多模态知识表示第20页

深入理解 SQL 中的 DATEDIFF 函数

它的返回值通常是整数，表示日期差值的指定单位（

web15085096641·2025-03-03 19:05

网站页面导入css,图片等文件的相对路径和绝对路径问题

./”表示上一级目录开始，“./”表示当前同级目录开始，相对，肯定是个参考对象，很多人可能会认为这个参考对象就是导入css或图片等的页面，但其实对于网站访问而言，这个对象是参考你所访问的url地址的，因为最近在写

porkczr·2025-03-03 19:04

机器学习_PySpark-3.0.3随机森林回归(RandomForestRegressor)实例

输出:随机森林回归的输出是一个连续的数值,表示输入数据的预测结果。算法原理:随机森林回归同样基于决策树,但在回归任务中,每个决策树的

Mostcow·2025-03-03 18:01

如何将一个旧的基于SSH的项目手工更新部署在相对较新环境上

目录1引言2应具备的前提知识和技能3大概流程和对原项目的更改3.1大概流程3.2对原项目的更改4本项目Spring如何整合Struts、Hibernate框架5未来设想6总结7致谢8参考资料1引言得到了一个

阿智智·2025-03-03 18:00

c语言数据结构------------链栈

该链栈以无头节点的单链表体现#include#include#include//链栈，本链栈用不带头结点的单链表表示typedefstruct{intdata;structStack*next;}Stack

javaisC·2025-03-03 18:58

RSA算法

cliff，·2025-03-03 18:57

书籍-《医学图像分析（论文版）》

《医学图像分析》一书提供了医学图像计算和分析的实用知识，由该领域的顶尖教

·2025-03-03 17:24

阿里云Milvus 2.5：支持全文检索，1次查询实现文本+向量双精度匹配

目前，阿里云向量检索服务Milvus版（简称阿里云Milvus）集成开源Milvus2.5版本内核，在支持向量检索的基础上，新增支持原生全文检索、基于特定词汇的精准文本匹配等功能，在RAG、多模态搜索等场景下搜索精度明显提升

·2025-03-03 17:24

创新引领的人工智能模型系列：MiniMax-01 系列震撼登场

这个系列模型中包含两个模型，基础语言大模型MiniMax-Text-01和视觉多模态大模型MiniMax-VL-01。

·2025-03-03 17:52

2024 最新计算机视觉学习路线（入门篇）_计算机视觉课程主线

本文旨在向初学者介绍这一领域，为他们提供有关涉及图像的机器学习应用程序背后概念的基本知识，并从高层次的角度深入了解这些库如何在底层协同工作，以便他们在

m0_60721823·2025-03-03 17:53

原码、补码、反码，计算机加减计算

计算机中有符号数（signed）用补码表示。

头发尚存的猿小二·2025-03-03 17:21

智能知识库破解企业信息碎片化难题——3步构建高效管理体系

为了破解这一难题，构建一套智能知识库体系显得尤为重要。本文将通过三个关键步骤，介绍如何利用智能知识库实现企业信息的有效整合与管理。一、痛点切入：信息混乱的根源信息混乱往往源于缺乏有效的分类和整理。

·2025-03-03 17:48

Llama 3.2入门基础教程（非常详细），Llama 3.2微调、部署以及多模态训练入门到精通，收藏这一篇就够了！

9月25日Meta发布了Llama3.2，包括11B和90B的视觉语言模型。前排提示，文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦！Llama3技术剖析与部署相较于Llama2，Llama3的改变其实并不是太大。Tokenizer变成了128K的词表，使用了GQA，不在是原来的只在Llama2-70B里使用了。所以说，最大的改变就是词表与GQA。然后在训练上变化比较大，参数变大了，400B的还没放出来

中年猿人·2025-03-03 17:49

DeepSeek vs text2vec:谁更适合Python题库向量提取对比

自动分类：将题目按照难度、知识点等分类。智能推荐：根据用户的学习进度推荐相关题目。文本特征提取：用于后

黑金IT·2025-03-03 16:48

用元数据过滤向量库：区分不同类型数据的简单方法

如何在将Python编程题库和花卉分类信息这两种截然不同的知识体系融入同一向量库时，我们如何确保在提问时能够精确区分它们？

黑金IT·2025-03-03 16:48

【Python】之raise函数用法口诀

口诀速记主动触发用raise，异常类型别乱选内置异常优先用，自定义类更灵活重抛异常不加参，异常链条要关联传递信息加描述，性能消耗需谨慎断言assert有区别，生产环境更推荐二、‌逐句解析口诀句‌‌对应知识点‌‌代码示例‌‌主动触发用

黏苞米·2025-03-03 16:16

执行时报错 Directory not empty

"Directorynotempty"错误通常表示尝试删除的目录不是空的，也就是说它里面还有文件或子目录。

胡说先森·2025-03-03 16:15

【Python爬虫(96)】从0到1：打造爬虫驱动的数据分析平台

从Python基础语法、爬虫入门知识讲起，深入探讨反爬虫、多线程、分布式等进阶技术。以大量实例为支撑，覆盖网页、图片、音频等各类数据爬取，还涉及数据处理与分析。

奔跑吧邓邓子·2025-03-03 16:14

LeetCode 热题 HOT 100 （226. 翻转二叉树）

：输入：root=[4,2,7,1,3,6,9]输出：[4,7,2,9,6,3,1]示例2：输入：root=[2,1,3]输出：[2,3,1]示例3：输入：root=[]输出：[]第一部分：二叉树基础知识

Chen_Chance·2025-03-03 16:42

【安装教程】Windows环境下Neo4j的安装与配置

Neo4j的图形模型由节点和边组成，节点代表实体或对象，边表示它们之间的关系。节点和边都可以拥有属性，这些属性可以是任何类型的数据。Neo4j的图形模型可以轻

慢热型网友.·2025-03-03 15:41

一文3000字从0到1带你接口测试基础知识【建议收藏】

下面我将带你从零开始，详细介绍接口测试的基础知识。一、什么是接口测试接口测试是指测试软件系统之间通过接口进行的通信协议，以及系统对外提供的接口功能和性能的一种测试方法。

程序员小濠·2025-03-03 15:40

【知识图谱】neo4j安装与配置_社区版_2025（附完整安装软件包）

【知识图谱】neo4j-community-5.15.0社区版安装步骤前言所需环境配置1.安装JDK（1）测试一下（2）安装2.配置JDK环境3.安装neo4j4.配置neo4j环境5.测试安装结果前言

知识靠谱·2025-03-03 15:09

GPT-4.5

OpenAI团队表示，GPT-4.5是他们迄今为止最大、最强的模型，在预训练和后训练方面实现了重大突破。

开发者每周简报·2025-03-03 15:38

有什么好用的 RPA 软件

无论是职场新人还是经验丰富的专业人士，无需具备深厚的编程知识，只需通过简单的拖拽操作，就

IDFaucet·2025-03-03 15:38

本地部署大语言模型-DeepSeek

DeepSeek是国内顶尖AI团队「深度求索」开发的多模态大模型，具备数学推理、代码生成等深度能力，堪称"AI界的六边形战士"。

NightReader·2025-03-03 15:36

知识赋能，效率倍增：探讨 Baklib 实现自助服务知识系统的最佳实践

在知识边缘管理方面也是如此。客户和员工希望尽可能自己完成工作，不论信息需求如何不同，自助服务的需求却是一致的。只有当事情变得复杂时，他们

数字体验运营官·2025-03-03 14:04

将excel文件各列保存为txt的实战代码

喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳，不仅形成深入且独到的理解，而且能够帮助新手快速入门。本文主要介绍了将excel文件各列保存为txt的实

爱编程的喵喵·2025-03-03 14:03

ITE Super IO入门篇

接触BIOS以来算起来已经有四年了，想着将自己所学的知识记录起来，这样也方便他人学习。这是我的第一篇博客，从SIO开始吧！

YOYO--小天·2025-03-03 14:32

工程化与框架系列（16）--前端路由实现

前端路由概述小知识：前端路由是指在单页应用中，通过JS动态操作改变页面内容，而不触发浏览器刷新的技术，使得用户体验更加流畅。

一进制ᅟᅠ ‌‍‎‏ ·2025-03-03 13:26

Baklib如何实现内容中台最佳实践？

内容概要在数字化转型加速的当下，企业内容管理正面临显性与隐性知识割裂、协作效率低下等核心挑战。内容中台作为连接业务与技术的枢纽，需通过系统化架构实现知识资产的高效流转与复用。

清风徐徐de来·2025-03-03 13:56

Java第三方工具库知识点总结

以下是Java第三方工具库的知识点总结，按功能分类整理，帮助开发者快速掌握常用工具库的核心特性：一、JSON处理Jackson高性能流式API（JsonParser/JsonGenerator）支持注解驱动

培风图南以星河揽胜·2025-03-03 13:26

神经架构搜索原理与代码实例讲解

手动设计网络架构需要大量的专业知识和经验，而且往往效率低下。因此，神经架构搜索（NeuralArchitectureS

AI天才研究院·2025-03-03 13:54

C语言：51单片机结构体系（带最小系统设计图）

前缀由字母组成，表示某某公司的产品。型号型号由89CXXXX或89LVXXXX或89SXXXX等表示。

练习&两年半·2025-03-03 13:50

C++（蓝桥杯常考点）

，容器这些等下棋=期再讲C++在DEVC++中注释和取消注释的方法：ctrl+/ASCII值（常用的）：A-Z:65-90a-z:97-1220-9:48-57换行/n:10科学计数法：eg：1e5(表示

刃神太酷啦·2025-03-03 13:50

【实战篇】DeepSeek + Cline 编程实战：从入门到“上头”

DeepSeek是杭州深度求索公司开发的一系列人工智能模型，特别擅长知识类任务。它能干的事儿可多了，像自然语言处理、代码生成、数据分析这些都不在话下。而且，De

再见孙悟空_·2025-03-03 13:50

力扣hot100 —— 寻找重复数（快慢指针法）

解题思路：//把数组索引为0的元素当成链表的头节点//索引为0的元素的值为1,表示头节点的下一个节点的索引为1,即数组中的3//再下一个节点的索引为3,即为第一个2//再

01_·2025-03-03 13:50

我的创作纪念日

收获知识深化：通过撰写博客，我不断巩固和深化了自己的前端知

活宝小娜·2025-03-03 13:19

Android Bitmap详解

1.Config：表示图片像素类型，包括ALPHA_8、RGB_565、ARGB_4444、ARGB_8888A：透明度；RG

同名公众号 - 人生代码·2025-03-03 12:19

刘舒文护编---去年护理编第一，我想说...

✅考试重点职测常识判断：1、医学常识：重点掌握基础医学知识、临床医学

好运妙妙·2025-03-03 12:11

【构建企业级Spring Boot应用：从基础到高级的全面指南】

通过实际案例分析、代码示例以及架构设计思路分享，读者不仅能够学习到理论知识，还能获得宝贵的实践经验。

小怪兽9699·2025-03-03 12:40

Java进阶——面向对象编程

本篇文章，将深入探讨Java面向对象编程的关键知识点，并用一些例子展示这些概念的实际工作开发中的应用。

1加1等于·2025-03-03 12:10

Lambda表达式详解

解决问题：Lambda表示是主要是为了解决匿名内部类的问题，可以简化代码，主要用途就是代替匿名内部类

cccccchd·2025-03-03 11:08

Python 中元组、字典和集合：核心数据结构全解析

本文将详细介绍元组、字典和集合的概念、特点及相关知识，并通过示例代码帮助你更好地理解和应用。一、元组：不可变的有序序列（一）什么是元组？

Z.向前·2025-03-03 11:38

【DeepSeek R1构建本地RAG知识库】应用框架选型对比（MaxKB、Dify、FastGPT、RagFlow、Anything-LLM）

文章目录前言一、MaxKB1.简介2.技术概览二、Dify1.简介2.技术概览三、FastGPT1.简介四、RagFlow1.简介2.技术概览五、Anything-LLM1.简介2.技术概览六、更多资料1.LLM框架推荐2.RAG生产落地实践架构七、总结1.综合对比2.优缺点对比3.按需选择4.社区与支持5.部署与使用便捷性结尾前言在人工智能技术加速渗透各行各业的今天，检索增强生成（Retriev

Xd聊架构·2025-03-03 11:06

毕业论文AIGC检测你了解多少？

不用吧，则又怕在知识的海洋中饱受煎熬！面对日益严格的AIGC检测要求，如何才能高效通过检测呢？

kexiaoya2013·2025-03-03 11:35

算力100问☞第68问：大模型红利何时到来？

以下从技术发展、行业落地、政策支持等角度综合分析：1、技术成熟与市场认知：红利期的起点已至技术突破：2024年，大模型在核心能力（如多模态

正儿八经的数字经·2025-03-03 11:34

XSL 语言：XML 样式表的语言基础与应用

本文将详细介绍XSL语言的基础知识、应用场景以及与相关技术的结合。XSL语言概述1.XSL的目的X

wjs2024·2025-03-03 10:01

NLP自然语言处理——文本处理的基本方法

以下是对文本处理基本方法的详细探讨，包括文本预处理、文本表示、以及常见的NLP任务等。一、文本预处理文本预处理是NLP中的第一步，也是至关重要的一步。

小村学长毕业设计·2025-03-03 10:27

NLP自然语言处理：文本表示总结 - 上篇word embedding（基于降维、基于聚类、CBOW 、Skip-gram、 NNLM 、TF-ID、GloVe ）

文本表示分类（基于表示方法）离散表示one-hot表示词袋模型与TF-ID分布式表示基于矩阵的表示方法降维的方法聚类的方法基于神经网络的表示方法NNLMCBOWSkip-gramGloVeELMoGPTBERT

陈宸-研究僧·2025-03-03 10:26

应届生Java面试经验总结

大家都知道，开发这一行没有工作经验相当的吃亏，如果没有丰富的知识，对知识良好的理解，与优秀的自学能力，很难找到工作。经过近一个月的面试，总结一些信息。面试过程一面都是hr面。

m0_74824534·2025-03-03 10:25

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