处理效应模型

机器学习——KNN超参数

sklearn.model_selection.GridSearchCV是scikit-learn中用于超参数调优的核心工具，通过结合交叉验证和网格搜索实现模型参数的自动化优化。
练习AI两年半·2025-03-23 17:44

Python 常用函数全解析，轻松提升编码效率

轻松提升编码效率Python常用函数全解析，轻松提升编码效率1.基础内置函数1.1`print()`与`input()`1.2`len()`、`type()`与`isinstance()`2.数学与数值处理函数
jiajia651304·2025-03-23 17:44

向量数据库技术系列三-Chroma介绍

一、前言Chroma是一个开源的AI原生向量数据库，旨在帮助开发者更加便捷地构建大模型应用，将知识、事实和技能等文档整合进大型语言模型（LLM）中。
恰恰虎·2025-03-23 16:43

索骥馆－编程语言之《网络编程实用教程（第2版）》扫描版[PDF]

章介绍windows环境的网络编程，第4章介绍mfc编程，第5章介绍mfcwinsock类的编程，第6章介绍wininet编程，第7章介绍winsock的多线程编程，第8章介绍winsock的输入/输出模型
cinnarnia·2025-03-23 16:10

Windows下重叠I/O模型

目录一.Windows下重叠I/O模型二．重叠模型的优点三．重叠模型的基本原理五、实现重叠模型的步骤六.客户端情况的注意事项七．已知问题原文链接：https://blog.csdn.net/zhongguoren666
智驾·2025-03-23 16:10

LLM之向量数据库Chroma milvus FAISS

特点：支持近似最近邻搜索（ANN）、实时性能优化，但对大规模数据处理能力有限。Milvus分布式向量数据库：专为超大规模向量数据设计，支持云原生架构和高可用性，适合企业
maxmaxma·2025-03-23 16:38

【第22节】windows网络编程模型(WSAAsyncSelect模型)

目录引言一、WSAAsyncSelect模型概述二、WSAAsyncSelect模型流程2.1自定义消息2.2创建窗口例程2.3初始化套接字2.4注册网络事件2.5绑定和监听2.6消息循环三、完整示例代码引言在网络编程的广袤天地中
攻城狮7号·2025-03-23 16:38

大模型Agent 和 RAG 的关系

Agent和RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）是两种在自然语言处理（NLP）和人工智能领域中广泛使用的技术，它们在功能、目标和实现方式上既有区别又有联系。
大数据追光猿·2025-03-23 16:38

国产模型能否挑战 GPT-4？一文拆解 DeepSeek-V3 架构与实战应用

✳️一、引言✅1.1DeepSeek-V3发布背景与定位随着大模型技术的快速演进，从GPT-3到GPT-4，全球在通用人工智能方向取得了长足进展。
AI筑梦师·2025-03-23 16:07

11.网络编程的基础知识

11.网络编程的基础知识**1.OSI模型与TCP/IP模型****2.IP地址分类****3.Socket编程****4.TCP三次握手与四次挥手****5.常用网络测试工具****6.练习与作业**
就很对·2025-03-23 16:36

大数据技术实战---项目中遇到的问题及项目经验

2、Kafka消息数据积压，Kafka消费能力不足怎么处理？3、Sqoop数据导出一致性问题？4、整体项目框架如何设计？项目中遇到过哪些问题7.1Hadoop宕机（1）如果MR造成系统宕机。
一个“不专业”的阿凡·2025-03-23 16:05

Github上神仙级大模型项目：大语言模型(LLM)入门学习路线图，三个月让你从大模型基础到精通！

Github项目上有一个大语言模型学习路线笔记，它全面涵盖了大语言模型的所需的基础知识学习，LLM前沿算法和架构，以及如何将大语言模型进行工程化实践。
AI大模型-大飞·2025-03-23 16:35

深入解析Flink Kafka Connector的分布式流数据采集架构与底层实现

目录1.FlinkKafka连接器的分布式流采集架构1.1架构组成1.2分布式流模型2.数据分区分配策略3.为什么重写序列化和偏移量管理3.1与Flink分布式架构集成3.2与Flink检查点机制集成同时承接多级并行架构
数据与算法架构提升之路·2025-03-23 16:04

抗积分饱和（Anti-Windup）常见的处理方法

抗积分饱和（Anti-Windup）是PID控制中防止积分项在输出受限时过度累积的关键技术。以下是主要方法及其实现步骤：1.积分限幅（IntegralClamping）原理：直接限制积分项的最大/最小值。实现：integral=max(min(integral+error*dt,integral_max),integral_min)优点：简单易实现。缺点：需合理设置限幅值，可能影响动态性能。2.积
鹿屿二向箔·2025-03-23 16:04

Agent、RAG、LangChain的概念及作用

作用：它能利用内置的大语言模型来做出规划，决定执行哪些步骤，以及每个步骤需要调用哪些工具（如RAG），之后调用相应的工具，最终完成任务。
北极冰雨·2025-03-23 16:04

全国一体化算力网演进与多域协同发展

技术层面，异构计算架构的突破与量子计算、模型压缩等创新技术的融合，正在重塑算力系统的可扩展性与可靠性边界
智能计算研究中心·2025-03-23 15:26

H200架构升级与实战解析

通过比对行业典型部署案例中的能效曲线与吞吐表现，系统化呈现H200在模型训练加速、大规模仿真
智能计算研究中心·2025-03-23 15:56

AI模型技术演进与行业应用图谱

内容概要当前AI模型技术正经历从基础架构到行业落地的系统性革新。
智能计算研究中心·2025-03-23 15:26

模型优化驱动产业应用创新

内容概要当前模型优化技术的迭代正沿着多维路径快速演进，其核心驱动力在于突破算法性能与产业需求间的适配瓶颈。
智能计算研究中心·2025-03-23 15:56

DeepSeek多语言AI高效应用实践

内容概要在人工智能技术快速迭代的背景下，DeepSeek系列模型凭借混合专家架构（MoE）与670亿参数规模，在多语言处理、视觉语言理解及复杂任务生成领域实现了突破性进展。
智能计算研究中心·2025-03-23 15:26

算力网协同创新与多场景应用实践

随着“东数西算”工程推进，算力网络需兼顾性能与可持续性，在芯片制程优化、模型压缩算法及能耗管理等领域形成技术闭环。
智能计算研究中心·2025-03-23 15:26

SSE进阶详解

嗯，用户的问题涉及到SSE在处理富媒体文件、早期聊天应用选择SSE的原因，以及如何控制流式渲染频率。我需要根据提供的搜索结果来解答这些问题。首先，关于SSE传输富媒体文件的问题。
GISer_Jinger·2025-03-23 15:54

站在巨人的肩膀！字节跳动的这份高并发架构设计的太牛了，不愧是一线大厂（附完整版PDF）

这些方案好似能操纵流量，让流量更加平稳得被系统中的服务和组件处理。来做个简单的比喻吧。
跟着我学Java·2025-03-23 15:24

【第1章＞第6节】CMAC小脑模型神经网络的理论学习与MATLAB仿真

目录1.使用软件和版本2.CMAC小脑模型神经网络概述2.1CMAC网络结构2.2CMAC地址映射2.3学习过程3.CMAC网络的MATLAB编程实现4.分辨率，重叠度，学习率对CMAC网络的训练性能影响分析
fpga和matlab·2025-03-23 15:54

MMO基础双端架构（五）：如何O(1)的处理心跳消息

更多代码细节，球球各位观众老爷给鄙人的开源项目点个Star，持续更新中~Free项目开源地址5.LRU算法淘汰超时心跳消息采用双向链表+线程安全哈希字典处理心跳消息的超时和检查机制仿照了经典算法LRU（
晴空～蓝兮·2025-03-23 14:53

模式搜索+扩散模型：FlowMo重构图像Token化的技术革命

斯坦福大学李飞飞与吴佳俊团队提出的FlowMo（FlowtowardsModes）创新性地融合模式搜索与扩散模型，在多个关键维度突破传统方法局限，为图像压缩与重建开辟新路径。
芯作者·2025-03-23 14:21

为什么后端路由需要携带 /api 作为前缀？前端如何设置基础路径 /api？

1.区分API端点与其他路由在Web应用程序中，后端不仅需要处理API请求，还可能需要处理静态资源（如HTML、CSS、JS文件）或其他服务（如WebSocket）。
z2637305611·2025-03-23 14:21

MacOS常用命令（不断更新）

MacOS常用命令1.查询命令查询目录中的内容：ls查询所在目录位置：pwd2.切换所在目录：cd3.文件处理命令创建文件:touch创建目录:mkdir删除空目录:rmdir删除文件或目录:rm复制命令
没有感情的cv攻城狮·2025-03-23 14:51

重要重要！！fisher矩阵是怎么计算和更新的，以及计算过程中参数的物理含义

fisher矩阵是怎么计算和更新的，以及计算过程中参数的物理含义Fisher信息矩阵（FisherInformationMatrix,FIM）用于衡量模型参数估计的不确定性，其计算和更新在统计学、机器学习和优化中具有重要作用
ZhangJiQun&MXP·2025-03-23 14:20

[代码规范]1_良好的命名规范能减轻工作负担

目录引言命名——提炼含义减少注释类名命名接口与实现类的命名方法命名的最佳实践1.方法名的结构2.参数与返回值的隐含3.避免缩写4.逻辑与副作用的体现5.条件判断方法长命名处理——实战答疑处理方法1.利用上下文环境简化名称
啾啾大学习·2025-03-23 14:50

GIS三维可视化进阶：Three.js集成Cesium引擎实现全球地形LOD与OGC标准服务调用

在Web端的三维可视化领域应用广泛，因其能够在浏览器中高效渲染复杂的三维模型和场景，大大降低了开发人员创建三维交互内容的门槛。
贝格前端工场·2025-03-23 14:19

DeepSeek R1 本地部署指南 (3) - 更换本地部署模型 Windows/macOS 通用

DeepSeekR1本地部署指南(2)-macOS本地部署-CSDN博客以下内容Windows和macOS命令执行相同：Windows管理员启动：命令提示符CMDmacOS启动：Terminal1.查看已安装模型
Eric Woo X·2025-03-23 14:19

基于roop/insightface将视频中包含指定人脸的视频片段提取并合并成新视频

利用insightface.app.FaceAnalysis提最一个视频中包含指定人脸的视频片段，并将其合并成一个新视频，使用“buffalo_l”模型，模型需安装在代码当前目录下的.
阆遤·2025-03-23 14:49

记录一次truncate导致MySQL夯住的故障

目录环境信息：故障描述：处理过程：原理分析：showprocesslist结果中的systemlock含义：truncate原理：1.TRUNCATE的执行流程2、TRUNCATE表导致数据库夯住的原因
猿小喵·2025-03-23 13:15

Python strip() 方法详解：用途、应用场景及示例解析（中英双语）

Pythonstrip()方法详解：用途、应用场景及示例解析在Python处理字符串时，经常会遇到字符串前后存在多余的空格或特殊字符的问题。
阿正的梦工坊·2025-03-23 13:11

[ Linux 命令基础 ] Linux 命令大全-命令前置知识-系统管理-文件和目录管理-文本处理命令-网络管理命令-权限和用户管理命令-磁盘管理命令

博主介绍‍博主介绍：大家好，我是_PowerShell，很高兴认识大家~✨主攻领域：【渗透领域】【数据通信】【通讯安全】【web安全】【面试分析】点赞➕评论➕收藏==养成习惯（一键三连）欢迎关注一起学习一起讨论⭐️一起进步文末有彩蛋作者水平有限，欢迎各位大佬指点，相互学习进步！我们搞网络安全需要经常用到linux命令，比用拿到linux的shell，需要使用linux命令。再比如sh脚本，我们经常
_PowerShell·2025-03-23 12:39

Python连接SQL SEVER数据库全流程

背景介绍在数据分析领域，经常需要从数据库中获取数据进行分析和处理。而SQLServer是一种常用的关系型数据库管理系统，因此学习如何使用Python连接SQLServer数据库并获取数据是非常有用的。
m0_74823131·2025-03-23 12:09

基于springboot的在线点餐系统

全栈在线点餐系统架构解析|SpringBoot+ElementUI后台管理实战（附高并发订单处理方案）一、系统全景透视基于五张效果图分析，该系统是餐饮行业全流程数字化解决方案，采用SpringBoot+
爱编程的小哥·2025-03-23 12:07

AI大模型训练教程

1.引言随着人工智能技术的快速发展，大模型（如GPT-3、BERT等）在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了显著的成果。训练一个大模型需要大量的计算资源、数据和专业知识。
Small踢倒coffee_氕氘氚·2025-03-23 12:07

linux下基本命令和扩展命令（安装和登录命令、文件处理命令、系统管理相关命令、网络操作命令、系统安全相关命令、其他命令）欢迎补充噢

基本命令ls:列出目录内容ls：列出当前目录内容ls-l：以长格式列出（显示详细信息）ls-a：显示隐藏文件ls-lh：以易读格式显示文件大小pwd:显示当前工作目录pwd：显示当前目录的绝对路径cd:切换目录cd/path/to/dir：切换到指定目录cd..：返回上一级目录cd~：切换到用户主目录cd-：切换到上一次所在的目录touch:创建空文件或更新文件时间戳touchfile.txt：创
h^hh·2025-03-23 12:06

多模态大模型常见问题

Q-Former（BLIP2）：优点：Q-Former通过查询机制有效融合了视觉和语言特征，使得模型能够更好地处理视觉-语言任务，尤其是在多模态推理任务中表现优秀。
cv2016_DL·2025-03-23 12:06

SQL-触发器(trigger)的详解以及代码演示

触发器可以是行级触发器（针对每一行数据变化）或语句级触发器（针对整个SQL语句的变化），行级触发器允许对每一行单独处理，而语句级触发器则在整个操作完成后执行一次。
m0_74823827·2025-03-23 11:32

华山论剑，大模型(deepseek qwq gemini)辩论人生意义

借助DeepDiscussion程序，通过让大模型(deepseekqwqgemini)讨论“人生意义是什么”这一挑战问题，我们得以客观观察目前这几种大模型的价值观，能力，不足。
Lifeng66666666·2025-03-23 11:32

大语言模型微调和大语言模型应用的区别？

大语言模型微调和大语言模型应用的区别？关键要点微调大型语言模型（LLM）是调整预训练模型以适应特定任务或领域的过程，研究表明这能显著提升性能。
AI Echoes·2025-03-23 11:30

计算机视觉总结

以下是针对上述问题的详细解答，并结合代码示例进行说明：1.改进YOLOv5人脸检测模块，复杂光照场景准确率从98.2%提升至99.5%优化具体过程：光照补偿：在数据预处理阶段，采用自适应光照补偿算法，对图像进行实时增强
Trank-Lw·2025-03-23 11:30

自动驾驶系统的车辆动力学建模：自行车模型与汽车模型的对比分析

在自动驾驶系统的车辆动力学建模中，自行车模型（BicycleModel）和更复杂的汽车模型（如双轨模型或多体动力学模型）各有其适用场景和优缺点。
赛卡·2025-03-23 11:59

后端安全可靠性

这是最有效的方法，比如用PDO或者预处理语句来分离数据和指令。然后，ORM框架也是一个好办法，因为它们通常自动处理参数化，减少手写SQL的机会。接下来，输入验证和过滤很重要。
Small踢倒coffee_氕氘氚·2025-03-23 11:59

深度学习 Deep Learning 第8章 深度学习优化

深度学习第8章深度学习的优化章节概述本章深入探讨了深度学习中的优化技术，旨在解决模型训练过程中面临的各种挑战。优化是深度学习的核心环节，直接关系到模型的训练效率和最终性能。
odoo中国·2025-03-23 10:26

GPT-4o mini TTS：OpenAI 推出轻量级文本转语音模型！情感操控+白菜价冲击配音圈

❤️如果你也关注AI的发展现状，且对AI应用开发感兴趣，我会每日分享大模型与AI领域的开源项目和应用，提供运行实例和实用教程，帮助你快速上手AI技术！
蚝油菜花·2025-03-23 10:56

Dify-Plus：企业级AI管理核弹！开源方案吊打SaaS，额度+密钥+鉴权系统全面集成

❤️如果你也关注AI的发展现状，且对AI应用开发感兴趣，我会每日分享大模型与AI领域的开源项目和应用，提供运行实例和实用教程，帮助你快速上手AI技术！
蚝油菜花·2025-03-23 10:55
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