机器问答

“大语言模型微调”（Fine-tuning）与“大语言模型应用”（LLM Applications）之间的区别

目标：使模型更好地适应特定任务（如医疗问答、法律咨询、编程辅助等），提高准确性和专业性。
AI Echoes·2025-03-11 09:06

智能语音交互新标杆：WT2003HX语音芯片赋能扫地机器人产品升级

在智能家居快速普及的今天，扫地机器人作为家庭清洁领域的核心设备，已从单一的清洁工具逐步演变为具备高度智能化、交互化特性的家庭助手。
广州唯创电子·2025-03-11 09:04

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

linux 同一机器 mongodb 分片,MongoDB自动分片介绍

MongoDB自动分片介绍高性能、易扩展一直是MongoDB的立足之本，同时规范的文档和接口更让其深受用户喜爱，这一点从分析DB-Engines的得分结果不难看出——仅仅1年时间，MongoDB就完成了第7名到第五名的提升，得分就从124分上升至214分，上升值是第四名PotgreSQL的两倍，同时当下与PostgreSQL的得分也只相差16分不到。1.片键介绍数据划分(partitioning)
吴炳忠·2025-03-11 09:00

【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

Python通过RS485串口控制码垛机器人

先看代码，再看后面的说明importserialimporttimeclassPalletizingRobot:def__init__(self,port,baudrate=9600,timeout=1):self.port=portself.baudrate=baudrateself.timeout=timeoutself.serial_conn=Nonedefconnect(self):"""
mosquito_lover1·2025-03-11 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

从青铜巨人到硅基生命：机器人文明的意识觉醒之路--三千年人类想象与科技突破的双螺旋演进）

一、神话时代的机械启蒙：人类意识的原始投射公元前3世纪的地中海沿岸，克里特岛民仰望青铜巨人塔罗斯巡视海岸的传说，折射出人类最早的机器人想象。
109702008·2025-03-11 07:17

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

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

【DeepSeek问答】Qt布局和控件的关系

在Qt中，布局管理器（Layout）与控件（Widget）的关系是容器与内容的关系。布局负责自动管理控件的排列、尺寸调整和自适应，确保界面在不同窗口尺寸下保持美观和功能。以下是详细说明及用法示例：一、布局与控件的关系容器与内容：布局（如QVBoxLayout、QHBoxLayout）作为容器，管理其内部控件的位置和大小。控件（如QPushButton、QLabel）是布局中的内容，通过addWid
CSUC·2025-03-11 05:37

【DeepSeek问答】QProcess::start是异步的吗?会使UI卡顿吗？

好的，我现在需要回答用户关于QProcess::start是否是异步的，以及它是否会导致UI卡顿的问题。用户之前已经询问过如何开发一个调用7-Zip的Qt应用，并且我给出了示例代码。现在用户可能在使用过程中遇到了问题，或者想更深入了解QProcess的工作机制。首先，我需要确认QProcess::start的异步性。根据Qt文档，QProcess::start确实是异步的。它会立即返回，而不会等待
CSUC·2025-03-11 05:07

【DeepSeek问答】访问QStandardItemModel::index(r,c)获取的空索引导致程序崩溃

好的，我现在来仔细思考一下用户的问题。用户在使用QStandardItemModel的setItem方法时，调用了setItem(4,6,item)，也就是在第4行第6列的位置设置了一个item。然后他们尝试通过index(3,6)来获取这个位置的项目，想知道会有什么后果。首先，我需要回忆一下QStandardItemModel的索引机制。Qt中的模型视图框架里，行和列的索引是从0开始的。所以se
CSUC·2025-03-11 05:32

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

docker和kubectl客户端安装Linux

Docker是一个开源的应用容器引擎，允许开发者打包应用及其依赖包到一个可移植的容器中，然后发布到任何流行的Linux机器或者Windows机器上。
yyytucj·2025-03-11 05:31

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

玩转Mysql系列 - 第26篇：聊聊mysql如何实现分布式锁？

分布式锁的功能分布式锁使用者位于不同的机器中，锁获取成功之后，才可以对共享资源进行操作锁具有重入的功能：即一个使用者可以多次获取某个锁获取锁有超时的功能：即在指定的时间内去尝试获取锁
「已注销」·2025-03-11 04:25

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

供应链工作效率如何提升

流程自动化：使用RPA（机器人流程自动化）减少人为操作，提高效率。2.提高物流效率智能调度：使用AI优化配送路线，减少运输时间和成本。自动化仓储：采用自动分拣、机器人搬运、无人机配送
dev.null·2025-03-11 04:21

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

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

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

计算机二级——Python

计算机程序按照程序设计语言规则组织起来的一组计算机指令程序设计语言发展经历了机器语言、汇编语言、高级语言的3个阶段二、编译和解释高级语言根据计算机执行机制的不同分为两类：静态语言和脚本语言，静态语言采用编译方式执行
辛kai瑞·2025-03-10 23:19

计算机视觉｜3D 点云处理黑科技：PointNet++ 原理剖析与实战指南

特别是在自动驾驶和机器人视觉等领域，这项技术已成为实现智能化的关键支撑。以自动驾驶为例，车辆需要实时感知周围复杂的环境信息，包括行人、车辆、交通标志和路况等。
紫雾凌寒·2025-03-10 23:19

windows11家庭版安装ubuntu子系统训练深度模型

文章目录环境准备前提条件安装环境安装Hyper-V安装Linux分发版升级WSL内核启用虚拟机功能安装ubuntu24.04安装桌面环境安装远程控制软件xrdp从Windows启动桌面版Ubuntu环境准备前提条件windows机器需要支持虚拟化
吃水果不削皮·2025-03-10 23:16

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

机器视觉3D上下料技术上的分析

机器视觉3D上下料是工业自动化领域的重要应用，通过3D视觉技术引导机器人完成物料的精准抓取、定位和放置，尤其适用于复杂、无序或高精度的场景。
视觉人机器视觉·2025-03-10 19:47

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？

证据倾向于认为，智能体可以是简单的（如恒温器），也可以是复杂的（如自动驾驶汽车），并可能通过机器学习改进性能。
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

学习总结项目

近段时间学习了机器学习、线性回归和softmax回归、多层感知机、卷积神经网络、Pytorch神经网络工具箱、Python数据处理工具箱、图像分类等的知识，学习了利用神经网络实现cifar10的操作、手写图像识别项目以及其对应的实验项目报告总结
苏小夕夕·2025-03-10 18:07

JVM常见八股问题

回答：JVM是Java虚拟机，负责将Java字节码转换为机器码并执行。它提供了内存管理、垃圾回收、线程管理等功能，使得Java程序能够在不同操作系统上运行而无需修改。2.JVM的内存结构是什么？
学Java的skyyyyyyyy·2025-03-10 18:05

浙大出DeepSeek手册了

浙江大学这版《DeepSeek行业应用案例集》，153页，干货满满，内容涵盖：农业、机器人、智能驾驶、无人快递等多个方面的实战应用。
·2025-03-10 18:55

π0：一种用于通用机器人控制的视觉-语言-动作流模型

π0：一种用于通用机器人控制的视觉-语言-动作流模型原创木木JS具身知识库2024年12月06日17:30广西
强化学习曾小健·2025-03-10 18:34

深度学习和机器学习的差异

一、技术架构的本质差异传统机器学习（MachineLearning）建立在统计学和数学优化基础之上，其核心技术是通过人工设计的特征工程（FeatureEngineering）构建模型。
The god of big data·2025-03-10 16:28

PyBroker: 使用Python进行机器学习驱动的算法交易指南

PyBroker:使用Python进行机器学习驱动的算法交易指南pybrokerAlgorithmicTradinginPythonwithMachineLearning项目地址:https://gitcode.com
任铃冰Flourishing·2025-03-10 16:22

必看！计算机毕设答辩高分技巧，让你脱颖而出

若涉及机器
源码姑娘·2025-03-10 16:52

Python 流程控制终极指南：if-else 和 for-while深度解析

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
吴师兄大模型·2025-03-10 15:50

从前端程序员到大模型工程师的转型攻略

第一阶段：打牢基础（第1-4周）深入了解AI与机器学习概念理解：阅读相关书籍、在线课程或观
七七Seven～·2025-03-10 15:19

PyBroker：利用 Python 和机器学习助力算法交易

PyBroker：利用Python和机器学习助力算法交易你是否希望借助Python和机器学习的力量来优化你的交易策略？那么你需要了解一下PyBroker！
skywalk8163·2025-03-10 15:48

Java 中操作 R：深度整合与高效应用

Java中操作R：深度整合与高效应用引言随着大数据和机器学习的快速发展，R语言在数据分析和可视化方面扮演着越来越重要的角色。
froginwe11·2025-03-10 15:18

基于讯飞星火的语音问答

作为核心能力并在其中搭载了WebSpeechAPI中的webkitSpeechRecognition对象来实现语音转文字的功能和TTS(Text-to-Speech)：通过调用百度TTSAPI将文本转换成语音，使机器人能够
哎呦☞ᨐ·2025-03-10 15:45

大话机器学习三大门派：监督、无监督与强化学习

以武侠江湖为隐喻，系统阐述了机器学习的三大范式：监督学习（少林派）凭借标注数据精准建模，擅长图像分类等预测任务；无监督学习（逍遥派）通过数据自组织发现隐藏规律，在生成对抗网络（GAN）等场景大放异彩；强化学习
安意诚Matrix·2025-03-10 15:44

从零开始学机器学习——什么是机器学习

这个系列的文章旨在为初学者提供机器学习知识，避免使用专业术语和复杂的概念，以便更好地理解和应用。
努力的小雨·2025-03-10 14:12

《基于机器学习的DDoS攻击检测与防御系统设计与实现》开题报告

目录一、课题的研究目的和意义1.1课题背景1.2课题目的（1）提高DDoS攻击检测的准确性（2）加强DDoS攻击的防御能力（3）提升网络安全防护的技术水平1.3课题意义（1）理论意义（2）实践意义二、国内(外)研究现状及分析2.1国内研究现状2.2国外研究现状2.3总结回顾三、课题主要研究内容及可行性分析3.1课题主要内容3.2可行性分析（1）技术成熟度与应用前景（2）数据处理能力四、研究方案和技
大数据蟒行探索者·2025-03-10 14:41

手机租赁平台开发核心技术解析

内容概要在开发手机租赁平台这件事上，技术团队就像在组装一台精密仪器——每个齿轮的咬合都关乎整台机器的运转效率。
红点聊租赁·2025-03-10 14:09

打造吸引招聘者的机器学习作品集终极指南！

如何创建一个脱颖而出的机器学习作品集在当今竞争激烈的就业市场中，打造一个强大的机器学习作品集比以往任何时候都更重要。这不仅仅是列出你的技能，更是要展示你的实际能力。
真智AI·2025-03-10 14:38

——当机器开始"思考"，人类终于读懂了自己的大脑

第一层突破：AI让我们看见"思维的源代码"想象一下，你正在教ChatGPT写诗——当它从"枯藤老树昏鸦"的堆砌，突然产出"月光在二进制河流里流淌"的句子时，这不仅是算法的胜利，更是一面照向人类思维的魔镜。科学家发现，AI学习语言的方式竟与婴儿惊人相似：✅模式捕捉：像人类从环境声音中提取词汇✅联想迭代：用已知概念嫁接新知识（比如用"电"理解"闪电网络"）✅创造性错误：AI的"幻觉"对应人脑的直觉跳跃
·2025-03-10 13:47
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