多因子选股模型第8页

改进yolov8工业缺陷检测+swin+transformer

使用NEU-DET数据集进行缺陷检测的YOLOv8改进模型应用详解在现代工业生产过程中，质量控制是至关重要的一个环节。

qq1309399183·2025-01-21 15:56

Spring AI VectorStoreChatMemoryAdvisor

SpringAI中的VectorStoreChatMemoryAdvisor是一个重要的组件，它实现了长期记忆功能，能够将用户提出的问题及模型的回答存储到向量数据库中。

王小工·2025-01-21 15:25

基于 Python 的机器学习模型部署到 Flask Web 应用：从训练到部署的完整指南

目录引言技术栈步骤一：数据预处理步骤二：训练机器学习模型步骤三：创建FlaskWeb应用步骤四：测试Web应用步骤五：模型的保存与加载保存模型加载模型并在Flask中使用步骤六：Web应用的安全性考量示例

m0_74825223·2025-01-21 15:53

大模型GUI系列论文阅读 DAY2续：《一个具备规划、长上下文理解和程序合成能力的真实世界Web代理》

摘要预训练的大语言模型（LLMs）近年来在自主网页自动化方面实现了更好的泛化能力和样本效率。

feifeikon·2025-01-21 15:19

改进yolov8缺陷检测+swin+transformer

使用NEU-DET数据集进行缺陷检测的YOLOv8改进模型应用详解在现代工业生产过程中，质量控制是至关重要的一个环节。

QQ_1309399183·2025-01-21 15:16

Golang 生态学习

•并发编程：Go的并发模型（goroutines和channels）是Go的强项，学习并发编程是使用Go的重要步骤。•内存管理：Go的垃

蚂蚁在飞-·2025-01-21 14:15

第五篇 vue3 ref 与 reactive 对比

ref若需要自动加载.value,那么就要在底部菜单中设置选项选择vue勾选：AutoInsert:DotValueAuto-completeRefvaluewith`.value`.注意点：ref不能写越过

小画家~·2025-01-21 14:42

开源AI图像工具—Stable Diffusion

StableDiffusion是一种基于深度学习的生成式模型，用于图像生成、图像修复和风格转换等任务。它是由StabilityAI和CompVis团队联合开发的。

蚂蚁在飞-·2025-01-21 14:41

机器学习：scikit-learn 和 Jupyter Notebook（推荐初学者使用google colab）

所以scikit-learn能轻松实现从数据预处理到模型训练和评估的完整流程。此外在推荐一个适合初学者的深度学习平台工具googleco

wyc9999ww·2025-01-21 14:39

一比一实现ChatGPT流式接口前端显示效果（打字机效果）【对比几种不同的流式实现方案】

前端实现GPT或者其他大模型的流式推送的数据接收可以通过EventSource、Axios、或者基于EventSource实现的@microsoft/fetch-event-source插件库；GPT官方是基于原生

吉吉安·2025-01-21 14:37

mathtype如何嵌入到word中

3.选择模板下拉菜单选择模板后点击后面的转到，浏览新窗口中的模板列表，点击“转到”4.勾选mathtype加载项找到并勾选mathtype加载项后点击添加，确定，点击菜单栏中出现的mathtype选项就能使用对应功能了

weixin_42408281·2025-01-21 14:06

ovs实现lb负载均衡

常见的实现方式包括：二层负载均衡‌：使用虚拟MAC地址方式，根据OSI模型的二层进行负载均衡。‌四层负载均衡‌：基于IP+端口的负载均衡，主要分析IP层及TCP/UDP层，实现四层负载均衡。‌

阿狸的家·2025-01-21 12:56

宠物用品企业的智选之道：看板软件选品指南

中国宠物市场规模持续扩大，预计到2024年，中国宠物消费市场规模将突破3000亿元大关，同比增长率达到5.5%。同时，全球宠物用品市场规模也在稳步增长，2024年达到1625.9亿元，预计未来几年将保持较高的增长率。宠物用品行业蓬勃向上，如何达到满足消费者的用品选择？宠物用品企业利用看板软件进行选品分析，可以系统地跟踪市场动态、评估产品性能、分析消费者需求，从而做出更加明智的选品决策。以下是一个详

·2025-01-21 12:49

Docker 实战教程之从入门到提高 (五)

在多模态模型的架构上，ChatGPT的绘图能力主要依赖以下几个核心组件：跨模态编码器（Cross-ModalEncoder）：跨模态编码器的作用是将文本和图像的特征进行对齐。

·2025-01-21 12:15

用大数据“喂养”出来的AI模型ChatGPT 爆火是大数据、大算力、强算法的支撑，中国缺乏的什么？

Ai17316391579·2025-01-21 12:54

英伟达最新的算力芯片Blackwell芯片名为GB200

Blackwell芯片基于新的BlackwellGPU架构，专为人工智能模型设计。每个B200GPU包含2080亿个晶体管，GB200由两个这样的GPU和一个GraceCPU

算力资源比较多·2025-01-21 12:53

国家统计局湖北调查总队副总队长张小青一行调研珈和科技农业遥感调查智能化算法

调研期间，张小青一行实地了解了珈和科技在自动化作物分布提取技术领域的最新成果，深入探讨了作物自动化处理模型在农业调查上应用的创新价值及优化方向。

珈和info·2025-01-21 11:49

李开复的理性选择：AI代码生成工具时代，初创公司如何避免盲目坚持？

他强调“今年是商业化的决胜之年”，并选择与阿里云合作，将部分团队并入阿里云的“产业大模型联合实验室”。这引发了我们对初创公司发展策略，特别是如何在AI代码生成工具等高成本领域进行理性选择的思考。

·2025-01-21 11:44

构建知识图谱：从文本到结构化数据的转化

技术背景介绍知识图谱是一种将信息表示为实体及其相互关系的结构化数据模型，广泛用于提高数据检索和决策支持的质量。

sagvWSRJHMNEB·2025-01-21 11:14

[ vulhub漏洞复现篇 ] Apache Tomcat 文件包含漏洞 (CVE-2020-1938)

目录博主介绍一、漏洞简介二、漏洞编号（选填）三、漏洞靶场（选填）1.vulhub靶场环境搭建2.切换到此靶场目录3.启动靶

_PowerShell·2025-01-21 11:12

AI未来趋势：AIGC浪潮下看AI训练师如何塑造智能未来（技术变革）

以下是AI训练师如何塑造智能未来的几个关键方面：1.技术变革与创新算法与模型训练预训练：通过大规模无标注数据的学习，构建具备基础语言理解和生成能力的基座模型。

用心去追梦·2025-01-21 11:11

人脸识别【java-基于OpenCV】思维导图-java架构

为了创建一个关于基于OpenCV的Java人脸识别项目的思维导图，可以围绕项目的主要组成部分进行组织：环境搭建、数据准备、人脸检测、特征提取、模型训练、识别与验证、以及优化和部署。

用心去追梦·2025-01-21 11:41

430道C++面试八股文（答案、分析和深入提问）整理

1.面向对象编程中的多态性是什么？使用函数重载编写一个多态性示例。回答在C++中，面向对象编程中的多态性是指同一操作或方法在不同的上下文中可以表现出不同的行为。多态性通常分为两种主要类型：编译时多态性（或静态多态性）和运行时多态性（或动态多态性）。编译时多态性：通过函数重载和运算符重载实现。在编译阶段，根据参数的类型和数量决定调用哪个函数。运行时多态性：通过基类指针或引用指向派生类对象，并利用虚函

ocean2103·2025-01-21 10:10

132道系统架构面试八股文（答案、分析和深入提问）整理

1.谈一谈缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩，以及解决办法回答在系统架构中，缓存是一种重要的性能优化手段，但在实际使用中可能会遭遇一些问题，如缓存穿透、缓存击穿和缓存雪崩。下面分别解释这三种现象及其解决方法。1.缓存穿透定义：缓存穿透是指用户请求的数据在缓存和数据库中都不存在，导致每次请求都直接查询数据库，造成对数据库的压力。解决办法：参数校验：在请求到达缓存和数据库之前，进行参数校验，拒绝无效请求。使

ocean2103·2025-01-21 10:09

如何使用LangChain的`filter_messages`过滤消息

这个列表可能会积累来自多个不同模型、讲述者、子链等的消息。为了确保每次模型调用时只处理所需的消息，我们可以使用filter_messages实用工具来按类型、ID或名称过滤消息。

dagGAIYD·2025-01-21 10:36

【Python八股文系列】100个Python的面试/笔试高频考点

Python的100个面试/笔试高频考点本文主要整理了关于Python的面试/笔试的一些考点，可用于查漏补缺。前排提示：文末有独家福利！文章目录Python的100个面试/笔试高频考点1\.解释型和编译型语言的区别2\.简述下Python中的字符串、列表、元组和字典3\.简述上述数据类型的常用方法4\.简述Python中的字符串编码5\.一行代码实现数值交换6\.is和==的区别7\.Python

程序员鑫港·2025-01-21 10:35

使用AI API生成生动比喻句的实践指南

核心原理解析AI文本生成技术，尤其是基于大型语言模型的API，如Anthropic的Claude或OpenAI的GPT，以其理解和生成自然语言文本的能力，能够根据输入提示生成富有创意和感染力的比喻句。

wd48564awd·2025-01-21 09:55

[使用Claude API构建回文检查应用的指南]

技术背景介绍AnthropicAPI提供了对Claude的访问功能，Claude是一个强大的语言模型，能够回答各种文本相关的问题。

qwe54165a4wd·2025-01-21 09:24

构建一个针对SQL数据的问答系统

在这篇文章中，我们将探索如何使用大型语言模型(LLM)创建一个问答系统来查询SQL数据库中的表格数据。我们将通过对比链条和代理的实现来理解不同的建模策略。

safHTEAHE·2025-01-21 09:24

AIGC - 深度洞察如何对大模型进行微调以满足特定需求

网罗开发（视频号同名）大家好，我是展菲，目前在上市企业从事人工智能项目研发管理工作，平时热衷于分享各种编程领域的软硬技能知识以及前沿技术，包括iOS、前端、HarmonyOS、Java、Python等方向。在移动端开发、鸿蒙开发、物联网、嵌入式、云原生、开源等领域有深厚造诣。图书作者：《ESP32-C3物联网工程开发实战》图书作者：《SwiftUI入门，进阶与实战》超级个体：COC上海社区主理

网罗开发·2025-01-21 08:22

大模型推理：vllm多机多卡分布式本地部署

文章目录1、vLLM分布式部署docker镜像构建通信环境配置2、其他大模型部署工具3、问题记录参考文献单台机器GPU资源不足以执行推理任务时，一个方法是模型蒸馏量化，结果就是会牺牲些效果。

m0_74824755·2025-01-21 08:20

如何正确学习软件工程

1、前言之前看到我一朋友用jupyter训练模型。我问他：“你训练完然后呢”。他说：‘‘调参’’。我说你最终的目的是什么呢，他就不说话了。我想说的是，不管你是练习也好、开发也好，做之前一定是有目的的。

会振刀的程序员·2025-01-21 08:18

AIGC视频生成国产之光：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·2025-01-21 08:48

使用Amazon Bedrock API调用Anthropic的Claude模型

在AI模型应用领域，亚马逊的BedrockAPI提供了便捷的方式来访问诸如Anthropic的Claude这样强大的模型。

dwa46a56w4d·2025-01-21 08:47

【锂电池寿命】基于BP锂电池寿命预测（matlab)

matlab)一、引言1.1、研究背景1.2、研究意义二、文献综述2.1、锂电池寿命预测研究现状2.2、常见预测方法对比2.3、BP神经网络在寿命预测中的应用三、研究方法与数据准备3.1、BP神经网络模型设计

大橘科研工作室·2025-01-21 08:17

使用AI工具链的实战指南

工具可以是API、函数、数据库等等，它们能让模型的能力超越简单的文本或消息输出。使用模型与工具的关键在于如何正确地提示模型选择合适的工具并提供正确的输入。

azzxcvhj·2025-01-21 08:16

使用LangChain构建信息提取链

技术背景介绍随着大型语言模型(LLMs)的出现，它们的生成能力被广泛应用于各种信息提取任务。通过定义结构化的提取需求，我们可以利用这些模型从复杂的文本中获取所需的信息。

azzxcvhj·2025-01-21 08:46

亮相AICon，火山引擎边缘云揭秘边缘AI Agent探索与实践

火山引擎边缘智能技术负责人谢皓受邀出席大会，以《AIAgent在边缘云的探索与实践》为主题，与全球AI领域的资深专家，共同深入探讨大模型落地、具身智能、多模态大模型、AIAgent等前沿技术如何推动行业变革

·2025-01-21 07:39

如何为LangChain开源项目做出贡献？

技术背景介绍LangChain是一个快速发展的开源项目，旨在为开发者提供强大的语言模型链式调用功能。随着AI技术的不断革新，LangChain也在不断迭代和扩展功能。

FADxafs·2025-01-21 07:41

为AI聊天工具添加一个知识系统之40 总纲领和整体设计之2 三种簿册(账簿/电话簿/户口簿)

逻辑上：所有模型model都是错的，但某些模型是有用的。

一水鉴天·2025-01-21 07:40

智能工厂的设计软件应用场景的一个例子：为AI聊天工具添加一个知识系统之14 方案再探之5：知识树三类节点对应的三种网络形式及其网络主机

每种网络主机上分别提供：分布式控制脚本、对等式账本和备记手本通过以上讨论，div模型已经涵盖以下内容：从内容提供者（某个AI聊天工具，特定接口）到知识树及其三种节点（通用接口）到网络主机及其三种网络形式

一水鉴天·2025-01-21 07:40

百万架构师第二十四课：漫谈分布式架构：分布式架构设计｜JavaGuide

主流架构模型-SOA架构和微服务架构领域驱动设计及业务驱动划分。

·2025-01-21 07:08

路径规划：环境适应性路径规划_（7）.路径规划的不确定性处理

本节将详细探讨路径规划中的不确定性处理方法，包括概率模型、鲁棒优化、重规划策略等。1.不确定性的来源在路径规划中，不确定性主要来源于以下几个方面：1.1传感器误差传感器是路径

zhubeibei168·2025-01-21 07:36

PyTorch 基础数据集：从理论到实践的深度学习基石

而在深度学习的体系中，数据扮演着举足轻重的角色，它是模型训练的基础，如同建筑的基石，决定了模型的性能和泛化能力。

那年一路北·2025-01-21 07:05

【2025】拥抱未来砥砺前行

2024是怎样的一年2024在历史画卷上是波澜壮阔的一年，人工智能的浪潮来临，涌现出无数国产大模型。

摔跤猫子·2025-01-21 07:04

通过Amazon Bedrock API调用Anthropic Claude模型的实战指南

在AI技术的飞速发展中，AmazonBedrockAPI为开发者提供了一种稳定可靠的方式来访问Anthropic的Claude模型。

qwd41564qwd·2025-01-21 06:31

BP神经网络概述及其预测的Python和MATLAB实现

尽管早在1943年就有学者如McCulloch和Pitts提出了数学模型，但人工神经网络真正被广泛研究是在20世纪80年代。

追蜻蜓追累了·2025-01-21 06:31

【深度学习】Pytorch：导入导出模型参数

PyTorch是深度学习领域中广泛使用的框架，熟练掌握其模型参数的管理对于模型训练、推理以及部署非常重要。本文将全面讲解PyTorch中关于模型参数的操作，包括如何导出、导入以及如何下载模型参数。

T0uken·2025-01-21 05:54

Spring AI - 对话模型

目录：SpringAI框架介绍SpringAI对话模型核心API简介SpringAI提供了很多便利的功能，主要如下：AIModelAPI“ModelAPI”提供了聊天、文本转图像、音频转录、文本转语音、

还是转转·2025-01-21 05:52

蓝桥杯备赛笔记（十) 背包问题

(1)背包模型有一个体积为V的背包，商店有n个物品，每个物品有一个价值v和体积w，每个物品只能被拿一次，问能够装下物品的最大价值。这里每一种物品只有两种状态，即“拿”或“不拿”。

小魏´•ﻌ•`·2025-01-21 05:22

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