大模型上下文扩展第7页

软件测试零基础小白入门从零到有 DAY01 测试基础

接口测试系统测试：功能和非功能测试验收测试：内测和公测根据代码可见度划分白盒测试：源代码√UI功能×类似单元测试灰盒测试：源代码某些可见UI功能×类似接口测试黑盒测试：源代码×UI功能√类似系统测试1.3质量模型功能性能安全易用兼容

Lorraine-灵·2025-03-01 11:55

host.docker.internal 及 host-gateway 知多少

在开始本文之前，我们先看一下最近在使用界面工具进行与大模型交互时，我们一般会用到OpenWebUI，部署方式如下，具体要了解DeepSeek的本地化部署，可参见《本地使用CPU快速体验DeepSeekR1

强哥之神·2025-03-01 11:24

苹果iPhone 17系列手机最新爆料，涉及五大方面更新

本文首发于公众号“AntDream”，欢迎微信搜索“AntDream”或扫描文章底部二维码关注，和我一起每天进步一点点iPhone17系列：科技革新与未来展望随着科技的不断进步，智能手机市场的竞争愈发激烈。苹果公司作为行业的领军者，每年推出的新款iPhone总能引发全球消费者的广泛关注。2024年7月，关于即将到来的iPhone17系列的新闻和传闻不断涌现，吸引了众多目光。以下是对这些信息的总结，

AntDreamer·2025-03-01 11:54

MongoDB快速入门

4MongoDB操作指令连接与数据库操作集合操作文档操作索引操作聚合操作1什么是MongoDBMongoDB是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统属于NOSQL（非关系型数据库）的范畴，它以高性能，高可扩展性和灵活的数据模型而受到广泛关注

南枝杜鹃·2025-03-01 11:23

【HDLbits--FSM状态机】

时序图和状态图写状态机【博客首发于微信公众号《漫谈芯片与编程》，欢迎大家关注，多谢大家】1.6FSM介绍在Verilog中，有限状态机（FiniteStateMachine,FSM）是一种用于描述系统行为的模型

中古传奇·2025-03-01 11:22

利用 AWS API Gateway 和 Lambda 节省成本的指南

AWSAPIGateway和Lambda组合提供了一种无服务器（Serverless）的解决方案，能够显著降低基础设施成本，简化管理，并提升应用的可扩展性。

fxrz12·2025-03-01 11:51

2月27日全球科技信息差：技术浪潮下的信息博弈与应对策略

在科技领域，这种不对称性尤为显著，原因在于：技术迭代速度快：例如量子计算、人工智能模型（如DeepSeekR2）的研发进展往往由少数企业或机构主导，公众与普通投资者难以实时掌握动态。

eqwaak0·2025-03-01 11:21

Linux内核自定义协议族开发指南：理解net_device_ops、proto_ops与net_proto_family

在Linux内核中开发自定义协议族需要深入理解网络协议栈的分层模型。net_device_ops、proto_ops和net_proto_family是三个关键结构体，分别作用于不同的层次。

109702008·2025-03-01 11:21

【每日科技动态】2025年2月16日科技信息差深度解析——普通人认知提升计划

从AI大模型的全球博弈到人形机器人的产业化落地，从开源生态的崛起再到科技成果转化的新范式，每一个动态都

我的青春不太冷·2025-03-01 10:49

【模块】Non-local Neural

这些操作允许模型在空间、时间或时空中的任何位置间直接计算相互作用，从而捕获长距离的交互和依赖关系。这种方法对于视频分类、对象检测/分割以及姿态估计等任务表现出了显著的改进。

dearr__·2025-03-01 10:48

【模块】GNConv卷积模块

GlobalContextNetwork）结合了非局部网络（Non-LocalNetwork，NLNet）的长距离依赖捕捉能力和Squeeze-ExcitationNetwork（SENet）的轻量级特性，有效地建模全局上下文信息

dearr__·2025-03-01 10:47

三分钟掌握 TCP/IP：揭示互联网飞速互联的奥秘！

TCP/IP模型详解本文基于经典的TCP/IP模型原理，结合常见实践进行深入解读，适用于对计算机网络或互联网协议栈感兴趣的读者。希望能帮助大家更好地理解现代网络通信的核心框架。一、什么是TCP/IP？

跑起来总会有风·2025-03-01 10:46

软件无线电硬件平台USRP简介

1.1.设计理念1.2.应用场景1.3.常见型号1.3.1.N系列1.3.2.E系列1.3.3.B系列二、硬件组成2.1.母板2.2.子板2.3.天线三、主要特点3.1.灵活性3.2.高性能3.3.可扩展性

byte轻骑兵·2025-03-01 10:14

大模型WebUI：Gradio全解12——LangChain原理、架构和组件（2）

大模型WebUI：Gradio全解12——LangChain原理、架构和组件（2）前言12.LangChain原理及agents构建GradioUI12.2学习资料12.2.1学习文档12.2.2用途示例

龙焰智能·2025-03-01 10:14

Vue3 Composition API与十大组件开发案例详解

文章目录一、Vue3核心API解析1.1CompositionAPI优势1.2核心API二、十大组件开发案例案例1：响应式表单组件案例2：动态模态框（Teleport应用）案例3：可复用列表组件案例4：

北辰alk·2025-03-01 09:42

基于yolov10的水果成熟度之石榴成熟度检测

qq1309399183·2025-03-01 09:12

大模型在脑梗死预测及治疗方案制定中的应用研究报告

目录一、引言1.1研究背景与意义1.2研究目的与方法1.3国内外研究现状二、脑梗死概述2.1脑梗死的定义与分类2.2脑梗死的发病机制与病理生理过程2.3脑梗死的临床表现与诊断方法三、大模型技术原理与应用现状

LCG元·2025-03-01 09:42

电力场效应晶体管（Power MOSFET）

注：‌二次击穿现象‌是指在电力晶体管等功率器件中，当一次击穿发生后，如果继续增加偏压，器件会在极短的时间内进入一个低压大电流的区域，这种现象称为二次击穿。二次击穿主要是由于器件体

嵌入式老牛·2025-03-01 09:40

什么是压力测试

压力测试可以通过不同的测试方法来进行，其中一些常见的方法包括：1.负载测试：通过模拟系统在不同负载和流量下的性能特征和响应时间，以评估系统的容量、可扩展性和吞吐量。2.并发测试：通过模

跨专业测试·2025-03-01 09:40

[Github推荐]CVPR2019录用论文下载及可视化论文网站

CVPR是世界顶级的计算机视觉会议（三大顶会之一，另外两个是ICCV和ECCV），本会议每年都会有固

spearhead_cai·2025-03-01 09:10

JVM内存模型详解：各个区域的作用与原理

理解JVM的内存模型对于编写高效、稳定的Java程序至关重要。本文将详细介绍JVM的内存模型，并深入探讨各个内存区域的作用和原理。

isolusion·2025-03-01 09:39

【C++】——精细化哈希表架构：理论与实践的综合分析

哈希表的底层机制：原理与挑战2.1核心功能解析：效率与灵活性的平衡2.2哈希冲突的本质：问题与应对策略2.3开散列与闭散列：两大解决方案的比较3.闭散列的精确实现：从设计到优化3.1整体框架设计：面向扩展的架构

vip1024p·2025-03-01 09:39

A类地址与B类地址：区别、联系与应用

随着互联网的不断发展，IP地址的分类也日益精细，其中A类地址和B类地址作为IPv4地址体系中的两大支柱，各自承载着不同的网络需求。

hgdlip·2025-03-01 09:08

笔记：大模型Tokens是啥？为啥大模型按Tokens收费？

一、Token的定义与示例1.核心概念Token是自然语言处理中的最小文本单位，代表模型处理文本时的一次计算单元。英文场景：1个token≈1个单词或标点符号。示例：句子"Hello,world!"

瞬间动力·2025-03-01 09:08

软件工程---需求工程

需求获取：提炼、分析和审查已收集到的项目干系人的需求，建立需求分析模型。需求定义：在上述分析模型的基础上形成软件需求规约SRS，作为用户和开发者之间的一个契约需求验证：以上述前景文档

Dragonlongbo·2025-03-01 09:07

LangChain 核心概念与架构详解

简介LangChain是一个强大的框架，专注于构建基于大语言模型(LLM)的应用。本文将深入介绍LangChain的核心架构、关键组件以及其特性。

dgay_hua·2025-03-01 09:05

php序列化与反序列化

用途：语法示例：反序列化漏洞利用前提条件一些绕过策略绕过__wakeup函数绕过正则匹配绕过相等逻辑判断利用大S的ascll码绕过反序列化字符逃逸高级反序列化phar反序列化什么是PHAR文件？

lally.·2025-03-01 09:04

借助知识图谱和Llama-Index实现基于大模型的RAG

幻觉是在处理大型语言模型（LLMs）时常见的问题。LLMs生成流畅连贯的文本，但经常产生不准确或不一致的信息。防止LLMs中出现幻觉的一种方法是使用外部知识源，如提供事实信息的数据库或知识图谱。

爱吃牛油果的璐璐·2025-03-01 08:32

使用 ONLYOFFICE API 新方法，从第二页开始插入自定义页码！

ONLYOFFICE宏是一种功能强大的工具，可以让用户扩展编辑器的功能并对其进行定制，以满足特定需求。随着8.3版本的发布，我们推出了一系列新的API方法，能够帮您简化工作流程。

ONLYOFFICE·2025-03-01 08:31

POM 模式自动化测试

POM模式自动化测试一、PageObjectModel（POM）登陆案例1.POM概述PageObjectModel（页面对象模型）是一种设计模式，将页面元素和操作封装成对象，使测试代码和页面元素的定位及操作分离

那片海还在吗·2025-03-01 08:01

ES6 笔记总结

let不能重复声明，块级作用域，变量-可以修改const不能重复声明，块级作用域，常量-不能修改2.箭头函数1.方便如果只有一个参数，（）可以省略如果只有一个return,{}可以省略修正this3.参数扩展

js_user·2025-03-01 08:30

yolov5-训练好的模型部署的几种方式-ONNX

ONNX所针对的是深度学习开发生态中最关键的问题之一，在任意一个框架上训练的神经网络模型，无法直接在另一个框架上用。开发者需要耗费大量时间精力把模型从一个开发平台移植到另一个。

黄晓魚·2025-03-01 08:30

苹果AI功能，GPU内存瓶颈，大气预测模型，Chrome内置Gemini

苹果发布AppleIntelligence，官宣免费接入ChatGPT，Siri迎来重磅更新大模型竞速赛鸣枪开跑后，苹果似乎已经脱离了第一梯队，曾经的行业风向标并没有像其他大厂那样频繁地宣讲AI，加之缺乏能够参与竞争的

一支烟一朵花·2025-03-01 08:59

Stable Diffusion（SD）系列模型及关联算法深度解析

一、‌基础模型架构演进‌SDv1.5‌‌核心架构‌：基于LatentDiffusionModel（LDM），通过VAE将图像压缩至潜空间进行扩散训练，支持512x512分辨率生成，兼容二次元与写实风格混合创作‌

Liudef06·2025-03-01 08:59

【机器学习】平均绝对误差（MAE：Mean Absolute Error）

它在机器学习、统计学等领域中广泛应用，用于评估模型的预测精度。与均方误差(MSE)或均方误差根(RMSE)不同，MAE使用误差的绝对值，因此它在处理异常值时更加稳定。

IT古董·2025-03-01 08:58

全方位解析：大语言模型评测方法的综合指南

自2017年Transformer模型提出以来，自然语言处理研究逐步转向基于该框架的预训练模型，如BERT、GPT、BART和T5等。这些预训练模型与下游任务适配后，持续刷新最优结果。

大模型玩家·2025-03-01 08:28

关系型数据库与非关系型数据库

1.关系型数据库关系型数据库是一-个结构化的数据库，创建在关系模型基础上，一般面向记录。它借助于集合代数等数学概念和方法来处理数据库中的数据。

看清所苡看轻·2025-03-01 07:25

大语言模型原理与工程实践：手把手教你训练 7B 大语言模型自动化训练框架

大语言模型原理与工程实践：手把手教你训练7B大语言模型自动化训练框架关键词：大语言模型、7B模型、自动化训练、深度学习、神经网络、自然语言处理、分布式计算文章目录大语言模型原理与工程实践：手把手教你训练

AI天才研究院·2025-03-01 07:24

全网国内外总结Prompt&LLM论文，开源数据&模型，AIGC应用（持续更新，收藏查看）

全网国内外总结Prompt&LLM论文，开源数据&模型，AIGC应用（持续更新，收藏查看）目录顺序如下国内外，垂直领域大模型Agent和指令微调等训练框架开源指令，预训练，rlhf，对话，agent训练数据梳理

代码讲故事·2025-03-01 07:54

OpenCV 入门（六） —— Android 下的人脸识别

OpenCV入门系列：OpenCV入门（一）——OpenCV基础OpenCV入门（二）——车牌定位OpenCV入门（三）——车牌筛选OpenCV入门（四）——车牌号识别OpenCV入门（五）——人脸识别模型训练与

tmacfrank·2025-03-01 07:53

【八股】非关系型数据库篇（Redis+ES）

关系型和非关系型数据库特性关系型数据库(RDBMS)非关系型数据库(NoSQL)数据模型表格（行和列）文档、键值、列族、图等多样化模型模式固定（Schema）灵活的，无需预定义结构扩展性纵向扩展为主，横向扩展困难横向扩展容易

林子漾·2025-03-01 07:52

Golang概述

并发模型原生支持协程（goroutine）和通道（channel），简化并发编程。基于CSP（CommunicatingSequentialProcesses）模型。

BUG 劝退师·2025-03-01 07:20

Transformer 代码剖析1 - 数据处理（pytorch实现）

本文将通过对一个具体的项目代码结构进行详细分析，带领大家深入了解Transformer模型的数据处理部分。项目结构概述首先，让我们来看看项目的整体结构：（参考项目代码）transformer-

lczdyx·2025-03-01 06:18

JavaWeb后端知识总结

JavaWeb后端学习阶段重点知识一、Servletsun公司制定的一种用于扩展web服务器的功能的组件规范。

G-Vict·2025-03-01 06:17

Golang 新手入门教程（十九）：Go 中的泛型

在保证与Go1完全兼容的情况下，为类型及函数声明增加可选的类型参数（TypeParameters）来扩展支持泛型函数和类型。

麻凡_·2025-03-01 06:17

BERT模型深入理解——自然语言处理的里程碑

1BERT的诞生背景2018年谷歌团队发布了BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）模型，在自然语言处理领域引领了技术性的革命。

cufewxy2018·2025-03-01 06:47

怎样通过人机融合智能去除“机器幻觉”？

人机融合智能的目标是通过深度结合人类智能和机器智能，解决现有人工智能系统（特别是深度学习模型，如各种大模型）可能出现的问题，比如“机器幻觉”现象。

人机与认知实验室·2025-03-01 06:45

蓝桥杯备考：DFS剪枝之数的划分

比如我们从第一个数开始填，到第二个数的时候，21明显是重复了，我们就没必要继续往下递归了，这个叫剪掉等效冗余分支，然后还有就是，比如我们2开始的枝头，222，223，224，225，我们222的时候就已经比5大了

无敌大饺子 1·2025-03-01 06:43

几种AI模型在算法工作中的使用测评——Grok3,Deepseek,Chatgpt,Kimi,Claude（持续更新）

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文章目录前言一、Grok3二、Deepseek-R1三、Chatgpt-4o四、Kimi五、Claude-3.5总结前言在工作中现在已经离不开这AI模型了

不断学习加努力·2025-03-01 06:13

机器幻觉产生的原因

机器幻觉是指模型生成的不符合现实的内容，比如图像生成中的错误或者不合理的输出。线性函数在神经网络中的作用通常是传递梯度，但如果每一层都是线性的，整个网络就相当于一个单层的线性模型，无法学习复杂的模式。

人机与认知实验室·2025-03-01 06:11

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