本地AI模型

CVPR 2024 无人机/遥感/卫星图像方向总汇（航空图像和交叉视角定位）

卫星图像)UnleashingUnlabeledData:AParadigmforCross-ViewGeo-Localization⭐codeRethinkingTransformersPre-trainingforMulti-SpectralSatelliteImagery
点云SLAM·2025-01-28 06:32

qt 设置鼠标样式的几种方法

Qt::WaitCursor：等待光标。Qt::C
源之缘-OFD解决方案之道·2025-01-28 05:01

基于R-CNN深度学习的无人机目标检测系统：数据集、模型和UI界面的完整实现

摘要随着无人机技术的迅猛发展，无人机在军事、农业、环境监测等多个领域的应用日益广泛。无人机目标检测系统的建设成为提升无人机自主飞行和环境感知能力的重要环节。本文将详细介绍如何构建一个基于深度学习的无人机目标检测系统，采用R-CNN（区域卷积神经网络）算法，通过用户界面设计和数据集处理，实现高效的目标检测功能。通过本项目，旨在为无人机目标检测提供一种可行的解决方案，并提高其在复杂环境下的工作效率。目
2025年数学建模美赛·2025-01-28 05:30

基于Multi-Agent的无人机集群体系自主作战系统设计

建立无人集群各节点的Agent模型及其推演规则;对于仿真系统模块化和通用化的需求,设计系统互操作式接口和无人集群自主作战的交互关系;开展无人集群系统仿真推演验证。
龙腾亚太·2025-01-28 05:30

字节iOS面试经验分享：HTTP与网络编程

字节iOS面试经验分享：HTTP与网络编程嗨，我是LucianaiB！总有人间一两风，填我十万八千梦。路漫漫其修远兮，吾将上下而求索。
LucianaiB·2025-01-28 05:27

Struts2 架构

Struts2是一个MVC拉动的（或MVC2）框架，Struts2的模型-视图-控制器模式是通过以下五个核心部分进行实现的：操作（Actions）拦截器（Interceptors）值栈（ValueStack
段远山·2025-01-28 05:56

用 Neo4j GraphRAG 工具开启你的智能应用之旅

它不仅解决了大型语言模型常
步子哥·2025-01-28 05:55

coxphfit+matlab,计算Cox比例风险模型的coxph和cph函数有什么区别？

RCS=受限立方样条。您可以通过查看help(package="rms")找到函数的帮助文件下面是源代码的摘录，所以你可以看到那里的cph函数调用coxph.fit功能(的coxph在survival包胆量)>cph[...]if(nullmod)f=NULLelse{ytype=attr(Y,"type")fitter=if(method=="breslow"||method=="efron")
Mandy Liu·2025-01-28 05:25

AI编程：记一次小程序开发的踩坑之旅

今天是个有趣的开发日，遇到了几个典型的小程序开发问题，分享给大家，希望能帮助到遇到类似问题的开发者。一、小程序名称备案那些事开发完小程序后，第一个坎就是名称备案。原本取名为"Moodo"，寓意是"Mood"（心情）+“do”（做），想表达记录心情、管理情绪的理念。但遗憾的是没有通过备案。这提醒我们：小程序命名要避免使用纯英文不要使用过于宽泛的词语最好能体现小程序的核心功能避免与知名品牌相近的名称二
京河小蚁·2025-01-28 04:53

数据包的发送流程

但为了简化模型，我们把中间的服务器给省略掉，假设这是个端到端的通信。且为了保证消息的可靠性，我们盲猜它们之间用的是TCP协议进行通信。为了发送数据包，两端首先会通过三次握手，建立TCP连接。
sumatch·2025-01-28 04:22

DeepSeek R1模型基于ollama部署

DeepSeekR1模型基于ollama部署1、安装部署ollama(windows)2、在ollama中使用deepseekr13、问答示例4、python调用接口5、ollama常用命令1、安装部署
&Dirac·2025-01-28 04:22

预训练语言模型

一.预训练模型的基本介绍预训练模型是一种在大规模数据上训练而得的模型，通常通过无监督学习或自监督学习的方式进行。在预训练阶段，模型被训练来学习数据的内在表示，而无需标注数据或任务特定的目标函数。
Algorithm_Engineer_·2025-01-28 04:51

Linux内核漏洞CVE-2024-1086的风险评估与修复方法

具体来说，这个漏洞允许本地攻击者利用特定的操作来触发双重释放，从而将普通用户权限提升至root权限。因此，该漏洞的风险等级被评定为中等，CVSS3.1评分为7.0。
博览文库·2025-01-28 04:21

探索未来对话的边界：Mixture-of-Agents（MoA）——大型语言模型的集体智慧引擎

探索未来对话的边界：Mixture-of-Agents（MoA）——大型语言模型的集体智慧引擎项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/MoA在当前人工智能的浪潮中，
潘俭渝Erik·2025-01-28 04:49

RPC是什么？

在OSI网络七层模型中，RPC跨越了传输层和应用层，RPC使得开发，包括网络分布式多程序在内的应用程序更加容易。过程是什么？过程就是业务处理、计算任务，更直白的说，就
项三城·2025-01-28 04:18

项目测试之Postman

文章目录基础实战进行批量测试并输出报告基础实战进行批量测试并输出报告参考：https://blog.csdn.net/tyh_keephunger/article/details/109205191概述
LXMXHJ·2025-01-28 04:47

Nvidia-container-toolkit 安装

Nvidia-container-toolkit安装在安装了docker后，如果你的容器需要使用GPU运行一些软件，那么就需要安装nvidia的一些支持库。
NathanWu7·2025-01-28 04:17

为AI聊天工具添加一个知识系统 之73 详细设计之14 正则表达式 之1

本文要点要点今天讨论“当代符号学的正则表达式：StringProcessor”。StringProcessor被视为当代符号学的正则表达式，表达的是思维的纯粹形式（逻辑表示无关，语言表达无关，程序实现无关）。StringProcessor自带投影规则-关注空性中心（符号学立场），它内嵌转换规则-隐藏共性内核（建筑术视角）和外挂映射规则-悬置个性外壳（诠释学观点）。正则表达式的三方智能合约：字母转换
一水鉴天·2025-01-28 04:47

为AI聊天工具添加一个知识系统 之72 详细设计之13 图灵机

本文要点要点实际上是要设计一个图灵机，利用λ转换规则和λ演算来定义StringProcessor的发生产规则的转换功能。三种文法型运行图灵机来处理不同的串---符号串，数字串和文字串一个StrIngProcessor，图灵机（利用λ转换规则和λ演算来定义StringProcessor的发生产规则的转换功能），三种串(字符/数字/文字)，三种语法公式（term/atom/formula），三种文法型
一水鉴天·2025-01-28 04:46

智能工厂的设计软件 应用场景的一个例子： 为AI聊天工具添加一个知识系统 之19 再次重建 之4 职业能力程度(成熟度&进化度：集成&演进)评价 CSR 祖传代码：AI操作系统 之2

/目两者并举使能二者并进的偏序序积-斜成线（有秩-纲举目张），左边的行矢--横成行（有序-科目），顶上的列簇--竖成列（有线性-纲领）：语法类型Type（智能化&公理化=自动化，有序&线性=简单链chains
一水鉴天·2025-01-28 04:46

智能工厂的设计软件 应用场景的一个例子：为AI聊天工具添加一个知识系统 之7 附件（项目文档）

为AI聊天工具添加一个知识系统Part1人性化&去中心化前情提要这一次我们暂时抛开前面对“智能工厂的软件设计”的考虑--其软件智能产品就是应用程序。直接将这些思维方式和方法论运用在其具体应用场景中。
一水鉴天·2025-01-28 04:16

智能工厂的设计软件 应用场景的一个例子：为AI聊天工具添加一个知识系统 之8 重新开始 之1 特定于领域的模板--一个三套接的hoc结构

其地位：祖传代码脚本模板中的--一个div标签的内容模型，在三端架构中描述前端执行公式的“体”性。目的是准备完善出该项目。希望的做法是：我将我给出的附件文档中零散的一些考虑组成出完整的描述文字
一水鉴天·2025-01-28 04:16

智能工厂的设计软件 应用场景的一个例子：为AI聊天工具添加一个知识系统 之4 两种描述文件：source的自述文件和resource的描述文件

前面分析了我拿出来做例句的一段话中的三行文字（“自述”）--也基本上是文档“为AI聊天工具添加一个知识系统”的“枢纽”。进一步讨论这样的“枢纽”要怎样才能具备这个资格？
一水鉴天·2025-01-28 04:46

GRAPHARG——学习

20250106项目git地址：https://github.com/microsoft/graphrag.git版本：1.2.0###Thisconfigfilecontainsrequiredcoredefaultsthatmustbeset
大哥喝阔落·2025-01-28 03:15

【Python】已解决：error: subprocess-exited-with-error

不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然
屿小夏·2025-01-28 03:15

智能工厂的设计软件 应用场景的一个例子：为AI聊天工具添加一个知识系统 之6 三端架构的本质/内在/外观：自明性/信念/bank词扇

每种演算都以本地或局部的this此岸为输入（A-box，最初是一个条件分支符--条件表达式），远处或全局的彼岸that（T
一水鉴天·2025-01-28 03:45

Stable Diffusion：Python图像生成实战指南

前言今天要跟大家分享一个特别有趣的话题-如何使用Python和StableDiffusion来生成AI艺术作品。
AI绘画咪酱·2025-01-28 03:44

python删除类方法_026.Python面向对象类的相关操作以及对象和类的删除操作

类的相关操作定义的类访问共有成员的成员和方法定义的类动态添加公有成员的属性和方法定义的类删除公有成员的属性和方法1定义一个基本的类#定义一个类classPlane():#添加一个共有成员属性capitain
weixin_39708502·2025-01-28 03:43

JVM学习总结——十一、JVM的JIT

JIT编译器作用当虚拟机发现某个方法或代码块运行特别频繁时，就会把这些代码认定为HotSpotCode热点代码，为了提高热点代码的执行效率，在运行时，虚拟机将会把这些代码编译成与本地平台相关的机器码，并进行各层次的优化
技术分子·2025-01-28 03:13

探索人工智能在计算机视觉领域的创新应用与挑战

一、引言1.1研究背景与意义在科技飞速发展的当下，人工智能（ArtificialIntelligence,AI）已然成为引领新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力。
戒了9·2025-01-28 03:43

人工智能前沿技术进展与应用前景探究

在初级阶段（1943-1956），沃伦・麦卡洛克和沃尔特・皮茨提出的人工神经网络基本模型，为人工智能的发展奠定了初
戒了9·2025-01-28 03:43

构建大规模分布式服务--高并发、高可用架构系列，高质量原创好文

我从业之初接触到的便是一堆基于Webservice、Hessain等实现的跨语言的分布式系统，那是SOA架构和理念十分盛行的时代，我常常听到前辈们在谈论“SOA治理”等高大上的词，但我当时并没有理解何为
90后小伙追梦之路·2025-01-28 03:10

chatGPT底层原理是什么，为什么chatGPT效果这么好？三万字长文深度剖析-中

三万字长文深度剖析-下神经网络那么我们用于图像识别等任务的模型是如何工作的呢？目前最流行且最成功的方法是使用神经网络。神经网络在20世纪40年代就发明了——其形式与现
会写代码的孙悟空·2025-01-28 03:09

Python面向对象2-类对象增删改查、方法

__dict__)#输出对象Money的所有属性#输出：{'__module__':'__main__','__dict__':,'__weakref__':,'__doc__':
海星？海欣！·2025-01-28 03:38

一文讲解Java中的equals和hashCode方法

hashCode()方法的作用是获取哈希码，它会返回一个int整数，定义在Object类中，是一个本地方法；publicnativeinthashCode();为什么要有hashCode方法呢？
Journey_CR·2025-01-28 03:37

Python：使用PyInstaller打包

项目结构示例D:/└──myproject└──my_project├──main.py├──module1.py└──other_files...项目文件夹：my_project主程序文件：main.py
Faylynn·2025-01-28 02:07

Node.js 技术学习指南：从入门到实战应用

基于GoogleChrome浏览器强大的V8JavaScript引擎构建，Node.js引入了异步I/O模型和事件驱动编程机制，使得JavaScript能够在服务器环境中高效处理高并发网络请求。
小码快撩·2025-01-28 02:06

人工智能前沿技术进展与应用前景探究

在初级阶段（1943-1956），沃伦・麦卡洛克和沃尔特・皮茨提出的人工神经网络基本模型，为人工智能的发展奠定了初
戒了9·2025-01-28 02:36

探索 Meissonic：文本到图像生成的新星

目录前言模型概述主要功能技术架构应用场景在线体验本地部署克隆存储库创建虚拟环境安装扩散器启动GradioWeb用户界面文本到图像生成结语项目地址一、前言在人工智能迅猛发展的今天，文本到图像生成技术已成为科技前沿的热点
zhangjiaofa·2025-01-28 02:34

mongodb explain分析

记录下mongodbexplain信息，使用的mongodb版本为4.0.9项目关联查询了两张表用户表与用户登录日志表，分别为user_info与user_login_info，脚本如下：db.t_user_info.explain
·2025-01-28 02:51

ES6——Set集合和Map集合练习题

根据前一篇文章，让ai给我们出下面的练习题：Set练习题创建一个Set并添加数字1到10，然后将其转换为数组并打印。
阿常11·2025-01-28 02:34

AI在电商平台商品描述生成中的应用

AI在电商平台商品描述生成中的应用关键词：人工智能、电商平台、商品描述、自然语言处理、机器学习、深度学习摘要：本文深入探讨了人工智能在电商平台商品描述生成中的应用。
AI天才研究院·2025-01-28 02:31

利用IDEA反编译jar包

反编译jar包(idea需要安装插件JavaBytecodeDecomplier)2.在需要编译的jar包的目录下，打开命令行界面，输入以下命令：java-cp"D:/ProgramFiles/JetBrains
star9595·2025-01-28 02:31

SpringAI基于API对大语言模型调用

引言随着人工智能技术的迅猛发展，大型语言模型（LLM）在各个领域的应用越来越广泛。SpringAI作为一个旨在简化AI集成的框架，为开发者提供了高效、便捷的工具来连接和调用这些大模型。
_沉浮_·2025-01-28 02:00

前端常见的多种正则验证方法以及js判断语法

1.邮箱exportconstisEmail=(s)=>{return/^([a-zA-Z0-9_-])+@([a-zA-Z0-9_-])+((.
前端-文龙刚·2025-01-28 02:29

使用 PyTorch 实现逻辑回归：从数据到模型保存与加载

本文将通过一个简单的示例，展示如何使用PyTorch框架实现逻辑回归模型，从数据准备到模型训练、保存和加载，最后进行预测。1.数据准备逻辑回归的核心是通过学习数据中的特征与标签之间的关系来进行分类。
弥树子·2025-01-28 02:29

[网络通信原理]——OSI模型与TCP/IP模型

前言在计算机网络领域中，OSI7层模型和TCP/IP模型是两个重要的概念。本文将对这两个模型进行介绍和比较，让大家了解它们的区别和联系。
牛逼的路上跑了一半·2025-01-28 02:29

推荐开源项目：vim-trailing-whitespace - 精准清除 Vim 中的尾部空格

推荐开源项目：vim-trailing-whitespace-精准清除Vim中的尾部空格去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/在编程和文本编辑中，保持代码整洁和一致性至关重要。
卓桢琳Blackbird·2025-01-28 01:28

3.3 Go函数可变参数

packagemainimport"fmt"funct1(ints...int){//可变参数使用方法}/*funct2(ints...int,sstring,iint)int{//错误，
行路见知·2025-01-28 01:58

【Python】已解决：（cmd进入Python环境报错）No Python at ‘C:\Users…\Python\Python39\python.exe’

不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然
屿小夏·2025-01-28 01:57
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