大模型学习

01计算机视觉学习计划

计算机视觉系统学习计划（3-6个月）本计划按照数学→编程→图像处理→机器学习→深度学习→3D视觉→项目实战的顺序，确保从基础到高级，结合理论和实践。
依旧阳光的老码农·2025-03-07 20:15

决策树 vs 神经网络：何时使用？

4.结合使用的可能性5.总结在机器学习领域，决策树（DecisionTrees）和神经网络（NeuralNetworks）是两种常见但风格截然不同的算法。
HP-Succinum·2025-03-07 20:14

python-Scrapy爬虫框架介绍（整个数据的流程）

python-Scrapy爬虫框架介绍随着在家的线上教育的进行，课程的深入学习，所要学习的内容和作业也在不断的增多，所以没有过多的自己的时间去学习新的爬虫知识，但疫情逐渐的在好转，我也很是期待开学的那一天
onesalatree·2025-03-07 20:43

驭码CodeRider 闪电适配阿里QwQ-32B：8小时全栈集成，AI编程效率飞跃！

今日凌晨，国产大模型领域迎来重大突破：阿里正式发布32B推理模型QwQ-32B，根据Qwen公布的基准测试数据，QwQ-32B整体性能可媲美DeepSeek-R1，在数学推理、编程能力和通用能力等关键测试中展现出卓越性能
极小狐·2025-03-07 20:10

阿里云CTO：通义稳居全球最强开源大模型，性能接近GPT-4o

来源：@首席数智官9月19日，在2024杭州云栖大会上，阿里云CTO周靖人表示，阿里云正在围绕AI时代，树立一个AI基础设施的新标准，全面升级从服务器到计算、存储、网络、数据处理、模型训练和推理平台的技术架构体系
首席数智官·2025-03-07 20:39

Conda操作使用教程

声明：该文章仅为学习使用，严禁用于商业用途和非法用途，否则由此产生的一切后果均与作者无关！如有侵权，请私信联系本人删帖！
迷鹿鹿鹿鹿鹿·2025-03-07 20:09

特斯拉FSD系统：自动驾驶的未来

FSD系统通过集成先进的计算机视觉、深度学习、传感器融合等技术，利用车辆上安装的多种传感器和先进的计算机视觉技术，实现对周围环境的感知和理解。
百态老人·2025-03-07 19:38

FATFS学习（3.1）：ff.c（f_mount）

一：Mount/UnmountaLogicalDrive/*-----------------------------------------------------------------------*//*Mount/UnmountaLogicalDrive*//*-----------------------------------------------------------------
S火星人S·2025-03-07 19:37

数据的封装和解封装

二、什么是解封装解封装：针对接收方，进行数据报头的剥离，上述的逆向过程三、发送方的数据封装TCP/IP对等模型发送
数据链路摸索者·2025-03-07 19:05

特斯拉FSD不同版本的进化

特斯拉，FSD，自动驾驶，深度学习，计算机视觉，强化学习，神经网络，模型训练1.背景介绍特斯拉自2016年推出Autopilot以来，一直致力于开发全自动驾驶系统，其目标是实现完全无人驾驶，让汽车能够像人类一样感知周围环境
AI智能涌现深度研究·2025-03-07 19:35

使用 Dlib 库进行人脸检测和人脸识别

Dlib是一个广泛使用的C++库，提供了多种用于机器学习和计算机视觉的工具。它包含了人脸检测、人脸识别、物体检测、图像处理等功能。
萧鼎·2025-03-07 19:32

介绍常见的图片分类模型与算法

介绍常见的图片分类模型与算法在机器学习和深度学习的领域中，图片分类任务是一个广泛的应用场景。
萧鼎·2025-03-07 19:31

Python图形界面开发：PyQt与Tkinter对比分析

本篇博客将从功能、易用性、性能、社区支持、学习曲线等角度对比分析这两个库，并通过一个简单的实战项目帮助你更直观地理解它们的差异。一、PyQt与Tkinter简介1.Py
萧鼎·2025-03-07 19:01

DeepSeek掘金——Deepseek + Lakehouse 架构 赋能企业数字化转型

Deepseek+Lakehouse架构最近Deepseek这股风刮得太猛了，本周末的大事莫过于腾讯于2025年2月15日晚开始灰度测试在微信中接入DeepSeek-R1模型。
不二人生·2025-03-07 19:30

【实战】Deepseek+Heygen+剪映快速生产数字人讲解的视频内容

结合强大的AI语言模型和便捷的视频剪辑工具，我们可以轻松实现低成本、高效率的数字人讲解视频生产。本文将为大家介绍一种基于Deepseek+Heyge
kakaZhui·2025-03-07 19:00

硅谷硬核Rasa课程、Rasa培训、Rasa面试系列之： Rasa 3.x Config

ModelConfiguration配置文件定义了模型根据用户输入进行预测的组件和策略。recipe键允许不同类型的配置和模型架构。目前，只支持“default.v1”。
StarSpaceNLP·2025-03-07 19:28

如何通过卷积神经网络（CNN）有效地提取图像的局部特征，并在CIFAR-10数据集上实现高精度的分类？

目录1.CNN提取图像局部特征的原理2.在CIFAR-10数据集上实现高精度分类的步骤2.1数据准备2.2构建CNN模型2.3定义损失函数和优化器2.4训练模型2.5测试模型3.提高分类精度的技巧卷积神经网络
浪九天·2025-03-07 19:27

金三银四突围战：技术面试体系化备考指南

一、技术人备考的三大认知误区盲目追求题量典型症状：刷完LeetCode500题仍不会变通解题数据佐证：2023年上岸者中，83%采用模块化专题突破策略忽视知识关联错误案例：能解释MySQL索引原理，却说不出
守护海洋的猫·2025-03-07 19:27

Flink的市场竞争力：大数据浪潮中的“潜力股”还是“青铜”？

打个比方，它就好比一场商场大促，每个品牌都在拼命展示自己的优势，吸引顾客掏钱包。Flink在市场里也
狮歌~资深攻城狮·2025-03-07 19:26

大模型企业落地：汽车行业知识大模型应用

前言在当今这个信息爆炸的时代，知识管理成为了企业提升核心竞争力的关键。特别是在汽车行业这样一个技术密集、信息量庞大的领域，如何高效管理和利用知识资源，成为了每个企业必须面对的挑战。汽车行业的知识管理痛点汽车行业作为现代工业的集大成者，其知识体系庞杂而精细。从设计知识到生产知识，从营销知识到客户服务知识，每一个环节都依赖于大量的专业信息和经验积累。然而，传统的知识管理方式面临着诸多挑战：知识分散：知
AGI大模型学习·2025-03-07 18:55

AI大模型在职业教育中的应用解决方案

传统的职业教育模式难以满足日益个性化、多样化的学习需求，同时，技术快速更迭使得职业技能更新频率大幅提高。这些变化要求职业教育能够更加灵活、高效地适应劳动力市场的需求，并为学生提供与时俱进的技能培养。
中年猿人·2025-03-07 18:54

主流爬虫框架scrapy的架构及原理

一、Scrapy架构概览Scrapy是一个基于Twisted异步网络框架构建的高效爬虫框架，其核心架构采用事件驱动模型，支持高并发、可扩展的网页抓取。
迷鹿鹿鹿鹿鹿·2025-03-07 18:23

FATFS学习（3.4）：ff.c（f_read）

一：f_readFRESULTf_read(FIL*fp,/*Openfiletoberead*/void*buff,/*Databuffertostorethereaddata*/UINTbtr,/*Numberofbytestoread*/UINT*br/*Numberofbytesread*/){FRESULTres;FATFS*fs;DWORDclst;LBA_tsect;FSIZE_tr
S火星人S·2025-03-07 18:23

《Ollama ：开启本地大模型部署新时代》：此文为AI自动生成

《Ollama：开启本地大模型部署新时代》：此文为AI自动生成走进Ollama在大模型技术迅猛发展的当下，Ollama如同一颗耀眼的新星，在众多大模型中崭露头角。
空云风语·2025-03-07 18:53

DevOps落地实践点滴和踩坑记录-(1)

优质资源分享学习路线指引（点击解锁）知识定位人群定位Python实战微信订餐小程序进阶级本课程是pythonflask+微信小程序的完美结合，从项目搭建到腾讯云部署上线，打造一个全栈订餐系统。
xuhss_com·2025-03-07 18:22

Kimball维度模型之数据仓库灵魂总线架构

目录一总线架构(BusArchitecture)1总线矩阵(BusMatrix)2Mapping文档二一致性维度(ConformedDimension)三一致性事实(ConformedFact)在数据仓库领域，深刻理解基本概念是确立强大数据管理体系的关键。数据仓库作为一个庞大而复杂的系统，其核心概念涉及多维体系结构、总线架构等关键要素。首要的是理解数据仓库的架构，例如Multidimensiona
ByteCodeLabs·2025-03-07 18:22

一分钟教会你如何把 DeepSeek 接入 WPS，开启智能办公新体验！

今天，就让我们一起来学习如何将DeepSeek接入WPS，让你的办公效率瞬间提升！一、入门知识点：DeepSeek是什么？DeepSeek
多模态大模型·2025-03-07 18:21

一文读懂！OpenCV 实时人脸识别从 0 到 1，小白也能轻松实操的超详细教程（完整教程及源码）

深入阐述特征提取、模型训练方法，包含传统与深度学习方式，还介绍OpenCV预训练模型的使用与评估。详细讲解实时识别过程，包括打开摄像头、逐帧处理及结果显示优化。
AI_DL_CODE·2025-03-07 18:21

【ESP32接入国产大模型之豆包】

【ESP32接入国产大模型之豆包】1.豆包大模型1.1了解豆包api1.2Http接口鉴权1.3.接口参数说明1.3.1请求体(request)参数1.3.2返回(response)参数1.3.3错误响应
2345VOR·2025-03-07 18:20

【硬核拆解】DeepSeek开源周五连击：中国AI底层技术的“破壁之战”

关注科技及大模型领域对社会的影响10年+。关注我一起驾驭AI工具，拥抱AI时代的到来。当全球AI竞赛聚焦于大模型军备竞赛时，DeepSeek开源周的五连发，却将战火引向了更底层的技术战场。
shelly聊AI·2025-03-07 18:50

The Rust Programming Language 学习 (一)

说明关于参考的教程TheRustProgrammingLanguage是英文版本的由于本人英语水平相当的有限,所以我们这里直接去看翻译好的版本Rust程序设计语言.下面我们将两个地址全部都贴出来.TheRustProgrammingLanguageRust程序设计语言Rust官方文档中文教程教程中提到的一些前置翻译已参照最新的Rust1.58.0版及开发版进行调整，这是目前网上最新的中文版本，最后
niandb·2025-03-07 18:19

上汽乘用车接入豆包大模型

近日，据火山引擎官方公众号透露，上汽乘用车已接入字节豆包大模型，借助豆包大模型强大的自然理解能力，提升「用户之声」平台的反馈效率和质量，为上汽客户带来更加优质的服务体验。
凭空起惊雷·2025-03-07 17:48

国内外算法比赛推荐

引言在计算机科学领域，算法比赛是提升编程技能、检验学习成果的绝佳途径。对于C++语言的爱好者来说，选择一个高质量且对C++支持良好的算法比赛至关重要。今天，将从国内外两个维度为大家推荐这类比赛。
AspiringUstcer_1958·2025-03-07 17:18

Java 大视界 -- Java 大数据在智能安防入侵检测与行为分析中的应用（108）

亲爱的朋友们，热烈欢迎来到青云交的博客！能与诸位在此相逢，我倍感荣幸。在这飞速更迭的时代，我们都渴望一方心灵净土，而我的博客正是这样温暖的所在。这里为你呈上趣味与实用兼具的知识，也期待你毫无保留地分享独特见解，愿我们于此携手成长，共赴新程！一、欢迎加入【福利社群】点击快速加入：青云交灵犀技韵交响盛汇福利社群点击快速加入2：2024CSDN博客之星创作交流营（NEW)二、本博客的精华专栏：大数据新视
青云交·2025-03-07 17:18

Java 大视界 -- 基于 Java 的大数据分布式任务调度系统设计与实现（117）

亲爱的朋友们，热烈欢迎来到青云交的博客！能与诸位在此相逢，我倍感荣幸。在这飞速更迭的时代，我们都渴望一方心灵净土，而我的博客正是这样温暖的所在。这里为你呈上趣味与实用兼具的知识，也期待你毫无保留地分享独特见解，愿我们于此携手成长，共赴新程！一、欢迎加入【福利社群】点击快速加入：青云交灵犀技韵交响盛汇福利社群点击快速加入2：2024CSDN博客之星创作交流营（NEW)二、本博客的精华专栏：大数据新视
青云交·2025-03-07 17:46

手把手教你tomcat全部知识点（2）——解决tomcat9w.exe不能使用问题

有任何问题，都可以私信博主，共同探讨学习。
中二少年学编程·2025-03-07 17:45

第37篇Personalized Federated Learning: A Meta-Learning Approach（perfedavg联邦学习+元学习）2020个性化联邦学习使用Hessian

第一部分：解决的问题联邦学习（FL）在多用户协同训练模型时，因数据隐私和通信限制，用户仅与中央服务器交互。
还不秃顶的计科生·2025-03-07 17:44

Lumoz Chain正式上线：AI 时代的新算力破局者

当加密世界将目光投向AI领域时，大多数项目仍停留在以AI为工具或应用场景的层面，试图通过集成AI模型或优化链上功能来吸引用户。
区块链小八歌·2025-03-07 17:43

STM32江科大学习笔记

STM32江科大学习笔记-制作中...GPIO操作其它的库函数输出流程输出的库函数输出的例子输入流程输入的库函数输入的例子栗子按键开关类1个按键-控制开跟关2个按键-分别控制开跟关按键双击事件按键长按事件外设模块类蜂鸣器
weixin_38647099·2025-03-07 17:09

java取列表a和b的交集_JAVA——两个List集合求交集、并集和差集（去重）模板

关注微信公众号：CodingTechWork，一起学习进步。引言经常遇到一些集合类之间的过滤数据、求合集之类的问题，在此以List为例，毕竟在数据库中取数据后，我们使用比较多的是List集合进行操作。
FreVision优选·2025-03-07 17:09

弹性算力革命：企业级GPU云服务如何重构AI与图形处理的效能边界

随着人工智能、大数据、深度学习、虚拟现实以及高性能计算等前沿技术在各行业的深入渗透，企业对于大规模并行计算能力的要求越来越高。GPU凭借其卓越的并行计算
·2025-03-07 17:21

弹性算力革命：企业级GPU云服务如何重构AI与图形处理的效能边界

随着人工智能、大数据、深度学习、虚拟现实以及高性能计算等前沿技术在各行业的深入渗透，企业对于大规模并行计算能力的要求越来越高。GPU凭借其卓越的并行计算
·2025-03-07 17:21

量化投资与算法交易

在过去几年里，人们普遍认为，算法交易和机器学习结合是未来股票、期货等金融产品的必然趋势。机器学习是由多个数据源（如财务报表、交易历史数据、社交网络数据等）自动分析生成的模型，能够预测出股价
AI天才研究院·2025-03-07 17:08

企业数据挖掘平台×DeepSeek强强联合，多种应用场景适用

企业数据挖掘建模平台简单易用，可提供代码方便定制，全面培训服务+丰富模型参考+专业建模人员支持服务。在科技飞速发展的今天，人工智能领域的每一次突破都如同投入湖面的巨石，激起层层波澜。
泰迪智能科技01·2025-03-07 17:08

python numpy学习

目录np.meshgridnp.where1.np.meshgrid可以生成一对协调的点，x=np.arange(-5,5,1)y=np.arange(-5,5,1)xx,yy=np.meshgrid(x,y,sparse=True)xx#输出：array([[-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4]])yy#输出：array([[-5],[-4],[-3],[-2],[-1],[0],
黄小猿·2025-03-07 17:35

江科大51单片机学习笔记之LED点阵屏

文章目录一、LED点阵屏介绍二、LED点阵屏工作原理三、74HC595四、实验1补充：C51的sfr、sbit1、位声明2、74HC595写入字节函数3、测试写入字节函数4、显示数据函数5、LED点阵屏显示笑脸（实验最终现象）四、实验21、点阵屏模块化2、利用文字取模软件生成图像数据3、保存图像数据4、主函数一、LED点阵屏介绍LED点阵屏由若干个独立的LED组成，LED以矩阵的形式排列，以灯珠亮
刘小橙666·2025-03-07 16:04

江科大51单片机学习笔记之蜂鸣器

文章目录一、蜂鸣器介绍二、常用驱动电路三、实验1、将所需的文件添加到工程中2、测试按键和数码管功能是否正常3、添加蜂鸣器功能4、模块化一、蜂鸣器介绍蜂鸣器是一种将电信号转换为声音信号的器件，常用来产生设备的按键音、报警音等提示信号蜂鸣器按驱动方式可分为有源蜂鸣器和无源蜂鸣器•有源蜂鸣器：内部自带振荡源，将正负极接上直流电压即可持续发声，频率固定•无源蜂鸣器：内部不带振荡源，需要控制器提供振荡脉冲才
刘小橙666·2025-03-07 16:04

期权常见的六大交易误区

引言作为新型的风险管理工具，商品期权上市后备受市场青睐。参与期权交易或即将参与期权交易的个人或机构投资者应该正确认识期权交易，避免陷入误区。误区一深度虚值期权回报率更高在期权交易过程中，选择行权价格也较为重要。从行权价格与标的物价格关系分析，行权价格偏离标的物价格越远，期权价格越低。因此有的投资者认为，期权价格越低的合约，买入后潜在的回报率就更高。深度虚值期权虚值程度较高，权利金比较便宜，这是公认
qiquan_1234·2025-03-07 16:34

Unity AI 技术浅析（二）

UnityAI涵盖了从智能代理（Agents）、机器学习（MachineLearning）到自然语言处理（NLP）等多个领域。
爱研究的小牛·2025-03-07 16:33

深度学习主流经典框架PyTorch（day2）

五、Tensor数据转换5.1张量转numpy浅拷贝调用numpy()方法可以把Tensor转换为Numpy，此时内存是共享的。#张量转numpydata_tensor=torch.tensor([[1,2,3],[4,5,6]])data_numpy=data_tensor.numpy()print(type(data_tensor),type(data_numpy))#他们内存是共享的data
inquisitor.dom·2025-03-07 16:32
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