扩散模型学习第43页

Mac下安装Zed以及Zed对MCP（模型上下文协议）的支持

Zed是当前新流行的一种编辑器，支持MCP（模型上下文协议）Mac下安装Zed比较简单，直接有安装包，在这里：brewinstall--caskzedMacMonterey下是可以安装上的，亲测有效。

skywalk8163·2025-03-16 00:20

ThreeJs中使用lil-gui无法改变其所属父元素

就是我自己使用了Vite+V3创建了一个项目框架，用来记录自己学习Three的一个过程，但是里面就存在了一个问题，我们在newGUI()后不能改变其父级元素，就像默认父级元素在body上一样问题描述GUI

一只程序熊·2025-03-16 00:49

数据分布偏移检测：保障模型在生产环境中的稳定性

数据分布偏移检测：保障模型在生产环境中的稳定性引言在机器学习系统从开发环境部署到生产环境的过程中，数据分布偏移问题是影响模型性能的主要挑战之一。

trust Tomorrow·2025-03-16 00:18

自动化测试入门基础知识必看（超详细）

目录1初识自动化测试2自动化测试和手工测试有什么不同3什么是自动化测试4自动化测试和手工测试应用范围的对比5区别对待不同的测试阶段6如何评估测试工具7如何选择合适的测试工具总结重点：配套学习资料和视频教学

软件测试老莫·2025-03-16 00:48

在线 SQL 转 Python ORM工具

一款高效的在线SQL转PythonORM，支持自动解析SQL语句并生成PythonORM模型代码，适用于数据库管理、后端开发和ORM结构映射。

A__tao·2025-03-16 00:47

快速幂学习

求出a^k%p的结果，时间复杂度是O(logk)把k拆成2的次方和。最多是logk个a^2^0%pa^2^1%pa^2^2%p…………a^2^logk%p预处理：#includeusingnamespacestd;typedeflonglongLL;intqmi(inta,intk,intp){intres=1;while(k){if(k&1)res=(LL)res*a%p;k>>=1;a=(LL

KuaCpp·2025-03-16 00:17

LangChain深度解析以及主要应用场景

LangChain的核心组件（1）PromptTemplates（提示模板）原理代码实例应用场景提示词优化策略（2）LLMs（大语言模型）原理代码实例应用场景调优策略（3）Chains（多步任务链）原理代码实例应用场景优化策略

小Rr·2025-03-16 00:16

C++学习：类和对象（一）

一、面向过程与面向对象编程1.什么是面向过程编程？面向过程编程（ProceduralProgramming）是一种以过程（或函数）为中心的编程范式。程序被视为一系列按顺序执行的步骤，主要通过函数对数据进行操作特点：执行顺序明确：程序按照代码书写的顺序执行侧重算法：重视具体的操作步骤和实现流程代码重用性低：相似的功能需要重复编写代码代码示例：计算数组元素的平均值#includeusingnamesp

随便取个六字·2025-03-16 00:46

Python史上最强工具书——《Python编程从入门到实践》，允许白嫖

非常的适合零基础的小白来学习！备受业内人士推崇，豆瓣评分高达9.1！

编程咕咕gu-·2025-03-16 00:46

一次看懂迭代与递归的区别

文章目录前言一、介绍概念二、总结前言偶然看到了迭代与递归，抱着学习的心态去百度了各种答案，什么函数关系什么代码看的是一头雾水，于是在半个小时的努力下终于搞懂了递归与迭代的区别，在这里分享给各位我自己是怎么样理解这俩的区别的

辛徳橘子丶·2025-03-16 00:15

AI大模型测试用例生成平台

AI测试用例生成平台项目背景技术栈业务描述项目展示项目重难点项目背景针对传统接口测试用例设计高度依赖人工经验、重复工作量大、覆盖场景有限等行业痛点，基于大语言模型技术实现接口测试用例智能生成系统。

王根生·2025-03-16 00:14

Deepseek-R1大模型微调实战技术深度解析

一、Deepseek-R1架构特性与微调适配性分析1.1核心架构创新对微调的影响Deepseek-R1基于Deepseek-V3-Base架构，通过MoE（Mixture-of-Experts）与MLA（Multi-HeadLatentAttention）的协同设计，实现了参数规模与计算效率的平衡。其6710亿参数总量中，每个token仅激活37B参数的机制，使得微调过程中可针对不同任务动态调整专

大势下的牛马·2025-03-16 00:14

python中的*args和**kwargs

学习函数，首先必须搞懂参数，一般的参数容易理解，但我们经常遇到*args和**kwargs这两个比较特殊的参数可能就会产生一些困惑。

花落雨微扬·2025-03-15 23:44

ENSP学习day3

静态路由实验路由器划分成3个广播域，如图192.168.1.0/24192.168.2.0/24192.168.3.0/241.PC必须配置网关地址：网关地址是网段中连接其他网段的路由器的接口上的接口地址2.AR1配置：[Huawei]sysnameAR1[AR1]intg0/0/0[AR1-GigabitEthernet0/0/0]ipaddress192.168.1.25424[AR1-Gig

vegetable\chicken·2025-03-15 23:43

模型可解释性：基于博弈论的SHAP值计算与特征贡献度分析（附PyTorch/TensorFlow实现）

一、技术原理与数学推导（含典型案例）1.1Shapley值基础公式SHAP值基于合作博弈论中的Shapley值，计算公式为：ϕi=∑S⊆F∖{i}∣S∣!(∣F∣−∣S∣−1)!∣F∣![f(S∪{i})−f(S)]\phi_i=\sum_{S\subseteqF\setminus\{i\}}\frac{|S|!(|F|-|S|-1)!}{|F|!}[f(S\cup\{i\})-f(S)]ϕi=S

燃灯工作室·2025-03-15 23:43

模型可解释性：基于因果推理的反事实生成与决策可视化

1.技术原理与数学公式1.1因果推理基础结构方程模型（SEM）：X=fX(PaX,UX)X=f_X(Pa_X,U_X)X=fX(PaX,UX)其中PaXPa_XPaX为父节点集合，UXU_XUX为外生变量反事实定义

燃灯工作室·2025-03-15 23:43

自动化特征选择：基于模型重要性的递归消除原理与实战指南

一、技术原理与数学公式1.1递归特征消除（RFE）核心思想J(S)=∑i=1n∣wi∣(特征重要性评分)J(S)=\sum_{i=1}^n|w_i|\quad(特征重要性评分)J(S)=i=1∑n∣wi∣(特征重要性评分)Sk+1=Sk−arg⁡min⁡fJ(Sk∖{f})(迭代消除策略)S_{k+1}=S_k-\arg\min_{f}J(S_k\setminus\{f\})\quad(迭代消除策

燃灯工作室·2025-03-15 23:42

Nature：你的大脑衰老速度受这64个基因影响

·2025-03-15 23:14

推理流水线DAG调度：多模型组合执行优化方案

一、技术原理与数学模型1.1DAG调度核心公式设推理流水线由n个模型节点组成，定义：V={v1,v2,...,vn}V=\{v_1,v_2,...,v_n\}V={v1,v2,...,vn}为节点集合E

燃灯工作室·2025-03-15 23:12

边缘设备模型量化部署：TFLite INT8校准实现细节深度解析

一、技术原理与数学公式INT8量化的核心是通过线性映射将浮点数值范围（[-max,max]）映射到8位整数范围（[-128,127]）。校准过程通过分析真实数据分布确定最优缩放因子（scale）和零点（zeropoint）：量化公式：Q=round(float_valuescale)+zero_pointQ=round(\frac{float\_value}{scale})+zero\_point

燃灯工作室·2025-03-15 23:42

基于时间序列预测的推理服务弹性扩缩容实战指南：（行业案例+数学推导+源码解析）

技术原理（数学公式）整体架构请求量预测→扩缩容决策→资源配置动态调整三阶段闭环，周期为5-30分钟核心预测模型（时间序列预测）LSTM预测公式（CSDN兼容格式）：$$h_t=\text{LSTM}(x_t

燃灯工作室·2025-03-15 23:12

模型蒸馏：从复杂到精简，AI技术的“瘦身”秘籍

引言在人工智能的浪潮中，大型模型如BERT、GPT系列等在自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等领域取得了显著的成果。

lmtealily·2025-03-15 23:41

干货：Farrow设计实现详解

以下是Farrow系数设计的主要方法及步骤：1.设计目标与基本模型Farrow结构的一般形式为：H(z,μ)=∑m=0Mμm⋅(∑k=0Nck,mz−k)H(z,\mu)=\sum_{m=0}^{M}\

jz_ddk·2025-03-15 23:41

CSS3实现的波浪线条动画效果

在这篇文章中，我们将学习如何使用CSS3创建一个令人惊叹的波浪线条动画效果。通过一些简单的CSS代码，我们可以为网页添加流动的波浪线条，为用户带来视觉上的吸引力。

KkvlCapture·2025-03-15 23:39

CSS伸缩盒模型(弹性盒子)

伸缩盒模型（Flexbox，FlexibleBoxLayout）是CSS中一种一维布局模型，用于更高效地处理元素的对齐、分布和响应式布局。

申朝先生·2025-03-15 23:39

Python自动化炒股：基于自然语言处理的股票新闻情感分析模型开发与优化的最佳实践

Python自动化炒股：基于自然语言处理的股票新闻情感分析模型开发与优化的最佳实践在股市中，信息的力量是巨大的。一条新闻、一篇报道，甚至一条推文，都可能引发股价的波动。

云策量化·2025-03-15 23:08

【深度学习与大模型基础】第3章-张量

大家好！今天我们来聊聊张量（Tensor）。别被这个词吓到，其实它没那么复杂。什么是张量？简单来说，张量就是一个多维数组。你可以把它看作是一个装数据的容器，数据的维度可以是一维、二维，甚至更高。标量（0维张量）：就是一个单独的数字，比如3。向量（1维张量）：一串数字，比如[1,2,3]。矩阵（2维张量）：一个表格，比如[[1,2],[3,4]]。更高维张量：比如[[[1,2],[3,4]],[[5

lynn-66·2025-03-15 23:08

Python eval 函数

Pythoneval函数学习与总结。基本用法简介eval()函数用来执行一个字符串表达式，并返回表达式的值。

Python 学习者·2025-03-15 23:07

基于热力梯度的线圈设计用来更替新型的储能方式

2.开发动态热-电-磁耦合模型，结合有限元分析（COMSOL）与机器学习算法（遗传算法优化参数）。

热爱电气·2025-03-15 23:07

鸿蒙初学者学习手册(HarmonyOSNext_API12)_学习资源推荐和介绍

余多多_zZ·2025-03-15 23:06

【Linux】基本指令(一)

作者主页：@安度因学习社区：安度因的学习社区专栏链接：Linux文章目录操作系统简述学习指令的原因ls指令pwd指令cd指令touch指令tree命令mkdir指令rmdir和rm指令nano指令clear

安度因·2025-03-15 23:36

向量存储与检索器

文章目录向量存储如何创建和查询向量存储相似性搜索按向量进行相似性搜索异步操作检索器如何使用向量存储作为检索器从向量存储创建检索器最大边际相关性检索传递搜索参数相似性得分阈值检索指定前k案例案例1案例2langchain支持从向量数据库和其他来源检索数据，以便与LLM（大型语言模型

小码农0912·2025-03-15 22:05

网络安全难学吗?学网络安全的好处是什么?

学习网络安全需要循序渐进，由浅入深。其实网络安全本身的知识并不是很难，但是需要学习的内容有很多，比如包括Linux、数据库、渗透测试、等

网络安全（king）·2025-03-15 22:34

《侯捷 C++ 系列精品课学习之旅：知识盛宴与成长感悟》

一、初遇C++：基础与语法的探索课程伊始，侯捷老师以深入浅出的方式，为我们讲解了C++的基础语法。从变量、数据类型到控制结构，每一个知识点都被剖析得细致入微。我印象尤为深刻的是老师对指针的讲解。指针作为C++的核心概念之一，向来以其抽象和复杂而让初学者望而却步。然而，侯老师通过生动形象的比喻和丰富的示例，将指针的原理和应用讲解得通俗易懂。他将指针比作地址，就像现实生活中的门牌号，通过它我们可以准确

一朵忧伤的蔷薇·2025-03-15 22:34

鸿蒙初学者学习手册(HarmonyOSNext_API14)_UIContext（@ohos.arkui.UIContext (UIContext)）

前言Context是鸿蒙中及其重要的Api包括了非常多的接口和功能，而且在官方文档中也是优先推荐使用Context中的接口在Stage模型中基本介绍1.UI实例与窗口的一一关联在Stage模型中，WindowStage

余多多_zZ·2025-03-15 22:03

深入理解 Python 中的 Socket 编程

各类资料学习下载合集https://pan.quark.cn/s/8c91ccb5a474Socket编程是网络通信的基础，它使得不同计算机能够通过网络相互交流数据。

web安全工具库·2025-03-15 22:03

HTML5前端页面设计,HTML5网页前端设计

书名HTML5网页前端设计作者周文洁ISBN9787302463597定价59.50元出版社清华大学出版社出版时间2017年6月HTML5网页前端设计内容简介编辑本书是一本从零开始学习的Web前端开发教材

设计师马丁·2025-03-15 22:02

鸿蒙特效教程03-水波纹动画效果实现教程

最终效果预览我们将实现以下功能：点击屏幕任意位置，在点击处生成一个水波纹触摸并滑动屏幕，波纹会实时跟随手指位置生成波纹从小到大扩散，同时逐渐消失波纹颜色随机变化，增加视觉多样性一、创建基础布局首先，我们需要创建一个基础页面布局

苏杰豪·2025-03-15 22:02

《今日AI-人工智能-编程日报》-源自2025年2月28日

技术突破OpenAI发布GPT-4.5：OpenAI正式推出新一代大模型GPT-4.5，语言理解、情商及逻辑推理能力显著增强，幻觉问题大幅减少，计算效率较GPT-4提升超10倍，已逐步向用户开放试用。

小亦编辑部·2025-03-15 22:59

《今日AI-人工智能-编程日报》-源于2025年3月11日

Manus的成功引发了开源复现潮，DeepSeek模型已被整合到OWL项目中，并在GAIA基准测试中表现接近Manus。1.2DeepSeek-R2

小亦编辑部·2025-03-15 22:59

【机器学习】skit-learn中LSI模型的实现

参考文献[1]sklearn_api.lsimodel–ScikitlearnwrapperforLatentSemanticIndexing[2]Pythonmodels.LsiModel方法代码示例

一穷二白到年薪百万·2025-03-15 21:28

pytorch训练权重转化为tensorflow模型的教训

模型构建时候有时候在工程量比较大的时候，不可避免使用迭代算法，迭代算法本身会让错误的追踪更加困难，因此掌握基本的框架之间的差异非常重要。以下均是在模型转换过程中出现的错误。

小枫小疯·2025-03-15 21:57

MMD模型及动作一键完美导入UE5-Blender方案（三）

1、下载并安装blender_mmd_tools插件1、下载并安装Blender，Blender，下载Blender3.6，下载太新的版本可能会跟blender_mmd_tools不匹配2、github下载blender_mmd_tools：https://github.com/UuuNyaa/blender_mmd_tools/3、Edit->Preference->Addons->Instal

tangfuling1991·2025-03-15 21:26

OpenCV 深度学习模块 cv2.dnn 与其他深度学习框架的优缺点对比及适用场景

OpenCV提供了一个深度学习模块cv2.dnn，让开发者能够在计算机视觉项目中轻松加载和推理深度学习模型。

白.夜·2025-03-15 21:26

深度学习中的 blob 格式：与普通 image 的区别及转换原因

在深度学习模型推理过程中，我们经常会用到cv2.dnn.blobFromImage函数将普通图像转换为blob格式。那么，blob格式到底是什么？它和普通image有什么区别？

白.夜·2025-03-15 21:25

信息技术基础专有名词和计算机硬件学习笔记

信息技术常见专有名词信息技术基础课程中常见的专有名词英文缩写或简称及其详细含义，按领域分类整理：硬件与存储CPU(CentralProcessingUnit)中央处理器，负责执行计算机指令和处理数据。GPU(GraphicsProcessingUnit)图形处理器，专用于处理图形和并行计算。RAM(RandomAccessMemory)随机存取存储器，临时存储运行中的程序和数据。ROM(Read-

learning-striving·2025-03-15 21:25

第三十个问题-讲讲Agent、MCP、OpenAI Responses API

1.Agent（智能体）136定义与核心功能Agent是什么：能够自主执行复杂任务的智能实体，通常基于大语言模型（LLM）构建，配备指令和工具，可独立完成多步骤任务（如网络搜索、文件处理、自动化操作等）

释迦呼呼·2025-03-15 21:54

大模型在招聘场景下的应用

大模型在招聘场景下的应用具有广泛的可能性。一、简历自动化筛选与匹配应用：大模型能够自动分析大量简历，根据职位要求筛选出合适的候选人，并按匹配度排序。

IT猫仔·2025-03-15 21:23

DeepSeek多语言智能创作引擎解析

该系统依托动态路由机制，将视觉语言理解模块与多语言处理单元进行深度耦合，使模型在解析图文混合信息时展现出超越单一模态的认知能力。

智能计算研究中心·2025-03-15 20:22

大模型工程师学习日记（十五）：Hugging Face 模型微调训练（基于 BERT 的中文评价情感分析）

1.datasets库核心方法1.1.列出数据集使用datasets库，你可以轻松列出所有HuggingFace平台上的数据集：fromdatasetsimportlist_datasets#列出所有数据集all_datasets=list_datasets()print(all_datasets)1.2.加载数据集你可以通过load_dataset方法加载任何数据集：fromdatasetsim

MMMMMMMay Love Code·2025-03-15 20:52

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