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【python】在【机器学习】与【数据挖掘】中的应用：从基础到【AI大模型】

特征工程特征选择特征提取特征构造二、Python在机器学习中的应用2.1监督学习分类回归2.2非监督学习聚类降维三、Python在深度学习中的应用3.1深度学习框架TensorFlowPyTorch四、Python在AI大模型中的应用
小李很执着·2025-02-01 23:43

DeepSeek点燃国产大模型斗志，RAG等核心技术被重估

一边，OpenAI和Claude都破了大防，一个声讨“窃取”，一个嘲讽“落后”，两家水火不容的对手竟然以这种戏剧性的方式，鲜有地达成了一致。
·2025-02-01 23:55

揭秘大语言模型：什么是LLM大模型？

前言自从去年chatgpt横空出世以来，它火爆也让大语言模型这个词变的很流行，到底什么是大语言模型，今天从初学者的角度介绍一下大语言模型的基本概念、组成部分和基本工作流程等。
AGI-杠哥·2025-02-01 23:11

Encoder-only decoder-only encoder-decoder大模型的区别

1.Encoder-Only架构-定义：仅包含编码器部分，主要用于处理输入数据而不生成输出。-适用任务：文本分类、情感分析、命名实体识别等。-优点：能够更好地理解输入文本的语义和上下文信息，适合需要特征提取的任务。-缺点：无法直接生成文本输出。-代表模型：BERT、RoBERTa、ALBERT等。2.Decoder-Only架构-定义：仅包含解码器部分，通常用于序列生成任务。-适用任务：文本生成、
阿牛牛阿·2025-02-01 23:40

【AI知识点】三种不同架构的大语言模型（LLMs）的区别

【AI论文解读】【AI知识点】【AI小项目】【AI战略思考】在自然语言处理（NLP）中，预训练语言模型（LLMs,LargeLanguageModels）通常基于不同的架构，如仅编码器的模型（Encoder-only）、编码器-解码器的模型（Encoder-Decoder），以及仅解码器的模型（Decoder-only）。这三种架构有着显著的区别，主要体现在功能、适用任务和性能上。下面从架构、功能
AI完全体·2025-02-01 23:09

GIS教程：全国数码商城系统

文章目录注册高德地图API普通网页中测试地图加载地图添加标记地图配置点标记Marker添加弹框创建vue项目并添加高德地图创建项目加载高德地图项目首页布局封装axios和配置代理服务器获取城市热门信息获取城市区县信息获取区县商城信息获取指定城市区县的经纬度坐标将地图缩放到指定区县将商城添加到地图中点击标记打开信息框添加地图常用控件添加区县边界切换地图样式完整项目下载注册高德地图
叁拾舞·2025-02-01 21:28

JAVA-基础⑦二维数组与排序

冒泡排序（BubbleSort）就如同其名称一样，水中的气泡由于压强的原因所以从下到上其大小也是从小到大，如下图整个排序过程分为一个大循环和大循环中的很多小循环进行，我们先来讲其中的小循环他做的事情：每次小循环其实做的事情都很简单
冷山寒水·2025-02-01 21:55

全面解析大模型产品经理岗位职责：从入门到精通，一篇全懂！收藏我这篇就够了！

1.产品及公司介绍产品：开源企业级LLMops（大模型应用开发平台）：毕昇BISHENG。
大模型入门教程·2025-02-01 20:15

DeepSeek点燃国产大模型斗志，RAG等核心技术被重估

一边，OpenAI和Claude都破了大防，一个声讨“窃取”，一个嘲讽“落后”，两家水火不容的对手竟然以这种戏剧性的方式，鲜有地达成了一致。
·2025-02-01 20:23

大模型开发流程及架构

一、主要内容●以大语言模型为功能核心●利用大语言模型的强大理解能力和生成能力●结合特殊的数据或业务逻辑来提供独特功能的应用二、明确目标●大模型作为一个调用工具，不需要知道太多的原理，不需要优化模型能力●
寒夜灬星辰·2025-02-01 20:12

大模型开发流程

大模型开发流程参考新想法（Halukisan(Xiaoliu)(github.com)）大模型一般开发流程设计：确定目标，设计功能。
HalukiSan·2025-02-01 19:39

大模型开发流程及项目实战

一、大模型开发整理流程1.1、什么是大模型开发我们将开发以大语言模型为功能核心、通过大语言模型的强大理解能力和生成能力、结合特殊的数据或业务逻辑来提供独特功能的应用称为大模型开发。
辣椒种子·2025-02-01 19:38

汽车蓝牙钥匙定位仿真小程序

我们搭建了一个简易原型：利用UniApp在移动端采集蓝牙信标的RSSI（信号强度），通过三边定位算法估算钥匙在车内或车周围的坐标，并使用FastAPI+Redis实现数据存储与可视化接口，最后在Leaflet地图中模拟车辆俯视效果
程序员石磊·2025-02-01 19:04

大模型迎来2025开年大作：deepseek-R1与deepseek-R1-Zero

2025-01-20正式发布DeepSeek-R1，并同步开源模型权重。DeepSeek-R1遵循MITLicense，允许用户通过蒸馏技术借助R1训练其他模型。DeepSeek-R1上线API，对用户开放思维链输出，通过设置model='deepseek-reasoner'即可调用。DeepSeek官网与App即日起同步更新上线。论文地址：https://github.com/deepseek-
Funny_AI_LAB·2025-02-01 18:02

Meta首席科学家Yann LeCun预言：5年内AI架构将颠覆，当前大模型的4大核心缺陷

✨引言：一场颠覆AI行业的预言在2025冬季达沃斯“技术辩论”现场，Meta首席AI科学家、图灵奖得主杨立昆（YannLeCun）抛出一个震撼观点：“当前的大语言模型（LLM）范式将在3-5年内被淘汰。
机器小乙·2025-02-01 18:30

StarRocks实战——表设计规范与监控体系

目录前言一、StarRocks表设计1.1字段类型1.2分区分桶1.2.1分区规范1.2.2分桶规范1.3主键表1.3.1数据有冷热特征1.3.2大宽表1.4实际案例1.4.1案例一：主键表内存优化1.4.2
吵吵叭火·2025-02-01 17:53

【AI人工智能】DeepSeek R1：你需要知道的一切

的所有你需要知道的一切内容，请坚持认真读完，必有收获：DeepSeekR1简要概述主要特点与能力开源与可访问性模型架构强化学习训练变体与精简模型使用案例与应用从专有模型迁移到开源模型1.DeepSeekR1简要概述大语言模型
大名顶顶·2025-02-01 17:22

本地部署DeepSeek大模型完整指南

DeepSeek作为国产顶尖开源大模型，其优秀的语义理解和生成能力备受关注。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

kafka自定义分区器无法接收到数据

记录一下大无语事件，今天看尚硅谷的kafka自定义分区器，结果自己编写得分区器kafka一直接收不到数据，idea里也终端没有语句输出，找了好久才发现问题。
一嗷·2025-02-01 16:41

深入探索Llama.cpp：在LangChain中使用llama-cpp-python

深入探索Llama.cpp：在LangChain中使用llama-cpp-python随着大语言模型（LLMs）的普及，开发者需要更有效的方法来部署和使用这些模型。
dfvcbipanjr·2025-02-01 16:10

DeepSeek R1 简易指南：架构、培训、本地部署和硬件要求

技术架构深度解析模型体系：DeepSeek-R1系列包含两大核心成员：D
·2025-02-01 16:49

使用Ollama本地化部署DeepSeek

1、Ollama简介Ollama是一个开源的本地化大模型部署工具，旨在简化大型语言模型（LLM）的安装、运行和管理。
·2025-02-01 16:48

LLM-预训练：深入理解 Megatron-LM（2）原理介绍

最近在基于Megatron-LM的代码来训练大语言模型，本人觉得Megatron的代码很具有学习意义，于是大量参考了网上很多对Megatron代码的解读文章和NVIDAMegatron团队公开发布的2篇论文
u013250861·2025-02-01 15:05

玩转大语言模型——使用GraphRAG+Ollama本地构建知识图谱（完全本地化，不依赖OpenAI）

系列文章目录玩转大语言模型——使用langchain和Ollama本地部署大语言模型玩转大语言模型——ollama导入huggingface下载的模型玩转大语言模型——langchain调用ollama
艾醒(AiXing-w)·2025-02-01 15:31

【大模型应用开发 动手做AI Agent】Plan and Solve策略的提出

【大模型应用开发动手做AIAgent】Plan-and-Solve策略的提出关键词：大模型，AIAgent，Plan-and-Solve，智能体，策略学习，强化学习，自然语言处理1.背景介绍随着人工智能技术的飞速发展
杭州大厂Java程序媛·2025-02-01 14:22

设计模式GOF23简介

软件设计模式介绍公元1991年，软件界有四位大侠，总结了前人的一些设计模式，并进行分门别类，一共得出23种设计模式供软件开发者进行参考复用，在经过几代人的开发实践后，设计模式在各个项目中大放光彩，这四位大侠是
令狐掌门·2025-02-01 14:20

基于Micropython利用ESP32-C3墨水屏电子时钟方法

3）自己设计的一块墨水屏驱动板：——这块PCB比较复杂了，贴片电容、电阻、二极管有20多个，再加上贴片AHT20和24P的FPC，焊接难度有点大࿰
嵌入式开发星球·2025-02-01 13:19

深度学习-笔记1

网址：https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleNLPpaddle-nlp是一个自然语言处理NLP方面的工具包(代码库)ERNIEERNIE是百度基于BERT改进的预训练大模型
·2025-02-01 12:15

DeepSeek的成本优势与行业影响：绿色算力如何重塑AI竞争格局

DeepSeek的成本优势与行业影响：绿色算力如何重塑AI竞争格局在AI大模型与绿色数据中心深度融合的背景下，DeepSeek（深度求索）作为中国AI领域的代表性企业，凭借其显著的成本优势迅速崛起。
浅学多思·2025-02-01 11:01

Oracle vs MySQL 窗口函数大对决：7个关键差异你了解几个？

关注墨瑾轩，带你探索编程的奥秘！超萌技术攻略，轻松晋级编程高手技术宝库已备好，就等你来挖掘订阅墨瑾轩，智趣学习不孤单即刻启航，编程之旅更有趣嘿，小伙伴们！今天咱们要来一场精彩的对决——Oracle与MySQL的窗口函数较量。你知道吗？这两个数据库巨头在处理复杂查询时都引入了窗口函数这一强大的工具。那么问题来了，它们之间到底有哪些不同之处呢？别急，让我们一步步揭开谜底，保证你看完这篇文章就能轻松掌握
墨瑾轩·2025-02-01 10:21

AI 计算的未来：去中心化浪潮与全球竞争格局重塑

引言人工智能（AI）正以前所未有的速度发展，尤其是大模型训练和推理效率的提升，使得AI计算成本迅速下降，呈现出向去中心化演进的趋势。
智识微光Intelligence·2025-02-01 09:16

聊聊AI中的“蒸馏”技术

一、什么是“蒸馏”技术“蒸馏”技术实际上是指知识蒸馏（KnowledgeDistillation），这是一种用于压缩和优化大模型的机器学习方法。
自由鬼·2025-02-01 09:15

在亚马逊云科技上通过LangChain ReAct Agent开发金融多模态数据AI分析中台

本次介绍的是如何在亚马逊云科技机器学习托管服务AmazonSageMaker上搭建一个多模态LangChainAgent，通过ReAct逻辑让Agent通过AmazonBedrockAI模型托管服务上的大模型
佛州小李哥·2025-02-01 08:39

大模型蒸馏与大模型微调技术有啥差别?

大模型蒸馏与大模型微调是当前人工智能领域中两种重要的技术手段，它们在模型优化、性能提升和资源利用方面各有特点。以下将从定义、技术原理、应用场景及优缺点等方面对这两种技术进行深入对比。
kcarly·2025-02-01 08:37

DeepSeek大模型技术深度解析：揭开Transformer架构的神秘面纱

摘要DeepSeek大模型由北京深度求索人工智能基础技术研究有限公司开发，基于Transformer架构，具备卓越的自然语言理解和生成能力。
不一样的信息安全·2025-02-01 08:07

大模型情况

一、从百模大战到十模共生，再到价格战总体来看，迄今为止大模型行业的发展经历了以下3个阶段：第一个阶段，百模大战；当初OpenAI横空出世，很多企业竞相涌入大模型赛道，出现了蔚为壮观的“百模大战”的景象.
Stestack·2025-02-01 08:07

从 0 到 1，DEEPseek 大模型瞬间 “霸榜” AI 赛道的秘密

DeepSeek大模型，就像一匹黑马，在AI领域迅速冒尖。它和我们常用的搜索引擎、聊天机器人都有联系，到底有多大能耐？让我们一起揭开它的神秘面纱。
羑悻的小杀马特.·2025-02-01 08:36

Qt加载腾讯地图

目录引言关键步骤申请key加载地图数据传递定位服务源码下载引言地图是桌面客户端经常使用到的组件之一，诸如热点标记、轨迹规划等。
Arui丶·2025-02-01 07:04

【Healpix】python一种用于将球面划分为均匀区域的技术

Healpix1、简介2、Healpix的基本原理3、Healpix的优点4、安装及使用4.1安装healpy4.2创建Healpix地图4.3读取和写入Healpix数据4.4数据插值5、案例5.1案例一
山河不见老·2025-02-01 07:34

Python实现链接MinIO，并将文件数据从MinIO批量下载并保存到本地

MinIO是一个高性能的对象存储服务，它兼容亚马逊S3云存储服务接口，非常适合于存储大容量非结构化的数据，比如说“图片、视频、日志文件、备份数据和容器/虚拟机镜像”等。
写python的鑫哥·2025-02-01 07:30

深度学习训练模型损失Loss为NaN或者无穷大（INF）原因及解决办法

模型初始化问题8.优化器设置问题9.数值问题==10.模型结构设计缺陷==二、调试步骤三、常见预防措施一、可能原因1.学习率过高原因：学习率过高可能导致梯度爆炸，权重更新幅度过大，导致模型参数变为无穷大或
余弦的倒数·2025-02-01 05:17

Python中的heapq介绍

heapq是Python标准库中的一个模块，专门用于处理堆数据结构，它提供了一些非常便捷的函数来操作最小堆（元素按照从小到大的顺序排列，堆顶元素最小），以下是详细介绍：1.主要函数heapify(iterable
余弦的倒数·2025-02-01 05:17

深度解读大语言模型中的Transformer架构

一、Transformer的诞生背景传统的循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）在处理自然语言时存在诸多局限性。RNN由于其递归的结构，在处理长序列时容易出现梯度消失和梯度爆炸的问题。这导致模型难以捕捉长距离的依赖关系，对于复杂的自然语言文本，无法有效地学习到上下文的关键信息。LSTM虽然在一定程度上缓解了梯度消失的问题，但依然存在梯度不稳定的情况。而且，RNN和LSTM在计算过程中，
老三不说话、·2025-02-01 05:16

微服务架构的九大核心组件：构建现代应用的基石

本文将深入探讨微服务架构的九大核心组件，以及它们如何协同工作以构建现代应用程序。1.API网关（APIGateway）API网关是微服务
了尘风镜·2025-02-01 05:14

LLM应用架构实战：基于LangChain的企业级最佳实践

前言随着ChatGPT等大语言模型的广泛应用，越来越多的企业开始将LLM整合到其业务系统中。然而，从概念验证(PoC)到生产环境的转换过程中，往往会遇到诸多技术挑战。
LLM教程·2025-02-01 05:44

通过命令行工作流提升工作效率的实战教程（持续更新）

本文主要介绍了通过命令行工作流提升工作效率的实战教程，希望对使用大语言模型的同学们有所
herosunly·2025-02-01 05:37

【YOLO11改进 - Backbone主干】LSKNet：旋转目标检测新网络,通过DW卷积核和空间选择机制来动态调整目标的感受野

检测头等创新机制以及各种目标检测分割项目实战案例专栏链接:YOLOv11目标检测创新改进与实战案例文章目录YOLOv11目标检测创新改进与实战案例专栏介绍摘要创新点文章链接基本原理**LSKNet的结构**3.2大核卷积
YOLO大师·2025-02-01 04:34

YOLOv10改进策略【卷积层】| ICCV-2023 LSK大核选择模块 包含二次独家创新

一、本文介绍本文记录的是利用大核选择模块LSK优化YOLOv10的目标检测网络模型。在大尺寸图像中的小目标检测任务中，一直是个难题，无法仅基于外观实现较好的识别，因此需要广泛的上下文信息进行辅助。
Limiiiing·2025-02-01 04:03

AI大模型在智能客服系统中的应用

目录引言1.基于大模型的智能客服系统架构2.对话生成与上下文管理对话生成上下文管理3.提高客服系统响应精度的策略1.使用专门训练的数据集2.引入实体识别和意图分类3.反馈循环和持续优化4.AI大模型在企业中的优化与调优策略
季风泯灭的季节·2025-02-01 04:33

深度学习（DL/ML）学习路径

因而市场对相关技术有了如此大的需求。我在思考传统行业与这些新兴技术结合并转型的过程中，亦系统的回顾了深度学习及其相关技术。本文正是我在学习过程中所作的总结。我将按照我所理解的学习路
jackl的科研日常·2025-02-01 04:00
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