大莱卡

算法设计与分析4（变治法）

且父结点的值大于它的两个子节点，则称是一个大根堆，若值小于两个子节点，称小根堆堆化有向下调整，向上调整两种，大致思路相
songx_99·2025-03-23 01:57

逐行讲解大模型解码超参数大全（temperature、top-k、top-p等所有参数）

目录简介宏观概览解码策略实现逻辑常见的解码超参数temperature温度系数top_ktop_prepetition_penalty重复惩罚不常见的解码超参数min_ptypical解码ϵ采样η采样Classifier-FreeGuidance(CFG)序列偏置干预HammingDiversity编码器重复惩罚n-gram重复惩罚编码器n-gram重复惩罚bad_token惩罚最小长度限制最小新
Gaffey大杂烩·2025-03-23 01:56

如何用Function Calling解锁OpenAI的「真实世界」交互能力？（附Node.js 实战）

一、FunctionCalling：大模型的「手脚延伸器」1.1核心定义FunctionCalling是OpenAI在2023年6月13日推出的革命性功能（对应模型版本gpt-3.5-turbo-0613
hongkid·2025-03-23 00:54

复习Linux的常用指令

打包指的是将一大堆文件
一直开心·2025-03-23 00:22

解析大模型归一化：提升训练稳定性和性能的关键技术

本文将深入探讨大模型归一化的原理、常见方法及其应用场景，并结合实际案例和代码示例进行说明。一、归一化的作用与理论基础归一化的主要目的是为了提高模型的训练稳定性和性能。
秋声studio·2025-03-23 00:19

Java 大视界 -- Java 大数据在智能医疗远程会诊与专家协作中的技术支持（146）

亲爱的朋友们，热烈欢迎来到青云交的博客！能与诸位在此相逢，我倍感荣幸。在这飞速更迭的时代，我们都渴望一方心灵净土，而我的博客正是这样温暖的所在。这里为你呈上趣味与实用兼具的知识，也期待你毫无保留地分享独特见解，愿我们于此携手成长，共赴新程！一、欢迎加入【福利社群】点击快速加入：青云交灵犀技韵交响盛汇福利社群点击快速加入2：2024CSDN博客之星创作交流营（NEW)二、本博客的精华专栏：大数据新视
青云交·2025-03-22 23:14

CBNet--一种新的目标检测的复合骨干网体系结构

尽管最先进的基于深度的大骨干网络的探测器取得了很好的结果，但仍有很大改进空间。此外，通过设计一个新的更强大的主干网络并在ImageNet上预训练来获取好的检测性能是十分昂贵
weixin_45963617·2025-03-22 22:43

深入探讨盘古大模型的高精度多尺度能力

随着人工智能技术的快速发展，大模型的研究逐渐进入新的阶段。其中，盘古大模型以其卓越的高精度和多尺度处理能力成为研究热点。
Hardess-god·2025-03-22 22:40

使用Ollama部署开源大模型

Ollama是一个简明易用的本地大模型运行框架,可以一键启动启动并运行Llama3、Mistral、Gemma和其他大型语言模型。安装MacOS，Windows用户直接在官网下载页下载安装包即可。Linux系统运行如下命令安装curl-fsSLhttps://ollama.com/install.sh|sh使用Usage:ollama[flags]ollama[command]AvailableC
好好学习 666·2025-03-22 22:09

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。
·2025-03-22 22:54

AI巨浪中的安全之舵：天空卫士助力人工智能落地远航

近期，众多企业纷纷接入DeepSeek大模型，迅速推动了大型模型应用的广泛铺开。
天空卫士·2025-03-22 22:09

机器学习结合伏羲模型高精度多尺度气象分析与降尺度实现

技术路线：伏羲模型提供大尺度气象数据和预报使用机器学习模型（如CNN、LSTM、XGBoost）进行降尺度2.数据准备与处理2.1气象数据获取
Hardess-god·2025-03-22 21:07

渗透测试-越权测试、sql注入

越权访问简介（BrokenAccessControl，简称BAC）：web应用程序中常见漏洞，存在范围广、危害大，被OWASP列为web应用十大安全隐患第二名。
夜晚打字声·2025-03-22 21:36

MSE分类时梯度消失的问题详解和交叉熵损失的梯度推导

前文请移步笔者的另一篇博客：大模型训练为什么选择交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）：均方误差（MSE）和交叉熵损失的深入对比MSE分类时梯度消失的问题详解我们深入探讨MSE（均方误差）的梯度特性
阿正的梦工坊·2025-03-22 21:34

使用Python和LangChain构建检索增强生成（RAG）应用的详细指南

使用Python和LangChain构建检索增强生成（RAG）应用的详细指南引言在人工智能和自然语言处理领域，利用大语言模型（LLM）构建复杂的问答（Q&A）系统是一个重要应用。
m0_57781768·2025-03-22 21:33

学习111

GitHub地址browser-use智能浏览器工具，让AI像人类一样操作浏览器，实现网页自动化网页浏览与操作、多标签页管理、视觉识别与内容提取、操作记录与重复执行、自定义动作支持、主流LLM模型支持为大语言模型服务的创新
麋鹿叔叔·2025-03-22 21:31

使用LangChain实现基于LLM和RAG的PDF问答系统

目录前言一.大语言模型(LLM)1.什么是LLM？2.LLM的能力与特点二、增强检索生成(RAG)三.什么是LangChain？
张同学吧·2025-03-22 20:00

基于ChatGPT、GIS与Python机器学习的地质灾害风险评估、易发性分析、信息化建库及灾后重建高级实践

第一章、ChatGPT、DeepSeek大语言模型提示词与地质灾害基础及平台介绍【基础实践篇】1、什么是大模型？
weixin_贾·2025-03-22 20:59

输了，腾讯golang一面凉了

今天分享我的一位大佬朋友CC，勇闯腾讯golang的面试经历。这次面试问题的方向主要集中在计算机基础个网络方面。下面是主要问到的问题。
golang学习记·2025-03-22 20:59

AI 赋能应急管理：ChatGPT、DeepSeek、Grok 的应用探索

个人主页：一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注1.引言随着人工智能（AI）技术的快速发展，大语言模型（LLM）在应急管理领域的应用逐步扩大。
一ge科研小菜菜·2025-03-22 20:58

【元婴境】mysql的MVCC（详解）

上篇我们讲到mysql的事务隔离级别，其中MVCC就是控制事务隔离级别的重要组成部分，也是实现事务四大特性之一隔离性的重要手段。
jstart千语·2025-03-22 20:58

DeepSeek-R1 API评测深度解析：揭秘7大常见误区

摘要随着SiliconCloud等平台推出DeepSeek-R1服务，市场涌现出大量关于API评测的内容。然而，这些评测中存在7个常见误区，如测试方法缺陷和内容质量参差不齐等问题，影响了用户对DeepSeek-R1的准确理解。本文旨在揭示这些问题，帮助用户更全面地了解该服务。关键词DeepSeek-R1,API评测,常见误区,SiliconCloud,内容质量一、一级目录11.1DeepSeek-
耶耶Norsea·2025-03-22 20:57

GitHub项目推荐--基于LLM的开源爬虫项目

以下是一些基于大语言模型（LLM，LargeLanguageModel）的开源爬虫项目，它们结合了自然语言处理（NLP）技术与爬虫的功能，能在一定程度上提升爬取的智能化和精度。
惟贤箬溪·2025-03-22 19:24

深度解析大模型推理框架：原理、应用与实践

在当今数据驱动的时代，大模型推理框架已经成为人工智能领域的重要支柱。
百度_开发者中心·2025-03-22 19:24

大模型推理框架：从理论到实践的全面解析

因此，大模型推理框架应运而生，成为解决这一问题的关键。一、大模型推理框架基本概念大模型推理框架是一种基于深度学习技术的推理框架，它通过对海量数据进行高效的训练和推理，能够快速地对各种复杂场景进行分
百度_开发者中心·2025-03-22 19:23

【AI】Jetson Nano烧写SD卡镜像：Ubuntu20.04

1、简述JetsonNano出厂时，默认支持Ubuntu18.04。各个厂家的国产板子，自带的也是Ubuntu18.04。如何升级到Ubuntu20.04呢？2、在线升级首先确保JetsonNano已经烧写了Ubuntu18.04，然后在线升级至Ubuntu20.041）删除谷歌浏览器sudoapt-getremove--purgechromium-browserchromium-browser-
郭老二·2025-03-22 19:23

Python与区块链隐私保护技术：如何在去中心化世界中保障数据安全

Python与区块链隐私保护技术：如何在去中心化世界中保障数据安全在区块链世界里，透明性和不可篡改性是两大核心优势，但这也带来了一个悖论——如何在公开账本的同时保障用户隐私？
Echo_Wish·2025-03-22 18:46

算法之魂：深入剖析数据结构中的七大排序算法

目录1.冒泡排序（BubbleSort）2.选择排序（SelectionSort）3.插入排序（InsertionSort）4.希尔排序（ShellSort）5.快速排序（QuickSort）6.归并排序（MergeSort）7.堆排序（HeapSort）在计算机科学领域，排序是一项基础但至关重要的操作。无论你是处理数据库查询结果还是优化搜索效率，了解不同的排序算法及其适用场景都至关重要。本文将介
GeminiGlory·2025-03-22 18:13

Geotrust SSL证书和SymantecSSL证书哪个好?

GeoTrust是全球第二大数字证书颁发机构(CA)，也是身份认证和信任认证领域的领导者，GeoTrust始终坚持低成本地部署SSL数字证书和实现各种身份认证。
weixin_34293246·2025-03-22 17:38

大模型学习-让其他电脑可访问本地ollama的模型并进行流式响应

目录让其他电脑可访问本地ollama流式响应让其他电脑可访问本地ollama默认情况下，其他电脑不能直接访问本地Ollama服务。解决方法：让Ollama监听局域网地址，而不是localhost我们可以让Ollama监听局域网IP，在Ollama服务器上运行：setOLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434ollamaserve注意：这种方式只对当前CMD窗口有效，关闭窗口后就会失效。如果
Gratitute_林腾·2025-03-22 17:35

计算机集成电板 ppt,史上最全，PCB板和集成电路解析（干货分享）

原标题：史上最全，PCB板和集成电路解析(干货分享)目前的电路板，主要由以下组成：线路与图面(Pattern)：线路是做为原件之间导通的工具，在设计上会另外设计大铜面作为接地及电源层。
姚脑师·2025-03-22 17:32

2017安全之势：云、大数据、IoT、人工智能

2017已经到来，不妨来看看至顶网与业界大咖总
weixin_34392906·2025-03-22 17:02

Stream 流中 flatMap 方法详解

第二步：把多个子流拍平成一个大的扁平流。简单记忆：map()是一对一，flatMap()是一对多。️
遇见伯灵说·2025-03-22 17:01

大规异构集群 混合并行分布式训练系统，解决算力不均衡问题 HETHUB

视频教程在这：3.2大规模异构集群，混合并行分布式系统，解释算力不均衡问题HETHUB_哔哩哔哩_bilibili一、大规模异构集群出现的原因：同一种GPU数量有限难以构建大规模集群：训练大规模模型依赖于大量的计算资源。例如，训练GPT-4模型（1.8万亿个参数）需要25000个A100GPU。用一种GPU加速器构建大规模集群是一个挑战。使用多种类型的GPU加速器构建大规模集群是解决同构GPU加速
爱串门的小马驹·2025-03-22 16:29

LLM 大模型技术知识最佳学习路径图发布！

近日，经常有小伙伴私信我，大模型知识太多了，有点懵啊，我该如何学习LLM大模型？今天我们就来剖析下LLM大模型技术知识的学习路径。
AGI-杠哥·2025-03-22 15:54

[从零开始学习JAVA] Stream流

前言：本文我们将学习Stream流，他就像流水线一样，可以对我们要处理的对象进行逐步处理，最终达到我们想要的效果，是JAVA中的一大好帮手，值得我们了解和掌握。
Cools0613·2025-03-22 15:22

android 接入google 登录

步骤2：启用Google登录API在GoogleAPI控制台中，找到“库”选项卡，搜索“Goo
遥不可及zzz·2025-03-22 15:22

MiniMind：完全从 0 训练自己的大模型

是B站UP主近在远方的远开源的一个微型语言模型，改进自DeepSeek-V2、Llama3结构，项目包含整个数据处理、pretrain、sft、dpo的全部阶段，包含混合专家(MoE)模型。其目标是把上手LLM的门槛无限降低，直接从0开始训练一个极其轻量的语言模型，最低仅需2G显卡即可推理训练！
三花AI·2025-03-22 15:49

直方图梯度提升：大数据时代的极速决策引擎

但当数据量突破百万级时，传统梯度提升树（GBDT）面临三大致命瓶颈：训练耗时剧增：每个特征的分割点计算都需要全量数据排序内存消耗爆炸：存储排序后的特征值需要额外空间处理效率低下：无法有效利用现代CPU的多核特性而梯度提升决策树
万事可爱^·2025-03-22 14:14

【集成学习】：Stacking原理以及Python代码实现

今天我们就来介绍下stacking这个在机器学习模型融合当中的大杀器的原理。并在博文的后面附有相关代码实现。
Geeksongs·2025-03-22 14:14

模型部署后的版本回滚策略，如何确保服务降级的平滑性？

模型部署版本回滚策略与平滑服务降级技术体系（2025版）一、核心设计原则与架构模型部署回滚的平滑性需建立在版本隔离性、流量可控性、数据兼容性三大支柱上，结合2025年前沿技术实现多维保障：
百态老人·2025-03-22 14:39

【人工智能】大模型的幻觉问题：DeepSeek 的解决策略与实践

解锁Python编程的无限可能：《奇妙的Python》带你漫游代码世界大语言模型（LLM）的“幻觉”问题，即模型生成与事实不符或脱离上下文的内容，是限制其广泛应用的关键挑战之一。
蒙娜丽宁·2025-03-22 13:29

黑客攻击deepseek服务原理解析

黑客可通过操纵大模型的连续对话上下文回顾机制，构造恶意请求以触发模型进入无限思考循环或超长上下文处理，从而形成对对话服务的DoS攻击（拒绝服务攻击）。
大囚长·2025-03-22 12:23

【软件架构系列：一文读懂数据流体系结构风格】

数据流体系结构风格的类型（一）批处理风格（二）连续数据流风格三、数据流体系结构风格的特点（一）数据驱动一切（二）模块化与可复用性强（三）易于并行处理四、数据流体系结构风格的优势（一）维护轻松（二）扩展容易（三）性能优化空间大五
youngerwang·2025-03-22 12:52

从零搭建Pytorch模型教程（七）单机多卡和多机多卡训练

前言本文主要介绍单机多卡训练和多机多卡训练的实现方法和一些注意事项。其中单机多卡训练介绍两种实现方式，一种是DP方式，一种是DDP方式。
AI大模型探索者·2025-03-22 12:50

【广告架构day1】爱奇艺广告系统的演进之路：实践中的一些经验

爱奇艺效果广告是2015年开始全新搭建的一个广告投放平台，随着信息流业务的增长，整个投放平台也经历了一次大的架构调整和多次
软件真理与光·2025-03-22 11:46

用 pytorch 从零开始创建大语言模型（零）：汇总

用pytorch从零开始创建大语言模型（零）：汇总本系列官方代码库：https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch/tree/main官方书籍：BuildaLargeLanguageModel
墨绿色的摆渡人·2025-03-22 11:12

Java高并发容器的内核解析：从无锁算法到分段锁的架构演进

一、BlockingQueue体系：生产者-消费者模式的工业级实现1.阻塞队列的四大行为矩阵行为
猿享天开·2025-03-22 10:10

无人机4G双链路技术分析！

2.多模通信模块与协议支持集成双SIM卡或eSIM，兼容多运营商网络，支持多频段（如LTE-FDD/TDD）。需适配通信协议（如TCP/IP优化、QoS保障），确保数据完整性。3.数据分流与聚合数据分
云卓SKYDROID·2025-03-22 10:08

AI时代个人财富增长实战指南：从零基础到精通变现的完整路径

（本文基于人工智能技术发展规律，结合互联网经济底层逻辑，为普通从业者构建系统性AI应用框架）一、建立AI认知基础：技术理解与工具掌握技术分类认知人工智能工具分为四大功能模块：自然语言处理（文本生成、对话交互
A达峰绮·2025-03-22 10:38
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