学习AI

Go语言入门基础详解

设计目标：兼具Python的开发效率与C的执行性能内置并发支持（goroutine/channel）简洁的类型系统现代化的包管理跨平台编译能力//经典HelloWorld示例packagemain//声明包名
老胖闲聊·2025-03-14 15:12

python flask sqlalchemy JSON 数据查询

db.Column(db.Integer,primary_key=True)username=db.Column(db.String(80),unique=True,nullable=False)email
Purple_Grape207·2025-03-14 15:42

推理大模型：技术解析与未来趋势全景

）是专门针对复杂多步推理任务优化的大型语言模型，具备以下核心特性：输出形式创新展示完整逻辑链条（如公式推导、多阶段分析）任务类型聚焦擅长数学证明、编程挑战、多模态谜题等深度逻辑任务训练方法升级融合强化学习
时光旅人01号·2025-03-14 15:10

Linux内核课程学习心得

原创作品转载请注明出处+《Linux内核分析》MOOC课程http://mooc.study.163.com/course/USTC-1000029000不知不觉，八周课程一晃而过，回想起当初选择这门课到学习完最后一个课件
萝卜cherish·2025-03-14 15:09

【学习笔记】GitLab 使用技巧和说明和配置和使用方法

GitLab使用技巧和说明1.注册账号和登录注册账号：访问GitLab官网，点击“Signup”按钮，填写必要的信息（如用户名、邮箱、密码）完成注册。普通用户注册后需要管理员审批，如果有管理员权限可以直接登录使用。登录：使用注册的账号和密码登录GitLab。2.创建项目创建项目：登录后，点击页面右上角的加号图标，选择“Newproject”创建新项目。在项目创建页面，填写项目名称、描述和可见性等信
铜锣烧1号·2025-03-14 15:07

验证码识别：使用OCR技术识别图形验证码详解

图像处理库2.3OCR引擎2.4Python接口三、实现步骤3.1获取验证码图像3.2图像预处理3.3使用OCR进行字符识别3.4基本OCR识别样例四、提高识别准确率的方法4.1字符分割4.2使用深度学习模型
数据知道·2025-03-14 15:37

『FFmpeg学习笔记』MAC系统电脑安装FFmpeg以及使用

MAC系统电脑安装FFmpeg文章目录一.安装FFmpeg1.1.MACbrew安装FFmpeg1.2.MAC官网下载FFmpeg压缩包1.3.Windows安装1.4.Linux安装二.FFmpeg的使用2.1.音频操作2.1.1.如果不转换，直接输出aac2.1.2.将音频输出为wav2.1.3.将aac转换为wav2.1.4.双声道分离2.1.5.使用FFmpeg将音频和视频合并2.2.字幕
AI大模型前沿研究·2025-03-14 15:06

已解决：conda install报错Solving environment: failed with initial frozen solve. Retrying with fle

其中，常见的错误之一是Solvingenvironment:failedwithinitialfrozensolve.Retryingwithf
几何心凉·2025-03-14 14:35

2025扩展可能性采购和供应链管理使用AI报告100+份汇总解读|附PDF下载

p=40348在当今快速发展的商业环境中，采购和供应链管理领域正经历着深刻变革，人工智能（AI）技术的融入成为推动这一变革的关键力量。
拓端研究室·2025-03-14 14:02

【AI论文】TPDiff：时序金字塔视频扩散模型

摘要：视频扩散模型的发展揭示了一个重大挑战：巨大的计算需求。为了缓解这一挑战，我们注意到扩散的反向过程具有内在的熵减少特性。鉴于视频模态中的帧间冗余，在高熵阶段保持全帧率是不必要的。基于这一洞见，我们提出了TPDiff，一个统一的框架，用于提高训练和推理效率。通过将扩散过程分为几个阶段，我们的框架在扩散过程中逐步增加帧率，仅在最后阶段采用全帧率，从而优化计算效率。为了训练多阶段扩散模型，我们引入了
东临碣石82·2025-03-14 14:31

DeepSeek 与其他 AI 模型的对比：优势与特色分析

一、引言在众多AI模型中，DeepSeek凭借其独特的功能和优势脱颖而出。本文将对比DeepSeek与其他流行的AI模型，分析它的优势与特色。
CarlowZJ·2025-03-14 14:00

初识C语言之操作符详解(下)

一.操作符分类1.下标访问操作符(1)运用规则：一个数组名+一个索引名(下标)(2)运用举例：eg.intmain(){intarr[10]={1,2,3,4,5};printf("%d",arr[4]
乞丐1469·2025-03-14 14:00

C++回文自动机

包含长度len、失败指针fail和子节点转移trans。双根结构：偶根（0号节点）：长度为0，处理偶数长度回文。奇根（1号节点）：长度为-1，处理奇数长度回文。
总斯霖·2025-03-14 13:59

从LayerNorm到RMSNorm：深度学习归一化技术的进化！qwen2.5的技术。

RMSNorm（RootMeanSquareNormalization，均方根归一化）是一种用于深度学习的归一化技术，是LayerNorm（层归一化）的一种改进。
KangkangLoveNLP·2025-03-14 13:29

使用 Golang 操作 MySQL

packagemainimport("database/sql""fmt"_"gi
yinhezhanshen·2025-03-14 13:28

7-3 谁先倒

当时纯纯是没看清楚题目，没理解透，他是说如果两个人同时输了或者赢了，都不喝酒，这个小破题浪费哥们快半小时时间（太拉了还是）#include"bits/stdc++.h"usingnamespacestd;intmain
小竹子14·2025-03-14 13:28

【DuodooTEKr】基于Odoo18 Maintenance设备模块与ZXing扫码技术实现医疗器械DHR无纸化追溯技术方案

作者：Odoo技术开发/资深信息化负责人日期：2025年3月10日一、行业现状与需求痛点1.1医疗器械行业DHR管理现状传统纸质记录存在的合规风险FDA21CFRPart11对电子记录的特殊要求生产设备、检验设备、环境监控等多系统数据孤岛1.2典型业务场景分析原材料批次追溯（需关联供应商批号、效期）生产工序执行验证（人员、设备、参数三位一体）灭菌批次与产品追溯的强关联设备维护记录与产品生产周期的对
邹工转型手札·2025-03-14 13:27

Linux驱动学习--V4L2框架

一、引言V4L2是Videoforlinux2的简称,为linux中关于视频设备的内核驱动。在Linux中，视频设备是设备文件，可以像访问普通文件一样对其进行读写，摄像头在/dev/video0下。V4L2在设计时，是要支持很多广泛的设备的，它们之中只有一部分在本质上是真正的视频设备。主要有以下几种几种接口视频采集接口(videocaptureinterface):这种应用的设备可以是高频头或者摄
文艺小少年·2025-03-14 13:57

Python和FastAPI框架开发和容器化部署AWS上支持多种LLM和向量数据库的微服务API

用FastAPI创建一个输入提示词和所使用的LLM名称和向量搜索方式的API，返回LLM输出文本，其中用到OpenAIGPT4o3和AWSBedrock上的多个LLM模型的API，通过内部的类配置使用的模型和向量数据搜索类型
weixin_30777913·2025-03-14 13:26

RabbitMQ实战（二）-消息持久化策略、事务以及Confirm消息确认方式

「扫码关注我，面试、各种技术（mysql、zookeeper、微服务、redis、jvm）持续更新中～」RabbitMQ学习列表：RabbitMQ实战（一）-消息通信基本概念·在上一篇学习完RabbitMQ
Java思享汇·2025-03-14 13:55

【Agent实战】发票信息识别提取专家（AI +OCR技术结合ChatGPT4o能力+结构化prompt（CoT、One-shot等）+Knowledge - RAG+API工具Agent项目实践）

本文原创作者：姚瑞南AI-agent大模型运营专家，先后任职于美团、猎聘等中大厂AI训练专家和智能运营专家岗；多年人工智能行业智能产品运营及大模型落地经验，拥有AI外呼方向国家专利与PMP项目管理证书。
姚瑞南·2025-03-14 13:55

卷积神经网络可视化

以下从技术原理、实现方法和应用场景三个维度，系统梳理CNN可视化的核心技术，并提供代码示例和前沿方向分析：一、CNN可视化的核心维度1.卷积核可视化原理：提取卷积层的权重，将其转换为图像形式，观察滤波器学习到的模式
天行者@·2025-03-14 13:25

深入解析：大型机器学习模型的基本概念与特点

大模型是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型。
AI大模型-大飞·2025-03-14 13:54

【从零开始学习计算机科学】数据库系统（十）XML、XPATH、XQuery与XML数据库

【从零开始学习计算机科学】数据库系统（十）XML、XPATH、XQuery与XML数据库XML基础知识元素属性Namespaces文档类型定义(DTD)文档类型定义(DTD)XML数据文档的树模型XML
贫苦游商·2025-03-14 13:24

【从零开始学习计算机科学】数据库系统（十一）云数据库、NoSQL 与 NewSQL

【从零开始学习计算机科学】数据库系统（十一）云数据库、NoSQL与NewSQL云数据库云服务器的服务云数据库和传统的分布式数据库的异同NoSQLNoSQL数据库的特点CAP定理NoSQL的特性NoSQL
贫苦游商·2025-03-14 13:24

【从零开始学习计算机科学】编程语言（一）常用编程语言的发展与介绍

【从零开始学习计算机科学】编程语言（一）常用编程语言的发展与介绍编程语言可读性可写性可靠性代价影响编程语言的因素编程语言的分类编程语言设计中的权衡编程语言的实现方法编程环境编程语言的发展过程低级语言时代高级语言时代第一个高级语言
贫苦游商·2025-03-14 12:54

你所不知道的关于AI的27个冷知识——AI的军事应用

AI的军事应用亲爱的朋友们，今天我们要踏入一个既神秘又令人激动的领域——人工智能（AI）在军事中的应用。
贫苦游商·2025-03-14 12:53

普通人如何利用GPT赚钱之开发虚拟助手

普通人如何利用GPT赚钱之开发虚拟助手随着人工智能技术的迅猛发展，GPT（GenerativePre-trainedTransformer）作为一种强大的语言模型，正在改变我们的生活和工作方式。
贫苦游商·2025-03-14 12:53

spring boot 基础学习 - 请求参数映射与参数j校验

springboot支持多种类型的请求参数映射1.简单数据的映射简单数据我们只需要给handler添加相应的形参，保证形参名称和页面请求参数的名称一致，spring就会回自动的帮我们将请求参数进行格式装换并封装到形参中：handler代码：@RequestMapping("paramstest")publicStringsimpleparam(Integerid,Stringusername,Bo
破小孩儿乖·2025-03-14 12:22

账本 1.01 版本：样式优化升级分享

以index.vue为例：.container{display:flex;flex-di
烂蜻蜓·2025-03-14 12:50

深入浅出 K 近邻算法：原理、实践与应用

引言在机器学习的众多算法中，K近邻算法（K-NearestNeighbors，简称KNN）以其简洁而强大的特性占据着重要地位。它既可以用于分类任务，也能在回归任务中发挥作用。
烂蜻蜓·2025-03-14 12:50

【漫话机器学习系列】137.随机搜索（Randomized Search）

随机搜索（RandomizedSearch）详解在机器学习和深度学习的模型训练过程中，超参数调优（HyperparameterTuning）是至关重要的一环。
IT古董·2025-03-14 12:50

南京大学×百度“星河杯”AI大模型创意校园赛正式起航

他强调，要把人工智能技术深入到教育教学和管理的全过程和全环节，研究其有效性和适应性，让青年一代更加主动地学习，让教师更加创造性地教学。
·2025-03-14 12:20

李彦宏官宣第二届“文心杯”创业大赛，最高投资奖励翻5倍达5000万

4月16日，百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏在Create2024百度AI开发者大会上宣布，第二届“文心杯”创业大赛正式启动，参赛选手有机会获得最高5000万人民币投资。
·2025-03-14 12:20

打造「大模型全开发周期系列课程」，AI应用开发入门课率先发布！（内含英雄帖）

在这个大模型技术日新月异的时代，AI的潜力正被无限释放，改变着我们的工作和生活方式。你是否渴望成为这场变革的参与者？你是否也想在这个大模型时代中抢占先机？
·2025-03-14 12:50

大模型（DeepSeek等）是否会动摇AI工程师的工作？

引言近年来，人工智能（AI）领域取得了突飞猛进的发展，尤其是大模型（如GPT-3、BERT、DeepSeek等）的出现，极大地推动了自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等领域的进步。
点我头像干啥·2025-03-14 12:50

Spring Boot整合参数校验的技术学习

引言在软件开发中，数据校验是一个非常重要的环节，它确保了数据的完整性和安全性。SpringBoot作为一款流行的Java框架，提供了非常方便的参数校验功能。本文将详细介绍如何在SpringBoot中整合参数校验，并通过示例代码演示其使用方法。一、依赖管理在SpringBoot中整合参数校验的依赖管理相对简单，因为SpringBoot默认集成了HibernateValidator作为其参数校验的支持
小码快撩·2025-03-14 12:19

【大模型学习】第十九章 什么是迁移学习

目录1.迁移学习的起源背景1.1传统机器学习的问题1.2迁移学习的提出背景2.什么是迁移学习2.1迁移学习的定义2.2生活实例解释3.技术要点与原理3.1迁移学习方法分类3.1.1基于特征的迁移学习（Feature-basedTransfer
好多渔鱼好多·2025-03-14 12:49

Spring Boot 参数校验异常与错误编码映射方案

表示公共模块参数校验错误中的第一个错误）配置文件（application.yml）yaml复制error:codes:#公共模块错误码common:param_invalid:1000#校验子错误码constraints
robin-cloud·2025-03-14 12:49

Kafka、RocketMQ、RabbitMQ三款消息中间件的原理

最近学习了Kafka、RocketMQ、RabbitMQ三款消息中间件的原理，本文主要是记录一下Kafka、RabbitMQ、RocketMQ三款中间件之间的区别。
家常凉菜·2025-03-14 12:48

Leetcode刷题--贪心--数组拆分

刷题–贪心leetcode561–数组拆分题目描述（简单题）给定长度为2n的整数数组nums，你的任务是将这些数分成n对,例如(a1,b1),(a2,b2),…,(an,bn)，使得从1到n的min(ai
库库刷题·2025-03-14 12:18

医学人工智能影像诊断数据收集与整理

在医学领域中，人工智能（AI）尤其是深度学习技术，已经被广泛应用于医学影像的分析和诊断。为了训练这些模型，需要大量的高质量标注数据。
V搜xhliang0246·2025-03-14 12:18

渗透学习笔记（四）window基础2

学习视频来自B站up主**泷羽sec**有兴趣的师傅可以关注一下，如涉及侵权马上删除文章，笔记只是方便各位师傅的学习和探讨，文章所提到的网站以及内容，只做学习交流，其他均与本人以及泷羽sec团队无关，切勿触碰法律底线
nnnimok·2025-03-14 12:17

【大模型学习】第十五章 Transformer技术 看这一篇就足够了

目录一、引言二、Transformer起源背景1.从"健忘症"到"过目不忘"的进化之路三、一个简单的例子让你理解什么是Transformer四、技术要点与底层原理1.自注意力机制（Self-Attention）1.1什么是自注意力？1.1.1如何计算查询（Query）、键（Key）和值（Value）：1.1.2缩放点积注意力（ScaledDot-ProductAttention）1.1.3两个生活
好多渔鱼好多·2025-03-14 12:46

深度学习模块缝合教程：从理论到实践

深度学习模块缝合教程：从理论到实践引言随着深度学习的不断发展，模型的设计与优化成为研究者关注的核心问题之一。
RockLiu@805·2025-03-14 12:46

全球首款通用 AI 智能体 Manus 发布的分析报告

全球首款通用AI智能体Manus的发布成为近期备受瞩目的事件，尤其其宣称性能超越OpenAI，更是引发了行业内外的广泛关注与讨论。
PM简读馆·2025-03-14 12:46

AI的发展历程，你知道是从什么时候开始的吗？

AI的发展历程是一段充满探索、突破与起伏的历史，以下是其主要阶段的介绍：诞生与早期探索阶段（20世纪50年代-60年代）基础理论奠基：1943年，美国神经生理学家沃伦·麦卡洛克和数学家沃尔特·皮茨发表了
A达峰绮·2025-03-14 12:15

AI人工智能2025年发展趋势及普通人利用AI赚钱的方法

一、2025年AI人工智能发展趋势（一）增强型工作与人机协作2025年，几乎所有主要的软件工具都将整合生成式人工智能功能。
A达峰绮·2025-03-14 12:15

数据处理与图形绘制的多领域应用案例，学会了你也是高手！

本教程将通过多个具体应用案例，涵盖多种编程语言，深入讲解数据处理与图形绘制的实践方法，助力学习者解决学习过程中的难题，提升相关技能。
A达峰绮·2025-03-14 12:15

数据处理与图形绘制应用案例深度全面解析，值得收藏学习！

在当今数字化时代，数据犹如一座蕴含无限价值的宝藏，而数据处理和图形绘制则是开启这座宝藏的关键钥匙。数据处理能够对海量、复杂的数据进行清洗、转换和分析，挖掘出其中有价值的信息；图形绘制则可以将这些信息以直观、形象的图形展示出来，帮助人们更好地理解和决策。无论是在商业领域的市场分析、金融领域的风险评估，还是在科研领域的实验数据解读，数据处理和图形绘制都发挥着不可或缺的作用。本文将通过多个不同领域的应用
A达峰绮·2025-03-14 12:15
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