国际化大系统重构研究

深度学习——线性代数

文章目录1.基本数学概念2.线性相关和生成子空间3.范式4.特殊类型的矩阵和向量5.特征分解6.奇异值分解1.基本数学概念标量(scalar):一个标量就是一个单独的数，它不同于线性代数中研究的其他大部分对象
取个名字真难啊啊·2025-02-02 06:19

Java 大视界 -- Java 大数据中的数据脱敏技术与合规实践（60）

亲爱的朋友们，热烈欢迎来到青云交的博客！能与诸位在此相逢，我倍感荣幸。在这飞速更迭的时代，我们都渴望一方心灵净土，而我的博客正是这样温暖的所在。这里为你呈上趣味与实用兼具的知识，也期待你毫无保留地分享独特见解，愿我们于此携手成长，共赴新程！一、欢迎加入【福利社群】点击快速加入：青云交灵犀技韵交响盛汇福利社群点击快速加入2：2024CSDN博客之星创作交流营（NEW)二、本博客的精华专栏：大数据新视
青云交·2025-02-02 05:11

Java 大视界 -- Java 大数据实时数仓的构建与运维实践（55）

亲爱的朋友们，热烈欢迎你们来到青云交的博客！能与你们在此邂逅，我满心欢喜，深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代，我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客，正是这样一个温暖美好的所在。在这里，你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识，还可以毫无拘束地畅所欲言，尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来，愿我们能在这片小小的天地里共同成长，共同进步。一、欢迎加入【福利社群
青云交·2025-02-02 05:40

Java 大视界 -- Java 大数据中的强化学习算法实践与优化 （57）

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青云交·2025-02-02 05:40

Java 大视界 -- Java 与 Spark SQL：结构化数据处理与查询优化（五）

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青云交·2025-02-02 05:39

2022 年海峡两岸无线科学与技术会议

年海峡两岸无线科学与技术会议中国北京2022年10月16-17日北京邮电大学、清华大学、北京航空航天大学、中国传媒大学、北京理工大学、北京交通大学、首都师范大学、台湾南台科技大学、香港城市大学、澳门大学、国家自然灾害防治研究院
deepblackk·2025-02-02 04:06

深入解析：Python中的决策树与随机森林

在这个数据驱动的时代，机器学习技术已经成为许多企业和研究机构不可或缺的一部分。其中，决策树和随机森林作为两种强大的算法，在分类和回归任务中表现尤为出色。
小鹿( ﹡ˆoˆ﹡ )·2025-02-02 04:06

ad自动布线过孔_AD15布线方法汇总

需要说明的是在布线过程中，可按小键盘的*键或大键盘的数字2键添加一个过孔；按L键可以切换布线层；按数字3可设定最小线宽、典型线宽、最大线宽的值进行切换。
安检·2025-02-02 04:10

北航计算机学院考研复试,北航计算机学院考研复试-北京航空航天大学计算机学院2015年考研复试方法...

北航计算机学院考研复试-北京航空航天大学计算机学院2015年考研复试方法北航计算机学院考研复试-北京航空航天大学计算机学院2015年考研复试方法为了做好2015年硕士研究生统考生源招生复试工作，保证硕士研究生的生源质量
dicong guan·2025-02-02 03:39

2022年北京航空航天大学计算机考研复试时间与复试内容

2022年北京航空航天大学计算机考研复试时间：2022年3月中下旬2022年北京航空航天大学计算机考研复试准备：复试的具体方式和要求请登录北航研究生招生信息网(网址http://yzb.buaa.edu.cn
计算机考研·2025-02-02 03:07

探索Labelbox：打造自定义标注应用的利器！

无论你是人工智能研究者、数据科学家还是软件开发者，Labelbox都能帮助你高效、精准地处理你的数据。技术分析Label
孔旭澜Renata·2025-02-02 02:02

C++蓝桥杯 入门训练之Fibonacci数列

Fibonacci数列的递推公式为：Fn=Fn−1+Fn−2F_n=F_{n-1}+F_{n-2}Fn=Fn−1+Fn−2，其中F1=F2=1F_1=F_2=1F1=F2=1当n比较大时，FnF_nFn也非常大，
Lurkerhunter·2025-02-02 02:28

遥感中的反演

具体解释：遥感的本质是反演，而从反演的数学来源讲，反演研究所针对的首先是数学模型。因此，遥感反演的基础是描述遥感信号或遥感数据与地表应用之间的关系模型，也就是说，遥感模型是遥感反演研究的对象。
ximenchuixuezijin·2025-02-02 01:55

matlab神经网络遥感反演,基于BP神经网络的盐渍土盐分遥感反演模型研究

采用遥感技术和BP神经网络技术,结合野外实测的盐渍土光谱特征和实验室化验的土壤含盐数据,对盐渍土盐分的遥感反演进行了模型的设计与编程实现。BP神经网络模型的预测精度在62.5%,明显高于传统统计模型的预测精度,表明BP神经网络能较好地模拟土壤含盐量与光谱数据之间的关系,可用于建立土壤盐分遥感反演模型。更多还原【Abstract】Theresearchonsalinityinversionfromr
老许的花开·2025-02-02 01:24

Aligner：自动修正AI的生成结果，北大推出残差修正模型对齐技术

❤️如果你也关注AI的发展现状，且对AI应用开发非常感兴趣，我会每日分享大模型与AI领域的最新开源项目和应用，提供运行实例和实用教程，帮助你快速上手AI技术，欢迎关注我哦！
蚝油菜花·2025-02-02 01:22

ArcGIS土地利用数据制备、分析及基于FLUS模型土地利用预测（数据采集、处理、分析、制图）

FLUS模型由美国农业部农业经济研究服务局（ERS）开发，旨在提供对美国及全球土地利用变化的预测。
赵钰老师·2025-02-02 01:50

大语言模型丨ChatGPT-4o深度科研应用、论文与项目撰写、数据分析、机器学习、深度学习及AI绘图（BP神经网络、支持向量机、决策树、随机森林、变量降维与特征选择、群优化算法等）

目录第一章、2024大语言模型最新进展与ChatGPT各模型第二章、ChatGPT-4o提示词使用方法与高级技巧（最新加入思维链及逆向工程及GPTs）第三章、ChatGPT4-4o助力日常生活、学习与工作第四章
赵钰老师·2025-02-02 01:50

Armv8&Armv9架构入门指南

Armv8&Armv9架构入门指南【下载地址】Armv8Armv9架构入门指南分享Armv8&Armv9架构入门指南欢迎阅读《Armv8&Armv9架构入门指南》，本指南专为对ARM处理器架构感兴趣的开发者、研究人员以及技术爱好者设计项目地址
牧雁照·2025-02-02 00:47

DeepSeek R1 Ollama本地化部署全攻略：三步实现企业级私有化大模型部署

前言Ollama作为当前最受欢迎的本地大模型运行框架，为DeepSeekR1的私有化部署提供了便捷高效的解决方案。本文将深入讲解如何将HuggingFace格式的DeepSeekR1模型转换为Ollama支持的GGUF格式，并实现企业级的高可用部署方案。文章包含完整的量化配置、API服务集成和性能优化技巧。—一、基础环境搭建1.1系统环境要求操作系统：Ubuntu22.04LTS或CentOS8+
Coderabo·2025-02-02 00:45

【Html.js——范围判定】偷梁换柱（蓝桥杯真题-2332）【合集】

根据最新的研究，人类寿命或超过120岁，达到150岁。因此，有关年龄的应用普遍将当今人类的合理年龄范围设置在0-150岁之间。那么
Rossy Yan·2025-02-02 00:44

【python】在【机器学习】与【数据挖掘】中的应用：从基础到【AI大模型】

特征工程特征选择特征提取特征构造二、Python在机器学习中的应用2.1监督学习分类回归2.2非监督学习聚类降维三、Python在深度学习中的应用3.1深度学习框架TensorFlowPyTorch四、Python在AI大模型中的应用
小李很执着·2025-02-01 23:43

DeepSeek点燃国产大模型斗志，RAG等核心技术被重估

一边，OpenAI和Claude都破了大防，一个声讨“窃取”，一个嘲讽“落后”，两家水火不容的对手竟然以这种戏剧性的方式，鲜有地达成了一致。
·2025-02-01 23:55

揭秘大语言模型：什么是LLM大模型？

前言自从去年chatgpt横空出世以来，它火爆也让大语言模型这个词变的很流行，到底什么是大语言模型，今天从初学者的角度介绍一下大语言模型的基本概念、组成部分和基本工作流程等。
AGI-杠哥·2025-02-01 23:11

Encoder-only decoder-only encoder-decoder大模型的区别

1.Encoder-Only架构-定义：仅包含编码器部分，主要用于处理输入数据而不生成输出。-适用任务：文本分类、情感分析、命名实体识别等。-优点：能够更好地理解输入文本的语义和上下文信息，适合需要特征提取的任务。-缺点：无法直接生成文本输出。-代表模型：BERT、RoBERTa、ALBERT等。2.Decoder-Only架构-定义：仅包含解码器部分，通常用于序列生成任务。-适用任务：文本生成、
阿牛牛阿·2025-02-01 23:40

【AI知识点】三种不同架构的大语言模型（LLMs）的区别

【AI论文解读】【AI知识点】【AI小项目】【AI战略思考】在自然语言处理（NLP）中，预训练语言模型（LLMs,LargeLanguageModels）通常基于不同的架构，如仅编码器的模型（Encoder-only）、编码器-解码器的模型（Encoder-Decoder），以及仅解码器的模型（Decoder-only）。这三种架构有着显著的区别，主要体现在功能、适用任务和性能上。下面从架构、功能
AI完全体·2025-02-01 23:09

全局光照：物理基础教程_2024-07-21_16-33-18.Tex

全局光照：物理基础教程光照基础理论光线与物质的相互作用光线与物质的相互作用是全局光照研究的核心之一。当光线遇到物体表面时，会发生反射、折射或被吸收。这些现象决定了我们如何感知物体的颜色和质感。
chenjj4003·2025-02-01 22:34

什么是热失控

热失控是电池安全研究中的一个重要问题，尤其是在高能量密度的锂离子电池中更为显著。关于锂电池的工作原理详见：锂电池‘的工作原理电池的组成详
能源革命·2025-02-01 22:00

JAVA-基础⑦二维数组与排序

冒泡排序（BubbleSort）就如同其名称一样，水中的气泡由于压强的原因所以从下到上其大小也是从小到大，如下图整个排序过程分为一个大循环和大循环中的很多小循环进行，我们先来讲其中的小循环他做的事情：每次小循环其实做的事情都很简单
冷山寒水·2025-02-01 21:55

全面解析大模型产品经理岗位职责：从入门到精通，一篇全懂！收藏我这篇就够了！

1.产品及公司介绍产品：开源企业级LLMops（大模型应用开发平台）：毕昇BISHENG。
大模型入门教程·2025-02-01 20:15

【学术会议征稿-第二届生成式人工智能与信息安全学术会议（GAIIS 2025）】人工智能与信息安全的魅力

主要围绕“生成式人工智能与信息安全”的最新研究展开，紧密聚焦AI的热点和难点问题，深入剖析信息安全核心技术。生成式人工智能与信息安全的关系主要体现在以下几个方面：数据安全：生成式人工智能通常需要大量的
禁默·2025-02-01 20:15

DeepSeek点燃国产大模型斗志，RAG等核心技术被重估

一边，OpenAI和Claude都破了大防，一个声讨“窃取”，一个嘲讽“落后”，两家水火不容的对手竟然以这种戏剧性的方式，鲜有地达成了一致。
·2025-02-01 20:23

大模型开发流程及架构

一、主要内容●以大语言模型为功能核心●利用大语言模型的强大理解能力和生成能力●结合特殊的数据或业务逻辑来提供独特功能的应用二、明确目标●大模型作为一个调用工具，不需要知道太多的原理，不需要优化模型能力●
寒夜灬星辰·2025-02-01 20:12

大模型开发流程

大模型开发流程参考新想法（Halukisan(Xiaoliu)(github.com)）大模型一般开发流程设计：确定目标，设计功能。
HalukiSan·2025-02-01 19:39

大模型开发流程及项目实战

一、大模型开发整理流程1.1、什么是大模型开发我们将开发以大语言模型为功能核心、通过大语言模型的强大理解能力和生成能力、结合特殊的数据或业务逻辑来提供独特功能的应用称为大模型开发。
辣椒种子·2025-02-01 19:38

大模型迎来2025开年大作：deepseek-R1与deepseek-R1-Zero

2025-01-20正式发布DeepSeek-R1，并同步开源模型权重。DeepSeek-R1遵循MITLicense，允许用户通过蒸馏技术借助R1训练其他模型。DeepSeek-R1上线API，对用户开放思维链输出，通过设置model='deepseek-reasoner'即可调用。DeepSeek官网与App即日起同步更新上线。论文地址：https://github.com/deepseek-
Funny_AI_LAB·2025-02-01 18:02

Meta首席科学家Yann LeCun预言：5年内AI架构将颠覆，当前大模型的4大核心缺陷

✨引言：一场颠覆AI行业的预言在2025冬季达沃斯“技术辩论”现场，Meta首席AI科学家、图灵奖得主杨立昆（YannLeCun）抛出一个震撼观点：“当前的大语言模型（LLM）范式将在3-5年内被淘汰。
机器小乙·2025-02-01 18:30

松灵学院 | Scout mini 仿真指南

SCOUTMINI是一款全地形高速MiniUGV，具有四轮差速驱动、独立悬挂、原地差速自转等特点，得益于自主研发的轻量级动力系统解决方案，SCOUTMINI最大速度高达10KM/H，专为前沿科学实验设计的全能型移动研究平台
松灵机器人AgileX Robotics·2025-02-01 18:58

【转摘】域名服务器配置学习笔记

先把DNS的原理研究透彻了。在看rfc文件我想会事半功倍的：）1.ICANN是干什么的？和他的一些相关资讯？
weixin_30725467·2025-02-01 18:26

QChartView 应用详解

它允许开发者轻松创建各种精美的图表，以直观地展示数据，无论是在科学研究、数据分析还是业务报表等场景下，都有着广泛的应用。
我喜欢就喜欢·2025-02-01 18:55

追踪DNS中的美国总统大选相关域名威胁

随着美国总统大选的临近，相关话题已经引发了广泛关注，而WhoisXMLAPI（https://zh.main.whoisxmlapi.com/）研究团队可能揭示了数千个潜在的混乱来源——与大选相关的恶意抢注域名
WhoisXMLAPI·2025-02-01 17:23

StarRocks实战——表设计规范与监控体系

目录前言一、StarRocks表设计1.1字段类型1.2分区分桶1.2.1分区规范1.2.2分桶规范1.3主键表1.3.1数据有冷热特征1.3.2大宽表1.4实际案例1.4.1案例一：主键表内存优化1.4.2
吵吵叭火·2025-02-01 17:53

【AI人工智能】DeepSeek R1：你需要知道的一切

的所有你需要知道的一切内容，请坚持认真读完，必有收获：DeepSeekR1简要概述主要特点与能力开源与可访问性模型架构强化学习训练变体与精简模型使用案例与应用从专有模型迁移到开源模型1.DeepSeekR1简要概述大语言模型
大名顶顶·2025-02-01 17:22

【课程设计推荐】基于JSP的书店系统设计与实现

当钱天白教授于1986年9月14日在北京计算机应用技术研究所内向德国卡尔斯鲁厄大学发出第一封电子邮件“穿越长城，走向世界”的时候，他也许不知道自己推开了中国信息时代的大门；1994年4月20日，中国科学院计算机中心通过美国
想念@思恋·2025-02-01 17:20

本地部署DeepSeek大模型完整指南

DeepSeek作为国产顶尖开源大模型，其优秀的语义理解和生成能力备受关注。本文将手把手教你如何在本地计算机部署DeepSeek模型并实现对话交互，支持CPU/GPU双模式运行。
ddv_08·2025-02-01 17:17

kafka自定义分区器无法接收到数据

记录一下大无语事件，今天看尚硅谷的kafka自定义分区器，结果自己编写得分区器kafka一直接收不到数据，idea里也终端没有语句输出，找了好久才发现问题。
一嗷·2025-02-01 16:41

深入探索Llama.cpp：在LangChain中使用llama-cpp-python

深入探索Llama.cpp：在LangChain中使用llama-cpp-python随着大语言模型（LLMs）的普及，开发者需要更有效的方法来部署和使用这些模型。
dfvcbipanjr·2025-02-01 16:10

DeepSeek R1 简易指南：架构、培训、本地部署和硬件要求

该研究突破性地采用强化学习（ReinforcementLearning）作为核心训练范式，在不依赖大规模监督微调的前提下显著提升了模型的复杂问题求解能力。
·2025-02-01 16:49

使用Ollama本地化部署DeepSeek

1、Ollama简介Ollama是一个开源的本地化大模型部署工具，旨在简化大型语言模型（LLM）的安装、运行和管理。
·2025-02-01 16:48

LLM-预训练：深入理解 Megatron-LM（2）原理介绍

最近在基于Megatron-LM的代码来训练大语言模型，本人觉得Megatron的代码很具有学习意义，于是大量参考了网上很多对Megatron代码的解读文章和NVIDAMegatron团队公开发布的2篇论文
u013250861·2025-02-01 15:05

Implementing Flash-Cached Storage Systems UsingComputational Storage Drive with Built-inTransparen

摘要本文研究利用内置透明压缩的不断增长的固态硬盘(ssd)家族来简化高速缓存设计的数据结构。
飞鸟与鹿·2025-02-01 15:34
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