大模型实操

没有好的学历，Java开发未来的路应该怎么走？

在当今数字化时代，技术发展日新月异，大模型应用、鸿蒙系统等新兴技术领域正在蓬勃发展，为Java开发者带来了新的机遇和挑战。
全干程序员demo·2025-03-21 11:03

DeepSeek带来服务器与显卡需求激增的核心逻辑

随着DeepSeek等开源AI模型的普及，个人开发者和小型企业正加速构建私有化AI服务器，以处理敏感数据和定制化任务。这种趋势不仅重构了算力需求的结构，更推动服务器和显卡市场进入新一轮增长周期。
DeepSeek+NAS·2025-03-21 11:02

Python 正则表达式小结1

Python正则表达式小结11.正则表达式验证2.特殊元字符及含义3匹配某种字符类型4.正则表达式举例大收藏家说1.正则表达式验证提供两个网站用于正则表达式的验证，可以敲入文本与正则表达式。
大收藏家·2025-03-21 11:01

Hugging Face预训练GPT微调ChatGPT（微调入门！新手友好！）

在实战中，⼤多数情况下都不需要从0开始训练模型，⽽是使⽤“⼤⼚”或者其他研究者开源的已经训练好的⼤模型。在各种⼤模型开源库中，最具代表性的就是HuggingFace。
y江江江江·2025-03-21 10:31

cherry-studio - 多模型支持的跨平台 AI 桌面助手

GitHub：https://github.com/CherryHQ/cherry-studio更多AI开源软件：发现分享好用的AI工具、AI开源软件、AI模型、AI变现-小众AI一款支持多种大语言模型服务的跨平台桌面客户端
小众AI·2025-03-21 10:57

Open-Sora - 为所有人实现高效的视频制作大众化

GitHub：https://github.com/hpcaitech/Open-Sora更多AI开源软件：发现分享好用的AI工具、AI开源软件、AI模型、AI变现-小众AI这是一款开源的SOTA（State-of-the-Art
小众AI·2025-03-21 10:57

OWL - 优化劳动力学习的通用智能体

GitHub：https://github.com/camel-ai/owl更多AI开源软件：发现分享好用的AI工具、AI开源软件、AI模型、AI变现-小众AIOWL是一个前沿的多智能体协作框架，推动任务自动化的边界
小众AI·2025-03-21 10:57

什么是MCP？看不懂你打我

MCP是一种协议，它实现了大模型资源调用的标准化。千百年来，随着人类社会的发展，标准化的进程不断推进。大模型与外部资源的对接同样需要标准化，MCP正是为此而生！
X.Cristiano·2025-03-21 10:56

【AI大模型应用开发】RAG-Fusion框架：忘掉 RAG，未来是 RAG-Fusion

大家好，我是同学小张，+v:jasper_8017一起交流，持续学习C++进阶、OpenGL、WebGL知识和AI大模型应用实战案例，持续分享，欢迎大家点赞+关注，共同学习和进步。
同学小张·2025-03-21 10:22

网络编程--服务器双客户端聊天

写一个服务器和客户端运行服务器和2个客户端，实现聊天功能客户端1和客户端2进行聊天，客户端1将聊天数据发送给服务器，服务器将聊天数据转发给客户端2要求：服务器使用select模型实现，客户端1使用poll
疾跑哥布林升级版·2025-03-21 10:51

30岁了，零基础想转行网安从头开始现实吗？

1.打死也不要相信什么分分钟钟教你成为大黑阔的，各种包教包会的教程,就算打不死也不要去购买那些所谓的盗号软件之类的东西。
白帽子凯哥哥·2025-03-21 09:50

rag-给一篇几百页的pdf，如何从中找到关键信息并汇总出关系图

小思考对pdf肯定要做模糊chunk，能用模型切分就用模型切分，不能用模型就用规则，规则要尽可能保存连续文本，特殊数据格式（图、表格）必须完整保存，必须能被捕捉到。
蒸土豆的技术细节·2025-03-21 09:20

AI赋能视频创作：蓝耘MaaS与海螺AI技术的深度融合

云边有个稻草人-CSDN博客目录一、蓝耘MaaS平台概述（1）平台的模块化设计（2）蓝耘MaaS的灵活性与扩展性（3）蓝耘MaaS的安全性与隐私保护二、海螺AI视频模型简介（1）海螺AI的核心技术（2）
云边有个稻草人·2025-03-21 09:20

机器学习课堂4线性回归模型+特征缩放

一、实验2-2，线性回归模型，计算模型在训练数据集和测试数据集上的均方根误差代码：#2-2线性回归模型importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt
木尘152132·2025-03-21 09:17

验证哥德巴赫猜想（C语言）

哥德巴赫猜想：任一大于2的偶数都可写成两个质数之和。
Charon424·2025-03-21 09:17

Virtual Machine Platform is not enabled. Enable it using the following PowerShell script (in an admi

DockerDesktop安装指南以及Windows下WSL2和Hyper-V相关问题追查-寂寞姜大虎-博客园(cnblogs.com)https://www.cnblogs.com/qfl-blog/
朋也透william·2025-03-21 09:16

风控算法（一）——数据测试

2、如何确定数据产品在风险模型中的潜在价值和适用性的？AUC、IV、相关性、性价比、数据产品背景和领域3、请详细描述你负责的10
月亮月亮要去太阳·2025-03-21 09:15

智见未来：多大模型协同的数据分析新范式

个人主页：一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注1.引言随着大语言模型（LLM）的快速发展，ChatGPT、DeepSeek、Grok等AI模型在数据分析和洞察生成方面展现出巨大潜力。
一ge科研小菜菜·2025-03-21 09:15

如何评估大语言模型生成文本的质量？

目录如何评估大语言模型生成文本的质量？
gs80140·2025-03-21 08:42

Pollinations AI文生图html源码

源码介绍用deepseek辅助制作了一个电脑端文生图小程序，html语言的，接口使用的是Pollinations，上传服务器访问首页即可一次生成4张，提示词最好用英文，点击小图可以预览大图，也可以点击下载按钮直接下载截图预览源码免费获取
酷爱码·2025-03-21 08:42

无矩阵乘法LLM：效率与性能双突破

这种模型在内存使用和延迟方面表现优异，尤其在大规模模型上效率显著提升。例如，13B参数的模型仅需4.19GBGPU内存，延迟低至695.48ms，远优于传统模型。
XianxinMao·2025-03-21 08:42

Adam-mini：深度学习内存效率新突破

在训练十亿参数级别的大语言模型（LLM）时，Adam-mini实现了49.6%的吞吐量提升，并减少了33%的
XianxinMao·2025-03-21 08:42

【机器学习】模型拟合

1、欠拟合1.1现象欠拟合是机器学习和统计建模中的一种常见问题，表现为模型无法充分捕捉数据中的潜在规律和模式。无论是训练数据还是测试数据，模型的预测误差都居高不下。
CH3_CH2_CHO·2025-03-21 08:41

统计领域英语专业词汇补充

应统考研复试：多元统计、回归分析、时间序列三大领域专业词汇翻译以下是多元统计、回归分析和时间序列三大统计领域的常见专业词汇的英汉互译，按类别整理：多元统计（MultivariateStatistics）
月亮月亮要去太阳·2025-03-21 08:11

【人工智能】注意力机制深入理解

文章目录**一、注意力机制的核心思想****二、传统序列模型的局限性****三、Transformer与自注意力机制****1.自注意力机制的数学公式****四、注意力机制的关键改进****1.稀疏注意力
问道飞鱼·2025-03-21 08:09

使用提示词进行信息抽取的实用方法

在大规模语言模型（LLM）中进行信息抽取时，我们不一定需要工具调用功能。通过精心设计的提示词（prompt）可以指导模型输出特定格式的信息，然后对其进行解析以生成结构化数据。
scaFHIO·2025-03-21 08:38

服务器相关的硬件知识

它工作在OSI模型的第二层（链路层），通过电缆或无线信号与网络设备（如交换机、路由器）连接，带有芯片，可插拔。网卡的接口分为电口（如RJ45接口，用于连接网线）和光口（用于连接光模块和光纤）。
猿小喵·2025-03-21 08:07

笔记：代码随想录算法训练营day57：99.岛屿数量 深搜、岛屿数量 广搜、100.岛屿的最大面积

学习资料：代码随想录注：文中含大模型生成内容99.岛屿数量卡码网题目链接（ACM模式）先看深搜方法：找到未标标记过的说明找到一片陆地的或者一片陆地的一个角落，dfs搜索是寻找相连接的陆地其余部分并做好标记
jingjingjing1111·2025-03-21 07:36

正则表达式：编程中的瑞士军刀，如何借助智能工具实现高效开发

最新接入DeepSeek-V3模型，点击下载最新版本InsCodeAIIDE正则表达式：编程中的瑞士军刀，如何借助智能工具实现高效开发正则表达式（RegularExpression，简称regex或regexp
inscode_039·2025-03-21 07:05

对于项目管理过程，如何减少项目返工？

一、返工的五大病根诊断需求模糊症（占比35%）用户需
·2025-03-21 07:59

浏览器 DOM 深度解析：从节点类型到遍历操作的全攻略

一、DOM核心概念与节点类型DOM（文档对象模型）是浏览器提供的核心API之一，用于将HTML文档转换为可操作的对象树结构。
码农的时光故事·2025-03-21 07:01

浏览器工作原理深度解析（阶段一）：从 URL 到页面渲染的完整流程

这一过程大致分为六个关键步骤：网络请求：通过HTTP/HTTPS协议获取页面资源构建DOM树：解析HTML代码生成文档对象模型样式计算：解析CSS规则并应用到对应元素布局渲染：计算元素位置和尺寸生成渲染树合成优化
码农的时光故事·2025-03-21 07:31

JavaScript对象全解析：从宿主到内置，深入理解对象分类

一、JavaScript对象全景图JavaScript对象系统远比表面看起来复杂，我们可以将其分为以下五大类：类别描述示例宿主对象由运行环境提供的对象（如浏览器中的DOM）window、document
码农的时光故事·2025-03-21 07:31

Mac上传本地项目文件夹到远程Github个人仓库的方法及常见报错处理

最近写NER模型的同时学习参悟了一个开源的项目，做了一些Comments改了点分词规则，打算上传到个人Github仓库，上一次本地上传还是用Windows系统，换了Mac发现有一些规则不能用了，好久不用
Uzw·2025-03-21 07:29

Transformer与图神经网络的融合与应用

其中，Transformer模型和图神经网络（GraphNeuralNetworks,GNNs）是两个备受关注的研究方向。Transformer最初应用于自然语言处理领域，通过自注意力机制实现了并行计
AI天才研究院·2025-03-21 07:58

深度学习的颠覆性发展：从卷积神经网络到Transformer

深度学习的发展历程可以分为以下几个阶段：2006年，GeoffreyHinton等人开始研究卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN），这是深度学习的第一个大突破。
AI天才研究院·2025-03-21 07:57

matlab中s-function模块局部变量的应用

实现的过程中，遇到了s-function函数内部局部变量每次进入都会初始化置0的问题，网上查阅资料并结合模型实例，最后通过isempty函数来实现。
0如约而至0·2025-03-21 06:26

【MATLAB】simulink中的S-function

它能够实现对模型中特定部分的精细控制和定制化，以满足
龙泽金·2025-03-21 06:25

深入解析 DeepSeek-R1 模型的显存与内存需求

DeepSeek-R1系列模型涵盖从轻量级到超大规模的多个版本，适用于不同的应用场景。了解各版本在不同量化精度下的显存和内存需求，有助于选择适合自身硬件配置的模型。
gs80140·2025-03-21 06:24

使用 OpenAI Chat 模型进行对话开发的入门指南

技术背景介绍OpenAI的对话模型（ChatOpenAI）为开发者提供了强大的自然语言处理功能，可以实现高度交互的AI应用。
eahba·2025-03-21 06:54

二维数组每列排序

一个4×5的整型二维数组，从键盘输入数据，并对该数组的每一列按从小到大的顺序排列后输出。输入格式:输入4行5列的矩阵，每行第一个数前没有空格，每行的每个数之间各有一个空格。
TXHNY·2025-03-21 06:53

Matlab S-Function模块简谈

1.单个输出形式的m脚本文件如何编写functiony=fcn()y=u;最简单的例子：就是输出等于输入点一下标题栏：gotodiagram就可以回到模型界面；EditData可以修改数据类型2.多个输出形式的
Captain cool290·2025-03-21 06:51

Ai时代初期，人类文明的多纬度演进方向分析

在AI时代初期，文明的演进呈现出多维度、跨领域的突破性特征，结合最新研究进展与实践案例，其深层变革可进一步细化为以下六大维度：一、技术平权与生产要素重构AI技术通过算力跃迁与认知革命重构生产要素。
Ai度·2025-03-21 06:51

2024自学手册——网络安全（黑客技术）

如何成为一名黑客很多朋友在学习安全方面都会半路转行，因为不知如何去学，在这里，我将这个整份答案分为黑客（网络安全）入门必备、黑客（网络安全）职业指南、黑客（网络安全）学习导航三大章节，涉及价值观、方法论
网安CILLE·2025-03-21 06:50

【无标题】

在大语言模型（LLM）进行自回归（autoregressive）文本生成时，每次生成新token，都需要基于过去的上下文重新计算self-attention机制中的Key（K）和值（V）。
gs80140·2025-03-21 06:19

使用LLM自动化生成微电网Simulink模型

使用LLM自动化生成微电网Simulink模型！⚡在构建微电网仿真模型时，我们通常需要手动拖拽模块、设置参数，耗费大量时间。
MC数据局·2025-03-21 06:48

Redis 详解

1.NoSQL的核心概念和应用场景核心概念NoSQL（NotOnlySQL）：一类非关系型数据库的统称，专为处理大规模数据存储而设计特点：高扩展性、高性能、灵活的数据模型、分布式架构CAP理论：一致性(
z小天才b·2025-03-21 06:48

高性能计算:GPU加速与分布式训练

1.背景介绍随着人工智能技术的飞速发展，深度学习模型的规模和复杂度不断提升，对计算能力的需求也越来越高。
AI天才研究院·2025-03-21 06:17

【BERT和GPT的区别】

这种选择不仅塑造了模型的架构特性，更决定了其应用边界与能力上限。以下从语言建模本质、任务适配性、技术约束及后续影响四个维度深入剖析：一、语言建模的本质差异1.BERT的“全知视角”与全
调皮的芋头·2025-03-21 05:17

【Python进阶】Python字典添加元素的两种方法。{附带源码+案例}

引言在Python中，字典（Dictionary）是一种可变的容器模型，且可存储任意类型对象。
「已注销」·2025-03-21 05:16
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