基于密度空间聚类

在亚马逊云科技上通过LangChain ReAct Agent开发金融多模态数据AI分析中台

项目简介：小李哥将继续每天介绍一个基于亚马逊云科技AWS云计算平台的全球前沿AI技术解决方案，帮助大家快速了解国际上最热门的云计算平台亚马逊云科技AWSAI最佳实践，并应用到自己的日常工作里。

佛州小李哥·2025-02-01 08:39

基于5G的MEC应用部署研究和政务园区实践

结合5G及MEC的技术特点，对基于5G的MEC应用部署进行研究。同时，参与某政务园区5G+MEC平台的的应用部署实践，根据客户需求制定实施方案并通过验证，有力

罗思付之技术屋·2025-02-01 08:38

DeepSeek大模型技术深度解析：揭开Transformer架构的神秘面纱

摘要DeepSeek大模型由北京深度求索人工智能基础技术研究有限公司开发，基于Transformer架构，具备卓越的自然语言理解和生成能力。

不一样的信息安全·2025-02-01 08:07

LLM主要类别架构

LLM主要类别架构介绍LLM主要类别LLM本身基于transformer架构。

大模型微调实战·2025-02-01 08:36

ajax实现动态及时刷新表格数据_如何利用Python3和PyQt5来实现控件数据动态刷新...

对于实现这样的一种功能，pyqt5在面板生成的同时就固定住了UI中的数据，例如我们产生一个QLineEdit控件，然后布局在面板上，但是控件中的数据是固定的，如果这个数据是实时更新的，想要改变空间中的数据时

weixin_39904116·2025-02-01 07:03

JSON数据交互和RESTful支持

但JSON相对于XML来说，解析速度更快，占用空间更小。JSON结构对象结构以"{“开始，以”}“结束。中间包含多个数据，name:value形式的，多个数

@syl·2025-02-01 07:57

Java EE之第14章JSON数据交互和RESTful支持

14.2RESTful支持14.2.1什么是RESTful14.1JSON数据交互JSON是近几年才流行的一种新的数据格式，它与XML非常相似，都是用于存储数据的；但JSON相对于XML来说，解析速度更快，占用空间更小

大马戏团里的一头猪·2025-02-01 07:56

基于深度学习的大规模模型训练

基于深度学习的大规模模型训练涉及训练具有数百万甚至数十亿参数的深度神经网络，以处理复杂的任务，如自然语言处理、计算机视觉和语音识别。

SEU-WYL·2025-02-01 07:56

柯西变异和正余弦改进的麻雀搜索算法及python实现

算法流程1.初始化阶段2.觅食者搜索阶段3.监视者逃逸阶段4.判断收敛条件1.4公式描述第二部分：改进方法——柯西变异与正余弦机制2.1改进思路2.2柯西变异公式2.3正余弦公式2.4改进后的流程第三部分：基于改进麻雀搜索算法的

闲人编程·2025-02-01 06:55

基于麻雀搜索算法SSA求解最优目标

基于麻雀搜索算法SSA求解最优目标麻雀搜索算法（SparrowSearchAlgorithm，SSA）是一种启发式优化算法，灵感来自于麻雀的群体行为。

pytorchCode·2025-02-01 06:55

基于elk的springboot web日志收集存储方案

目录WEB日志分类处理方案ELK安装Elasticsearch安装Logstash安装kibana导入依赖AOP做接口日志输出日志entity类AOPAspect类logback-spring.xml配置YML配置WEB日志分类处理方案web系统的日志按照价值排序分类controller层的接口访问日志（debug日志）自定义包下的其他日志（debug日志）全局日志①全局错误日志②部分组件的deb

Albertliuc·2025-02-01 06:54

Django：ORM，mysql，django中多数据库操作

目录读写分离1.构造表结构2.对数据库数据的读取操作简单版基于router的改进版按app划分1.构造表结构2.对数据库数据的读取操作简单版基于router的改进版单app中的分库操作1.构造表结构2.

叫我DPT·2025-02-01 06:24

38字以上的标题：OTFS仿真 MIMO-OTFS MP检测算法：详细注释、ZF均衡、低复杂度LU分解和误差纠正MMSE均衡检测：OMP及基本信道估计、MRC检测，结合索引调制IM、空间调制SM、正交

OTFS仿真MIMO-OTFSMP检测算法（详细注释），ZF均衡，低复杂度lu分解和误差纠正mmse均衡检测omp及基本信道估计，MRC检测，结合索引调制IM，空间调制SM，正交空间调制，SM-OFDM

PGCUZcQeR·2025-02-01 06:23

【Numpy核心编程攻略：Python数据处理、分析详解与科学计算】1.25 视觉风暴：NumPy驱动数据可视化

1.25视觉风暴：NumPy驱动数据可视化目录视觉风暴：NumPy驱动数据可视化百万级点云实时渲染优化CT医学影像三维重建实战交互式数据分析看板开发地理空间数据可视化进阶WebAssembly前端渲染融合

精通代码大仙·2025-02-01 06:51

全网最最实用--基于Mac ARM 芯片实现操作系统MIT 6.S081-lab1

文章目录一、写在前面二、整体参考：三、环境搭建1.镜像获取:2.容器创建：3.编译：4.浅浅尝试：5.VSCode远程编译：bug1️⃣在xv6-labs-2021目录下创建.vscode文件夹，在这个文件夹下新建launch.json、tasks.jsonbug2️⃣VSCode上安装Docker插件、Remote-SSH和RemoteExplorer。然后点击连接已有容器（很简单自己摸索熟悉下

绒绒毛毛雨·2025-02-01 05:15

LLM应用架构实战：基于LangChain的企业级最佳实践

本文将基于实际项目经验，分享LLM应用开发中的架构设计、性能优化、成本控制等关键环节和解决方案。1.LLM应用的特殊性在开始具体的架构设计之前，我们需要深入理解LLM应用区别于传统应用的几个关键特性。

LLM教程·2025-02-01 05:44

【Unity 渲染插件】GPU Instancer 基于 GPU 实例化技术，旨在解决 Unity 中大量重复对象的渲染瓶颈问题，显著提升游戏性能

GPUInstancer是一款专注于高性能渲染的Unity插件，基于GPU实例化技术，旨在解决Unity中大量重复对象的渲染瓶颈问题，显著提升游戏性能。

Unity游戏资源学习屋·2025-02-01 05:14

java 监控车辆位置_基于Spring Boot的实时运行车辆位置模拟和监控系统

SpringCarLocationServiceThisisareal-timerunningvehiclelocationsimulationandmonitoringsystemusingJava,Spring,SpringBoot,SpringData,SpringCloud,NetflixOSS,Maven,JPA,Tomcat,RabbitMQ,MongoDB,MySQLandDocke

天蓝草·2025-02-01 05:11

LNMP(linux+nginx+mysql+php)服务器环境配置[转]

IgorSysoev在建立的项目时,使用基于BSD许可。在高并发连接的情况下，N

dianyun0789·2025-02-01 05:37

秋夜Autumn·2025-02-01 05:06

基于Hutool的Merkle树hash值生成工具

SHAUtil工具packagecom.blockchain.qgy.util;importcom.xiaoleilu.hutool.crypto.digest.DigestUtil;importorg.apache.commons.codec.binary.Hex;importjava.nio.charset.StandardCharsets;importjava.security.Messag

星极天下第一·2025-02-01 04:35

【2】阿里面试题整理

Java是一种基于JVM的解释型语言，具有跨平台性，使用自动垃圾回收机制，这使得开发者可以更专注于业务逻辑，而不需要处理底层的内存管理细节。

独自破碎E·2025-02-01 04:35

【方法论】ChatGPT与DeepSeek的联合应用，提升工作效率的新解决方案

标题：ChatGPT与DeepSeek的联合应用，提升工作效率的新解决方案【表格】ChatGPT与DeepSeek联合应用流程阶段工具主要任务优势备注初稿生成ChatGPT基于用户输入生成初步内容高效、

神经美学茂森·2025-02-01 04:05

【YOLO11改进 - Backbone主干】LSKNet：旋转目标检测新网络,通过DW卷积核和空间选择机制来动态调整目标的感受野

检测头等创新机制以及各种目标检测分割项目实战案例专栏链接:YOLOv11目标检测创新改进与实战案例文章目录YOLOv11目标检测创新改进与实战案例专栏介绍摘要创新点文章链接基本原理**LSKNet的结构**3.2大核卷积3.3空间核选择核心代码

YOLO大师·2025-02-01 04:34

YOLOv10改进策略【卷积层】| ICCV-2023 LSK大核选择模块包含二次独家创新

在大尺寸图像中的小目标检测任务中，一直是个难题，无法仅基于外观实现较好的识别，因此需要广泛的上下文信息进行辅助。

Limiiiing·2025-02-01 04:03

AI大模型在智能客服系统中的应用

目录引言1.基于大模型的智能客服系统架构2.对话生成与上下文管理对话生成上下文管理3.提高客服系统响应精度的策略1.使用专门训练的数据集2.引入实体识别和意图分类3.反馈循环和持续优化4.AI大模型在企业中的优化与调优策略

季风泯灭的季节·2025-02-01 04:33

从0开始使用面对对象C语言搭建一个基于OLED的图形显示框架（动态菜单组件实现）

目录面对对象C的程序设计（范例）面对对象C的程序设计（应用）进一步谈论我上面给出的代码——继承实现一个面对对象的文本编辑器所以，什么是继承重申我们对菜单的抽象抽象菜单项目抽象菜单动画实现菜单功能初始化我们的菜单关于我们的图标设置，显示和隐藏菜单本体功能关于切换focus的菜单和进入父子菜单的函数完整的测试文件终于，我们来到了这个令人激动的部分了，现在，我们终于把所有的基础工作做好了，就差我们的动态

charlie114514191·2025-02-01 04:03

从0开始使用面对对象C语言搭建一个基于OLED的图形显示框架（OLED设备层封装）

在上一篇博客：从0开始使用面对对象C语言搭建一个基于OLED的图形显示框架2-CSDN博客中，我们完成了协议层的抽象，现在让我们更近一步，完成对设备层的抽象

charlie114514191·2025-02-01 04:33

每日一题——输出二叉树的右视图

输出二叉树的右视图题目描述示例数据范围代码实现辅助函数重建二叉树输出二叉树的右视图主函数总结思路时间与空间复杂度结论题目描述给定二叉树的前序遍历和中序遍历结果，请恢复出二叉树并打印出二叉树的右视图。

tt555555555555·2025-02-01 04:31

基于Simulink的卫星姿态和轨道控制的状态反馈控制器仿真

目录项目背景系统描述步骤1：设计状态反馈控制器1.1定义系统参数1.2状态空间模型1.3设计状态反馈控制器步骤2：在Simulink中实现状态反馈控制器2.1创建新的Simulink模型2.2添加被控对象模型卫星姿态动力学模型

xiaoheshang_123·2025-02-01 04:01

Docker 入门到精通专栏--2.2 容器 (Container)

容器的生命周期管理2.2.2启动、停止、删除容器2.2.3查看容器状态与日志总结2.2容器(Container)容器是Docker镜像的运行实例，它提供了一个独立的、隔离的运行环境，包含了自己的文件系统、进程空间和网络栈

xiaoheshang_123·2025-02-01 04:31

YOLOv10改进，YOLOv10检测头融合DynamicHead，添加小目标检测层（四头检测）+CA注意机制，全网首发

摘要作者提出一种新的检测头，称为“动态头”，旨在将尺度感知、空间感知和任务感知统一在一起。

挂科边缘·2025-02-01 04:30

PyDeequ库在AWS EMR启动集群中数据质量检查功能的配置方法和实现代码

PyDeequ是一个基于ApacheSpark的PythonAPI，专门用于定义和执行“数据单元测试”，从而在大规模数据集中测量数据质量。

weixin_30777913·2025-02-01 04:59

Transformer模型结构分析：Encoder、Decoder以及注意力机制详解

作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介Transformer模型由论文[1]提出，其基本思想是使用注意力机制代替循环神经网络(RNN)或卷积神经网络(CNN)，是一种基于序列到序列(Seq2seq)的机器翻译

AI天才研究院·2025-02-01 04:59

【Elasticsearch】 es 索引内置字段 _source

当我们不需要获得任何原始数据，只需要对数据进行排序，聚合等计算，或者写入时文档id是手动指定的，通过搜索取到文档id来进一步处理，可以将"_source"设为false来节约大量的磁盘空间。

九师兄·2025-02-01 03:28

基于深度学习的行人检测与识别系统：YOLOv5、YOLOv8、YOLOv10与UI界面的实现

引言行人检测与识别技术作为计算机视觉领域的一个重要应用，广泛应用于智能监控、自动驾驶、公共安全等多个领域。行人检测系统的目标是通过图像或视频中的内容，自动识别并定位行人，这项任务在复杂环境中面临着不同的挑战，如多样的行人姿态、遮挡、光照变化等。近年来，深度学习的进步，尤其是目标检测领域的快速发展，为行人检测提供了强有力的支持。YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模型，作为目前目标检测领域

2025年数学建模美赛·2025-02-01 03:25

基于深度学习的行人检测识别系统：YOLOv8 + UI界面 + 数据集完整实现

随着深度学习技术的迅猛发展，基于卷积神经网络（CNN）的方法，尤其是YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法，在行人检测中取得了显著的效果。

2025年数学建模美赛·2025-02-01 03:55

基于HarmonyOS 5.0 Next的应用开发设计模式与前端框架的架构整合与实践【附代码实例】

文章目录HarmonyOS5.0Next应用开发：架构设计中的设计模式与前端框架设计HarmonyOS5.0Next概览设计模式在HarmonyOS应用开发中的应用单例模式工厂模式观察者模式设计模式的使用分层架构设计1.公共能力层（CommonLayer）2.基础特性层（FeatureLayer）3.产品定制层（ProductLayer）模块化设计1.模块化结构2.模块化代码示例前端框架的设计Ar

一键难忘·2025-02-01 03:24

设计转换Apache Hive的HQL语句为Snowflake SQL语句的Python程序方法

在这个过程中要注意HQL语句和SnowflakeSQL语句的区别，比如Hive可以给单个用户加权限，但是Snowflake数据仓库是RBAC，也就是基于角色的权限控制，所以HQL语句中给用户加

weixin_30777913·2025-02-01 03:53

得物视频带货项目：轻松入门与高效变现

得物作为一个集潮流商品展示与社交互动于一体的平台，为创作者提供了广阔的展示空间与变现机会。本文将详细介绍如何通过得物平台进行视频带货，帮助新手快速上手，实现稳定收益。

soonlyai·2025-02-01 03:51

呼叫中心部门如何激发员工的创新和潜能

呼叫中心部门如何激发员工的创新和潜能作者：基于Java、Python与FreeSWITCH的开源大模型智能呼叫中心系统FreeAICC，Github地址：https://github.com/FreeIPCC

野蛮的大西瓜·2025-02-01 02:51

C++ DLL注入原理以及示例

0、前言0.1什么是DLL注入DLL（动态链接库）注入是一种技术，通过将外部的DLL文件强行加载到目标进程的地址空间中，使得外部代码可以执行。这种技术常用于修改或扩展应用程序的行为，甚至用于恶意攻击。

编程砖家·2025-02-01 02:49

探索现代电商架构：基于Rails的DDD、CQRS与事件溯源

探索现代电商架构：基于Rails的DDD、CQRS与事件溯源ecommerceApplicationwithCQRSandEventSourcingbuiltonRailsandRailsEventStore

姚月梅Lane·2025-02-01 02:47

（3-5）文生图模型架构：扩散模型

3.5.1扩散模型的基本概念扩散模型是一种基于随机过程的生成模型，通过逐步添加和去除噪声，实现从随机噪声到高质量数据的转化，其独特的训练和生成机制使其在图像生成领域表现出色。1.扩散过程扩

码农三叔·2025-02-01 01:08

粒子群算法原理的示例介绍

一：粒子群优化算法的介绍粒子群优化算法（PSO）是一种基于群体智能的优化算法，于1995年提出。它受到鸟群狩猎行为的启发，通过模拟鸟群或鱼群的社会行为来进行问题的求解。

12abxd·2025-02-01 01:06

数组基础与运用

数组介绍+int类型的数组容器（byteshortint）+double类型的数组容器（byteshortintlongfloatdouble）数组的静态初始化初始化在内存中，为数组容器开辟空间格式数据类型

kyy_studydiary·2025-02-01 00:03

Linux上快速压缩与解压缩（zip， tag.gz）

1.tar文件Pigz（pigzee）是一个用于压缩和解压缩.gz文件的并行实现工具，它能够利用多核处理器来加速基于gzip的压缩和解压过程。

Dinsanity·2025-02-01 00:31

ESP32-C3 VScode开发环境搭建（基于ESP-IDF—Windows和Ubuntu双环境）_esp32只能基于windows平台开发吗

2.3.1VScode插件配置2.3.2工程编译测试2.3.2烧录一、Windows环境下安装1.1安装Git直接搜索Git，到官方网站下载，地址：Git官方下载地址下载完毕，双击安装：除了开始选择一下安装路径，后面大部分默认就可以：安装完成，点击Finish即可：安装完成以后记得添加一下环境变量（现在软件很多都可以自动添加环境变量，在安装的时候选择一下AddtoPATH，如果没有自动添加环境变量

2401_87555613·2025-02-01 00:01

github action 基础

githubaction基础简介GitHubActions是Microsoft收购GitHub后推出的持续集成(Continuousintegration，简称CI)服务，它提供了配置非常不错的虚拟服务器环境，基于它可以进行构建

hzlarm·2025-01-31 23:27

毕设分享基于Kmeans的图像分割算法软件设计

文章目录0简介1Kmeans聚类算法基本原理2基于Kmeans图像分割算法流程4代码运行结果及评价5最后0简介今天学长向大家分享一个毕业设计项目毕业设计基于Kmeans的图像分割算法软件设计项目运行效果

bee_dc·2025-01-31 23:26

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