大模型落地

麦萌短剧技术解构《我跑江湖那些年》：从“仇恨驱动型算法”到“多方安全计算的自我救赎”

《我跑江湖那些年》以慕青青的复仇与蜕变为主线，展现了分布式系统中的信任崩塌与对抗性博弈的模型优化。本文将从机器学习视角拆解这场“江湖算法”的技术隐喻，探讨如何在数据污染的困境中实现参数净化。
短剧萌·2025-03-18 08:45

用于AI-CV项目标注的星标模型

功能：生成星标图形项，并在目标点上将底图颜色反色显示，当定位和拖动后输出底图在标记点的像素值。输入和输出使用信号槽机制。代码：importmathimportsysfromPySide6.QtCoreimportQPointF,QObject,QRectF,SignalfromPySide6.QtGuiimportQBrush,QPixmap,QColor,QPenfromPySide6.QtWi
深蓝海拓·2025-03-18 07:12

PyTorch 生态概览：为什么选择动态计算图框架？

其核心优势体现在：动态灵活性：代码即模型，支持即时调试Python原生支持：无缝衔接Python生态高效的GPU加速：通过CUDA实现透明的硬件加速活跃的社区生态：GitHub贡献者超1.8万人，日均更新
小诸葛IT课堂·2025-03-18 07:12

3.0 二分查找算法：二分查找算法简介

二分查找算法简介一、算法定义二、算法原理三、示例分析四、C++实现五、关键注意事项六、适用场景与局限性七、二分查找的三大模板1.朴素的二分模板2.查找左边界的二分模板3.查找右边界的二分模板4.关键对比与总结一
熊峰峰·2025-03-18 07:09

学习pytorch

学习计划概览学习周期：8周（每周约4-5小时）目标：掌握PyTorch基础，能够实现简单的深度学习模型。第1周：基础知识目标：了解深度学习的基础知识，掌握Python和NumPy基础。
阿什么名字不会重复呢·2025-03-18 07:08

数据挖掘中的数据预处理：填充与主成分分析

现实世界中的数据通常是不完整的，包含噪声、缺失值或异常值，因此在进行模型训练或分析前，我们需要对数据进行清理和转换。
阿什么名字不会重复呢·2025-03-18 07:08

揭秘MANUS ：多代理架构如何碾压竞争对手，人类必读的深度剖析

以下是其与亚信科技AISWareMaaS平台及DeepSeek的架构对比：架构层级ManusDeepSeekAISWareMaaS核心模块规划代理（任务拆解）、执行代理（工具调用）、验证代理（结果审查）单一大语言模型
爱吃青菜的大力水手·2025-03-18 07:37

AcWing 3533：查找第K小数 ← STL map

注意，相同大小算一样大，如213452中，第三小的数为3。【输入格式】第一行包含整数n。第二行包含n个整数，表示数组中元素。第三行包含整数k。【输出格式】输出第k小的整数。数据保证有解。
hnjzsyjyj·2025-03-18 07:07

四大升级！助力首个 AI 原生开源操作系统 openEuler 24.03 LTS 正式发布

经过两年的准备，三个创新版本的积累，凝聚全球创新开发力量的openEuler24.03LTS正式发布。在整个开发过程中，国内外十多家芯片厂商，二十多家操作系统厂商，一百多家行业头部软件供应商启动原生开发，两年内共有5136名社区开发者参与到了版本的开发工作中。作为里程碑式的版本，openEuler社区也和行业内的其它社区一起定义了内核等组件的版本基线。汇聚了产业链上下游软硬件厂商技术共识的open
AI科技大本营·2025-03-18 07:07

作为普通程序员，我们该如何学习大模型（LLM），学习路线和知识体系

前言原谅我的后知后觉，才开始从头写，我是已经上了一阶段大模型的课，也搜集了些资料，并自己做了小部分实践，回过头来，才想开始整理些文章。起初，大家都在写，都在发，我那会在焦虑。
和老莫一起学AI·2025-03-18 07:04

零基础入门AI：一键本地运行各种开源大语言模型 - Ollama

Ollama是一个可以在本地部署和管理开源大语言模型的框架，由于它极大的简化了开源大语言模型的安装和配置细节，一经推出就广受好评，目前已在github上获得了46kstar。
和老莫一起学AI·2025-03-18 07:04

Web安全攻防入门教程——hvv行动详解

一、Web安全基础Web应用安全的三大核心目标（CIA三原则）机密性(Confidentialit
白帽子黑客罗哥·2025-03-18 06:34

前端（vue)学习笔记（CLASS 4）：组件组成部分与通信

1、组件的三大组成部分（结构/样式/逻辑）注意点：1、结构只能有一个根元素2、全局样式（默认），影响所有组件；局部样式，scoped下样式，只作用于当前组件3、el根实例独有，data是一个函数，其他配置项一致样式注意点
肥肠可耐的西西公主·2025-03-18 06:04

随机过程的基本概念机有限维分布的数字特征

今天，咱们就一起来深入探究随机过程的基本概念以及有限维分布的数字特征，说不定能为你打开一扇新的知识大门哦一、随机过程的基本概念（一）定义大揭秘随机过程，简单来说，就是一族依赖于某个参数（通常是时间参数ttt
C_VuI·2025-03-18 06:03

Web安全攻防入门教程——hvv行动详解

一、Web安全基础Web应用安全的三大核心目标（CIA三原则）机密性(Confidentialit
白帽子黑客罗哥·2025-03-18 06:33

前端学习路线：从零基础到初级工程师的完整指南（2025最新版）

一、基础筑基阶段（4-6周）三大核心基石HTML5语义化标签（）表单验证与多媒体支持SEO基础与无障碍访问CSS3Flex/Grid布局（重点掌握）动画与过渡（@keyframes+transition
超浪的晨·2025-03-18 06:02

大数据开发之Kubernetes篇----安装部署Kubernetes&dashboard

Kubernetes简介由于公司有需要，需要将外后的服务外加Tensorflow模型部署加训练全部集成到k8s上，所以特意记录下这次简单部署的过程。
豆豆总·2025-03-18 06:02

从零学习大模型（六）-----LoRA（上）

LoRA简介LoRA（Low-RankAdaptation）是一种参数高效的微调技术，旨在降低微调大规模预训练模型的存储和计算成本。
懒惰才能让科技进步·2025-03-18 06:01

deepseek接入的GIS地图应用，真的好用！还得是大厂

最近deepseek火的一塌糊涂，各个行业，系统等都宣布接入deepseek大模型。测绘地理信息、GIS行业也不例外，也看到了几个宣布系统接入了deepseek大模型。
GIS思维·2025-03-18 06:59

手机租赁平台开发核心技术解析

有趣的是，这套系统甚至能通过用户刷短视频的停留时长，推演出潜在的履约意愿——当然，这得归功于那些在后台疯狂运算的智能风控模型。就像在游乐场租
红点聊租赁·2025-03-18 06:29

在LORA训练中，LORA模型的矩阵的行列是多少

在LORA训练中，LORA模型的矩阵的行列是多少:Wnew=W+αrBAW_{new}=W+\frac{\alpha}{r}BA
ZhangJiQun&MXP·2025-03-18 05:56

prompt 工程整理（未完、持续更新）

提示工程（PromptEngineering）关注提示词开发和优化，帮助用户将大语言模型（LargeLang
clvsit·2025-03-18 05:55

Cloud Ace 宣布成为 Langfuse 亚太地区首个代理商，提供 LLM 全链路解决方案

通过此次合作，CloudAce将充分发挥Langfuse的先进技术能力与行业专业知识，为企业级客户提供覆盖LLM（大语言模型）应用开发与运营维护的完整解决方案。
·2025-03-18 05:40

LLaVA-Mini用一个视觉Token革新多模态大模型

往期Agent文章参考：Owl小白教程一键启动Manus开源|Owl最新版小白教程，一键启动，五大更新Owl技术解析：Manus开源复刻框架OWL，测评和使用教程来了！
SGG_CV·2025-03-18 05:18

【Agent】OpenManus-Flow组件详细分析

Flow组件的核心是基于计划的执行模型，它将任务分解为一系列步骤，然后逐步执行这些步骤，直到任务完成。
非晓为骁·2025-03-18 05:18

DeepSeek-R1 本地部署成本不同方案大对比，成本优化建议也一并奉上！你能部署的起吗？

关于DeepSeek-R1本地部署的成本信息，费用范围因部署方案和硬件配置差异较大，具体可分为以下三类情况：一、企业级满血版部署（671B参数）硬件采购成本服务器集群：含8张NVIDIAA100/H100显卡的服务器，市场价格约80-120万元配套设备：液冷系统、冗余电源等附加成本约15-25万元运维成本电费：满载功耗约6000W，年电费约5-8万元（按工业电价1.2元/度计算）维护：专业工程师团
涛涛讲AI·2025-03-18 04:47

DeepSeek在智慧物流管控中的全场景落地方案

一、智慧物流核心痛点与DeepSeek解决方案矩阵物流环节行业痛点DeepSeek技术方案价值增益仓储管理库存预测误差率>30%多模态时空预测模型库存周转率↑40%运输调度车辆空驶率35%强化学习动态调度引擎运输成本
猴的哥儿·2025-03-18 04:47

101.HarmonyOS NEXT跑马灯组件教程：数据源与数据类型详解

HarmonyOSNEXT跑马灯组件教程：数据源与数据类型详解效果演示1.数据模型概述在HarmonyOSNEXT跑马灯组件的实现中，数据模型是组件正常工作的基础。
·2025-03-18 04:08

【LeetCode】215.数组中的第K个最大元素（三种方法，九个思路的代码实现，java格式）

一共6个元素，找第2大，索引是4；一共6个元素，找第4大，索引是2。因此，升序排序以后，目标元素的索引是len-k。这是最简单的思路，如果只答
Hi丶ImViper·2025-03-18 04:46

分治思想--快速排序 | 优先队列：力扣215. 数组中的第K个最大元素

1、题目描述：2、题解：哈希表：力扣347.前K个高频元素方法1：暴力解法：也就是我们进行排序（默认从小到大），然后倒序取第K个元素即可。
剑圣土豆·2025-03-18 04:15

数组中的第 K个最 大的元素（堆排序，C语言）

数组排序后的第k个最大的元素，而不是第k个不同的元素快速排序intcmp(constvoid*a,constvoid*b){return*(int*)b-*(int*)a;}intfindKthLargest(int*nums,intnumsSize,intk){qsort(nums,numsSize,sizeof(int),cmp);returnnums[k-1];}堆排序```c/*交换*/v
Oh?Geostatistics…·2025-03-18 04:43

神经网络模型压缩&实例教程—非结构化剪枝

目录1.导包&定义一个简单的网络2.获取网络需要剪枝的模块3.模块剪枝（核心）3.1随机剪枝weight3.2L1范数剪枝bias4.总结最先进的深度学习技术依赖于难以部署的过度参数化模型。
程序先锋·2025-03-18 04:41

深度学习模型压缩：非结构化剪枝与结构化剪枝的定义与对比

****在深度学习中，模型压缩是优化模型性能、降低存储和计算成本的重要技术之一。其中，剪枝（Pruning）是最常用的方法之一。
从零开始学习人工智能·2025-03-18 03:37

数据库语句

//双击数据库useworld;//显示数据库里有多少张表showtables;一个大的项目就是数据库。
lrydnh·2025-03-18 03:04

基于MapReduce的气候数据分析

方法上，采用MapReduce编程模型对大规模气候数据进行分布式处理，通过数据的映射和归约操作实现并行计算。结果表明，运用该技术能显著提高
赵谨言·2025-03-18 03:03

数据结构与算法：单调栈

前言单调栈是一种维护数组当前位置左右两侧比它小或大的最近的数的一种数据结构。一、经典用法单调栈的经典用法就是找数组当前位置的数左右两侧比它小或大的最近的数。
WBluuue·2025-03-18 03:31

如何让ai问答机器人通人性？

通用模型的问题在于，它们虽然知识广博，但对特定领域的深度理解不足。解决这个问题的第一步，就是构建一个高质量的领域知识库。数据要精准且全面想让机器人真正“懂”一个领域，数据必须覆盖这个领域的核心知识。
半只小闲鱼·2025-03-18 02:28

探索SwiftUI架构：模型视图、Redux与ViewModel MVVM

探索SwiftUI架构：模型视图、Redux与ViewModelMVVMSwiftUI-ArchitecturesThreedifferentarchitectures(Model-View,Redux
蓬玮剑·2025-03-18 02:28

深入理解AI编程的上下文窗口限制及解决方案：巧妙利用提示词

深入理解AI编程的上下文窗口限制及解决方案：巧妙利用提示词当AI模型遇到记忆瓶颈想象一下这个场景：一位开发者正在使用AI助手编写一个复杂的应用程序。他详细描述了需求，AI生成了初步代码框架。
SuperMale-zxq·2025-03-18 02:27

从Manus爆红到OpenAI反击：AI Agent技术架构与实战解析

大家好，我是大F，深耕AI算法十余年，互联网大厂技术岗。知行合一，不写水文，喜欢可关注，分享AI算法干货、技术心得。
大F的智能小课·2025-03-18 02:56

基于树莓派的轻量级AI数字人开发全流程指南 ——从硬件选型到语音视觉交互实战

其核心在于整合语音识别、视觉感知、自然语言处理（NLP）和动态反馈四大关键功能。本文将以树莓派5开发板为核心，搭配AI加速硬件，结合开源框架，为大家详细阐述如何实现本地化轻量级数字人开发。
zhz5214·2025-03-18 02:56

DeepSeek使用教程

虚拟导师：学生输入数学题或编程问题，模型实时生成分步解析，支持追问互动，解决“卡壳”难题。个性化学习路径：根据学生测试结果，自动推荐课程和习题，提升学习效率30%以上。
rider189·2025-03-18 02:24

探索DeepSeek：前端开发者不可错过的新一代AI技术实践指南

最近，国产AI模型DeepSeek凭借其低成本训练、高性能输出和开源策略，迅速成为开发者社区的热门话题。
formerlyai·2025-03-18 02:21

当你简历有一个agent项目如何准备问答

大模型的“幻觉”问题很难在模型本身上彻底解决，需要引入外部知识确保答案的准确性，Agent具有与其所属环境交互以指导action的能力，能够满足这样的需求。
喂喂喂喂位·2025-03-18 02:51

从“参数竞赛”到“行动革命”：Manus与DeepSeek背后的中国AI范式之争

引言：当中国AI开始定义游戏规则在OpenAI用ChatGPT掀起全球AI浪潮的两年后，中国科技企业正以两种截然不同的姿势重新书写竞争剧本——DeepSeek用671亿参数的R1模型震撼硅谷，而Manus
AWS官方合作商·2025-03-18 01:20

一篇文章让你实现前端JS 、 Golang 、 Python如何接入DeepSeek大模型实现自己的AI

本文将通过三种技术栈实现与DeepSeek大模型的对话交互，提供可直接运行的代码示例及详细注释。
一只理智恩·2025-03-18 01:19

知识蒸馏 vs RLHF：目标函数与收敛分析

1.知识蒸馏（KnowledgeDistillation）知识蒸馏是一种模型压缩技术，旨在将大型复杂模型（教师模型）的知识迁移到较小的模型（学生模型）中，以提高学生模型的性能。
从零开始学习人工智能·2025-03-18 01:48

XGBoost算法的相关知识

文章目录背景定义损失函数（1）原始目标函数Obj（2）原始目标函数Obj的泰勒展开（3）具体化目标函数的泰勒展开细节（4）求解目标函数中的wjw_jwj最优切分点算法基于分桶的划分策略正则化模型复杂度Shrinkage
VariableX·2025-03-18 01:46

Pytorch 小记 第八回：GoogleNet卷积神经网络模型代码

本次小记，提供了一份基于pytorch的GoogleNet卷积神经网络模型的代码。除此之外，对代码中不容易理解的部分进行了讲解。
Start_Present·2025-03-18 01:15

python列表排序方法从大到小,python列表排序sorted

本篇文章给大家谈谈python列表排序的方法有几种，以及python列表排序方法从大到小，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
青峰235·2025-03-18 00:44
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