字典转模型

收入突破 5 万，从大专生到大模型开发-第二篇（下）

第二篇下：实战案例拆解——我用AI干掉80%重复工作大家好，我是明聪，98年逆袭的大模型研发工程师，前Java转型幸存者，湖北荆州人，毕业武汉某职校。
智码工坊·2025-03-21 20:30

C/C++学习路线概述

1C/C++学习概述1.1C语言的基础知识1.2C++的基础知识2C/C++编程学习四大件2.1数据结构和算法2.2操作系统2.3计算机网络2.3.1计算机网络分层2.3.2典型协议（以TCP/IP四层模型举例
DustWind丶·2025-03-21 20:59

211 本硕研三，已拿 C++ 桌面应用研发 offer，计划转音视频或嵌入式如何规划学习路线？

同学提问：前辈您好，我是211本硕，目前研三，秋招拿到C++桌面应用研发的offer，但计划的这个岗位最多干3-4年左右，后续企业规划上想往音视频开发或嵌入式上转；个人感觉C++八股，算法
程序员yt·2025-03-21 20:29

GitHub霸榜神器！NextChat领衔DeepSeek全栈开发范式

NextChat（原ChatGPT-Next-Web）是GitHub上斩获81.2K星标的现象级开源项目，定位为"轻量级AI助手终端"，支持DeepSeek、Claude、GPT-4、Gemini等20+主流大模型
大禹智库·2025-03-21 20:57

golang--进制转换

16进制转十进制floats:="3f663200"i,err:=strconv.ParseUint(s,16,32)iferr!
IT艺术家-rookie·2025-03-21 20:57

自主移动机器人模型制作

AGV搭载机械手的复合型机器人，主要用于将物流按要求输送至指定工位，可用于加工工件的抓取、组装、搬运、装卸等作业。此外，复合机器人也可快速布局于工厂、仓储分拣、自动化货物超市等诸多场景，为物料的自动搬运、物品的上下料，以及物料的分拣提供自动化、柔性化的作业支持，使厂内可以实现真正的无人搬运。现有的产品多是AGV+UR机械臂，在plant里面怎么去处理这个呢，接下来我们就针对这个问题进一步展开说明。
竹森科技-杨波·2025-03-21 20:25

nextjs 实现rag知识库检索增强的ai问答app

AI-Chat-一个基于LLM大语言模型的知识库问答系统项目源码：https://github.com/goliter/ai-chat项目简介AI-Chat是一个基于Next.js和React开发的现代化大语言模型的知识库问答系统
*goliter *·2025-03-21 20:55

Profinet转ModbusTCP网关模块连发那科机器人与DCS通讯

二、解决方案：在不增加编程任务的前提下只需在DCS与机器人中间添加巴图自动化Profinet转ModbusTCP网关（BT-ETHPN20）就可实现。
BA_TU_AUTO_TECH·2025-03-21 20:54

使用大语言模型API在AI应用中的实现

随着人工智能技术的迅速发展，大语言模型（LLM）在自然语言处理（NLP）领域的应用越来越广泛。
qq_37836323·2025-03-21 19:47

Vscode niuhe 插件使用教程 - xorm 代码生成

为提高开发效率，niuhe插件0.3.4版本新增Xorm基础代码生成功能，可自动生成：数据库表对应的Golang模型结构体基础CURD操
诗意地回家·2025-03-21 19:16

复旦大学等提出4D扩散模型，成果入选AAAI 2025

19世纪中期，科学界普遍认为蛋白质结构是固定的、刚性的，类似「锁与钥匙」模型(lock-and-keymodel)，即蛋白质与配体的结合是由固定的三维结构决定的。
HyperAI超神经·2025-03-21 19:16

国外7个最佳大语言模型 (LLM) API推荐

大型语言模型(LLM)API将彻底改变我们处理语言的方式。在深度学习和机器学习算法的支持下，LLMAPI提供了前所未有的自然语言理解能力。
幂简集成·2025-03-21 19:15

【深度学习】DeepSeek模型介绍与部署

原文链接：DeepSeek-V31.介绍DeepSeek-V3，一个强大的混合专家(MoE)语言模型，拥有671B总参数，其中每个token激活37B参数。
Nerous_·2025-03-21 19:15

【NLP】 API在大语言模型中的应用

大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）通过API（应用程序接口）为开发者提供了便捷的调用方式，使其能够快速集成自然语言处理能力到各类应用中。
Nerous_·2025-03-21 18:13

软件工程（数据字典）

数据字典数据字典是关于数据的信息的集合，也就是对数据流图中包含的所有元素的定义的集合。
Rain:)·2025-03-21 18:42

数据结构、图论---数组模拟单链表 邻接表

比赛中使用静态链表代替指针型链可以减少内存分配带来的时间消耗，并且使用方式也比较简单比赛中的单链表或者邻接表也可以用vector实现，达到动态内存分配的效果，其实就是类似于指针链表，不过使用方式也比较简单直观比如图论模型
wow_awsl_qwq·2025-03-21 18:10

HRM：分层多步奖励模型

论文标题TowardsHierarchicalMulti-StepRewardModelsforEnhancedReasoninginLargeLanguageModels论文地址https://arxiv.org/pdf/2503.13551代码地址https://github.com/tengwang0318/hierarchial_reward_model作者背景香港大学，北京大学，新加坡国
大模型最新论文速读·2025-03-21 18:39

二进制转十六进制、1359. 八进制转换二进制、1306. 十六进制转二进制、1295. 十六进制转换）

题单地址：题单中心-东方博宜OJ2进制转换8/16进制使用方法是分组法：因为3位2进制数最大是7，4位2进制最大是15，分别满足8进制与16进制的性质，所以3位2进制数=1位8进制数；4位2进制数=1位16进制数。8/16进制转换2进制使用方法是展开法：上面提到3位2进制数=1位8进制数；4位2进制数=1位16进制数，所以每1位的8/16进制数都可以展开为对应的2进制位数。1293.二进制转换八进
是帅帅的少年·2025-03-21 18:37

【DNN量化工具】QKeras 工具简介

QKeras工具简介QKeras是一个用于量化深度学习模型的Keras扩展库，旨在使深度学习模型的量化（即将模型的浮点权重转换为低精度格式）变得简单而高效。
kanhao100·2025-03-21 18:07

Eclipse运行带参数的java程序（转）

N年不用了，再用有点忘记了运行的方法是，右键——》runas——》runconfiguration——》Arguments——》programarguments输入62145698910即每一个参数用空格分开。
frank1998819·2025-03-21 18:37

[软件工程] 数据字典

=======================================================================  学习过程中很容易忘记绘图的符号、图的定义，为避免重新翻书查定义，还是整理整理放博客上，方便查看吧。基本上都是书上的内容，在这里集合一下。参考资料：软件工程（张海藩、吕云翔）=========================================
枪枪枪·2025-03-21 18:05

【nnUnetv2】Code复现

：预处理（resampling和normalization）、训练（loss，optimizer设置、数据增广）、推理（patch-based策略、test-time-augmentations集成和模型集成等
是Winky啊·2025-03-21 18:35

【hot100】刷题记录(46)-下一个排列

整数数组的下一个排列是指其整数的下一个字典序更大的排列。更正式地，如果数组的所有排列根据其字典顺序从小到大排列在一个容器中，那么数组的下一个排列就是在这个有序容器中排在它后面的那个排列。
捞鱼哲学家·2025-03-21 18:32

软件工程：数据字典

一、数据字典的核心作用定位：数据字典是数据流图（DFD）的补充说明文档，与DFD共同构成系统的逻辑模型。核心价值：消除二义性：明确数据流、存储、元素的定义，避免理解偏差。
愚戏师·2025-03-21 17:02

Softmax温度调节与注意力缩放：深度神经网络中的平滑艺术

今天，我们将探讨两个看似独立却本质相通的机制：生成模型中的温度参数与Transformer注意力机制中的缩放因子。这两个设计都围绕着同一个核心概念——softmax分布的平滑控制。
Mark White·2025-03-21 17:01

决策树算法及其python实例

决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对数据进行分类的过程。它可以认为是if-then规则的集合。
m0_74831463·2025-03-21 17:57

大模型在冠心病风险预测及临床方案制定中的应用研究

目录一、引言1.1研究背景与目的1.2国内外研究现状1.3研究方法与创新点二、大模型预测冠心病风险原理与方法2.1数据收集与预处理2.1.1数据来源2.1.2数据清洗与整理2.2特征工程2.2.1特征提取
LCG元·2025-03-21 17:27

车载以太网测试-14【交换机以及MAC地址表】

目录1摘要2车载交换机概述2.1OSI模型中的位置2.2车载交换机在数据链路层的功能3车载交换机的工作原理3.1车载交换机的关键工作步骤3.2车载交换机的关键技术3.3车载交换机的工作示例3.4MAC地址表
车载测试工程师·2025-03-21 17:26

在网页跑3D多人互动之渲染效能瓶颈

已经使用的解决方案：LOD（LevelofDetail）技术：根据距离动态调整模型细节，远距离使用低多边形模型。InstancedRendering：批次渲染相同模型（如重复的树木、建筑物）。
微网兔子·2025-03-21 17:24

【小白深度教程 1.32】手把手教你从多视角图像进行 3D 重建（SfM 算法）

1.32】手把手教你从多视角图像进行3D重建（SfM算法）1.SfM三维重建算法简介2.SfM方法和原理3.安装依赖库4.构建数据集5.可视化结果6.完整代码1.SfM三维重建算法简介从多张照片中开发三维模型被称为多视图
小寒学姐学AI·2025-03-21 17:53

Redis操作命令详解

Redis（RemoteDictionaryServer，远程字典服务）是一个开源的键值存储系统，通常用作数据库、缓存或消息传递系统。
HaYiBoy·2025-03-21 16:22

OpenAI 发布新一代 STT/TTS 模型，10 行代码构建 Voice Agent；声网推出对话式 AI 开发套件丨日报

本期编辑：@qqq、@鲍勃01有话题的技术1、OpenAI推出全新一代音频模型今日凌晨，Open
·2025-03-21 16:18

CS5802一款HDMI转Typec方案转换芯片

CS5802是一款HDMI2.0b到Type-C转换器。C55802具有HDMI2.0b输入，最大带宽可达18Gbps。它支持4K@60Hz的最高分辨率。对于Type-Coutput，它由4个数据通道组成，支持1.62Gbps、2.7Gbps、5.4Gbps的链路速率。内置的可选SSC功能减少了EMI影响。嵌入式微控制器基于32位RISC-Vcore和内部串行闪存。CS5802适用于多个细分市场和
·2025-03-21 16:43

集睿致远CS5518 Mipi转lvds点屏方案芯片，pin to pin替代国腾GM8775C方案

GM8775C型DSI转双通道LVDS发送器产品主要实现将MIPIDSI转单/双通道LVDS功能，MIPI支持1/2/3/4通道可选，最大支持4Gbps速率。
·2025-03-21 16:43

QKeras、Brevitas和QONNX量化工具对比

QKeras、Brevitas和QONNX量化工具对比一、引言在深度学习模型部署领域，量化技术已成为提升模型执行效率的关键手段。
kanhao100·2025-03-21 16:48

机器学习是怎么一步一步由神经网络发展到今天的Transformer架构的？

背景：感知机由FrankRosenblatt提出，是第一个具有学习能力的神经网络模型。它由单层神经元组成，可以用于简单的二分类任务。特点：输入层和输出层之间直接连接，没有隐藏层。使用简单的
yuanpan·2025-03-21 15:15

关于重投影误差小记

理想情况下，该点的投影位置应该与实际图像中的观测点（如特征点）完全匹配，但由于噪声、相机模型的不准确性或优化算法的误差，这两个点可能会有偏差。
文弱_书生·2025-03-21 15:12

关于离子滤波小记

设系统的状态模型如下：xk=f(xk−1,uk,wk)x_k=
文弱_书生·2025-03-21 15:12

旋转位置编码（Rotary Positional Encoding, RoPE）：中文公式详解与代码实现

旋转位置编码（RotaryPositionalEncoding,RoPE）：中文公式详解与代码实现在序列模型中，位置信息对于任务的理解至关重要。
RockLiu@805·2025-03-21 15:40

文件夹加密原理 [转]

谈文件夹的加密一、文件夹加密的方式有几种？在Windows平台下，文件夹加密的方式归纳起来有两种：一种是简单地对文件夹进行各种方式的隐藏，甚至利用Windows的漏洞进行隐藏，这种软件根本就没有对数据进行任何加密处理，所以才宣称“加密速度极快，上百G的数据仅需1秒钟完成。没有大小限制。”但是，这种文件夹加密方式的加密效果极其脆弱，只能防范一些电脑菜鸟偷看你的资料。因为软件编写者利用了Windows
chengg0769·2025-03-21 15:09

目标检测中归一化的目的？

这使得模型在训练和推理时能够处理任意尺寸的图像，而不需要关心图像的具体像素尺寸。2.位置和尺寸的相对性归一化后的坐标和尺寸是相对于图像尺寸的，而不是绝对像素值。这种相对性使得
林语微光·2025-03-21 14:37

关于神经网络中的正则化

神经网络训练中的正则化正则化（Regularization）是神经网络训练中的一个关键技术，主要用于防止模型过拟合（overfitting），提高泛化能力。1.为什么需要正则化？
文弱_书生·2025-03-21 14:07

Python异步编程 - asyncio库

目录：每篇前言：异步IOPython中的异步编程实现方式：协程Python传统协程示例：实现生产者-消费者模型消费者：生产者：运行流程：整体流程：传统协程——>现代协程：asyncio库async/await
孤寒者·2025-03-21 14:06

传统金融和分布式金融

、DeFi的技术突破与创新机制1.支付与清算：区块链的底层重构2.普惠金融的技术民主化3.去中心化治理与透明化运作三、DeFivs传统金融的范式革命1.价值传递范式的颠覆2.风险分散机制的升级3.经济模型的创新实验四
倒霉男孩·2025-03-21 14:31

谷歌：对比学习将LLM转为嵌入模型

GeminiEmbedding:GeneralizableEmbeddingsfromGemini来源：arXiv,2503.07891摘要在本报告中，我们介绍了Gemini嵌入，这是一种最先进的嵌入模型
大模型任我行·2025-03-21 13:59

第三十篇 维度建模：从理论到落地的企业级实践

选择业务过程（以电商为例）2.2声明原子粒度（订单案例）2.3维度设计规范时间维度（含财年逻辑）SCDType2完整实现（Hudi）2.4事实表类型与设计三、企业级建模实战：电商用户分析3.1业务矩阵分析3.2模型实现代码四
随缘而动，随遇而安·2025-03-21 13:25

【人工智能机器学习基础篇】——深入详解无监督学习之降维：PCA与t-SNE的关键概念与核心原理

深入详解无监督学习之降维：PCA与t-SNE的关键概念与核心原理在当今数据驱动的世界中，数据维度的增多带来了计算复杂性和存储挑战，同时也可能导致模型性能下降，这一现象被称为“维度诅咒”（CurseofDimensionality
猿享天开·2025-03-21 13:25

一、大语言模型微调 vs. 大语言模型应用

一、大语言模型微调vs.大语言模型应用1.微调（Fine-Tuning）的含义与特点定义与作用微调指在预训练好（通用）的基础模型上，通过在特定领域或任务的数据集上进一步训练来调整模型参数，使其在该领域任务中获得更优表现
AI Echoes·2025-03-21 13:54

AI界劳斯莱斯o1 -Pro来了！百万token收费600刀，OpenAI在AI普惠反方向狂奔？

刚刚，OpenAI宣布推出其最新的高性能推理模型o1-pro。
算家计算·2025-03-21 13:23

[解决] PDF转图片,中文乱码或显示方框的解决方案

在Java开发中，将PDF文件转换为图片是一项常见的需求，但过程中可能会遇到中文乱码或显示方框的问题。本文将深入探讨这一问题，并提供详细的解决方案，帮助开发者顺利地完成PDF到图片的转换。一、问题现象在使用Java库（如ApachePDFBox）将PDF转换为图片时，如果PDF文件中包含中文字符，转换后的图片中可能会出现中文乱码或显示为方框的情况。控制台日志可能会显示类似以下信息：noglyphf
DazedMen·2025-03-21 13:52
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