机器视觉Halcon大总结

如何用Function Calling解锁OpenAI的「真实世界」交互能力？（附Node.js 实战）

一、FunctionCalling：大模型的「手脚延伸器」1.1核心定义FunctionCalling是OpenAI在2023年6月13日推出的革命性功能（对应模型版本gpt-3.5-turbo-0613
hongkid·2025-03-23 00:54

给普通人看的深度学习说明书：用快递系统理解AI如何思考

第一章：理解AI的思维方式（快递版）1.1快递分拣站的故事假设你管理一个快递分拣站：传统方法：手动制定规则（比如根据邮编分拣）机器学习：观察老员工的分拣记录，总结规律深度学习：搭建自动分拣流水线，自主发现隐藏规则
嵌入式Jerry·2025-03-23 00:23

复习Linux的常用指令

打包指的是将一大堆文件
一直开心·2025-03-23 00:22

计算机毕业设计指南

毕业设计是计算机专业学生展示综合能力的重要环节，不仅是对所学知识的总结，也是进入职场或深造前的实战演练。
晴天毕设·2025-03-23 00:52

Adb与monkey命令学习总结

主要内容adb构成和工作原理adb常用命令查看当前连接设备安装apk文件卸载APP获取包名和界面名adbshellam/pmadb文件传输其他常用命令monkey常用命令事件数频率–throttle(毫秒)，延时操作指定执行的应用–p日志-v调试选项完整应用monkey命令进行稳定性测试adb构成和工作原理全称：AndroidDebugBridge就是起到调试桥的作用。顾名思义，adb就是一个de
你醉牛啤·2025-03-23 00:22

解析大模型归一化：提升训练稳定性和性能的关键技术

本文将深入探讨大模型归一化的原理、常见方法及其应用场景，并结合实际案例和代码示例进行说明。一、归一化的作用与理论基础归一化的主要目的是为了提高模型的训练稳定性和性能。
秋声studio·2025-03-23 00:19

Java 大视界 -- Java 大数据在智能医疗远程会诊与专家协作中的技术支持（146）

亲爱的朋友们，热烈欢迎来到青云交的博客！能与诸位在此相逢，我倍感荣幸。在这飞速更迭的时代，我们都渴望一方心灵净土，而我的博客正是这样温暖的所在。这里为你呈上趣味与实用兼具的知识，也期待你毫无保留地分享独特见解，愿我们于此携手成长，共赴新程！一、欢迎加入【福利社群】点击快速加入：青云交灵犀技韵交响盛汇福利社群点击快速加入2：2024CSDN博客之星创作交流营（NEW)二、本博客的精华专栏：大数据新视
青云交·2025-03-22 23:14

python中的递归、回调函数以及闭包总结

这里写目录标题一、递归例1：利用递归函数计算1到10的和例2：利用递归函数计算10的阶乘二、回调函数特别注意：在函数中的调用函数分为以下情况：1、同步回调2、异步回调三、闭包一、递归作用：在函数内部调用自己若干次例1：利用递归函数计算1到10的和defsum_num(num):ifnum>=1:sum=num+sum_num(num-1)else:sum=0returnsumprint(sum_n
敲代码敲到头发茂密·2025-03-22 23:14

CBNet--一种新的目标检测的复合骨干网体系结构

尽管最先进的基于深度的大骨干网络的探测器取得了很好的结果，但仍有很大改进空间。此外，通过设计一个新的更强大的主干网络并在ImageNet上预训练来获取好的检测性能是十分昂贵
weixin_45963617·2025-03-22 22:43

深入探讨盘古大模型的高精度多尺度能力

随着人工智能技术的快速发展，大模型的研究逐渐进入新的阶段。其中，盘古大模型以其卓越的高精度和多尺度处理能力成为研究热点。
Hardess-god·2025-03-22 22:40

使用Ollama部署开源大模型

Ollama是一个简明易用的本地大模型运行框架,可以一键启动启动并运行Llama3、Mistral、Gemma和其他大型语言模型。安装MacOS，Windows用户直接在官网下载页下载安装包即可。Linux系统运行如下命令安装curl-fsSLhttps://ollama.com/install.sh|sh使用Usage:ollama[flags]ollama[command]AvailableC
好好学习 666·2025-03-22 22:09

量子位招聘 | DeepSeek帮我们改的招聘启事

如果你与我们志同道合，对AI大模型、具身智能、终端硬件、AI新媒体编辑感兴趣，我们正在招聘这些领域的原创作者。以下岗位均为全职，工作地点：北京中关村。
·2025-03-22 22:54

AI巨浪中的安全之舵：天空卫士助力人工智能落地远航

近期，众多企业纷纷接入DeepSeek大模型，迅速推动了大型模型应用的广泛铺开。
天空卫士·2025-03-22 22:09

机器学习结合伏羲模型高精度多尺度气象分析与降尺度实现

技术路线：伏羲模型提供大尺度气象数据和预报使用机器学习模型（如CNN、LSTM、XGBoost）进行降尺度2.数据准备与处理2.1气象数据获取
Hardess-god·2025-03-22 21:07

渗透测试-越权测试、sql注入

越权访问简介（BrokenAccessControl，简称BAC）：web应用程序中常见漏洞，存在范围广、危害大，被OWASP列为web应用十大安全隐患第二名。
夜晚打字声·2025-03-22 21:36

MSE分类时梯度消失的问题详解和交叉熵损失的梯度推导

前文请移步笔者的另一篇博客：大模型训练为什么选择交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）：均方误差（MSE）和交叉熵损失的深入对比MSE分类时梯度消失的问题详解我们深入探讨MSE（均方误差）的梯度特性
阿正的梦工坊·2025-03-22 21:34

使用Python和LangChain构建检索增强生成（RAG）应用的详细指南

使用Python和LangChain构建检索增强生成（RAG）应用的详细指南引言在人工智能和自然语言处理领域，利用大语言模型（LLM）构建复杂的问答（Q&A）系统是一个重要应用。
m0_57781768·2025-03-22 21:33

国际电商仓发（FBT）业务深度研究报告：以TikTok为例

业务案例分析3.1TikTokFBT业务发展历程3.2TikTokFBT业务服务内容与优势3.3TikTokFBT业务的市场策略与布局四、国际电商仓发（FBT）业务成功案例及经验借鉴4.1成功案例展示4.2经验总结与启
萧十一郎@·2025-03-22 21:31

学习111

GitHub地址browser-use智能浏览器工具，让AI像人类一样操作浏览器，实现网页自动化网页浏览与操作、多标签页管理、视觉识别与内容提取、操作记录与重复执行、自定义动作支持、主流LLM模型支持为大语言模型服务的创新
麋鹿叔叔·2025-03-22 21:31

3.19学习总结

学习了Java中的面向对象的知识点完成一道算法题，找树左下角的值，错误的以为左下角只能是最底层的左节点，但指的是最底层最左边的节点
2402_88131930·2025-03-22 20:31

使用LangChain实现基于LLM和RAG的PDF问答系统

目录前言一.大语言模型(LLM)1.什么是LLM？2.LLM的能力与特点二、增强检索生成(RAG)三.什么是LangChain？
张同学吧·2025-03-22 20:00

基于ChatGPT、GIS与Python机器学习的地质灾害风险评估、易发性分析、信息化建库及灾后重建高级实践

第一章、ChatGPT、DeepSeek大语言模型提示词与地质灾害基础及平台介绍【基础实践篇】1、什么是大模型？
weixin_贾·2025-03-22 20:59

输了，腾讯golang一面凉了

今天分享我的一位大佬朋友CC，勇闯腾讯golang的面试经历。这次面试问题的方向主要集中在计算机基础个网络方面。下面是主要问到的问题。
golang学习记·2025-03-22 20:59

AI 赋能应急管理：ChatGPT、DeepSeek、Grok 的应用探索

个人主页：一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注1.引言随着人工智能（AI）技术的快速发展，大语言模型（LLM）在应急管理领域的应用逐步扩大。
一ge科研小菜菜·2025-03-22 20:58

【元婴境】mysql的MVCC（详解）

目录MVCC介绍隐藏字段undologReadView示例：流程总结MVCC介绍大家好，我是jstart千语。
jstart千语·2025-03-22 20:58

DeepSeek-R1 API评测深度解析：揭秘7大常见误区

摘要随着SiliconCloud等平台推出DeepSeek-R1服务，市场涌现出大量关于API评测的内容。然而，这些评测中存在7个常见误区，如测试方法缺陷和内容质量参差不齐等问题，影响了用户对DeepSeek-R1的准确理解。本文旨在揭示这些问题，帮助用户更全面地了解该服务。关键词DeepSeek-R1,API评测,常见误区,SiliconCloud,内容质量一、一级目录11.1DeepSeek-
耶耶Norsea·2025-03-22 20:57

GitHub项目推荐--基于LLM的开源爬虫项目

以下是一些基于大语言模型（LLM，LargeLanguageModel）的开源爬虫项目，它们结合了自然语言处理（NLP）技术与爬虫的功能，能在一定程度上提升爬取的智能化和精度。
惟贤箬溪·2025-03-22 19:24

深度解析大模型推理框架：原理、应用与实践

在当今数据驱动的时代，大模型推理框架已经成为人工智能领域的重要支柱。
百度_开发者中心·2025-03-22 19:24

大模型推理框架：从理论到实践的全面解析

因此，大模型推理框架应运而生，成为解决这一问题的关键。一、大模型推理框架基本概念大模型推理框架是一种基于深度学习技术的推理框架，它通过对海量数据进行高效的训练和推理，能够快速地对各种复杂场景进行分
百度_开发者中心·2025-03-22 19:23

广州各大IT公司情况调查总结

腾讯微信地址：广东省广州市海珠区新港中路397号TIT创意园B1-B3号使用C语言，C#居多门槛比较高字节跳动广州市天河区珠江东路6号广州周大福金融中心15层01-06室应聘比较注重算法阿里广州市海珠区阅江西路唯品会总部大厦西侧约170米不需要机试，面试难度比较高，注重技术深度，要有一技之长华为广州市黄埔区黄埔东路与红荔西路交叉路口往南约80米需要机试，三道算法题，400分，150分及格，多刷题不
Monika Zhang·2025-03-22 19:52

闭包的概念总结与分析

1定义闭包又称词法闭包闭包最早定义为一种包含和的实体.在计算机科学中，闭包（英语：Closure），又称词法闭包（LexicalClosure）或函数闭包（functionclosures），是引用了自由变量的函数。解释一：闭包是引用了自由变量的函数，这个被引用的变量将和这个函数一同存在。解释二：闭包是函数和相关引用环境组成的实体。注：：除了局部变量的其他变量《Python核心编程》对闭包的解释:
Monika Zhang·2025-03-22 19:52

nvidia系列教程-AGX-Orin系统刷机及备份

目录前言一、准备工作二、AGXOrin系统刷机步骤三、AGXOrin系统备份总结前言NVIDIAAGXOrin是一款高性能的嵌入式计算平台，专为边缘计算和AI应用而设计。
flypig哗啦啦·2025-03-22 19:22

流数据（Streaming Data）处理

在看代码之前，我们应当首先知道流数据与webSocket之间的区别（两者不能同一而论），因为存在区别所以在读取数据时使用相对较大的差距下面我将概述我对两者区别的一个总结（若有不对，请斧正）流数据（StreamingData
人间无人事·2025-03-22 19:47

Python基础知识点总结

1Python简介Python特点：解释型语言：无需编译，逐行执行。动态类型：变量类型在运行时确定。简洁易读：语法接近自然语言，代码简洁。跨平台支持：Windows/Linux/macOS均可运行。应用领域：Web开发、数据分析、人工智能、自动化脚本等。开发环境：推荐使用IDLE、PyCharm、VSCode或JupyterNotebook。2Python数值运算基本运算符：算术：+,-,*,/,
豆芽819·2025-03-22 18:16

Python与区块链隐私保护技术：如何在去中心化世界中保障数据安全

Python与区块链隐私保护技术：如何在去中心化世界中保障数据安全在区块链世界里，透明性和不可篡改性是两大核心优势，但这也带来了一个悖论——如何在公开账本的同时保障用户隐私？
Echo_Wish·2025-03-22 18:46

算法之魂：深入剖析数据结构中的七大排序算法

目录1.冒泡排序（BubbleSort）2.选择排序（SelectionSort）3.插入排序（InsertionSort）4.希尔排序（ShellSort）5.快速排序（QuickSort）6.归并排序（MergeSort）7.堆排序（HeapSort）在计算机科学领域，排序是一项基础但至关重要的操作。无论你是处理数据库查询结果还是优化搜索效率，了解不同的排序算法及其适用场景都至关重要。本文将介
GeminiGlory·2025-03-22 18:13

什么是CDN？一篇让小白也能看懂的科普博客

总结1.什么是CDN？CDN的全称是ContentDeliveryNetwork，中文翻译为内容分发网络。
网络小白不怕黑·2025-03-22 18:41

MQ总结

一.如何实现消息可靠性1.发送到MQ失败，重试策略2.生产者确认机制Confirm机制每个消息都有自己的一个Confirm机制消息正确到达交换机，返回ack。未到达交换机，返回nack。Return机制消息未正确到达队列，此时会通过PublisherConfirm返回ack，会通过PublisherReturn回调方法返回异常信息。全局只有一个失败后把消息写入数据库表，后期通过定时任务扫描，再次发
·2025-03-22 18:20

Geotrust SSL证书和SymantecSSL证书哪个好?

GeoTrust是全球第二大数字证书颁发机构(CA)，也是身份认证和信任认证领域的领导者，GeoTrust始终坚持低成本地部署SSL数字证书和实现各种身份认证。
weixin_34293246·2025-03-22 17:38

大模型学习-让其他电脑可访问本地ollama的模型并进行流式响应

目录让其他电脑可访问本地ollama流式响应让其他电脑可访问本地ollama默认情况下，其他电脑不能直接访问本地Ollama服务。解决方法：让Ollama监听局域网地址，而不是localhost我们可以让Ollama监听局域网IP，在Ollama服务器上运行：setOLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434ollamaserve注意：这种方式只对当前CMD窗口有效，关闭窗口后就会失效。如果
Gratitute_林腾·2025-03-22 17:35

JavaScript 箭头函数使用总结及注意事项（适合新手到进阶）

以下是详细总结：一、箭头函数核心特点简洁语法：//传统函数constadd=function(a,b){returna+b;};//箭头函数constadd=(a,b)=>a+b;//单行省略returnconstadd
我真聪明。·2025-03-22 17:04

计算机集成电板 ppt,史上最全，PCB板和集成电路解析（干货分享）

原标题：史上最全，PCB板和集成电路解析(干货分享)目前的电路板，主要由以下组成：线路与图面(Pattern)：线路是做为原件之间导通的工具，在设计上会另外设计大铜面作为接地及电源层。
姚脑师·2025-03-22 17:32

2017安全之势：云、大数据、IoT、人工智能

2017已经到来，不妨来看看至顶网与业界大咖总
weixin_34392906·2025-03-22 17:02

Stream 流中 flatMap 方法详解

第二步：把多个子流拍平成一个大的扁平流。简单记忆：map()是一对一，flatMap()是一对多。️
遇见伯灵说·2025-03-22 17:01

大规异构集群 混合并行分布式训练系统，解决算力不均衡问题 HETHUB

视频教程在这：3.2大规模异构集群，混合并行分布式系统，解释算力不均衡问题HETHUB_哔哩哔哩_bilibili一、大规模异构集群出现的原因：同一种GPU数量有限难以构建大规模集群：训练大规模模型依赖于大量的计算资源。例如，训练GPT-4模型（1.8万亿个参数）需要25000个A100GPU。用一种GPU加速器构建大规模集群是一个挑战。使用多种类型的GPU加速器构建大规模集群是解决同构GPU加速
爱串门的小马驹·2025-03-22 16:29

Java设计模式——装饰模式

动态添加功能的流组件接口具体组件装饰抽象类具体装饰类客户端模式分析核心思想动态扩展功能组合优于继承优点动态扩展功能组合优于继承代码复用性高符合开闭原则缺点增加系统的复杂性类的膨胀复杂的调试适用环境动态扩展功能避免继承带来的类爆炸性增长高度可定制化的需求模式应用输入输出流GUI组件日志记录模式扩展多层次装饰结合其他设计模式总结模式动机一般有两种方式可以实
爱吃土豆的程序员·2025-03-22 16:56

HarmonyOS Next 安全机制深度剖析

本文旨在深入探讨华为鸿蒙HarmonyOSNext系统（截止目前API12）的安全机制相关技术细节，基于实际开发实践进行总结。
SameX-4869·2025-03-22 16:25

LLM 大模型技术知识最佳学习路径图发布！

近日，经常有小伙伴私信我，大模型知识太多了，有点懵啊，我该如何学习LLM大模型？今天我们就来剖析下LLM大模型技术知识的学习路径。
AGI-杠哥·2025-03-22 15:54

[从零开始学习JAVA] Stream流

前言：本文我们将学习Stream流，他就像流水线一样，可以对我们要处理的对象进行逐步处理，最终达到我们想要的效果，是JAVA中的一大好帮手，值得我们了解和掌握。
Cools0613·2025-03-22 15:22

python实现接口自动化

总结：功能脚本：工具自动化脚本：代码代码接口自动化怎么做的？第一步：python+request+unittest;具体描述？
一只小H呀の·2025-03-22 15:52
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