时间序列算法之ARIMA模型

美国采取行动扩大人工智能出口限制

大幅拓展限制：美国政府（拜登执政末期提出）出台新规，显著扩大人工智能技术出口限制，构建针对先进芯片与模型获取的国际分级体系。出口限制范围：对多数国家限制出口人工智能芯片与模型，仅少数亲密盟友除外。
数据分析能量站·2025-01-22 16:08

飞腾平台Arm ComputeLibrary编译安装指南

该平台覆盖了操作系统、算法、数据库、安全、平台工具、虚拟化、存储、网络、固件等多个前沿技术领域，包含了应用使能套件、软件仓库、软件支持、软件适配认证四大板块，旨在共享尖端技术，为开发者提供一个涵盖多领域的开发平台和工具套件
·2025-01-22 16:26

飞腾X100适配Ubuntu说明

该平台覆盖了操作系统、算法、数据库、安全、平台工具、虚拟化、存储、网络、固件等多个前沿技术领域，包含了应用使能套件、软件仓库、软件支持、软件适配认证四大板块，旨在共享尖端技术，为开发者提供一个涵盖多领域的开发平台和工具套件
·2025-01-22 15:25

飞腾X100适配OpenEuler说明

该平台覆盖了操作系统、算法、数据库、安全、平台工具、虚拟化、存储、网络、固件等多个前沿技术领域，包含了应用使能套件、软件仓库、软件支持、软件适配认证四大板块，旨在共享尖端技术，为开发者提供一个涵盖多领域的开发平台和工具套件
·2025-01-22 15:25

基于飞腾平台的Sqoop的安装配置

该平台覆盖了操作系统、算法、数据库、安全、平台工具、虚拟化、存储、网络、固件等多个前沿技术领域，包含了应用使能套件、软件仓库、软件支持、软件适配认证四大板块，旨在共享尖端技术，为开发者提供一个涵盖多领域的开发平台和工具套件
·2025-01-22 15:25

基于飞腾平台的Hive的安装配置

该平台覆盖了操作系统、算法、数据库、安全、平台工具、虚拟化、存储、网络、固件等多个前沿技术领域，包含了应用使能套件、软件仓库、软件支持、软件适配认证四大板块，旨在共享尖端技术，为开发者提供一个涵盖多领域的开发平台和工具套件
·2025-01-22 15:24

MySQL-事务隔离级别与MVCC

大家好，我是半夏之沫一名金融科技领域的JAVA系统研发我希望将自己工作和学习中的经验以最朴实，最严谨的方式分享给大家，共同进步写作不易，期待大家的关注和点赞关注微信公众号【技术探界】前言本篇文章首先会对数据库事务的几个基础概念进行说明
·2025-01-22 15:24

华为2024嵌入式研发面试题

01你认为最好的排序算法是什么？在实际的编程中，最好的排序算法要根据实际需求和数据规模来选择，因为每种排序算法都有其优势和劣势。
指尖动听知识库·2025-01-22 15:06

Python 调用 Ollama 库：本地大语言模型使用详解

ollama是一个用于调用本地大语言模型（LargeLanguageModels，LLMs）的Python库，旨在提供简单、高效的API接口，以便开发者能够方便地与本地的大语言模型进行交互。
kdayjj966·2025-01-22 15:05

Python算法模糊匹配：FuzzyWuzzy深度剖析，从入门到精通，解决你所有需要匹配的需求

在数据科学和文本处理的世界中，字符串匹配是一个非常普遍的问题。FuzzyWuzzy作为一个强大的Python库，通过模糊匹配技术解决了许多由于拼写错误、格式不一致引起的问题。本文将详细介绍FuzzyWuzzy，从基本概念到高级应用，帮助你掌握这一工具。目录FuzzyWuzzy简介安装与快速开始基础用法3.1简单比例匹配3.2部分匹配3.3比例匹配集高级用法4.1令牌排序匹配4.2令牌集合匹配实际应
kdayjj966·2025-01-22 15:05

AI大模型行业发展五大趋势

趋势一：大收敛与大分流，基础大模型向科技巨头收拢，而专业垂类模型“百花齐放”如果说2023年的大模型行业还主要是初创企业的天下，那么2024年最显著的特征之一即是互联网大厂加速入局，行业的水已被搅浑。
大模型.·2025-01-22 15:30

通用人工智能的多层次提示词架构

通用人工智能的多层次提示词架构关键词通用人工智能（AGI），多层提示词架构，人工智能设计原则，算法原理，系统架构设计，应用案例摘要本文将深入探讨通用人工智能（AGI）的多层次提示词架构，阐述其背景、核心概念
AI天才研究院·2025-01-22 14:29

Multi-Head Latent Attention: Boosting Inference Efficiency

ContentsIntroductionMethodLow-RankKey-ValueJointCompressionDecoupledRotaryPositionEmbeddingReferencesIntroduction作者提出Multi-headLatentAttention(MLA)，通过将KV压缩为CompressedLatentKV，在减小KVcache的同时保持模型精度
连理o·2025-01-22 14:56

Runway 推出全新 AI 图像生成器 Frames

Runway全新图像生成器Frames简介著名的文生视频模型平台Runway发布了全新的AI图像生成器——Frames。这一模型于2024-11-27被发布出来，为图像生成领域带来了新的活力与可能。
百态老人·2025-01-22 14:26

Minimax 开源的 4 百万超长上下文模型

MiniMax开源4百万超长上下文模型MiniMax开源模型概述2025年1月15日，MiniMax发布并开源了MiniMax-01全新系列模型，这一举措在人工智能领域引发了广泛关注。
百态老人·2025-01-22 14:26

多头潜在注意力（MLA）是怎么来的，什么原理，能用简单的示例解释么

多头潜在注意力（Multi-HeadLatentAttention，简称MLA）是一种改进的注意力机制，旨在提高自然语言处理（NLP）模型的推理效率和性能。
百态老人·2025-01-22 14:55

DeepSeek-V2

DeepSeek-V2是由幻方量化旗下的AI公司DeepSeek发布的第二代MoE（Mixture-of-Experts）大模型，具有显著的性能和成本优势。
百态老人·2025-01-22 14:55

AI人工智能深度学习算法：高并发场景下深度学习代理的性能调优

特别是在自然语言处理、图像识别、语音识别等领域，深度学习模型的性能已经超越了传统方法。为了更好地将深度学习技术应用于实际场景，深度学习代理应运而生。
AI天才研究院·2025-01-22 14:54

scrapy学习之爬虫练习平台爬取

本文章首发于个人博客，链接为：https://blog.d77.xyz/archives/35dbd7c9.html前言为了练习Scrapy，找了一个爬虫练习平台，网址为：https://scrape.center/，目前爬取了前十个比较简单的网站，在此感谢平台作者提供的练习平台。环境搭建开始爬取前，首先要先把环境搭建起来，Pycharm新建项目learnscrapy和对应的虚拟环境，安装好Scr
LLLibra146·2025-01-22 14:53

从0到1打造企业AI知识库-课程目录

2.AI在知识库中的作用AI赋能的核心技术：NLP、知识图谱、大模型。AI知识库的未来趋势与行业案例。第二章：搭建企业知识库的整体规划3.从需求分析到方案设计识别业务场
MaxCode-1·2025-01-22 14:53

数据处理 -- CRC（循环冗余校验）技术文档

CRC（循环冗余校验）技术文档整理CRC32（CyclicRedundancyCheck32-bit）是一种常见的校验和算法，广泛应用于网络通信、文件校验等领域。
sz66cm·2025-01-22 14:23

WPF之设置DataContext的三种方式

WPF之设置DataContext的三种方式1.代码设置在Window初始化时设置，如下publicMainWindow(){InitializeComponent();this.DataContext
烟火色极光·2025-01-22 13:50

语义缓存：提升 RAG 性能的关键策略

检索增强生成（Retrieval-AugmentedGeneration，简称RAG）（RAG综述：探索检索增强生成技术的多样性与代码实践）技术已经成为构建高性能AI模型的重要基石。
大模型之路·2025-01-22 13:50

零门槛一键生成PPT，利用人工智能快速提高办公效率（无需第三方插件）

它是基于人工智能技术的语言模型，能够理解和生成自然语言。与传统的PPT制作方式不同，ChatGPT通过与你进行对话，理解你的需求和要点
beautycountry88·2025-01-22 13:49

PID 控制算法（四）：动态调整 PID 参数

在一些复杂的控制系统中，PID控制器可能会因为参数不当，导致震荡（Oscillation）或过冲（Overshoot），这会影响系统的稳定性和响应速度。在这种情况下，动态调整PID参数是一个有效的方案。为什么需要动态调整PID参数？在传统的PID控制器中，比例（Kp）、积分（Ki）和微分（Kd）系数通常是静态设定的。然而，这些系数在某些情况下可能不适应系统的变化，特别是当系统工作在不同的操作点或者
为也科技·2025-01-22 13:18

将机器学习算法移植到低端MCU上的实用指南

将机器学习算法移植到低端MCU上的实用指南在物联网（IoT）和边缘计算迅猛发展的今天，将智能功能嵌入到资源有限的低端单片机（MicrocontrollerUnit,MCU）上，已经成为许多开发者和工程师追求的目标
为也科技·2025-01-22 13:17

53.Model理解

在MVVM架构的Model层中，我们主要定义的是数据模型（或称为实体类），这些类通常与应用程序中的实际业务对象相对应。
军训猫猫头·2025-01-22 13:17

汽车和工业用激光雷达行业分析

激光雷达通过脉冲激光照射目标并用传感器测量反射脉冲返回时间来测量目标距离，能够生成高分辨率的地图和三维模型。
LPiling·2025-01-22 13:16

前端打包工具之npm、yarn、pnpm对比

前端打包工具之npm、yarn、pnpm对比1、npm1.1概述1.2安装1.3常用命令1.4优缺点2、yarn2.1概述2.2安装2.3常用命令2.4优缺点3、pnpm3.1概述3.2安装3.3常用命令
前端~初学者·2025-01-22 13:16

AI Agent调研--7种Agent框架对比！盘点国内一站式Agent搭建平台，一文说清差别，看完这篇就足够了

作为个人或组织之数字化替身，AI代理执行特定任务与交易，其核心价值在于简化工作流程，削减繁复性，并有效降低人力投入与沟通障碍，促进效率与协作的双重提升。
你别管我了·2025-01-22 13:16

GPUStack使用

gpustackOpen-sourceGPUclustermanagerforrunninglargelanguagemodels(LLMs)https://github.com/gpustack/gpustack，ManageGPUclustersforrunningAImodelsGPUStack是一个用于运行AI模型的开源
James506·2025-01-22 12:15

25/1/21 算法笔记＜ROS2＞ 编译ROS2 c++节点文档步骤

在ROS2中，创建节点是指编写一个程序（通常是C++或Python代码），这个程序能够与ROS2系统进行交互，执行特定的任务。节点是ROS2中最基本的执行单元，每个节点通常负责完成一个特定的功能，例如控制机器人、处理传感器数据或执行计算。完整步骤：编译ROS2C++节点1.准备工作有ROS2安装colcon构建工具安装turtlesim包2.创建工作空间创建工作空间：ROS2的工作空间是一个目录结
青椒大仙KI11·2025-01-22 12:44

Python中实现多层感知机（MLP）的深度学习模型

深度学习已经成为机器学习领域的一个热门话题，而多层感知机（MLP）是最基础的深度学习模型之一。在这篇教程中，我将向你展示如何使用Python来实现一个简单的MLP模型。什么是多层感知机（MLP）？
Echo_Wish·2025-01-22 12:43

深度学习-92-大语言模型LLM之基于langchain的模型IO的模型调用

文章目录1Model的输入输出2langchain支持的模型3调用Ollama模型3.1设置环境变量3.2大语言模型LLM(OllamaLLM)3.2.1生成文本补全3.2.2流式生成文本补全3.3聊天模型
皮皮冰燃·2025-01-22 12:10

acwing搜索与图论（二）基础dijkstra算法

#include#include#includeusingnamespacestd;constintN=510;intn,m;intg[N][N];intdist[N];boolst[N];intdijkstra(){memset(dist,0x3f,sizeofdist);dist[1]=0;for(inti=0;idist[j]))t=j;}st[t]=true;for(intj=1;j<=n
一缕叶·2025-01-22 11:07

python之.pyc文件

.pyc是个什么呢？计算机是不能够识别高级语言的，所以当我们运行一个高级语言程序的时候，就需要一个“翻译机”来从事把高级语言转变成计算机能读懂的机器语言的过程。这个过程分成两类，第一种是编译，第二种是解释。编译型语言在程序执行之前，先会通过编译器对程序执行一个编译的过程，把程序转变成机器语言。运行时就不需要翻译，而直接执行就可以了。最典型的例子就是C语言。解释型语言就没有这个编译的过程，而是在程序
diantuge7474·2025-01-22 11:35

增强大型语言模型（LLM）可访问性：深入探究在单块AMD GPU上通过QLoRA微调Llama 2的过程

EnhancingLLMAccessibility:ADeepDiveintoQLoRAThroughFine-tuningLlama2onasingleAMDGPU—ROCmBlogs基于之前的博客《使用LoRA微调Llama2》的内容，我们深入研究了一种称为量化低秩调整（QLoRA）的参数高效微调（PEFT）方法。本次重点是利用QLoRA技术在单块AMDGPU上，使用ROCm微调Llama-2
109702008·2025-01-22 11:35

量子计算：编程世界的未来战场

你是否曾经在编写复杂算法时，遇到需要巨大的计算资源才能完成的任务？传统计算机虽然快速，但有些问题对它们来说依然是巨大的挑战，比如大规模数据处理、密码破解、分子模拟等等。
大梦百万秋·2025-01-22 11:35

node实现文件分片上传之multer篇

node实现文件分片上传前端在做文件上传时，考虑到网速的快慢，如果文件过大的话可能会导致上传时间过长而请求超时，文件上传失败。因此文件过大需要对文件进行分片上传。那文件分片上传的具体过程是怎样的呢？进行了许多搜索查找之后，参照众多资源进行修改，得到了自己的简易实现流程。首先列出来node需要用到的模块：constexpress=require('express');varmulter=requir
brokenmile·2025-01-22 11:35

AI Agent：深度解析与未来展望

（二）技术突破2017年后，大语言模型（LLM）的出现推动了AIAg
码事漫谈·2025-01-22 11:34

跨平台物联网漏洞挖掘算法评估框架设计与实现项目概述与调整

1.1项目研究目的与创新点复述1.1.1.研究目的本研究的研究目的主要有以下两个：1、基于此领域的相关方法，通过实验找出各个架构的最优方法2、通过设计实验，比较跨架构解决方案和各架构最优方法组合解决方案在函数识别、漏洞挖掘上的优劣性1.1.2.创新点1、通过构建数据集和设计实验，本研究汇总性地得到各个架构下物联网漏洞挖掘静态方法的最优方法2、在以往的研究中，只是做了某个架构内或者跨架构方法之间的比
XLYcmy·2025-01-22 11:04

【深度学习基础】线性神经网络 | softmax回归的简洁实现

【作者主页】FrancekChen【专栏介绍】⌈⌈⌈PyTorch深度学习⌋⌋⌋深度学习(DL,DeepLearning)特指基于深层神经网络模型和方法的机器学习。
Francek Chen·2025-01-22 11:34

【人工智能】Python常用库-Keras：高阶深度学习 API

Keras：高阶深度学习APIKeras是一个高效、用户友好的深度学习框架，作为TensorFlow的高级API，支持快速构建和训练深度学习模型。它以模块化、简单和灵活著称，适合研究和生产环境。
IT古董·2025-01-22 11:33

腾讯 Hunyuan3D-2： 高分辨率3D 资产生成

无论是游戏开发、影视制作还是虚拟现实领域，高质量的3D模型和纹理都是创造沉浸式体验的关键。然而，传统的3D资产制作往往需要大量的时间和专业技能。
云樱梦海·2025-01-22 11:33

小土堆学习笔记10（利用GPU训练于模型验证）

训练GPU可优化操作如下操作方法1方法2数据获取判断是否可以使用GPU，如果可以直接model.cuda()先设定device，用的时候直接model.to（“device”）损失函数1.1利用以前实战模型训练
干啥都是小小白·2025-01-22 11:03

【大模型应用开发 动手做AI Agent】AutoGen

【大模型应用开发动手做AIAgent】AutoGen关键词：自动生成(AutoGeneration)AI代理(Agent)大型语言模型AutoGen框架自定义任务生成1.背景介绍1.1问题的由来在当今的
AI大模型应用之禅·2025-01-22 11:02

交友系统app源码优势?支持微信小程序/相亲交友小程序

开发者可以根据实际需求，轻松地扩展和定制新的功能，如漂流瓶、约会推荐算法等，以满足不同用户群体的需求。灵活性：源代码通常遵循模块化设计，使得不同部分可以独立开发和测试。这种设计不
·2025-01-22 11:46

【Node.js]

一、概述Node.js是一个基于ChromeV8引擎的JavaScript运行环境，使用了一个事件驱动、非阻塞式I/O模型，让JavaScript运行在服务端的开发平台，它让JavaScript成为与PHP
ADFVBM·2025-01-22 11:00

25/1/21 算法笔记＜ROS2＞ 话题通信接口

在ROS2中，通信接口是节点之间进行数据交换的核心机制。ROS2提供了多种通信接口，包括话题（Topic）、服务（Service）、动作（Action）和参数（Parameter）。每种接口适用于不同的场景，具体选择取决于你的应用需求。这次我们先讲服务1.话题（Topic）话题是ROS2中最常用的通信机制，用于节点之间的异步数据交换。一个节点可以发布（Publish）消息到话题，另一个节点可以订阅
青椒大仙KI11·2025-01-22 11:30

24/11/4 算法笔记 蛇形卷积

蛇形卷积（SnakeConvolution）是一种新型的卷积操作，它旨在提高对细长和弯曲的管状结构的特征提取能力。这种卷积操作的设计灵感来源于蛇形曲线，能够在不同尺度上捕捉到管状结构的细节信息，从而提高准确性。以下是蛇形卷积的一些核心特点和机制：动态蛇形卷积核：蛇形卷积核的形状不是固定的矩形或方形，而是类似于蛇形路径，这样的设计使得卷积核能够更灵活地捕捉图像中的曲线和非直线结构，更好地适应图像中的
青椒大仙KI11·2025-01-22 11:30
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