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数据增强：扩充数据集，提升模型的鲁棒性

数据增强：扩充数据集，提升模型的鲁棒性1.背景介绍1.1数据集的重要性在机器学习和深度学习领域中,数据集是训练模型的基础。高质量的数据集对于构建准确、鲁棒的模型至关重要。

AI天才研究院·2025-03-19 23:05

NLP高频面试题（三）——普通RNN的梯度消失和梯度爆炸问题

普通RNN（循环神经网络）的梯度消失和梯度爆炸问题是指在训练深层或长序列的RNN模型时出现的两种典型问题：一、梯度消失（VanishingGradient）梯度消失是指在反向传播过程中，梯度逐层传播时变得越来越小

Chaos_Wang_·2025-03-19 23:34

（六一）HarmonyOS Design 的用户引导设计

精心构建的用户引导不仅能帮助新用户快速上手应用，更能在初次交互中建立起良好的用户体验，为应用的长期留存和口碑传播奠定基础。

小_铁·2025-03-19 23:04

NL2SQL 优化之 Schema 编写标准

写在前面在自然语言转SQL（NL2SQL，或Text-to-SQL）任务中，数据库Schema的质量和表示方式对模型的性能有着至关重要的影响。

kakaZhui·2025-03-19 23:04

在 Ansys Mechanical 中创建等效应力结果并使用 Python 导出到文件

介绍在AnsysMechanical模型中，通常需要对许多实体/曲面体或它们组进行后处理等效应力或总变形等。

David WangYang·2025-03-19 23:33

常见的数学统计模型

以下是常见的数学统计模型分类及简要说明，适用于数据分析、预测和推断等场景：1.参数模型（ParametricModels）假设数据服从特定分布（如正态分布），通过估计参数来描述数据规律。

若木胡·2025-03-19 22:30

vscode连接远程服务器docker里的容器--使用remote ssh

欢仔要学习·2025-03-19 22:28

PyCINRAD读取探测中心天气雷达拼图系统v3产品

快速提取、计算雷达衍生产品，如组合反射率CR、回波顶高ET、降水粒子分类HCL等。作为一个开源项目，PyCINRAD对所有用户免费开放，鼓励社区贡献和改进。据悉已遍布CMA的各个系统角落。

pysoer·2025-03-19 22:28

MyBatisPlus 代码生成器如何使用？一篇文章学会它！！！

定义数据库连接变量3.3定义单表代码生成函数3.4扩展为任意表自动生成代码四.测试代码生成器4.1测试单表生成model方法一.MP代码生成器简介代码生成器是MyBatis-Plus提供的一个非常实用的功能，可以快速生成

程序猿ZhangSir·2025-03-19 22:57

【数据库】MySQL的索引详解

简介索引是一种用于快速查询和检索数据的数据结构，类似于书的目录。

此木|西贝·2025-03-19 22:55

Java开发者必看！零成本集成DeepSeek-R1打造AI办公神器，源码级实战教程让你效率翻倍！

二、手把手部署DeepSeek-R1本地环境（附避坑指南）步骤1：Docker一键部署步骤2：下载模型步骤3：验证部署三、Java整合DeepSeek-R1：从理论到实战1.添加HTTP客户端依赖（以SpringBoot

Leaton Lee·2025-03-19 22:25

金融领域股票价格预测：线性回归原理、实现与应用

金融领域股票价格预测：线性回归原理、实现与应用一、线性回归原理线性回归是一种用于建立自变量和因变量之间线性关系的统计模型。

ZhShy23·2025-03-19 21:22

医图论文 CVPR‘24 | 适应医学图像中泛化异常检测的视觉-语言模型

论文信息题目：AdaptingVisual-LanguageModelsforGeneralizableAnomalyDetectioninMedicalImages适应医学图像中泛化异常检测的视觉-语言模型作者

小白学视觉·2025-03-19 21:21

动态规划 31. 股票问题总结（类别解析）

动态规划31.股票问题总结（类别解析）股票问题给我做的有一些混乱，因此本总结主要是借助GPT的帮助帮我解决下面的核心问题，也希望能通过这些示例与讲解，帮助各位快速厘清各种“股票问题”的通用DP思路。

Mophead_Zarathustra·2025-03-19 21:50

MMScan数据集：首个最大的多模态3D场景数据集，包含层次化的语言标注

数据集的建立，不仅推动了3D场景理解的研究进展，还为训练和评估多模态3D感知模型提供了宝贵的资源。

·2025-03-19 21:28

从数据中心机房来看云服务器的可用性与性能！

网络设备作为数据传输的桥梁，高性能的路由器、交换机等确保了数据的快速、准确传输。电力供应则是云服务器运

·2025-03-19 21:56

【AI大模型】RAG如何让生成AI更智能？最新方法与优劣深度解析

前言近年来，人工智能技术突飞猛进，尤其是生成式AI，简直像是开了挂一样，各种惊艳的表现让人直呼“未来已来”。根据IDC的研究，生成式AI的市场规模在2022年已经达到了107亿美元，而到2026年，这个数字预计会飙升至326亿美元！不过，尽管生成式AI很强大，但它也并非完美无缺——比如生成内容的质量、准确性和可靠性，依然有提升的空间。这时候，检索增强生成（RAG）技术登场了！RAG的核心思路很简单

健忘的派大星·2025-03-19 21:48

windows下使用vscode+cline插件体验MCP，体验使用AI控制浏览器，踩坑记录（至少让你节省3个小时弯路版）（喂饭级别）

对策：使用vscode+cline+deepseek（或其它同级别国产大模型deepseek-V3其实有时比R1效果还好）2️⃣人家也Claude，但人家能用Cursor，咱太穷了，用不了。

几道之旅·2025-03-19 20:17

Websoft9 开源软件实操平台：快速积累企业级软件技能，深入理解真实业务场景

引言：打破“纸上谈兵”的实训困境当前高校技术教育普遍面临一个矛盾：学生对开源工具的理论知识掌握充分，但在真实业务场景中常因环境配置复杂、工具链割裂而难以落地。例如，部署一套完整的电商系统需协调数据库、服务器、安全策略等多环节，传统虚拟机环境难以模拟企业级复杂度。Websoft9作为开源软件自动化部署工具，通过预集成200+企业级应用模板（如GitLab、Odoo、Jenkins）和全流程管理能力，

·2025-03-19 20:52

企业数据存储的几种方式对比

它利用网络将数据托管于远程服务器，企业无需自建机房，也能快速扩容并进行全球化部署，极大降低了初期投入成本。这种方式实现了随用随付、自动备份，为众多中小型企业提供了便捷且经济的选择。

·2025-03-19 20:52

深度革命：ResNet 如何用 “残差连接“ 颠覆深度学习

一文快速了解ResNet创新点在深度学习的历史长河中，2015年或许是最具突破性的一年。

安意诚Matrix·2025-03-19 20:46

VS Code | 如何快速重启VS Code？

如何快速重启VSCode？安装完插件后，有些时候需要重启才会生效，但是每次都关闭再打开就有点不舒服了。快捷键：CTRL+SHITF+P，打开：“命令面板”，输入即可：> ReloadWindow

默默提升实验室·2025-03-19 20:45

Deepseek的本地化部署软件工具包

选择模型版本参数规模硬件要求（最低）适用场景1.5B/7B8GB内存，无专用GPU文本处理、简单问答14B16GB内存+12GB显存代码生成、逻辑推理32B/70B24GB显存+32GB内存企业级复杂任务执行命令

哈拉少12·2025-03-19 20:14

Java 大视界 -- Java 大数据在智能体育赛事直播数据分析与观众互动优化中的应用（142）

一、欢迎加入【福利社群】点击快速加入：青云交灵犀技韵交响盛汇福利社群点击快速加入2：2024CSDN博客之星创作交流营（NEW)二、本博客的精华专栏：大数据新视

青云交·2025-03-19 20:13

使用LangChain实现大规模语言模型自发现推理结构

使用LangChain实现大规模语言模型自发现推理结构在现代自然语言处理(NLP)的研究中，大规模语言模型（LLMs）已经展示了强大的能力。然而，在应对复杂的推理问题时，传统的提示方法常常力不从心。

VYSAHF·2025-03-19 20:43

基于 Python 将 PDF 转 Markdown 并拆解为 JSON，支持自定义标题处理

这篇文章将教你如何使用Python将PDF转换为Markdown，并通过自定义规则精准识别标题，最终将内容按标题结构拆解为JSON，方便后续快速检索与使用。1.实现目标将PDF文件转换为Markd

drebander·2025-03-19 20:42

A Survey of Large Language Models大模型综述论文章节总结

ASurveyofLLM人大译ASurveyofLargeLanguageModels这篇论文全面回顾了大型语言模型(LLM)的最新进展，重点关注其发展背景、关键发现和主流技术。

WhyteHighmore·2025-03-19 19:09

使用Pinecone实现自查询检索器的实现步骤

##核心原理解析自查询检索器(SelfQueryRetriever)的核心思想是通过提供文档的元数据和内容描述，结合语言模型生成查询条件来完成数据检

vaidfl·2025-03-19 19:08

基于PyTorch和ResNet18的花卉识别实战（附完整代码）

本文使用PyTorch框架，基于ResNet18模型实现了102种花卉的分类任务。完整代码可直接复制运行，最终验证集准确率达8.2%，文中同步分析性能瓶颈与优化方案。

意.远·2025-03-19 19:36

使用 DingoDB 创建自查询检索器的实战演示

它具有实时低延迟处理能力，可以快速获取洞察并响应，还能高效进行即时分析和处理多模数据。在本教程中，我们将演示如何使用DingoDB向量存储来创建一个自查询检索器。

fgayif·2025-03-19 19:34

使用 DashVector 进行高效的矢量检索和自查询检索器演示

这个服务基于DAMOAcademy自研的高效向量引擎Proxima核心构建，具备云原生和横向扩展能力，能够快速适应不同应用需求。

bavDHAUO·2025-03-19 19:34

Python 模拟鼠标轨迹算法

一.鼠标轨迹模拟简介传统的鼠标轨迹模拟依赖于简单的数学模型，如直线或曲线路径。然而，这种方法难以捕捉到人类操作的复杂性和多样性。

a485240·2025-03-19 19:02

什么是Apache Avro？

Avro提供了一种紧凑、快速的二进制数据格式，同时支持丰富的数据结构和模式演化。核心特性跨语言支持Avro支持多种编程语言（如Java、Python、C++、Go等），使得不同语言之间的数据交换变

maozexijr·2025-03-19 19:32

A SURVEY ON POST-TRAINING OF LARGE LANGUAGE MODELS——大型语言模型的训练后优化综述——第9部分——应用

应用尽管预训练为大型语言模型（LLMs）赋予了强大的基础能力，但在部署于专业领域时，LLMs仍经常遇到持续的限制，包括上下文长度受限、容易产生幻觉（hallucination）、推理能力欠佳和固有的偏见

王金-太想进步了·2025-03-19 19:31

计算机技术：哈佛架构

1.哈佛架构简介哈佛架构（HarvardArchitecture）是一种计算机设计模型，与冯诺伊曼架构不同，其核心特征是将程序指令和数据分开存储和传输。

InnoLink_1024·2025-03-19 18:29

计算机网络

OSI参考模型应用层表示层会话层传输层网络层数据链路层物理层TCP/IP通用协议组成：参考了OSI的七层模型，但简化为四层：应用层、传输层、网络层和链路层应用层：直接为应用进程提供服务，常见协议有HTTP

丸子猪的dady·2025-03-19 18:59

【AI大模型前沿】浙大携手阿里推出HealthGPT：医学视觉语言大模型助力智能医疗新突破

系列篇章No.文章1【AI大模型前沿】深度剖析瑞智病理大模型RuiPath：如何革新癌症病理诊断技术2【AI大模型前沿】清华大学CLAMP-3：多模态技术引领音乐检索新潮流3【AI大模型前沿】浙大携手阿里推出

寻道AI小兵·2025-03-19 18:28

开源的 AntDesignVue 表单设计器使用教程

可以通过拖拽的方式快速创建表单，提高开发者对表单的开发效率，节省开发者的时间。并广泛应用于在政务系统、OA系统、ERP系统、电商系统、流程管理等领域。

低代码研究员·2025-03-19 18:57

Spring Boot 整合 Elasticsearch 实践：从入门到上手

如果你还没有创建，可以使用SpringInitializr快速生成一个项目。在生成项目时，确保选择了以下依赖

遇见伯灵说·2025-03-19 18:27

Niushop开源微信商城+小程序商城源码

做最牛、功能最强大的开源商城快速搭建专属店铺，迅速展开线上业务NIUSHOP开源商城B2C单商户V4,功能强大，安全便捷，框架成熟稳定便于扩展，源码100%开源，支持二次开发定制，让企业用更低的成本、更少的人力

喵喵源码·2025-03-19 18:25

Nacos部署模式介绍、应用场景和示例

配置简单，启动快速。应用场景：开发环境：开发者可以在本地快速启动Nacos进行开发和调试。测试环境：用于功能测试和集成测试，无需复杂的集群配置。

小猿、·2025-03-19 18:24

DeepSeek从入门到精通「清华团队」

「文末附下载方式」第一部分：DeepSeek基础概念1.1DeepSeek简介定义：专注通用人工智能（AGI）的中国科技公司，主攻大模型研发与应用。核心产品：开源

YuKeeHgg·2025-03-19 18:24

2.git和github操作：diff链接

提交比较生成链接（适用于GitHub/GitLab/Bitbucket）方法2：使用单次提交的差异链接（查看某次提交的改动）方法3：通过PullRequest（PR）/MergeRequest（MR）2.快速生成

MY Daisy·2025-03-19 17:54

Spring 基础框架-- Ruoyi 权限管理架构详解

一、权限管理整体架构若依的权限管理架构基于用户-角色-权限的RBAC模型，并扩展了数据权限控制。

dazhong2012·2025-03-19 17:23

知识蒸馏：从软标签压缩到推理能力迁移的工程实践(基于教师-学生模型的高效压缩技术与DeepSeek合成数据创新)

知识蒸馏通过迁移教师模型（复杂）的知识到学生模型（轻量），实现模型压缩与性能平衡。

AI仙人掌·2025-03-19 17:20

【打卡d5】快速排序归并排序

快速排序算法模板——模板题AcWing785.快速排序voidquick_sort(intq[],intl,intr){if(l>=r)return;inti=l-1,j=r+1,x=q[(l+r)/2

吧啦吧啦吡叭卜·2025-03-19 17:50

联核科技AGV无人叉车有哪些常见的安全防护措施？

作用：在突发情况下（如人员闯入、设备故障）快速停止

m0_66581510·2025-03-19 17:19

KV 缓存简介

KV缓存是Transformer架构（如GPT、LLaMA等大模型）在自回归生成任务（如文本生成）中，用于加速推理过程的核心技术。

dev.null·2025-03-19 17:49

【论文精读】SCINet-基于降采样和交互学习的时序卷积模型

《SCINet:TimeSeriesModelingandForecastingwithSampleConvolutionandInteraction》的作者团队来自香港中文大学，发表在NeurIPS2022会议上。动机该论文的出发点是观察到时间序列数据具有独特的属性：即使在将时间序列下采样成两个子序列后，时间关系（例如数据的趋势和季节性成分）也基本上得以保留。这个观察启发了作者去设计一种新型的神

打酱油的葫芦娃·2025-03-19 17:17

【论文精读】PatchTST-基于分块及通道独立机制的Transformer模型

动机Transformer模型因其自注意力机制在处理序列数据方面的优势，在自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、语音等多个领域取得了巨大成功。这种机制使得模型