机器学习人工智能编译器

HarmonyNext实战案例：基于ArkTS的高性能分布式机器学习应用开发

HarmonyNext实战案例：基于ArkTS的高性能分布式机器学习应用开发引言在HarmonyNext生态系统中，分布式机器学习是其核心特性之一。

·2025-03-11 11:52

成功案例丨开发时间从1小时缩短到3分钟：如何利用历史数据训练AI模型，预测设计性能？

（以下简称Hero）致力于通过将人工智能（AI）和机器学习技术融入有限元分析（FEA）流程，以加速产品开发周期。

Altair澳汰尔·2025-03-11 11:45

数据分析与AI丨AI Fabric：数据和人工智能架构的未来

在当今商业环境中，数据分析和人工智能领域发展可谓日新月异。几乎每天都有新兴技术诞生，新的应用场景不断涌现，前沿探索持续拓展。可遗憾的是，众多企业在利用数据和人工智能方面，脚步总是滞后。

Altair澳汰尔·2025-03-11 10:42

Manus演示案例：英伟达财务估值建模解锁投资洞察的深度剖析

英伟达（NVIDIA），作为科技行业的耀眼明星，其在人工智能和半导体领域的卓越表现备受瞩目。Manus凭借专业的财务估值建模能力，深入挖掘英伟达的潜在价值，为投资者提供了一份极具价值的分析报告。

ylfhpy·2025-03-11 10:42

Python学习指南：系统化路径 + 避坑建议

数据分析（如Excel自动化、可视化）Web开发（如搭建网站）人工智能（如机器学习）自动化办公（如处理文件、邮件）目标不同，后续学习侧重点不同（但基础通用）。

程之编·2025-03-11 09:39

机器学习之KMeans算法

目录一、KMeans的核心思想二、KMeans算法流程三、KMeans的关键点1.优点：2.缺点：四、如何确定最佳k值1.肘部法则2.轮廓系数五、Kmeans的典型应用场景六、代码示例KMeans是一种广泛使用的无监督学习算法，主要用于聚类分析（Clustering）。它的目标是将数据集划分为K个互不重叠的子集（簇，Cluster），使得同一簇内的数据点尽可能相似，不同簇之间的数据点尽可能差异显著

Mr终游·2025-03-11 09:07

大语言模型原理基础与前沿双层路由多模态融合、多任务学习和模块化架构

双层路由多模态融合、多任务学习和模块化架构关键词：大语言模型、双层路由、多模态融合、多任务学习、模块化架构、神经网络、自然语言处理1.背景介绍大语言模型（LargeLanguageModels，LLMs）已经成为人工智能和自然语言处理领域的重要研究方向

AI智能涌现深度研究·2025-03-11 09:07

新的一年，新的感受和成长

其实我在大学刚开始的时候因为体验过社会的毒打，所以发誓一定要好好学习，而我也的确好好学习了，在学校2年时间里，大部分时间都是在图书馆里面看书，主要为啥天天在图书馆很大原因是本专业的课程自己不是非常喜欢（我是人工智能专业

是小天才哦·2025-03-11 09:36

Python机器学习实战：构建序列到序列(Seq2Seq)模型处理翻译任务

Python机器学习实战：构建序列到序列(Seq2Seq)模型处理翻译任务1.背景介绍1.1问题的由来翻译是跨语言沟通的重要桥梁，随着全球化进程的加速，翻译需求日益增长。

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-11 09:03

【漫话机器学习系列】130.主成分（Principal Components）

主成分（PrincipalComponents）详解1.什么是主成分？主成分（PrincipalComponents，PCs）是数据集中方差最大的线性组合，它是主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）中的核心概念。主成分可以看作是对原始特征的新表述方式，它通过数学变换找到一组新的正交坐标轴，使得数据的主要变化方向与这些轴对齐。简单来说：主成分是数据集中信息量（方差

IT古董·2025-03-11 08:25

Apache Doris中都用了哪些开发语言，编译过程中用到了哪些编译器，以及用到了哪些成熟的技术框架

ApacheDoris作为一款高性能的实时分析型数据库，其技术栈涉及多语言开发、多种编译器支持以及多个成熟技术框架的集成。

fzip·2025-03-11 08:24

通义万相2.1：AI视频生成迎来“质变”，运镜、文字、物理规律全面突破

AI视频生成，从“能看”到“惊艳”的跨越在人工智能的浪潮中，AI视频生成无疑是最受瞩目的领域之一。从最初的简单动画到如今的逼真模拟，AI视频生成技术正在快速发展，不断刷新人们的认知。

that's boy·2025-03-11 07:18

C++开源库大全

程序员要站在巨人的肩膀上，C++拥有丰富的开源库，这里包括：标准库、Web应用框架、人工智能、数据库、图片处理、机器学习、日志、代码分析等。

大王算法·2025-03-11 07:47

基于PyTorch的深度学习——机器学习3

激活函数在神经网络中作用有很多，主要作用是给神经网络提供非线性建模能力。如果没有激活函数，那么再多层的神经网络也只能处理线性可分问题。在搭建神经网络时，如何选择激活函数？如果搭建的神经网络层数不多，选择sigmoid、tanh、relu、softmax都可以；而如果搭建的网络层次较多，那就需要小心，选择不当就可导致梯度消失问题。此时一般不宜选择sigmoid、tanh激活函数，因它们的导数都小于1

Wis4e·2025-03-11 07:47

LangChain大模型应用开发指南-大模型Memory不止于对话

【一一AGI大模型学习所有资源获取处一一】①人工智能/大模型学习路线②AI产品经理资源合集③200本大模型PDF书籍④超详细海量大模型实战项目⑤LLM大模型系统学习

喝不喝奶茶丫·2025-03-11 06:45

QT元对象系统的用法技巧

这个系统是由Qt的元对象编译器(MOC)支持的,MOC是一个预处理器，它在编译之前解析由Q_OBJECT宏标记的类，生成元信息。这里介绍一些QT元对象系统的用法技巧.声明对象属性一个类的属性通

码农飞飞·2025-03-11 06:43

C#使用winform实现简单的梯形图指令编译和执行，带编译器和虚拟机代码

,STORE,TMP1LD,test1OR,LD,TMP1OUT,test2LD,TMP1RST,testLD,TMP1OUT,test22LD,TMP1OUT,test4LD,TMP1CALL,放料编译器代码

isyoungboy·2025-03-11 06:41

llama.cpp框架下GGUF格式及量化参数全解析

前言：在人工智能领域，语言模型的高效部署和推理一直是研究热点。随着模型规模的不断扩大，如何在有限的硬件资源上实现快速、高效的推理，成为了一个关键问题。

Black_Rock_br·2025-03-11 06:40

AI 驱动的软件测试革命：从自动化到智能化的进阶之路

人工智能技术的突破为测试领域注入了新动能，通过机器学习、深度学习、自然语言处理等技术，测试流程正从“被动验证”向“主动预防”演进。

綦枫Maple·2025-03-11 06:08

XGBClassifiler函数介绍

XGBoost是一种高效且灵活的梯度提升决策树（GBDT）实现，它在多种机器学习竞赛中表现出色，尤其擅长处理表格数据。

浊酒南街·2025-03-11 05:32

基于大数据架构的就业岗位推荐系统的设计与实现【java或python】—计算机毕业设计源码+LW文档

该系统通过收集、整合并分析大量求职者简历信息、企业招聘信息以及市场动态数据，运用先进的机器学习算法，为求职者提供个性化的岗位推荐服务，同时帮助企业快速定位到合适的候选人。

qq_375279829·2025-03-11 05:59

向量数据库简介

向量数据库通常使用高效的向量索引技术，支持基于向量相似度的查询和检索，可以应用于图像搜索、自然语言处理、推荐系统、机器学习等领域。

openwin_top·2025-03-11 04:54

Ubuntu22.04安装CP2K最新版2025.1

近年来结合机器学习与lammps，已成为热度逐年增加的软件。但是目前使用它仍存在不少难点。本文讲解在Ubun

jhonwyyc·2025-03-11 04:50

Azure AI Document Intelligence 使用指南

AzureAIDocumentIntelligence使用指南AzureAIDocumentIntelligence（原名AzureFormRecognizer）是一项基于机器学习的服务，可以从数字或扫描

scaFHIO·2025-03-11 03:42

鸢尾花数据集的四个特征具体是什么？

鸢尾花数据集（IrisDataset）是机器学习领域中最经典的数据集之一，它包含150个样本，每个样本有4个特征，分别是：1.花萼长度（SepalLength）描述：花萼（花的外部绿色部分）的长度，单位为厘米

学术乙方·2025-03-11 03:41

大语言模型原理基础与前沿挑战与机遇

大语言模型原理基础与前沿挑战与机遇1.背景介绍大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）是近年来人工智能领域的一个重要突破。

AI大模型应用之禅·2025-03-11 02:07

AI Prompt 提示词工程入门指南：新手小白快速上手

近年来，人工智能（AI）发展迅猛，特别是大语言模型（LLMs）（如ChatGPT、Claude、Gemini、Llama等）的广泛应用，让人们可以用自然语言与AI进行互动。

机器学习司猫白·2025-03-11 02:37

AI提示词（Prompt）的理解和学习指南

AI提示词（Prompt）是用户输入给人工智能模型的指令或问题，用于引导模型生成特定类型的回答或内容。它如同与AI沟通的“钥匙”，设计得当的提示词能显著提升输出质量。

时光不负追梦人·2025-03-11 02:36

AI-NAS：当存储遇上智能，开启数据管理新纪元

AI-NAS应运而生，它将NAS与人工智能（AI）能力深度融合，为数据管理带来革命性的变化。

DeepSeek+NAS·2025-03-11 02:04

快速入门OpenAI聊天模型的实战指南

#快速入门OpenAI聊天模型的实战指南OpenAI的聊天模型在开发人工智能应用时至关重要。本文将详细介绍如何使用OpenAI的聊天模型进行开发，并提供可运行的代码示例。

shuoac·2025-03-11 02:03

智能体技术全解析：从基础到前沿，构建智能自动化系统

智能体技术全解析：从基础到前沿，构建智能自动化系统前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，这里分享一下给大家。点击跳转到网站。

二川bro·2025-03-11 01:02

AI 赋能软件开发：从工具到思维的全面升级

AI赋能软件开发：从工具到思维的全面升级前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，可以分享一下给大家。点击跳转到网站。

二川bro·2025-03-11 01:02

《美图AI：解锁视觉创作新宇宙》

美图AI：开启视觉创作新时代在当今数字化浪潮汹涌澎湃的时代，人工智能（AI）已成为推动各领域变革与创新的核心驱动力。

空云风语·2025-03-11 01:27

DeepSeek源码解析（2）

Tensor（张量）的介绍在计算机科学和机器学习领域，“张量”（Tensor）是一个数学概念，它被用来表示多维数组。

白鹭凡·2025-03-11 01:26

DeepSeek 的桌面版本，DeepSeek 是一款 AI 驱动的应用程序，可提供智能帮助和交互。此应用程序允许用户直接从他们的桌面访问 DeepSeek 的聊天界面，并支持本地存储和 cookie

人工智能有可能彻底改变我们与技术的交互方式。受到其他AI应用程序的启发，我创建了DeepSeekDesktop，使这个强大的工具更易

struggle2025·2025-03-11 00:55

「MySQL 数据库优化」降低存储与查询成本的最佳实践

网罗开发（小红书、快手、视频号同名）大家好，我是展菲，目前在上市企业从事人工智能项目研发管理工作，平时热衷于分享各种编程领域的软硬技能知识以及前沿技术，包括iOS、前端、HarmonyOS、Java

网罗开发·2025-03-11 00:24

【PyCharm】Python和PyCharm的相互关系和使用联动介绍

以下是它们的相互关系和使用联动的介绍：1.Python和PyCharm的关系Python：一种解释型、面向对象的高级编程语言，适用于多种开发任务，如Web开发、数据分析、人工智能等。

lisw05·2025-03-11 00:23

【人工智能】农业工程与信息技术文献推荐

李升伟整理1.农业物联网与智能化管理《农业物联网导论》作者：李道亮内容简介：本书系统介绍了农业物联网的基本概念、技术架构及其在农业生产中的应用，包括传感器网络、远程监控、智能决策支持系统等。《农业信息智能获取技术》作者：岳峻、傅泽田、高文内容简介：重点探讨了如何利用信息技术获取农业数据，包括遥感技术、无人机监测和传感器网络的应用。2.农业大数据与决策支持《农业大数据：理论与实践》作者：梅方权内容简

lisw05·2025-03-11 00:23

机器学习数学基础：29.t检验

一、t检验的定义与核心思想（一）定义t检验（Student’st-test）是一种在统计学领域中广泛应用的基于t分布的统计推断方法。其主要用途在于判断样本均值与总体均值之间，或者两个独立样本的均值之间、配对样本的均值之间是否存在显著差异。例如，在教育研究中，可以通过t检验判断某个班级学生的平均成绩与全校学生的平均成绩是否有显著差异；在医学实验里，可用于比较实验组和对照组的患者某项生理指标的均值是否

@心都·2025-03-11 00:23

DeepSeek的发展背景与前景分析

DeepSeek（深度求索）作为中国人工智能领域的代表性企业，凭借其技术创新与战略布局，在短时间内迅速崛起，并在全球AI领域引发广泛关注。

盐都不盐·2025-03-11 00:50

物联网-电路局“一杆一档”管理

电路局“一杆一档”管理及设备管理维修的技术实现为了实现电路局对电杆及其安装设备的“一杆一档”管理，并结合设备管理、维修等相关工作，可以通过物联网（IoT）、地理信息系统（GIS）、大数据、人工智能（AI

小赖同学啊·2025-03-10 23:45

什么是解释型语言？什么又是编译型语言？

前言一、源代码的执行方式二、编译器三、执行原理二者的区别编译型语言解释型语言前言本文章主要知识来自于Python编程基础的“编译型语言和解释型语言的区别”一节，原文来自C语言中文网网上的相关描述已经够多了

Aress"·2025-03-10 22:11

基于SpringBoot的智能问诊系统设计与隐私保护策略

1.智能问诊系统概述智能问诊系统是基于人工智能、数据分析及信息技术等手段，通过网络平台为用户提供医疗咨询、初步诊断、健康管理等服务的系统

大熊计算机·2025-03-10 22:08

imx6q移植——linux4.1.15.+litmus2016.1

+litmus2016.1编译环境搭建安装设置环境变量检查编译器是否安装成功编译u-boot编译内核linux4.1.15内核litmus补丁配置内核step1.添加可识别版本step2.启用内核抢占step3

qq_38349235·2025-03-10 22:06

机器学习算法（2）—— 线性回归算法

‘’‘构造数据集’‘’x=[[80,86],[82,80],[85,78],[90,90],[86,82],[82,90],[78,80],[92,94]]y=[84.2,80.6,80.1,90,83.2,87.6,79.4,93.4]‘’‘模型训练’‘’实例化一个估计器estimator=LinearRegression()使用fit方法进行训练estimator.fit(x,y)查看回归系数

疯狂的石头。·2025-03-10 21:35

清华 DeepSeek 1-6 册手册雷霆出击：荡尽 AI 多维迷雾，主掌深度进阶的磅礴新征途

清华DeepSeek1-6册手册雷霆出击：荡尽AI多维迷雾，主掌深度进阶的磅礴新征途在人工智能领域风云变幻、技术迭代日新月异的今天，每一次关键知识与技术的革新都可能成为推动行业发展的重要契机。

2501_90771647·2025-03-10 21:02

清华DeepSeek宝典1-6册霸气降临：冲破AI迷雾，决胜深度进阶辉煌之路

清华智慧，铸就AI领域巅峰宝典清华大学，作为国内学术与科研的重镇，始终在人工智能领

2501_91080101·2025-03-10 21:02

putty运行python代码_当我关闭putty时如何保持python脚本运行

我准备在VPS上运行Ubuntu上的python脚本.这是机器学习培训过程,因此需要花费大量时间进行培训.如何在不停止该过程的情况下关闭腻子.解决方法:您有两个主要选择：>使用nohup运行命令.这会将它与您的会话取消关联

weixin_39943000·2025-03-10 19:44

同一个问题看看Grok3怎么回答-什么是智能体？

关键要点研究表明，智能体（可能是“智能代理”的意思）在人工智能中是一个能够感知环境、自主行动以实现目标的系统。

释迦呼呼·2025-03-10 18:40

决策树（Decision Tree）：机器学习中的经典算法

决策树（DecisionTree）是一种基于树形结构的机器学习算法，适用于分类和回归任务。其核心思想是通过一系列的规则判断，将数据集不断划分，最终形成一棵树状结构，从而实现预测目标。

Jason_Orton·2025-03-10 18:39

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