大模型对接

NIO 和 Netty 在 Spring Boot 中的集成与使用

开发者需要自己处理线程模型、资源管理、协议解析等底层细节，代码冗长且容易出错。Netty的改进：Netty对NIO进行了高级封装，提供了更加易用的API和灵活的抽象层，例如：Chan
阿乾之铭·2025-01-22 23:41

Linux 权限体系详解:、777、755、644、600、chmod、chown、chgrp 和 umask；SUID、SGID 和 Sticky Bit；ACL (访问控制列表) 是什么？

1.2本文目标2.Linux权限基础概念2.1权限模型2.2权限类型2.3权限表示法2.3.1字母表示法2.3.2数字表示法2.3.3字母与数字表示法对比2.3.4案例：字母与数字的权限切换3.常见权限分配方法对比表格
小胡说技书·2025-01-22 23:39

探秘ARMv7-M架构：打造高效嵌入式系统指南

架构参考手册及应用指南分享本资源包包含：-**ARMv7-MArchitectureReferenceManual**：这是ARM官方发布的权威文档，全面深入地介绍了ARMv7-M架构的核心概念、指令集、内存模型和编程模型等
嵇影钰·2025-01-22 23:09

“上海慧眼”超高层建筑的稳定之魂

其核心是一个大质量物体，惯性是这个物体作用的的关键。这个物体由配重物和吊索构成，类似巨型复摆。
doubt。·2025-01-22 23:36

ARMv7-M架构参考手册及应用指南

架构参考手册及应用指南分享本资源包包含：-**ARMv7-MArchitectureReferenceManual**：这是ARM官方发布的权威文档，全面深入地介绍了ARMv7-M架构的核心概念、指令集、内存模型和编程模型等
董鉴勃·2025-01-22 22:04

从自然语言到提示词：编程范式的革命

文章将逐步分析自然语言处理和提示词编程的核心概念，讲解算法原理和数学模型，并通过实际案例展示编程范式转变的应用效果。第一部分
AI天才研究院·2025-01-22 22:01

大模型WebUI：Gradio全解11——Chatbot：融合大模型的多模态聊天机器人（5）

大模型WebUI：Gradio全解11——Chatbot：融合大模型的多模态聊天机器人（5）前言本篇摘要11.Chatbot：融合大模型的多模态聊天机器人11.5Chatbot的特殊Events11.5.1
龙焰智能·2025-01-22 22:00

信息流广告预估技术在美团外卖的实践 思维导图-java架构

这个思维导图将涵盖从数据收集、特征工程、模型选择与训练、系统架构设计到性能优化和效果评估的关键领域。
用心去追梦·2025-01-22 22:59

fps游戏服务器架构设计

以下是一个基本的FPS游戏服务器架构设计：客户端-服务器模型：采用客户端-服务器模型，游戏客户端负责呈现游戏画面、获取用户输入、播放音效等，游戏服务器负责处理游戏逻辑、同步玩家状态、检测作弊等。
你一身傲骨怎能输·2025-01-22 22:58

【AI论文】PaSa：一款用于全面学术论文搜索的大型语言模型（LLM）代理

摘要：我们推出了PaSa，这是一款由大型语言模型驱动的高级论文搜索代理。PaSa能够自主做出一系列决策，包括调用搜索工具、阅读论文以及选择相关参考文献，从而最终为复杂的学术查询提供全面且准确的结果。
东临碣石82·2025-01-22 21:27

gradio库的基本使用

它允许你基于预训练模型、函数或任意代码块创建实时演示和部署模型的图形用户界面（GUI）。使用Gradio库，你可以轻松创建Web界面，用于输入数据、调用模型、显示结果，并为用户提供与模型交互的功能。
Echo.....·2025-01-22 21:57

大型语言模型高效预训练策略的比较研究

3.2.1理论基础3.2.2实际实现3.2.3实验结果3.3其他新兴技术3.3.1知识蒸馏3.3.2稀疏训练3.3.3数据增强3.3.4迁移学习4.比较分析4.1性能指标4.2增量训练vs.混合优化4.2.1模型精度
二进制独立开发·2025-01-22 21:27

题目：解码方法（来自leetcode）动态规划----斐波那契模型

解码方法题目动态规划（5步走）状态表示状态转移方程初始化填表顺序返回值代码题目链接题目动态规划（5步走）状态表示dp[i]表示为从下标i之前的的解码数。状态转移方程以i位置为终点，下标为i的位置有两种方式：第一种就是单独解码，第二种就是与前面的一位数合并解码。单独解码有分两种情况：第一种是：当s[i]在[1，9]时可以单独解码，就相当于在dp[i-1]种情况后接上一个单独解码，所以dp[i]=dp
清风逸梦·2025-01-22 21:23

【大模型】ChatGPT 提示词优化进阶操作实战详解

目录一、前言二、ChatGPT提示词几个基本的优化原则2.1明确的提示词2.1.1提示词具体而清晰2.1.1.1操作案例演示2.2确定焦点2.2.1操作案例演示2.3保持提示词的相关性2.3.1什么是相关性2.3.2提示词相关性操作案例一2.3.2提示词相关性操作案例二三、ChatGPT提示词进阶及常用优化策略3.1提示词常用优化策略总结3.2ChatGPT提示词优化操作实战3.2.1身份设定3.
小码农叔叔·2025-01-22 21:51

AI代码生成器赋能跨平台开发：效率提升与未来展望

跨平台开发一直以来都是软件开发领域的一大挑战。开发者们常常面临着效率低下、开发成本高昂以及不同平台适配性差等难题。
·2025-01-22 20:15

AI代码生成器赋能跨平台开发：效率提升与未来展望

跨平台开发一直以来都是软件开发领域的一大挑战。开发者们常常面临着效率低下、开发成本高昂以及不同平台适配性差等难题。
·2025-01-22 20:45

合合信息旗下启信宝获商务部国际贸易经济合作研究院感谢信

2024年，商务部研究院承担了《诚信商业集聚区建设指南》《省际贸易与全国统一大市场研究》及《商务信用建设高质量发展路径研究》等多项重要课题研究工作。
·2025-01-22 20:44

chat4.0国内版下载

chat4.0国内版下载-chatgpt模型以下是一些可能的步骤：访问手机应用商店（如AppStore、GooglePlayStore等），在搜索框中输入“chat4.0国内版”或相关关键词。
西里.中国 | CiiLii.Com·2025-01-22 20:20

在 PyTorch 训练中使用 `tqdm` 显示进度条

在PyTorch训练中使用tqdm显示进度条在深度学习的训练过程中，实时查看训练进度是非常重要的，它可以帮助我们更好地理解训练的效率，并及时调整模型或优化参数。
weixin_48705841·2025-01-22 20:50

【在 PyTorch 中使用 tqdm 显示训练进度条，并解决常见错误TypeError: ‘module‘ object is not callable】

在PyTorch中使用tqdm显示训练进度条，并解决常见错误TypeError:'module'objectisnotcallable在进行深度学习模型训练时，尤其是在处理大规模数据时，实时了解训练过程中的进展是非常重要的
weixin_48705841·2025-01-22 20:50

OpenCompass评测大模型

OpenCompass简介上海人工智能实验室科学家团队于2024.01.30正式发布了大模型开源开放评测体系“司南”(OpenCompass2.0)，用于为大语言模型、多模态模型等提供一站式评测服务。
辣条少年·2025-01-22 20:19

深度学习模型开发文档

深度学习模型开发文档1.简介2.深度学习模型开发流程3.数据准备3.1数据加载3.2数据可视化4.构建卷积神经网络(CNN)5.模型训练5.1定义损失函数和优化器5.2训练过程6.模型评估与优化6.1模型评估
Ares代码行者·2025-01-22 20:47

2024全球十大工程成就：文生视频大模型Sora引领AI时代

2024年，中国工程院院刊《Engineering》公布了备受瞩目的“2024全球十大工程成就”，这不仅是对过去一年工程科技领域杰出贡献的肯定，更标志着全球科技发展进入一个新的阶段。
·2025-01-22 20:08

【论文速读】| 评估并提高大语言模型生成的安全攻击探测器的鲁棒性

基本信息原文标题：EvaluatingandImprovingtheRobustnessofSecurityAttackDetectorsGeneratedbyLLMs原文作者：SamuelePasini,JinhanKim,TommasoAiello,RocíoCabreraLozoya,AntoninoSabetta,PaoloTonella作者单位：UniversitàdellaSvizze
·2025-01-22 20:38

大数据平台Bug Bash大扫除最佳实践

作者：尹伟一、背景随着越来越多的"新人"在日常工作以及大促备战中担当大任，我们发现仅了解自身系统业务已不能满足日常系统开发运维需求。
京东云开发者·2025-01-22 19:42

redis热Key问题

如果某一热点key的请求到服务器主机时，由于请求量特别大，可能会导致主机资源不足，甚至宕机，从而影响正常的服务。
思静鱼·2025-01-22 19:09

Python 最最最使用的动态规划入门教程 + 10道经典例题

不多废话，直接开讲动态规划三大步骤动态规划是一种将问题分解为若干个子问题，并存储这些子问题的解（通常使用数组或矩阵等数据结构），以便在后续计算中重复使用，从而避免了重复计算，提高了算法的效率。
我是阿核·2025-01-22 19:07

Redis 7.0 新特性助力：小红书利用 I/O 多线程模型应对高并发挑战

在当今的互联网环境中，高并发问题一直是众多平台开发者和技术运维人员面临的重大挑战。特别是在像小红书这样的社交电商平台上，用户访问量巨大，数据交互频繁，如何在高并发场景下保持系统的稳定性和高效性，成为了一项至关重要的任务。Redis作为一款轻量级、高性能的键值对存储系统，凭借其独特的特性和不断优化的新版本，成为了小红书应对高并发挑战的得力助手。本文将深入探讨Redis7.0的新特性——I/O多线程模
真想骂*·2025-01-22 19:06

在亚马逊云科技上用AI提示词优化功能写出漂亮提示词（下）

提示工程（PromptEngineering）对各位小伙伴们来说是再熟悉不过了，提示词工程技术是通过编写指令词，指导开发者们调用AI基础模型（FMs）获得期望的响应。
佛州小李哥·2025-01-22 18:05

联邦学习中客户端发送的梯度是vector而不是tensor

在联邦学习中，当本地使用神经网络或深度学习模型时，训练的梯度通常是与模型参数（权重和偏置）相对应的梯度数据。
wzx_Eleven·2025-01-22 18:33

基于C++和ONNX Runtime的YOLOv5目标检测实战

本文将详细介绍如何使用C++结合ONNXRuntime推理引擎来部署YOLOv5模型，实现高效的目标检测。
浪浪山小白兔·2025-01-22 18:01

【论文笔记】AutoML: A survey of the state-of-the-art（下篇）

目录4.ModelGeneration模型生成4.1SearchSpace搜索空间4.1.1Entire-structuredsearchspace基于整个架构的4.1.2Cell-basedsearchspace
pip install USART·2025-01-22 18:31

电子元器件的测量

其中三极管是电流控制元件，用小电流来控制大电流，宏观现象为微观弱信号放大辐值大的信号，也可用作无触点开关。发光二极管引脚长的为正，极短的为负极，内部精品是led的核心部件，它的外表环氧树脂。
weibangwen123·2025-01-22 18:59

C++ 条件变量-生产消费者模型

条件变量是一种线程同步机制,当条件不满足时，相关线程被一直阻塞，直到某种条件出现，这些线程才会被唤醒.C++11的条件变量提供了两个类：condition_variable：只支持与普通mutex搭配，效率更高。condition_variable_any：是一种通用的条件变量，可以与任意mutex搭配（包括用户自定义的锁类型）包含头文件：1.condition_variable类主要成员函数：1
__雨夜星辰__·2025-01-22 18:58

《论文阅读》 用于产生移情反应的迭代联想记忆模型 ACL2024

《论文阅读》用于产生移情反应的迭代联想记忆模型ACL2024前言简介任务定义模型架构EncodingDialogueInformationCapturingAssociatedInformationPredictingEmotionandGeneratingResponse
365JHWZGo·2025-01-22 17:28

基于大模型能力，如何提炼出优质prompt（入门版）

本文原创作者：姚瑞南AI-agent大模型运营专家，先后任职于美团、猎聘等中大厂AI训练专家和智能运营专家岗；多年人工智能行业智能产品运营及大模型落地经验，拥有AI外呼方向国家专利与PMP项目管理证书。
姚瑞南·2025-01-22 17:56

conv2former模型详解及代码复现

模型背景在Conv2Former模型提出之前，视觉识别领域的研究主要集中在两个方向：传统卷积神经网络（ConvNets）新兴的视觉Transformer（ViTs）ConvNets通过堆叠基本模块和采用金字塔结构取得了显著进展
清风AI·2025-01-22 17:26

(2025)修改Unity插件GLTFUtility以解决HDRP项目导入GLB模型法线贴图没有凹凸感问题

原生GLTFUtility插件不支持HDRP渲染管线，导入的GLB模型改为使用HDRP/LitShader时，原本的法线贴图不再显示凹凸感。通过修改插件代码解决此问题。
mYoCaRdiA·2025-01-22 17:55

论文阅读--Qwen2&2.5技术报告

Qwen21引言所有模型都是在超过7trilliontoken（7万亿）的高质量、大规模数据集上预训练的2Tokenizer&Model2.1Tokenizer沿用Qwen（Bai等人，2023a）的做法
__如果·2025-01-22 17:55

大模型GUI系列论文阅读 DAY3续4：《TREE SEARCH FOR LANGUAGE MODEL AGENTS》

摘要自主代理由语言模型（LMs）驱动，已在执行诸如网页自动化等决策任务方面展示出良好前景。
feifeikon·2025-01-22 17:23

几个导致DeepFaceLab训练速度较慢的原因

可能有几个原因导致DeepFaceLab训练速度较慢：复杂度：DeepFaceLab的算法和模型较为复杂，需要处理大量数据和计算复杂的数学运算，这可能导致训练速度较慢。
AlphaFinance·2025-01-22 17:23

一文带你了解QT Model/View框架的设计思想和实现机制

1.2、QTModel/View框架核心思想1.3、Model/View框架工作机制1.4、Model/View框架的类2、Model2.1模型简介2.2、模型索引2.3、数据角色2.4、QStringListModel2.5
dvlinker·2025-01-22 17:53

R语言机器学习算法实战系列（十九）特征选择之Monte Carlo算法（Monte Carlo Feature Selection）

文章目录介绍原理步骤下载数据加载R包导入数据数据预处理数据分割MCFS运行MCFS-ID过程混淆矩阵重要特征的RI最小阈值距离与共同部分收敛特征重要性排序选择重要特征构建特征依赖图提取重要特征基于重要特征构建随机森林模型混淆矩阵评估模型
生信学习者1·2025-01-22 17:21

控制语句、方法、递归算法

实际上，任何软件和程序，小到一个练习，大到一个操作系统，本质上都是由“变量、选择语
盗格拉斯·2025-01-22 16:17

构建企业私有RAG大模型: (可商用)Qwen2.5开源模型vLLM部署及示例

本章将继续探讨开源大模型的部署。在RAG系统的架构中，大模型扮演着至关重要的角色，是整个流程的“最后一环”。知识库的构建、检索，以及知识的排序与整合，都是为了为大模型提供准确、完整的上下文知识。
小敢摘葡萄·2025-01-22 16:17

昇腾910-PyTorch 实现 GoogleNet图像分类

PyTorch实现GoogleNet用于图像分类本实验主要介绍了如何在昇腾上，使用pytorch对经典的GoogleNet模型在公开的CIFAR10数据集进行分类训练的实战讲解。
·2025-01-22 16:34

从大型企业到中小企业：销售易、红圈、励销云CRM的行业应用

本文将对国内三大知名CRM品牌——销售易CRM、红圈CRM和励销云CRM进行深度分析，从品牌介绍和适用企业两个维度进行总结和盘点，帮助企业选择最适合自身需求的CRM解决方案。
·2025-01-22 16:04

极客说｜Phi-4 模型的 4 位量化与 vLLM 高速推理

Phi-4的模型参数量是14B，这使它在推理的时候比较耗费内存。因此如果我们想要在边缘端运行，需要对它进行量化。量化的手段很多，此前也介绍过，
·2025-01-22 16:00

Cursor 收费太贵？3分钟教你接入超低价 DeepSeek-V3，代码质量逼近 Claude 3.5

DeepSeek-V3实在是太便宜了，就跟不要钱似的：每百万输入tokens0.1元(缓存命中)/1元(缓存未命中)，每百万输出tokens2元跟其他模型相比，DeepSeek-V3的性价比非常高，只能用
·2025-01-22 16:59

内附源码｜头部基模企业信赖之选——DMS+Lindorm智能搜索方案

1、智能搜索成为信息消费的趋势近两年，AI大模型的迅速崛起为搜索产品注
·2025-01-22 16:58
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