能够理解用户的语音指令并给出相应的语音回答。
驴友花雕·2025-03-11 22:44

http与https的区别

HTTPhttp是一个应用层协议，由请求和响应构成，是一个标准的客户端服务器模型。
weixin_30467087·2025-03-11 22:13

模型优化前沿趋势与行业应用实战

内容概要模型优化技术正经历从理论研究到产业落地的关键跃迁。随着自动化机器学习（AutoML）与边缘计算技术的深度融合，模型开发范式正从人工调参转向自动化、自适应优化。
智能计算研究中心·2025-03-11 22:12

算力安全创新驱动未来趋势endofsentence

例如，异构计算通过CPU、GPU、FPGA的协同加速，使复杂模型训练效率提升40%以上。关键数据：根据IDC预测，到2025年全球智能算力需求将增长30倍，
智能计算研究中心·2025-03-11 22:42

H800实战应用深度解析endofsentence

在不同场景下的性能表现对比：场景类型训练速度提升推理延迟降低能效比提升自然语言处理35%22%40%计算机视觉28%18%33%推荐系统41%29%37%资深系统架构师指出："H800的异构计算架构在模型并行处理方面
智能计算研究中心·2025-03-11 22:12

DeepSeek高效AI创作成本革新endofsentence

其混合专家架构采用动态路由机制，实现参数利用率提升40%以上，在保持模型容量的同时将推理成本降低68%。在代码生成任务中，DeepSeekCoder在HumanEval基准测试中达到83.1%的准确
智能计算研究中心·2025-03-11 22:12

使用 Particles.js 和 GSAP 实现炫酷的网页粒子动画效果

效果展示这里写目录标题使用Particles.js和GSAP实现炫酷的网页粒子动画效果前言效果展示技术栈实现步骤1.基础结构搭建2.样式设计4.GSAP动画实现5.自定义鼠标指针效
木木黄木木·2025-03-11 21:41

【电机控制器】ESP32C3——持续更新

【电机控制器】ESP32C3——持续更新文章目录@[TOC](文章目录)前言一、ADC、PWM、UART二、语言模型四、参考资料总结前言使用工具：提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、ADC
Kisorge·2025-03-11 21:41

STM32固件库文件调用原理详解 | 零基础入门STM32第二十二步

StartupFiles）2.内核相关程序（CMSIS层）3.外设驱动库（StdPeriph_Driver）二、文件调用原理剖析1.启动流程全景图2.外设驱动调用实例3.文档手册的关键作用三、工程文件结构解析四
触角01010001·2025-03-11 21:10

AIGC视频生成模型：ByteDance的PixelDance模型

本文详细介绍ByteDance的视频生成模型PixelDance，论文于2023年11月发布，模型上线于2024年9月，同时期上线的模型还有Seaweed（论文未发布）。
好评笔记·2025-03-11 21:09

PythonWeb——Django框架

框架就是程序的骨架，主体结构，也是个半成品。2.框架的优缺点可重用、成熟,稳健、易扩展、易维护3.Python中常见的框架大包大揽Django被官方称之为完美主义者的Web框架。
Error_exception_worn·2025-03-11 21:09

1.动手学习深度学习课程安排及深度学习数学基础

视频资源B站：动手学习深度学习——李沐目录目标内容将学到什么1.N维数组样例2.访问2维数组元素3.数据操作4.线性代数5.矩阵计算6.自动求导目标介绍深度学习景点和最新模型LeNetAlexNetVGGResNetLSTMBERT
Unknown To Known·2025-03-11 21:09

单片机寄存器理解

其读写速度极快，是连接软件与硬件的关键桥梁，直接影响单片机的数据处理效率和功能实现一、基本定义与核心组成本质与结构寄存器由触发器（如D触发器）构成，每个触发器存储1位数据，多个触发器组合形成不同位宽的寄存器
学不动CV了·2025-03-11 21:08

报表DSL优化，享元模式优化过程，优化效果怎么样？

报表DSL优化与享元模式应用详解一、报表DSL优化1.问题背景报表系统通常使用领域特定语言（DSL）定义模板结构、数据绑定规则及样式配置。
蒂法就是我·2025-03-11 21:07

Python实现链表反转：迭代与递归双解法详解

核心代码实现2.1迭代法实现迭代法中的prev初始值是None的原因：关键步骤图解2.2递归法实现递归法中要设置head.next=None的原因递归过程拆解三、方法对比与选择建议一、问题描述链表反转是数据结构中的基础算法问题
达不溜先生 ୧⍢⃝୨·2025-03-11 21:07

DeepSeek大语言模型下几个常用术语

科幻电影里在人脑中植入芯片或许在当下无法实现，但当下可以借助AI人工智能实现人类第二脑”（大概是这个意思）更多内容，可关注公众号“一名程序媛”，我们一起从0-1学编程基本概念AI人工智能NLP自然语言处理LLM大语言模型
曲幽·2025-03-11 21:36

Poe AI推出Previews预览功能！对标Claude Artifacts！

Anthropic在发布最新模型Claude3.5Sonnet时，同时官宣了一个针对ClaudeAI重要的更新，那就是Artifacts。
AI信息Gap·2025-03-11 20:05

Python机器学习实战：使用Flask构建机器学习API

Python机器学习实战：使用Flask构建机器学习API作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来在数据科学和机器学习领域，模型训练和部署一直是重要的挑战
AI天才研究院·2025-03-11 20:03

ROS实践（三）xacro文件基础（urdf扩展）

文件常见组成部分1.命名空间声明2.定义宏3.调用宏4.定义参数5.条件语句6.转换xacro文件为urdf7.gazebo标签三、代码示例1.gazebo标签使用（仿真参数配置）2.引用仿真配置并定义机器人模型
简约少年·2025-03-11 20:33

Uniapp使用地图的时候滑动上层的view地图也滑动

问题根源分析原生组件层级：uniapp中的原生地图组件（如）默认处于最高层级，普通视图元素无法覆盖事件冒泡机制：触摸事件会穿透到下层组件滚动冲突：当内容滚动到底部/顶部时继续滑动会触发父容器滚动完整解决方案步骤1：结构优化到这里去步骤
堕落年代·2025-03-11 20:32

jvm的gc过程

先回忆一下JVM的内存结构和GC的基本原理。JVM的内存主要分为堆、栈、方法区等，而GC主要发生在堆内存里。
18你磊哥·2025-03-11 20:02

大模型全军覆没，中科院自动化所推出多图数学推理新基准 | CVPR 2025

关注前沿科技量子位挑战多图数学推理新基准，大模型直接全军覆没？！事情是这样的。
·2025-03-11 20:10

LLM大语言模型项目知识点总结——Gunicorn、Flask和Docker

一、Flask框架1.1Blueprint流程：创建蓝图对象；在蓝图上定义路由和视图函数；在应用程序对象上注册蓝图(url_prefix参数指定蓝图的URL前缀)1.2CORS(app)Cross-OriginResourceSharing处理跨域的需求[email protected]_request钩子函数,在正常执行的时候插入一些东西，先执行这个东西然后再正常执行（hook）；并且先执行flas
NLP的小Y·2025-03-11 20:00

10 大中文医学数据集汇总：涵盖神农中医药、中医药古籍、医学推理、医学问答……

从疾病诊断到药物研发，再到个性化医疗，数据集在推动机器视觉、大模型等应用于医学领域中发挥着不可或缺的作用。医学数据集的形式多样，涵盖了不同维度和领域的数据资源。
·2025-03-11 20:07

第 146 题「LRU缓存机制」（手撸LRU算法）

LRU算法的描述怎么描述呢，其实上述描述的就是LRU算法要实现的逻辑只不多是人能理解的活，那么如何从写代码的角度来说一下实现LRU算法的逻辑呢，这个时候就要通过基础的数据结构结合来讲LR
冰火同学·2025-03-11 20:29

如何用本地部署的DeepSeek-R1模型结合OmniParser V2实现无网络 WPS 文件交互？（适合小白）

今天我们来实现一个本地部署的方案，使用deepseekr1模型和OmniParserV2，通过WPS的图形界面（GUI）完成文件操作。别担心，即使你是编程小白，这篇文章会用简单语言一步步带你完成。
Leaton Lee·2025-03-11 20:28

AI 问答系统实战：用 Python + Flask + LLM 打造你的智能对话机器人！

随着大语言模型（LLM）的快速发展，打造一个智能问答系统已经成为可能！
Leaton Lee·2025-03-11 20:57

tcc编译器教程6 进一步学习编译gmake源代码

tcc进行复杂一点的c代码的编译1简介前面主要讲解了如何编译lua解释器,lua解释器的编译很简单也很容易理解.当然大部分c语言程序编译没那么简单,下面对前面的gmake程序进行编译.2gmake源码结构首先打开之前
刘阿去·2025-03-11 19:54

【学习思维模型】

学习思维模型一、理解类模型二、记忆类模型三、解决问题类模型四、结构化学习模型五、效率与习惯类模型六、高阶思维模型七、实践建议八、新增学习思维模型**1.波利亚问题解决四步法****2.主动回忆（ActiveRecall
宇希啊·2025-03-11 19:24

深度学习训练中GPU内存管理

文章目录概述常见问题1、设备选择和数据迁移2、显存监控函数3、显存释放函数4、自适应batchsize调节5、梯度累积概述在深度学习模型训练中，主流GPU显存通常为8GB~80GB，内存不足会导致训练中断或
@Mr_LiuYang·2025-03-11 19:24

PyCharm 对接 DeepSeek 大模型的详细操作流程

以下是使用PyCharm对接DeepSeek大模型的详细操作流程，基于Python开发环境。
程之编·2025-03-11 19:23

一学就会的深度学习基础指令及操作步骤（5）使用预训练模型

文章目录使用预训练模型加载预训练模型图像加载与预处理预测使用预训练模型查看模型库和常用模型加载预训练模型fromtorchvision.modelsimportvgg16#VGG16模型架构的定义fromtorchvision.modelsimportVGG16
小圆圆666·2025-03-11 19:53

不同存储器组织和交叉编址技术的工作方式及举例说明

不同存储器组织和交叉编址技术的工作方式及举例说明本节介绍内存系统中常见的组织方式以及如何通过交叉编址来提高存储器性能，主要内容包括：多模块存储器单体多字存储器多体并行存储器高位交叉编址（顺序方式）低位交叉编址（交叉方式）下面依次说明这些结构的工作原理和实际应用中的举例
海大超级无敌暴龙战士·2025-03-11 19:52
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