时间序列算法之ARIMA模型

BERT模型深入理解——自然语言处理的里程碑

1BERT的诞生背景2018年谷歌团队发布了BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）模型，在自然语言处理领域引领了技术性的革命。
cufewxy2018·2025-03-01 06:47

详解动态规划之01背包问题及其空间压缩(图文并茂+例题讲解)

1.动态规划问题的本质记忆化地暴力搜索所有可能性来得到问题的解我们常常会遇到一些问题，需要我们在n次操作，且每次操作有k种选择时，求出最终需要的最小或最大代价。处理类似的问题，我们一般需要遍历所有的可能性(相当于走一遍所有的路径)，然后找到我们所需要的解。很明显我们可以构成一棵“决策树”，假设n=2,k=3,那么：我们可以通过DFS或者BFS来遍历整棵树，从而搜寻到我们需要的结果。时间复杂度：O(
看繁星aa·2025-03-01 06:16

怎样通过人机融合智能去除“机器幻觉”？

人机融合智能的目标是通过深度结合人类智能和机器智能，解决现有人工智能系统（特别是深度学习模型，如各种大模型）可能出现的问题，比如“机器幻觉”现象。
人机与认知实验室·2025-03-01 06:45

从机器幻觉到智能幻觉

这类“幻觉”并不是指计算机本身具有意识，而是因为程序的设计、数据的不完整性或噪声、或算法的偏差等问题，导致机器产生了不符合现实的假设、错误的结论或奇怪的输出，具体涉及：图像生成幻觉：
人机与认知实验室·2025-03-01 06:45

计算机的挑战目标

独立实现高级编程语言4、独立实现操作系统5、独立实现数据库6、独立实现消息队列7、独立实现HTTP服务器8、独立实现WEB浏览器9、独立实现WebSocket服务器10、独立实现FTP服务器11、独立实现各种算法例如
编程之升级打怪·2025-03-01 06:43

第十四届蓝桥杯B组c/c++第四题飞机降落dfs

比如，朋友们做题的时候老超时就是这个原因，这时候咱就要去优化我们的算法去解决这道问题
二手派乐盟·2025-03-01 06:13

蓝桥杯备考：DFS剪枝之数的划分

这道题和组合型枚举差不多，比如我们从第一个数开始填，到第二个数的时候，21明显是重复了，我们就没必要继续往下递归了，这个叫剪掉等效冗余分支，然后还有就是，比如我们2开始的枝头，222，223，224，225，我们222的时候就已经比5大了，这时候我们再递归算后面的就没用了，我们3开始的时候，344，345肯定是更大的了所以这条就是我们的可行性剪枝，我们把后面的分支全部剪掉就行了#includeus
无敌大饺子 1·2025-03-01 06:43

JavaScript 系列之：垃圾回收机制

前言垃圾回收是一种自动内存管理机制，用于检测和清除不再使用的对象，以释放内存空间。当一个对象不再被引用时，垃圾回收器会将其标记为垃圾，然后在适当的时候清除这些垃圾对象，并将内存回收给系统以供其他对象使用。什么是"对象不再被引用"？当一个对象不再被任何变量或属性引用时，它就成为垃圾。例如，当一个函数执行完毕后，其中创建的局部变量将成为垃圾，因为它们无法再被访问到。"适当的时候"是指什么时候？首先Ja
程序员SKY·2025-03-01 06:13

几种AI模型在算法工作中的使用测评——Grok3,Deepseek,Chatgpt,Kimi,Claude（持续更新）

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、Grok3二、Deepseek-R1三、Chatgpt-4o四、Kimi五、Claude-3.5总结前言在工作中现在已经离不开这AI模型了
不断学习加努力·2025-03-01 06:13

【造个轮子】使用Golang实现简易令牌桶算法

本文目录1.令牌桶算法2.调用第三方库实现令牌桶3.手撕令牌桶前言：之前在Bluebell社区项目中，我们使用了开源的库来实现令牌桶限流，这次我们试着使用Go来手撕实现下令牌桶算法。
Golinie·2025-03-01 06:42

【Kubernetes】API server 限流 之 maxinflight.go

这个文件实现了一个基于信号量(Channel)的简单限流器。基础知识总共有四种channel带缓冲的channelnonMutatingChan、mutatingChan都是带缓冲的channel，这类channel的特点是：这允许最多mutatingLimit/nonMutatingLimit个请求同时获取令牌并执行，直到缓冲区满了才会阻塞新的请求。对带缓冲channel的发送操作在缓冲区未满、
还没入门的大菜狗·2025-03-01 06:42

机器幻觉产生的原因

机器幻觉是指模型生成的不符合现实的内容，比如图像生成中的错误或者不合理的输出。线性函数在神经网络中的作用通常是传递梯度，但如果每一层都是线性的，整个网络就相当于一个单层的线性模型，无法学习复杂的模式。
人机与认知实验室·2025-03-01 06:11

python 推荐算法库_[译] 详解个性化推荐五大最常用算法

推荐算法有很多种，数据科学家需要根据业务的限制和要求选择最好的算法。
weixin_39612733·2025-03-01 06:10

[LangChain 学习资源大集合]

在构建语言模型应用（LLM）时，LangChain是当前备受关注的框架之一。无论是初学者还是进阶用户，丰富的学习资源可以帮助我们高效掌握LangChain的核心概念、工具和最佳实践。
qahaj·2025-03-01 06:39

MCP模型上下文协议集锦

MCP模型上下文协议简介MCP模型上下文协议（Model-Context-Protocol，MCP），能够实现大型语言模型（LLM）应用程序与本地或远程资源之间的安全、可控的交互。
galileo2016·2025-03-01 06:09

Open WebUI：开源AI交互平台的全面解析

交互体验类ChatGPT界面:提供直观的聊天界面设计跨平台响应式设计:完美适配桌面/移动端即时响应:毫秒级响应速度富文本支持:代码语法高亮完整Markdown/LaTeX渲染语音输入支持（支持静音自动提交）模型管理多模型切换
·2025-03-01 06:17

【股票数据API接口46】如何获取股票指历史分时BOLL数据之Python、Java等多种主流语言实例代码演示通过股票数据接口获取数据

如今，量化分析在股市领域风靡一时，其核心要素在于数据，获取股票数据，是踏上量化分析之路的第一步。你可以选择亲手编写爬虫来抓取，但更便捷的方式，莫过于利用专业的股票数据API接口。自编爬虫虽零成本，却伴随着时间与精力的巨大消耗，且常因目标页面变动而失效。大家可以依据自己的实际情况来决定数据获取方式。接下来，我将分享200多个实测可用且免费的专业股票数据接口，并通过Python、JavaScript（
Athena二哈·2025-03-01 06:39

【股票数据API接口45】如何获取股票指历史分时MACD数据之Python、Java等多种主流语言实例代码演示通过股票数据接口获取数据

如今，量化分析在股市领域风靡一时，其核心要素在于数据，获取股票数据，是踏上量化分析之路的第一步。你可以选择亲手编写爬虫来抓取，但更便捷的方式，莫过于利用专业的股票数据API接口。自编爬虫虽零成本，却伴随着时间与精力的巨大消耗，且常因目标页面变动而失效。大家可以依据自己的实际情况来决定数据获取方式。接下来，我将分享200多个实测可用且免费的专业股票数据接口，并通过Python、JavaScript（
Athena二哈·2025-03-01 06:38

实战：基于Pandas的房价数据分析全流程深度解析（附高阶技巧与数学推导）（十二）

一、项目深度解析框架1.1分析维度全景图数据加载元数据分析数据清洗特征工程多维分析模型准备自动化报告1.2高阶分析工具链数据清洗：Missingno高级可视化、Optuna自动超参优化特征工程：TsFresh
WHCIS·2025-03-01 05:37

MySQL × 向量数据库：大模型时代的黄金组合实战指南

一、大模型时代的数据存储革命1.1传统架构的局限性--传统商品表结构CREATETABLEproducts(idINTPRIMARYKEY,titleVARCHAR(255),descriptionTEXT
·2025-03-01 05:47

大模型时代的软件架构设计

引言当今世界，人工智能（AI）技术正以惊人的速度发展，其中大模型（LargeModels）的崛起尤为引人注目。
AI天才研究院·2025-03-01 05:36

大模型技术在电商平台商品评价分析中的应用

大模型技术在电商平台商品评价分析中的应用关键词：大模型技术电商平台商品评价分析情感分析商品推荐Transformer模型BERT模型摘要：本文详细探讨了大模型技术在电商平台商品评价分析中的应用。
AI天才研究院·2025-03-01 05:35

JS Dom元素的获取 事件 this

一、DOM（文档对象模型）元素获取：1.html/head/body元素的获取console.log(document);//获取的是html元素console.log(document.documentElement
jingerh126·2025-03-01 05:34

DeepSeek服务繁忙的一种方案-硅基流动免费增送2000 万 Tokens

DeePseek服务繁忙的一种解决方法：硅基流动模型广场，还有SiliconCloud首发上线基于华为云昇腾云服务的DeepSeek－V3，DeepSeek－R1支持API调用邀请链接：https://
PeterClerk·2025-03-01 05:02

大语言模型LLM原理篇_图解大模型从用户输入prompt到llm输出答案的流程原理

大模型席卷全球，彷佛得模型者得天下。对于IT行业来说，以后可能没有各种软件了，只有各种各样的智体（Agent）调用各种各样的API。
喝不喝奶茶丫·2025-03-01 05:01

开发基于提示工程的大语言模型（LLM）应用——学习笔记

学习通过提示工程与大语言模型进行程序化的交互。将从最基本的开始，比如使用哪些模型，以及如何向它们发送提示词并查看响应。
ricky_fan·2025-03-01 05:31

项目经验之LZO压缩？思维导图 代码示例（java 架构)

LZO（LightweightZip/Unzip）是一种高效的压缩算法，它以快速解压缩著称，适用于需要频繁读取和处理的数据。
用心去追梦·2025-03-01 05:31

各种安装包打包发布工具

各种安装包打包发布工具（安装制作工具）评测作为程序员，经常遇到需要打包自己劳动成果的时候，这也算是广大码工辛苦奔波之后的杀青之作，收尾之笔。因此，安装包制作的好坏也直接关系到整个工程项目的质量。
码学弟·2025-03-01 04:31

tofixed和math.round什么区别

2、round则是4舍5入的计算，入的时候是到大于它的整数（当-1.5时可见，四舍五入后得到的结果不是我们期待的，解决办法是先对他取绝对值，然后在用round方法）round方法，它表示“四舍五入”，算法为
hdufu123·2025-03-01 04:00

开源集成开发环境搭建之VSCode安装部署教程

VSCode简介1.1什么是IDE在编程的世界里，IDE（IntegratedDevelopmentEnvironment，集成开发环境）是开发者们的得力助手。它不仅仅是一个简单的文本编辑器，而是一个集成了代码编辑、编译、调试、版本控制等多种功能于一体的强大工具。IDE的存在，让开发者能够在一个统一的界面中完成从代码编写到项目部署的整个流程，极大地提高了开发效率。想象一下，如果没有IDE，开发者可
我就是全世界·2025-03-01 04:28

C# Enumerable类 之 生成序列

总目录前言在C#中，System.Linq.Enumerable类是LINQ（LanguageIntegratedQuery）的核心组成部分，它提供了一系列静态方法，用于操作实现了IEnumerable接口的集合。通过这些方法，我们可以轻松地对集合进行查询、转换、排序和聚合等操作。本文属于C#Enumerable类使用详解中的一个章节，着重介绍C#Enumerable类中生成序列这部分的内容。一、
鲤籽鲲·2025-03-01 04:58

面试之《前端开发者如何优化页面的加载时间？》

前端开发者可以从多个方面入手优化页面的加载时间，以下是一些常见且有效的方法：优化资源加载压缩资源文件：对HTML、CSS、JavaScript文件进行压缩，去除不必要的空格、注释等，减小文件体积，加快下载速度。例如使用uglify-js压缩JavaScript文件，cssnano压缩CSS文件。优化图片：对图片进行压缩处理，降低图片的分辨率、色彩深度或采用更高效的图片格式（如WebP）。同时，根据
只会写Bug的程序员·2025-03-01 04:28

计算机视觉与机器学习之文档解析与向量化技术加速多模态大模型训练与应用——文件向量化大模型！

目录前言1、TextIn文档解析技术1.1、文档解析技术1.2、目前存在的问题1.2.1、不规则的文档信息示例1.3、合合信息的文档解析1.3.1、合合信息的TextIn文档解析技术架构1.3.2、版面分析关键技术Layout-engine1.3.3、文档树提取关键技术Catalog-engine1.3.4、双栏1.3.5、非对称双栏1.3.6、双栏+表格1.3.7、无线表格1.3.8、合并单元格
知世不是芝士·2025-03-01 04:57

《AI大模型开发笔记》——提示词工程

1.什么是提示工程提示工程（PromptEngineering），也被称为上下文学习，是指通过精心设计的提示技术来引导LLM行为，而无需更改模型权重。其目标是使模型输出与给定任务的人类意图一致。
Richard Chijq·2025-03-01 04:27

Android App开发之Jetpack架构，Android大厂高频面试题解析

因此，Jetpack来了！Jetpack是什么？===========Jetpack是Google推出的一套系列组件集。Jetpack的出现以及Google标准化开发模式的确立，代表了Android原生开发的未来方向，意味着Android发展已经逐渐成熟。为什么要学？======在开发世界，永远是技术至上，一门新技术的盛行总是有原因的，要么比老框架性能提升不少，要不更加易用等等。作为开发者，更是要
m0_66144992·2025-03-01 04:26

计算机复试面试题总结

1.c++，408，设计模式，编程技巧，开源框架（适合cpp后端开发）2.数据结构与算法面试题3.c++与STL面试题4.计算机网络面试题面试问题之编程语言1。C++的特点是什么？封装，继承，多态。
m0_67400972·2025-03-01 04:56

⭐算法OJ⭐矩阵的相关操作【深度优先搜索 DFS + 回溯】（C++ 实现）Unique Paths 系列

980.UniquePathsIIIYouaregivenanmxnintegerarraygridwheregrid[i][j]couldbe:1representingthestartingsquare.Thereisexactlyonestartingsquare.2representingtheendingsquare.Thereisexactlyoneendingsquare.0repr
Vitalia·2025-03-01 04:55

[论文笔记] LLM大模型剪枝篇——2、剪枝总体方案

https://github.com/sramshetty/ShortGPT/tree/mainMy剪枝方案（暂定）：剪枝目标：1.5B—>100～600M剪枝方法：层粒度剪枝1、基于BI分数选择P%的冗余层，P=60~802、对前N%冗余层，直接删除fulllayer。N=20（N：剪枝崩溃临界点，LLaMA2在45%，Mistral-7B在35%，Qwen在20%，Phi-2在25%）对后(P
心心喵·2025-03-01 04:25

C#集合类（数据结构）

一、选择数据结构1）线性容器List数组/Stack/Dequeue按需求模型选择即可，LinkedList是双向链表增删修改快.需要有序数组SortList线性排序容器都可以；如果既需要查找快又需要频繁修改那么可以用
FreedomRoad~·2025-03-01 04:55

TCP网络编程库——Muduo库

Muduo库的工作流程6、特点与优势1，Muduo库的说明Muduo库是一个基于非阻塞IO和IO多路复用的C++高并发TCP网络编程库，它基于Reactor模式实现，并支持多线程并发处理的网络库，使用的线程模型是
青春：一叶知秋·2025-03-01 04:24

C++之，我是如何解决字符串处理难题的(二)

C++之，我是如何解决字符串处理难题的在C++编程的道路上，我曾被字符串处理的各种难题所困扰，这些问题严重影响了项目的开发进度和代码质量。
一杯年华@编程空间·2025-03-01 04:53

数据库必知必会系列：数据库分片与分布式事务

文章目录1.背景介绍分库分表分片集群分布式事务数据迁移2.核心概念与联系主从复制活动复制CAP原则BASE理论3.核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解分库分表水平分表垂直分库分片集群垂直拆分水平切分垂直切分水平拆分根据主键范围根据业务字段划分分布式事务两阶段提交协议三阶段提交协议可靠消息最终一致性
AI天才研究院·2025-03-01 03:51

GitHub每日最火火火项目（2.28）

olmocr项目介绍：olmocr是由allenai开发的一款用于将PDF文件线性化，以适配大语言模型（LLM）数据集和训练的工具包。在大语言模型的训练过程中，数据的格式和预处理极为关键。
FutureUniant·2025-03-01 03:50

DP算法问题写这些题就够了 198. 打家劫舍II 【第二题】

213.打家劫舍II题目描述你是一个专业的小偷，计划偷窃沿街的房屋。每间房内都藏有一定的现金。这个地方所有的房屋都围成一圈，这意味着第一个房屋和最后一个房屋是紧挨着的。同时，相邻的房屋装有相互连通的防盗系统，如果两间相邻的房屋在同一晚上被小偷闯入，系统会自动报警。给定一个代表每个房屋存放金额的非负整数数组，计算你在不触动警报装置的情况下，今晚能够偷窃到的最高金额。示例示例1：输入：nums=[2,
迪小莫学AI·2025-03-01 03:50

深入理解PyTorch模型训练所需的数据集

在PyTorch中，模型训练的核心是数据集（Dataset）。数据集是模型训练的基础，它提供了模型训练所需的所有输入数据和对应的标签。理解数据集的结构、加载方式以及如何预处理数据是成功训练模型的关键。
mosquito_lover1·2025-03-01 03:20

Amazon SageMaker 批量转换中的 JSON 处理技巧

在使用AmazonSageMaker进行机器学习模型的批量转换时，我们经常会遇到一些配置和数据格式的问题。
t0_54coder·2025-03-01 03:50

GitHub 星标10W+的大模型书籍：《轻松入门大模型应用开发：GPT-4 和 ChatGPT 实战指南》，25年一书通关LLM大模型

当下大模型这么火，还有人很多人想加入进来，但是不知道怎么去学习，那么今天我就给大家分享一本适合所有人的一本神仙级入门大模型的书籍，小白也能学会。
程序员丸子·2025-03-01 03:19

如何使用Anyscale平台运行、微调和扩展大语言模型(LLMs)

Anyscale是一个功能强大的平台，主要用于运行、微调和扩展大语言模型(LLMs)，并且通过生产就绪的API提供成本效益的调用服务。
eahba·2025-03-01 03:49

自动驾驶---Motion Planning之轨迹Path优化

1背景在之前的几篇文章中，不管是通过构建SL图《自动驾驶---MotionPlanning之PathBoundary》，ST图《自动驾驶---MotionPlanning之SpeedBoundary》，
智能汽车人·2025-03-01 03:48

lower_bound详解

lower_bound是C++标准模板库(STL)中的一个算法，用于在有序区间中查找第一个大于或等于给定值的元素的位置。这个函数非常有用，特别是当我们需要在有序数据集中进行二分查找时。
程序媛9688·2025-03-01 02:16
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