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关于stable diffusion的lora训练在linux远程工作站的部署
安装anaconda或者miniconda(官网上也有
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):wgethttps://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-5.3.0-Linux-x86_64.shchmod
回天一梦
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: Stable Diffusion WebUI 云端部署
StableDiffusionWebUI云端部署对于电脑配置无法满足StableDiffusionWebUI部署要求的朋友们,不用担心,我们可以租用GPU进行部署,在对比使用了多个云平台(矩池云/AutoDL/青椒云)之后,我强烈推荐揽睿星舟云平台,原因如下:•新用户注册即送无门槛3.8元优惠券,可免费白嫖2小时3090显卡。(用完重新注册一个号继续白嫖[呲牙])•价格合理,NVIDIA3090搭
AI想象家
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2025-03-16 19:31
stable
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AI作画
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新手村:混淆矩阵
《PythonCrashCourse》或在线
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(如Codecademy)scikit-learn基础掌握模型训练、预测、评估的基
嘉羽很烦
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2025-03-16 18:28
机器学习
机器学习
Android手机中各类安全相关知识总结
更多内容请见:爬虫和逆向
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-专栏介绍和目录文章目录1.Android安全威胁2.Android安全防护措施3.Android安全建议和最佳实践4.Android安全工具推荐5.Android安全常见问题
数据知道
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2025-03-16 18:57
2025年爬虫和逆向教程
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智能手机
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如何快速写开题报告?
写好开题报告,就是
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成功的开始!开题报告越细致,
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的写作就越有方向和思路。每个学校都会出台关于开题报告的相关要求也会给到相关模板,同学们可以自己到学校的官网下载相关模板。
我是宝库
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2025-03-16 18:27
人工智能
经验分享
学习方法
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开题报告
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2025最新版易支付正版源码开源免授权搭建下载
搭建
教程
服务器环境推荐使用宝塔、AMH、XP等面板一键部署服务器环境。PHP版本:>=7.1,推荐7.4或8.0MySQL版本:5.6或5.7伪静态配置直接上传后访问即可完成安装!
阿辉博客
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2025-03-16 18:55
开源
Next.js项目MindAI
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- 第一章:环境准备与项目初始化
1.开发环境准备1.1Node.js安装#检查是否已安装Node.jsnode-vnpm-v#如果未安装,访问https://nodejs.org下载安装包#建议安装LTS版本(当前为18.x或20.x)1.2配置npm镜像(国内用户推荐)#设置淘宝镜像npmconfigsetregistryhttps://registry.npmmirror.com#或安装cnpmnpminstall-gcnp
琑95
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2025-03-16 17:53
Next.js实战项目
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从过拟合到强化学习:机器学习核心知识全解析
全面掌握LangChain:从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain:从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain:深度评估问答系统的三种高效方法(示例生成、
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吴师兄大模型
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2025-03-16 16:16
0基础实现机器学习入门到精通
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Azure Kubernetes Service (AKS) Workshop
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【DevOps】Azure Kubernetes 服务 (AKS) 集群中安装ArgoCD
【DevOps】AzureKubernetes服务(AKS)集群中安装ArgoCD推荐超级课程:本地离线DeepSeekAI方案部署实战
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【完全版】Docker快速入门到精通Kubernetes入门到大师通关课
小涵
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2025-03-16 15:39
Azure云企业实践分享
DevOps企业级项目实战
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运维
Manus(一种AI代理或自动化工具)与DeepSeek(一种强大的语言模型或AI能力)结合使用任务自动化和智能决策
其核心优势在于海量参数支持的深度学习和知识推理能力,例如撰写
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、润色法律合同、解答专业问题等。Manus则更强调从规划到交付的闭环能力。它通过工具链调用(如浏览器、代码编辑器)自主执行复杂任务,
zzlyx99
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2025-03-16 15:01
人工智能
自动化
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【云原生之kubernetes实战】在k8s环境中高效部署minio对象存储(详细
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)前言一、minio介绍1.1MinIO简介1.2主要特点1.3主要使用场景二、相关知识介绍2.1本次实践存储介绍2.2k8s
江湖有缘
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2025-03-16 14:57
云原生
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## VMware 虚拟机保姆级
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:从零开始玩转虚拟化
本
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将带你从零开始,一步步学习如何使用VMware虚拟机。**一、准备工作**1.**下载VMwareWorkstation
一只联想小新15呀~
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2025-03-16 12:15
运维开发
Web安全攻防入门
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——hvv行动详解
Web安全攻防入门
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Web安全攻防是指在Web应用程序的开发、部署和运行过程中,保护Web应用免受攻击和恶意行为的技术与策略。
白帽子黑客罗哥
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2025-03-16 12:45
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如何进行自查?
又到了一年的毕业季,
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提交也进入了倒计时。不少同学在最后关头才发现
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存在各种问题。与其事后补救,还不如提前进行
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自查。
kexiaoya2013
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2025-03-16 12:08
论文笔记
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pyhon基于django/flask网上摄影工作室Django-SpringBoot-php-Node.js-flask
目录技术栈介绍具体实现截图系统设计研究方法:设计步骤设计流程核心代码部分展示研究方法详细视频演示试验方案
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大纲源码获取/详细视频演示技术栈介绍Django-SpringBoot-php-Node.js-flask
QQ_511008285
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2025-03-16 11:37
django
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MobileMamba(2024 CV)
论文
标题MobileMamba:LightweightMulti-ReceptiveVisualMambaNetwork
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作者HaoyangHe,JiangningZhang,YuxuanCai,HongxuChen
刘若里
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2025-03-16 11:07
论文阅读
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笔记
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解决约束多目标优化问题的新方法:MOEA/D-DAE算法深度解析
近期,IEEETransactionsonEvolutionaryComputation上的一篇
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提出了一种新颖的解决方案——MOEA/D-DAE算法,通过结合检测-逃逸策略(DAE)和
木子算法
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2025-03-16 11:32
多目标优化
人工智能
算法
多目标
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【杨乐昆何凯明AI
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】没有归一化的Transformer模型
摘要:归一化层在现代神经网络中无处不在,长期以来一直被视为不可或缺的组成部分。本研究表明,通过使用一种极其简单的技术,没有归一化的Transformer模型可以达到相同或更好的性能。我们引入了动态Tanh(DyT),这是一种逐元素操作,表示为DyT(x)=tanh(alphax),作为Transformer中归一化层的即插即用替代品。DyT的灵感来源于这样一个观察:Transformer中的层归一
东临碣石82
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2025-03-16 11:02
人工智能
transformer
深度学习
JAVA从万级QPS到亿级吞吐,如何用非阻塞模型突破传统架构的性能瓶颈
本人外号:神秘小峯山峯转载说明:务必注明来源(注明:作者:王文峰哦)JAVA从万级QPS到亿级吞吐,如何用非阻塞模型突破传统架构的性能瓶颈学习
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(传送门)引言:当线程池成为瓶颈——某视频平台春节
王大师王文峰
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2025-03-16 10:30
java
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jqktrader 项目
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jqktrader项目
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jqktrader同花顺自动程序化交易项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/jq/jqktrader1.项目的目录结构及介绍jqktrader
经优英
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2025-03-16 10:27
YOLO V4(2020 CV)
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标题YOLOv4:OptimalSpeedandAccuracyofObjectDetection
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作者AlexeyBochkovskiy,Chien-YaoWang,Hong-YuanMarkLiao
刘若里
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2025-03-16 10:56
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YOLO
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计算机视觉
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阅读方法】沐神课程:如何读
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一篇
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的一般结构titleabstractintroductionmethodexperienceconclusion三明治
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阅读法第一遍:海选title+abstract+conclusion——
晴空对晚照
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2025-03-16 09:53
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阅读笔记——QLORA: Efficient Finetuning of Quantized LLMs
QLoRA
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4-bit标准浮点数量化常见的量化技术是最大绝对值量化:XInt8=round(127absmax(XFP32)XFP32)=round(cFP32,XFP32)式(1)X^{Int8}=
寻丶幽风
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2025-03-16 08:15
论文阅读笔记
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笔记
人工智能
深度学习
语言模型
【Python机器学习】2.2. 聚类分析算法理论:K均值聚类(KMeans Analysis)、KNN(K近邻分类)、均值漂移聚类(MeanShift)
喜欢的话别忘了点赞、收藏加关注哦(关注即可查看全文),对接下来的
教程
有兴趣的可以关注专栏。谢谢喵!
SomeB1oody
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2025-03-16 08:13
Python机器学习
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算法
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Umi-OCR 使用与安装
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Umi-OCR使用与安装
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项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/um/Umi-OCR1.项目目录结构及介绍Umi-OCR的项目结构精心组织,以支持其多方面功能。
平依佩Ula
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2025-03-16 08:42
【
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撕算法系列】多头自注意力机制MHSA
importtorch.nnasnnclassAttention(nn.Module):def__init__(self,dim,num_heads=8,qkv_bias=False,qk_scale=None,attn_drop=0.,proj_drop=0.,num_classes=20):super().__init__()self.num_classes=num_classesself.n
Nastu_Ho-小何同学
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2025-03-16 07:10
python
深度学习
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python flask 分页_Python的Flask框架中实现分页功能的
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BlogPosts的提交让我们从简单的开始。首页上必须有一张用户提交新的post的表单。首先我们定义一个单域表单对象(fileapp/forms.py):classPostForm(Form):post=TextField('post',validators=[Required()])下面,我们把这个表单添加到template中(fileapp/templates/index.html):{%ex
weixin_39959126
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2025-03-16 07:40
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撕多头attention
importmathimporttorchimportcollectionsimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnclassMultiHeadAttention(nn.Module):def__init__(self,heads,d_model,dropout=0.1):super().__init__()#输入的特征维度self.d_model=d_model#每个头
地大停车第二帅
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2025-03-16 07:08
NLP学习
自然语言处理
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撕multi-head self attention 代码
在深度学习和自然语言处理领域,多头自注意力(Multi-HeadSelf-Attention)机制是Transformer模型中的核心组件之一。它允许模型在处理序列数据时,能够同时关注序列中的不同位置,从而捕获到丰富的上下文信息。下面,我们将详细解析多头自注意力机制的实现代码。一、概述多头自注意力机制的核心思想是将输入序列进行多次线性变换,然后分别计算自注意力得分,最后将所有头的输出进行拼接,并通
心若成风、
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2025-03-16 07:07
自然语言处理
语言模型
transformer
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撕面经系列(1)--
手
撕多头注意力机制
多头注意力机制 一个简单的多头注意力模块可以分解为以下几个步骤:先不分多头,对输入张量分别做变换,得到Q,K,VQ,K,VQ,K,V对得到的Q,K,VQ,K,VQ,K,V按头的个数进行split;用Q,KQ,KQ,K计算向量点积考虑是否要添因果mask利softmax计算注意力得分矩阵atten对注意力得分矩阵施加Dropout将atten矩阵和VVV矩阵相乘再过一道最终的输出变换代码 给出一个d
夜半罟霖
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2025-03-16 07:37
算法
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sql获取某列出现频次最多的值_业务硬核SQL集锦
戳上方蓝字关注我这两年学会了跑sql,当时有很多同学帮助我精进了这个技能,现在也写成一个小
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,反馈给大家。
金渡江
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2025-03-16 07:05
sql获取某列出现频次最多的值
Spring Boot整合RabbitMQ极简
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一、消息队列能解决什么问题?异步处理:解耦耗时操作(如发短信、日志记录)流量削峰:应对突发请求,避免系统过载应用解耦:服务间通过消息通信,降低依赖二、快速整合RabbitMQ1.环境准备安装RabbitMQ(推荐Docker一键部署):dockerrun-d--namerabbitmq-p5672:5672-p15672:15672rabbitmq:management访问管理界面:http://
Cloud_.
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java-rabbitmq
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TidyBot++:用于机器人学习开源的完整移动机械
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24年12月来自普林斯顿、斯坦福和dexterity.ai的
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“TidyBot++:AnOpen-SourceHolonomicMobileManipulatorforRobotLearning”。
三谷秋水
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2025-03-16 06:31
计算机视觉
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【Android】adb shell基本使用
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adbshell是AndroidDebugBridge(ADB)工具中的一个命令,用于在连接的Android设备或模拟器上执行shell命令。通过adbshell,你可以直接与设备的Linux内核交互,执行各种操作。基本用法启动adbshell:在终端或命令提示符中输入以下命令:adbshell这将进入设备的shell环境,提示符通常会变为$或#(#表示root权限)。执行单个命令:如果你只想执行
Vesper63
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【Gee】项目总结:模仿 GIN 实现简单的 Golang Web 框架
Gee项目回顾上个月月末我按照Geektutu的
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,实现了Gee这个基于Golang的简单Web框架,但是一直没有进行复盘总结。
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2025-03-16 05:58
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解释一下为什么会在java学习
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中放js的代码.1,最直接的肯定是我有时候会写js,而一些经典的逻辑,又不想新开前端文章,索性就放一起.2,java的面向对象太完善了,这也是我写文章的原因,导致写java
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,刷新6大复杂任务SOTA
关注前沿科技量子位让机器人轻松学习复杂技能有新框架了!深圳大学大数据系统计算技术国家工程实验室李坚强教授团队联合鹏城国家实验室、北京理工莫斯科大学,提出了奖励函数与策略协同进化框架ROSKA。在多个高维度机器人任务上,在仅使用89%训练样本的情况下,比现有SOTA方法平均性能提升95.3%。众所周知,随着机器人技术的快速发展,其应用已渗透至日常生活和工业生产场景。然而在多自由度机器人控制领域,传统
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2025-03-16 04:50
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【机器学习】基于t-SNE数据可视化工程
在本
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中,我们将简要学习如何在Python中使用TSNE拟合和可视化数据。二、t-SNE是个什么?2.1什么是t-SNE?
无水先生
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AI原理和python实现
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基于ASP.NET校园二
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交易网站设计与实现
摘要校园二
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交易市场伴随互联网技术的迅猛发展以及校园内资源共享需求的增长而逐渐兴起。基于ASP.NET开发的校园二
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物品交易平台。
汐泽学园
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2025-03-16 04:46
asp.net
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全网最有效树莓派完整详细的换源
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一、什么是源?软件源就是一个应用程序安装库,很多很多的应用软件都在这个库里面。他可以是网络服务器,是光盘,甚至是硬盘上的一个目录。常见软件源类型GEM源、APT源、YAST源、ISO源、YUM源、UAP源二、为什么换源?树莓派系统默认下载软件的服务器在国外,经常出现下载比较慢、或者直接没用的情况以及无法更新的情况。这时就需要更换为我们国内的镜像站来加快速度了。三、开始换源第一步输入下面命令打开文件
执着的着
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2025-03-16 04:15
电子
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基于asp.NET的病历管理系统 (源码+net+vue+部署文档+讲解等)
文末获取源码+数据库感兴趣的可以先收藏起来,还有大家在毕设选题(免费咨询指导选题),项目以及
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编写等相关问题都可以给我留言咨询,希望帮助更多的人文章目录前言程序资料获取一、项目技术二、项目内容和功能介绍三
qq_1406299528
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2025-03-16 04:15
计算机毕业设计
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项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/as/ASP.NET-Core-Project-Car-Renting-System1
齐游菊Rosemary
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TensorRT-LLM保姆级
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随着大模型的爆火,投入到生产环境的模型参数量规模也变得越来越大(从数十亿参数到千亿参数规模),从而导致大模型的推理成本急剧增加。因此,市面上也出现了很多的推理框架,用于降低模型推理延迟以及提升模型吞吐量。本系列将针对TensorRT-LLM推理进行讲解。本文为该系列第一篇,将简要概述TensorRT-LLM的基本特性。另外,我撰写的大模型相关的博客及配套代码均整理放置在Github,有需要的朋友自
大模型八哥
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2025-03-16 02:34
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ai大模型
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列表推导式_Python
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内容摘要Python中存在一种特殊的表达式,名为推导式,它的作用是将一种数据结构作为输入,再经过过滤计算等处理,最后输出另一种数据结构。根据数据结构的不同会被分为列表推导式、文章正文Python中存在一种特殊的表达式,名为推导式,它的作用是将一种数据结构作为输入,再经过过滤计算等处理,最后输出另一种数据结构。根据数据结构的不同会被分为列表推导式、集合推导式和字典推导式。我们先着重来介绍最常使用的列
曹操贪慕小乔
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使用agent搭建一个简易的ai
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本程序能够自动化完成从规划、研究、撰写到修改的整个
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创作流程。基于LangGraph和LangChain框架构建,利用大型语言模型和搜索工具协同工作,形成了一个完整的
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侯深业Dorian
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DeepSeek:技术创作者的内容革命,从代码到爆文的AI全栈攻略
写作卡顿:明明代码跑通了,却在技术原理描述环节反复修改效率瓶颈:既要写技术文档又要运营专栏,时间永远不够用DeepSeek的多模态理解能力(支持代码+自然语言混合输入)和领域自适应特性(自动识别技术文档/
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不想加班的码小牛
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以下是关于焊接机器人与线激光视觉系统搭配的详细
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,包含核心程序框架、调参方法及源码实现思路。本文综合了多个技术文档与专利内容,结合工业应用场景进行系统化总结。
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撕transformer架构(3):编码器模块和编码器类的实现和向前传播
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撕transformer架构(1):位置编码的类的实现和向前传播最适合小白入门的
KangkangLoveNLP
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2025-03-16 01:53
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