数值推理

Python的那些事第二十七篇：Python中的“数据魔法师”NumPy

摘要在这篇幽默风趣的论文中，我们将深入探讨NumPy——Python中最强大的数值计算库之一。它不仅提供了高性能的多维数组对象，还让复杂的数学运算变得像吃冰淇淋一样简单。

暮雨哀尘·2025-02-20 20:11

DeepSeek爆火背后：AI如何助力GIS发展

2025年的春节，一款名为DeepSeek的AI工具以“推理能力超群”“性价比碾压巨头”的标签火遍全网：日活用户突破3000万，微信搜索接入其长思考模式，三大电信运营商全面部署其开源框架。

GIS前端嘉欣·2025-02-20 18:22

数学推理中在推理规模化下检查假阳性解

硅谷秋水·2025-02-20 17:18

Centos7 搭建 Jupyter + Nginx 服务

用途包括：数据清理和转换，数值模拟，统计建模，机器学习等等。本文讲述如何搭建Jupyter+Nginx服务,仅供学习与交流，请勿用于商业用途一

某龙兄·2025-02-20 17:40

可以展示推理过程

而且针对Deepseek还能展示思考推理过程！这大大降低AI应用开发难度，有图为证

·2025-02-20 17:15

YOLOv8 Pose使用RKNN进行推理

二、ONNX推理1.首先需要先将Pytorch模型转换为Onnx模型，下载pt模型这里给出官方的权重下载地

い不靠譜︶朱Sir·2025-02-20 15:30

使用rknn进行yolo11-pose部署

RKNN进行YOLOv11Pose部署的必要性在于，RKNN能将YOLOv11Pose模型转化为适合Rockchip硬件平台（如RV1109、RV1126）执行的格式，充分利用其AI加速功能，显著提高推理速度和效率

点PY·2025-02-20 14:53

B4158 [BCSP-X 2024 小学高年级组] 质数补全

在大于1的自然数中，除了1和它本身以外不再有其他因数的自然数称为质数请你帮助Alice补全这个质数，若有多解输出数值最小的，若无解输出−1。

wwjjjww·2025-02-20 14:21

马斯克的Grok-3：技术突破与行业冲击的深度解析

思维链推理

♢.＊·2025-02-20 14:15

auto-gptq安装以及不适配软硬件环境可能出现的问题及解决方式

.`（2）没有报错但是推理速度超级慢1、auto-gptq是什么？Auto-GPTQ是一种专注于量化深度学习模型的工具库。

IT修炼家·2025-02-20 12:00

《数组》学习——移除元素

移除元素题目：给你一个数组nums和一个值val，你需要原地移除所有数值等于val的元素，并返回移除后数组的新长度。不要使用额外的数组空间，你必须仅使用O(1)额外空间并原地修改输入数组。

小翔很开心·2025-02-20 12:29

NumPy的基本使用

在Python的数据科学与数值计算领域，NumPy无疑是一颗耀眼的明星。作为Python中用于科学计算的基础库，NumPy提供了高效的多维数组对象以及处理这些数组的各种工具。

Mo思·2025-02-20 12:28

Python入门笔记

基本语法元素保留字数据类型语句与函数输入函数第2周Python基本图形绘制turtle库绝对坐标海龟坐标turtle角度坐标体系RGB色彩体系画笔控制函数运动控制函数方向控制函数循环语句第3周基本数据类型整型浮点数科学计数法复数类型数值运算操作符二元操作符有对应的增强赋值操作符数值运算函数字符串类型的表示字符串切片字符串类型及操作字符串类型格式化

「已注销」·2025-02-20 11:17

知识图谱的作用及其更新方式

知识图谱的作用及其更新方式简介作用1.语义理解和推理2.信息检索3.推荐系统4.自然语言处理5.智能对话系统更新知识图谱的过程1.数据收集2.数据清洗和处理3.知识抽取4.知识融合5.验证和评估6.部署和应用总结简介知识图谱是一种以图形结构表示知识的方法

甜瓜瓜哥·2025-02-20 10:13

Python中LLM的知识图谱构建：动态更新与推理

文章目录引言1.知识图谱的基本概念1.1知识图谱的定义1.2知识图谱的构建流程2.利用LLM进行知识抽取2.1实体识别2.2关系抽取2.3属性抽取3.知识融合3.1实体对齐3.2冲突消解4.知识存储5.知识推理

二进制独立开发·2025-02-20 09:35

handpose_X 之 onnx runtime C++（手部关键点检测）

示例视频：开源项目-手势识别手势检测手部21关键点检测2、手部关键点检测onnx模型，onnxruntimeC++模型推理。项目地址：https://gitco

Xian-HHappy·2025-02-20 09:02

为什么编程语言不能无误差的表示十进制数

在编程中，尤其是涉及到数值计算时，十进制数的表示问题是一个常见的技术挑战。虽然我们日常生活中使用的是十进制数，但计算机内部却使用二进制来存储和处理数据。

·2025-02-20 08:30

DeepSeek掀起推理服务器新风暴，AI应用迎来变革转折点？

AI浪潮下，推理服务器崭露头角在科技飞速发展的当下，AI是耀眼明星，席卷各行业，深刻改变生活与工作模式，从语音助手到医疗诊断、金融风险预测，AI无处不在。

小深ai硬件分享·2025-02-20 08:20

使用Yuan 2.0与LangChain构建智能聊天应用：完整指南

相比之前的Yuan1.0，Yuan2.0使用了更广泛的高质量预训练数据，并通过指令微调数据集增强了模型的语义理解、数学推理、编程知识等能力。

scaFHIO·2025-02-20 05:33

KTransformers如何通过内核级优化、多GPU并行策略和稀疏注意力等技术显著加速大语言模型的推理速度？

KTransformers通过内核级优化、多GPU并行策略和稀疏注意力等技术显著加速大语言模型的推理速度，具体体现在以下几个方面：内核级优化：KTransformers采用了高效的内核级优化技术，包括对

魔王阿卡纳兹·2025-02-20 04:53

使用LangChain与Clarifai模型进行交互

在现代AI应用开发中，Clarifai提供了一个完整的AI生命周期管理平台，包括数据探索、数据标注、模型训练、评估和推理。本文将探讨如何使用LangChain库与Clarifai的模型进行交互。

vaidfl·2025-02-20 02:06

百度百舸 DeepSeek 一体机发布，支持昆仑芯 P800 单机 8 卡满血版开箱即用

选择合适的GPU配置、安装相应的环境、成功部署上线业务、加速推理任务加速、支撑多用户并发……完成业务测试，成功融入生产业务中。

百度智能云技术站·2025-02-20 01:55

本地运行 DeepSeek-R1 的成本究竟多高？

但要在家里开这种“巨无霸”，可不是闹着玩的：光是推理就对硬件提出了非常高的要求。这篇文章将大致拆解一下，如果真想在个人电脑上运行DeepSeek-R1，可能需

·2025-02-20 00:52

PHIDATA智能体AGENT构建框架

利用记忆、知识、工具和推理构建代理。建立可以协同工作解决问题的代理团队。使用美观的AgentUI与您的代理和工作流程进行交互。

何为标准·2025-02-19 23:10

语音识别使用SenseVoiceSmall模型实现源码

本项目提供SenseVoice模型的介绍以及在多个任务测试集上的benchmark，以及体验模型所需的环境安装的与推理方式。

丢了个猪·2025-02-19 23:09

oracle 保留两位小数

1.ROUND函数ROUND函数用于对数值进行四舍五入操作，保留指定的小数位数。其基本语法为：ROUND(number,[decimal_places])number：需要四舍五入的数值。

&loopy&·2025-02-19 23:39

自然语言处理NLP 01语言转换&语言模型

FeatureExtraction）(1)词袋模型（BagofWords,BoW）(2)TF-IDF(3)词嵌入（WordEmbedding）3.模型输入（ModelInput）(1)序列编码(2)预训练模型输入4.模型推理

伊一大数据&人工智能学习日志·2025-02-19 22:56

DeepSeek底层揭秘——多跳推理

1.多跳推理(1)定义多跳推理（Multi-hopReasoning）是一种复杂的推理技术，指模型在回答问题或解决任务时，需要跨越多个信息片段或知识点，逐步推导出最终答案，而不是直接从单一信息源中获取结果

9命怪猫·2025-02-19 20:14

【深度学习入门：基于python的理论与实现读书笔记】第五章误差反向传播法

目录摘要第五章误差反向传播法简单层的实现乘法层的实现加法层的实现激活函数层的实现ReLU层Sigmoid层Affine层和Softmax层的实现Affine层Softmax-with-Loss层误差反向传播法的实现摘要该文章简要介绍了神经网络的误差反向传播法，省去了大量的推理过程

Bin二叉·2025-02-19 19:37

【大模型】量化、剪枝、蒸馏

大模型的量化、剪枝和蒸馏是三种常用的模型优化技术，旨在减少模型的复杂性，降低计算资源消耗，并加速推理过程。

油泼辣子多加·2025-02-19 18:02

《第2章位置与姿态描述》代码

第一处：为了使上述推导更形象具体，下面我们将使用MATLAB工具箱展示一些具体数值化的例子。

神笔馬良·2025-02-19 18:31

AI编程赋能Python实现零编程决策树算法

决策树的每个节点代表一个特征，每个分支代表该特征的一个属性值，而每个叶节点表示一个类别或一个数值。

智享食事·2025-02-19 18:30

YOLOv11算法与改进版YOLOv11算法对比：性能提升与优化

YOLOv11算法对比：性能提升与优化前言一、YOLOv11算法概述二、训练步骤2.验证数据的数据代码2.改进版YOLOv11算法的创新a.改进的特征提取网络b.多通道特征融合机制c.自适应损失函数d.动态推理优化

m0_54717829·2025-02-19 16:17

DeepSeek-r1 与 RAG工作流的无缝结合：应对复杂问题的新方式

ByDeanSacoranskyandDenizAskin原文标题：推理与递归检索：Deepseek-r1、Tavily和LangGraphDeepSeek-r1的影响DeepSeek在不到一个月前公开发布了

·2025-02-19 15:28

（1-2）DeepSeek概述：DeepSeek的架构概览

1.2.1DeepSeek的整体架构设计DeepSeek的整体架构设计以高效处理长文本和提升推理

码农三叔·2025-02-19 15:59

Day07-（哈希表，双指针的使用，难度逐层升高）

b、分部循环将nums1和nums2凑一组，再将nums3和nums4凑一组，两两for循环得出一组数字，存入map容器（为什么要用map容器：算出的第一组数字里不仅需要记录数字的数值还要记录该数字的个数用以计算最后组合的个数

xaiocQ·2025-02-19 15:57

每日一题010-堆-洛谷p2085最小函数值

P2085最小函数值题目描述有nnn个函数，分别为F1,F2,…,FnF_1,F_2,\dots,F_nF1,F2,…,Fn。

YQ_ZJH·2025-02-19 14:24

deepseek从入门到精通（1）

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、DeepSeek是什么二、DeepSeek可以做什么三、推理模型和通用模型四、提示语（一）什么是提示语（二）提示语策略差异

低空新兵·2025-02-19 14:22

从零开始部署DeepSeek：基于Ollama+Flask的本地化AI对话系统

从零开始部署DeepSeek：基于Ollama+Flask的本地化AI对话系统一、部署背景与工具选型在AI大模型遍地开花的2025年，DeepSeekR1凭借其出色的推理能力和开源特性成为开发者首选。

arbboter·2025-02-19 14:21

AI大模型对决：DeepSeek与Grok 3，谁才是真王者？

在数学任务的AIME'24数学能力测试中，Grok3取得了52分，而DeepSeek-V3仅获得39分，Grok3展现出更强的数学推理能力；在GPQA科学知识评估中，Grok3以75分领先于DeepSeek-V3

广拓科技·2025-02-19 12:07

刷题记录04

差值是一个正数，其数值等于两值之差的绝对值。

灵之未来·2025-02-19 10:54

DeepSeek与ChatGPT：AI语言模型的全面对决

技术路线与核心优势DeepSeek：算法创新与成本优化混合专家模型（MoE）与MLA技术：DeepSeek采用混合专家模型框架，通过动态选择专家模型处理复杂任务，结合多头潜在注意力机制（MLA），显著降低推理成本并提升效率

芯作者·2025-02-19 08:38

蓝耘服务器与DeepSeek的结合：引领智能化时代的新突破

目录蓝耘服务器与DeepSeek的结合：引领智能化时代的新突破一、蓝耘服务器的技术优势1、高性能计算能力2、可扩展性与高效存储3、绿色节能设计二、DeepSeek：智能算法的引擎1、高效的深度学习训练与推理

Lethehong·2025-02-19 08:36

AI 百炼成神：线性回归，预测房价

这是一个经典的机器学习入门项目，可以帮助你理解如何使用线性回归模型来预测连续的数值。第一个项目：线性回归预测房价项目目标学习线性回归的基本概念。使用历史房价数据建立一个预测模型。

github_czy·2025-02-19 07:31

微调alpaca-lora遇到的一些问题

目录一、环境简介二、混合精度训练Tensor相互计算会报错三、推理加载lora报错：SafetensorError:Errorwhiledeserializingheader:InvalidHeaderDeserialization

自学AI的鲨鱼儿·2025-02-19 05:42

DeepSeek多软件协同效应，产生的王炸组合

DeepSeek网址:DeepSeek|深度求索1.DeepSeek+Kimi：一键生成高质量PPT，快速制作专业演示文稿Kimi网址:Kimi.ai-会推理解析，能深度思考的AI助手步骤：将PPT内容描述给

Chhjnavy·2025-02-19 02:20

联想E470 双GPU笔记本部署私有AI模型方案

一、硬件适配优化方案显存限制突破使用4-bit量化技术压缩模型，例如加载ChatGLM3-6B的INT4版本，显存需求可降至6GB310启用CPU-GPU混合推理（通过

月光技术杂谈·2025-02-19 02:18

deepseek和ChatGPT 4o比较

DeepSeek和ChatGPT4o在实现方式、评测效果和使用体验方面的详细比较：实现方式：DeepSeek：推理型大模型DeepSeek的核心是推理型大模型，与指令型大模型不同，它不需要用户提供详细的步骤指令

调皮的芋头·2025-02-19 02:46

[论文笔记] Cost-Effective Hyperparameter Optimization for Large Language Model Generation 大型语言模型生成推理超参优化

成本效益高的大型语言模型生成推理的超参数优化https://openreview.net/pdf?

心心喵·2025-02-19 02:45

电力知识图谱与大模型的结合：从构建到行业应用的深度解析

而当知识图谱与大模型相结合，更能释放强大的知识推理和智能预测能力，为行业智慧化发展注入新动力。本文将从专业视角，深入探讨电力知识图谱的构建过程、大模型的融入方法，以及它们在实际应用中的落地场景。

Cc不爱吃洋葱·2025-02-19 02:44

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