多轮对话第40页

OSCP - Proving Grounds - Marketing

主要知识点错误配置导致默认密码未被更改当你有一个密码的时候，尝试用它匹配尽可能多的用户，也许能遇到匹配的具体步骤执行nmap扫描，除了22/80端口开放以外，marketing.pg也很有趣，毕竟在provinggrounds

柴郡猫^O^·2025-02-02 17:11

python基础-推荐8个常用的Python GUI图形界面开发框架

PythonGUI图形界面开发框架及其简要代码讲解：CSDN大礼包：《2024年最新全套学习资料包》免费分享1.Tkinter简介：Tkinter是Python的标准GUI库，它提供了一个简单的方式来创建窗口、对话框等

小尤笔记·2025-02-02 15:01

AI在虚拟客户服务中的应用：提供24_7支持

AI在虚拟客户服务中的应用：提供24/7支持关键词：虚拟客服,自然语言处理(NLP),聊天机器人,对话系统,深度学习,用户支持,自动化1.背景介绍随着互联网和移动互联网的迅速发展，客户服务成为各大企业提升竞争力的重要环节

AI大模型应用之禅·2025-02-02 15:29

柳暗花明又一村：Seq2Seq编码器解码器架构

从机器翻译到文本摘要，从对话系统到问答机器人，Seq2Seq编码器-解码器架构在众多NLP任务中展现出强大的能力。传统的机器翻译方法通常依赖于统计模型和规则引擎，难以捕捉语言的复杂性和语义关系。

AI大模型应用之禅·2025-02-02 15:29

【llm对话系统】大模型 Llama 源码分析之并行训练方案

1.引言训练大型语言模型(LLM)需要巨大的计算资源和内存。为了高效地训练这些模型，我们需要采用各种并行策略，将计算和数据分布到多个GPU或设备上。Llama作为当前最流行的开源大模型之一，其训练代码中采用了多种并行技术。本文将深入Llama的训练代码，分析其并行训练方案，主要关注参数并行和部分结构参数共享。2.并行训练策略概述常见的并行训练策略包括：数据并行(DataParallelism,DP

kakaZhui·2025-02-02 13:14

【llm对话系统】大模型 Llama 源码分析之 LoRA 微调

1.引言微调(Fine-tuning)是将预训练大模型(LLM)应用于下游任务的常用方法。然而，直接微调大模型的所有参数通常需要大量的计算资源和内存。LoRA(Low-RankAdaptation)是一种高效的微调方法，它通过引入少量可训练参数，固定预训练模型的权重，从而在保持性能的同时大大减少了计算开销。本文将深入分析LoRA的原理，并结合Llama源码解读其实现逻辑，最后探讨LoRA的优势。2

kakaZhui·2025-02-02 13:14

【llm对话系统】大模型 Llama 源码分析之 Flash Attention

1.写在前面近年来，基于Transformer架构的大型语言模型(LLM)在自然语言处理(NLP)领域取得了巨大的成功。Transformer的核心组件是自注意力(Self-Attention)机制，它允许模型捕捉输入序列中不同位置之间的关系。然而，标准的自注意力机制的计算复杂度与序列长度的平方成正比，这使得它在处理长序列时效率低下。为了解决这个问题，FlashAttention被提出，它是一种高

kakaZhui·2025-02-02 13:43

keras快速上手-基于python的深度学习实践-基于索引的深度学习对话模型-源代码...

该章的源代码已经调通，如下，先记录下来，再慢慢理解#!/usr/bin/envpython#coding:utf-8#In[1]:importpandasaspdimportnumpyasnpimportpickleimportkerasfromkeras.modelsimportSequential,Modelfromkeras.layersimportInput,Dense,Activatio

weixin_34162401·2025-02-02 11:59

光通信知识基本介绍

时间顺序）3.1PDH（准同步数字系列，PlesiochronousDigitalHierarchy）3.2SDH（同步数字系列，SynchronousDigitalHierarchy）3.3MSTP（多业务传输平台

villainV8·2025-02-02 10:53

YOLOv10改进策略【Neck】| NeurIPS 2023 融合GOLD-YOLO颈部结构，强化小目标检测能力

将其应用于YOLOv10的改进过程中，能够使模型更有效地整合多尺度特征，减少信息损失，强化对不同大小目标物体的特征表达，从而提升模型在复杂场景下对目标物体的检测精度与定位准确性。

Limiiiing·2025-02-02 10:50

YOLOv10改进策略【Neck】| HS-FPN：高级筛选特征融合金字塔，加强细微特征的检测

HS-FPN借助通道注意力机制及独特的多尺度融合策略，有效应对目标尺寸差异及特征稀缺问题。

Limiiiing·2025-02-02 10:49

光网络结构

核心网倾向于采用网状结构，城域／本地网多采用环形结构，接入网将是环形和星形相结合的复合结构。纵向光网络可纵向分层为客户层、光通道层（OCH）、光复用段层（OMS）和光传输层（OTS）等层。

AdaLeery·2025-02-02 10:49

jetpack compose 开发架构选择探讨（二）

jetpackcompose开发架构选择探讨（二）本文所有代码均在compose_architecture中，需要的可以自取上篇我们讲解了如何在compose中使用MVVM和MVI架构，并且在最后解决了如何解决多page

iffly-csdn·2025-02-02 09:15

CF 371A.K-Periodic Array(Java实现)

题目分析这里的意思是一共n个值每k个一组循环，最少改变多少个值就能让循环相同思路分析我在这里首先想的是二维数组方便观察循环，依据题目即为每一竖列比较，哪一个值出现的最少那么那就是需要更改的次数，(此题在这儿不考虑需要更改多类值

Dr_Si·2025-02-02 09:15

三甲医院大型生信服务器多配置方案剖析与应用（2024版）

一、引言1.1研究背景与意义在当今数智化时代，生物信息学作为一门融合生物学、计算机科学和信息技术的交叉学科，在三甲医院的科研和临床应用中占据着举足轻重的地位。随着高通量测序技术、医学影像技术等的飞速发展，生物医学数据呈爆发式增长，这些数据涵盖了基因组、蛋白质组、代谢组等多个层面的信息，为医学研究和临床诊断提供了前所未有的机遇与挑战。从科研角度来看，生物信息学助力三甲医院开展前沿性的医学研究。通过对

Allen_LVyingbo·2025-02-02 09:41

redis master slave

复制原理第一次全量,然后增量一主多从/一从masterslave重启后之间的主从关系masterrestartslavenormalkeepmaster-slave(主从正常)masternormalslaverestartfailmaster-slave

luckygl17·2025-02-02 07:29

架构管理实战（1）：通过架构工具实现架构标准、规范化管理

企业架构治理是体系化工程，跨越时间周期长，且覆盖架构设计、发布、更新等生命周期，同时涉及业务、应用、数据及技术等不同架构领域，需多专业、跨团队协作。

迪今科技·2025-02-02 07:27

PyQT5 QMessageBox对话框设置

PyQT5QMessageBox对话框设置1介绍2演示3代码1介绍 QMessageBox是一种通用的弹出式对话框，用于显示消息，允许用户通过单击不同的标准按钮对消息进行反馈。

自动驾驶探索站·2025-02-02 07:56

aggr代码 cellranger_单细胞实战(四) Cell Ranger流程概览

好了，干货多，屁话少，我们来看实战流程。希望大家能有所收获！

龙宫里的乙民·2025-02-02 07:55

【llm对话系统】大模型 Llama、Qwen 和 ChatGLM 的网络结构和训练方法对比

1.引言近年来，大型语言模型(LLM)取得了令人瞩目的进展，其中Llama、Qwen和ChatGLM是三个备受关注的开源模型。它们都在Transformer架构的基础上进行了改进和优化，并在各种NLP任务上取得了优异的性能。本文将深入分析Llama、Qwen和ChatGLM的网络结构和训练方法，比较它们的异同以及各自的优势。2.模型结构对比特性LlamaQwenChatGLM基础架构Decoder

kakaZhui·2025-02-02 07:54

Python PyQt5 QMessageBox 教程

文章目录前言导入必要的模块基本用法显示信息框显示警告框显示错误框显示询问框显示关于框自定义QMessageBox自定义按钮和图标完整示例前言在PyQt5中，QMessageBox是一个常用的对话框类，用于向用户显示信息

蜡笔小新星·2025-02-02 06:51

【Python深入浅出】Python：从诞生到闪耀，代码世界的传奇进化

目录引言：代码宇宙的璀璨之星Python一、前世：萌芽与成长1.起源故事：吉多的圣诞礼物2.初露锋芒：早期版本的诞生3.成长之路：功能扩充与社区形成二、今生：辉煌与拓展1.版本更迭：Python3的变革与发展

奔跑吧邓邓子·2025-02-02 06:47

测试基础知识

（1）即使上一轮的Bug被修复了，在下一轮的测试中还可能发现新的Bug，并不是说上一轮的Bug修复好了就不会再出现其他问题了；（2）软件测试并不是测试一轮就完成了，一般情况下，一个软件产品可能需要经过多轮反复测试和验证才能

测试-东方不败之鸭梨·2025-02-02 05:13

前端工程化实践 - 代码规范 & 提交规范 & 构建流程 & Monorepo（附 React Native 案例）

基础命令Lerna-简化多包管理过程Lerna是

绿胡子大叔·2025-02-02 05:41

大前端工程师进阶之路，Node全栈为前端带来更多可能

导读：对那些刚入门前端的开发者来说，前端是一个“令人畏惧”的领域，尤其是在你看到前端的技能图谱时，你会发出这样的感叹，前端怎么有那么多的东西要学？我应该从何处学起？我又该如何应对千变万化的前端技术？

麦田上的字节·2025-02-02 04:36

CSS布局和定位应用方案

目录浮动布局绝对布局表格布局响应式布局弹性布局网格布局多栏布局浮动布局CSS3浮动布局的核心在于使用float属性将元素移出文档流，通过左右浮动来排列元素，并结合clear属性或清除浮动技巧（如这里的伪元素法

天涯学馆·2025-02-02 04:32

构建一个安全可靠的身份认证中心和资源服务中心：SpringSecurity+OAuth2.0的完美结合（一）

我们将从基本的认证和授权开始，逐步扩展到高级功能，如单点登录、多因素认证等。同时，我们还将介绍如何使用SpringSecurity和OAuth2.0提供的其他功能，如注销、记住我等。

凛鼕将至·2025-02-02 04:29

基于Python实现微信表情轰炸机实现与界面设计

该程序将允许用户选择表情包并设置轰炸次数和间隔时间，然后自动在微信对话框中发送表情。本教程还包含了一个用户界面，使用户可以方便地选择和配置轰炸参数。

程序熊.·2025-02-02 03:35

深度学习-图像数据标注工具使用（LabelImg和BBox）

文章与视频资源多平台更新微信公众号|知乎|B站|头条：AI研习图书馆深度学习、大数据、IT编程知识与资源分享，欢迎关注，共同进步~图像数据标注工具的使用教程1.LabelImgLabelImg下载地址：

AI研习图书馆·2025-02-02 03:35

开源的Text-to-SQL工具WrenAI

以下是对WrenAI的详细介绍：一、主要功能自然语言交互：用户可以通过对话方式提出问题，WrenAI能够理解和解析复杂的查询需求，并生成定制化的SQL查询结果。

rkmhr_sef·2025-02-01 23:39

超实用的Python机器学习教程 - 基于scikit - learn库

一、机器学习简介机器学习的定义与概念机器学习是一门多领域交叉学科，它涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。简单来说，机器学习是让计算机从数据中学习规律并进行预测或决策的技术。

AI_DL_CODE·2025-02-01 23:38

变分法实例详解：从最速降线到一般泛函的Mathematica验证

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档变分法实例详解：从最速降线到一般泛函的Mathematica验证一、最速降线问题：旋轮线的诞生1.问题背景2.数学建模3.Mathematica

繁星不语有限元学习·2025-02-01 21:23

《程序人生》工作2年感悟

6.学习是一个持久性过程，要注重平时的积累，多写写博客，多敲敲

Zyy~·2025-02-01 21:52

DeepSeek R1本地化部署与联网功能实战指南：从零搭建智能对话系统

前言在人工智能技术快速发展的今天，如何将先进的对话模型DeepSeekR1部署到本地环境并赋予其联网能力，成为许多开发者和企业关注的重点。

Coderabo·2025-02-01 18:32

松灵学院 | Scout mini 仿真指南

本文适合有ROS1基础与了解urdf语法和gazebo的朋友SCOUTMINI是一款全地形高速MiniUGV，具有四轮差速驱动、独立悬挂、原地差速自转等特点，得益于自主研发的轻量级动力系统解决方案，SCOUTMINI

松灵机器人AgileX Robotics·2025-02-01 18:58

vdist-1.3.1：Python项目自动化构建与分发工具

该工具具备依赖管理、自动化构建流程、环境隔离和多平台支持等功能，并提供了解压后目录结构的详细说明。1.vdist-1

46497976464·2025-02-01 18:57

打造你的专属英文打字练习软件：从零开始的C#实战教程

项目概述我们的英文打字练习软件将具备以下核心功能：多篇文章选择：用户可以从多篇英文文章中选择练

工控_谭校长·2025-02-01 18:56

读书笔记-《你的灯亮着吗？》

01为什么难以定义问题常言道，办法总比问题多，但往往我们在一开始就没有定义好问题：在学校时，校园教育使得我们会紧紧抓住看起来像是“问题”的第一个表述，然后尽快“解决”它，因为在考试中，速度很重要。

萝卜青今天也要开心·2025-02-01 17:17

本地部署DeepSeek大模型完整指南

本文将手把手教你如何在本地计算机部署DeepSeek模型并实现对话交互，支持CPU/GPU双模式运行。

ddv_08·2025-02-01 17:17

新媒体特点

3、创新多，形式多样化。除去文字还有表情包，小视频等4、众化，平民化。门坎很低，有手机就行，所以应该经常在网上看到有人说“未来人人都是自媒体”。

Fadeland·2025-02-01 17:46

使用Ollama本地化部署DeepSeek

多模型支持：兼容多种开源模型，如LLaMA、DeepSeek等。高效管理：提供命令行工具，方便用户下载

·2025-02-01 16:48

rust如何操作sqlserver

rust中操作mysql和pgsql的技术非常多，也很成熟。但是操作mssql的办法，确实不多。作为一个sqlserver多年的使用者，我总不能用rust之后，就放弃mssql吧。

扎量丙不要犟·2025-02-01 16:08

13.3：.NET的容器化和容器编排工具的使用（课程共5750字，4段代码举例）

③在本示例中，我们将使用DockerCompose进行多容器编排。④在本示例中，我们将使用Azure容器实例来托管容器。

小兔子平安·2025-02-01 15:07

啥是CSD?

修改CSD即CentralShoppingDistrict，它不是城市中间的人气集合的地方，是多中间开展城市规划的具体体会，在国际上，CSD是确保大型城市经济持续开展的最科学的解决方案，也是城市开展过程中一个具有颠覆性的测验

asdsad12311·2025-02-01 15:32

(25-4-01)基于本地知识库的自动问答系统（LangChain+ChatGLM+ModelScope/Huggingface部署）: 构建和部署对话系统（1）

13.3.4构建和部署对话系统文件jina_serving.py定义了一个名为KnowledgeBasedChatLLM的类，用于初始化模型配置、加载文件、检索问题答案等操作。

码农三叔·2025-02-01 15:02

SDK级的kubectl，client-go的深度封装：kom使用指南

目录什么是kom特点示例程序安装使用示例1.多集群管理注册多集群显示已注册集群选择默认集群选择指定集群2.内置资源对象的增删改查以及Watch示例创建某个资源Get查询某个资源List查询资源列表通过Label

大大宝的博客·2025-02-01 15:59

高性能定时器实现方式

文章目录0.简介1.整体分析2.定时通知的实现方式2.1简单等待方式2.2SIGALRM信号2.3I/O多路复用方式3.定时任务的存储和管理3.1简单升序链表的方式3.2时间轮方式3.3时间堆方式4.总结

程序员学习随笔·2025-02-01 13:17

ESP32-C3模组在跑HTTP官方例程时遇到的问题（1）

但笔者并不需要那么多，只需要其中一种即可。因此，在这里，笔者只

蓝天居士·2025-02-01 13:17

第二十九章：使用 Docker BuildX 构建多架构 Docker 镜像

使用DockerBuildX构建多架构Docker镜像目标掌握安装DockerBuildx插件与启用Buildx构建器构建多架构平台验证镜像兼容性以及发布和分发Buildx是什么Buildx是一个由Docker

半部论语·2025-02-01 13:45

监控易：一体化智能运维的多场景集中化监控

在当前数字化转型的浪潮中，企业对IT系统的依赖程度日益加深。如何高效、稳定地管理海量的IT资源和各类物联网设备，成为企业面临的核心挑战。监控易凭借其“一体化智能运维”的独特理念，推出了领先的集中化监控管理模式，不仅整合了多种监控需求，还通过创新技术为企业节省成本、优化运维效率。本文将详细阐述监控易的一体化监控优势及其在实际场景中的应用价值。监控易的功能与竞争力一体化智能运维：未来运维的核心理念监控

MXsoft618·2025-02-01 13:15

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