大模型提示词技术第10页

震撼揭秘！打造吸引招聘者的机器学习作品集终极指南！

一个精心制作的作品集可以让雇主清楚地了解你的技术专长、解决问题的能力以及你对该领域的热情。无论你是初学者还是经验丰富的专业人士，作品集都是你脱颖而出并留下深刻印象的关键。

真智AI·2025-03-10 14:38

GPT-4o 随机性揭秘：可控与不可控的奥秘

毕竟，模型在选择每个token时是从概率分布中进行采样的。但我一直没有意识到，这些概率本身并不是完全确定性的。

真智AI·2025-03-10 14:38

Word2Vec 模型 PyTorch 实现并复现论文中的数据集

详细注解链接：https://www.orzzz.net/directory/codes/Word2Vec/index.html欢迎咨询！

Illusionna.·2025-03-10 14:37

【2025】Cursor深度使用指南｜环境配置与常见问题解决方案

本文配套资料下载cursor永久免费完整资源包1.开发工具特性解析该编程工具整合了先进的智能辅助技术，采用与主流编辑器相似的界面布局。

herobrineAC12·2025-03-10 14:37

DeepSeek：AI赋能黄金投资新机遇

与此同时，AI技术正在为黄金市场注入新的活力，DeepSeek等AI模型凭借其强大的数据分析能力，为投资者提供了全新的市场洞察。DeepSeek解读：黄金上涨的三大驱动力根据DeepSee

金融小师妹·2025-03-10 14:07

大模型好书推荐 -挖到宝了，500页RAG神书几乎把RAG讲得透透的

《基于大模型的RAG应用开发与优化——构建企业级LLM应用》是一本专注于RAG（Retrieval-AugmentedGeneration，检索增强生成）技术应用的书籍。

脱泥不tony·2025-03-10 14:07

大模型系列——Spring AI Advisor 指南

大模型系列——SpringAIAdvisor指南1、概览AI驱动的应用已成为我们的新现实。我们正在广泛实现各种RAG应用和提示API，并使用LLM创建令人印象深刻的项目。

猫猫姐·2025-03-10 14:06

基于信息间隙决策理论的碳捕集电厂调度(Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述基于信息间隙决策理论（IGDT）的碳捕集电厂调度研究综述一、信息间隙决策理论（IGDT）的定义与核心原理二、碳捕集电厂调度的主要研究方向与挑战三、IGDT在碳捕集电厂调度中的模型框架四

砌墙_2301·2025-03-10 14:06

LeetCode Hot100刷题——反转链表（迭代+递归）

示例1：输入：head=[1,2,3,4,5]输出：[5,4,3,2,1]示例2：输入：head=[1,2]输出：[2,1]示例3：输入：head=[]输出：[]提示：链表中节点的数目范围是[0,5000

圈圈编码·2025-03-10 14:06

虚拟路由冗余协议（VRRP）技术详解：原理、应用与配置实践

虚拟路由冗余协议（VirtualRouterRedundancyProtocol，简称VRRP）是局域网高可用的“守护者”，通过虚拟IP和主备切换机制，确保网关设备的冗余性，避免单点故障导致网络中断。从1998年的初版（RFC2338）到支持IPv6的VRRPv3（RFC5798），VRRP以其简单高效的设计，成为企业网络和数据中心的标配协议。一、VRRP概述：局域网的高可用基石1.1VRRP的定

leo·li·2025-03-10 14:36

中级网络工程师面试题参考示例（1）

一、基础理论1.OSI七层模型与TCP/IP四层模型的区别是什么？请举例说明第三层（网络层）和第四层（传输层）的核心协议。

他不爱吃香菜·2025-03-10 14:36

小程序租赁系统弹性架构与分布式部署技术方案解析

用上容器化技术后，服务器资源调配灵活得像智能管家：高峰期自动扩容三倍，闲时又能缩回节能模式，云服务账单

红点聊租赁·2025-03-10 14:35

实用建模技术

1、过程连续赋值1.assign和deassign：该结构目前被认为是很糟糕的编码风格，建议禁用。deassign表示一直保持被赋予的值，直到下一次改变。moduleedge_dff(inputwired,inputwireclk,inputwirerst,outputregq,outputregqbar);always@(posedgeclk)beginq=d;qbar=~d;endalways

一条九漏鱼·2025-03-10 14:35

Spark-TTS：基于大模型的文本语音合成工具

GitHub：https://github.com/SparkAudio/Spark-TTSSpark-TTS是一个先进的文本到语音系统，它利用大型语言模型（LLM）的强大功能进行高度准确和自然的语音合成

CITY_OF_MO_GY·2025-03-10 13:35

实人认证人像三要素API：构建安全可信的数字身份验证

而人像三要素API，作为实人认证的核心技术之一，凭借其高效、精准的优势，在金融、政务、电商等领域得到广泛应用。人像三要素API简介人像三要素API，是指输入姓名、身份

·2025-03-10 13:17

AI浪潮下的数据保卫战：SSL证书为何成为企业刚需？

随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，数据已成为企业最核心的资产之一。无论是训练AI模型、优化算法，还是提供个性化服务，数据的安全性和隐私保护都至关重要。

·2025-03-10 13:16

代码托管平台深度解析：Gitee如何赋能本土开发团队

在数字化进程加速的今天，代码托管平台不仅是技术协作的工具，更是团队效率与安全的核心保障。Gitee作为国内技术生态的标杆产品，凭借其本地化适配能力与全流程工具链，成为开发者的强力后盾。

·2025-03-10 13:16

Windows Defender SmartScreen 已阻止启动个未识别的应用

对于软件开发者来说，您开发的软件在被下载时，出现“WindowsDefenderSmartScreen已阻止启动个未识别的应用，运行此应用可能会导致您的电脑面临风险”提示，可能会导致下载量下降，软件不被信任

·2025-03-10 13:46

“面面俱到”！人脸活体检测让应用告别假面攻击

随着人脸识别技术在金融、医疗等多个领域的加速落地，网络安全、信息泄露等问题愈为突出，用户对应用稳定性和安全性的要求也更为严格。

·2025-03-10 13:45

访问网站显示不安全怎么办？

当您在访问网站时遇到浏览器提示“不安全”的警告，这通常意味着该网站的安全连接存在问题。这种警告可能出现在多种情况下，比如网站使用的是HTTP而非HTTPS协议、SSL证书过期或配置不当等。

·2025-03-10 13:45

StarUML~时序图效果

01时序图基本操作对象间调用:Object1Object2对象自调用:Object302表达条件结构与循环结构左侧1：条件结构左侧2：循环结构03时序图操作分组（顺序，循环等）一组相关的顺序操作，关键词seq

Johhny Rade·2025-03-10 13:03

Unity Job系统详解原理和基础应用处理大量物体位置

通过双缓冲技术实现无锁并行计算，适用于需要高性能批量处理Transform的场景。

废嘉在线抓狂.·2025-03-10 13:03

[C/C++]滑动窗口专题/最小覆盖子串/字符串排列/找到字符串中所有字母异位词/无重复字符的最长子串/串联所有单词的子串

1、框架2、LeetCode76：最小覆盖子串3、LeetCode567：字符串排列4、LeetCode438：找到字符串中所有字母异位词5、LeetCode3：无重复字符的最长子串6、LeetCode30

消失男孩·2025-03-10 13:02

大模型时代，为什么模型都是多少B？

大模型时代，为什么模型都是多少B？前言在当今这个被大模型技术重塑的时代，无论是在科技新闻的报道中，还是专业技术论坛的讨论里，我们常常会看到诸如“某模型是70B”“13B模型表现出色”这样的表述。

·2025-03-10 13:14

a16z：一文梳理 7 种代币分类，如何区分网络代币与公司支持代币？

作者：Techub精选编译撰文：MilesJennings、ScottDukeKominers和EddyLazzarin，a16z编译：Glendon，TechubNews随着基于代币的网络模型的活动日益活跃和创新

·2025-03-10 13:43

【2025软考高级架构师】重点笔记部分——3、系统规划、分析与设计

目录一.系统规划1.1项目的提出与选择1.2可行性研究与效益分析1.3方案的制订和改进1.4新旧系统分析和比较二.系统分析与设计2.1定义问题与归结模型2.2需求2.2.1需求工程2.2.2需求分析2.3

Richard Chijq·2025-03-10 13:02

【人工智能】随机森林的智慧：集成学习的理论与实践

随机森林（RandomForest）是一种强大的集成学习算法，通过构建多棵决策树并结合投票或平均预测提升模型性能。

蒙娜丽宁·2025-03-10 13:32

Gin学习笔记

update_userpost/delete_userRESTfulAPIget/user获取post/user新建put/user更新patch/user更新部分delete/user删除REST与技术无关

江小年·2025-03-10 13:01

大模型——Spring Boot 整合 Spring AI 实现项目接入ChatGPT

大模型——SpringBoot整合SpringAI实现项目接入ChatGPT随着人工智能技术的快速发展，越来越多的应用程序开始集成人工智能功能，以提供更智能、更个性化的体验。

不二人生·2025-03-10 13:31

MongoDB 集群模式简单了解

1.MongoDB的三大集群模式MongoDB主要提供以下三种集群模式，每种模式都有其独特的应用场景和优势：副本集（ReplicaSet）——高可用性与数

黑风风·2025-03-10 13:00

深度学习在SSVEP信号分类中的应用分析

目录前言1.SSVEP信号分类的处理流程2.模型输入和数据预处理3.模型结构设计3.1卷积神经网络（CNN）3.2长短期记忆网络（LSTM）4.训练方法与激活函数5.性能评估与挑战6.未来方向前言随着脑机接口

自由的晚风·2025-03-10 12:00

如何使用staruml创建时序图

说明：staruml版本：5.0.2.15701、打开staruml2、添加模型，右键Untitled=>add=>model=>取名myuml(可以随意取)3、添加图表，右键myuml=>AddDiagram

forjav·2025-03-10 12:59

UML面向对象建模与设计——笔记（二）

UML面向对象建模与设计（第二版）笔记——第二部分：分析与设计开发过程1系统构思2分析3系统设计4类设计5实现6测试7培训8部署9开发生命周期系统构思1阐释概念2准备问题陈述系统分析1领域分析1创建领域类模型

忧愁的awe·2025-03-10 12:59

大语言模型引擎全解析：Transformers、vLLM、Llama.cpp等，最佳选择全攻略！

近年来，大语言模型（LLMs）如GPT、LLaMA、BERT等已经成为人工智能领域的核心驱动力。然而，如何高效地运行和优化这些模型，成为了开发者和研究者面临的重要挑战。

大模型入门教程·2025-03-10 12:29

专题二——滑动窗口

目录一长度最小的子数组二无重复字符的最长字符串三最大连续1的个数Ⅲ四将x减到0的最小操作数五水果成篮六找到字符串中所有字母异位词七串联所有单词的子串八最小覆盖子串原理：定义两个指针(下标)来维护所指向的区间始终是符合题目要求

有时间要学习·2025-03-10 12:28

k-Shape：高效准确的聚类方法

聚类是最流行的数据挖掘方法之一，不仅因为它的探索性，而且作为其他技术的预处理步骤或子程序。常用的有-means聚类算法。本文介绍了一种新的时间序列聚类算法k-Shape。

优化算法侠Swarm-Opti·2025-03-10 12:26

spring核心：IOC和AOP详解

引言Spring是众多开源java项⽬中的⼀员，基于分层的javaEE应⽤⼀站式轻量级开源框架，目的是简化企业应用程序的开发，主要核⼼是IOC（控制反转/依赖注⼊）与AOP（⾯向切⾯）两⼤技术，实现项⽬

sc重新启程·2025-03-10 12:25

数据分析面试全攻略：业务分析能力篇

本篇将从指标设计、异常分析、用户增长三大模块，解析业务分析能力提升路径。

代码CC·2025-03-10 12:25

计算机网络之应用层（FTP）

二、FTP的工作原理FTP的工作原理基于客户端-服务器模型，主要通过以下步骤实现文件的传输和管理：1、建立控制连接：客户端首先通过TCP协议连接到FTP服务器的21端口，建立起控制连接。这个连接用于传

DKPT·2025-03-10 11:55

基于文本特征的微博谣言检测

因此，自动化的谣言检测技术变得尤为重要。本文将介绍如何基于文本特征，使用深度学习模型（如LSTM、CNN）和传统机器学习模型（如SVM）来实现微博谣言检测，并对这些模型的性能进行比较。

机器懒得学习·2025-03-10 11:24

doris：分析 S3/HDFS 上的文件

向阳1218·2025-03-10 11:24

R语言对高频交易订单流进行建模分析 4

一、实验介绍--订单流模型拟合1.1实验知识点指数核hawkes过程拟合正反馈强度分析订单量影响分析1.2实验环境R3.4.1Rstudio二、订单流模型拟合在上节中我们对订单流数据做了一些统计分析，对交易的一些特征有了一些粗浅的理解

oxuzhenyi·2025-03-10 11:54

Pika 技术浅析（二）：文本编码

这些向量需要捕捉文本的语义信息和语法结构，以便在后续的视频生成过程中，模型能够根据这些向量生成与文本描述高度匹配的视频内容。1.2Tr

爱研究的小牛·2025-03-10 11:23

SQL Server 性能优化最佳实践

本文将深入剖析SQLServer性能优化的关键技术，从诊断工具使用到实战调优策略，提供一套完整的优化闭环方案。一、性能分析：定位瓶颈的科学方法1.1内置监控工具实战1

Morris只会敲命令·2025-03-10 11:23

代码托管平台的选择：Gitee的本土化优势与高效开发实践

简洁的中文界面与本地化技术支持，进一步优化了用户体验，尤其适合国内开发团

kuaile0906·2025-03-10 11:23

快瞳通用文档解析技术是怎样赋能下游各类大语言模型任务？

、为什么不直接用大模型去解析文档？在文档、票据结构化识别这个赛道上，大语言模型存在天然的局限性：1.结构化数据生成效率低大模型在处理表格、公式等结构化内容时，需消耗大量计算资源，生成速度慢且成本高昂。

深圳市快瞳科技有限公司·2025-03-10 11:22

基于机器学习的恶意软件检测系统的详细设计与实现

我们将实现一个通过机器学习模型分析恶意软件特征来检测文件是否为恶意软件的系统。总体思路数据准备：选择现有的恶意软件数据集（如Kaggle的恶意软件数据集）或构造模拟数据集。

源码空间站11·2025-03-10 11:22

MATLAB控制函数测试要点剖析

一、功能准确性检验基础功能核验针对常用控制函数，像用于传递函数建模的tf、构建状态空间模型的ss，以及开展阶跃响应分析的step等，必须确认其能精准执行基础操作。

蚂蚁质量·2025-03-10 11:52

TCP服务端、客户端模型

Socket的基本概念Socket，中文常称为“套接字”，是计算机网络中应用程序之间进行通信的一种方式。在网络通信中，Socket提供了端对端的通信接口，使得不同主机上的应用程序可以相互通信。Socket通常分为两类：流式套接字（SOCK_STREAM）和数据报套接字（SOCK_DGRAM），其中流式套接字基于TCP协议，而数据报套接字则基于UDP协议。下面我们将详细解释基于TCP的流式套接字（即

凌晨四点起，海棠花未眠·2025-03-10 11:51

《外包程序员的转行突围：从C++开发到未来之路》

我是某外包公司的C++开发工程师，从业3年多，经历过996的疲惫、技术栈迭代的焦虑，马上面临行业对“大龄程序员”的隐性淘汰规则。

挣扎与觉醒中的技术人·2025-03-10 11:51

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