常见图论模型第9页

【微服务】SpringBoot整合LangChain4j 操作AI大模型实战详解

目录一、前言二、Langchain4j概述2.1Langchain4j介绍2.1.1Langchain4j是什么2.1.2主要特点2.2Langchain4j核心组件介绍2.3Langchain4j核心优势2.4Langchain4j核心应用场景三、SpringBoot整合LangChain4j组件使用3.1前置准备3.1.1获取apikey3.1.2导入基础依赖3.1.3添加配置文件3.2对话能

小码农叔叔·2025-03-24 11:01

Ubuntu & Debian 系统下挂载 Samba 共享目录的完整指南

文章目录Ubuntu&Debian系统下挂载Samba共享目录的完整指南前提条件挂载Samba共享临时挂载避免明文密码永久挂载常见选项卸载故障排查Ubuntu&Debian系统下挂载Samba共享目录的完整指南想把

YiYueHuan·2025-03-24 11:01

单片机 - 串行通信 & 并行通信、接口类型及常见通信协议详细解析

串行通信、并行通信、接口类型及常见通信协议详细解析1.并行通信vs.串行通信通信方式主要分为并行通信（ParallelCommunication）和串行通信（SerialCommunication），两者的主要区别在于数据传输的方式

Peter_Deng.·2025-03-24 11:00

cifs挂载 mount ubuntu_在Linux上使用CIFS，如何挂载Windows共享

常见的Internet文件系统(CIFS)是网络文件共享协议，CIFS是SMB的一种形式。在本教程中，解释如何在Windows共享上手动和自动挂载Linux系统。

王小约·2025-03-24 11:29

大模型提示词工程师的自我修养-应用二（RAG数据合成与数据多样性问题的解决） -（专题4）

1.生成数据大型语言模型（LLMs）具有生成连贯文本的强大能力。通过有效的提示策略，可以引导模型生成更好、一致且更有事实依据的响应。LLMs也特别适用于生成数据，这对于进行各种实验和评估非常有用。

AI专题精讲·2025-03-24 11:28

在Mac M1/M2芯片上完美安装DeepCTR库：避坑指南与实战验证

ku_code_ku·2025-03-24 11:56

软件架构设计艺术（从一个案例出发，成为优秀的软件架构师）

通过将共享属性或行为提取成独立模型，可以提高系统的灵活性和扩展性，同时也减少了错误的可能性。案例假设一家汽车经销商销售新车，并提供售后服务。

编码时空的诗意行者·2025-03-24 11:56

MySQL 中，分库分表机制和分表分库策略

在MySQL中，分库分表是一种常见的数据库水平扩展方案，用于解决单库单表数据量过大导致的性能瓶颈问题。通过将数据分散到多个数据库或表中，可以提高系统的并发处理能力、降低单点故障风险，并提升查询性能。

小赖同学啊·2025-03-24 11:55

Linux:进程间通信——信号

但它们还可以作为进程间通信或修改行为的一种方式，明确地由一个进程发送给另一个进程目录一、信号种类1.常见的信号2.不可靠信号和可靠信号注意二、信号捕捉三、进程休眠号四、信号集和信号阻塞五、附带数据信息的信号处理一

muke_r·2025-03-24 10:23

深入理解 Java 内存模型（JMM）：原理、可见性与并发控制

深入理解Java内存模型（JMM）：原理、可见性与并发控制1.引言在多线程编程中，内存可见性、指令重排序和线程同步是开发者必须理解的核心概念。

全栈探索者chen·2025-03-24 10:22

股票市场的量化交易策略如何应对市场情绪变化？

在股票市场中，量化交易策略是一种基于数学模型和算法的交易方式，它通过分析历史数据来预测未来价格走势，并据此制定交易决策。然而，市场情绪的变化对股票价格有着不可忽视的影响。

云策量化·2025-03-24 10:16

股神系列：蒋菲的量化投资中，如何利用大数据优化模型？她的数据来源有哪些？

标题：股神系列：蒋菲的量化投资中，如何利用大数据优化模型？她的数据来源有哪些？正文：在金融投资的世界里，量化投资以其科学、系统和客观的特点，成为了众多投资者追求的“圣杯”。

云策量化·2025-03-24 10:16

【AI大模型】搭建本地大模型GPT-NeoX：详细步骤及常见问题处理

搭建本地大模型GPT-NeoX：详细步骤及常见问题处理GPT-NeoX是一个开源的大型语言模型框架，由EleutherAI开发，可用于训练和部署类似GPT-3的大型语言模型。

qzw1210·2025-03-24 09:13

Deepseek 个性化决策输出

Deepseek个性化决策输出：基于用户画像的定制化内容生成在教育场景中，通过构建动态用户画像与智能决策模型，教育数字人可基于学生水平实时调整讲解深度，实现精准化、个性化的学习支持。

meisongqing·2025-03-24 09:43

基于 C++ 类的程序设计模式与应用研究

同时，探讨C++类在应用中面临的常见问题及解决方案，为开发者高效运用C++类进行程序设计提供有力

饼干帅成渣·2025-03-24 09:42

我与DeepSeek读《大型网站技术架构》- 总结

文章目录读后感一、总结二、反思三、创新四、展望当代大型网站架构一、架构分层模型二、关键组件与技术选型三、架构演进策略四、架构突破口读后感一、总结架构演化优先于设计大型网站架构不是预先设计的产物，而是通过反复迭代和试错演化形成的

诺亚凹凸曼·2025-03-24 09:11

深入探讨Spring MVC：原理、架构与实践

它通过将应用逻辑分为模型（Model）、视图（View）和控制器（Controller），使得开发人员能够清晰地组织代码，提高开发效率和可维护性。

luckilyil·2025-03-24 09:37

LLMOps 是什么？

LLMOps（LargeLanguageModelOperations）指的是一系列用于管理、部署和优化大规模语言模型（LLMs）的操作和实践。

AI Agent首席体验官·2025-03-24 08:35

前端技术学习记录：react+dvajs+ant design实现暴走计算器的页面重构（二）

dva通过model的概念把一个领域的模型管理起来，包含同步更新state的reducers，处理异步逻辑的effects，订阅数据源的subscr

大泡泡糖·2025-03-24 08:02

Cursor44.11 无限续杯攻略：持续畅享 AI 编程利器

Cursor作为一款基于VSCode二次开发的强大AI编程编辑器，凭借其内置的多种AI大模型，如GPT-4、GPT-4o、Claude-3.5以及近期热门的DeepSeek满血版R1，为开发者提供了前所未有的编程体验

不会算法的小灰·2025-03-24 08:31

2024MathorCup数学建模之——MathorCup奖杯”获得者经验思路分享

2.模型算法：多多益善。不一定要精通所有的算法，但是手上至少要准备一些常用的算法（

美赛数学建模·2025-03-24 08:27

万字深度解析：DeepSeek-V3为何成为大模型时代的“速度之王“？

引言在AI军备竞赛白热化的2024年，DeepSeek-V3以惊人的推理速度震撼业界：相比前代模型推理速度提升3倍，训练成本降低70%。

羊不白丶·2025-03-24 07:55

Python 用户账户(创建用户账户)

你还将学习Django如何防范对基于表单的网页发起的常见攻击，这让你无需花太多时间考虑确保应用程序安全的问题。然后，我们将实现一个用户身份验证系统。

钢铁男儿·2025-03-24 07:51

html脚本语言有哪些,常见的脚本语言(有哪些)

常见的脚本语言脚本言语：脚本言语又被称为扩建的言语，或者动态言语，是一种编程言语，用bai来操控软件应用程序，脚本通常以文本(如ASCII)保存，只在被调用时进行解说或编译。

神神九十九·2025-03-24 07:21

YOLOV8多模态(可见光+红外光，基于Ultralytics官方代码实现）

YOLOV8双分支模型架构图YOLOV8多模态目标检测前言：环境配置要求1.数据集DroneVehicle数据集(可见光+热红外)2.数据集文件格式(labeles:YOLO格式)3.权重文件下载4.配置模型

@M_J_Y@·2025-03-24 07:20

复试英语面试常见问题整理自用，考研复试英语问题汇总

旅人_Eric·2025-03-24 07:19

Orange 开源项目 - 集成DeepSeek大模型

1DeepSeek大模型DeepSeek是一家专注实现AGI的中国公司，如果你还想了解更多关于DeepSeek的信息，可以前往【官方网站】查询2集成DeepSeek大模型2.1获取API-KEY获取DeepSeekAPI-KEY

mmd0308·2025-03-24 07:49

Deepseek和豆包在技术创新方面有哪些相同点与不同点？

Transformer架构能有效处理长序列数据，捕捉文本语义信息，为模型性能提供基础。混合专家模型（MoE）应用：都采用了MoE架构。

alankuo·2025-03-24 06:16

如何使用LABVIEW调用BarTender的子程序：Bartender API调用测试，LABVIEW高效调用BarTender子程序的Bartender API实践

ID:89200597584724364行走的CdBartenderAPI的调用在软件开发领域，集成不同系统或工具的功能已经成为常见的需求。

QZtcYmIYnDal·2025-03-24 06:16

程序员如何借助 AI 大模型冲破编程效率枷锁？（以DeepSeek，ChatGPT为例）

AI大模型已成为程序员提升效率的有力助手。本文聚焦DeepSeek和ChatGPT，探讨程序员如何借其冲破编程效率枷锁。

羑悻的小杀马特.·2025-03-24 06:45

使用Yeager.ai轻松构建LangChain工具和代理

它的核心组件yAgents是一个无代码的LangChain代理构建器，能够让用户轻松地集成各种语言模型和资源，非常适合开发者、研究人员和AI爱好者在不同应用场景中使用。

qahaj·2025-03-24 06:11

Angular与Laravel的CSRF问题探讨与解决

跨站请求伪造（CSRF）攻击是常见的安全威胁之一，幸运的是，Laravel框架已经为我们提供了强大的CSRF保护机制。

t0_54manong·2025-03-24 06:11

神经网络中层与层之间的关联

目录1.层与层之间的核心关联：数据流动与参数传递1.1数据流动（ForwardPropagation）1.2参数传递（BackwardPropagation）2.常见层与层之间的关联模式2.1典型全连接网络

iisugar·2025-03-24 06:40

云原生工程师必修课：如何揪出“假忙真闲”的应用元凶

开始介绍在分布式系统和高并发场景中，高负载（HighLoad）与低使用率（LowUtilization）的共存矛盾是运维和开发者的常见挑战。这种问题往往隐蔽性强，传统监控指标难以直接定位根因。

YAMLMaster·2025-03-24 06:08

【机器学习】算法分类

1、有监督学习1.1定义使用带标签的数据训练模型。有监督学习是机器学习中最常见的一种类型，它利用已知的输入特征和对应的输出标签来训练模型，使模型能够学习到特征与标签之间的映射关系。

CH3_CH2_CHO·2025-03-24 05:08

Python 单例模式的 5 种实现方式：深入解析与最佳实践

本文将详细介绍Python中实现单例模式的5种常见方法，并深入分析它们的优缺点以及适用场景，帮助您

做测试的小薄·2025-03-24 05:37

SpringBoot + Facade Pattern : 通过统一接口简化多模块业务

概述外观设计模式（FacadePattern）是一种常见的结构型设计模式，它的主要目的是简化复杂系统的使用。

Java布道者·2025-03-24 05:06

【设计模式】C++ 单例模式总结与最佳实践

1.单例模式简介单例模式（SingletonPattern）是软件开发中常见的设计模式之一，主要用于确保某个类只有一个实例，并提供一个全局访问点。常见的使用场景包括：日志管理：全局唯一的日志记录器。

白码思·2025-03-24 05:33

硬核项目 KV 存储，轻松拿捏面试官！

项目概述基于Bitcask模型，兼容Redis数据结构和协议的高性能KV存储引擎设计细节采用Key/Value的数据模型，实现数据存储和检索的快速、稳定、高效存储模型：采用Bitcask存储模型，具备高吞吐量和低读写放大的特征持久化

程序员老舅·2025-03-24 05:03

如何使用Langchain加载AZLyrics网页到可用文档格式

##技术背景介绍在处理歌词数据时，尤其是从网页上获取歌词文本内容，用于自然语言处理或文本分析是常见的需求。AZLyrics是一个提供歌词的主要平台，为我们提供了大量的歌词数据。

dgay_hua·2025-03-24 05:02

图神经网络实战——分层自注意力网络

图神经网络实战——分层自注意力网络0.前言1.分层自注意力网络1.1模型架构1.2节点级注意力1.3语义级注意力1.4预测模块2.构建分层自注意力网络相关链接0.前言在异构图数据集上，异构图注意力网络的测试准确率为

盼小辉丶·2025-03-24 05:32

微服务即时通信系统---（五）框架学习

目录ODB介绍安装build2安装odb-compiler安装ODB运行时库安装mysql和客户端开发包安装boostprofile库安装总体打包安装总体卸载总体升级头文件包含和编译时指明库ODB常见操作介绍类型映射

YangZ123123·2025-03-24 05:58

AsyncHttpClient使用说明书

1.核心特性特性说明异步非阻塞基于事件驱动模型，避免线程阻塞，支持高并发（如每秒数千请求）。HT

有梦想的攻城狮·2025-03-24 04:57

基于 PyTorch 的 MNIST 手写数字分类模型

一、概述本代码使用PyTorch框架构建了一个简单的神经网络模型，用于解决MNIST手写数字分类任务。

欣然～·2025-03-24 04:27

使用Couchbase实现高效的AI应用缓存与数据存储

在当今AI应用的开发中，除了模型本身的性能，数据存储和缓存的效率也至关重要。Couchbase作为一款分布式NoSQL云数据库，其性能、可扩展性以及对AI、边缘计算应用的支持能力，使其成为优秀的选择。

scaFHIO·2025-03-24 04:54

使用Titan Takeoff进行高效的自然语言处理模型推理

在自然语言处理(NLP)领域，每一家企业都在寻求更高效的模型训练和推理解决方案。TitanML的平台通过训练、压缩和推理优化帮助企业构建和部署更佳、更小、更便宜、更快速的NLP模型。