期货趋势模型第4页

021：为什么是卷积呢？

在进一步学习之前，先看一看神经网络(或者叫一个AI模型)是如何完成一张图片的推理的。

董董灿是个攻城狮·2025-01-20 22:13

AI Agent的技术选型：从个人项目到企业级应用

那时候，我的技术选型是这样的：模型选择：OpenAIGPT-3.5便宜，

·2025-01-20 22:40

2024年美国App Store下载榜单：AI代码生成器助力Temu蝉联冠军背后的秘密

这份榜单不仅反映了美国用户的应用偏好，更折射出2024年移动应用市场的几大关键趋势。本文将深入分析Temu、Threads、ChatGPT等热门应用的成功秘诀，并探讨未来AppStor

·2025-01-20 22:39

OpenAI进军实体机器人：GPT赋能的智能未来

本文将深入探讨OpenAI的实体机器人战略，分析其背后的深层逻辑，并展望其未来发展趋势与挑战。OpenAI的战略布局：从AI模型到实体机器人OpenAI在人工智能领域已取得了令人瞩

·2025-01-20 22:38

OpenBayes 一周速览｜微软 Phi-4 发布，降低更多成本实现高效推理；Terra 时空数据集上线

公共资源速递5个数据集：Terra多模态时空数据集ChineseCouplets中文对联数据集AqueousSolubility无机化合物数据集HumanLikeDPODataset大模型对话微调数据集

·2025-01-20 22:08

QtDelegate委托的使用

概念：不同于模型-视图-控制器模式，模型/视图设计不包括用于管理与用户交互的一个完全独立的组件。一般情况，视图负责将模型数据呈现给用户以及处理用户输入。为了输入更加具有灵活性，则由委托来执行交互。

Mr.攻城狮·2025-01-20 21:33

Stable Diffusion 3(SD 3)模型分享

整理了StableDiffusion3(SD3)模型，分享如下：sd3_medium.safetensors链接:https://pan.baidu.com/s/1aYq0MTmKj0U9fBNexV-

szboy2003·2025-01-20 21:01

与机器学习的邂逅--自适应神经网络结构的深度解析

本文将详细探讨自适应神经网络的基本概念、工作原理、关键技术、C++实现示例及其应用案例，最后展望未来的发展趋势。自适应神经网络的基本概念什么是自适应神经网络？

想成为高手499·2025-01-20 20:23

MCP（Model Context Protocol）模型上下文协议进阶篇4 - 发展计划

ModelContextProtocol（MCP）正在快速发展。这一章概述了2025年上半年关键优先事项和未来方向的当前思考，尽管这些内容可能会随着项目的进展而发生显著变化。目前MCP的主要内容，除实战篇外（包括理论篇、番外篇和进阶篇）均已进入收尾阶段。在官方未发布重大更新前，预计短期不会新增其他篇章。远程MCP支持（RemoteMCPSupport）我们的首要任务是启用远程MCP连接，允许客户端

AIQL·2025-01-20 19:52

自适应神经网络架构：原理解析与代码示例

个人主页：chian-ocean文章专栏自适应神经网络结构：深入探讨与代码实现1.引言随着深度学习的不断发展，传统神经网络模型在处理复杂任务时的局限性逐渐显现。

chian-ocean·2025-01-20 19:51

深度解析智能问答系统：如何打造精准、高效的AI对话架构？

今天，我们将深入探讨一个基于大模型、自然语言处理、知识检索的智能问答系统的架构，详细介绍其技术原理、流程以及未来应用前景。

和老莫一起学AI·2025-01-20 19:50

SOA 术语概述，第 2 部分: 开发流程、模型和资产

本文是本系列的第2部分，BertrandPortier将在其中定义一些术语（包括开发流程、模型和资产）并说明为

rochening·2025-01-20 19:13

【AI论文】迈向大型推理模型：大型语言模型增强推理综述

大型语言模型（LLM）的突破激发了利用这些模型解决复杂推理任务的浓厚研究兴趣。研究人员已经超越了简单的自回归词元生成，引入了“思维”的概念——即代表推理过程中间步骤的词元序列。

东临碣石82·2025-01-20 19:09

2024年AI浪潮：基础设施重构、模型演进与挑战并存

本文将深入探讨2024年AI发展的三大核心趋势：AI基础设施的重构、模型发展的新趋势以及AI发展带来的挑战，并重点关注企业如何从AI投资中获得回报，以及AI智能体技术的巨大潜力。

·2025-01-20 18:03

DeepSeek新模型霸榜，代码能力与OpenAI o1相当且确认开源，网友：今年编程只剩Tab键

而是摘掉了轻量版的帽子，称为DeepSeek-R1-Preview（预览版），意味着替换了规模更大的基础模型。Live

·2025-01-20 18:32

淘宝商品详情获取api接口秘籍

无论是电商从业者渴望优化店铺运营、精准营销，还是市场分析师致力于洞悉行业趋势、挖掘消费热点，亦或是普通消费者期望在购物时做出明智决策，获取淘宝商品详情都显得尤为关键。

·2025-01-20 18:00

时序数据库TDengine 签约智园数字，助力化工园区智联未来

近年来，随着化工行业对安全、环保、高效运营的要求日益提高，化工园区的数字化转型成为必然趋势。从数据孤岛到全面互联，从基础监控到智能分析，如何高效管理和利用时序数据已成为化工园区智能化升级的关键环节。

·2025-01-20 18:57

Gary Marcus 2025年AI预测：AGI仍在路上，务实发展才是王道

知名人工智能专家GaryMarcus近期发布了对2025年AI发展趋势的25项预测，其中最引人注目的是：AGI（通用人工智能）不会在2025年出现。这与一些过于乐观甚至盲目乐观的预测形成了鲜明对比。

·2025-01-20 18:57

AI代码生成工具的未来：杨立昆的洞见与AI革命

近年来，人工智能（AI）领域取得了令人瞩目的进展，特别是以大型语言模型为代表的AI技术，在自然语言处理、图像生成等领域展现出强大的能力。

·2025-01-20 18:56

告别代码堆砌！AI生成前端页面，让开发效率飞升

本文将深入探讨谷歌Gemini的强大功能，并结合ScriptEcho——一款基于大模型AI技术的前端代码生成工具，展现如何将AI技术应用于前端开发，从而实现效率的显著提升。

·2025-01-20 18:55

为AI聊天工具添加一个知识系统之54 为事务处理设计基于DDD的一个 AI操作系统来处理维度

一个Architecture模型（表面模型接口类）一个Architecture模型采用“本”“迹”二分法，对应一个html模板。该模板中提供三个动态区划>>>代表html占位

一水鉴天·2025-01-20 18:00

AscendC从入门到精通系列（四）使用Pybind调用AscendC算子

1Pybind调用介绍通过PyTorch框架进行模型的训练、推理时，会调用很多算子进行计算，其中的调用方式与kernel编译流程有关。

·2025-01-20 17:21

ATB是什么？

1ATB介绍AscendTransformerBoost加速库（下文简称为ATB加速库）是一款高效、可靠的加速库，基于华为AscendAI处理器，专门为Transformer类模型的训练和推理而设计。

·2025-01-20 17:50

浙江大学团队提出GeoAI新模型，解释青藏高原地表热流分布

在地球科学研究中，地表热流(SurfaceHeatFlow,SHF)作为地球深层热能释放的重要表征，一直备受关注。地表热流不仅是地球内部能量驱动的一面「窗口」，更是揭示地壳热结构、地幔热动力学及地质构造演化的关键参数。通过对地表热流的研究，我们能够深入了解地球内部的热力机制，揭示板块俯冲、地幔上升及裂谷扩张等地质现象背后的动力学过程。尽管地表热流研究在过去几十年中取得了诸多进展，但在全球范围内，某

·2025-01-20 17:50

Web三维CAD绘制一个窗户模型

前言本文使用mxcad3d在网页中创建一个简单的三维窗户模型，mxcad3d提供了丰富的三维建模功能和便捷的API，使得创建各种三维模型变得简单方便，最终效果如下图：环境搭建和入门首先学习mxcad的基本使用方法

·2025-01-20 17:18

[Prometheus最佳实践]指标和标签命名

指标名称指标名称应该符合以下特征：必须符合数据模型中有效字符的要求。应该使用与指标所属领域相关的（单词）应用程序前缀。前缀有时被客户端库称为命名空间。

·2025-01-20 17:16

Go 语言的函数调用

理解Go语言中的函数调用机制不仅有助于编写更高效的代码，也能帮助开发者深入了解Go的并发模型和内存管理。

写代码写到不能自控·2025-01-20 17:26

怎么使用langchain和ollama自己简单开发搭建一个本地有记忆的大模型?

环境：langchainollama问题描述：怎么使用langchain和ollama开发搭建一个本地有记忆的大模型?

玩人工智能的辣条哥·2025-01-20 17:24

2025 年 JeecgBoot AI 低代码平台白皮书

为了顺应技术发展趋势，满足用户需求，JeecgBoot计划向AI低代码平台转型，打造一款集低代码开发和AI能力于一体的新一代

·2025-01-20 17:15

大模型-LangChain4j 学习总结

通过网盘分享的文件：langchain4j-study-test大模型学习后整理.rar链接:https://pan.baidu.com/s/1HpHzVaGotD6cfeaszEwEQg?

小哇666·2025-01-20 17:19

线性回归：从基础到进阶的全面解析

我们将通过丰富的代码示例来展示如何从头开始构建一个简单的线性回归模型，并逐步深入到更复杂的场景。1.线性回归的基本概念1.1什么是线性回归？线性回归是一种用于建模两个或多个变量之间关系的统计方法。

tester Jeffky·2025-01-20 16:18

多模态视觉语言模型

文章目录1.多模态大模型概述1.1模型范式1.2训练范式2.BLIP3.BLIP24.LLaVa&LLaVA1.55.QwenVL5.1模型结构5.2训练过程6.参考1.多模态大模型概述1.1模型范式1

funNLPer·2025-01-20 16:48

AI大模型学习路线

阶段1Python编程基础主要内容掌握的核心能力·Python基础语法·Python数据处理·函数·文件读写·异常处理·模块和包1、掌握Python开发环境基本配置；2、掌握运算符、表达式、流程控制语句、数组等的使用；3、掌握字符串的基本操作；4、初步建立面向对象的编程思维；5、熟悉异常捕获的基本流程及使用方式；6、掌握类和对象的基本使用方式。可解决的现实问题：熟练掌握人工智能Python语言，建

liuhenghui5201·2025-01-20 16:15

Flex.1-Alpha - 可进行适当微调的新修改通量模型。

最初的目标是训练一个可以在训练过程中激活的LoRA，以便对步长压缩模型进行微调。

吴脑的键客·2025-01-20 15:05

yoloV8训练标注数据生成模型

1、标注工具：vott2、yoloV82.1仓库地址https://github.com/ultralytics/ultralytics2.2参考教程文档文档地址：https://github.com/ultralytics/ultralytics/wiki3、数据集|标注数据格式3.1数据集格式【coco128】3.1.1下载地址：https://cocodataset.org/#downloa

安陆米香·2025-01-20 15:05

使用MoA(Mixture of Agents)混合智能体技术,结合多个开源大语言模型如Llama3、phi-3和Mistral,实现一个强大的AI智能体

1.简介论文简介:论文提出了一种称为混合智能体(Mixture-of-Agents,MoA)的方法,利用多个大语言模型(LLM)的集体智慧来提高自然语言理解和生成任务的性能。

fc&&fl·2025-01-20 14:56

【分类】【损失函数】处理类别不平衡：CEFL 和 CEFL2 损失函数的实现与应用

面对这种情况，普通的交叉熵损失函数容易导致模型过拟合到大类样本，忽略少数类样本。

丶2136·2025-01-20 14:54

【论文投稿】探秘计算机视觉算法：开启智能视觉新时代

目录引言一、计算机视觉算法基石：图像基础与预处理二、特征提取：视觉信息的精华萃取三、目标检测：从图像中精准定位目标四、图像分类：识别图像所属类别五、语义分割：理解图像的像素级语义六、计算机视觉算法前沿趋势与挑战引言在当今数字化浪潮中

小周不想卷·2025-01-20 13:11

相约深圳，个推与你共寻AI时代下的数据价值和数智增长机会

同时，在两天的会期中，个推在大会展区也将为现场观众带来数智化运营增长的实战案例与创新产品，助力各位产品官、运营官在AI产品飞速迭代的时代洞察发展趋势，稳抓增长曲线。本次产品经理大会聚焦AI时代的

·2025-01-20 12:59

LLama3.2-Vision + Gradio + 流式输出

这里写自定义目录标题LLama-3.2-11B/90B-Vision-Instruct模型下载环境代码效果LLama-3.2-11B/90B-Vision-Instruct使用Gradio+流式输出+LLama3.2

未来之星扣寄艾斯·2025-01-20 12:34

基于区块链技术的超级账本(Hyperledger) - 从理论到实战

在多模态模型的架构上，ChatGPT的绘图能力主要依赖以下几个核心组件：跨模态编码器（Cross-ModalEncoder）：跨模态编码器的作用是将文本和图像的特征进行对齐。

·2025-01-20 12:25

知识蒸馏和剪枝

知识蒸馏（KnowledgeDistillation）和模型剪枝（ModelPruning）是两种常用的模型压缩和加速技术，它们被广泛用于提高模型的推理效率，尤其是在边缘设备和资源受限的环境中。

我叫罗泽南·2025-01-20 12:02

交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss）

它通过度量预测分布与真实分布之间的差异，来衡量模型输出的准确性。

我叫罗泽南·2025-01-20 12:01

什么是多模态机器学习：跨感知融合的智能前沿

它超越了单一感官输入的限制，通过整合视觉、听觉、文本等多种数据类型，构建了一个更加丰富、立体的认知模型，为机器赋予了接近人类的综合感知与理解能力。

非凡暖阳·2025-01-20 12:01

使用Llama 3.2-Vision多模态LLM与您的图像聊天

介绍将视觉能力与大型语言模型（LLMs）结合的多模态LLM（MLLM）正在通过多模态LLM革命性地改变计算机视觉领域。这些模型结合了文本和视觉输入，展示了在图像理解和推理方面的出色能力。

AI程序猿人·2025-01-20 12:01

AI大模型如何赋能电商行业，引领变革

虞书欣的C·2025-01-20 12:27

AI大模型引领医疗变革：十大创新应用场景塑造智慧医疗新时代

前言在人工智能技术的迅猛发展中，AI大模型以其无与伦比的数据处理能力和深度学习能力，正逐步成为医疗健康领域变革的引领者。

和老莫一起学AI·2025-01-20 11:54

Python 爬虫：商品价格监控与波动分析

通过爬取电商平台的商品价格数据，我们不仅可以分析商品的价格趋势，还可以预测未来的价格波动，并为定价、促销策略提供数据支持。

Python爬虫项目·2025-01-20 11:53

使用amd显卡本地运行ollama模型（RX6700）

查看amd显卡是否支持ROCmAMD支持官网因为RX6700不支持HIPSDK，所以需要根据型号去ROCmLibs查找对应压缩包RX6700对应型号为gfx1031，对应的压缩包为rocm.gfx1031.for.hip.sdk.6.1.2.optimized.with.little.wu.s.logic.7z下载安装包后，继续处理ollama的安装因为官方不支持RX6700显卡加速，所以需要去o

丨丿丶176·2025-01-20 11:46

材料力学仿真软件：MSC Nastran_（15）.案例研究与实践

我们将探讨如何使用Python脚本与MSCNastran进行交互，如何优化仿真模型，以及如何处理仿真结果。每个案例都将提供详细的操作步骤和代码示例，以帮助读者更好地掌握这些技术。

kkchenjj·2025-01-20 11:14

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