大模型实战第3页

面试题之webpack file-loader和url-loader

如果文件大

阿丽塔~·2025-03-11 10:39

首个国产AI编辑器Trace的安装及使用教程

Trace官网https://www.trae.com.cn/download双击安装包进行安装安装完成打开Trace，点击登录登录成功后就可以使用大语言模型进行项目开发了！

除了编程啥都会·2025-03-11 09:07

大语言模型原理基础与前沿双层路由多模态融合、多任务学习和模块化架构

大语言模型原理基础与前沿：双层路由多模态融合、多任务学习和模块化架构关键词：大语言模型、双层路由、多模态融合、多任务学习、模块化架构、神经网络、自然语言处理1.背景介绍大语言模型（LargeLanguageModels

AI智能涌现深度研究·2025-03-11 09:07

“大语言模型微调”（Fine-tuning）与“大语言模型应用”（LLM Applications）之间的区别

1.概念与定义大语言模型微调微调指的是在一个经过大规模预训练的通用语言模型基础上，利用针对性较强的小规模数据集对模型进行进一步训练，从而使模型在特定领域或任务上表现得更优秀。

AI Echoes·2025-03-11 09:06

大模型GPT辅助学习解释代码-HttpSession 监听器

本文主题大模型解释代码。最近在接触旧项目代码是往往没有注释，或者是注释和代码对应不上，这样对于了解业务逻辑，以及后期的改造开发造成了很大的困扰。尽然大模型这么强大，我们尝试下用大模型来解释代码。

ahauedu·2025-03-11 09:05

《C#多播委托：深入解析核心机制与实战应用指南》

在C#中，多播委托（MulticastDelegate）是一种可以引用多个方法的委托类型，它允许将多个方法绑定到同一个委托实例上，并通过一次调用触发所有方法的执行。这是事件处理机制的核心实现基础。以下从底层机制到实际应用详细解析：一、委托基础委托的本质委托是类型安全的函数指针，继承自System.MulticastDelegate类。每个委托实例内部维护一个调用列表（InvocationList）

Ro小陌·2025-03-11 09:35

动态规划双剑合璧：C++与Python征服洛谷三大经典DP问题

动态规划核心思想状态定义→转移方程→边界处理→时空优化本文精选洛谷动态规划题单中三大经典问题，通过C++与Python双语言对比实现，彻底掌握DP精髓！

三流搬砖艺术家·2025-03-11 09:03

Python机器学习实战：构建序列到序列(Seq2Seq)模型处理翻译任务

Python机器学习实战：构建序列到序列(Seq2Seq)模型处理翻译任务1.背景介绍1.1问题的由来翻译是跨语言沟通的重要桥梁，随着全球化进程的加速，翻译需求日益增长。

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-11 09:03

Python第十六课：深度学习入门 | 神经网络解密

本节目标理解生物神经元与人工神经网络的映射关系掌握激活函数与损失函数的核心作用使用Keras构建手写数字识别模型可视化神经网络的训练过程掌握防止过拟合的基础策略一、神经网络基础（大脑的数字化仿生）1.神经元对比生物神经元人工神经元树突接收信号输入层接收特征数据细胞体整合信号加权求和

程之编·2025-03-11 09:03

Java线程池选型指南：高并发场景下的最优配置策略

一、线程池核心参数大白话解析五大核心参数就像餐厅运营团队：核心线程数（corePoolSize）：常驻员工（正式工），闲时也不裁员最大线程数（maximumPoolSize）：最大用工数（正式工+临时工

程序猿小白菜·2025-03-11 09:32

鸿蒙（HarmonyOS NEXT）开发实战：Distributed Service Kit（分布式管理服务开发）

鸿蒙开发往期必看：HarmonyOSNEXT应用开发性能实践总结一分钟了解”纯血版！鸿蒙HarmonyOSNext应用开发！“非常详细的”鸿蒙HarmonyOSNext应用开发学习路线！（从零基础入门到精通）“一杯冰美式的时间”了解鸿蒙HarmonyOSNext应用开发路径！DistributedServiceKit（分布式管理服务）实现了分布式设备管理、分布式硬件管

我很英俊小名男男·2025-03-11 09:01

每日面试题-TCP 和 UDP 有什么区别？

TCP（传输控制协议）和UDP（用户数据报协议）是传输层的两大核心协议，主要区别如下：核心差异对比连接模式TCP：面向连接，需通过三次握手建立可靠通道。UDP：无连接，直接发送数据报，无需预先协商。

晚夜微雨问海棠呀·2025-03-11 09:31

通过 Ollama 本地部署 DeepSeek-r1:1.5b 模型后，用 Python 调用推理并生成基于 pytest + PO 设计模式的 Playwright 自动化测试文件

以下是完整的实现步骤和代码示例，详细说明了如何通过Python调用本地部署的DeepSeek-r1:1.5b模型，将功能测试用例转换为适合pytest和PageObject（PO）设计模式的Playwright

Python测试之道·2025-03-11 09:00

工业节能新利器：第二类吸收式热泵与MVR热泵深度剖析

一、引言在全球倡导节能减排、可持续发展的大背景下，工业领域作为能源消耗的“大户”，节能改造显得尤为重要。余热回收作为工业节能的关键环节，不仅能提高能源利用效率，降低生产成本，还能减少环境污染。

CodeJourney.·2025-03-11 09:29

【氮化镓】基于SiC脉冲I-V系统研究Schottky型p-GaN HEMT正栅极ESD机制

研究重点是探讨肖特基型p-GaN门极高电子迁移率晶体管（HEMTs）在正向门极人体模型

北行黄金橘·2025-03-11 08:29

【氮化镓】p-GaN HEMTs空穴陷阱低温冻结效应

文章通过电容深能级瞬态谱（C-DLTS）测试和理论模型分析，探讨了空穴陷阱对栅极漏电电流的影响。

北行黄金橘·2025-03-11 08:28

Ollama 已部署DeepSeek模型，如果用Java语言实现调用

以下是使用Java调用Ollama部署的DeepSeek模型的详细方法：1.通过HTTPAPI调用（推荐）Ollama提供了RESTfulAPI，可以用Java的HTTP客户端库（如OkHttp）直接调用

meisongqing·2025-03-11 08:58

AI人才争夺战升级、算力投资加码与阿里千亿AI豪赌：重塑未来科技格局的三大核心战场

2025年3月，全球科技领域最引人注目的动态，莫过于AI人才争夺的白热化、算力投资的规模化竞赛，以及阿里巴巴以3800亿元重注押宝AI的豪赌。这三股力量交织，不仅推动了中国科技产业的深度变革，更预示着一场全球技术话语权的重新洗牌。---一、AI人才争夺战：从“高薪挖角”到“生态争夺”全球AI产业的爆发式增长，使得顶尖人才成为最稀缺的资源。据预测，到2030年，中国AI人才缺口将达400万，而美国A

meisongqing·2025-03-11 08:58

DeepSeek + Cline：编程如何加速引擎

以下是具体实现方式及技术要点：一、智能规划与代码生成问题分析与规划（Plan模式）DeepSeek-R1模型擅长处理复杂逻辑推理，开发者可在Cline的Plan模式下用自然语言描述需求（如“用Python

meisongqing·2025-03-11 08:58

【大模型开发】Megatron-LM 深度解析：原理、应用与代码实现

所有内容基于Megatron-LM官方实现（GitHub:NVIDIA/Megatron-LM），并结合大规模模型训练的关键理念进行介绍。

云博士的AI课堂·2025-03-11 08:27

【大模型开发】深入解析 DeepSpeed：原理、核心技术与示例代码

深入解析DeepSpeed：原理、核心技术与示例代码DeepSpeed是由微软开源的高性能深度学习训练优化引擎，专注于帮助研究人员和工程团队在分布式环境中高效地训练超大规模模型。

云博士的AI课堂·2025-03-11 08:57

【大模型开发】大模型背后的基础组件与生态概览

支撑大模型开发与部署的关键组件与生态系统当今大模型（LLM,LargeLanguageModel）在工业与学术界的应用日益广泛，从ChatGPT、BERT到DeepSeek等新兴模型，背后离不开一整套成熟的技术生态和工具链支持

云博士的AI课堂·2025-03-11 08:56

2025 年，微服务架构和大模型能 “玩出” 什么新花样？

2025年开年，DeepSeek开源模型以“低成本、高性能”成功掀起AI平价化浪潮，并以惊人的速度渗透至各个领域。在AI平价化浪潮的推动下，微服务架构正迎来前所未有的变革机遇。

字节跳动开源·2025-03-11 08:56

python调用ollama本地部署的deepseek

之前的文章中已经部署好，并调试通的网络，现在需要使用python能调用deepseek的API，便于后续的模型探索和应用开发。

小杰丶·2025-03-11 08:25

LangChain 发布政策详解

技术背景介绍LangChain是一个用于构建和部署大型语言模型（LLM）应用的生态系统。

VYSAHF·2025-03-11 08:25

HSPF 水文模型建模方法与案例分析实践技术应用-流域划分、河网设置、溶解氧与营养物的模拟、温度模拟、藻类的模拟、温度的模拟

在水文模拟领域，HSPF模型（HydrologicalSimulationProgramFortran）与SWAT模型一样，都是备受瞩目的水文模型软件。

KY_chenzhao·2025-03-11 08:55

Spring Cloud Alibaba微服务架构实战教程—17分布式缓存下Redis设计

前言大多数的文章，开头就是告诉你使用redis做缓存，怎么怎么样，而本系列，不打算采用这样无趣的写法，这和直接搬运有什么区别？笔者力求读者能得到更大程度的系统学习，会从为什么使用缓存来给大家进行学习。问问大家，当系统的执行速度慢怎么办？对于更新速度不是很快的站点，可以采用静态化来避免过多的数据查询。通常前端使用Freemaker或Velocity、thymeleaf等模板引擎来实现页面的静态化。对

江湖一点雨·2025-03-11 08:24

【实战ES】实战 Elasticsearch：快速上手与深度实践-6.2.2GDPR数据脱敏处理

点击关注不迷路点击关注不迷路点击关注不迷路文章大纲6.2.2GDPR数据脱敏处理深度实践指南1.GDPR核心要求映射1.1关键条款与技术要求1.2`数据类型与脱敏策略`2.全链路脱敏配置2.1`动态脱敏管道`2.2静态脱敏模板3.`脱敏算法性能对比`3.1算法性能矩阵3.2存储成本分析4.企业级合规方案4.1金融行业案例4.2医疗行业方案5.合规性验证方案5.1自动化检查脚本5.2审计检查清单6.

言析数智·2025-03-11 08:23

一学就会的深度学习基础指令及操作步骤（6）迁移学习

文章目录迁移学习模型准备数据增强模型训练模型微调和预测检查预测结果迁移学习迁移学习是将一个任务中学到的知识应用到另一个相关任务上，以提高新任务的学习效率和性能。

小圆圆666·2025-03-11 07:49

Unity游戏引擎

资源推荐：分享对开发者非常有帮助的Unity插件、模型

喜欢星期五·2025-03-11 07:18

通义万相2.1：AI视频生成迎来“质变”，运镜、文字、物理规律全面突破

近日，阿里云旗下通义万相视频生成模型宣布了2.1版本的重磅升级，不仅在性能上实现了全面提升，更在运镜、文字生成、物理规律模拟等方面取得了突破性进展，让AI视频生成真正进入了“质变”的新阶段。

that's boy·2025-03-11 07:18

three.js 鼠标点击获取模型对象

three.js创建模型后，想要实现点击模型获取模型对象触发相应事件。可以使用它提供的APITHREE.Raycaster()https://threejs.org/docs/index.html?

lucky_zouzou·2025-03-11 07:18

OpenBayes 教程上新 | 性能比肩满血版 DeepSeek-R1，QwQ-32B 一键部署教程上线

上周，阿里云突发大招，强势开源了全新推理模型通义千问QwQ-32B。在多个关键基准测试上，其以32B的参数量，超越了OpenAI-o1-mini，比肩671B参数的满血版DeepSeek-R1。

·2025-03-11 07:43

Apipost一站式API工具评测：整合Postman+Swagger+JMeter三大功能，打造全流程开发解决方案

作为一名Java开发者，始终追求开发过程的高效性。使用IntelliJIDEA编写代码只是开始。一般来说，代码完成后，我们会切换到Postman进行API调试。在确保API表现符合预期后，我们会使用Swagger为前端团队生成文档。最后，再使用JMeter进行性能和负载测试，以确保API工作流顺畅且自动化。Apipost=Postman+Swagger+JMeter然而，这种多工具的方法存在诸多挑

·2025-03-11 07:42

领域大模型之微调技术和最佳实践

BERT和GPT-3等语言模型针对语言任务进行了预训练。微调使它们适应特定领域，如营销、医疗保健、金融。在本指南中，您将了解LLM架构、微调过程以及如何为NLP任务微调自己的预训练模型。

程序员莫玛·2025-03-11 07:17

详解Vue 的 key 机制

详解Vue的key机制（从底层原理到实战价值，彻底讲透关键设计）一、Key的本质作用核心定位：虚拟DOM的身份证Vue通过虚拟DOM实现高效渲染，而key是虚拟节点（VNode）的唯一标识符。

向贤·2025-03-11 07:17

利用AI大模型，破解医疗数据困境_医疗ai大模型

随着AI技术飞跃，医疗基础模型在2023年逐渐涌现。它们不仅能深刻理解临床数据，还能生成富有洞见的医疗知识。从影像诊断到药物研发，这些模型正逐步改写医疗服务的未来。

喝不喝奶茶丫·2025-03-11 06:45

LangChain大模型应用开发指南-大模型Memory不止于对话

上节课，我我为您介绍了LangChain中最基本的链式结构，以及基于这个链式结构演化出来的ReAct对话链模型。今天我将由简入繁，为大家拆解LangChain内置的多种记忆机制。

喝不喝奶茶丫·2025-03-11 06:45

leetcode 贪心算法

刷题记录以局部最优推出整体最优，且想不到反例，则可以尝试贪心算法455.分发饼干从后向前遍历孩子数组，用大饼干满足胃口大，并统计满足小孩数量classSolution(object):deffindContentChildren

gufly-·2025-03-11 06:13

前端的架构设计与演化实例

本文内容策略依赖项第一个阶段需求架构设计项目示例代码序列图重构领域模型分析当前设计第二个阶段需求架构设计分析当前设计重构项目示例代码序列图分析具体实现重构领域模型思考：

weixin_30677073·2025-03-11 06:42

python贪心算法几个经典例子_贪心算法经典例子

贪心算法的基本思路如下：1.建立数学模型来描述问题。2.把求解的问题分成若干个子问题。3.对每个子问题求解，得到每个子问题的局

weixin_39637979·2025-03-11 06:42

python贪心算法几个经典例子_贪心算法及几个经典例子

贪心算法的基本思路如下：1.建立数学模型来描述问题。2.把求解的问题分成若干个子问题。3.对每个子问题求解，得到每个子问题的局

weixin_39786850·2025-03-11 06:42

简单区分五大算法分析策略（分治、动态规划、贪心、回溯、分支限界）

一、分治法1、设计思想将一个难以直接解决的大问题，分割成k个规模较小的子问题，这些子问题相互独立，且与原问题相同，然后各个击破，分而治之。2、递归算法分治法常常与递归结合使用：通过反复应用分治，可以使子问题与原问题类型一致而规模不断缩小，最终使子问题缩小到很容易求出其解，由此自然导致递归算法。3、子问题规模根据分治法的分割原则，应把原问题分割成多少个子问题才比较适宜？每个子问题是否规模相同或怎样才

土味儿~·2025-03-11 06:42

LeetCode刷题实战522：最长特殊序列 II

算法的重要性，我就不多说了吧，想去大厂，就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以，为了提高大家的算法能力，这个公众号后续每天带大家做一道算法题，题目就从LeetCode上面选！今天和大家聊的问题叫做最长特殊序列II，我们先来看题面：https://leetcode-cn.com/problems/longest-uncommon-subsequence-ii/Givenanarrayof

编程IT圈·2025-03-11 06:41

llama.cpp框架下GGUF格式及量化参数全解析

前言：在人工智能领域，语言模型的高效部署和推理一直是研究热点。随着模型规模的不断扩大，如何在有限的硬件资源上实现快速、高效的推理，成为了一个关键问题。

Black_Rock_br·2025-03-11 06:40

【Python爬虫实战】从多类型网页数据到结构化JSON数据的高效提取策略

个人主页：https://blog.csdn.net/2401_86688088?type=blog系列专栏：https://blog.csdn.net/2401_86688088/category_12797772.html目录前言一、数据类型及其对应的提取策略（一）文本数据（二）数值数据（三）链接（四）图像数据（五）表格数据（六）JSON数据（七）动态数据（八）元数据（九）总结二、结构化数据提

易辰君·2025-03-11 06:39

AI 技术引入 RTK（实时动态定位）系统，可以实现智能化管理和自动化运行

AI解决方案：使用深度学习模型（如卷积神经网络CNN）预测整周模糊度。通过历史数据训练模型，实现快速解算。实例：某无人机公司使用A

小赖同学啊·2025-03-11 06:39

JSON数据解析实战：从嵌套结构到结构化表格

在信息爆炸的时代，如何从杂乱无章的数据中还原出精准的知识图谱，是数据侦探们常常面临的挑战。本文以GoogleScholar为目标，深入解析嵌套JSON数据，从海量文献信息中提取关键词、作者、期刊等内容。最终，我们不仅将数据转换成结构化表格，还通过Graphviz制作出技术关系图谱，揭示文献间的隐秘联系。关键数据分析在本次调研中，我们的核心目标是获取GoogleScholar上的学术文献信息。为此，

亿牛云爬虫专家·2025-03-11 06:38

LeetCode刷题实战：删除字符串中的所有相邻重复项（栈的经典应用）

题目描述题目链接：1047.删除字符串中的所有相邻重复项-力扣（LeetCode）给定一个由小写字母组成的字符串s，重复项删除操作会选择两个相邻且相同的字符并删除它们。此操作反复进行，直到无法继续删除。返回最终的字符串。答案保证唯一。输入：s="abbaca"输出："ca"解释：删除"bb"得到"aaca"，再删除"aa"得到"ca"。问题分析与解法思路暴力解法的缺陷最直观的暴力解法是重复扫描字符

sprite_雪碧·2025-03-11 06:38

数巅科技携手智慧足迹深耕行业大模型应用

近日，数巅科技与智慧足迹数据科技有限公司（智慧足迹）达成战略合作，双方将联合开展AI大模型应用研发，提供定制化行业解决方案，以技术创新推动AI大模型应用创新，助力企业数智化转型。

Dipeak数巅科技·2025-03-11 05:07

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