扩散模型系统性学习

Linux C++：标准IO&文件IO

以前学C语言的时候学习过标准IO和文件IO，现在再来复习整理下，并学习下c++的IO。
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

蓝桥杯备考冲刺必刷题（C++） | 蓝桥云课 1176 小明的背包3

题目涵盖了从基础到进阶的多种算法和数据结构，旨在为不同阶段的编程学习者提供一条清晰、平稳的学习提升路径。欢迎大家订阅我的专栏：算法题解：C++与Python实现！
热爱编程的通信人·2025-03-25 06:27

# 动态规划解决最小路径和问题：从错误中学习正确解法

##题目描述给定一个包含非负整数的\(m\timesn\)网格`grid`，找出一条从左上角到右下角的路径，使得路径上的数字总和最小。每次只能向下或向右移动一步。##解题思路动态规划是解决此类问题的经典方法。核心思路是：1.**定义状态**：`dp[i][j]`表示从左上角到`(i,j)`位置的最小路径和。2.**初始化**：起点的值`dp[0][0]=grid[0][0]`。第一行和第一列的值只
小学仔·2025-03-25 06:56

鸿蒙HarmonyOS NEXT开发实战：【远场通信】送网络请求-HTTP

“非常详细的”鸿蒙HarmonyOSNext应用开发学习路线！（从零基础入门到精通）“一杯冰美式的时间”了解鸿蒙HarmonyOSNext应用开发路径！
我很英俊 小名男男·2025-03-25 06:25

鸿蒙HarmonyOS NEXT开发实战：Network Boost Kit（网络加速服务）

“非常详细的”鸿蒙HarmonyOSNext应用开发学习路线！（从零基础入门到精通）
我很英俊 小名男男·2025-03-25 06:24

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

鸿蒙HarmonyOS NEXT开发：常见性能优化场景-（文件上传下载性能提升）

鸿蒙HarmonyOSNext应用开发实战学习路线鸿蒙HarmonyOSNEXT开发技术最全学习路线指南鸿蒙应用开发实战项目，看这一篇文章就够了（部分项目附源码）概述在开发应用时，客户端与服务器之间数据交换的效率取决于文件传输的性能
小叮当QAQ·2025-03-25 05:51

嵌入式基础知识学习：SPI通信协议是什么？

SPI（SerialPeripheralInterface）是串行外设接口的缩写，是一种广泛应用于嵌入式系统的高速同步串行通信协议，由摩托罗拉公司于20世纪80年代提出。以下是其核心要点：一、SPI的核心定义与特点基本特性全双工同步通信：支持同时发送和接收数据，通过主设备提供的时钟（SCLK）实现精确时序同步。主从架构：一个主设备（Master）控制一个或多个从设备（Slave），通过片选信号（S
草莓仙生·2025-03-25 05:51

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

MATLAB图像处理：64级小波变换与边缘检测实战

学生将学习如何使用MATLAB中的wa
ELSON麦香包·2025-03-25 05:48

Springboot之RequestContextHolder 学习笔记

1.核心作用RequestContextHolder是Spring框架中用于管理当前线程请求上下文的工具类。它的主要功能包括：存储请求上下文：通过ThreadLocal存储与当前线程绑定的RequestAttributes对象（如ServletRequestAttributes）。全局访问点：提供静态方法，允许任意层代码（如Service或DAO层）无需显式传递HttpServletRequest
走向自由·2025-03-25 05:16

MediaPipe：实时多媒体处理框架

MediaPipe是一个开源的实时多媒体处理框架，用于构建基于机器学习的应用程序。它提供了一套工具和库，使开发者能够轻松地处理和分析视频、音频和图像数据。
KsClang·2025-03-25 05:16

ClickHouse怎么学习

一、学习ClickHouse前，咱得准备点啥？1.基础知识储备不能少就像你要盖房子，得先把地基打好一样，学习ClickHouse也
大数据方向陪跑私教·2025-03-25 05:15

MediaPipe实时机器学习框架

MediaPipeMediaPipe是Google推出的一个实时机器学习框架，主要用于手势识别、人体姿态追踪、人脸检测等计算机视觉任务。
EngineerSuTao·2025-03-25 05:14

Nacos架构与原理 - 通信通道

《深入netty源码解析》，《深入dubbo源码解析》，《深入springboot源码解析》，《深入spring源码解析》，《深入redis源码解析》等联系qq：184480602，加我进群，大家一起学习
码炫课堂-码哥·2025-03-25 05:14

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

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

OneFlow深度学习框架介绍

目录第一章：OneFlow深度学习框架引言1.1深度学习框架的重要性1.2OneFlow框架的诞生背景1.3本章内容概要第二章：OneFlow框架基础2.1OneFlow框架的安装与配置2.1.1环境准备
技术探秘者·2025-03-25 04:13

Python机器人简单问答系统

目录项目背景与目的整理框架1.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

然而，在学习这个装饰器的过程中，我发现相关的资料并不是特别丰富，而且很多资料都缺乏系统性的讲解。
·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

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？
·2025-03-25 04:38

Python 爬虫实战：攻克百度文库，批量下载优质文档资源

在学习、工作和研究过程中，我们常常希望获取其中的优质文档。虽然百度文库提供了在线查看和单篇下载的功能，但对于需要大量文档的
西攻城狮北·2025-03-25 04:38

Momentum优化器的超参数调优方法

Momentum优化器的超参数调优方法1.背景介绍在深度学习领域，优化器是训练神经网络的关键组件之一。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。
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

MarsCode AI为什么适合教育场景

MarsCodeAI在教育场景中展现出独特优势，其技术架构与功能设计精准契合教学需求，具体优势如下：‌一、个性化学习支持‌‌动态难度调节‌根据学生代码提交历史自动调整题目难度（新手→专家模式），匹配不同学习阶段需求‌
test猿·2025-03-25 03:32

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

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

第7章：实践项目7.2 大型项目实战

目录第7章：实践项目7.2大型项目实战一、桌面应用1.跨平台任务管理器二、网络服务2.在线图书管理系统三、嵌入式系统3.智能家居控制系统四、分布式系统4.分布式文件系统五、机器学习与AI5.图像识别系统六
xiaoheshang_123·2025-03-25 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

本文是我学习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
餘弦Inverse·2025-03-25 02:29

软件设计师之UML交互图与状态图：软件动态建模的关键工具

在软件开发的学习和实践中，我发现UML中的交互图和状态图对于理解和设计软件系统的动态行为至关重要。今天，就和大家一起深入探讨这些知识，希望能在交流中共同进步，更好地掌握软件动态建模的技巧。
一杯年华@编程空间·2025-03-25 02:57

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

（前端开发）网页制作案例

HTML（index.html）A宝学成在线首页课程职业规划A宝前端开发后端开发移动开发人工智能商业预测云计算&大数据运维&测试UI设计产品我的课程表数据可视化课程正在学习-echarts使用步骤Vue3
A宝呀·2025-03-25 02:25

机器学习常见模型

机器学习作为人工智能的一个重要分支，在当今的科技领域发挥着至关重要的作用。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

【VBA】提取 Word|PPT|Excel 批注实例（Excel一键导入办公文档中的批注）

VBAEXCEL多表合并批注整理源文件，下载后可直接体验相关学习链接推荐：OfficeVisualBasicforApplications(VBA)参考|MicrosoftDocsExcelVBA编程教程
欧恩意·2025-03-25 02:23

【嵌入式学习2】学生信息管理系统项目

目录要求：学习要点：1、学生结构体和链表的定义①为什么结构体里面可以定义指针？②为什么结构体中的指针可以是结构体类型？③如何理解*next和*head？
XYN5114·2025-03-25 01:21

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

【机器学习】什么是逻辑回归

首先介绍了逻辑回归在机器学习领域的重要地位，然后解释了其名称的由来和如何利用样本特征和概率之间的关系进行分类。通过与线性回归的对比，解释了概率值的概念和如何进行分类。
若兰幽竹·2025-03-25 01:20

大一python期末总结

学期总结一.为什么选择大数据1.什么是大数据（bigdata）2.优秀的前景是什么二.关于这学期我收获了什么1.关于python的学习三.课堂初体验打印三角形99乘法表四.课堂练习五.最后的总结一.为什么选择大数据
wylrosewyl·2025-03-25 01:18

智能体的自适应学习：应对动态环境变化的策略与方法

智能体的自适应学习：应对动态环境变化的策略与方法一、理论基础与核心挑战1.动态环境下的学习范式转变人工智能领域正经历一场深刻的变革，智能体从静态学习转向动态适应已成为必然趋势。
熵减画眉·2025-03-25 01:48

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

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摘要本文提出并验证了一种新型持续学习框架ManusCore2.0，旨在解决智能体在复杂动态环境中面临的持续学习挑战
熵减画眉·2025-03-25 01:46

C++Primer学习（13.1 拷贝、赋值与销毁）

当定义一个类时，我们显式地或隐式地指定在此类型的对象拷贝、移动、赋值和销毁时做什么。一个类通过定义五种特殊的成员函数来控制这些操作，包括:拷贝构造函数(copyconstructor)、拷贝赋值运算符(copy-assignmentoperator)、移动构造函数(moveconstructor)、移动赋值运算符(move-assignmentoperator)和析构函数(destructor)。
黑果果的思考·2025-03-25 01:15

SFT和RLHF是什么意思？

和RLHF是什么意思解决方案：SFT（SupervisedFine-Tuning，监督微调）和RLHF（ReinforcementLearningfromHumanFeedback，基于人类反馈的强化学习
玩人工智能的辣条哥·2025-03-25 00:15

java实习生面试题_java实习生面试题（含答案）

Java容器框架中有两个名称分别为Collection和Set的接口2.list,map,set,array,它们有什么区别(推荐学习：java实习生面试题)List接口主要有三个实现类:LinkedList
11先生·2025-03-25 00:14

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
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