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大模型——Obsidian加Cursor就是最强个人AI知识库

大模型——Obsidian加Cursor就是最强个人AI知识库这几天因为看到了Obsidian的浏览器剪藏插件的强大（这个下节讲）所以开始玩Obsidian，想要搞一个符合自己要求的本地知识库再加上AI

不二人生·2025-06-29 18:43

JSP学习

文章目录什么是JSP运行原理JSP基础语法JSP表达式JSP脚本片段JSP声明jsp指令九大内置对象&四大域对象内置对象四大域对象代码JSP标签、JSTL标签、EL表达式EL表达式JSP标签JSTL标签什么是

sakoba·2025-06-29 18:42

OpenCV图像噪点消除五大滤波方法

在数字图像处理中，噪点消除是提高图像质量的关键步骤。本文将基于OpenCV库，详细讲解五种经典的图像去噪滤波方法：均值滤波、方框滤波、高斯滤波、中值滤波和双边滤波，并通过丰富的代码示例展示它们的实际应用效果。一、图像噪点与滤波基础1.1常见图像噪声类型高斯噪声：符合正态分布的随机噪声椒盐噪声：随机出现的黑白像素点泊松噪声：光子计数噪声量化噪声：模拟信号数字化过程中产生1.2滤波方法分类滤波类型特点

慕婉0307·2025-06-29 18:41

C#区块链共识的3大必杀技：PoW、PoS、DPoS谁才是代码界的“链主”？

超萌技术攻略，轻松晋级编程高手技术宝库已备好，就等你来挖掘订阅墨瑾轩，智趣学习不孤单即刻启航，编程之旅更有趣**3大必杀技，让你的代码成为“链主”**必杀技1：工作量证明（PoW）——“算力擂台赛”问题

墨瑾轩·2025-06-29 18:40

从阻塞到异步：Java NIO与AIO的高性能网络编程实战全解析

本文将从原理到实战，带您揭开这两大高级

小张在编程·2025-06-29 18:10

C#.NET in、out、ref详解

基本语义对比修饰符传递方式可读写性必须初始化调用前必须赋值典型场景ref引用传递可读可写需先在调用前初始化是修改调用者变量；传大对象避免拷贝in只读引用传递只读（不能赋值）需先在调用前初始化是传递大值类型以避免拷贝

·2025-06-29 17:10

AIGC领域Prompt工程：原理、方法与行业应用

AIGC领域Prompt工程：原理、方法与行业应用关键词：Prompt工程、大语言模型（LLM）、提示设计、少样本学习、AIGC应用、思维链（CoT）、提示优化摘要：随着AIGC（人工智能生成内容）技术的爆发式发展

AI天才研究院·2025-06-29 17:04

从指令设计到系统集成：提示词工具链与GPTs插件的效率革命

大模型交互的本质是“指令设计”，但人工编写提示词存在三大痛点：效率低（重复调试耗时）、质量不稳定（依赖个人经验）、复用性差（场景迁移成本高）。

charles666666·2025-06-29 17:32

大语言模型中的思维链提示：解锁高效互动的秘密

在当今的人工智能领域，大语言模型（LLMs）已然成为一颗耀眼的明星，它经过海量训练，能够理解并生成人类语言，在编程等诸多领域助力人们完成日常任务。

t0_54program·2025-06-29 17:01

SELinux 从理论到实践：深入解析与实战指南

第一部分：SELinux核心理论1.1SELinux的三大核心模型1.2安全上下文（SecurityContext）1.3策略语言与模块化第二部分：实战操作指南2.1SELinux状态管理2.2文件上下文管理

智驾·2025-06-29 16:27

【数据标注师】目标跟踪标注

目录一、**目标跟踪标注的四大核心挑战**二、**五阶能力培养体系**▶**阶段1：基础规则内化（1-2周）**▶**阶段2：复杂场景处理技能**▶**阶段3：专业工具mastery**▶**阶段4：领域深度专精

试着·2025-06-29 16:26

人工智能大模型原理与应用实战：大模型在金融风控中的应用

文章目录人工智能大模型原理与应用实战：大模型在金融风控中的应用01.背景介绍1.1金融风控的挑战1.2大模型的优势2.核心概念与联系2.1大模型在金融风控中的应用场景2.2大模型与传统风控技术的结合3.

AI天才研究院·2025-06-29 16:54

Alluxio在数据索引和模型分发中的核心价值与应用

Alluxio·2025-06-29 15:21

选择Alluxio来解决AI模型训练场景数据访问的五大理由

在AI模型训练尤其是大模型领域，存储系统的性能和稳定性直接决定了模型训练、推理、部署任务的效率和成本。

Alluxio·2025-06-29 15:51

AI算力综述和资料整理

大模型训练中通常会用到FP16（半精度浮点数），但并不是只使用FP16，而是采用**混合精度

木鱼时刻·2025-06-29 15:48

对照原则在临床试验中的应用与挑战

二、对照组的五大类型及适用场景2.1安慰剂对照2.1.1构成外观/用法相同的无活性物质。2.1.2

·2025-06-29 15:17

重复原则与样本量估计：临床试验的统计引擎

二、样本量估计的四大核心参数2.1显著性水平(α)2.1.1定义I类错误概率

qq_34062333·2025-06-29 15:17

使用大模型预测心力衰竭的全流程系统技术方案大纲

目录1.引言背景与意义目标2.术前风险评估与预测数据采集与预处理风险预测模型输出应用3.术中风险实时监测与预警实时数据流处理动态风险预测4.术后恢复与并发症预测恢复轨迹建模并发症防控5.个性化治疗方案制定6.统计分析与模型验证验证方法性能指标7.健康教育与指导方案8.技术架构与实施路径1.引言背景与意义问题现状：心力衰竭（HF）全球患者超千万，中国25岁以上人群患病率1.1%；传统诊疗漏诊率高，预

LCG元·2025-06-29 15:46

中科亿海微SoM模组——基于FPGA+RSIC-V的计算机板卡

的计算机板卡主芯片使用中科亿海微EQ6HL45-CSG324FPGA芯片和高性能微控制器HPM6880，并集合ADCLHA6958H、6通道数字隔离器SiLM5760、SiLM5763、内存W634GU6QB等器件，板卡实现了大容量配置存储等功能的融合

ehiway·2025-06-29 15:16

【AI大模型】Spring AI 基于Redis实现对话持久存储详解

目录一、前言二、SpringAI会话记忆介绍2.1SpringAI会话记忆概述2.2常用的会话记忆实现方式2.2.1集成数据库持久存储会话实现步骤2.3适用场景三、SpringAI基于内存会话记忆存储3.1本地开发环境准备3.2工程搭建与集成3.2.1添加核心依赖3.3.2添加配置文件3.3.3添加测试接口3.2ChatMemory介绍3.2.1ChatMemory概述3.2.2InMemoryC

小码农叔叔·2025-06-29 14:41

【AI智能体】Coze 搭建个人旅游规划助手实战详解

目录一、前言二、Coze工作流介绍2.1什么是工作流2.2Coze工作流作用2.3Coze工作流节点介绍2.3.1开始节点2.3.2大模型节点2.3.3插件节点2.3.4知识库节点2.3.5条件节点三、

小码农叔叔·2025-06-29 14:40

大模型系列——Ollama WebUI 简明教程

大模型系列——OllamaWebUI简明教程OpenWebUI，以前称为OllamaWebUI，支持各种大型语言模型(LLM)运行器，是本地部署并与语言模型交互的多功能工具。

猫猫姐·2025-06-29 13:35

从优劣势看：主流AI代码辅助工具

通义灵码一句话介绍：通义灵码是阿里云出品的一款基于通义大模型的智能编码辅助工具。优点：多种会话模式：支持

scuter_yu·2025-06-29 13:33

主流AI代码编程工具分享

通义灵码产品介绍：通义灵码是阿里云出品的基于通义大模型的智能编程辅助工具，提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码优化、注释生成

scuter_yu·2025-06-29 13:03

Deepoc大模型在半导体设计优化与自动化

大模型在半导体设计领域的应用已形成多维度技术渗透，其核心价值在于通过数据驱动的方式重构传统设计范式。

Deepoch·2025-06-29 13:32

Deepoc大模型在半导体技术芯片性能应用协助突破物理极限

半导体垂直大模型在芯片设计中的应用与技术突破半导体垂直大模型（SemiconductorVerticalLLM）是专为芯片设计、制造与优化领域训练的大规模人工智能模型，其通过融合半导体物理、工艺知识、设计规则及行业经验

Deepoch·2025-06-29 13:32

IPv4 前缀长度与主机位关系大全表（/0 到 /32）-版本2

文章目录关键说明：以下是IPv4地址空间中前缀长度与主机位关系的完整表格大全，按照前缀长度从小到大（主机位从大到小）排列：前缀长度子网掩码主机位数量地址总数可用主机数典型应用场景/00.0.0.0324,294,967,296

韩公子的Linux大集市·2025-06-29 12:30

Linux(进程概念)

目录冯诺依曼体系操作系统进程概念进程控制进程状态环境变量虚拟地址空间（进程隔离与内存管理的基石）程序替换冯诺依曼体系五大硬件单元运算器控制器存储器输入设备输出设备所有硬件都是围绕内存工作的操作系统核心目的

·2025-06-29 12:26

分布式训练架构解析

一、分布式训练的问题根源与需求驱动在深度学习领域，模型与数据规模呈指数级增长趋势，传统单机训练模式已难以满足日益复杂的业务需求，分布式训练技术应运而生，其核心驱动力源于以下三大关键困境：1.1算力瓶颈与训练效率危机单

·2025-06-29 11:55

AI教学应用作业多元化和教师批改多样化

AI教学应用作业多元化和教师批改多样化目标是解决「作业形式多样化+教师批改压力大+教学反馈个性化不足」的问题一、需求大学生的作业和高中完全不一样，比如：作业类型多：可能是论文/实验报告（文字类）、Python

蹦跑的蜗牛·2025-06-29 11:52

C++ 多态与虚函数

这一篇介绍一下C++面向对象三大特征之一的多态(之前面试某大厂的实习生被问到多态，后来又了解到一些设计模式，才体会到多态的强大，在这里把对多态的一点点浅显认识总结一下)如有侵权，请联系删除，如有错误，欢迎大家指正

可乐船长2020·2025-06-29 10:11

大模型的“Tomcat”：一文读懂AI推理引擎（Inference Engine)

本文已收录在Github，关注我，紧跟本系列专栏文章，咱们下篇再续！魔都架构师|全网30W技术追随者大厂分布式系统/数据中台实战专家主导交易系统百万级流量调优&车联网平台架构AIGC应用开发先行者|区块链落地实践者以技术驱动创新，我们的征途是改变世界！实战干货：编程严选网1推理引擎是啥？从熟悉的“服务器”说起，想象你用Java写好了一个业务应用，如订单处理服务，打成一个JAR或WAR包。这包能直接

·2025-06-29 10:04

解密大模型全栈开发：从搭建环境到实战案例，一站式攻略

目录大模型基础概念什么是大模型？

海棠AI实验室·2025-06-29 09:39

微调大语言模型(生成任务)，怎么评估它到底“变好”了？

随着大语言模型（如GPT、LLaMA）的广泛应用，越来越多团队开始基于它们做微调，定制符合自己业务需求的模型。微调虽能让模型更贴合任务，但评估是否真的“变好”却不是简单的事。

茫茫人海一粒沙·2025-06-29 09:38

【AI大模型】26、算力受限下的模型工程：从LoRA到弹性智能系统的优化实践

引言：算力瓶颈与模型工程的突围之路在人工智能领域，大语言模型的发展正呈现出参数规模爆炸式增长的趋势。

无心水·2025-06-29 09:37

不懂的还在争论AI，懂行的已用Python+DeepSeek变现！逆袭机会就在AI应用层

大模型训练动辄千万美金，算法高深莫测，似乎离我们太远。别急，AI真正的革命性力量，正从神秘实验室涌向普通人的键盘——它的名字叫“AI应用层”。而拿到这张船票的钥匙，就是你早该学起来的：Python。

渡难繁辰·2025-06-29 09:06

【向上教育】国企面试手册(OCR).pdf

(一)结构化面试之三大规范1.考题规范化（1）测评要素一

㏕追忆似水年华あ·2025-06-29 09:35

Word 中批量转换 LaTeX 公式为标准数学格式的终极方法（附宏设置教程）

但如果你有一大段公式使用$...$或LaTeX命令，手动转换无疑非常耗时。本文将介绍一种“一键转换所有LaTeX公式为Word数学公式”的方法，只需设置一次宏，后续即可像“格式刷”一样使用！

小灰兔的小白兔·2025-06-29 08:02

多云环境密钥硬核防护：KDPS如何实现千万级密钥生命周期管理？

本文从三大维度拆解其硬核能力：一、密钥管理“铁三角”：集中化、自动化、合规化能力维度传统方案痛点KDPS

安当加密·2025-06-29 08:00

提示工程入门指南：如何有效地与大语言模型交互

作为AI领域的热点技术，提示工程（PromptEngineering）能显著提升大语言模型（LargeLanguageModel,LLM）如DeepSeek的响应质量。

止观止·2025-06-29 08:28

python开发框架django/flask/fastapi对比

Python三大Web开发框架对比：DjangovsFlaskvsFastAPIPython生态系统中有三个主流的Web开发框架：Django、Flask和FastAPI。

研创通之逍遥峰·2025-06-29 08:57

【行云流水a】淘天联合爱橙开源强化学习训练框架ROLL OpenRL/openrl PPO-for-Beginners: 从零开始实现强化学习算法PPO 强化学习框架verl 港大等开源GoT-R1

以下是DQN（DeepQ-Network）和PPO（ProximalPolicyOptimization）的全面对比流程图及文字解析。两者是强化学习的核心算法，但在设计理念、适用场景和实现机制上有显著差异：graphTDA[对比维度]-->B[算法类型]A-->C[策略表示]A-->D[动作空间]A-->E[学习机制]A-->F[探索方式]A-->G[稳定性]A-->H[样本效率]A-->I[关键

行云流水AI笔记·2025-06-29 07:55

【AI成长会】针对高并发场景下基于用户ID的聊天接口优化方案，包含5个核心方法

以下是针对高并发场景下基于用户ID的聊天接口优化方案，包含5个核心方法、对比表格及权威来源：5大优化方案1.索引优化机制：对user_id字段添加B+树索引，联合查询字段使用覆盖索引（如(user_id

·2025-06-29 07:55

大模型商用格局雏形初现：Tokens用量决高下，火山引擎问鼎2024

明敏发自凹非寺量子位|公众号QbitAI大模型应用落地元年，谁家业务更值得关注？Tokens使用量，正在成为最关键的衡量指标。

QbitAl·2025-06-29 07:54

深入理解提示词工程：原理、分类与实战应用

一、什么是提示词工程（PromptEngineering）提示词工程是指通过设计和优化与大模型（如ChatGPT、文心一言等）交互的“提示词（Prompt）”，以获得更准确、更高效、更符合预期的模型输出结果的技术和方法

小雷FansUnion·2025-06-29 07:23

FastAPI vs Flask vs Django：Python Web框架全面对比

FastAPI、Flask和Django是当前主流的三大PythonWeb框架，各有千秋。

天天进步2015·2025-06-29 07:20

免费实时AI图片编辑工具-多模态大模型：GPT-4o、grok、豆包、BAGEL、MagicQuill、OmniGen2

纯自然语言对话实现图像编辑；参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/1890036563586577897GPT-4ohttps://chatgpt.com/geminihttps://gemini.google.com/grokhttps://grok.com/?referrer=website

loong_XL·2025-06-29 07:47

模型性能评估实战：解密大模型准确率与召回率的计算逻辑与业务权衡

在AI项目落地过程中，模型性能评估是关键一步。想必大家都听过这样的案例：某医疗AI项目中，一个在测试集上准确率达到98%的肺癌筛查模型，实际部署后却遗漏了20%的早期癌变患者。无独有偶，某银行风控系统中，一个标榜着99.5%“高准确率”的模型，实际使用中却放过了90%的信用卡欺诈行为。这些案例都给我们敲响了警钟，模型性能评估中存在不少被忽视的致命盲区，今天就让我们一同深入探寻这其中的奥秘。第一部分

·2025-06-29 06:40

【爆款长文】RAG检索增强大模型的“记忆力”革命：Contextual Chunk Headers（CCH）实战全解析

别眨眼，这可是让大模型“查资料”能力质变的秘密武器！一、RAG：让大模型不再“张口就胡说”先来个小科普。RAG是什么？简单说，就是给大模型加个“外挂”，让它在回

许泽宇的技术分享·2025-06-29 05:37

使用UmiJS框架开发React

2.2大应用下，网站打开很慢，有没有办法

汇智知了堂·2025-06-29 05:37

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