大数据分析问答

iOS进程增加内存上限的接口

iOS进程增加内存上限的接口2）.sommap内存占用排查的问题3）在使用RecastNavigation遇到的两个问题这是第420篇UWA技术知识分享的推送，精选了UWA社区的热门话题，涵盖了UWA问答
·2025-03-19 11:00

AI问答-供应链管理：看懂 现金流量表、资产负债表、利润表、所有者权益变动表

一、现金流量表1.1、现金流量表的核心结构现金流量表分为3大板块，反映企业现金流入和流出的不同来源：经营活动现金流企业主业产生的现金，如销售商品、支付工资、税费等。关键指标：经营现金流入/流出、净流量（流入-流出）。投资活动现金流长期资产投资（如建厂、买设备）或处置资产（如卖子公司）产生的现金。关键指标：资本支出（购建固定资产等）、投资支付的现金。筹资活动现金流融资行为（如借款、还款、发行股票）或
快雪时晴-初晴融雪·2025-03-19 02:37

从零精通机器学习：线性回归入门

模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战
吴师兄大模型·2025-03-19 01:03

关于修改 Ollama 及其模型默认路径、迁移已安装的 Ollama 程序和模型以及重启 Ollama 的操作指南

以下是关于修改Ollama及其模型默认路径、迁移已安装的Ollama程序和模型以及重启Ollama的操作指南，以问答格式呈现，并将涉及命令操作的部分使用代码块按执行顺序和步骤形式展示：Q1：如何修改Ollama
星沉大海@T·2025-03-19 01:59

java web 安全，如何认证客户端？时间戳和noce如何抵御重放攻击？

技术问答整理1.JavaHMAC签名验签示例问题如何用Java实现HMAC签名和验签？
ughome·2025-03-18 22:42

C#运算符与表达式：从入门到游戏伤害计算实践

模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战
吴师兄大模型·2025-03-18 22:39

C#入门：从变量与数据类型开始你的游戏开发之旅

模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战
吴师兄大模型·2025-03-18 20:29

RAG问答系统：检索增强生成框架

目录RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）框架一、RAG框架的定义二、RAG框架的工作原理三、RAG框架的举例说明四、RAG框架的优势RAG问答系统二、工作流程三、优势四、
ZhangJiQun&MXP·2025-03-18 20:26

自建 DeepSeek 时代已来，联网搜索如何高效实现

作者：张添翼（澄潭）开源LLM的新纪元：DeepSeek带来的技术平权随着DeepSeek等高质量开源大模型的涌现，企业自建智能问答系统的成本已降低90%以上。
·2025-03-18 18:38

llama.cpp 和 LLM（大语言模型）

它通过海量文本数据训练，能够生成连贯、语义丰富的文本，完成问答、创作、推理等任务。特点：参数规模大：如GPT-3（1750亿参数）、Llama-65B（650亿参数）等。
这个懒人·2025-03-18 14:12

介绍 Apache Spark 的基本概念和在大数据分析中的应用

ApacheSpark是一个开源的集群计算框架，最初由加州大学伯克利分校的AMPLab开发，用于大规模数据处理和分析。相比于传统的MapReduce框架，Spark具有更快的数据处理速度和更强大的计算能力。ApacheSpark的基本概念包括：弹性分布式数据集（RDD）：是Spark中基本的数据抽象，是一个可并行操作的分区记录集合。RDD可以在集群中的节点间进行分布式计算。转换（Transform
佛渡红尘·2025-03-18 13:31

智能租赁系统助力数字化转型提升管理效率与服务质量

通过先进的数字技术，比如云计算和大数据分析，这些系统能够优化资源配置，让企业的每一分钱都花得物有所值。更妙的是，智能租赁系统不仅高效处理日常事务，还能提供精确的数据分析，
红点租赁系统开发·2025-03-18 12:22

金融租赁系统智慧风控实践探索

这套系统就像给资产装上了GPS定位器+心电图监测仪，通过物联网传感器实时捕捉设备运行数据，配合卫星定位追踪车辆轨迹，再让大数据分析引擎消化海量场景信息——从工地的混凝土搅拌频率到物流车队的急刹车次数，全被转化成可量化的风险坐标
红点租赁系统开发·2025-03-18 12:22

如何让ai问答机器人通人性？

领域专用的问答机器人，数据是灵魂。通用模型的问题在于，它们虽然知识广博，但对特定领域的深度理解不足。解决这个问题的第一步，就是构建一个高质量的领域知识库。
半只小闲鱼·2025-03-18 02:28

DeepSeek使用教程

教程亮点：登录DeepSeek官网，进入“问答系统”模块，输入学科问题即可获取答案。上传学生作
rider189·2025-03-18 02:24

当你简历有一个agent项目如何准备问答

博主现在即将参加xx大学计算机学院研究生复试，现在梳理一下项目中的细节。以下是我的简历上的项目描述：核心技术与创新点为什么需要Agent？大模型的“幻觉”问题很难在模型本身上彻底解决，需要引入外部知识确保答案的准确性，Agent具有与其所属环境交互以指导action的能力，能够满足这样的需求。大模型的参数无法实时更新，本身也无法与真实世界产生实时连接，在多数场景下难以满足实际需求。部分场景需要私有
喂喂喂喂位·2025-03-18 02:51

HarmonyOS NEXT 开发环境搭建与实用工具类 AI 问答 APP 开发

本文将详细介绍如何搭建HarmonyOSNEXT的开发环境，并通过一个实用工具类AI问答APP的开发示例，帮助开发者快速上手鸿蒙原生应用的开发。
·2025-03-18 00:05

机器学习中输入输出Tokens的概念详解

这些模型不仅能够生成高质量的文本，还能在多种任务中展现出卓越的表现，比如机器翻译、问答系统、文本摘要等。在大语言模型的工作流程中，Tokens的概念扮演着至关重要的角色。
爱吃土豆的程序员·2025-03-17 21:17

大模型RAG实战｜混合检索：BM25检索+向量检索的LlamaIndex实现

ThinkRAG大模型RAG实战系列文章，带你深入探索使用LlamaIndex框架，构建本地大模型知识库问答系统。
AIGC大模型 吱屋猪·2025-03-17 21:45

基于多向量检索器的多模态RAG实现：用于表格、文本和图像

原文地址：Multi-VectorRetrieverforRAGontables,text,andimages2023年10月20日概括跨不同数据类型（图像、文本、表格）的无缝问答是RAG追求的目标之一
lichunericli·2025-03-17 21:44

HarmonyOS NEXT 开发环境搭建与实用工具类 AI 问答 APP 开发

本文将详细介绍如何搭建HarmonyOSNEXT的开发环境，并通过一个实用工具类AI问答APP的开发示例，帮助开发者快速上手鸿蒙原生应用的开发。
·2025-03-17 20:27

ChatGPT、DeepSeek、Grok 三者对比：AI 语言模型的博弈与未来

个人主页：一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注1.引言随着人工智能技术的飞速发展，AI语言模型已经成为人机交互、内容创作、代码生成、智能问答等领域的重要工具。
一ge科研小菜菜·2025-03-17 13:47

大模型和数据要素赋能实体零售行业数字化转型建设和实施方案

优享智库引言项目背景与意义数字化转型目标与期望实施方案概述零售行业现状及挑战实体零售行业现状数字化转型面临的挑战市场需求与趋势分析大模型与数据要素赋能策略大模型技术及应用场景数据要素采集、整合与治理赋能策略制定与实施路径数字化转型关键技术与解决方案人工智能技术及应用大数据分析与挖掘技术云计算
优享智库·2025-03-17 09:50

从零开始大模型开发与微调：PyCharm的下载与安装

LLMs能够在各种自然语言处理任务上展现出惊人的性能,例如机器翻译、文本生成、问答系统等。PyTorch和TensorFlow等深度学习框架为训练和微调大型语言模型提供了强大的支持。PyCharm
AI天才研究院·2025-03-17 06:55

从过拟合到强化学习：机器学习核心知识全解析

模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战
吴师兄大模型·2025-03-16 16:16

大规模语言模型从理论到实践 开源指令数据集

诸如GPT-3、BERT等模型在各种任务中表现出色，从文本生成到翻译，再到问答系统，几乎无所不能。这些模型的成功离不开庞大的训练数据集和复杂的算法架构。
AI天才研究院·2025-03-16 13:17

智慧运维与物联网技术在地铁车辆段的应用项目

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：随着物联网技术的广泛应用，智慧运维系统通过传感器、大数据分析、云计算等技术集成，提升了地铁车辆段的运维效率和安全性。
罗博深·2025-03-16 12:11

深入解析LTE-A到5G的系统消息架构与功能演进

5G系统消息还通过机器学习和大数据分析实现智能化分发，增强了网络灵活性、智能
罗博深·2025-03-16 11:35

万人在单一世界互动问答集(2)---公开数据多少玩家能进行多少即时互动？

在先前的测试数据，每个逻辑伺服器能处理约80万个任务/秒，每个任务影响3-5个物件。若我们假设10个逻辑伺服器，每秒可处理800万个互动，而这是在24,000名玩家的情境下（每个代理服务处理2,400名玩家，假设10个代理）。测试数据显示，每个代理服务处理2,400名玩家时，流量为220MiB/s。若我们同样线性推算，则60,000名玩家将产生约5.5GiB/s（约5500MiB/s）的网路流量，
微网兔子·2025-03-16 10:56

大语言模型原理与工程实践：大语言模型强化对齐

这些模型在问答、翻译、文本生成等方面展现出惊人的能力，但同时也引发了
AGI大模型与大数据研究院·2025-03-16 05:52

Python初学者第一天

目录一、问答题（1）什么是硬件？什么是软件？（2）比特是什么？字节是什么？（3）内存和存储设备最主要的区别是什么？（4）解释语言和编译语言之间的区别是什么？（5）操作系统的主要任务是什么？
小熊h·2025-03-15 20:48

（chat-gpt问答）

1、梯度是对损失函数求导吗？是的，梯度是对损失函数（或目标函数）求导数值化后的结果。梯度告诉我们目标函数在某个点上的方向性和变化率，这些信息是优化算法推进参数评估和更新的重要指标。在机器学习中，我们通过不断调整参数，使目标函数达到最小值，从而实现模型的训练和学习。2、为什么梯度要求偏导来求解？梯度是一个向量，它的方向指向函数值增加最快的方向，其大小表示函数值的变化率。为了确定梯度的方向和大小，需要
湫怿·2025-03-15 16:19

2025年开源大模型全景：语言、多模态与开发工具的前沿探索

它支持文本生成、问答、翻译等多种任务，尤其在处理长篇文本时表现出色，支持高达128K的上下文长度。
软件职业规划·2025-03-15 15:08

数字孪生对于新基建的价值浅析，算是抛砖引玉。

模拟预测与优化利用AI和大数据分析
大牛工控设计师·2025-03-15 14:04

基于LangChain-Chatchat实现的RAG-本地知识库的问答应用[5]-高阶实战微调

基于LangChain-Chatchat实现的RAG-本地知识库的问答应用[5]-高阶实战微调1.推荐的模型组合在默认的配置文件中，我们提供了以下模型组合LLM:Chatglm2-6bEmbeddingModels
汀、人工智能·2025-03-15 11:40

Python 科学计算与机器学习入门：NumPy + Scikit-Learn 实战指南

模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战
吴师兄大模型·2025-03-15 09:25

海量数据查询加速：Presto、Trino、Apache Arrow

1.引言在大数据分析场景下，查询速度往往是影响业务决策效率的关键因素。随着数据量的增长，传统的行存储数据库难以满足低延迟的查询需求，因此，基于列式存储、向量化计算等技术的查询引擎应运而生。
晴天彩虹雨·2025-03-15 08:12

如何优化AI模型的Prompt：深度指南

随着人工智能（AI）技术的快速发展，AI模型在文本生成、翻译、问答等领域的应用越来越广泛。在使用这些模型时，**Prompt（提示）**的质量直接影响输出结果的好坏。
Earth explosion·2025-03-15 06:23

大语言模型微调和大语言模型应用的区别？

目的：适应具体的任务需求，比如法律文书写作、医疗问答、金融分析等，使得模型能更好地理解和生成符合领域要求的内容。
AI Echoes·2025-03-15 05:38

RAG技术的PDF智能问答系统

关键要点系统基于RAG（检索增强生成）技术，允许用户上传PDF并进行智能问答。使用Ollama的deepseek-r1模型和FAISS向量数据库，支持普通对话和基于PDF的问答模式。
AI Echoes·2025-03-15 05:38

聊天模型集成指南

文章目录聊天模型集成指南Anthropic聊天模型集成PaLM2聊天模型集成OpenAl聊天模型集成聊天模型集成指南    随着GPT-4等大语言模型的突破，聊天机器人已经不仅仅是简单的问答工具，它们现在广泛应用于客服
三月七꧁ ꧂·2025-03-15 00:32

自然语言处理（NLP）技术介绍

NLP技术可以应用于多个领域，例如机器翻译、情感分析、文本分类、问答系统等。以下是一些NLP技术的示例：机器翻译：NLP技术可用于将一个语言的文本自动翻译成另一个语言。
风吹晚风悠·2025-03-14 23:56

深度解析AI智能助手系统架构：数据接入到平台管理的全景指南

一、AI智能助手的核心功能及实现方案AI智能助手的核心功能包括自然语言问答、图表可视化、多维钻取、导出与收藏、需求理解与过程验证、用
AI大模型-搬运工·2025-03-14 20:24

Python 爬虫实战：开放数据集抓取与大数据分析应用

本文将详细介绍如何使用Python爬虫技术抓取开放数据集，并进行大数据分析应用。一、项目背景与目标1.项目背景随着信息技术的飞速发展，越来越多的机构和组织开始开放其数据集，以促进创新和研究。
西攻城狮北·2025-03-14 10:04

Python 网络编程实战：5分钟实现多线程下载工具与 Web 服务器

模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战
吴师兄大模型·2025-03-13 20:25

【LLM大模型】大模型涌现能力及 Prompt Engineering提示词

例如大语言模型可以解答数学问题、辅助进行编程、甚至是进行问答等，其实都属于模型的涌现能力。
Langchain·2025-03-13 18:15

万人在单一世界互动问答集(1)---不使?用分片（sharding)?延迟（latency） 和 吞吐量（throughput）?

问：60,000名玩家在同一世界真的可能吗?你们说不使用分片（sharding）就能做到，但是「伺服器网格化（servermeshing）」本质上也是一种分片?此外，我想知道你的延迟（latency）和吞吐量（throughput），以及如果这个技术是依赖「决定性（determinism）」?答：我们开发的技术将瓶颈从空间密集型转移到逻辑密集型，传统根据地理区域（空间密度）来切割游戏世界的Shar
微网兔子·2025-03-13 18:44

c语言程序设计---（动态内存分配）考研复试面试问答

动态内存分配1、malloc函数2、calloc函数3、realloc函数4、常见的动态内存错误动态内存分配1、malloc函数C语言提供了一个动态内存开辟的函数：void*malloc(size_tsize);这个函数向内存申请一块连续可用的空间，并返回指向这块空间的指针。如果开辟成功，则返回一个指向开辟好空间的指针。如果开辟失败，则返回一个null指针。因此malloc函数的返回值一定要给做检
眼镜蛇学习编程·2025-03-13 17:01

相同的问题看看Grok3怎么回答-Dify、RAG-Flow、FastGPT 核心特点对比

证据倾向于认为，Dify更通用，适合广泛的AI应用开发；RAG-Flow专注于深度文档理解的RAG引擎；FastGPT强调视觉工作流，适合构建知识库和问答系统。
释迦呼呼·2025-03-13 15:18

RNN 实战指南：用 PyTorch 从零实现文本分类

模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战
吴师兄大模型·2025-03-13 11:22
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