数据压缩结合

什么是MoE？

一、概念MoE（MixtureofExperts）是一种深度学习架构，它结合了多个专家模型（Experts）和一个门控机制（GatingMechanism）来处理不同的输入数据或任务。

CM莫问·2025-02-03 05:14

SpringBoot核心组件详细解析

本文将详细解析SpringBoot的核心组件，包括SpringBoot框架本身、Spring、SpringMVC、数据库连接池等，通过阐述每个组件的作用、特点、使用场景，并结合实际案例，深入分析SpringBoot

德乐懿·2025-02-03 04:35

课程内容摘要生成：基于知识蒸馏与事实增强的深度学习模型实践

本文提出一种融合知识蒸馏与事实三元组增强的摘要生成框架，结合

二进制独立开发·2025-02-03 04:04

基于深度学习的基于视觉的机器人导航

基于深度学习的视觉机器人导航是一种通过深度学习算法结合视觉感知系统（如摄像头、LiDAR等）实现机器人在复杂环境中的自主导航的技术。

SEU-WYL·2025-02-03 03:29

验证二叉搜索树(力扣98)

这只是大致思路，大家可以结合我的代码以及注释加以理解。代码及注释如下：/***Definitionfo

qy发大财·2025-02-03 03:28

苦逼测试第十七式：性能测试与瓶颈诊断——简单工具实现高效分析

本文将结合Python的轻量级工具（如Locust和k6），通过易于实现的解决

Python测试之道·2025-02-03 03:56

AI模型升级版0.02

pps-key·2025-02-03 02:51

Vue3 结合 .NetCore WebApi 前后端分离跨域请求简易实例

1、本地安装Vue3环境参考：VUE3中文文档-快速上手注意：初始安装vue时，需要安装router，否则后续也要安装2、安装axios组件比如：npminstallaxios@latest或pnpminstallaxios@latest3、设置跨域请求代理打开vue3项目根目录的vite.config.js文件，插入跨域请求设置这样实现的效果，假设你的前端域名是http://localhost:

醉の虾·2025-02-03 02:51

多语言教学材料生成：技术实现与业务价值分析

文章目录引言技术背景与需求分析多语言教学材料的业务需求技术挑战技术实现：LangChain与Writer模型的结合LangChain框架简介Writer模型的多语言生成能力实现多语言教学材料生成的代码示例多语言语音生成技术的应用多语言语音生成的需求

二进制独立开发·2025-02-03 01:14

人工智能导论--第1章-知识点与学习笔记

思维能力是智能的重要特征之一，结合教材1.1.2节内容，从思维的定义、分类及其特点等角度，阐述思维的含义。参考教材1.1.3节的内容介绍，名词解析“人工智能”。

想拿高薪的韭菜·2025-02-03 00:32

群的定义与基本性质

∀a,b∈G,a∗b∈G\foralla,b\inG,a*b\inG∀a,b∈G,a∗b∈G结合性：群运算满足结合律，即对于群GGG中的任意元素a,b,ca,b,ca,b,c，有：(a∗b)∗c=a∗(

*Major*·2025-02-03 00:59

NotebookLM：Google 最新 AI 笔记助理解析与实战应用

它结合了Google的大语言模型（LLM）能力，帮助用户更高效地整理、理解和生成知识内容。本文将全面解析NotebookLM的技术原理、核心功能、应用场景，并提供实际使用指南，帮助

赵大仁·2025-02-02 23:56

强化学习中的关键模型与算法：从Actor-Critic到GRPO

在强化学习的Actor-Critic模型中，也存在类似的概念：Actor-Critic（A2C、A3C）是一种流行的强化学习架构，它结合了两个组件：Actor（行动者）——学习策略（$\p

·2025-02-02 22:14

hot100刷题第1-9题，三个专题哈希，双指针，滑动窗口

求满足条件的子数组，一般是前缀和、滑动窗口，经常结合哈希表；区间操作元素，一般是前缀和、差分数组数组有序，更大概率会用到二分搜索目前已经掌握一些基本套路，重零刷起leetcodehot100，套路题按套路来

小泽爱刷题·2025-02-02 20:32

Ubuntu 安装 docker及基础使用教程（包含显卡驱动设置）——小白专属避坑指南

教程参考了很多已有的教程并且结合了很多自己踩过的坑和一些需求（这个教程主要是我发布的另一个用Docker安装ROS的帖子的前置教程，用来了解和入门docker），有任何问题欢迎指正。

littlewells·2025-02-02 19:54

legged gym（包含isaac gym）丝滑安装教程

IsaacGym）安装教程——Ubuntu22.04安装IsaacGym安装leggedgym2.1.安装pytorch和cuda:2.2.安装rsl_r2.3.安装legged_gym参考了官方包括网上一堆教程，结合自己遇到的坑

littlewells·2025-02-02 18:49

智能风控/数据分析聚合分组连接

head（）查看前几行配环境添加环境变量聚合groupby方法基本用法分组示例聚合操作示例转换操作示例过滤操作示例实例方法示例总结apply方法结合使用groupby和applymerge聚合基本语法参数说明

やっはろ·2025-02-02 18:47

学习日志009--面向对象的编程

一、面向对象编程的核心概念封装（Encapsulation）封装是面向对象编程的一个主要特征，它将对象的数据（属性）和操作这些数据的方法（行为）结合在一起，形成一个独立的对象。

Z211613347·2025-02-02 18:16

DiffuEraser: 一种基于扩散模型的视频修复技术

视频修复算法结合了基于流的像素传播与基于Transformer的生成方法，利用光流信息和相邻帧的信息来恢复纹理和对象，同时通过视觉Transformer完成被遮挡区域的修复。

扫地僧985·2025-02-02 15:01

《C++ 赋能 K-Means 聚类算法：开启智能数据分类之旅》

当我们将目光聚焦于C++这一强大而高效的编程语言时，会发现它与K-Means聚类算法的结合犹如天作之合，能够为数据处理与

·2025-02-02 15:08

如何将手机的画面和音频全部传输到电脑显示和使用电脑外放输出

可以结合其他工具（如sndcpy）实现音频转发。

yangshuo1281·2025-02-02 13:18

【llm对话系统】大模型 Llama 源码分析之 LoRA 微调

本文将深入分析LoRA的原理，并结合Llama源码解读其实现逻辑，最后探讨LoRA的优势。2

kakaZhui·2025-02-02 13:14

使用Qdrant进行矢量相似性搜索的实践

这篇文章重点展示如何使用Qdrant进行自我查询检索，并结合OpenAIEmbeddings进行矢量化处理。技术背景介绍Qdrant是一个专注于矢量相似性搜索的引擎，适用于需要快速检索和过滤的场景。

hgSdaegva·2025-02-02 13:13

使用Elasticsearch和SelfQueryRetriever实现智能电影检索

在这篇文章中，我们将结合Elasticsearch和SelfQueryRetriever，展示如何通过语言模型实现智能电影查询。

hgSdaegva·2025-02-02 13:43

使用PGVector进行电影文档的向量搜索

具体而言，我们会展示如何使用PGVector创建一个向量存储，并结合自查询检索器（SelfQueryRetriever）来对电影文档集合进行检索。

hgSdaegva·2025-02-02 13:43

使用 ChatPremAI 和 LangChain 构建高级聊天模型功能

ChatPremAI是一款整合所有核心功能的生成式AI平台，通过与LangChain的完美结合，为开发者提供了灵活且功能强大的接口以实现复杂功能

hgSdaegva·2025-02-02 13:42

STLG_07_20_微信小程序开发 - 进阶阶段复习与总结

重点回顾复杂交互设计、性能优化技巧、组件化开发、数据管理与缓存策略，以及与微信生态的深度结合（如支付、分享等）。

魔都天健·2025-02-02 13:12

Qwen 模型自动构建知识图谱，生成病例 + 评价指标优化策略

关于数据库和检索方式的选择AIMedicalConsultantforVisualQuestionAnswering(VQA)系统：更适合在前端使用向量数据库（如FAISS）结合关系型数据库来实现图像和文本的检索与存储

2301_79306982·2025-02-02 13:11

【产品经理修炼之道】- 导航架构设计

xiaoli8748_软件开发·2025-02-02 12:10

WebServices应用集成框架ESB(Enterprise Service Bus 企业服务总线)

它是传统中间件技术与XML、Web服务等技术结合的产物。ESB提供了网络中最基本的连接中枢，是

songyuhong·2025-02-02 12:38

Three.js + GIS：打造三维地理信息系统的教程

Three.js+GIS：打造三维地理信息系统的教程Three.js是构建WebGL3D应用的强大工具，而结合GIS（地理信息系统）后，可以实现炫酷的三维地理可视化效果。

全栈探索者chen·2025-02-02 12:08

22章2节：如何在 R Markdown 和 R Notebook 中创建使用

它结合了R语言的强大数据处理和分析能力，以及Markdown的简洁易用的文本格式，使得创建专业和美观的报告变得更加简单和高效。

DAT｜R科学·2025-02-02 10:24

Huffman编码的Python的实现

Huffman编码的Python的实现基本原理及步骤Huffman编码是一种贪心算法，用于无损数据压缩。

childish_tree·2025-02-02 10:52

攻克设备数据质量难题：深度学习应用的数据基石搭建教程（DBSCAN 聚类算法）

本文聚焦设备数据采集与预处理阶段面临的噪声干扰、数据缺失等难题，深入讲解强化采集端管控的策略，详细剖析聚类、统计法及线性回归模型在数据清洗与补全中的应用原理，并结合振动传感器数据实例给出可实操的Python

AI_DL_CODE·2025-02-02 10:51

Java实现计数排序算法详解及优化

本文将详细讲解如何使用Java实现计数排序算法，并结合图解和实例代码，帮助您全面理解这一高级排序算法。同时，我们还将探讨计数排序的优化方法，以进一步提高其性能。

捕风捉你·2025-02-02 10:19

光网络结构

核心网倾向于采用网状结构，城域／本地网多采用环形结构，接入网将是环形和星形相结合的复合结构。纵向光网络可纵向分层为客户层、光通道层（OCH）、光复用段层（OMS）和光传输层（OTS）等层。

AdaLeery·2025-02-02 10:49

基于 YOLOv8+PyQt5 的无人机红外目标检测系统：开启智能监测新时代

为了提升无人机在复杂环境下的目标检测能力，结合先进的深度学习算法和图形用户界面开发技术，打造功能强大的无人机红外目标检测系统成为了研究热点。本文将详

人工智能教学实践·2025-02-02 09:16

Web性能优化-详细讲解与实用方法-MDN文档学习笔记

中文官网性能优良的网站能够提高访问者留存和用户满意度，减少客户端和服务器之间传输的数据量可降低各方的成本不同的业务目标和用户需求需要不同的性能度量，要提高网站性能，你需要了解用户体验、加载和渲染性能，以及如何将性能度量与业务指标结合起来什么是

LoveEmiliaForever·2025-02-02 09:42

单点登录SSO：概述与示例

系列将结合示例、源码以及演示视频，让大家能够直观、深入学习。文末附5个满足不同单点登录场景的gif动画演示。本系列后继文章会深入它们的

百宝门-SSO顾问·2025-02-02 08:36

Java中的`final`、`static`和`abstract`关键字的含义是什么？

本文将详细解释这三个关键字的含义、用法以及示例，并结合实际案例进行说明。一、final关键字1.final关键字的基本含义final关键字用于修饰类、方法和变量，其核心特性是“不可改变性”。

计算机学长大白·2025-02-02 08:02

MySQL管理事务处理

目录1、事务处理是什么2、控制事务处理（1）事务的开始和结束（2）回滚事务（3）使用COMMIT（4）使用保留点（5）结合存储过程的完整事务例子3、小结博主用的是mysql8DBMS，附上示例资料：百度网盘链接

Lang_xi_·2025-02-02 07:58

云原生后端开发：技术、实践与应用

本文将围绕云原生后端的技术栈与架构设计展开，结合实践案例，介绍云原生后端的关键技术、开发流程和最佳实践。一、云原生后端的核心概念1

一ge科研小菜鸡·2025-02-02 05:16

【EI会议征稿通知】第六届无线通信与智能电网国际会议（ICWCSG 2024）

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搞科研的小刘选手·2025-02-02 04:07

CSS布局和定位应用方案

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天涯学馆·2025-02-02 04:32

构建一个安全可靠的身份认证中心和资源服务中心：SpringSecurity+OAuth2.0的完美结合（一）

本系列文章简介:本系列文章将详细介绍如何使用SpringSecurity和OAuth2.0构建身份认证中心和资源服务中心。我们将从基本的认证和授权开始，逐步扩展到高级功能，如单点登录、多因素认证等。同时，我们还将介绍如何使用SpringSecurity和OAuth2.0提供的其他功能，如注销、记住我等。通过本系列文章的学习，大家将掌握如何使用SpringSecurity和OAuth2.0构建一个安

凛鼕将至·2025-02-02 04:29

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Autosar汽车电子进阶·2025-02-02 03:38

Python定位Span标签中的文字：实战指南

目录一、准备工作二、基本流程三、代码示例四、案例分析五、进阶技巧处理多个标签：根据其他属性定位：结合XPath：使用Selenium：六、注意事项七、总结在网页数据抓取和信息提取的过程中，经常需要定位并获取

傻啦嘿哟·2025-02-02 02:01

matlab神经网络遥感反演,基于BP神经网络的盐渍土盐分遥感反演模型研究

采用遥感技术和BP神经网络技术,结合野外实测的盐渍土光谱特征和实验室化验的土壤含盐数据,对盐渍土盐分的遥感反演进行了模型的设计与编程实现。

老许的花开·2025-02-02 01:24

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赵钰老师·2025-02-02 01:50

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weixin_39531582·2025-02-01 23:12

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