智能推荐模型第25页

计算机网络（48）P2P应用

前言计算机网络中的P2P（PeertoPeer，点对点）应用是一种去中心化的网络通信模式，它允许设备（或节点）直接连接并共享资源，而无需传统的客户端-服务器模型。

IT 青年·2025-01-19 10:05

DeepSeek V3：新一代开源 AI 模型，多语言编程能力卓越

that's boy·2025-01-19 10:35

Spring AI系列教程：从工业革命到人工智能的全面探索

在这个信息爆炸的时代，人工智能（AI）已经成为我们生活中不可或缺的一部分。从第一次工业革命的蒸汽机到今天的智能时代，技术的飞速发展不断推动着社会的进步。

king-agic·2025-01-19 10:32

Web3.0开发路线

Web3.0开发是一个不断演进的领域，涉及到区块链技术、去中心化应用（DApps）、智能合约等多个方面。阶段一：Web3基础知识与区块链原理目标：理解Web3与区块链的基本概念、发展历程与价值主张。

king-agic·2025-01-19 10:32

【机器学习实战中阶】音乐流派分类-自动化分类不同音乐风格

GTZAN流派分类数据集是音乐流派分类项目中最推荐的数据集，并且它是为了这个任务而收集的。音乐流派分类器模型音乐流派分类关于数据集：GTZAN流派收

精通代码大仙·2025-01-19 10:01

数据分析及应用：经营分析中的综合指标解析与应用

CustomerAcquisitionCost,CAC）3.客户生命周期价值（CustomerLifetimeValue,CLV）4.客户留存率（CustomerRetentionRate,CRR）5.净推荐值

莫叫石榴姐·2025-01-19 10:01

大数据公司 Databricks 详解

Databricks是一家在大数据和人工智能领域具有重要影响力的美国企业软件公司，以下是关于它的详细技术解析：1.起源与背景：Databricks成立于2013年，由来自加州大学伯克利分校AMP实验室的

Bj陈默·2025-01-19 10:00

深度强化学习(DRL)原理与代码实战案例讲解

1.背景介绍1.1人工智能的演进：从符号主义到连接主义人工智能(AI)的发展经历了漫长的历程，从早期的符号主义到如今的连接主义，标志着人工智能从基于规则的推理演变到基于数据的学习。

AI大模型应用之禅·2025-01-19 09:27

深度剖析 DeepSeek V3 技术报告：架构创新与卓越性能表现

随着人工智能（AI）技术的不断发展，各种大规模语言模型（LLM）层出不穷，DeepSeekV3作为其中的一员，凭借其出色的性能表现和创新的架构设计，吸引了广泛关注。

微凉的衣柜·2025-01-19 09:27

7个顶级提示词指令，让你用ChatGPT写出的论文逻辑无懈可击

关于使用ChatGPT等AI学术科研的相关问题可以和作者七哥（yida985）交流，多多交流，相互成就，共同进步，为大家带来最酷最有效的智能AI学术科研写作攻略。

智写AI·2025-01-19 09:56

1024 程序员节：探索计算机科学与技术的魅力与挑战

从智能手机的普及到人工智能的崛起，从电子商务的繁荣到区块链技术的应用，每一次的突破都离不开计算机科学与技术的支撑。它为我们提

WD77·2025-01-19 09:55

立足西安，昇腾AI为开发者留下了脚印一串

“人工智能的时代，我能够成为推动世界发展的一支桨吗？”“我爱西安这座城市，而且在学校学习了那么多与IT开发相关的课程，未来我很希望能留在西安发展。”西安电子科技大学计算机学院的几名学生如是对笔者说。

科技前沿资讯·2025-01-19 09:24

瞄准K12阶段，日本生成式AI会弯道超车吗？

指南全名为《中小学阶段生成式人工智能使用指南》，指南很长，涉及内容大体涵盖了生成式AI的基本理念、学校使用生成式AI的注意事项、教师与学生该如何使用AI等。在当前，人工智能的趋势是不可阻挡的。

科技前沿资讯·2025-01-19 09:24

【机器学习：三十二、强化学习：理论与应用】

1.强化学习概述**强化学习（ReinforcementLearning,RL）**是一种机器学习方法，旨在通过试验与反馈的交互，使智能体（Agent）在动态环境中学习决策策略，以最大化累积奖励（CumulativeReward

KeyPan·2025-01-19 09:19

【机器学习：二十七、决策树集合】

1.决策树集合的概述决策树集合是一种基于多个决策树模型集成的机器学习方法，通过组合多个弱学习器（决策树）形成一个强学习器，显著提升预测性能和泛化能力。

KeyPan·2025-01-19 08:49

学习AI大模型的小白入门建议和具体的学习方法推荐

深度思考我是一名在汽车行业工作的嵌入式系统工程师，现在我想进入人工智能领域，特别是大型语言模型。说到人工智能，我是一个完全的新手，所以我需要弄清楚从哪里开始。让我们把它分解一下。

aFakeProgramer·2025-01-19 08:17

基于微信小程序的设计—美食推荐系统设计（附论文+源码）

picking_bananas·2025-01-19 08:11

AIGC与劳动力市场：技术进步与就业结构的重塑

随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，尤其是生成式AI（AIGC），劳动力市场正经历前所未有的变革。从内容创作到自动化生产线，几乎每个行业都在经历一场技术的洗礼。

蒙娜丽宁·2025-01-19 08:41

数据增强方法及其工具

数据增强（DataAugmentation）是指在训练深度学习模型时，通过对现有数据进行一系列变换，从而生成新的样本。

cxr828·2025-01-19 07:09

大模型训练显卡选择

大模型训练显卡对比大模型训练时A100是首选，A40用于推理，目前还推出了H100为下一代替换A100的产品。大模型的训练用4090可以吗？

kcarly·2025-01-19 07:39

使用Simulink来模拟EPR对的生成、传输、测量以及纠缠态验证过程，并研究其在量子计算中的应用

目录基于Simulink的EPR对纠缠态验证算法实现背景介绍系统架构仿真实现步骤1.创建新的Simulink模型2.添加EPR对生成模块生成纠缠态在Simulink中实现EPR对生成模块3.添加量子信道模块模拟量子信道传输在

小蘑菇二号·2025-01-19 07:08

2024年网络安全最全CTF —— 网络安全大赛_ctf网络安全大赛

前言随着大数据、人工智能的发展，人们步入了新的时代，逐渐走上科技的巅峰。

网安墨雨·2025-01-19 07:35

基于深度学习CNN网络 mini-xception网络实现构建一个完整的人脸表情检测_识别分类系统，包括训练、评估、前端和服务端代码

人脸表情检测该项目已训练好网络模型，配置好环境即可运行使用，效果见图像，实现图像识别、摄像头识别、摄像头识别/识别分类项目-说明文档-UI界面-cnn网络项目基本介绍：【网络】深度学习CNN网络mini-xception

计算机c9硕士算法工程师·2025-01-19 07:35

基于Python大数据的王者荣耀战队数据分析及可视化系统

计算机学姐·2025-01-19 07:03

python 3.12.7 降级到 3.10.0

Python3.12.7降级到3.10.0，然后将3.10.0版本设置为默认版本步骤一：要将Python从3.12.7降级到3.10.0，你可以使用以下方法：方法1：从Python官方网站下载并安装（推荐

做不做代码搬运工·2025-01-19 07:32

AI技术架构：从基础设施到应用

人工智能（AI）的发展，正以前所未有的速度重塑我们的世界。了解AI技术架构，不仅能帮助我们看懂AI的底层逻辑，还能掌握其对各行业变革的潜力与方向。

fuqinyijiu·2025-01-19 06:31

基于微信小程序的健身房预约管理系统

计算机学姐·2025-01-19 06:31

嵌入机械手高分辨率触摸功能可实现自适应类人类抓握

开发适应现实世界动态的机械手仍然是机器人技术和机器智能领域的一项基本挑战。尽管在复制人手运动学和控制算法方面取得了重大进展，但机器人系统仍然难以在动态

硅谷秋水·2025-01-19 06:30

单层感知机----或门实现

文章目录一、前言---感知机二、实现过程1.引入库2.或门真值表-训练集数据3.建立model,初始化定义权重、偏置、学习率4.前向传播定义5.训练过程(更新权重和偏置)6.训练模型一、前言—感知机感知机

翔翔子1号·2025-01-19 06:30

python调用阿里云通义千问（q-wen-max)API-创建智能体Agent

文章目录AssistantAPI简介创建和使用AssistantAPI1、调用AssistantAPI夸克搜索回答问题2、Agent智能体构建AssistantAPI简介百炼AssistantAPI能够让用户定制化构建一个

Cachel wood·2025-01-19 06:29

中国智能车的诺曼底登陆开始了

不久前的理想AITalk上，李想称要“做一家人工智能企业”，当前大规模的技术加码，就是在一步步兑现。

·2025-01-19 06:00

Ansys Fluent流体仿真计算分析、硬件配置分析

它具有丰富的物理模型、先进的数值计算方法和强大的前后处理功能，在航空航天、汽车设计、石油、天然气、涡轮机设计等方面都有着广泛的应用。

深度学习服务器·2025-01-19 06:59

第二课堂笔记——大语言模型

part1——qwen在这一部分中需要完成初步运行通义千问，流式输出与在网页窗口进行对话。1.环境准备首先配置满足需求的环境。配置环境代码中：!pipinstalltransformers==4.37.0-U用于安装或更新Python的transformers库到特定版本4.37.0。‌这里的-U参数表示如果已安装transformers库，‌则将其更新到指定的版本。‌!pipinstallstr

skna_·2025-01-19 06:26

大模型-Qwen2.5 技术报告解读

Abstract主要是在介绍通义千问2.5（Qwen2.5）这一大型语言模型系列，涵盖了它在不同训练阶段的改进、多样化配置、可获取途径以及在各项性能评测中的出色表现等多个方面，旨在展示其先进性与实用性。

数据分析能量站·2025-01-19 06:55

第八讲 SPU密态引擎

模型对用户加密提示词对公司加密同时保护模型和提示词为什么要隐私计算？

huang8666·2025-01-19 06:51

数据入湖的前提条件：数据标准之数据质量评估

1.1确保数据可靠性含义：数据质量直接影响分析结果和业务决策，低质量数据会导致错误的模型输出或策略失败。原因：如果入湖数据质量不佳，后续数据分析、

goTsHgo·2025-01-19 05:20

Java 大视界 -- Java 大数据文本分析与自然语言处理：从文本挖掘到智能对话（十）

亲爱的朋友们，热烈欢迎你们来到青云交的博客！能与你们在此邂逅，我满心欢喜，深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代，我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客，正是这样一个温暖美好的所在。在这里，你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识，还可以毫无拘束地畅所欲言，尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来，愿我们能在这片小小的天地里共同成长，共同进步。一、本博客的精华专栏：

青云交·2025-01-19 05:50

一款能够自动化过滤扫描结果的目录扫描工具，dirsx

下载地址：后台回复20241227获取下载地址往期推荐14w+poc，nuclei全家桶：nuclei模版管理工具+Nuclei红队武器库VulToolsKit全家桶：图形化页面+自己额外添加的一些工具

尘佑不尘·2025-01-19 05:46

Python调用通义千问qwen2.5模型步骤

Qwen2.5模型简介1.1模型概述Qwen2.5是阿里云推出的一款超大规模语言模型，它基于阿里巴巴达摩院在自然语言处理领域的研究和积累。

我就是全世界·2025-01-19 05:15

基于python的时空地理加权回归（GTWR）模型

一、时空地理加权回归（GTWR）模型时空地理加权回归（GTWR）模型是由美国科罗拉多州立大学的AndyLiaw、StanleyA.Fiel和MichaelE.Bock于2008年提出的一种高级空间统计分析方法

有梦想的Frank博士·2025-01-19 05:13

【深度学习】AMP（Automatic Mixed Precision，自动混合精度）

它能够在不显著损失模型精度的情况下，大幅提升训练速度和效率。1.什么是混合精度训练？混合精度训练是指在训练过程中同时使用两种不同的浮点数精度

shanks66·2025-01-19 04:38

离线免费最新超长AI视频模型！一句话即可生成120秒视频，免费开源！只需要一张照片和音频，即可生成会说话唱歌的AI视频！能自行完成整个软件项目的AI工具，以及 Llama 3 在线体验和本地安装部署

代码讲故事·2025-01-19 04:35

工业互联网架构

工业互联网架构详解引言工业互联网（IndustrialInternet）是工业领域与互联网技术深度融合的产物，它推动了智能制造和数字化转型的进程。

st20195114·2025-01-19 04:02

【安利一个超高性价比的GPU租赁平台使用分享】

放飞自我的Coder·2025-01-19 04:30

智能化植物病害检测：使用深度学习与图像识别技术的应用

随着人工智能（AI）技术的快速发展，尤其是深度学习和图像识别技术的应用，智能化植物病害检测已经成为一种趋势，能够大幅提高病害检测的效率与准确性。

机器懒得学习·2025-01-19 04:29

深度学习-45-大型语言模型LLM之本地化部署运行自己的大模型

文章目录1深度学习1.1神经网络和深度学习1.2神经网络的工作原理1.3神经网络的专业术语2LLM概述2.1大模型的"大"是指什么?2.2训练大模型有多烧钱？2.3如何入门大模型？

皮皮冰燃·2025-01-19 04:58

从零开始构建一个大语言模型-第二章第一节

#第二章目录**2.1理解词嵌入**2.2文本分词2.3将词元转换为词元ID2.4添加特殊上下文词元2.5字节对编码2.6使用滑动窗口进行数据采样2.7创建词元嵌入2.8编码词位置#本章涵盖为大型语言模型训练准备文本

释迦呼呼·2025-01-19 03:55

【cs.CV】25.1.14 arxiv更新速递

110篇—第1篇----=====Omni-RGPT:UnifyingImageandVideoRegion-levelUnderstandingviaTokenMarks关键词:计算机视觉,多模态大语言模型

hinmer·2025-01-19 03:25

深度学习笔记——生成对抗网络GAN

本文详细介绍早期生成式AI的代表性模型：生成对抗网络GAN。

好评笔记·2025-01-19 03:25

Knowledge Boundary of Large Language Models: A Survey

大型语言模型的知识边界：综述摘要1引言2知识边界的定义3不良行为4知识边界的识别5缓解6挑战与前景7结论局限性摘要尽管大型语言模型（LLM）在其参数中存储了大量的知识，但它们在记忆和利用某些知识方面仍然存在局限性

UnknownBody·2025-01-19 03:52

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