快速原型模型

Clojure语言的身份验证

随着互联网的快速发展，越来越多的应用程序和服务需要确保用户身份的真实性和数据的安全性。本文将深入探讨如何在Clojure语言中实现身份验证，包括基本概念、常用技术、示例代码以及一些最佳实践。
东方韡璟·2025-03-25 08:08

YOLO编程：开启计算机视觉的神奇之门

、YOLO的独特优势（一）速度为王（二）精度可靠（三）部署便捷四、YOLO的工作流程揭秘（一）图像分割与网格划分（二）目标预测与数据输出（三）结果筛选与最终确定五、YOLO编程实践（一）准备工作（二）模型训练
大雨淅淅·2025-03-25 07:37

Spring AI Alibaba ChatClient使用

简介ChatClient：https://java2ai.com/docs/1.0.0-M5.1/tutorials/chat-client/1、ChatClient简介ChatClient提供了与AI模型通信的
Charge8·2025-03-25 07:07

Tensorflow 2 单GPU同时训练多个模型

Tensorflow2单GPU同时训练多个模型问题有时我们需要对多个模型进行性能对比。若一次只训练一个模型，我们需要时刻关注训练进度，非常耗费精力。同时进行多个模型的训练能够降低人力成本。
TTTYYZZ·2025-03-25 07:36

十亿级流量削峰实战：LinkedBlockingQueue缓冲池的工程化实现

十亿级流量削峰实战：LinkedBlockingQueue缓冲池的工程化实现》本文将以电商秒杀系统为背景，深度解析如何通过LinkedBlockingQueue构建百万QPS级异步缓冲系统，包含容量计算模型
猿享天开·2025-03-25 07:03

Java SpringBoot调用大模型AI构建AI应用

本文是一个用springboot结合springmvc和springaialibaba调用国产大模型通义千问的具体例子，按照这个做能够快速的搞定Java应用的调用。
m0_74823239·2025-03-25 07:33

怎么在linux服务器选择GPU进行训练模型？

首先查看当前节点有那些可用的GPU：使用nvidia-smi命令来查询Linux服务器上可用的GPUnvidia-smi命令会输出一些关于服务器上NVIDIAGPU的信息，包括每个GPU的型号、驱动版本、总内存、使用内存、温度、功率和运行在其上的进程等。然后选择第0个和第1个GPU进行使用：CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1pythontrain.py设置CUDA_VISIBLE_D
LRJ-jonas·2025-03-25 07:03

亚马逊云底层使用的虚拟化技术

用户可以在云上部署和管理自己的应用程序和服务，实现资源的弹性分配和快速扩展‌12。EC2提供了多种实例类型，包括通用型、计算优化型和内存优化型，适
ajax_beijing_java·2025-03-25 07:32

如何在多个GPU中训练非常大的模型？

目录一、并行训练策略1.数据并行2.模型并行3.混合并行：4.上下文并行二、内存优化技术三、总结在多个GPU上训练超大规模模型（如千亿参数级语言模型）需要结合并行策略、内存优化技术、分布式框架。
Mr终游·2025-03-25 07:00

第6关：部分快速排序-用分治法实现

任务描述本关任务：输入正整数k，在数组(无序）中找出第k个最小的数。（1>n;sort(b,b+10);cout<<"the"<<n<<"leastnumberis:";cout<<b[n-1];}
ye_min_·2025-03-25 06:00

腾讯云大模型知识引擎 + DeepSeek：打造懒人专属的谷歌浏览器翻译插件

科技文章：腾讯云大模型知识引擎+DeepSeek：打造懒人专属的谷歌浏览器翻译插件摘要：随着人工智能技术的飞速发展，尤其是大模型技术的不断突破，智能翻译逐渐成为人们日常互联网活动中不可或缺的一部分。
荣华富贵8·2025-03-25 06:58

Linux C++：标准IO&文件IO

1.什么是标准IO：标准I/O是ANSIC建立的一个标准I/O模型，是一个标准函数包和stdio.h头文件中的定义，具有一定的可移植性。标准IO库处理很多细节。例如缓存分配，以优化长度执行IO等。
回忆是本书·2025-03-25 06:58

模型量化的原因和方法

优化模型参数以适应有限内存环境为了使具有大量参数（例如Llama3.1的4050亿个参数）的大型语言模型在合理内存的设备上高效运行，需要对模型进行一系列优化。
潇湘馆记·2025-03-25 06:27

Python 利用随机森林评估农业干旱的动态可预测性与关键因子

前言在61年滑动窗口的73年时间片中，基于随机森林（RandomForest,RF）模型计算农业干旱动态可预测性的解释方差（以决定系数R2乘以100%表示，即R2×100%）。
有梦想的Frank博士·2025-03-25 05:22

从OSI七层网络模型角度了解CAN通信协议

CAN通信协议的网络架构基于OSI七层模型进行设计，但实际实现中根据其应用场景（如汽车电子、工业控制等）进行了简化和优化。
草莓仙生·2025-03-25 05:20

群核科技开源空间理解生成模型SpatialLM, 构建具身智能训练基座

在今年的英伟达GTC全球大会上，群核科技自主研发的空间理解模型SpatialLM宣布正式开源。该模型仅通过一段视频即可生成物理正确的3D场景布局。
·2025-03-25 04:10

轻量级AI革命：无需GPU就能运算的DeepSeek-R1-1.5B模型及其低配推荐

随着人工智能技术的快速发展，大语言模型已成为推动产业智能化的重要工具。在这一领域，DeepSeek系列模型凭借其创新的架构和高效的性能，成为众多开发者和企业关注的焦点。
·2025-03-25 04:09

C++ ：顺序容器

标准库提供6种核心顺序容器：容器类型头文件底层结构特点vector动态数组快速随机访问，尾部高效增删list双向链表任意位置高效插入/删除deque双端队列头尾高效增删，分段连续存储array(C++11
愚戏师·2025-03-25 04:13

使用 AI 技术实现智能问答系统

本文将介绍如何利用OpenAI的大语言模型API来实现一个简单的智能问答系统，并会演示如何通过中转API地址http://api.wlai.vip调用大模型。
llzwxh888·2025-03-25 04:13

Python机器人简单问答系统

导入必要的库2.初始化Flask应用3.读取学习数据4.处理用户请求4.1首页路由4.2问答路由5.根据问题生成回答6.运行Flask应用全部代码HTML结构学习总结项目背景与目的项目背景随着人工智能技术的快速发展
chang_xiaoyi·2025-03-25 04:12

HarmonyOS：@AnimatableExtend 装饰器自学指南

因此，我决定写这篇博客，将自己的学习经验和理解分享出来，希望能帮助更多的开发者快速掌握@AnimatableExtend装饰器
·2025-03-25 04:39

Layotto 是一款使用 Golang 开发的应用运行时，旨在帮助开发人员快速构建云原生应用

前言大家好，我是老马。sofastack其实出来很久了，第一次应该是在2022年左右开始关注，但是一直没有深入研究。最近想学习一下SOFA对于生态的设计和思考。sofaboot系列SOFABoot-00-sofaboot概览SOFABoot-01-蚂蚁金服开源的sofaboot是什么黑科技？SOFABoot-02-模块化隔离方案SOFABoot-03-sofaboot介绍SOFABoot-04-快
·2025-03-25 04:38

必问K8S面试题：Pod 处于 Pending 状态的原因

下面列出了所有可能导致Pod处于Pending状态的原因，附带一些幽默的解释，帮助你快速理解~1.资源不足（I
运维爱背锅·2025-03-25 04:39

Momentum优化器的超参数调优方法

优化器的选择和调优直接影响模型的收敛速度和最终性能。Momentum优化器是一种常用的优化算法，它通过引入动量的概念来加速梯度下降过程，特别是在处理高维数据和复杂模型时表现尤为出色。
AI天才研究院·2025-03-25 03:34

Prompt Engineering：如何写出更高效的提示词？

PromptEngineering（提示词工程）是优化输入给AI模型的文本，以提高模型的输出质量和可控性。良好的Prompt设计可以显著提高大模型在文本生成、代码编写、逻辑推理等任务中的表现。
晴天彩虹雨·2025-03-25 03:34

一文搞懂RAG，原理，流程，最佳实践

我印象中22年23年，讨论大模型应用，都在讲pe，rag，agent三个方向。但是随着越来越多的应用被开发出来，RAG相对另外两者稍显走弱。
AI领航者·2025-03-25 03:01

SQL 中 WHERE 与 HAVING 子句的使用

本文通过具体示例对比两者的核心区别，并结合实际场景演示联合使用技巧，助力快速掌握这两个关键工具的正确用法。
leo_厉锵·2025-03-25 03:31

mysql

知识介绍：基础篇SQLmysql数据库中关系型数据库：是建立在关系模型基础上的，由多张相互连接的二维表组成的数据库SQL通用语法SQL可以单行或多行书写，以分号结尾SQL可以使用空格或者缩进来增强语句的可读性
wjm041006·2025-03-25 03:30

领域驱动设计模式、原理与实践_领域驱动设计学习之路—DDD的原则与实践

ScottMillett&NickTune编著的《领域驱动设计模式、原理与实践》一书的学习笔记，一共会分为4个部分如下，此文为第1部分：领域驱动设计的原则与实践战略模式：在有界上下文之间通信战术模式：创建有效的领域模型有效应用程序的设计模式一
餘弦Inverse·2025-03-25 02:29

计算机网络基础：TCP/IP 协议族的奥秘

计算机网络基础：TCP/IP协议族的奥秘一、前言二、TCP/IP协议族的起源与发展2.1起源背景2.2发展历程三、TCP/IP协议族的体系结构3.1层次模型概述3.2各层次详细解析3.2.1网络接口层3.2.2
xcLeigh·2025-03-25 02:27

Kafka 面试备战指南

采用发布-订阅模型，适用于实时数据管道、流处理等场景。Kafka核心组件有哪些？
宋发元·2025-03-25 02:26

机器学习常见模型

其中，有许多常见的模型被广泛应用于各个领域。以下将详细介绍一些机器学习常见模型。
A宝呀·2025-03-25 02:55

Electron从入门到精通：手把手教你用前端技术打造桌面级应用（万字长文）

一、Electron基础篇：环境搭建与核心概念1.1开发环境准备1.2项目结构解析（关键文件详解）关键文件说明：1.3核心概念解析（文字版架构说明）Electron双进程模型：架构要点总结：二、核心机制详解
前端极客探险家·2025-03-25 02:24

智能提示词生成器：助力测试工程师快速设计高质量测试用例

为了帮助测试工程师高效生成测试用例提示词，本文介绍了一款智能提示词生成器，结合常见的测试设计方法，能够快速生成结构化的测试用例提示词，便于测试工程师使用大模型（例如国产之光deepse
Python测试之道·2025-03-25 01:21

Python, C ++开发自然灾害预警APP

Python和C++是两种功能强大的编程语言，Python适合快速开发和数据处理，而C++则适合高性能计算和系统级编程。结合两者的优势，可以构建一个高效、稳定且功能丰富的
Geeker-2025·2025-03-25 01:17

保姆级大模型学习路线！清华博士耗时半年整理的14个核心阶段，文科生也能跟着冲！（附论文笔记+项目源码+训练技巧）

摘要：从被嘲“调参侠”到GitHub万星大佬，我花了487天吃透大模型技术栈。
大模型入门教程·2025-03-25 01:17

机器学习-分类模型-非线性模型

支持向量机(SVM)通过核函数处理非线性分类（如RBF核）小样本非线性数据svm.SVCK近邻(K-NearestNeighbors)基于局部相似性，无需训练模型小数据量，特征空间均匀neighbors.KNeighborsClassifier
恸流失·2025-03-25 01:17

Manus智能体持续学习系统的技术实现与效能验证 —— 基于多模态记忆架构与联邦迁移学习的创新框架研究

该框架通过以下创新机制实现了智能体在多领域、多任务场景下的高效持续学习：四层记忆系统（HMS）：基于张量压缩的层次化记忆存储架构，实现对PB级数据的有效管理和快速检索，检索延迟低至0.3
熵减画眉·2025-03-25 01:46

SFT和RLHF是什么意思？

：SFT（SupervisedFine-Tuning，监督微调）和RLHF（ReinforcementLearningfromHumanFeedback，基于人类反馈的强化学习）是两种用于改进大型语言模型
玩人工智能的辣条哥·2025-03-25 00:15

模型部署全流程：SavedModel、TFLite、TF.js、ONNX 的导出与实战

模型部署全流程：SavedModel、TFLite、TF.js、ONNX的导出与实战TensorFlow的最大优势之一，就是拥有“端到端部署闭环”。
AI筑梦师·2025-03-25 00:44

Spring Boot深度解析：从核心原理到最佳实践

它通过四大核心特性显著提升了开发效率：自动配置：基于类路径和已有Bean的智能默认配置起步依赖：简化Maven/Gradle依赖管理的StarterPOMs命令行界面：支持Groovy脚本和快速原型开发
遥不可及~~斌·2025-03-25 00:43

NPU上如何使能pytorch图模式

1Pytorch的compile技术PyTorch的torch.compile是一个强大的功能，用于优化PyTorch模型的性能。
·2025-03-25 00:34

入剖析 Android Compose 框架的关键帧动画（keyframes、Animatable）(二十三)

AndroidCompose作为新一代的AndroidUI工具包，以其声明式编程模型和简洁的API为开发者提供了强大的动画支持。其中
&有梦想的咸鱼&·2025-03-25 00:43

《 C++ 点滴漫谈： 三十一 》写好递归不踩坑：C++ 递归函数的精髓与实战

本文系统讲解了递归的基本概念、分类及其工作原理，并分析了常见应用，如二分查找、快速排序和深度优先搜索。同时，针对递归的性能问题，我们探讨了优化策略，包括尾递归优化、记忆化搜索和动态规划等。
Lenyiin·2025-03-25 00:43

HelixQAC 双重特权解锁，开发效能再升级！

▷政策一：老客户“焕新计划”⚡维护过期≥6个月，续签3年服务即享：✔️免恢复费+罚金✔️永久解除MAC地址限制✔️快速重启服务，无缝衔接合规开发！
·2025-03-25 00:02

Python,Java开发生成式智能识别与鉴定APP

开发一个生成式智能体识别与鉴定APP是一个复杂的任务，涉及多个模块的设计与实现，包括用户界面、数据处理、模型推理等。以下是一个高层次的开发思路，并提供每种语言的简单示例代码。
Geeker-2025·2025-03-25 00:10

Python数据科学与机器学习实战 - 前言与学习路线图

想象一下：当同事还在Excel中手动处理数据时，你已经用Python自动化完成了分析；当产品经理还在猜测用户需求时，你已经通过机器学习模型精准预测
SuperMale-zxq·2025-03-25 00:40

老板临时插入高优先级需求打乱原有节奏，怎么办

其中，迅速评估影响范围尤为重要，这能使团队快速识别任务冲突、资源瓶颈以及潜在风险，从而有效控制对原计划的负面影响。通过评估影响，团队能够及早做出必要的项目调整，避免局部任务延迟引发的整体进度滞后。
·2025-03-25 00:58

载波聚合或双连接的方式进行_5G载波聚合和双连接及提前测量上报技术研究

5G载波聚合和双连接及提前测量上报技术研究李培【期刊名称】《邮电设计技术》【年(卷),期】2020(000)003【摘要】在第五代移动通信快速部署的今天,大量的新型业务涌现,这些新型业务对带宽的需求越来越大
大熊小清新·2025-03-24 23:36

2024年科技趋势与未来展望

1.人工智能与机器学习的进化a.更智能的AI模型近年来，人工智能和机器学习已经在各个行业取得了显著的进展。2024年，AI模型将变得更加智能和高效，能够处理更加复杂的数据和任务。特别是在自然语言处理和
我系xun悟空·2025-03-24 23:36
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