对比实验模型第11页

不会用AI大模型的程序员，5年后必将被淘汰？真相远比你想的更残酷！

前言在技术飞速发展的今天，AI大模型已经成为程序员技能库中的“标配”。如果你还认为AI只是“锦上添花”的工具，那么5年后，你可能真的会被时代无情淘汰。这不是危言耸听，而是技术变革的必然趋势。

小城哇哇·2025-03-21 22:15

时钟控制模块、主频修改实验

目录一、时钟控制模块1.1核心1.2系统时钟来源1.3PLU和PFD倍频时钟1.4PLL选择时钟1.5外设时钟二、主频修改实验2.1clock.c/h文件2.2main.c文件2.3Makefile文件

Couvrir洪荒猛兽·2025-03-21 22:42

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划 - 第28天：多模态模型实践（二）

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划-第28天：多模态模型实践（二）5.跨模态检索系统应用场景5.1图文匹配系统的实际应用应用领域具体场景优势电子商务商品图像搜索、视觉购物用户可以上传图片查找相似商品或使用文本描述查找商品智能媒体内容推荐

凡人的AI工具箱·2025-03-21 22:40

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划 - 第28天：多模态模型实践（一）

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划-第28天：多模态模型实践（一）引言：跨越感知的边界欢迎来到我们的PyTorch学习旅程第28天！今天我们将步入AI世界中最激动人心的领域之一：多模态学习。

凡人的AI工具箱·2025-03-21 22:10

【AI 天才研究院】从 MoE 架构到 AGI：DeepSeek 将给未来带来哪些影响？

这种选择性激活的方式大大提高了模型的参数效率，从而在保持高性能的同时，也能在计算资源的使用上保持高效。FP8低精度训练：DeepSeek采用了FP8

AI天才研究院·2025-03-21 22:40

AI预测体彩排3新模型百十个定位预测+胆码预测+杀和尾+杀和值2025年3月21日第25弹

前面由于工作原因停更了很长时间，停更期间很多彩友一直私信我何时恢复发布每日预测，目前手头上的项目已经基本收尾，接下来恢复发布。当然，也有很多朋友一直咨询3D超级助手开发的进度，在这里统一回复下。由于本人既精通编程+大数据分析，也热衷于彩票研究，所以很多彩友通过一些渠道找到了我。目前，加我的已有不少彩友，分成了3类人群：第一类：平时不懂数据分析，买彩全靠瞎猜乱蒙，这些朋友希望借助我的技术和方法来给他

GIS小天·2025-03-21 22:40

UI自动化测试往往在功能测试之后进行的核心原因

对比分析：阶段功能测试方式成本对比开发初期手动功能测试人工快速验证，适应变化，成本低。稳定期UI自动化测试代码维护成本高，反复修改会抵消效率收益。2.瀑布模型与敏捷开发的差异瀑布模型：严格

豌豆射手^·2025-03-21 21:37

知识蒸馏：让大模型“瘦身“而不失智慧的魔术

引言：当AI模型需要"减肥"在人工智能领域，一个有趣的悖论正在上演：大模型的参数规模每年以10倍速度增长，而移动设备的算力却始终受限。

一休哥助手·2025-03-21 21:06

C++和Java相比，哪个更适合初学者学习？

以下是对C++和Java的详细对比，帮助初学者做出选择：一、学习难度C++复杂性高：C++继承了C语言的复杂性，支持多种编程范式（如面向对象、泛型编程等），语法复杂，学习曲线陡峭。

·2025-03-21 21:57

合合信息“大模型加速器2.0”助力AI打破“幻觉”

随着大模型在社会应用中逐渐普及，人们在享受便利的同时，也面临着“AI幻觉”产生的风险。

·2025-03-21 21:56

深入了解 C# 中的 LINQ：功能、语法与应用解析

LINQ提供了一个统一的查询模型，可以对各种数据源进行查询，包括集

江沉晚呤时·2025-03-21 21:01

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

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

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

MySQL 进阶学习文档

一、存储引擎1.1核心架构四层架构：连接层→服务层→引擎层→存储层插件式存储引擎：不同引擎独立管理数据存储，可动态选择1.2主流引擎对比特性InnoDB（默认）MyISAMMemory事务支持✅支持❌不支持

你曾经是少年·2025-03-21 19:49

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

VRRP协议介绍及一些常见问题

）3.VRRP工作机制设备状态主路由器选举特殊情况：VRRP出现优先级0和255故障切换4.VRRP特性抢占模式（Preemption）多网关负载分担5.应用场景(冗余，高可用)6.VRRP与其他协议对比

cocologin·2025-03-21 18:43

软件工程（数据字典）

数据流图和数据字典共同构成系统的逻辑模型，没有数据字典，数据流图就不严格，然而没有数据流图，数据字典也难于发挥作用。只有数据流图和对数据流图中每个元素的精确定义放在一起，才能共同构成系统的

Rain:)·2025-03-21 18:42

路由交换技术——多私网下NAPT、FTP服务公网映射配置的实验

网络地址转换（NAT）技术概述1.定义与背景网络地址转换（NetworkAddressTranslation,NAT）是一种在IP数据包传输过程中修改源或目标IP地址及端口的技术，主要用于解决IPv4地址短缺问题。随着互联网设备激增，NAT通过允许多个设备共享单一公网IP地址，显著延缓了IPv4地址耗尽的速度。2.工作原理NAT的核心是通过中间设备（如路由器、防火墙）建立内网私有地址与外网公有地址

「J1e」·2025-03-21 18:41

对比与详解：QR 分解、奇异值分解（SVD）与 Schur 分解及其他可产生正交基的方法

对比与详解：QR分解、奇异值分解（SVD）与Schur分解及其他可产生正交基的方法在数值线性代数与矩阵分析中，常见的能产生正交（或酉）矩阵的分解方法包括QR分解、奇异值分解（SVD）、Schur分解等。

DuHz·2025-03-21 18:41

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

【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

【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

【Q&A】Qt中直接渲染和离屏渲染效率哪个高？

直接渲染和离屏渲染的效率取决于具体场景和实现方式，以下是详细对比分析：一、直接渲染（On-screenRendering）原理直接将图形数据绘制到屏幕缓冲区（BackBuffer），完成后通过交换缓冲区显示到屏幕

浅慕Antonio·2025-03-21 18:03

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

架构演进的方式

下面详细解释每种模式的内容、使用场景，并对比它们的差异。1.拆迁者模式内容拆迁者模式（也称为重建模式）是一种彻底重构现有系统的方式。通常，在这种模式下，原有系统被完全放弃，并用一个全新的系统替代。

pumpkin84514·2025-03-21 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

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

Apifox vs Apipost，API 管理工具选型思考，企业究竟该如何选？

本文将从功能对比、用户体验、企业适配度和性价比等多个维度做一次全面解析，帮助你做出更明智的选择。一.概述与定位ApiFoxApifox是一款国产的API调试工具，主打“

·2025-03-21 16:45

Mysql-经典实战案例（10）：如何用PT-Archiver完成大表的自动归档

每月新增500万条记录主库：高频读写，SSD存储（空间告急）历史库：HDD存储，只读查询优化目标✅自动迁移7天前的订单到历史库✅每周六23:30执行，不影响业务高峰✅确保数据一致性第一章：前期准备：沙盒实验室搭建

从不删库的DBA·2025-03-21 16:51

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=