时间序列算法之ARIMA模型

设计模式之责任链模式

引言在职场中，请假流程大家都再熟悉不过：申请1至2天的假期，只需直属主管审批即可；若要请假3至5天，就需部门负责人进行复核；而超过5天的假期申请，则必须由总经理最终定夺。要是遇到超长假期，甚至得上报至总裁或董事长那里。这种层层递进的审批机制，宛如一套设计精妙的权限传递系统：每位处理者只能在自己的职权范围内行使决策权，一旦请求超出了当前处理者的能力范围，便会依照既定的权力链条自动流转，直至抵达具备相
Forget the Dream·2025-03-02 10:06

设计模式之适配器模式

引言狂风呼啸，一场强台风正以迅猛之势逼近你所在的城市，带来极大的威胁。而祸不单行，市中心的一座大楼突发火灾，情况万分危急。应急指挥中心里气氛凝重，领导紧盯着屏幕，一边是GIS系统中由气象部门实时更新的降雨量、风速数据以及精准的地图信息，这些数据对于掌握台风的动态和影响范围至关重要；另一边则是CAD系统中结构工程师精心标注的建筑承重参数，这是评估大楼及周边建筑安全状况的关键依据。领导需要在极短时间内
Forget the Dream·2025-03-02 10:05

最大公约数和最小公倍数

求解方法1.欧几里得算法（辗转相除法）原理：对于正整数a和b，有gcd(a,b)=gcd(b,a%b)，其中%表示取模运算（求余数）。该方法通过不
王嘉俊925·2025-03-02 09:34

在nodejs中使用ElasticSearch（三）通过ES语义检索,实现RAG

RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）是一种结合了信息检索和生成模型的技术，旨在提高生成模型的知识获取和生成能力。
konglong127·2025-03-02 09:33

DeepMind首席科学家最新万字访谈：模型「慢思考」，能力大幅提升！

DatawhaleDatawhale分享访谈：JackRae，编译：数字开物2月25日，谷歌DeepMind首席科学家JackRae接受访谈，就谷歌思维模型的发展进行深入讨论。
·2025-03-02 09:43

VS code 之 c++远程开发环境搭建

文章目录VScode之c/c++远程开发环境搭建1.基本环境2.远程主机的开发环境搭建3.本地vscode的配置配置ssh选项4远程开发教程VScode之c/c++远程开发环境搭建1.基本环境本地主机：
汝何秀·2025-03-02 09:31

【花雕学编程】Arduino FOC 之四连杆机构轮腿机器人的复杂路径规划

Arduino是一个开放源码的电子原型平台，它可以让你用简单的硬件和软件来创建各种互动的项目。Arduino的核心是一个微控制器板，它可以通过一系列的引脚来连接各种传感器、执行器、显示器等外部设备。Arduino的编程是基于C/C++语言的，你可以使用ArduinoIDE（集成开发环境）来编写、编译和上传代码到Arduino板上。Arduino还有一个丰富的库和社区，你可以利用它们来扩展Ardui
驴友花雕·2025-03-02 09:30

python代码实现支持神经网络对鸢尾花分类

1、导入支持向量机模型，划分数据集fromsklearnimportdatasetsfromsklearnimportsvmiris=datasets.load_iris()iris_x=iris.datairis_y
邀_灼灼其华·2025-03-02 09:00

mysql通过视图插入数据_数据库视图 sql

—BaseTable)不同，视图所对应的数据不进行实际存储，数据库中只存储视图的定义，在对视图的数据进行操作时，系统根据视图的定义去操作与视...文章萌萌怪兽2020-02-23113浏览量数据库优化之创建视图视图是保
weixin_39550410·2025-03-02 09:00

马斯克发布新一代AI模型Grok3

就在近期，马斯克宣布推出新一代AI模型——Grok3。这一消息无疑引起了行业的广泛关注，大家都在猜测，这款新AI模型究竟有何独特之处，是否能够在众多强大AI模型中脱颖而出？
Code_流苏·2025-03-02 09:59

Grok 3 vs. DeepSeek vs. ChatGPT：2025终极AI对决

每个模型都有自己独特的优势，无论是在深度思考、速度、编程辅助、创意输出，还是在成本控制方面，都展现出强大的实力。但究竟谁能脱颖而出？没有一个万能的答案。最终的选择取决于你的AI需求和应用场景。
一点一木·2025-03-02 09:28

大模型在白血病诊疗全流程风险预测与方案制定中的应用研究

目录一、绪论1.1研究背景与意义1.2国内外研究现状1.3研究目的与内容二、大模型技术与白血病相关知识2.1大模型技术原理与特点2.2白血病的病理生理与诊疗现状三、术前风险预测与手术方案制定3.1术前数据收集与预处理
LCG元·2025-03-02 09:58

大模型在心力衰竭预测及临床方案制定中的应用研究报告

目录一、引言1.1研究背景与意义1.2研究目的1.3研究方法与创新点二、大模型技术与心力衰竭概述2.1大模型技术原理与发展2.2心力衰竭的病理机制与现状三、大模型在心力衰竭术前风险预测中的应用3.1数据收集与预处理
LCG元·2025-03-02 09:58

volatile关键字

这里的变量包括类变量、实例变量，但不包括局部变量和方法参数，因为后者是线程私有的，不存在线程竞争问题java内存模型（JMM）规定,所有变量都存储在主内存中，同时每个线程还有自己的工作内存。
SJLoveIT·2025-03-02 09:27

深入解析微服务架构之Spring Cloud

目录微服务架构简介什么是微服务微服务的优势微服务的挑战SpringCloud概述SpringCloud简介SpringCloud的主要特性SpringCloud的模块划分SpringCloud核心组件详解SpringCloudNetflixSpringCloudConfigSpringCloudGatewaySpringCloudSleuthSpringCloudBus实战案例：构建一个简单的微服
一休哥助手·2025-03-02 08:26

Grok-3和DeepSeek-R1，谁更胜一筹？

两大模型代表两种技术演化路径的终极对决，其胜负取决于问题域的边界定义。
xiaocang668888·2025-03-02 08:56

完整的 Python 数据分析案例：在线游戏玩家付费预测

目录1.案例背景代码实现2.主要的代码难点解析2.1数据清洗-缺失值处理2.2特征工程-新特征计算与独热编码2.3特征选择2.4模型训练与评估2.5数据可视化3.可能改进的代码3.1数据清洗与特征工程改进
萧十一郎@·2025-03-02 08:56

边缘AI推理模型更新的秘密武器——Nginx的在线升级魔法

在当今快速发展的物联网和边缘计算时代，如何确保部署于边缘节点上的AI推理模型能够及时、高效地进行在线更新，成为了技术团队面临的一项重要挑战。
墨夶·2025-03-02 08:25

DeepSeek效应初现：Grok-3补刀ChatGPT，OpenAI已在ICU？

这款被誉为“地球上最聪明的AI”的模型不仅证明了ScalingLaw的有效性，还进一步攻破了OpenAI的技术壁垒。深度探讨：ScalingLaw
东方佑·2025-03-02 08:53

构建神经网络之sklearn（完善）

1.数据预处理1.缺失值importpandasaspd#假设我们有一个DataFramedfprint(df.isnull().sum())#查看每一列缺失值的数量数值型数据：fromsklearn.imputeimportSimpleImputer#对于数值型数据，使用均值填充imputer=SimpleImputer(strategy='mean')#可选：'mean','median','
邪恶的贝利亚·2025-03-02 08:23

轮式机器人在复杂地形中如何选择合适的全局路径规划算法

已思考完成收起好的，我现在需要回答用户关于轮式机器人局部路径规划算法的问题。用户之前已经提过这个问题，现在提供了更多的参考内容，我需要仔细分析这些内容，整理出合适的答案。
luoganttcc·2025-03-02 08:53

Flutter&JSON

对于简单JSON或模型较少的小项目非常方便。缺点
ClaNNEd@·2025-03-02 08:52

数据结构-算法

目录2.1算法的定义2.2算法的特性2.2.1输入输出2.2.2有穷性2.2.3确定性2.2.4可行性2.3算法设计的要求2.3.1正确性2.3.2可读性2.3.3健壮性2.3.4时间效率高和储存量低2.4
wind_one1·2025-03-02 08:51

什么叫以太网？它与因特网有何区别？

简单来说，以太网是一种物理和数据链路层的技术（即OSI模型中的第1层(物理层)和第2层(链路层,或者称为叫MAC层)），用于在有限区域内（如家庭、办公室
昊虹AI笔记·2025-03-02 08:21

【DeepSeek】DeepSeek让教学效果翻倍！AI教学案例大揭秘

DeepSeek作为一款功能强大的AI大语言模型，在教育领域的应用场景广泛且深入，能够显著提升教师的工作效率和教学质量，并为教务系统的智能化升级提供技术支持。
深度求索者·2025-03-02 08:20

【大模型】fp32 和 fp16 的区别，混合精度的原理。

LLMs浮点数一、fp32和fp16的区别，混合精度的原理1.fp32与fp16的对比特性fp32（单精度）fp16（半精度）位数32位（4字节）16位（2字节）内存占用高低（仅为fp32的50%）数值范围约±3.4×10³⁸约±6.5×10⁴精度（尾数）23位（约7位有效十进制数）10位（约3位有效十进制数）用途高精度计算（如梯度更新）高效计算（如矩阵乘法）2.混合精度训练的原理核心思想：结合f
深度求索者·2025-03-02 08:20

【模型部署】大模型部署工具对比：SGLang, Ollama, VLLM, LLaMA.cpp如何选择？

在选择大模型部署工具时，需要考虑多个因素，包括性能、支持的语言和模型、硬件支持、易用性以及社区支持等。
深度求索者·2025-03-02 08:19

深度学习-138-LangGraph之应用实例(七)构建自动绘图系统

文章目录1初始化核心功能1.1大语言模型1.2结构化输出1.3搜索引擎1.4Python执行环境2编排流2.1创建图2.2可视化图2.3应用图3绘图指定线型4添加工具增强4.1执行工具和打印工具4.2绑定工具
皮皮冰燃·2025-03-02 08:16

FT2004(D2000)开发实战之U-boot环境变量

一概述U-boot环境变量的作用是：在不修改U-boot源代码的情况下，通过修改U-boot环境变量来改变U-boot的运行方式。我们通过printenv命令打印环境变量，setenv命令修改环境变量。常用的U-boot环境变量有:bootdelaybootcmdbootargsserverip、ipaddr、netmask、gatewayip当然最最重要的U-boot环境变量是bootcmd和b
前行的阿木·2025-03-02 07:45

穿越AI边界：深度集成DeepSeek API与云平台的实践之路

DeepSeek作为一款领先的大型语言生成模型，凭借其强大的推理和生成能力，已经被越来越多的开发者和行业专家所青睐。
云边有个稻草人·2025-03-02 07:45

从0开始的IMX6ULL学习篇——裸机篇之外设资源分析

与之相对的是USBDevice或USBSlave，即从设备，它们依赖于
charlie114514191·2025-03-02 07:14

U-Boot 之六 详解 U-Boot 及 SPL 的链接脚本、启动流程

基本环境  我这里的基本开发环境与运行环境在之前的博文U-Boot之二零基础编译、详解Image镜像及DTB文件已经详细介绍过了，这里就不在赘述。如果在构建时遇到错误，可以参考上面的博文来解决。示例代码  嵌入式Linux运行环境搭建系列博文涉及的所有源代码均放到了我个人的Gitee上：https://gitee.com/itexp/BOARD-STM32F769I-EVAL。这个仓库中包含了的所
ZC·Shou·2025-03-02 07:44

【大模型】什么是蒸馏版大模型

大模型蒸馏一、知识蒸馏与无监督样本训练1.知识蒸馏的核心原理目标：将复杂大模型（Teacher）的知识迁移到轻量化小模型（Student）中，提升小模型性能。
深度求索者·2025-03-02 07:12

量子计算如何提升机器学习效率：从理论到实践

随着数据量的激增、算法复杂度的提高，传统计算机在处理某些特定任务时的效率显得捉襟见肘。而量子计算，作为一项颠覆性的技术，正逐步展现出在机器学习领域中的巨大潜力。
Echo_Wish·2025-03-02 07:41

PHP Captcha实现图片验证码生成及识别（附源码）

源码调用什么是CaptchaCAPTCHA（CompletelyAutomatedPublicTuringTesttoTellComputersandHumansApart）是区分计算机和人类的一种程序算法
mayday1102·2025-03-02 07:10

从零到精通：小白DeepSeek全栈入门指南

第一部分：认知准备（1-3天）1.1基础概念搭建人工智能三要素：数据/算法/算力深度学习与传统机器学习的区别神经网络基本结构（输入层/隐藏层/输出层）常用术语解析：epoch、batch、loss、accuracy1.2
好东西不迷路·2025-03-02 06:37

【llm对话系统】 LLM 大模型推理python实现：vLLM 框架

它指的是利用训练好的LLM模型，根据输入(Prompt)生成文本的过程。然而，LLM的推理速度往往较慢，尤其是在处理长序列或高并发请求时，效率瓶颈尤为突出。为了解决这个问题，vLLM应运而生！
kakaZhui·2025-03-02 06:06

通俗易懂的一致性哈希原理

一致性哈希（Consistenthashing）算法是由MIT的Karger等人与1997年在一篇学术论文（《Consistenthashingandrandomtrees:distributedcachingprotocolsforrelievinghotspotsontheWorldWideWeb
eternity_zzy·2025-03-02 06:06

卷积核在初始阶段的数据是怎么获取的

卷积核的初始化随机初始化：在大多数情况下，卷积核（滤波器）的权重在模型训练开始时是随机初始化的。常用的随机初始化方法包括以下几种：均匀分布初始化：权重从一个均匀分布中抽取值。
abments·2025-03-02 06:05

Python vLLM 实战应用指南

文章目录1.vLLM简介2.安装vLLM3.快速开始3.1加载模型并生成文本3.2参数说明4.实战应用场景4.1构建聊天机器人示例对话：4.2文本补全输出示例：4.3自定义模型服务启动服务调用服务5.性能优化
ghostwritten·2025-03-02 06:34

从零到一：利用DeepSeek构建高精度图像分类模型实战解析

本文将手把手带您实现从零搭建工业级图像分类模型的全过程。一、DeepSeek技术架构
一碗黄焖鸡三碗米饭·2025-03-02 06:03

深度学习模型可视化：通俗易懂的全面解读

目录1.什么是深度学习模型可视化？
Crazy learner·2025-03-02 06:33

架构师面试（七）：评论消息

解析A选项和C选项，都属于定时拉取方案，属于信箱模型，实时性低，不过实现简单（心跳方案实现更简单）；B选项，服务端
棕生·2025-03-02 05:00

SharpGL的视角及投影设置

一般，在需要绘制出对象或要对所绘制对象进行几何变换时，需要将变换矩阵设置成模型视图模式；而当需要对绘制的对象设置某种投影方式时，则需要将变换矩阵设置成投影模式；只有在进行纹理映射时，才需要将变换矩阵设置成纹理模
苜柠·2025-03-02 05:59

自然语言处理NLP入门 -- 第八节OpenAI GPT 在 NLP 任务中的应用

在前面的学习中，我们已经了解了如何使用一些经典的方法和模型来处理自然语言任务，如文本分类、命名实体识别等。但当我们需要更强的语言生成能力时，往往会求助于更先进的预训练语言模型。
山海青风·2025-03-02 05:29

DeepSeek R1 详解：思维链、强化学习和蒸馏

训练过程较小模型基准为什么Deepseek很重要DeepSeekR1常见问题解答来自中国的新型大型语言模型DeepSeekR1的发布在人工智能研究界引起了轰动。这不仅仅是又一次渐进式改进。
前网易架构师-高司机·2025-03-02 05:58

PCL点云系列之 如何使用 Python 从 ROS Bags 中提取和可视化彩色点云数据？自动驾驶汽车如何感知周围环境

介绍您是否曾好奇过自动驾驶汽车如何感知周围环境，或者建筑物的3D模型是如何如此精确地创建的？答案就在于点云的魔力。
知识大胖·2025-03-02 05:57

Flink架构体系：深入解析Apache Flink的架构与工作原理

Flink架构概述ApacheFlink的架构基于流式处理模型，它通过将数据流划分为有向无环图（DAG）的形式，将大规模的数据处理任务划分为
雨中徜徉的思绪漫溢·2025-03-02 05:25

基恩士上位机链路通讯_库卡机器人之通讯总结

时常有人问我库卡机器人支持哪些通讯、需要什么组件等等，基于个人多年积累并借助公众号的平台来分享下个人的总结(以下内容仅针对KRC4及以上，KRC2在此不作说明)：基于以上图片内容，将库卡通讯分成四类：1.基于以太网的现场总线：ProfiNet从站不需要KUKAProfiNetxxxProfiNet主站不需要KUKAProfiNetxxxEthernet/IP主站不需要KUKAEthernet/IP
筱顽咚·2025-03-02 04:53

考研导师选择方法

985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于大模型算法的研究与应用。曾担任百度千帆大模型比赛、BPAA算法大赛评委，编写微软OpenAI考试认证指导手册。
herosunly·2025-03-02 04:20
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