大橙子学算法

RAW图与BAYER图异同

下面从多个方面详细介绍RAW图：参考：B站大清光学定义与基本概念定义：RAW文件是图像传感器将捕捉到的光源信号转化为数字信号的原始数据。
越甲八千·2025-03-16 06:33

【大模型对话 的界面搭建-Open WebUI】

OpenWebUI前身就是OllamaWebUI，为Ollama提供一个可视化界面，可以完全离线运行，支持Ollama和兼容OpenAI的API。github网址https://github.com/open-webui/open-webui安装第一种docker安装如果ollama安装在同一台服务器上：dockerrun-d-p3000:8080--add-host=host.docker.in
y_dd·2025-03-16 06:31

信息学奥赛一本通C++语言-----1119：矩阵交换行

【题目描述】给定一个5×55×5的矩阵(数学上，一个r×cr×c的矩阵是一个由rr行cc列元素排列成的矩形阵列)，将第nn行和第mm行交换，输出交换后的结果。【输入】输入共66行，前55行为矩阵的每一行元素,元素与元素之间以一个空格分开。第66行包含两个整数m、nm、n，以一个空格分开（1≤m,n≤5）（1≤m,n≤5）。【输出】输出交换之后的矩阵，矩阵的每一行元素占一行，元素之间以一个空格分开。
宝祺祺吖·2025-03-16 06:31

MATLAB算法实战应用案例精讲-【深度学习】归一化

目录为什么要做特征归一化/标准化？常用featurescaling方法计算方式上对比分析featurescaling需要还是不需要什么时候需要featurescaling？什么时候不需要FeatureScaling？归一化基础知识点1.什么是归一化2.为什么要归一化3.为什么归一化能提高求解最优解的速度4.归一化有哪些类型5.不同归一化的使用条件6.归一化和标准化的联系与区别层归一化综述提出背景概
林聪木·2025-03-16 06:59

【大模型UI\多模型回复UI】

文章目录1、开源大模型用户界面（UI）2、同时让多个模型回复UI1、开源大模型用户界面（UI）LobeChatOpenWebUI：这是一款功能丰富且用户友好的开源自托管AI界面，旨在完全离线运行。
Ai君臣·2025-03-16 06:29

半导体可靠性测试解析：HTOL、LTOL与Burn-In

引言在半导体器件复杂度与可靠性要求同步提升的今天，高温工作寿命测试（HTOL）、低温寿命测试（LTOL）和老化筛选测试（Burn-In）构成了芯片可靠性验证的三大支柱。
赛卡·2025-03-16 06:28

串排序（信息学奥赛一本通-2048）

【题目描述】对给定的n(1≤n≤20)个国家名（国家名字长度不超过20），按其字母的顺序输出。【输入】第一行为国家的个数n；以下n行为国家的名字。【输出】n行，排序后的国名。【输入样例】3KoreaChinaJapan【输出样例】ChinaJapanKorea【题解代码】#includeusingnamespacestd;constintN=2e1+10;stringstr[N];intmain(
Doopny@·2025-03-16 05:27

大模型的webui

exportXXX_LLM_C=~/xcore-llm/build/ReleaseexportCUDA_VISIBLE_DEVICES=2,3exportCUDACXX=/usr/local/cuda-12.3/bin/nvccnohup/usr/bin/python3/home/src/api_server/api_server.py--modelLLama2:7b-chat-hf_A800--
Zain Lau·2025-03-16 05:26

大模型+智能代理：自动化测试的终极组合？

近年来，大模型（LLM,LargeLanguageModel）+智能代理（Agent）的结合，为自动化测试带来了新的可能性。这种“智能测试代理”能够利用大模型的自然语言
测试者家园·2025-03-16 05:55

SSL的原理和应用

目前已经有若干国外厂商推出了基于SSL的安全产品,但是协议在核心密码算法上都有出口限制,大多采用一些低安全强度的算法,而且协议代码
m0_74092749·2025-03-16 05:54

大语言模型原理与工程实践：大语言模型强化对齐

大语言模型原理与工程实践：大语言模型强化对齐作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着人工智能技术的迅猛发展，大语言模型
AGI大模型与大数据研究院·2025-03-16 05:52

python高并发访问mysql_Python访问MySQL

而且，围绕MySQL有一大堆监控和运维的工具，安装和使用很方便。使用MySQLMySQL是Web世界中使用最广泛的数据库服务器。
阿廖林诺·2025-03-16 05:21

【AI热点】Manus技术细致洞察报告（篇2）

1.引言与背景1.1产品崛起与「全自主通用Agent」的概念自2023年底至2024年初，大模型及其
碣石潇湘无限路·2025-03-16 05:50

提出机器人自主学习新范式，深大团队最新顶会论文，刷新6大复杂任务SOTA

关注前沿科技量子位让机器人轻松学习复杂技能有新框架了！深圳大学大数据系统计算技术国家工程实验室李坚强教授团队联合鹏城国家实验室、北京理工莫斯科大学，提出了奖励函数与策略协同进化框架ROSKA。在多个高维度机器人任务上，在仅使用89%训练样本的情况下，比现有SOTA方法平均性能提升95.3%。众所周知，随着机器人技术的快速发展，其应用已渗透至日常生活和工业生产场景。然而在多自由度机器人控制领域，传统
·2025-03-16 04:50

基于asp.NET的病历管理系统 (源码+net+vue+部署文档+讲解等)

项目技术二、项目内容和功能介绍三、核心代码数据库参考四、效果图五、资料获取前言博主介绍：✨全网粉丝10W+,CSDN特邀作者、博客专家、CSDN新星计划导师，专注于Java/Python/小程序app/深度学
qq_1406299528·2025-03-16 04:15

提速 Java性能优化实战：6大技巧解锁丝滑体验

在Java应用程序性能优化的领域，有多种策略可以帮助提升程序运行效率和响应速度。以下是一些实用的技巧，涵盖代码层面、JVM调优、以及设计模式等方面，旨在全面优化应用性能。1.代码层面优化避免不必要的对象创建频繁的对象创建和销毁会占用大量的CPU时间和内存资源。尽量重用对象，特别是在循环中。Java//优化前for(inti=0;i
墨瑾轩·2025-03-16 03:12

UniApp 与 Taro 终极对决：跨平台开发框架谁更胜一筹？

而在众多跨平台框架中，UniApp和Taro无疑是两大热门选择。本文将从多个维度对UniApp和Taro进行深度对比，帮助开发者根据自身需求选择最合适的框架。
大鱼前端·2025-03-16 03:42

RocketMQ、Kafka、RabbitMQ，如何选型？

三大MQ的简单对比特性RabbitMQRocketMQKafka公司/社区Rabb
大梦谁先觉i·2025-03-16 03:11

大模型火爆 2025：LLaMA、Qwen、DeepSeek 核心原理+就业秘籍，快速入门 AI 工程师

1.大模型核心原理：从零开始理解AI模型这些是大型语言模型（LLMs）的核心技术，适合初学者逐步深入学习。以下是详细拆解，让小白也能掌握：LLaMA系列模型核心原理详解：什么是LLaMA？
weixin_40941102·2025-03-16 03:38

TensorRT-LLM保姆级教程-快速入门

随着大模型的爆火，投入到生产环境的模型参数量规模也变得越来越大（从数十亿参数到千亿参数规模），从而导致大模型的推理成本急剧增加。
大模型八哥·2025-03-16 02:34

自立自强的江铃集团新能源，用科技创新实力圈粉

消费者对“冰箱、彩电、大沙发”式的噱头已经逐渐失去兴趣，取而代之的是对核心技术和安全性能的理性关注。在这样的背景下，江铃集团新能源凭借深厚的技术积累和创新能力迅速赢得市场认可。
微视资讯·2025-03-16 02:33

论单调队列优化DP

以下是对各DP的原理阐释：单调队列通过队列元素的吸入与弹出，形成单调性的结构，使算法能够进行线性处理，大大优化了时间复杂度。
VU-zFaith870·2025-03-16 02:02

rapidocr-onnxruntime库及在open-webui上传PDF 图像处理 (使用 OCR)应用

基于深度学
原野AI·2025-03-16 02:31

C++面向对象三大特性

一、封装封装是将数据和操作数据的函数捆绑在一起形成类，通过访问控制限定符（如private、protected、public）隐藏对象的内部细节，仅对外提供必要接口，以此增强代码的安全性和可维护性。#includeclassBankAccount{private:doublebalance;//私有成员变量，外部无法直接访问public://构造函数，用于初始化账户余额BankAccount(do
CodeCuriosity·2025-03-16 02:01

DeepSeek：技术创作者的内容革命，从代码到爆文的AI全栈攻略

选题焦虑：技术热点日新月异，如何抓住「大模型优化」或「量子计算落地」等前沿方向？
不想加班的码小牛·2025-03-16 02:59

计算机体系结构的五大流派，你知道几个？

今天，我们绿算与大家一起聊聊计算机体系结构的五大流派，以及它们背后的厂商和应用领域。1.冯·诺依曼结构：现代计算机的基石冯·诺依曼结构是现代计算机的基础，几乎所有通用计算机系统都基于这一结构或其变体。
绿算技术·2025-03-16 02:58

JVM性能调优实战：从理论到线上问题排查

某电商平台的"双11"大促活动，系统突然响应缓慢，交易量锐减。运维团队紧急扩容，开发团队调整GC参数，架构师建议重启服务……一系列"标准操作"后，系统性
SuperMale-zxq·2025-03-16 01:57

Ollama大模型工具的安全风险及应对策略

文章目录**Ollama的安全隐患：不容忽视的风险****未授权访问：门户洞开的风险****数据泄露：敏感信息的外泄****漏洞利用：历史遗留的隐患****安全加固：守护数据与服务的防线****限制监听范围：内网隔离的保护****配置防火墙规则：双向过滤的防御****实施多层认证与访问控制：密钥与白名单的双重保障****禁用危险操作接口：限制权限的策略****修复历史漏洞：及时更新的重要性****
码事漫谈·2025-03-16 01:57

从零开始大模型开发与微调：PyTorch 2.0深度学习环境搭建

从零开始大模型开发与微调：PyTorch2.0深度学习环境搭建作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习在各个领域的广泛应用
AI智能涌现深度研究·2025-03-16 01:54

数组中最长递增子序列问题的深入研究

目录摘要一、引言二、问题定义三、问题分析3.1暴力枚举法的困境3.2动态规划的应用3.3二分查找优化四、算法设计4.1动态规划算法4.2二分查找优化算法4.3代码实现（Python）4.4代码解释五、复杂度分析
cloudman08·2025-03-16 01:24

外呼系统破局电话管控：AI电销机器人合规运营实战指南

一、破解封号困局的三大核心策略1.运营商白名单通道接入三大运营商均开放企业智能外呼专线，这类线路具备免封号特性。某教育机构接入电信AI-PaaS平台后，日均外呼量稳定
ai_vx_3307623172·2025-03-16 01:53

思特奇实践项目入选2024年“数据要素×”大赛优秀项目案例集

首届“数据要素×”大赛吸引了来自政产研学用等领域的近2万支队伍、10
资讯分享周·2025-03-16 01:53

AI大模型学习路线及相关资源推荐

本文为大家带来AI大模型学习路线及相关资源推荐，这对于学习掌握AI大模型很有帮助呦，希望大家多多点赞收藏～感谢～～1AI大模型的基础信息1.1什么是AI大模型AI大模型，即人工智能大型模型，是一种基于深度学习技术
python游乐园·2025-03-16 00:51

ribbon负载均衡策略说明

Ribbon负载均衡策略说明和比较类名说明特点使用场景RoundRobinRule基于轮询算法选择服务实例。简单、公平，每个实例被选择的机会均等。适用于所有服务实例性能相近的场景。
高飞的Leo·2025-03-16 00:21

python 实现 A* 算法

A*算法是一种广泛使用的路径搜索算法，结合了启发式搜索和Dijkstra算法的优点。
dev.null·2025-03-16 00:18

二叉树中两个节点最近公共祖先的查找算法研究

目录摘要一、引言二、问题定义三、问题分析3.1二叉树的特性利用3.2暴力搜索的不足四、算法设计4.1递归算法（适用于普通二叉树）4.2迭代算法（适用于二叉搜索树）4.3代码实现（Python）4.4代码解释五
cloudman08·2025-03-16 00:48

模拟退火算法详解

一、引言模拟退火算法（SimulatedAnnealing，简称SA）是一种通用概率型优化算法，用来在一个大的搜寻空间内找寻问题的最优解。
琛哥的程序·2025-03-16 00:18

面向对象三大特性：封装、继承、多态深度解析

〇、引言：为什么需要理解OOP三大特性？在软件工程领域，封装、继承、多态被称为面向对象编程（OOP）的三大基石。掌握它们不仅能写出更优雅的代码，更是构建复杂系统的关键能力。
KBkongbaiKB·2025-03-16 00:47

（算法初学者）质数筛法

一边用与找质数，不会单独出题，但是会成为题目的一部分（先找出质数再去解题）以下3个为时间复杂度依次降低的方法首先要了解质数的定义：质数又称素数。一个大于1的自然数，除了1和它自身外，不能被其他自然数整除的数叫做质数；否则称为合数（规定1既不是质数也不是合数）。1普通的筛选质数（时间复杂度为n^2）基本思路：在prime数组中从2到i-1(排除1和本身)遍历如果能整除的就是质数然后是质数返回1，不是
KuaCpp·2025-03-16 00:47

LangChain深度解析以及主要应用场景

LangChain的核心组件（1）PromptTemplates（提示模板）原理代码实例应用场景提示词优化策略（2）LLMs（大语言模型）原理代码实例应用场景调优策略（3）Chains（多步任务链）原理代码实例应用场景优化策略
小Rr·2025-03-16 00:16

C++学习：类和对象（一）

程序被视为一系列按顺序执行的步骤，主要通过函数对数据进行操作特点：执行顺序明确：程序按照代码书写的顺序执行侧重算法：重视具体的操作步骤和实现流程代码重用性低：相似的功能需要重复编写代码代码示例：计算数组元素的平均值
随便取个六字·2025-03-16 00:46

HarmonyNext实战：基于ArkTS的高性能图像处理应用开发

本文将深入探讨如何利用ArkTS语言开发一个高性能的图像处理应用，重点介绍图像卷积、边缘检测等核心算法的实现。我们将从理论基础出发，逐步构建一个完整的图像处理应用，并通过优化技巧提升性能。
·2025-03-16 00:16

AI大模型测试用例生成平台

AI测试用例生成平台项目背景技术栈业务描述项目展示项目重难点项目背景针对传统接口测试用例设计高度依赖人工经验、重复工作量大、覆盖场景有限等行业痛点，基于大语言模型技术实现接口测试用例智能生成系统。
王根生·2025-03-16 00:14

Deepseek-R1大模型微调实战技术深度解析

一、Deepseek-R1架构特性与微调适配性分析1.1核心架构创新对微调的影响Deepseek-R1基于Deepseek-V3-Base架构，通过MoE（Mixture-of-Experts）与MLA（Multi-HeadLatentAttention）的协同设计，实现了参数规模与计算效率的平衡。其6710亿参数总量中，每个token仅激活37B参数的机制，使得微调过程中可针对不同任务动态调整专
大势下的牛马·2025-03-16 00:14

模型蒸馏：从复杂到精简，AI技术的“瘦身”秘籍

然而，这些“庞然大物”通常拥有数十亿甚至数千亿个参数，计算和存储成本极高，难以部署到资源受限的设备上。为了解决这一问题，模型蒸馏技术应运而生。
lmtealily·2025-03-15 23:41

华为OD机试 - 垃圾短信识别（Java 2024 E卷 100分）

刷的越多，抽中的概率越大，私信哪吒，备注华为OD，加入华为OD刷题交流群，每一题都有详细的答题思路、详细的代码注释、3个测试用例、为什么这道题采用XX算法、XX算法的适用场景，发现新题目，随时更新，全天
哪 吒·2025-03-15 23:11

AUTOSAR从入门到精通-汽车电子电气架构（EEA）

目录前言算法原理EEA发展历程->分布式架构（distributed）：->基于域的集中式架构(DCUbasedcentralized)：->基于域融合的带状架构(DCUfusionbasedzonal
格图素书·2025-03-15 23:40

【图像处理】ISP(Image Signal Processor) 图像处理器的用途和工作原理？

以下从用途和工作原理两方面通俗解析：一、ISP的核心用途：让照片“更像眼睛看到的”提升画质：降噪：去除暗光下的噪点（如手机夜景模式，通过多帧合成+算法抑制噪点）。
AndrewHZ·2025-03-15 23:40

华为OD机试-测试用例执行计划（Java 2024 D卷 100分）

在开展测试之前，需要制定测试用例的执行顺序，规则为：优先级大的用例先执行，如果存在优先级相同的用例，用例ID小的先执行。输入描述第一行输入为N和M，N表示特性的数量，
蓝白咖啡·2025-03-15 23:08

【深度学习与大模型基础】第3章-张量

大家好！今天我们来聊聊张量（Tensor）。别被这个词吓到，其实它没那么复杂。什么是张量？简单来说，张量就是一个多维数组。你可以把它看作是一个装数据的容器，数据的维度可以是一维、二维，甚至更高。标量（0维张量）：就是一个单独的数字，比如3。向量（1维张量）：一串数字，比如[1,2,3]。矩阵（2维张量）：一个表格，比如[[1,2],[3,4]]。更高维张量：比如[[[1,2],[3,4]],[[5
lynn-66·2025-03-15 23:08
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