外生回归模型第5页

R语言对高频交易订单流进行建模分析 4

一、实验介绍--订单流模型拟合1.1实验知识点指数核hawkes过程拟合正反馈强度分析订单量影响分析1.2实验环境R3.4.1Rstudio二、订单流模型拟合在上节中我们对订单流数据做了一些统计分析，对交易的一些特征有了一些粗浅的理解

oxuzhenyi·2025-03-10 11:54

Pika 技术浅析（二）：文本编码

这些向量需要捕捉文本的语义信息和语法结构，以便在后续的视频生成过程中，模型能够根据这些向量生成与文本描述高度匹配的视频内容。1.2Tr

爱研究的小牛·2025-03-10 11:23

快瞳通用文档解析技术是怎样赋能下游各类大语言模型任务？

、为什么不直接用大模型去解析文档？在文档、票据结构化识别这个赛道上，大语言模型存在天然的局限性：1.结构化数据生成效率低大模型在处理表格、公式等结构化内容时，需消耗大量计算资源，生成速度慢且成本高昂。

深圳市快瞳科技有限公司·2025-03-10 11:22

基于机器学习的恶意软件检测系统的详细设计与实现

我们将实现一个通过机器学习模型分析恶意软件特征来检测文件是否为恶意软件的系统。总体思路数据准备：选择现有的恶意软件数据集（如Kaggle的恶意软件数据集）或构造模拟数据集。

源码空间站11·2025-03-10 11:22

MATLAB控制函数测试要点剖析

一、功能准确性检验基础功能核验针对常用控制函数，像用于传递函数建模的tf、构建状态空间模型的ss，以及开展阶跃响应分析的step等，必须确认其能精准执行基础操作。

蚂蚁质量·2025-03-10 11:52

TCP服务端、客户端模型

Socket的基本概念Socket，中文常称为“套接字”，是计算机网络中应用程序之间进行通信的一种方式。在网络通信中，Socket提供了端对端的通信接口，使得不同主机上的应用程序可以相互通信。Socket通常分为两类：流式套接字（SOCK_STREAM）和数据报套接字（SOCK_DGRAM），其中流式套接字基于TCP协议，而数据报套接字则基于UDP协议。下面我们将详细解释基于TCP的流式套接字（即

凌晨四点起，海棠花未眠·2025-03-10 11:51

多宠识别：基于计算机视觉的智能宠物管理系统架构解析

/毛色宠物识别准确率低于65%2.动态场景适应：进食/奔跑状态下的误检率达30%+3.数据孤岛问题：离线设备无法实现持续学习优化快瞳科技采用**双模态视觉融合架构**，结合轻量化YOLOv7-Tiny模型与

深圳市快瞳科技有限公司·2025-03-10 11:49

信息安全基石：深入解析CIA三元组（机密性、完整性、可用性）

**CIA三元组（CIATriad）**是信息安全领域的核心模型，定义了信息保护的三大核心目标：Confidentiality（机密性）Integrity（完整性）Availability（可用性）该模型被广泛应用于网络安全架构设计

挣扎与觉醒中的技术人·2025-03-10 11:48

LangChain 核心概念简介

2.1ComponentsandChainsComponents（组件）和Chains（链）是LangChain的基础构建块，用于创建复杂的语言模型应用程序。

墨染辉·2025-03-10 11:18

悠星运维团队的 GenAI 技术实践：Claude 3-Powered Code Reviewer

AmazonBedrock和Claude3模型AmazonBedrock是一个完全托管的服务，通过单一API为头部AI公司如AI21Labs、Anthropic、Cohere、Meta、StabilityAI

快乐小天使哈哈哈·2025-03-10 11:18

Claude更新王炸功能：一键生成、评估、优化提示词！

类似地，要想让LLM模型或生成式AI工具更好的为你服务，你得先学会“写提示词”。提示词就是敲开AI大门的那把钥匙，相同的任务目标，不同的提示词得到的结果可能截然不同。

AI信息Gap·2025-03-10 10:46

快速入门Anthropic Chat模型的使用

在这篇文章中，我们将深入探讨如何开始使用Anthropic的Chat模型。你将学习如何通过AWSBedrock和GoogleVertexAI来访问这些模型。

wad485486aw·2025-03-10 10:46

AF3 block_delete_msa函数解读

这在训练时可能用于数据增强（防止模型对MSA过度依赖）。推理（inference）时不会使用，因为完整MSA对预测准确性很重要。

qq_27390023·2025-03-10 10:43

探索Python Web开发的全新范式：从代码生成到自动化部署

inscode_057·2025-03-10 10:41

基于PyTorch的深度学习4——使用numpy实现机器学习vs使用Tensor及Antograd实现机器学习

然后，构建一个机器学习模型，学习表达式y=wx2+b的两个参数w、b。利用数组x，y的数据为训练数据。最后，采用梯度梯度下降法，通过多次迭代，学习到w、b的值。以下为具体步骤：1)导入需要的库。

Wis4e·2025-03-10 09:09

Java虚拟机之内存分配原则

目录一、JVM内存模型概览二、核心内存分配原则1.对象优先分配在Eden区2.大对象直接进入老年代3.长期存活对象晋升老年代4.空间分配担保5.TLAB（线程本地分配缓冲）三、内存分配流程图解四、调优参数与实战建议

JouJz·2025-03-10 09:38

AI 大模型应用数据中心建设：数据中心成本优化

AI大模型应用数据中心建设：数据中心成本优化1.背景介绍在人工智能（AI）和大模型应用的快速发展中，数据中心（DataCenter）成为了一个至关重要的组成部分。

杭州大厂Java程序媛·2025-03-10 09:38

深度学习-144-Text2SQL之基于langchain的少量样本提示词模板FewShotPromptTemplate的应用实战(三)

文章目录1基本组件1.1大模型1.2数据库Chinook1.2.1创建并载入数据1.2.2SQLDatabase2年龄最大的员工姓名和年龄3少量样本提示词模板3.1创建示例集3.2创建格式化程序3.3创建示例选择器

皮皮冰燃·2025-03-10 09:36

Pytorch 第九回：卷积神经网络——ResNet模型

Pytorch第九回：卷积神经网络——ResNet模型本次开启深度学习第九回，基于Pytorch的ResNet卷积神经网络模型。这是分享的第四个卷积神经网络模型。

Start_Present·2025-03-10 09:05

多平台 + 多模型 + 可扩展：轻松打造你的 All-in-One AI 聊天机器人

文章目录介绍开发环境打造你的专属AI聊天机器人✨项目亮点获取/使用⚓️相关链接⚓️介绍最近想搞一个能同时在多个平台和不同的大模型对话的工具，最好还能自己扩展功能。

xiaoqiangclub·2025-03-10 09:05

RoPE——Transformer 的旋转位置编码

在自然语言处理领域，Transformer是现代深度学习模型的基础，而位置编码（PositionEmbedding）则是Transformer处理序列数据的关键模块之一。

机智的小神仙儿·2025-03-10 09:34

利用图数据库构建问答应用指南

⚠️安全提示⚠️构建基于图数据库的问答系统需要执行模型生成的图查询。这其中存在固有风险。确保数据库连接权限范围尽可能地缩小以满足链/代理的需求。这将减轻但不会消除构建模型驱动系统的风险。

scaFHIO·2025-03-10 09:01

Deepseek-R1性能指标

Pass@1)4.MATH-500(Pass@1)5.MMLU(Pass@1)6.SWE-benchVerified(Resolved)Figure基准测试任务1.AIME2024(Pass@1)主要衡量模型在数学竞赛题目上的解题能力

ZHOU_CAMP·2025-03-10 08:31

Process-based Self-Rewarding Language Models 论文简介

基于过程的自奖励语言模型：LLM优化的新范式引言大型语言模型（LLM）在多种任务中展现出了强大的能力，尤其是在使用人工标注的偏好数据进行训练时。

ZHOU_CAMP·2025-03-10 08:31

每天五分钟深度学习pytorch：基于Pytorch搭建ResNet模型的残差块

残差块我们分析一下这个残差块，x经过两个卷积层得到F(x)，然后F(x)+x作为残差块的输出，此时就有一个问题，这个问题就是F(x)+x的维度问题，如果图片数据经过两个卷积层之后F(x)变小（height和weight变小）或者通道数发生了变化，那么此时F(x)是没有办法和x相加的，当然我们可以学习前面的GoogLeNet的方式，也就是说卷积之后的F(x)和x一样，大小不变，或者对x变道和F(x)

每天五分钟玩转人工智能·2025-03-10 08:59

实战1. 利用Pytorch解决 CIFAR 数据集中的图像分类为 10 类的问题

实战1.利用Pytorch解决CIFAR数据集中的图像分类为10类的问题加载数据建立模型模型训练测试评估你的任务是建立一个用于CIFAR图像分类的神经网络，并实现分类质量>0.5。

啥都鼓捣的小yao·2025-03-10 08:57

信号处理应用：控制系统中的信号处理_（2）.控制系统的数学建模

数学模型可以描述系统的动态行为，帮助我们理解和预测系统的响应。本节将详细介绍控制系统的数学建模方法，包括传递函数、状态空间模型和频域分析。

kkchenkx·2025-03-10 08:57

物理层与数据链路层：网络通信的基石

引言在上一篇中，我们介绍了计算机网络的基础概念和OSI模型的整体结构。今天，我们将深入探讨OSI模型的最底层——物理层和数据链路层。这两层是网络通信的基础，它们直接负责数据的物理传输和帧的封装与传输。

Evaporator Core·2025-03-10 07:52

[arxiv论文解读]LlamaFactory：100+语言模型统一高效微调

该文档是一篇关于LLAMAFACTORY的学术论文，这是一个用于高效微调大型语言模型（LLMs）的统一框架。

强化学习曾小健·2025-03-10 07:22

基于PyTorch的深度学习5——神经网络工具箱

2)模型：层构成的网络。3)损失函数：参数学习的目标函

Wis4e·2025-03-10 07:49

python可應用在金融分析的那一個方面，如何部署在linux server上面。

**機器學習與預測**-使用**scikit-learn**、**TensorFlow**或**PyTorch**建立模型進行股票價格預測、信用風險評估

蠟筆小新工程師·2025-03-10 07:48

Prompt Engineering 指南

但是大预言模型（LLM）的作用不仅于此，使用它构建业务系统或者给业务系统赋能的能力现阶段还未完全开发出来，我相信在不久之后，尤其是国产LLM成熟、相关监管法规落实之后，

陈小龙丶呐喊·2025-03-10 06:16

开源模型应用落地-Qwen2.5-7B-Instruct与vllm实现推理加速的正确姿势-Docker-OpenResty（三）

一、前言目前，大语言模型已升级至Qwen2.5版本。无论是语言模型还是多模态模型，均在大规模多语言和多模态数据上进行预训练，并通过高质量数据进行后期微调以贴近人类偏好。

开源技术探险家·2025-03-10 06:43

支持向量机——SVM

支持向量机支持向量机是一种经典的二分类模型，基本模型定义为特征空间中的最大间隔的线性分类器，其学习的优化目标便是间隔最大化，因此，支持向量机本身可以转换一个凸二次规划求解问题。

big_matster·2025-03-10 06:42

【OpenAI官方课程】第一课：GPT-Prompt 的构建原则指南

本课程将教您如何通过OpenAIAPI有效地利用大型语言模型（LLM）来创建强大的应用程序。

euffylee·2025-03-10 06:12

LangChain大模型应用开发：消息管理与聊天历史存储

而聊天历史存储则赋予模型“记忆”，多轮对话时能参考过往记录，理解意图更精准，回复更连贯。二者相辅相成，为构建智能对话应用筑牢基础。希望大家能通过我本次的分享，对它们有更清晰的认知。消息存储在内存

老赵爱学习·2025-03-10 06:41

Java直通车系列15【Spring MVC】（ModelAndView 使用）

：使用ModelAndView处理列表数据示例3：使用ModelAndView处理异常情况1.ModelAndView概述在SpringMVC中，ModelAndView是一个非常重要的类，它用于封装模型数据和视图信息

浪九天·2025-03-10 05:08

量子位招聘 | DeepSeek帮我们改的招聘启事

如果你与我们志同道合，对AI大模型、具身智能、终端硬件、AI新媒体编辑感兴趣，我们正在招聘这些领域的原创作者。以下岗位均为全职，工作地点：北京中关村。

·2025-03-10 05:37

物联网通过数字孪生技术实现设备状态的实时仿真和优化

数字孪生（DigitalTwin）是一种通过虚拟模型实时映射和仿真物理设备状态的技术。它结合了物联网（IoT）、大数据、人工智能（AI）和仿真技术，能够实现对设备状态的实时监控、预测和优化。

小赖同学啊·2025-03-10 05:36

【vLLM 教程】使用 TPU 安装

vLLM是一款专为大语言模型推理加速而设计的框架，实现了KV缓存内存几乎零浪费，解决了内存管理瓶颈问题。

·2025-03-10 05:07

使用LangChain实现最新NLP研究成果

技术背景介绍LangChain作为一个强大且灵活的开源工具，旨在简化大语言模型（LLMs）的开发与应用。通过对最新研究的集成，

eahba·2025-03-10 05:33

python openai 关于会话管理问题（一）

一旦消息的大小超过了模型的上下文窗口，线程将尝试聪明地截断消息，然后再完全删除它认为最不重要的消息。

哦里哦里哦里给·2025-03-10 05:03

Python使用OpenAI的API（附大模型资源）

提供了一系列不同能力级别的模型，适用于不同任务的，并且能够微调自己的自定义模型。

闯江湖50年·2025-03-10 05:02

领域驱动设计（DDD）与CQRS架构实践：Eric Evans DDDSample项目深入分析

该项目通过将复杂业务逻辑映射为领域模型，展示了DDD在实际软件开发中的应用。项目还融合了命令查询职责分离（CQRS）架构和领域特定语言（DSL），并采用Java语言实现，以提升软件性能和可维护性。

红钻头机·2025-03-10 04:31

如何高效使用LangChain实现复杂任务：全面功能指南

LangChain是一个强大的工具集，它为开发基于大语言模型(LLM)的应用提供了丰富的组件和功能支持。

shuoac·2025-03-10 04:00

什么是MCP协议？AI Agent时代如何选择MCP协议？

摘要在人工智能（AI）迅猛发展的今天，如何让大型语言模型（LLM）充分利用外部数据和工具已成为关键问题。

猫头虎·2025-03-10 04:29

构建一个完整的视觉Transformer（ViT）图像分类模型 VIT （vision transformer）图像分类

构建一个完整的视觉Transformer（ViT）图像分类模型VIT（visiontransformer）图像分类根据提供的截图内容，我们可以看到一个名为VitNet的视觉Transformer（VisionTransformer

Jackie_AI·2025-03-10 04:29

使用LangChain构建大语言模型(LLM)应用程序: 基础入门

使用LangChain构建大语言模型(LLM)应用程序:基础入门在这个教程中，我们将了解如何使用LangChain快速上手并构建一个基本的大语言模型(LLM)应用。

bavDHAUO·2025-03-10 04:57

开放充电点协议（OCPP）技术解析：架构演进与通信机制 - 慧知开源充电桩平台

本文将从协议演进、消息模型、通信机制及安全性设计四个维度，深入探讨OCPP的技术细节。1.OCPP协议版本演进与技术特性对比OCPP协议历经多个版

文慧的科技江湖·2025-03-10 04:24

Windows下的PaddleOCR本地部署

anaconda（网上教程很多很详细）2.创建环境3.激活环境并在该环境下安装PaddlePaddle框架4.下载requirments.txt中的库（二）PaddleOCR安装【非重点】二、在自己的数据集上训练模型

wangkun_cl·2025-03-10 03:22

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