大模型实操第3页

多平台 + 多模型 + 可扩展：轻松打造你的 All-in-One AI 聊天机器人

文章目录介绍开发环境打造你的专属AI聊天机器人✨项目亮点获取/使用⚓️相关链接⚓️介绍最近想搞一个能同时在多个平台和不同的大模型对话的工具，最好还能自己扩展功能。

xiaoqiangclub·2025-03-10 09:05

C语言的函数

也可以是空值一般形式如下:(){语句序列;return[()];}数据类型:是整个函数的返回值类型return语句中表达式的值要和函数的数据类型一致,如无返回值应写为void形式参数说明是逗号",分隔的多个变量的说明形式大括弧对语句序列

嵌入式云599·2025-03-10 09:35

RoPE——Transformer 的旋转位置编码

在自然语言处理领域，Transformer是现代深度学习模型的基础，而位置编码（PositionEmbedding）则是Transformer处理序列数据的关键模块之一。

机智的小神仙儿·2025-03-10 09:34

物联网中如何解决网络复杂性的问题

物联网（IoT）中的网络复杂性问题是物联网系统设计和运维中的一大挑战。网络复杂性可能源于多种因素，包括设备数量庞大、通信协议多样、网络拓扑复杂、数据流量巨大、安全性和隐私保护需求高等。

小赖同学啊·2025-03-10 09:03

Pytorch的一小步，昇腾芯片的一大步

Pytorch的一小步，昇腾芯片的一大步相信在AI圈的人多多少少都看到了最近的信息：PyTorch最新2.1版本宣布支持华为昇腾芯片！1、发生了什么事儿？

BRUCE_WUANG·2025-03-10 09:32

利用图数据库构建问答应用指南

⚠️安全提示⚠️构建基于图数据库的问答系统需要执行模型生成的图查询。这其中存在固有风险。确保数据库连接权限范围尽可能地缩小以满足链/代理的需求。这将减轻但不会消除构建模型驱动系统的风险。

scaFHIO·2025-03-10 09:01

Deepseek-R1性能指标

Pass@1)4.MATH-500(Pass@1)5.MMLU(Pass@1)6.SWE-benchVerified(Resolved)Figure基准测试任务1.AIME2024(Pass@1)主要衡量模型在数学竞赛题目上的解题能力

ZHOU_CAMP·2025-03-10 08:31

Process-based Self-Rewarding Language Models 论文简介

基于过程的自奖励语言模型：LLM优化的新范式引言大型语言模型（LLM）在多种任务中展现出了强大的能力，尤其是在使用人工标注的偏好数据进行训练时。

ZHOU_CAMP·2025-03-10 08:31

4个 Vue 路由实现的过程

大家好，我是大澈！一个喜欢结交朋友、喜欢编程技术和科技前沿的老程序员‍，关注我，科技未来或许我能帮到你！Vue路由相信朋友们用的都很熟了，但是你知道Vue路由是如何实现的吗？

程序员大澈·2025-03-10 08:30

每天五分钟深度学习pytorch：基于Pytorch搭建ResNet模型的残差块

残差块我们分析一下这个残差块，x经过两个卷积层得到F(x)，然后F(x)+x作为残差块的输出，此时就有一个问题，这个问题就是F(x)+x的维度问题，如果图片数据经过两个卷积层之后F(x)变小（height和weight变小）或者通道数发生了变化，那么此时F(x)是没有办法和x相加的，当然我们可以学习前面的GoogLeNet的方式，也就是说卷积之后的F(x)和x一样，大小不变，或者对x变道和F(x)

每天五分钟玩转人工智能·2025-03-10 08:59

实战1. 利用Pytorch解决 CIFAR 数据集中的图像分类为 10 类的问题

实战1.利用Pytorch解决CIFAR数据集中的图像分类为10类的问题加载数据建立模型模型训练测试评估你的任务是建立一个用于CIFAR图像分类的神经网络，并实现分类质量>0.5。

啥都鼓捣的小yao·2025-03-10 08:57

信号处理应用：控制系统中的信号处理_（2）.控制系统的数学建模

数学模型可以描述系统的动态行为，帮助我们理解和预测系统的响应。本节将详细介绍控制系统的数学建模方法，包括传递函数、状态空间模型和频域分析。

kkchenkx·2025-03-10 08:57

分子动力学仿真软件：GROMACS_（12）.并行计算与性能优化

在分子动力学仿真中，系统的规模往往非常大，涉及数百万甚至数十亿个原子的相互作用。因此，并行计算是提高仿真效率的关键技术之一。

kkchenjj·2025-03-10 08:54

物理层与数据链路层：网络通信的基石

引言在上一篇中，我们介绍了计算机网络的基础概念和OSI模型的整体结构。今天，我们将深入探讨OSI模型的最底层——物理层和数据链路层。这两层是网络通信的基础，它们直接负责数据的物理传输和帧的封装与传输。

Evaporator Core·2025-03-10 07:52

[arxiv论文解读]LlamaFactory：100+语言模型统一高效微调

该文档是一篇关于LLAMAFACTORY的学术论文，这是一个用于高效微调大型语言模型（LLMs）的统一框架。

强化学习曾小健·2025-03-10 07:22

基于PyTorch的深度学习5——神经网络工具箱

2)模型：层构成的网络。3)损失函数：参数学习的目标函

Wis4e·2025-03-10 07:49

python可應用在金融分析的那一個方面，如何部署在linux server上面。

**數據處理與分析**-使用**Pandas**和**NumPy**等庫來處理和分析大規模數據集，進行清理、轉換和統計運算。-舉例：處理歷史市場數據，分析價格趨勢、交易量等。###2.

蠟筆小新工程師·2025-03-10 07:48

Prompt Engineering 指南

但是大预言模型（LLM）的作用不仅于此，使用它构建业务系统或者给业务系统赋能的能力现阶段还未完全开发出来，我相信在不久之后，尤其是国产LLM成熟、相关监管法规落实之后，

陈小龙丶呐喊·2025-03-10 06:16

商品繁杂链接超级多如何选购与避坑

2.价格差异大，参考官网价格，

suirosu·2025-03-10 06:45

开源模型应用落地-Qwen2.5-7B-Instruct与vllm实现推理加速的正确姿势-Docker-OpenResty（三）

一、前言目前，大语言模型已升级至Qwen2.5版本。无论是语言模型还是多模态模型，均在大规模多语言和多模态数据上进行预训练，并通过高质量数据进行后期微调以贴近人类偏好。

开源技术探险家·2025-03-10 06:43

支持向量机——SVM

支持向量机支持向量机是一种经典的二分类模型，基本模型定义为特征空间中的最大间隔的线性分类器，其学习的优化目标便是间隔最大化，因此，支持向量机本身可以转换一个凸二次规划求解问题。

big_matster·2025-03-10 06:42

【OpenAI官方课程】第一课：GPT-Prompt 的构建原则指南

本课程将教您如何通过OpenAIAPI有效地利用大型语言模型（LLM）来创建强大的应用程序。

euffylee·2025-03-10 06:12

LangChain大模型应用开发：消息管理与聊天历史存储

而聊天历史存储则赋予模型“记忆”，多轮对话时能参考过往记录，理解意图更精准，回复更连贯。二者相辅相成，为构建智能对话应用筑牢基础。希望大家能通过我本次的分享，对它们有更清晰的认知。消息存储在内存

老赵爱学习·2025-03-10 06:41

MR30分布式IO携手PLC实现手工作业产线自动化升级

痛点分析目前手工作业产线存在工人劳动强度大、生产效率受人为因素影响波动明显、产品质量一致性难以保证等问题。例如，在产品组装环节，不同工

明达技术·2025-03-10 06:40

风电企业如何实现零停机巡检？这份智能方案请收好

当前，我国是毫无疑问的全球风电第一大国。2月24日，《2024年中国风电吊装容量统计简报》发布，全国新增风电吊装容量达8699万千瓦，同比增长9.6%，陆上风电占比超93%。

8K超高清·2025-03-10 06:09

世界超高清大会发布重大技术成果：博冠自主创新推动8K摄像机攻关

自2018年创办以来，大会已成功举办四届，成为全球超高清视频产业领域规模大、规格高、影响力强、带动性广的年度盛会。

8K超高清·2025-03-10 05:39

Java直通车系列15【Spring MVC】（ModelAndView 使用）

：使用ModelAndView处理列表数据示例3：使用ModelAndView处理异常情况1.ModelAndView概述在SpringMVC中，ModelAndView是一个非常重要的类，它用于封装模型数据和视图信息

浪九天·2025-03-10 05:08

量子位招聘 | DeepSeek帮我们改的招聘启事

如果你与我们志同道合，对AI大模型、具身智能、终端硬件、AI新媒体编辑感兴趣，我们正在招聘这些领域的原创作者。以下岗位均为全职，工作地点：北京中关村。

·2025-03-10 05:37

物联网通过数字孪生技术实现设备状态的实时仿真和优化

数字孪生（DigitalTwin）是一种通过虚拟模型实时映射和仿真物理设备状态的技术。它结合了物联网（IoT）、大数据、人工智能（AI）和仿真技术，能够实现对设备状态的实时监控、预测和优化。

小赖同学啊·2025-03-10 05:36

【vLLM 教程】使用 TPU 安装

vLLM是一款专为大语言模型推理加速而设计的框架，实现了KV缓存内存几乎零浪费，解决了内存管理瓶颈问题。

·2025-03-10 05:07

使用LangChain实现最新NLP研究成果

技术背景介绍LangChain作为一个强大且灵活的开源工具，旨在简化大语言模型（LLMs）的开发与应用。通过对最新研究的集成，

eahba·2025-03-10 05:33

python openai 关于会话管理问题（一）

一旦消息的大小超过了模型的上下文窗口，线程将尝试聪明地截断消息，然后再完全删除它认为最不重要的消息。

哦里哦里哦里给·2025-03-10 05:03

Mac配置多个Git服务器仓库免密登陆

文章目录一、说明一、创建多个SSH公私钥对二、配置SSH代理验证1.GitHub参考2.实操记录三、将公钥复制到Git服务器四、测试五、其他一、说明GitHubSSH生成公私钥对，将公钥添加到Github

码上富贵·2025-03-10 05:32

异步 vs 同步：深入理解高并发系统的核心设计抉择

在一次电商大促中，某平台的订单接口因同步阻塞导致超时率飙升，最终引发雪崩。而另一平台通过异步化改造，轻松扛住每秒10万订单。同步与异步的抉择，直接决定了系统的生死线。

以恒1·2025-03-10 05:02

Python使用OpenAI的API（附大模型资源）

提供了一系列不同能力级别的模型，适用于不同任务的，并且能够微调自己的自定义模型。

闯江湖50年·2025-03-10 05:02

领域驱动设计（DDD）与CQRS架构实践：Eric Evans DDDSample项目深入分析

该项目通过将复杂业务逻辑映射为领域模型，展示了DDD在实际软件开发中的应用。项目还融合了命令查询职责分离（CQRS）架构和领域特定语言（DSL），并采用Java语言实现，以提升软件性能和可维护性。

红钻头机·2025-03-10 04:31

如何高效使用LangChain实现复杂任务：全面功能指南

LangChain是一个强大的工具集，它为开发基于大语言模型(LLM)的应用提供了丰富的组件和功能支持。

shuoac·2025-03-10 04:00

什么是MCP协议？AI Agent时代如何选择MCP协议？

摘要在人工智能（AI）迅猛发展的今天，如何让大型语言模型（LLM）充分利用外部数据和工具已成为关键问题。

猫头虎·2025-03-10 04:29

构建一个完整的视觉Transformer（ViT）图像分类模型 VIT （vision transformer）图像分类

构建一个完整的视觉Transformer（ViT）图像分类模型VIT（visiontransformer）图像分类根据提供的截图内容，我们可以看到一个名为VitNet的视觉Transformer（VisionTransformer

Jackie_AI·2025-03-10 04:29

使用LangChain构建大语言模型(LLM)应用程序: 基础入门

使用LangChain构建大语言模型(LLM)应用程序:基础入门在这个教程中，我们将了解如何使用LangChain快速上手并构建一个基本的大语言模型(LLM)应用。

bavDHAUO·2025-03-10 04:57

【Transformer优化】Transformer的局限在哪？

本文将深入探讨在复杂度之外被忽视的五大核心缺陷，并试图在数学维度揭示其本质。

T-I-M·2025-03-10 04:26

0基础认识C语言（理论+实操 2）

小伙伴们大家好，今天也要撸起袖子加油干！万事开头难，越学到后面越轻松~话不多说，开始正题~前提回顾：接上次博客，我们学到了转义字符，最后留下两个转义字符不知道大家有没有动手尝试了一遍，在这里给大家演示一遍\ddd表示1~3个八进制的数字\xdd表示2个十六进制的数字#includeintmain(){printf("%c",'\123');/*这里由于是八进制\123输出的结果应该为83所对应的A

Re.不晚·2025-03-10 04:55

PTA编程题：个位数统计

输出的格式是数字:次数，并且按数字从小到大的顺序输出。分析问题：由于输入的数字最多有1000位，且数字范围从0到9，所以我们只需要

凭君语未可·2025-03-10 04:54

数据库二三事（13）

故障管理四大类故障：事务内部故障，系统故障，介质故障，计算机病毒故障事物内部：分为预期与非预期故障，需要强制回滚事物恢复状态，自动完成且透明系统故障：软故障，因为软件意外导致非正常终止，影响所有事物，导致易失性存储器内容丢失

一只鱼玉玉·2025-03-10 04:54

开放充电点协议（OCPP）技术解析：架构演进与通信机制 - 慧知开源充电桩平台

本文将从协议演进、消息模型、通信机制及安全性设计四个维度，深入探讨OCPP的技术细节。1.OCPP协议版本演进与技术特性对比OCPP协议历经多个版

文慧的科技江湖·2025-03-10 04:24

Windows下的PaddleOCR本地部署

anaconda（网上教程很多很详细）2.创建环境3.激活环境并在该环境下安装PaddlePaddle框架4.下载requirments.txt中的库（二）PaddleOCR安装【非重点】二、在自己的数据集上训练模型

wangkun_cl·2025-03-10 03:22

YOLOv7-Tiny：轻量化实时目标检测的革新实践

一、模型定位与核心优势YOLOv7-Tiny作为YOLOv7系列的轻量级版本，专为边缘计算设备和实时检测场景设计。

追寻向上·2025-03-10 03:21

PyScript 与 JavaScript

脚本近年来，Python的使用大

Q shen·2025-03-10 03:51

Ollama Modelfile详解及验证

Modelfile2.2查看Modelfile2.2.1llama3.2Modelfile2.2.2Deepseek-r1:1.5bModelfile3指令3.1FROM(Required)3.1.1从现有模型构建

Karl_zhujt·2025-03-10 03:50

Ollama Template 详解

文章目录OllamaTemplate详解1基本模板结构1.1示例2为模型添加模板3变量4提示和最佳实践5示例5.1示例消息5.1.1ChatML5.2示例工具5.2.1Mistral5.3示例：中间填充