扩散模型

本地部署DeepSeek大模型完整指南

DeepSeek作为国产顶尖开源大模型，其优秀的语义理解和生成能力备受关注。本文将手把手教你如何在本地计算机部署DeepSeek模型并实现对话交互，支持CPU/GPU双模式运行。
ddv_08·2025-02-01 17:17

如何搭建产品架构

就像人的骨架都是一节一节组成，同样，在产品中也有许多构成元素，然而我们现在需要分析的产品架构就是去分析各种功能元素之间的关系，这些元素混合在一起才能构成一个完整的产品模型。
Fadeland·2025-02-01 16:43

深入探索Llama.cpp：在LangChain中使用llama-cpp-python

深入探索Llama.cpp：在LangChain中使用llama-cpp-python随着大语言模型（LLMs）的普及，开发者需要更有效的方法来部署和使用这些模型。
dfvcbipanjr·2025-02-01 16:10

后端树结构分类数据模型如何设计

本文将以给定的数据库表为例，探讨如何设计树结构分类数据模型及其优点。
My LQS·2025-02-01 16:39

DeepSeek R1 简易指南：架构、培训、本地部署和硬件要求

CSS技巧与案例详解vue2与vue3技巧合集VueUse源码解读DeepSeek团队近期发布的DeepSeek-R1技术论文展示了其在增强大语言模型推理能力方面的创新实践。
·2025-02-01 16:49

使用Ollama本地化部署DeepSeek

1、Ollama简介Ollama是一个开源的本地化大模型部署工具，旨在简化大型语言模型（LLM）的安装、运行和管理。
·2025-02-01 16:48

如何区分MongoDB和关系型数据库？思维导图 代码示例（java 架构)

MongoDB和关系型数据库（RDBMS，如MySQL、PostgreSQL）是两种不同类型的数据库管理系统，它们在数据模型、查询语言、扩展性和性能等方面存在显著差异。
用心去追梦·2025-02-01 16:38

【人工智能时代】-Deepseek用到的技术架构

以下是DeepSeek技术架构的详细介绍：1.混合专家架构（MoE）DeepSeek-V3采用了混合专家（Mixture-of-Experts,MoE）架构，这种架构通过将模型分解为多个“专家”网络来处理不同的输入特征
xiaoli8748_软件开发·2025-02-01 16:07

pytorch实现简单的情感分析算法

在PyTorch中实现中文情感分析算法通常涉及以下几个步骤：数据预处理、模型定义、训练和评估。下面是一个简单的实现示例，使用LSTM模型进行中文情感分析。
纠结哥_Shrek·2025-02-01 15:06

pytorch基于 Transformer 预训练模型的方法实现词嵌入（tiansz/bert-base-chinese）

以下是一个完整的词嵌入（WordEmbedding）示例代码，使用modelscope下载tiansz/bert-base-chinese模型，并通过transformers加载模型，获取中文句子的词嵌入
纠结哥_Shrek·2025-02-01 15:05

LLM-预训练：深入理解 Megatron-LM（2）原理介绍

最近在基于Megatron-LM的代码来训练大语言模型，本人觉得Megatron的代码很具有学习意义，于是大量参考了网上很多对Megatron代码的解读文章和NVIDAMegatron团队公开发布的2篇论文
u013250861·2025-02-01 15:05

如何在本地电脑上安装和使用 DeepSeek R-1

简介似乎每个人都在谈论DeepSeekR-1是中国人工智能公司DeepSeek开发的全新开源人工智能语言模型。一些用户声称，其推理能力与OpenAI的o1相当，甚至更好。
知识大胖·2025-02-01 15:33

机器学习-期末复习题

给人脸打上标签再让模型进行学习训练的方法，属于()强化学习B.半监督学习C.监督学习D.无监督学习在机器学习中，用计算机处理一副图像，维度是：上万维B.二维C.三维D.一维‎以下关于降维的说法不正确的是
泡椒鸡jo·2025-02-01 15:32

(25-4-01)基于本地知识库的自动问答系统（LangChain+ChatGLM+ModelScope/Huggingface部署）: 构建和部署对话系统（1）

13.3.4构建和部署对话系统文件jina_serving.py定义了一个名为KnowledgeBasedChatLLM的类，用于初始化模型配置、加载文件、检索问题答案等操作。
码农三叔·2025-02-01 15:02

玩转大语言模型——使用GraphRAG+Ollama本地构建知识图谱（完全本地化，不依赖OpenAI）

系列文章目录玩转大语言模型——使用langchain和Ollama本地部署大语言模型玩转大语言模型——ollama导入huggingface下载的模型玩转大语言模型——langchain调用ollama
艾醒(AiXing-w)·2025-02-01 15:31

自定义 LLM：LangChain与文心一言擦出火花

使用LLM模块来封装我们的模型接口，可以带来许多好处，其中之一就是有利于与LangChain的其他模块进行协同工作。下面我们通过LangChain自定义LLM实现文心一
AI领航者·2025-02-01 15:31

pytorch基于GloVe实现的词嵌入

PyTorch实现GloVe（GlobalVectorsforWordRepresentation）的完整代码，使用中文语料进行训练，包括共现矩阵构建、模型定义、训练和测试。
纠结哥_Shrek·2025-02-01 15:31

Gateway API：Kubernetes中的动态基础设施配置与流量路由

摘要：本文详细介绍了Kubernetes中的GatewayAPI，包括其设计原则、资源模型、请求流程、一致性等方面。
大大宝的博客·2025-02-01 15:29

PyTorch中的unsqueeze函数(自用)

前言最近在学习swin_transformer的模型搭建，其中用到了广播机制，在理解广播机制的过程中发现自己对torch.unsqueeze()函数比较困惑，所以做了个小实验帮助自己理解。
黯岚岚岚岚岚·2025-02-01 15:58

【OpenBMC 系列】D-Bus 调试器介绍 - D-Feet

当前的设计是一种快速的设计，除了展示D-Bus层次结构的内部结构之外，它并不真正适合任何模型。它没有针对实际调试工作流程进行优化。虽然它是一个有用的工具，但它可以做得更好。
AiFool·2025-02-01 14:23

【大模型应用开发 动手做AI Agent】Plan and Solve策略的提出

【大模型应用开发动手做AIAgent】Plan-and-Solve策略的提出关键词：大模型，AIAgent，Plan-and-Solve，智能体，策略学习，强化学习，自然语言处理1.背景介绍随着人工智能技术的飞速发展
杭州大厂Java程序媛·2025-02-01 14:22

【机器学习】自定义数据集 使用paddlepaddle框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测

将numpy数转换为Paddlepaddle张量，方便后续在模型中使用。
加德霍克·2025-02-01 14:21

Spring Data JPA 实战：构建高性能数据访问层

它通过提供一致的编程模型和接口，使得开发者可以更轻松地与关系型数据库进行交互，同时减少了样板代码的编写。
随风九天·2025-02-01 14:50

三相PWM整流器有限集模型预测电流控制Simulink仿真模型

本文目录如下：目录1概述2运行结果2.1模型2.2直流侧电压输出波形2.3交流侧电压、电流2.4脉冲信号3参考文献4Simulink仿真实现1概述三相PWM整流器有限集模型预测电流控制Simulink仿真模型
科研_G.E.M.·2025-02-01 13:47

C++，vector：动态数组的原理、使用与极致优化

文章目录引言一、vector的核心原理1.底层数据结构1.1内存布局的三指针模型1.2内存布局示意图2.动态扩容机制2.1动态扩容过程示例3.关键结论4.代码验证内存布局5.总结二、vector的使用方法
智驾·2025-02-01 13:14

深度学习-笔记1

：https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleNLPpaddle-nlp是一个自然语言处理NLP方面的工具包(代码库)ERNIEERNIE是百度基于BERT改进的预训练大模型
·2025-02-01 12:15

深度学习模型在汽车自动驾驶领域的应用

今天简单介绍一下自动驾驶领域常用的深度学习模型及其计算原理的解析。
eso1983·2025-02-01 12:37

DeepSeek的成本优势与行业影响：绿色算力如何重塑AI竞争格局

DeepSeek的成本优势与行业影响：绿色算力如何重塑AI竞争格局在AI大模型与绿色数据中心深度融合的背景下，DeepSeek（深度求索）作为中国AI领域的代表性企业，凭借其显著的成本优势迅速崛起。
浅学多思·2025-02-01 11:01

javaweb调用pyhton face_recognition传参和参数的返回（包含第三方库）

fromPILimportImageimportface_recognitionimportcv2importmatplotlib.pyplotaspltfilename="3.jpg"#将jpg文件加载到numpy数组中image=face_recognition.load_image_file(filename)#使用CNN模型
mrhao61·2025-02-01 11:29

基于Pyhton的人脸识别（Python 3.12+face_recognition库）

face_recognition库是一个强大的工具，它基于dlib的深度学习模型，可以轻松实现人脸检测和识别功能。本教程适合初学者，我们将通过一个简单的项目来了解这个库的基本用法和环境配置。
F2022697486·2025-02-01 10:52

必须得会的汽车ECU研发基础—软件开发流程6

1V流程是什么V流程来源于软件开发过程中一个称为快速应用开发的模型，由于该模型的构图形似字母V，所以俗称V模型。
SOA开发者·2025-02-01 10:50

AI 计算的未来：去中心化浪潮与全球竞争格局重塑

引言人工智能（AI）正以前所未有的速度发展，尤其是大模型训练和推理效率的提升，使得AI计算成本迅速下降，呈现出向去中心化演进的趋势。
智识微光Intelligence·2025-02-01 09:16

聊聊AI中的“蒸馏”技术

一、什么是“蒸馏”技术“蒸馏”技术实际上是指知识蒸馏（KnowledgeDistillation），这是一种用于压缩和优化大模型的机器学习方法。
自由鬼·2025-02-01 09:15

使用scikit-learn中的线性回归包对自定义数据集进行拟合

1.导入必要的库首先，需要导入所需的库，包括pandas用于数据处理，numpy用于数值计算，以及scikit-learn中的线性回归模型。
Luzem0319·2025-02-01 09:44

AIGC时代的Vue或React前端开发

例如，通过自然语言处理模型（如ChatGPT），开发者可以描述组件的功能和样式需求，然后自动生成包含模板、脚本和样式的完整组件代码。这不仅大大提高了开发效率，还减少了人为错误的可
GISer_Jinger·2025-02-01 09:42

什么是知识蒸馏技术？

知识蒸馏（KnowledgeDistillation）是一种模型压缩和加速技术，旨在将大型模型（通常称为教师模型）所学到的知识迁移到小型模型（通常称为学生模型）中，从而让小型模型在减少计算资源消耗和推理时间的同时
deepdata_cn·2025-02-01 09:41

在亚马逊云科技上通过LangChain ReAct Agent开发金融多模态数据AI分析中台

本次介绍的是如何在亚马逊云科技机器学习托管服务AmazonSageMaker上搭建一个多模态LangChainAgent，通过ReAct逻辑让Agent通过AmazonBedrockAI模型托管服务上的大模型
佛州小李哥·2025-02-01 08:39

MVC 模型：架构与原理

MVC模型：架构与原理MVC（Model-View-Controller）模型是一种广泛应用于软件工程的架构模式，主要用于分离应用程序的逻辑层，以提高其可维护性和可扩展性。
froginwe11·2025-02-01 08:07

大模型蒸馏与大模型微调技术有啥差别?

大模型蒸馏与大模型微调是当前人工智能领域中两种重要的技术手段，它们在模型优化、性能提升和资源利用方面各有特点。以下将从定义、技术原理、应用场景及优缺点等方面对这两种技术进行深入对比。
kcarly·2025-02-01 08:37

DeepSeek大模型技术深度解析：揭开Transformer架构的神秘面纱

摘要DeepSeek大模型由北京深度求索人工智能基础技术研究有限公司开发，基于Transformer架构，具备卓越的自然语言理解和生成能力。
不一样的信息安全·2025-02-01 08:07

大模型情况

一、从百模大战到十模共生，再到价格战总体来看，迄今为止大模型行业的发展经历了以下3个阶段：第一个阶段，百模大战；当初OpenAI横空出世，很多企业竞相涌入大模型赛道，出现了蔚为壮观的“百模大战”的景象.
Stestack·2025-02-01 08:07

从 0 到 1，DEEPseek 大模型瞬间 “霸榜” AI 赛道的秘密

DeepSeek大模型，就像一匹黑马，在AI领域迅速冒尖。它和我们常用的搜索引擎、聊天机器人都有联系，到底有多大能耐？让我们一起揭开它的神秘面纱。
羑悻的小杀马特.·2025-02-01 08:36

LLM主要类别架构

自2017年，attentionisallyouneed诞生起，transformer模型为不同领域的模型提供了灵感和启发。
大模型微调实战·2025-02-01 08:36

手把手教你搭建 Android MVI架构 MVI + kotlin + Flow

二、MVI组成MVI由Model、View和Intent三个核心组件组成：Model：代表数据模型，负责存储应用程序的状态。它是唯一可信的数据源，意味着应用程序的所有状态都集中在
m0_74825466·2025-02-01 08:05

Spring MVC 框架：构建高效 Java Web 应用的利器

SpringMVC遵循模型-视图-控制器（MVC）设计模式，将业务逻辑、数据展示和用户交互进行了有效的分离，使得代码结构清晰、易于维护和扩展。二、MVC设计模式概述2.1基本概
来恩1003·2025-02-01 08:35

《DeepSeek-R1 问世，智能搜索领域迎来新变革》

DeepSeek-R1是由DeepSeek公司开发的一款创新型人工智能模型，自2024年5月7日发布以来，迅速在AI领域引起广泛关注。
黑金IT·2025-02-01 08:35

AI绘画关键词（咒语）分析与热点研究

目前主流的AI绘画模型有Midjourney、Stablediffusion和文心一格等，其使用方式多为输入一段含有图片描述的“prompt（指令）
集eee·2025-02-01 08:04

【Pydantic】Python 数据验证入门

2.安装3.基础使用3.1创建基础模型3.2数据验证3.3嵌套模型4.常用验证规则4.1基础验证规则4.2列表验证4.3自定义验证器4.4条件验证4.5常用验证类型5.实际应用示例5.1API请求验证5.2
山河不见老·2025-02-01 07:33

Haskell语言的安全开发

在众多编程语言中，Haskell凭借其强大的类型系统和函数式编程模型，提供了许多内置特性来帮助开发者编写安全的代码。本文将深入探讨Haskell语言的安全开发方法，包含其特性、最佳实践
慕璃嫣·2025-02-01 07:29

基于深度学习的大规模模型训练

基于深度学习的大规模模型训练涉及训练具有数百万甚至数十亿参数的深度神经网络，以处理复杂的任务，如自然语言处理、计算机视觉和语音识别。
SEU-WYL·2025-02-01 07:56
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