大模型学习第2页

【PyQt】学习PyQt进行GUI开发从基础到进阶逐步掌握详细路线图和关键知识点

学习PyQt的必要性PyQt是开发跨平台GUI应用的强大工具，适合需要构建复杂、高性能界面的开发者。无论是职业发展还是项目需求，学习PyQt都具有重要意义。

shanks66·2025-02-03 19:34

第一章什么是JavaScript

第一章什么是JavaScript1.历史梗概2.JavaScript的实现（ECMAScript、DOM、BOM）2.1ECMAScript2.2DOM（文档对象模型）2.3BOM（浏览器对象模型，在第

Sheldon一蓑烟雨任平生·2025-02-03 18:02

LoongArch32 指令集探索学习1：初入龙芯

1.1.发现问题1.1.LoongArch是个啥？龙芯这个名字一听就是咱这龙的传人该用的东西，这是从MIPS指令集中新设计的指令集，官方名字叫LoongArch，简称LA。这个指令集分为开放的LoongArch32精简版和LoongArch64，前者的32位指令集全部开源，后者64位只开放基础指令集，高级部分的二进制翻译暂且没有详细文档，而是由开发者在对GCC、Linux等基础软件贡献中露出。为何

星林湖月·2025-02-03 18:02

M｜完美的日子

这个电影有两大争议点，主要的一点是一个东亚的厕所清

影林握雪·2025-02-03 18:00

Docker 安装详细教程（适用于CentOS 7 系统）

目录步骤如下：1.卸载旧版Docker2.配置Docker的YUM仓库3.安装Docker4.启动Docker并验证安装5.配置Docker镜像加速总结前言Docker分为CE和EE两大版本。

Future_yzx·2025-02-03 18:00

javascrip基础语法

为什么学习JavaScript?

大道戏·2025-02-03 18:57

Reinforcement Learning 通过强化学习激励大型语言模型的推理能力

工作原理：主要技术，就是训练出一些专有用途小模型，来帮助大模型训练。主要技术：1.强化学习(RL)核心是强化学习技术，像训练小狗一样，当模型做出正确的推理步骤或得到正确的

davenian·2025-02-03 18:56

【unstructured】针对unstructured的pdf提取的hi_res策略不能够连接huggingface.co下载模型的问题而选择本地化模型推理部署的方法

miniconda创建一个conda-env环境安装unstructured背景知识安装步骤安装detectron2背景知识安装detectron2及其依赖torch，torchvision和torchaudio部署模型背景知识

phillihp·2025-02-03 18:24

数据资产管理实践白皮书（6.0版）解读

目录第一章数据资产管理概述(一)数据资产管理和数据要素的关系(二)数据资产与企业数字化转型的关系(三)数据资产管理架构和数据权属第二章数据资产管理活动职能(重点章节)(一)数据模型管理(二)数据标准管理

BuckData·2025-02-03 18:24

基于光伏交直流混合微电网离网模式的双下垂控制Matlab Simulink仿真研究

光伏交直流混合微电网离网（孤岛）模式双下垂控制Matlab/Simulink仿真模型交直流混合微电网结构：1.直流微电网，由光伏板+Boost变换器组成，最大输出功率10kW。

BIdOeVNkOZSO·2025-02-03 17:22

Nginx服务器的进程

Nginx服务器的三大类进程：一、主进程Nginx服务器启动时运行的主要进程。它的主要功能是与外界通信和对内部其他进程进行管理，具体来说有以下几点：1。读取Nginx配置文件并验证其有效性和正确性。

ywq20011·2025-02-03 17:50

基于“蘑菇书”的强化学习知识点（一）：奖励函数（Reward Function）和价值函数（Value Function）的区别

奖励函数（RewardFunction）和价值函数（ValueFunction）的区别摘要1.定义与目标奖励函数（RewardFunction）价值函数（ValueFunction）2.核心区别3.具体示例场景：迷宫导航问题(1)奖励函数的设计(2)价值函数的计算对比结果4.关系与协同作用总结摘要本系列知识点讲解基于蘑菇书EasyRL中的内容进行详细的疑难点分析！具体内容请阅读蘑菇书EasyRL！

墨绿色的摆渡人·2025-02-03 17:20

React学习(十)-React中编写样式CSS(styled-components)

虽互不曾谋面,但希望能和你成为笔尖下的朋友以读书,技术,生活为主,偶尔撒点鸡汤不作,不敷衍,意在真诚吐露,用心分享点击左上方,可关注本刊撰文|川川VX-ID:suibichuanji点击文末左下方阅读原文,可看更多内容前言React是一个构建用户界面的js库,从UI=render()这个等式中就很好的映射了这一点,UI的显示取决于等式右边的render函数的返回值.而编写React应用,就是在编写

itclanCoder·2025-02-03 17:20

三十四、领域驱动设计DDD（DDD 与微服务架构结合）

以下是两者结合的详细分析：1.DDD与微服务架构的契合点限界上下文（BoundedContext）与微服务的契合：在DDD中，限界上下文定义了业务模型的

伯牙碎琴·2025-02-03 17:20

科技早报｜余承东宣布纯血鸿蒙冲刺商用；小米副董事长林斌回应减持股票 | 最新快讯

此外，华为宣布鸿蒙NEXT首次将AI能力融入系统，带来AIGC图像生成、AIGC声音修复、AI图像识别等功能，这也是华为首次纤细介绍其手机端测大模型应用。OpenAI宣布收购Rocks

最新科技快讯·2025-02-03 17:50

nginx的进程模型

文章目录一、Nginx进程模型master进程worker进程示意图二、Nginxreload配置文件过程三、worker进程处理请求的过程四、Nginx多进程模型的好处一、Nginx进程模型Nginx

栗子叶·2025-02-03 17:49

华为余承东鸿蒙系统随时可以上线,华为发布鸿蒙系统，余承东称随时可替换安卓...

鸿蒙有四大特点：分布架构、天生流畅、内核安全、生态共享。华为消费者业务CEO余承东在发布会现场表示，这是基于微内核的全场景分布式OS系统，这也是世界第一个基于微内核的OS。

温列来·2025-02-03 17:49

大学生HTML期末大作业——HTML+CSS+JavaScript美食网站（西餐）

HTML+CSS+JS【美食网站】网页设计期末课程大作业web前端开发技术web课程设计网页规划与设计文章目录一、网站题目二、网站描述三、网站介绍四、网站效果五、️网站代码六、️‍如何学习进步七、‍☠️

无·糖·2025-02-03 17:18

(04)python-opencv图像处理——图像阈值、平滑图像、形态转换、图像梯度

2.2.2高斯模糊2.2.3中值滤波2.2.4双边滤波三、形态转换1、腐蚀2、膨胀3、开运算4、闭运算四、图像梯度Sobel和Scharr微分参考文前言在本博文中，进行图像阈值、平滑图像、形态转换、图像梯度的学习以及介绍

欲游山河十万里·2025-02-03 17:48

大学生期末大作业|HTML+CSS+JavaScript 登录页面实例：超实用、新手友好、完整源码分享从零开始：用原生 HTML、CSS 和 JS 打造简洁美观的登录页面（附完整代码）新手必看：一

今天，我们将一起学习如何使用HTML、CSS和JavaScript（不使用任何框架）来构建一个响应式的登录页面，实现基本的前端验证功能。一、新建一个HTML项目首先，创建一个

南北极之间·2025-02-03 17:47

11、中台-DDD-几种微服务架构模型对比分析

这一章将重点介绍几种常用的微服务架构模型，包括洋葱架构、六边形架构，并对这两种架构模型与DDD分层架构进行对比分析。

大树~~·2025-02-03 17:47

读书笔记-《Redis设计与实现》（二）单机数据库实现（上）

相比前面我们学习的数据结构与对象（读书笔记-《Redis设计与实现》（一）数据结构与对象（上）、读书笔记-《Redis设计与实现》（一）数据结构与对象（下）），这部分的内容可以说就是轻松+愉快了，只要能

萝卜青今天也要开心·2025-02-03 17:16

模式识别与机器学习（Python实现）：基于sklearn朴素贝叶斯模型实现男女分类

模式识别与机器学习（Python实现）：基于sklearn朴素贝叶斯模型和pazen窗方法实现男女分类欢迎大家来到安静到无声的《模式识别与人工智能（程序与算法）》，如果对所写内容感兴趣请看模式识别与人工智能

CV视界·2025-02-03 17:16

Nginx的进程模型

Nginx分为两种进程模型：SingleMasterSingle是单进程方式工作Master是一个Master进程+N个worker进程，通过ngx_master_process_cycle完成，源码在

aaaajw·2025-02-03 17:46

深入解析 Java Web 中的文件上传与下载优化

传统的文件上传和下载方式虽然简单，但如果不加以优化，可能会带来性能瓶颈、网络传输慢、服务器负担大等问题。今天，我们将深入探讨JavaWeb中如何实现高效的文件上传和下载，并介绍一些优化策略。

杨胜增·2025-02-03 17:45

Nginx的进程模型详解：高性能架构的奥秘

进程模型详述版Nginx在启动后，在Unix系统中会以Daemon的方式在后台运行，后台进程包含一个Master进程和多个Worker进程。

薛伟同学·2025-02-03 16:13

结构化提示词实践：提升大模型意图识别的精准度

今天的主题是“结构化提示词”，我将结合我在学习LangGPT结构化提示词时的心得，分享一些如何编写清晰、准确的提示词的小技巧。这些技巧不仅帮助我提高了与大模型的互动效率，也使得任务的执行更加精准。

有才不一定有德·2025-02-03 16:43

一文读懂自动编码器：类型、原理与应用

】目录自动编码器稀疏自动编码器K稀疏自动编码器收缩式自动编码器卷积自动编码器SequencetoSequence自动编码器降噪自动编码器变分自动编码器遮罩自动编码器自动编码器自动编码器是一种用于无监督学习和

·2025-02-03 16:03

Ultralight - Digital - Human：移动端实时运行的超轻量级数字人模型

一、项目概述Ultralight-Digital-Human旨在构建一个超轻量级的数字人模型，并且能够在移动端实现实时运行。这一特性使得它在众多数字人项目中脱颖而出，为移动设备上的各种应用场景提供了更

花生糖@·2025-02-03 16:40

2024年7月手把手教你搭建，企业级AI大模型知识库问答系统

Docker并安装https://www.docker.com/products/docker-desktop/安装Ollama下载Ollama并安装https://ollama.com/下载Chat模型我使用阿里的通义千问作为演示

Peter高效办公有大招·2025-02-03 16:10

️ 在 Windows WSL 上部署 Ollama 和大语言模型的完整指南20241206

️在WindowsWSL上部署Ollama和大语言模型的完整指南引言随着大语言模型（LLM）和人工智能的飞速发展，越来越多的开发者尝试在本地环境中部署大模型进行实验。

Narutolxy·2025-02-03 16:09

Vue：前端体系、前后端分离

三端统一2.6、后端技术2.7、主流前端框架3、了解前后分离的演变史3.1、后端为主的MVC时代3.2、基于AJAX带来的SPA时代3.3、前端为主的MV*时代3.4、NodeJS带来的全栈时代3.5、总结学习视频来自于

天宇阿·2025-02-03 16:38

无需标定板！Galibr：无需目标的LiDAR相机外参标定新方法

文末附行业细分群扫描下方二维码，加入3D视觉知识星球，星球内凝聚了众多3D视觉实战问题，以及各个模块的学习资料：近20门视频课程(星球成员免费学习)、最新顶会论文、3D视觉最新模组、3DGS系列(视频+

计算机视觉工坊·2025-02-03 16:08

Apache Iceberg数据湖技术在海量实时数据处理、实时特征工程和模型训练的应用技术方案和具体实施步骤及代码

ApacheIceberg在处理海量实时数据、支持实时特征工程和模型训练方面的强大能力。Iceberg支持实时特征工程和模型训练，特别适用于需要处理海量实时数据的机器学习工作流。

weixin_30777913·2025-02-03 15:07

colmap 已知pose 重建 kitti数据尝试

FrequentlyAskedQuestions—COLMAP3.7documentationCOLMAP已知相机内外参数重建稀疏/稠密模型-thronsbird-博客园Colmap根据相机内外参数重建稀疏模型

鹿米lincent·2025-02-03 15:37

基于Stackelberg博弈的光伏用户群优化定价模型(Matlab代码实现）

‍个人主页欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录1概述2运行结果3文献来源4Matlab代码、数据、文章下载1概述文献来源：摘要：在由多主体组成的光伏用户群中,用户间存在光伏电量共享。然而,在现有的分布式光伏上网政策下,用户间的共享水平很低。为了提高用户间光伏电量共享水平,根据用户的用电特性,构建了光伏用

然哥爱编程·2025-02-03 15:05

大模型低显存推理优化-Offload技术

近两年大模型火出天际；同时，也诞生了大量针对大模型的优化技术。本系列将针对一些常见大模型优化技术进行讲解。

AI大模型-大飞·2025-02-03 15:04

Colmap根据相机内外参数重建稀疏模型

Colmap根据相机内外参数重建稀疏模型1.创建稀疏模型工作文件夹2.命令行执行稀疏重建2.1提取图像特征点2.2手动导入相机内参2.3特征匹配2.4三角测量官方文档：https://colmap.github.io

失去对象的野指针·2025-02-03 15:34

分布式之消息中间件

分布式之消息中间件目录*1.消息中间件概述*2.消息中间件使用场景*3.消息中间件原理*4.消息中间件传递模式 *4.1点对点模式（PTP） *4.2发布-订阅模型（Pub/Sub）1.消息中间件概述

CatalpaFlat·2025-02-03 15:30

DeepSeek横空出世，AI格局或将改写？

引言这几天，国产AI大模型DeepSeekR1，一飞冲天，在全球AI圈持续引爆热度，DeepSeekR1已经是世界上最先进的AI模型之一，可与OpenAI的新o1和Meta的LlamaAI模型相媲美。

倔强的石头_·2025-02-03 15:59

ip地址简单求二进制转十进制，十进制转二进制

按照2的n次方按从大到小排列，从左到右排列8个数字2^72^62^52^42^32^22^12^01286432168421十进制转二进制例:将192.168.230.131地址转换为二进制从左到右查找相加等于

2301_79262155·2025-02-03 15:29

Python 入门指南：如何在 MacOS 上轻松安装 Python

Python作为一门功能强大且易于学习的编程语言，已经成为许多开发者和数据科学家的首选工具。无论是初学者还是经验丰富的程序员，Python都能为他们提供强大的支持。

NicoleGus·2025-02-03 14:58

线性回归的简单实现

本文是《动手学深度学习》的笔记文章目录线性回归的简单实现生成随机数据集读取数据初始化模型参数定义模型定义损失函数定义优化算法训练模型线性回归的简洁实现生成数据集读取数据定义模型初始化模型参数定义损失函数定义优化算法训练模型线性回归的简单实现用了

SkaWxp·2025-02-03 14:58

数字孪生下的智慧城市（城市大脑）建设方案——建模层

要构建城市信息模型（CIM）、建筑信息模型（BIM）及仿真模型，并实现L3级精度的核心区三维建模，需结合多源数据与多层级标准，具体步骤如下：1.CIM建模层构建L3级精度标准定义CIM模型分为7级（CIM1

百态老人·2025-02-03 14:57

hive分区和分桶详解

Hive中的分区就是分目录，把一个大的数据集根据业务需要分割成小的数据集。在查询时通过WHERE子句中的表达式选择查询所需要的指定的分区，这样的查询效率会提高很多。

CodeShelby·2025-02-03 14:56

Task01：线性回归；Softmax与分类模型、多层感知机

恰人陈·2025-02-03 14:56

投票法：简单而强大的分类利器

投票法：简单而强大的分类利器在机器学习的分类任务中，我们常常需要寻找高效且准确的方法来对数据进行分类。今天，让我们一起来探讨一种简单却极为强大的分类方法——投票法。

ningaiiii·2025-02-03 14:25

【单层神经网络】基于MXNet库简化实现线性回归

写在前面同最开始的两篇文章完整程序及注释'''导入使用的库'''#基本frommxnetimportautograd,nd,gluon#模型、网络frommxnet.gluonimportnnfrommxnetimportinit

辰尘_星启·2025-02-03 14:55

初入机器学习

辰尘_星启·2025-02-03 14:54

SaaS架构详解

作用在这种服务模型中，普通用户不用自己构建一个数据中心等硬件设施，而是通过租用的方式，利用Internet从IaaS服务提供商获得计算机基础设施服务，包括服务器、存储和网络等服务。内容

Rainbow酱·2025-02-03 14:24

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