常见图论模型第14页

颜永红:大模型时代的智能音频处理 | 演讲嘉宾公布

一、GAS20242024中国国际音频产业大会(GAS)将于2024年3.27-28日在上海张江科学会堂举办。大会将以“音无界，@未来（Audio，@Future）”为主题。大会由中国电子音响行业协会、上海市浦东新区先进音视频技术协会共同主办，上海国展展览中心有限公司承办。GAS2024作为中国最大的音频产业盛会之一，不仅展示了音频技术的最新成果，还为业界人士提供了一个交流和合作的平台。大会始终致

声光界·2025-03-08 09:24

目标检测YOLO实战应用案例100讲-TDI线阵相机

什么是机器视觉中的图像的前置知识——颜色模型？最为常用的颜色模型，分别是RGB颜

林聪木·2025-03-08 08:49

深入浅出的理解deepseek类大模型（附运行代码）

我们把Qwen2模型想象成一个非常聪明的“阅读理解专家”。这个专家，就像我们人类一样，需要先“看”到文字，然后才能理解文字的意思，最后才能回答问题或者生成新的文字。

AI人工智能时代·2025-03-08 08:47

信创产品认证的关键条件与指标

常见的国产技术品牌包括鲲鹏、麒麟、兆芯、海光等，而数据库方面则有达梦、瀚高等。这些技术构成了信创产品的技术基础，是产品能否满足信创要求的前提。2

齐鲁物联网测试中心王工·2025-03-08 08:46

大数据Hadoop集群运行程序

目录1运行自带的MapReduce程序2常见错误1运行自带的MapReduce程序下面我们在Hadoop集群上运行一个MapReduce程序，以帮助读者对分布式计算有个基本印象。

赵广陆·2025-03-08 08:37

修改虚拟机的yum配置

下载一个常见工具试一试，如果能下载成功，就证明这个操作完成了yuminstalltr

别惊鹊·2025-03-08 08:33

在Blender中给SP分纹理组

在Blender中怎么分SP的纹理组/纹理集其实纹理组就是材质把同一组的材质分给同一组的模型导入到sp里面自然就是同一个纹理组把模型导入SP之后就自动分好了

CG星空·2025-03-08 08:03

blender看不到导入的模型

参考：blender快捷键常见问题_blender材质预览快捷键-CSDN博客方法一：视图-裁剪起点，设置一个很大的值方法二：选中所有对象，对齐视图-视图对齐活动项-选择一个视图

AllBlue·2025-03-08 08:01

MVC模式全解析

它是一种经典的软件架构模式，全称为Model-View-Controller，即模型-视图-控制器，将应用程序清晰地划分为三个核心部分：模型（Model）、视图（View）和控制器（Controller

非德77·2025-03-08 07:00

C++学习(十三)(构建系统,CMAKE)

在C++（cpp）中，一些常见的构建系统包括：GNUMake：这是一个流行的构建系统，用于定义构建过程。它检查源文件的依赖关系和时间戳，以确定需要编译和链接哪些文件。

solomonzw·2025-03-08 07:58

Django 模型的逆向工程

模型的逆向工程：通过inspectdb命令从数据库表创建Django模型在Django开发中，模型（Model）是定义数据库结构的关键组件。

jay丿·2025-03-08 07:27

向量数据库及其在大模型应用落地中的作用

一、几个术语需要弄清楚几个术语，比如向量、Embedding、向量检索、向量数据库，具体如下。1.向量：为AI理解世界的通用数据形式，是多模态数据的压缩，任何模态数据都可以转为向量。文本直接送给计算机是无法认识的，而且是高维数据，需要对其进行向量化处理（即Embedding），处理完成后就形成一个个向量。2.Embedding：将文字文本转化为保留语义关系的向量文本，相当于利用embedding模

一望无际的大草原·2025-03-08 07:48

Pod 一直处于Pending状态，可能的原因有哪些？

一、常见原因分类1.资源不足•节点资源耗尽：CPU、内存或磁盘空间不足。•Pod请求超过节点能力：Pod请求的requests或limits超过节点实际资源。

沉默的八哥·2025-03-08 07:18

深度学习模型：原理、应用与代码实践

本文将从基础理论、模型架构、优化策略、应用场景及挑战等多个维度展开，结合代码示例，系统解析深度学习模型的技术脉络与实践方法。

accurater·2025-03-08 07:43

山海鲸接入DeepSeek~赋予AI 3D感知“超能力”

山海鲸震撼升级，一键直连DeepSeek、通义千问等主流大模型，融合前沿3D-LLM算法，赋予AI3D感知“超能力”，让数字孪生生产力全面爆发，开启无限可能！

山海鲸可视化·2025-03-08 06:03

Python与数据可视化库Seaborn实战

与数据可视化库Seaborn实战一、引言二、技术概述Seaborn介绍核心特性和优势代码示例：简单散点图三、技术细节技术原理技术难点四、实战应用应用场景问题与解决方案五、优化与改进潜在问题改进建议六、常见问题七

master_chenchengg·2025-03-08 06:25

Java程序设计2 第三章

：Error，错误(3)子类：Exception,异常二、异常的分类1.父类：Throwable，位于java.lang包中(1)Throwable类是Java语言中所有错误或异常的超类(父类)(2)常见的构造方法

荷包蛋大王iovo·2025-03-08 05:46

深度解构：DeepSeek大模型架构与前沿应用的未来探秘

随着人工智能（AI）领域的快速发展，深度学习模型逐渐向着更加复杂和强大的方向演进。

威哥说编程·2025-03-08 05:15

deepseek回答ai生成sql的应用思路

我现在想要做一个落地的企业应用，请你给我一个解决方案：背景是这样的：我有3万多条有关区经济情况的数据，会涉及到不同的表，我想要通过大语言模型或者其他模型做一个Ai问数的应用，即用户通过自己的语言问数据查询或者分析结果

soputasmile11·2025-03-08 05:38

[通讯协议]Modbus协议

嵌入式领域最常见的用法就是硬件电路采用RS485，在此硬件基础上使用Modbus。 Modbus是主从方式通信，通信由主机发起，一问一答式，从机无法主动向主机发送数据。通信方式类似于

LIN-JUN-WEI·2025-03-08 05:34

华为OD机试 - 最优策略组合下的总的系统消耗资源数（Python/JS/C/C++ 2024 D卷 100分）

一、题目描述在通信系统中有一个常见的问题是对用户进行不

哪吒·2025-03-08 05:26

从 React 看前端 UI 代码范式革命

范式是一种公认的模型或模式。本文从React出发

哔哩哔哩技术·2025-03-08 05:26

K8S常见的面试题

kubernetes面试题汇总1、k8s是什么？请说出你的了解？答：Kubenetes是一个针对容器应用，进行自动部署，弹性伸缩和管理的开源系统。主要功能是生产环境中的容器编排。K8S是Google公司推出的，它来源于由Google公司内部使用了15年的Borg系统，集结了Borg的精华。2、K8s架构的组成是什么？答：和大多数分布式系统一样，K8S集群至少需要一个主节点（Master）和多个计算

水月清辉·2025-03-08 04:21

实际springboot项目中如何注意jvm调优

以下是一些常见的JVM调优策略，适用于SpringBoot应用：1.内存配置JVM的内存管理是影响SpringBoot应用性能的关键因素之一。你可以通过调整堆内存和非堆内存的大小来优化应用的性能。

种豆走天下·2025-03-08 04:51

Spring Web MVC(1)

二、MVC模式深度解析类比餐厅模型：角色职责对应Spring组件顾客（用户）发起请求（点菜）浏览器用户服务员（View）展示菜单并上菜（显示结果）JSP/Thymeleaf模

我爱Jack·2025-03-08 03:44

详细解析Vue在history路由模式部署后刷新404问题

解析Vue是属于单页应用（single-pageapplication）而SPA是一种网络应用程序或网站的模型，所有用户交互是通过动态重写当前页面，前面我们

mr_cmx·2025-03-08 03:35

数据可视化分析教学课件——FineBI实验册节选====帕累托分析模型

数据可视化分析课程教学，0基础也能掌握，本节讲述的是常见的数据可视化分析模型：帕累托分析模型实验目的面对纷繁杂乱的处理对象，如果分不清主次，鸡毛蒜皮一把抓，可想而知，其效率和效益是不可能高起来的

FR-Lia·2025-03-08 03:34

windows 10 python哪个版本的好-windows支持哪个版本的python

支持常见的主流平台，如A

weixin_37988176·2025-03-08 03:34

特征缩放：统一量纲，提高模型性能

特征缩放：统一量纲，提高模型性能1.背景介绍在机器学习和数据挖掘领域，我们经常会遇到不同特征之间量纲差异很大的情况。

AI天才研究院·2025-03-08 03:04

Linux内核调度子系统之big.little架构

1.armbig.little架构传统的arm多核系统一般都是对称性质的所以可以常见CPU的架构为双核A9四核A7等。随着移动设备高速发展，arm开始推出了非对称式的cpu架构。

Surest·2025-03-08 03:02

【CTF比赛Web题目快速探测】

Web题目快速探测一、快速信息收集1.基础信息扫描2.工具自动化辅助二、快速漏洞探测1.高频漏洞靶向测试2.前端相关漏洞三、工具链组合利用1.BurpSuite自动化2.专用工具链3.编码/解码辅助四、常见

D-river·2025-03-08 03:02

智能算法安全优化与关键技术实践

与此同时，可解释性算法通过特征重要性分析与决策路径可视化，显著提升模型透明度，降低黑箱风险。在技术实现层面，特征工程的自动化筛选与超参数动态调整策略优化了模型性能，结合

智能计算研究中心·2025-03-08 03:02

跨领域算法安全优化与实践路径

本书从联邦学习的隐私保护架构切入，探讨如何通过可解释性算法增强模型透明度，并引入量子计算与边缘计算的协同优化框架，构建兼顾效率与安全的技术范式。

智能计算研究中心·2025-03-08 03:01

NL2SQL技术方案系列(5)：金融领域NL2SQL技术方案以及行业案例实战讲解3--非LLM技术方案

NL2SQL技术方案系列(5)：金融领域NL2SQL技术方案以及行业案例实战讲解3NL2SQL基础系列(1)：业界顶尖排行榜、权威测评数据集及LLM大模型（SpidervsBIRD）全面对比优劣分析[Text2SQL

汀、人工智能·2025-03-08 03:00

NL2SQL技术方案系列(1)：NL2API、NL2SQL技术路径选择；LLM选型与Prompt工程技巧，揭秘项目落地优化之道

NL2SQL技术方案系列(1)：NL2API、NL2SQL技术路径选择；LLM选型与Prompt工程技巧，揭秘项目落地优化之道NL2SQL基础系列(1)：业界顶尖排行榜、权威测评数据集及LLM大模型（SpidervsBIRD

汀、人工智能·2025-03-08 03:59

NL2SQL进阶系列(2)：DAIL-SQL、DB-GPT开源应用实践详解[Text2SQL]

NL2SQL进阶系列(2)：DAIL-SQL、DB-GPT开源应用实践详解[Text2SQL]NL2SQL基础系列(1)：业界顶尖排行榜、权威测评数据集及LLM大模型（SpidervsBIRD）全面对比优劣分析

汀、人工智能·2025-03-08 03:58

【实战项目】Python 手撕一个基于最新端到端大模型的语音聊天系统

写在前面：为什么需要端到端语音交互近年来，随着深度学习技术的飞速发展，语音交互技术取得了显著的进步。从智能音箱到虚拟助手，语音交互已经渗透到我们生活的方方面面。然而，传统的语音交互系统往往采用“语音识别（ASR）-自然语言理解（NLU）-对话管理（DM）-自然语言生成（NLG）-语音合成（TTS）”的级联式架构，这种架构存在着诸多弊端，如：错误累积：每个模块的错误都会传递到下一个模块，导致最终结果

kakaZhui·2025-03-08 02:53

Spire.XLS 去水印版：高效处理Excel文件的利器

去水印版资源文件介绍Spire.XLS去水印版资源文件介绍项目地址:https://gitcode.com/open-source-toolkit/8525b项目介绍在日常开发中，处理Excel文件是一个常见的需求

蒙崇格Hugo·2025-03-08 02:23

最全Android面试题大集合（Android、Java、计算机基础、设计模式）持续更新

写在前边最近在准备面试，费了很大劲收集整理了面试题，包括Android基础、Android高级、Java、计算机基础、设计模式、以及一些常见的问题。

Mettee·2025-03-08 02:21

Django 中的算法应用与实现

从简单的数据处理到复杂的机器学习模型，Django都可以作为一个强大的后端框架来支持这些算法的实现。本文将介绍几种常见的算法及其在Django中的使用方法。

岱宗夫up·2025-03-08 02:19

如何在PHP中实现有效的日志记录

常见的日志级别包括：DEB

奥顺互联_老张·2025-03-08 02:48

利用PHP爬虫根据关键词获取17网（17zwd）商品列表：实战指南

在电商领域，通过关键词搜索商品并获取商品列表是常见的需求。17网（17zwd）作为知名的电商平台，提供了丰富的商品资源。

Jason-河山·2025-03-08 02:17

如何规避反爬虫机制

解决方法：设置一个常见的浏览器User-Agent值来伪装爬虫请求。可

Jason-河山·2025-03-08 02:17

顶点着色器和片段着色器

我们可以通过一个比喻来理解它们的分工：想象你要画一幅由三角形组成的3D模型，顶点着色器负责确定每个三角形的“顶点位置”，而片段着色器负责给每个像素“填色”。

无敌最俊朗@·2025-03-08 02:47

特征工程 (Feature Engineering)

它指的是从原始数据中提取或构造出有助于模型学习的特征，从而提高模型预测准确性的过程。特征工程的成功与否，直接关系到模型性能的好坏

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-08 02:46

Excel-to-JSON v2.0.0发布，可以在Excel内部，把Excel表格转换成JSON，嵌套的JSON也能转

在数据处理和交换的过程中，将Excel文件转换为JSON格式是一项常见需求。Excel-to-JSON作为一款MicrosoftExcel插件，为我们提供了便捷的解决方案。

wtsolutions·2025-03-08 02:16

PyTorch 深度学习快速入门教程

本教程将带你快速掌握PyTorch的基本用法，涵盖张量（Tensor）操作、自动求导（Autograd）、构建神经网络以及模型训练。

有人给我介绍对象吗·2025-03-08 02:16

【YOLOv12改进trick】StarBlock引入YOLOv12，创新涨点优化，含创新点Python代码，方便发论文

改进模块：StarBlock解决问题：采用StarBlock将输入数据映射到一个极高维的非线性特征空间,生成丰富的特征表示，使得模型在处理复杂数据时更加有效。

zy_destiny·2025-03-08 02:46

关于大模型工具 Ollama 存在安全风险的情况通报

据清华大学网络空间测绘联合研究中心分析，开源跨平台大模型工具Ollama默认配置存在未授权访问与模型窃取等安全隐患。

不是太高的手·2025-03-08 02:15

Java 实例 - 死锁及解决方法

死锁（Deadlock）是多线程编程中的一种常见问题，指的是两个或多个线程在执行过程中，因为争夺资源而造成的一种互相等待的现象，导致这些线程都无法继续执行下去。

William Dawson·2025-03-08 01:41

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