数学建模模型简介第15页

深度解析大模型推理框架：原理、应用与实践

百度_开发者中心·2025-03-22 19:24

大模型推理框架：从理论到实践的全面解析

然而，深度学习模型的训练和推理过程往往涉及大量数据和复杂计算，传统的计算框架难以满足需求。因此，大模型推理框架应运而生，成为解决这一问题的关键。

百度_开发者中心·2025-03-22 19:23

毕业论文代码实验（Python\MATLAB）基于K-means聚类的EMD-BiLSTM-Attention光伏功率预测模型

一、项目背景1.1光伏功率预测意义在能源结构转型背景下（国家能源局2025规划），光伏发电渗透率已超过18%。但受天气突变、云层遮挡等因素影响，光伏出力具有显著波动性，导致：电网调度难度增加（±15%功率波动）电力市场交易风险提升光储协同控制效率降低1.2技术挑战多尺度特征耦合：分钟级辐照度变化与小时级天气模式共存非线性映射关系：气象因素与发电功率呈高阶非线性关系数据模态差异：数值天气预报(NWP

清风AI·2025-03-22 19:51

DeepSeek 部署指南 (使用 vLLM 本地部署)

DeepSeek部署指南(使用vLLM本地部署)本文档将指导您如何使用vLLM在本地部署DeepSeek语言模型。

AGI大模型资料分享员·2025-03-22 19:51

Maven简介

Maven简介Maven是Apache软件基金会的一个开源项目,是一个优秀的项目构建工具,它用来帮助开发者管理项目中的jar,以及jar之间的依赖关系、完成项目的编译（.java--->.class）、

z迦在线·2025-03-22 19:17

Python基础知识点总结

1Python简介Python特点：解释型语言：无需编译，逐行执行。动态类型：变量类型在运行时确定。简洁易读：语法接近自然语言，代码简洁。跨平台支持：Windows/Linux/macOS均可运行。

豆芽819·2025-03-22 18:16

推荐开源项目：FastAPI Best Architecture — 极致的后端架构设计

：FastAPIBestArchitecture—极致的后端架构设计项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/fastapi_best_architecture项目简介在寻找一款基于

蓬玮剑·2025-03-22 18:12

LLM-Agent方法评估与效果分析

1.引言近年来，随着大型语言模型（LLM）的快速发展，基于强化学习（RL）对LLM进行微调以使其具备代理（Agent）能力成为研究热点。

·2025-03-22 18:50

一、MyBatis简介：MyBatis历史、MyBatis特性、和其它持久化层技术对比、Mybatis下载依赖包流程

@[toc]一、MyBatis简介1.1MyBatis历史MyBatis最初是Apache的一个开源项目iBatis,2010年6月这个项目由ApacheSoftwareFoundation迁移到了GoogleCode

·2025-03-22 18:49

Python 标准库之 logging 模块

1.logging模块简介在软件开发过程中，了解程序的运行状态、记录重要事件以及排查错误是至关重要的。logging模块为Python提供了灵活且强大的日志记录功能。

36度道·2025-03-22 17:07

大模型学习-让其他电脑可访问本地ollama的模型并进行流式响应

目录让其他电脑可访问本地ollama流式响应让其他电脑可访问本地ollama默认情况下，其他电脑不能直接访问本地Ollama服务。解决方法：让Ollama监听局域网地址，而不是localhost我们可以让Ollama监听局域网IP，在Ollama服务器上运行：setOLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434ollamaserve注意：这种方式只对当前CMD窗口有效，关闭窗口后就会失效。如果

Gratitute_林腾·2025-03-22 17:35

软件工程简答题整理

软件工程考试简答题整理瀑布模型是软件工程中应用最广泛的过程模型，试述采用瀑布模型进行软件开发的基本过程，该过程有何特点？

~进无止境~·2025-03-22 17:03

OSI七层模型

OSI七层模型传输过程当你在微信上发送一句“你吃了吗”时，这条消息会经历一个从你的手机到接收者手机的复杂旅程。这个过程涉及到网络通信中的七层模型，即OSI（开放系统互连）模型。

_洛_神·2025-03-22 17:02

大规异构集群混合并行分布式训练系统，解决算力不均衡问题 HETHUB

视频教程在这：3.2大规模异构集群，混合并行分布式系统，解释算力不均衡问题HETHUB_哔哩哔哩_bilibili一、大规模异构集群出现的原因：同一种GPU数量有限难以构建大规模集群：训练大规模模型依赖于大量的计算资源

爱串门的小马驹·2025-03-22 16:29

软件工程简答

通用过程模型的定义内容通⽤过程框架定义了5种框架活动——沟通、策划、建模、构建以及部署。⼀系列普适性活动——项⽬跟踪控制

Ruannn（努力版）·2025-03-22 16:58

【架构设计】前置知识

通过Go学习并发模型（Gorouti

GIS程序媛—椰子·2025-03-22 16:28

dubbo服务META-INF.dubbo文件夹作用

1.SPI机制简介SPI是Java提供的一种服务发现机制，允许框架在运行时动态加载实现类。Dubbo对其进行

zhglhy·2025-03-22 16:28

Windows faster whisper GUI-v0.8.5-开源版[AI支持超过100种语言的人声分离/声音转文本字幕]

pwd=vydu#WindowsfasterwhisperGUI-v0.8.5-开源版[AI支持超过100种语言的人声分离/声音转文本字幕]whisperX+faster-whisper+Demucs把模型下载

私人珍藏库·2025-03-22 16:27

MongoDB

一、MongoDB简介1.1什么是MongoDB？MongoDB是一个基于分布式文件存储的开源NoSQL数据库系统，由C++语言编写，旨在为Web应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。

z小天才b·2025-03-22 16:56

LLM 大模型技术知识最佳学习路径图发布！

近日，经常有小伙伴私信我，大模型知识太多了，有点懵啊，我该如何学习LLM大模型？今天我们就来剖析下LLM大模型技术知识的学习路径。

AGI-杠哥·2025-03-22 15:54

Python异步编程：从基础到高级

Python的异步编程模型（基于asyncio）为开发者提供了一种高效的方式来处理高并发任务，而无需依赖多线程或多进程。异步编程不仅可以提高程序的性能，还能简化并发代码的复杂性。

CarlowZJ·2025-03-22 15:54

基于Linux的多进程并发服务器设计与实现

基于Linux的多进程并发服务器设计与实现简介本项目实现了一个基于Linux的多进程并发服务器框架，采用进程池技术提高服务器并发处理能力，主要用于文件传输服务。

名誉寒冰·2025-03-22 15:52

MiniMind：完全从 0 训练自己的大模型

是B站UP主近在远方的远开源的一个微型语言模型，改进自DeepSeek-V2、Llama3结构，项目包含整个数据处理、pretrain、sft、dpo的全部阶段，包含混合专家(MoE)模型。

三花AI·2025-03-22 15:49

探索Python中的集成方法：Stacking

在机器学习领域，Stacking是一种高级的集成学习方法，它通过将多个基本模型的预测结果作为新的特征输入到一个元模型中，从而提高整体模型的性能和鲁棒性。

Echo_Wish·2025-03-22 15:19

【Python】 Stacking: 强大的集成学习方法

我们都找到天使了说好了心事不能偷藏着什么都一起做幸福得没话说把坏脾气变成了好沟通我们都找到天使了约好了负责对方的快乐阳光下的山坡你素描的以后怎么抄袭我脑袋想的薛凯琪《找到天使了》在机器学习中，单一模型的性能可能会受到其局限性和数据的影响

音乐学家方大刚·2025-03-22 15:19

MiniMind：3小时完全从0训练一个仅有26M的小参数GPT，最低仅需2G显卡即可推理训练！

概述MiniMind是一个开源的微型语言模型，它的设计目标是让个人GPU用户也能够快速推理甚至训练语言模型。它的体积仅为26M，大约是GPT3的1/7000，非常适合快速部署和实验。

哈罗·沃德·2025-03-22 15:19

跟着黑马学MySQL基础篇笔记(1)-概述与SQL

03.安装与启动启动netstartmysql80netstopmysql80客户端连接mysql[-h127.0.0.1][-P3306]-uroot-p04.mysql数据模型关系型数据库RDBMS05

小杜不吃糖·2025-03-22 15:18

Stacking算法：集成学习的终极武器

1.Stacking算法原理探秘Stacking算法的核心思想是训练多个不同的基模型，并将它们的预测结果作为新模型的输入特征，以此来

civilpy·2025-03-22 14:16

MiniMind

它可以帮助模型更好地理解文本数据的结构。Pretrain数据：这是用于预训练模型的数据集，它可以帮助模型学习语言的基本结构和特征。

亚伯拉罕·黄肯·2025-03-22 14:46

集成学习（上）：Bagging集成方法

在机器学习的世界里，没有哪个模型是完美无缺的。就像古希腊神话中的"盲人摸象"，单个模型往往只能捕捉到数据特征的某个侧面。

万事可爱^·2025-03-22 14:16

【集成学习】：Stacking原理以及Python代码实现

今天我们就来介绍下stacking这个在机器学习模型融合当中的大杀器的原理。并在博文的后面附有相关代码实现。

Geeksongs·2025-03-22 14:14

LLMs之minimind：minimind源码解读(pretrain.py)——实现基于Transformer架构的大规模语言模型预训练及wandb监控—支持余弦退火学习率调度/分布式预训练/自动混

LLMs之minimind：minimind源码解读(pretrain.py)——实现基于Transformer架构的大规模语言模型预训练及wandb监控—支持余弦退火学习率调度/分布式预训练/自动混合精度优化

一个处女座的程序猿·2025-03-22 14:43

模型部署后的版本回滚策略，如何确保服务降级的平滑性？

模型部署版本回滚策略与平滑服务降级技术体系（2025版）一、核心设计原则与架构模型部署回滚的平滑性需建立在版本隔离性、流量可控性、数据兼容性三大支柱上，结合2025年前沿技术实现多维保障：

百态老人·2025-03-22 14:39

easyswoole学习记录

的工作方式php-fpm就是php-fastcgi进程管理器主要工作的就是mastr进程，主要和linux进行一个协调，当请求从nginx到fpm的时候，master会把请求交给自己下面管理的子进程一个池模型

司江龙·2025-03-22 14:39

Django系列教程（15）——上传文件

目录Django文件上传需要考虑的重要事项Django文件上传的3种常见方式项目创建与设置创建模型URLConf配置使用一般表单上传文件使用ModelForm上传文件Django文件上传需要考虑的重要事项文件或图片一般通过表单进行

l软件定制开发工作室·2025-03-22 14:05

C 语言 --- 三子棋

C语言---三子棋代码全貌与功能介绍游戏效果展示游戏代码详解game.htest.cgame.c总结作者简介：曾与你一样迷茫，现以经验助你入门C语言个人主页：@笑口常开xpr的个人主页系列专栏：C启新程

笑口常开xpr·2025-03-22 13:04

C语言 --- 分支

分支语句分支语句含义if...else语句单分支if语句语法形式双分支if-else语句语法形式悬空else含义问题描述多分支if-else语句语法形式switch...case语句含义语法形式总结作者简介

笑口常开xpr·2025-03-22 13:03

【业务场景实战】JWT实现用户登录

一、JWT简介JWT（全称JSONWEBToken

仰望-星空~~·2025-03-22 13:32

DeepSpeed-Chat：Reward Model【奖励模型】

第二阶段：奖励模型微调奖励模型(RM)微调类似于第一阶段有监督微调(SFT)。

u013250861·2025-03-22 13:31

【人工智能】大模型的幻觉问题：DeepSeek 的解决策略与实践

解锁Python编程的无限可能：《奇妙的Python》带你漫游代码世界大语言模型（LLM）的“幻觉”问题，即模型生成与事实不符或脱离上下文的内容，是限制其广泛应用的关键挑战之一。

蒙娜丽宁·2025-03-22 13:29

高效利用AI处理大型编程任务

一、任务分解的核心策略模块化功能拆分通过分层架构设计将系统拆分为独立模块（如用户认证、支付接口、数据存储），每个模块的代码量控制在AI模型的上下文窗口内（如ClaudeMax的200k窗口可处理约2万行代码

大囚长·2025-03-22 13:55

黑客攻击deepseek服务原理解析

黑客可通过操纵大模型的连续对话上下文回顾机制，构造恶意请求以触发模型进入无限思考循环或超长上下文处理，从而形成对对话服务的DoS攻击（拒绝服务攻击）。

大囚长·2025-03-22 12:23

ESP32 智能猫喂水开发日志（RICE/MoSCoW/Kano三种产品路线规划）

RICE/MoSCoW/Kano三种产品路线的差异分析一、核心定位与适用场景差异1.RICE模型-核心逻辑：通过量化指标（Reach接触量、Impact影响程度、Confidence信心指数、Effort

天瑜创客·2025-03-22 12:23

从零搭建Pytorch模型教程（七）单机多卡和多机多卡训练

前言本文主要介绍单机多卡训练和多机多卡训练的实现方法和一些注意事项。其中单机多卡训练介绍两种实现方式，一种是DP方式，一种是DDP方式。多机多卡训练主要介绍两种实现方式，一种是通过horovod库，一种是DDP方式。单机单卡训练前面我们已经介绍了一个完整的训练流程，但这里由于要介绍单机多卡和多机多卡训练的代码，为了能更好地理解它们之间的区别，这里先放一个单机单卡也就是一般情况下的代码流程。impo

AI大模型探索者·2025-03-22 12:50

PyTorch基础知识讲解（一）完整训练流程示例

文章目录Tutorial1.数据处理2.网络模型定义3.损失函数、模型优化、模型训练、模型评价4.模型保存、模型加载、模型推理Tutorial大多数机器学习工作流程涉及处理数据、创建模型、优化模型参数和保存训练好的模型

苏雨流丰·2025-03-22 12:20

GPU计算的历史与CUDA编程入门

GPU计算的历史与CUDA编程入门背景简介GPU计算的历史可以追溯到早期的并行计算研究，如今已发展成为计算机科学中的一个重要分支。

己见明·2025-03-22 12:49

机器学习中的贝叶斯网络：如何构建高效的风险预测模型

作者：禅与计算机程序设计艺术文章目录机器学习中的贝叶斯网络：如何构建高效的风险预测模型1.背景介绍2.基本概念术语说明2.1马尔科夫随机场（MarkovRandomField）2.2条件随机场（ConditionalRandomField

AI天才研究院·2025-03-22 12:18

入门 Canvas：Web 绘图的强大工具

文章目录入门Canvas：Web绘图的强大工具一、Canvas简介二、Canvas的基本用法（一）绘制基本图形（二）绘制文本三、Canvas的应用场景（一）数据可视化（二）游戏开发（三）图像编辑四、Canvas

Hopebearer_·2025-03-22 11:18

yolov8实战第七天——pyqt5-yolov8实现车牌识别系统（参考论文（约7000字）+环境配置+完整部署代码+代码使用说明+训练好的模型）

基于pyqt5-yolov8实现车牌识别系统，包括图片车牌识别，视频车牌识别，视频流车牌识别。效果展示（图片检测，检测到的内容添加到历史记录）：效果展示（视频检测，视频车辆只会添加一条记录，下文更多实际应用中的优化策略）：新增功能：批量图片检测（2024/5/7更新代码）

学术菜鸟小晨·2025-03-22 11:48

MATLAB程序代编液压系统电机非线性滑膜伺服模糊控制simulink仿真

由于这是一个复杂的系统，我们需要逐步分解问题并构建模型。1.系统描述假设我们有一个液压系统，其电机通过某种方式（例如泵）控制液压缸。目标是设计一个控制器，使得液压缸的位置或速度能够跟踪期望的轨迹。

matlabgoodboy·2025-03-22 11:48

推荐频道

数学建模模型简介