微电网优化模型第2页

【Linux入门】正则三剑客：grep、sed和wak

基本语法三、常用选项1.搜索选项2.正则表达式选项3.其他选项四、示例sedsed编辑器的介绍sed流编辑器的工作过程解决sed命令处理大文件效率慢的问题解决方案一：使用`split`命令分割文件解决方案二：优化

Karoku066·2025-02-27 20:46

注意力机制（Attention Mechanism）详细分类与介绍

1.注意力机制的背景与动机在传统的深度学习模型（如RNN、CNN等）中，信息处理通常是按照固定的规则和结构进行的，模型对输入的各个部分给予相同的关注。

Jason_Orton·2025-02-27 20:46

LangChain入门：使用Python和通义千问打造免费的Qwen大模型聊天机器人

前言LangChain是一个用于开发由大型语言模型（LargeLanguageModels，简称LLMs）驱动的应用程序的框架。

闯江湖50年·2025-02-27 20:45

技术架构和工程架构区别

系统设计是否采用微

atom goper·2025-02-27 19:44

【数据分析】4 商业数据分析技能模型总结

优秀的商业分析师需要具备的能力数据分析能力逻辑思维能力赢得结果能力一、数据分析能力扩展：工具链生态与进阶场景1.数据获取技术升级企业级数据源管理：数据湖架构（AWSS3/阿里云OSS）与数据仓库（Snowflake/Redshift）权限管理API自动化采集（Postman+PythonRequests模块）反爬虫策略突破（IP代理池/Selenium模拟登录）新兴数据源拓展：社交舆情数据（Twi

loyd3·2025-02-27 19:44

Android 包体积优化

以及一些冗余代码等也没有及时的优化等，导致包体积越来越大，对包体积的优化就越来越重要了。记录下包体积优化前的安装包大小：

鹭岛猥琐男·2025-02-27 19:13

Imagination通过最新的D系列GPU IP将效率提升至新高度

得益于一系列微架构改进，

Imagination官方博客·2025-02-27 19:42

2025，AI变现有哪些机遇与挑战？

大模型的能力边界在不断拓宽，主流云端大模型普遍具备了多模态推理能力。技术路线上，也不再局限于算力堆叠，而是探索强化学习、符号推理、类脑计算等新路径。

Imagination官方博客·2025-02-27 19:41

哪个分账系统好一些

适合基础分账场景‌微信支付分账：无缝对接社交电商场景，支持多维度分账规则配置‌商淘云基础版：提供合规资金存管方案，规避"二清"风险‌‌中大型平台企业‌商淘云旗舰版：支持动态分账比例和自动结算，满足复杂业务需求‌微众银行分账通

多语言电商系统·2025-02-27 19:09

救命！论文被知网判定AI生成？别慌！手把手教你3分钟自救

上周有个同学写"Transformer模型"

chatpaper001·2025-02-27 18:37

A100 解析：为何它成为 AI 大模型时代的首选？

前言NVIDIAA100TensorCoreGPU可针对AI、数据分析和HPC应用场景，在不同规模下实现出色的加速，有效助力更高性能的弹性数据中心。A100采用NVIDIAAmpere架构，是NVIDIA数据中心平台的引擎。A100的性能比上一代产品提升高达20倍，并可划分为七个GPU实例，以根据变化的需求进行动态调整。A100提供40GB和80GB显存两种版本，A10080GB将GPU显存增加了

PPIO派欧云·2025-02-27 18:37

从0-1学习Mysql第七章: 分区与分库分表

它们通过将数据进行逻辑或物理拆分，实现数据管理的灵活性和系统性能的优化。1.分区表的概念与使用场景1.1什么是分区表？分区表是将一个大表按照某种规则（如范围、列表、哈希等）划分为多个逻辑子表的技术。

一小路一·2025-02-27 18:07

GitHub开源数字人项目汇总（2025版）

"，涵盖图像生成、语音驱动、直播带货及实时对话等核心功能，按技术方向分类整理的关键信息：一、图像与动态生成类OneShotOneTalk功能：单张图像生成全身动态数字人，支持3D高斯点云与SMPL-X模型结合

xinxiyinhe·2025-02-27 18:30

自编码器（Autoencoders）

相比于独立模型，它的输入输出更灵活，且可以在输入完成后在完成解码。1.基本结构自编码器由两部分组成：编码器（Encoder）：将输入数据压缩为低维表示（编码）。

路野yue·2025-02-27 17:55

今天写一篇新手向，如何快速写出SpringMVC架构

MVC是一种设计模式，全称是Model-View-Controller（模型-视图-控制器），它将应用程序分成三个主要部分，彼此分工明确：Model（模型）作用：负责管理数据和业务逻辑。

小巫程序Demo日记·2025-02-27 17:55

影刀不同模块module间的变量交互调用类方法

最近在探索如何调用API大模型时，我遇到了一个有趣的问题。通常情况下，我们会创建一个文件，并在其中定义一个类方法。然后，在另一个文件中调用这个类方法。

sc0_joker·2025-02-27 17:25

探索 LangChain: 架构、组件和应用

介绍每个组件及其用途：1.ModelModel组件是LangChain的核心，它抽象并提供了大语言模型（LLM）的接口。

田猿笔记·2025-02-27 17:23

大数据最全大模型入门到应用——LangChain：索引（Indexes）-[文本分割器

分类目录：《大模型从入门到应用》总目录LangChain系列文章：基础知识快速入门安装与环境配置链（Chains）、代理（Agent:）和记忆（Memory）快速开发聊天模型模型（Models）基础知识大型语言模型

2401_84182507·2025-02-27 17:22

企业 AI 之痛：使用DeepSeek 碰壁，Folib 制品库 “救场”

概述在科技飞速发展的当下，以DeepSeek为代表的开源大模型为企业的智能化转型带来了无限可能，然而，其在应用过程中所暴露出的诸多问题，如网络安全隐患、数据与模型管理难题以及协作效率低下等，也让企业在拥抱新技术时面临着严峻挑战

·2025-02-27 17:10

大模型入门到应用——LangChain：索引（Indexes）-[文本分割器(2)

快速入门安装与环境配置链（Chains）、代理（Agent:）和记忆（Memory）快速开发聊天模型模型（Models）基础知识大型语言模型（LLMs）基础知识LLM的异步API、自定义LLM包装器、虚假

2301_78399616·2025-02-27 17:21

NocoBase 本周更新汇总：支持全局和批量数据触发自定义操作事件

主要面向测试用户,用于收集反馈和进一步优化功能。适合愿意提前体验新功能并提供反馈的测试用户。develop：开发中的版本，包含最新

·2025-02-27 17:10

NocoBase 本周更新汇总：优化及缺陷修复

上周我们发布了NocoBase1.5.0版本，带来内核优化、大规模数据导入导出、邮件管理、模板打印等多项新特性。NocoBase目前更新包括的版本更新包括三个分支：main，next和develop。

·2025-02-27 17:40

新一年，从这 5 个方面让网站 “脱胎换骨”

而新的一年，不仅是个人生活革新的契机，更是企业与机构审视自身网站，进行优化与升级的黄金时期。若你的网站已许久未清理和更新，当下正是最佳时机。

·2025-02-27 17:39

HTML专题之语义化

如果让我自己回答，我会说语义化会让HTML代码更利于维护，并且有利于SEO的优化。但这样的回答显然不够完整，所以才有了这篇文章来好好记录一下HTML语义化，如果哪里写的有问题欢迎指出。

·2025-02-27 17:39

百度 SEO：不是玄学，是科学与艺术的 “恋爱”

百度SEO：不是玄学，是科学与艺术的“恋爱”一、关键词优化关键词研究利用百度指数（https://index.baidu.com/）、百度关键词规划师等工具，挖掘与你的网站主题或产品相关的热门关键词和长尾关键词

·2025-02-27 16:08

SEO：网站的“流量秘籍”大公开

SEO可不是什么拯救世界的超级英雄，它全称是SearchEngineOptimization，也就是搜索引擎优化。简单来说呢，就是和

·2025-02-27 16:07

LangChain：Models、Prompts、Indexes、Memory、Chains、Agents。MaxKB

、Agents在LangChain框架中，Models、Prompts、Indexes、Memory、Chains、Agents是六大核心抽象概念，它们各自承担独特功能，相互协作以助力开发者基于大语言模型构建高效智能应用

ZhangJiQun&MXP·2025-02-27 16:21

深度学习重要论文阅读笔记 ResNet （2025.2.26）

文章目录问题背景数据预处理神经网络模型模型性能知识点积累英语单词积累问题背景随着神经网络变得更深（层数变多），模型的训练过程也会变得更加困难。

北岛寒沫·2025-02-27 16:50

用 CodeGen 告别重复开发：自动化生成数据库访问层代码

核心功能：数据库仓储层代码生成(dbrepo)在传统Web开发中，我们常常陷入以下重复劳动：模型层代码手工编写：每张数据库

·2025-02-27 16:36

大语言模型原理与工程实践：Transformer 大语言模型预训练

大语言模型原理与工程实践：Transformer大语言模型预训练关键词：大语言模型、预训练、Transformer、自监督学习、计算资源、数据处理文章目录大语言模型原理与工程实践：Transformer

AI天才研究院·2025-02-27 16:18

大模型核心技术原理: Transformer架构详解！

在大模型发展历程中，有两个比较重要点：第一，Transformer架构。它是模型的底座，但Transformer不等于大模型，但大模型的架构可以基于Transformer；第二，GPT。

大模型猫叔·2025-02-27 16:13

oauth身份验证方式_使用OAuth和Passport管理身份验证

您还可以使用在“MEAN遇见Meetup.com和微数据”中开发的服务来合并来自外部站点的内容。与公众共享会议信息是该项目的重要组成部分。但是，作为用户组组长，我也希望将某些活动限制为该组的注册成员。

cuxiong8996·2025-02-27 16:11

DeepEP：开源通信库的高效专家并行计算解决方案

DeepEP旨在优化专家并行计算中的通信效率，确保在大规模分布式系统中实现高性能的数据处理。

耶耶Norsea·2025-02-27 16:41

高效能计算与高速数据传输的完美结合：飞腾D2000处理器与复旦微双FPGA集成主板

为应对这些挑战，一款高效能、灵活可扩展的定制主板应运而生，基于飞腾D2000处理器和复旦微FPGA技术，提供了一流的计算能力和高速数据传输能力，成为企业高性能计算与数据处理需求的理想选择。

国产化嵌入式平台解决方案·2025-02-27 15:10

大模型最新面试题系列：深度学习基础（二）

21.解释模型容量与过拟合的关系，如何在理论上平衡两者？模型容量与过拟合的关系模型容量指的是模型能够学习的复杂模式的能力，通常与模型的参数数量、网络结构的复杂度等相关。

人肉推土机·2025-02-27 15:08

PyTorch模型安卓部署流程(NCNN)全流程实战（2）代码详细解析

代码来源PyTorch模型安卓部署流程(NCNN)全流程实战（1）至于为什么要备注，因为我基础不好，就得一点一点来适合和我一样的慢羊羊学习项目整体结构1.布局文件不解析了比较简单最简单的线性布局main.xml2

咕咕学不会咋办·2025-02-27 15:06

【DeepSeek如何提升渗透测试的效率及防范安全漏铜，从0-1详细教】

也可上传目标系统的配置文件、日志或代码库，通过DeepSeek-R1模型分析潜在暴露面，如API密钥

生活De°咸鱼·2025-02-27 15:05

超硬核！DeepSeek 全面赋能 FPGA 工程师，实操干货大放送

摘要：本文聚焦DeepSeek大语言模型在FPGA开发中的实操应用。通过搭建Python通信环境，实现与模型交互，助力FPGA工程师多方面工作。

AI_DL_CODE·2025-02-27 15:05

hypermesh 复合材料_HyperWorks复合材料仿真优化技术及应用

HyperWorks复合材料仿真优化技术及应用复合材料以其比强度、比模量高，耐腐蚀、抗疲劳等优点，在工业界得到了越来越多的应用。

weixin_39617006·2025-02-27 15:34

Shell Script 编程笔记

考虑下面两个场景：场景一：我们在训练深度网络模型过程中保存了10个不同epoch模型。我们希望通过测试集验证每个模型的性能。

huangpg丶·2025-02-27 14:04

自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）的主要应用及核心技术

NLP在多个领域有着广泛的应用，并结合了多种先进的技术，包括机器学习（ML）、深度学习（DL）、统计模型以及规则方法。

彬彬侠·2025-02-27 14:34

基于DeepSeek的智能客服系统安全与隐私保护：构建可信赖的服务

在前四篇文章中，我们完成了智能客服系统的开发、部署、优化和扩展。然而，随着系统规模的扩大和用户数据的增加，安全与隐私保护问题变得尤为重要。

Evaporator Core·2025-02-27 14:33

DeepSeek 高阶应用技术详解（4）

1.引言在前三篇中，我们探讨了DeepSeek的基础功能、分布式训练、模型优化、模型解释性、超参数优化以及AutoML的应用。

Evaporator Core·2025-02-27 14:33

DeepSeek开源周合集

周一：FlashMLA，核心成就：GPU带宽利用接近理论极限，算力利用效率翻倍；周二：DeepEP，一个高效的MOE架构专家并行通信库：支持高效且优化后的全对全通信使用NVlink和RDMA进行节点内和节点间通信用于训练和推理填充的高吞吐量内核用于推理解码的低延迟内核原生支持

Vip.Gong·2025-02-27 14:03

【Transforme-SVM多特征分类预测】基于Transforme-支持向量机多特征分类预测。(可做分类/回归/时序预测，具体私聊)，可直接运行。matlab代码，2023b及其以上。1.运行

1.运行环境要求MATLAB版本为2023b，多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。2.程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图。

智能算法及其模型预测·2025-02-27 14:31

十分钟了解大数据处理的五大关键技术及其应用

一、大数据采集技术数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化(或称之为弱结构化)及非结构化的海量数据，是大数据知识服务模型的根本。

IT时代周刊·2025-02-27 14:00

从2D到3D：电商技术的飞跃，开启沉浸式购物之旅

一、3D技术在电商中的应用1、3D商品展示：借助3D建模技术，商家可以创建高度逼真的产品模型，消费者可以72

mirrornan·2025-02-27 14:00

微信小程序开发中的本地存储与数据持久化

微信小程序开发中的本地存储与数据持久化本地存储的重要性：提升微信小程序性能的秘密武器入门指南：如何使用微信小程序的本地存储API实战演练：实现数据持久化的最佳实践优化体验：本地缓存与数据同步策略安全第一

master_chenchengg·2025-02-27 14:29

机器学习中的过拟合、欠拟合与正则化

在机器学习的世界里，过拟合与欠拟合是模型训练过程中常常会遇到的两大问题，而正则化则是应对过拟合的重要手段。理解它们对于构建高性能的机器学习模型至关重要。

喜-喜·2025-02-27 14:28

ollama api 中 api/generate 和 api/chat 的区别

这个端点会基于输入的提示，按照模型的语言生成能力输出一段完整的内容，更侧重于单纯的文本生成任务。生成过程不依赖于上下文的历史对话信息，每次请求都