机器型号第8页

精选AI大模型读物：《从ChatGPT到AIGC：智能创作与应用赋能》——探索智能时代的创作力量

自2023年以来，AI聊天机器人ChatGPT火爆互联网，其颠覆性的使用体验重塑了人们对于AI的认知。而ChatGPT背后的技术―AIGC也引起了互联网圈的关注，打开了人们对AI应用的想象空间。

AGI大模型老王·2025-03-17 08:14

深入解析两大AI模型的架构与功能

随着技术的不断进步，我们见证了从简单的聊天机器人到复杂语言模型的演变。其中，Google的Gemini和OpenAI的ChatGPT作为两大代表性模型，各自在技术和应用上展现出了卓越的性能。

草莓屁屁我不吃·2025-03-17 08:12

纳米尺度仿真软件：Quantum Espresso_（20）.机器学习在QuantumEspresso中的应用

机器学习在QuantumEspresso中的应用在现代材料科学和纳米技术的研究中，机器学习（ML）技术已经成为一种强大的工具，用于加速和优化量子力学计算。

kkchenjj·2025-03-17 08:11

Next.js博客项目-快速起步

1.环境配置安装Node.js首先，确保你的机器上已安装Node.js。

Ktovoz·2025-03-17 07:36

从零开始大模型开发与微调：PyCharm的下载与安装

LLMs能够在各种自然语言处理任务上展现出惊人的性能,例如机器翻译、文本生成、问答系统等。PyTorch和TensorFlow等深度学习框架为训练和微调大型语言模型提供了强大的支持。PyCharm

AI天才研究院·2025-03-17 06:55

A survey on instance segmentation: state of the art——论文笔记

实例分割的发展从粗略的对象分类逐步演变为更精细的像素级别推理，广泛应用于自动驾驶、机器人等领域。论文为研究人员提供了对实例分割领域的全面了解和有价值的参考。

栀子清茶·2025-03-17 06:54

数据增强正在杀死你的模型：90%开发者不知道的回译质量陷阱

回译数据增强（Back-translationAugmentation）是基于神经机器翻译的文本再生技术，其核心运作流程包含三个关键阶段：语义编码阶段：源语言文本通过NMT模型编码为中间语义表示跨语言迁移阶段

·2025-03-17 05:50

新手村：数据预处理-异常值检测方法

机器学习中异常值检测方法一、前置条件知识领域要求编程基础Python基础（变量、循环、函数）、JupyterNotebook或PyCharm使用。

嘉羽很烦·2025-03-17 05:20

新手村：数据预处理-特征缩放

新手村：数据预处理-特征缩放特征缩放（FeatureScaling）是数据预处理中的一个重要步骤，特别是在应用某些机器学习算法时。

嘉羽很烦·2025-03-17 05:20

过拟合：机器学习中的“死记硬背”陷阱

在机器学习中，过拟合（Overfitting）是一个几乎每个从业者都会遇到的经典问题。它像一把双刃剑：当模型过于“聪明”时，可能会陷入对训练数据的过度依赖，从而失去处理新问题的能力。

彩旗工作室·2025-03-17 05:44

YZ-9846时间同步装置 “四统一、四规范”，确保各时间同步设备时间高精度统一

时间同步装置又称时钟装置，包括主时钟和从时钟，根据装置外观、接口种类和数量的不同，提供19″1U/2U/4U三种规格，型号有YZ-9810（1U）、YZ-9820（2U）、YZ-9840（4U）、YZ-

Leadus·2025-03-17 04:44

Adaptive AUTOSAR之状态管理模块（STM）

STM与执行管理（EXM）交互，以请求功能组和机器状态，以输入由项目需求确定的特定状态。功能组状态可能还依赖于网络管理（NM）状态。STM通过ara::com服务提供对其内部状态的访问。

weixin_42130902·2025-03-17 04:08

【Python】已解决：pip安装第三方模块（库）与PyCharm中不同步的问题（PyCharm添加本地python解释器）

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·2025-03-17 03:02

如何在github上参与开源项目

2.找到感兴趣的项目GitHub上有成千上万的开源项目，你可以通过以下方式找到感兴趣的项目：搜索项目：在GitHub首页的搜索框中输入关键词，例如“机器学习”、“Web开发”等。

这个懒人·2025-03-17 03:00

【AI大模型智能应用】Deepseek生成测试用例

DeepSeek基于人工智能和机器学习，它能够依据软件的需求和设计文档，自动生成高质量的测试用例，显著减轻人工编写测试用例的负担。

柳柳的博客·2025-03-17 02:51

Python依赖管理工具分析

缺乏从一开始就进行统一规划和设计的意识社区的分散性：Python社区庞大且分散，众多开发者和团队各自为政，根据自己的需求和偏好开发工具，缺乏统一的协调和整合机制多样化的使用场景：Python应用场景广泛，从Web开发到数据科学、机器学习

xdpcxq1029·2025-03-17 01:19

【大模型实战篇】对比包括QwQ-32B在内的不同推理模型的吞吐量表现

实验采用A800机器，测试双卡部署以及四卡部署的模式，推理框架采用vllm，关于部署的细节参考《vllm本地部署阿里最新的QwQ-32B推理模型》。模型参数链接如下：模型名称参

源泉的小广场·2025-03-17 01:49

Python个人学习笔记（2）：编程入门知识与基础语法介绍

一、注释（一）作用1.对代码进行解释和说明避免自己忘了写的代码是做什么的——写给人看的，机器不运行不要去注释你代码做了什么，而要去注释我的代码为什么要这么做。

NEET_LH·2025-03-17 00:11

PyTorch 环境搭建全攻略：CUDA/cuDNN 配置与多版本管理技巧

一、环境搭建前的准备工作1.硬件兼容性检测#检查NVIDIAGPU型号nvidia-smi#验证CUDA支持的ComputeCapabilitylspci|grep-invidia#查看CUDA版本兼容性矩阵

小诸葛IT课堂·2025-03-17 00:38

Python Turtle 海龟画图官方文档

请想象绘图区有一只机器海龟，起始位置在x-y平面的(0,0)点。先执行importturtle，再执行turtle.forward(15)，它将(在屏幕上)朝所面对的x轴

Leleprogrammer·2025-03-16 23:03

【人工智能基础2】机器学习、深度学习总结

文章目录一、人工智能关键技术二、机器学习基础1.监督、无监督、半监督学习2.损失函数：四种损失函数3.泛化与交叉验证4.过拟合与欠拟合5.正则化6.支持向量机三、深度学习基础1、概念与原理2、学习方式3

roman_日积跬步-终至千里·2025-03-16 23:02

AI开拓者指南：GenAI产品应用TIPs——从采购到使用（采购篇）

企业对生成式人工智能产品（以下简称为“GenAI产品”）的应用需求日益增长，其应用场景也愈发多样化：开展营销活动的过程中利用AI生成创意文案和视觉设计素材，极大地缩短了创作周期并降低了成本；使用AI客服机器人处理客户咨询

·2025-03-16 21:38

Python精进系列： K-Means 聚类算法调用库函数和手动实现对比分析

一、引言在机器学习领域，聚类分析是一种重要的无监督学习方法，用于将数据集中的样本划分为不同的组或簇，使得同一簇内的样本具有较高的相似性，而不同簇之间的样本具有较大的差异性。

进一步有进一步的欢喜·2025-03-16 21:15

使用Spring Boot Admin监控和管理微服务

使用SpringBootAdmin监控和管理微服务大家好，我是免费搭建查券返利机器人省钱赚佣金就用微赚淘客系统3.0的小编，也是冬天不穿秋裤，天冷也要风度的程序猿！

微赚淘客系统开发者@聚娃科技·2025-03-16 19:05

【C 语言极简自学笔记】Day1 初识「C语言」

一句话认识C语言「C是唯一能让你同时触摸硬件和软件的语言」C语言是一门通用计算机编程语言，广泛应用于底层开发，主要是提供一种能以简易的方式编译、处理低级存储器、产生少量的机器码以及不需要任何运行环境支持便能运行的编程语言

LQYYDSY·2025-03-16 19:32

新手村：线性回归-实战-波士顿房价预测

新手村：线性回归-实战-波士顿房价预测前置条件阅读：新手村：线性回归了解相关概念实验目的1.熟悉机器学习的一般流程2.掌握基础的数据处理方法3.理解常用的回归算法教学例子：预测房价（以波士顿房价数据集为例

嘉羽很烦·2025-03-16 18:28

计算机视觉入门

计算机视觉（ComputerVision）是一门涉及使机器能够从图像或者多维数据中提取信息，解释、理解并对物体或场景进行处理的学科。

109702008·2025-03-16 18:58

【解锁机器学习：探寻数学基石】

机器学习中的数学基础探秘在当今数字化时代，机器学习无疑是最具影响力和发展潜力的技术领域之一。

游戏乐趣·2025-03-16 17:23

【0189】UNIX域套接字（UNIX Domain Socket）（1）

2.3列出机器本地UNIX套接字1.UNIX域套接字（UNIXDomainSocket）当需要在

内核之道·2025-03-16 17:23

Linux高级进程间通信：UNIX域套接字

UNIX域套接字是一种高级的IPC机制，可以在同一台机器上的进程之间进行通信。本文将详细介绍UNIX域套接字的概念、用法和相应的源代码示例。

TlScratch·2025-03-16 17:23

机器学习——正则化、欠拟合、过拟合、学习曲线

过拟合（overfitting）:模型只能拟合训练数据的状态。即过度训练。避免过拟合的几种方法：①增加全部训练数据的数量（最为有效的方式）②使用简单的模型（简单的模型学不够，复杂的模型学的太多），这里的简单指的是不要过于复杂③正则化（对目标函数后加上正则化项）：使得这个“目标函数+正则化项”的值最小，即为正则化，用防止参数变得过大（参数值变小，意味着对目标函数的影响变小），λ是正则化参数，代表正则

代码的建筑师·2025-03-16 17:51

了解状态机

状态机可以被看作是一个抽象的机器，它可以处于不同的状态，并根据输入条件执行相应的动作来改变状态。

Mcband·2025-03-16 17:18

从过拟合到强化学习：机器学习核心知识全解析

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手

吴师兄大模型·2025-03-16 16:16

利用matlab实现贝叶斯优化算法（BO）优化支持向量机回归(SVR)的超参数

【导读】在机器学习建模中，支持向量机（SVM）回归模型的效果高度依赖超参数选择。但手动调参就像"大海捞针"，而网格搜索又面临"计算爆炸"的难题。今天给大家介绍一个智能调参黑科技——贝叶斯优化算法。

是内啡肽耶·2025-03-16 16:41

PHP编译安装oci8扩展

文档：https://www.php.net/manual/zh/ref.pdo-oci.php如果Oracle数据库与PHP在同一台机器上，则数据库软件已经包含了必要的库。

爬山虎还上班·2025-03-16 15:34

大语言模型微调和大语言模型应用区别

大语言模型微调和大语言模型应用区别微调与应用LLM的区别微调大语言模型（LLM）是指取一个已经预训练好的模型，进一步用特定数据集训练，使其更好地适应某个任务或领域，比如为医疗聊天机器人优化医疗术语理解。

AI Echoes·2025-03-16 15:34

离线安装Docker 镜像

要在没有网络连接的环境中使用Docker安装镜像，你需要提前下载镜像文件，并通过某种方式将其传输到目标机器上。

‍。。。·2025-03-16 15:29

HCIE考试设备型号

X园区：堆叠设备AGG1-2S5735s防火墙USG6510E出口路由AR1220F-SAC控制器AC6805ACC1-4设备S5700-SY园区：出口路由AR6120EACC1-2S5731-S24T4XAGG1-2S5731-H24P4XCNCE20版核心S5731-H24P4XC

项目工程师余工·2025-03-16 14:56

机器学习的下一个前沿是因果推理吗？——探索机器学习的未来方向！

机器学习的进化：从预测到因果推理机器学习凭借强大的预测能力，已经彻底改变了多个行业。然而，要实现真正的突破，机器学习还需要克服实践和计算上的挑战，特别是在因果推理方面的应用。

真智AI·2025-03-16 13:49

基于 Docker 搭建 FRP 内网穿透开源项目

有些配置项不知道该不该用，不知道该在哪用，不知道怎么用，所以我自己写个文章简单记录一下做个笔记本文介绍的是基于Docker运行frps和frpc，并通过TCP协议简单穿透SSH和HTTP，在观看本文之前请确保你的机器已经安装

xdpcxq1029·2025-03-16 13:48

使用Python和LangChain创建可调用工具的智能对话机器人：全面指南

使用Python和LangChain创建可调用工具的智能对话机器人：全面指南在当今技术迅猛发展的时代，人工智能（AI）和自然语言处理（NLP）技术的应用范围越来越广。

m0_57781768·2025-03-16 13:46

机器视觉|手势识别：基于YOLOv5的手部检测与MediaPipe的关键点估计

手势识别：基于YOLOv5的手部检测与MediaPipe的关键点估计在实时计算机视觉应用中，手部检测与关键点估计是实现手势识别的重要基础。本文将介绍一种基于深度学习的手势识别技术方案，通过结合YOLOv5物体检测网络和MediaPipe关键点检测框架，实现实时的手部定位与关键点提取。技术背景gesturerecognition作为计算机视觉领域的重要研究方向，在HCI（人机交互）、遥控行为分析、虚

RockLiu@805·2025-03-16 12:39

RISC-V与ARM

RISC-V与ARMRISC-V架构RISC-V架构特点ARM架构RISC-V与ARM指令集架构(ISA)基本上是汇编级程序员，或编译器编写者可见的机器部分。ISA是软件与硬件相遇的地方。

IT_Beijing_BIT·2025-03-16 11:36

深入解析LTE-A到5G的系统消息架构与功能演进

5G系统消息还通过机器学习和大数据分析实现智能化分发，增强了网络灵活性、智能

罗博深·2025-03-16 11:35

ros如何编译python文件_（二）ROS入门——4.如何编写ROS的第一个程序hello_world

ROS机器人操作系统在机器人应用领域很流行，依托代码开源和模块间协作等特性，给机器人开发者带来了很大的方便。

weixin_39935903·2025-03-16 11:34

解决约束多目标优化问题的新方法：MOEA/D-DAE算法深度解析

解决约束多目标优化问题的新方法：MOEA/D-DAE算法深度解析在工程优化、机器学习等众多领域，约束多目标优化问题（CMOPs）广泛存在。

木子算法·2025-03-16 11:32

python 人工智能实战案例

游戏行业的蓬勃发展促使机器学习的产生，通过计算机能够进行高效率地模拟人类的学习、决策过程，不断升级提升人类的能力。游戏领域中的AI

2401_86114612·2025-03-16 11:31

Python 在人工智能领域的实际6大案例

从机器学习到深度学习，从自然语言处理到计算机视觉，Python提供了丰富的库和框架，使得开发者能够快速实现各种AI应用。本文将通过多个实际案例，展示Python在人工智能领域的强大功能和应用前景。

Solomon_肖哥弹架构·2025-03-16 10:00

基于AI算法实现的情感倾向分析的方法

完整代码：https://download.csdn.net/download/pythonyanyan/87430621背景目前，情感倾向分析的方法主要分为两类：一种是基于情感词典的方法；一种是基于机器学习的方法

程序员奇奇·2025-03-16 10:28

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