构建模型】第42页

企业文化“三大注意”

现在无论是第三方还是我们自身有意无意间都会注意到这个问题，即便是从别的成功企业的文化中折枝摘叶过来，也必然会注意两点：一是，引过来的文化，确实是我行现在迫切需要的；二是，会用一定逻辑来构建延伸这样一个外来文化

jiangleiqian·2024-08-30 18:17

java+.Net版本旗舰版企业版 JNPF 低代码-敏捷业务低代码开发平台

低代码通常是指APaaS产品，通过为开发者提供可视化的应用开发环境，降低或去除应用开发对原生代码编写的需求量，进而实现便捷构建应用程序的一种解决方案。

m0_73576999·2024-08-30 18:46

JNPF java版本3.4.1旗舰版 /微服务、单体、JAVA 和.net6版本框架

低代码通常是指aPaaS产品，通过为开发者提供可视化的应用开发环境，降低或去除应用开发对原生代码编写的需求量，进而实现便捷构建应用程序的一种解决方案。

「已注销」·2024-08-30 18:45

UE4游戏内容的打包（Pak）与加载

根据http://t.csdnimg.cn/fwch8的介绍，对小Demo进行打包构建，在输出目录中，可以看到UE4工程中的默认的包名是{我的项目}\Saved\Output\WindowsNoEditor

小江村儿的文杰·2024-08-30 17:11

UE4 编译Editor的大坑

2.使用命令行编译出包的时候，需要先构建UEEditor才可以导出移动平台的包。而构建UEEditor时，要先cd到U

justmeifen·2024-08-30 17:09

基于Prometheus和Grafana的现代服务器监控体系构建

基于Prometheus和Grafana的现代服务器监控体系构建在当前的数字时代，实时监控已经成为企业和组织运营中不可或缺的一部分。随着微服务架构和容器技术的普及，传统的监控方法已难以满足业务需求。

hai40587·2024-08-30 17:09

做大模型千万别买苹果笔记本电脑

对于大模型（如大型神经网络模型）的训练和推理，苹果笔记本电脑（尤其是搭载AppleSilicon芯片的MacBook）确实存在一些限制，这些问题可能让开发者在处理大规模AI项目时感到不适合。

路人与大师·2024-08-30 16:06

大模型技术 | 基于 Langchain 和 Streamlit，构建多 PDF RAG 聊天机器人

本文将帮助你构建一个基于MultiRAGStreamlit的Web应用程序，通过对话AI聊天机器人来读取、处理和互动PDF数据。以下是该应用程序的工作步骤，用简单的语言进行说明。

AI大模型_学习君·2024-08-30 16:05

信息安全--网络安全体系与安全模型（一）

网络安全体系概述■网络安全体系是网络安全保证系统的最高层概念抽象，是由各种网络安全单元按照一定的规则组成，共同实现网络安全的目标。网络安全体系包括法律法规政策文件、安全策略、组织管理、技术措施、标准规范、安全建设与运营、人员队伍、教育培训、产业生态、安全投入等多种要素。■网络安全体系特征：整体性、协同性、过程性、全面性、适应性。特征内容整体性网络安全体系从全局、长远的角度实现安全保障，网络安全单元

魔同·2024-08-30 16:35

【赵渝强老师】Redis的管道Pipeline

Redis使用的是客户端-服务器（C-S）模型和请求/响应协议的TCP服务器。

赵渝强老师·2024-08-30 16:02

LangChain 一个面向构建基于大语言模型（LLM）的应用程序的框架

LangChain是一个面向构建基于大语言模型（LLM）的应用程序的框架，它简化了与语言模型的交互，并将其功能扩展至更复杂的任务，如搜索、问答、推理和自动化工作流。

路人与大师·2024-08-30 16:02

Yolov8和杂草检测

环境配置，手把手嘴对嘴保姆教学-CSDN博客【YOLOv8系列】（三）YOLOv8应用实践：从识别到分类再到分割的全方位视觉解决方案-CSDN博客【YOLOv8系列】（四）YOLOv8使用自己的数据集进行模型训练

Diros1g·2024-08-30 15:59

机器学习：svm算法原理的优缺点和适应场景

支持向量机（SVM）是一种在机器学习领域广泛使用的监督学习模型，它通过找到数据点之间的最优超平面来进行分类或回归分析。以下是SVM算法的一些优缺

夜清寒风·2024-08-30 15:29

Qt WebSocket

简介WebSocket是一种网络传输协议，可在单个TCP连接上进行全双工通信，位于OSI模型的应用层。允许服务端主动向客户端推送数据。

小飞侠hello·2024-08-30 15:28

论文阅读瞎记(四) Cascade R-CNN: Delving into High Quality Object Detection 2017

在低IOU阈值比如0.5的状态下训练模型经常产生噪音预测，然而检测效果会随着IOU增加而降低。两个主要因素：1.训练时的过拟合，正样本指数消失2.检测器最优IOU与输入假设的不匹配。

码大哥·2024-08-30 15:58

基于yolov8的脑肿瘤检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面

FL1623863129·2024-08-30 15:57

构建高可用性Nginx：配置策略与最佳实践

Nginx作为流行的Web服务器和反向代理，其高可用性对于确保Web应用的持续运行至关重要。高可用性意味着即使在部分系统发生故障的情况下，Nginx也能继续提供服务。本文将详细介绍如何配置Nginx以实现高可用性，包括负载均衡、故障转移、监控和日志记录等方面的策略与最佳实践。1.高可用性的重要性业务连续性：确保业务服务不中断。用户体验：减少用户访问延迟和系统不可用时间。风险管理：降低系统故障带来的

2401_85743969·2024-08-30 15:27

DataWhale AI夏令营 2024大运河杯-数据开发应用创新赛-task2

DataWhaleAI夏令营2024大运河杯-数据开发应用创新赛YOLO(YouOnlyLookOnce)上分心得分享YOLO(YouOnlyLookOnce)YOLO算的上是近几年最火的目标检测模型了

十分钟ll·2024-08-30 15:57

Ubuntu下修改Ollama的模型存储路径

Linux系统的默认存储路径是/usr/share/ollama/.ollama/models我想在Ubuntu下修改到/mnt/ollama-models做法如下：创建ollama服务的配置的覆盖文件sudomkdir-p/etc/systemd/system/ollama.service.dsudovim/etc/systemd/system/ollama.service.d/override

Jnchin·2024-08-30 15:25

深度学习赋能数据分析，联蔚盘云引领业务革新

我们利用先进的算法和模型，为企业提供精准的市场预测、消费者行为分析、业务优化等解决方案，帮助企业实现决策的科学化和智

联蔚盘云·2024-08-30 14:20

Python编码—掌握Python与Kubernetes：构建高效微服务架构

欢迎来到我的技术小筑，一个专为技术探索者打造的交流空间。在这里，我们不仅分享代码的智慧，还探讨技术的深度与广度。无论您是资深开发者还是技术新手，这里都有一片属于您的天空。让我们在知识的海洋中一起航行，共同成长，探索技术的无限可能。探索专栏：学步_技术的首页——持续学习，不断进步，让学习成为我们共同的习惯，让总结成为我们前进的动力。技术导航：人工智能：深入探讨人工智能领域核心技术。自动驾驶：分享自动

学步_技术·2024-08-30 14:20

xGen-MM (BLIP-3): A Family of Open Large Multimodal Models

xGen-MM（BLIP-3）：一组开放的大型多模态模型摘要1引言2相关工作3模型架构4训练5数据6实验7消融研究8结论摘要本报告介绍了xGen-MM（也称为BLIP-3），这是一个用于开发大型多模态模型

UnknownBody·2024-08-30 13:47

Vue.js项目构建

Vue.js是一个流行的JavaScript框架，用于构建用户界面。下面是使用Vue.js构建项目的详细方法：安装Vue.js：首先，你需要在项目中安装Vue.js。

彭于晏“·2024-08-30 13:46

计算（Computation）即常规化（Normalization）

在《类型（Type）是可构建集合（constructiveset)》一文阐述了，每个类型都定义了其元素是如何构建的，即可以通过该元素的构建过程来定义该元素。

KeithTsui·2024-08-30 13:45

动手学深度学习（pytorch）学习记录20-自定义层[学习记录]

自定义层可以让模型更加灵活，以适应特定的任务或数据集。目录没有参数的自定义层带参数的层没有参数的自定义层下面的CenteredLayer类要从其输入中减去均值。

walfar·2024-08-30 13:13

鸿蒙南向实战：LCD驱动框架开发

基于HDF（HardwareDriverFoundation）驱动框架构建的Display驱动模型作用如下：为LCD器件驱动开发提供了基础驱动框架，提升驱动开发效率。

小小煤球·2024-08-30 12:42

面向未来的前端构建工具 Vite

写在开头前两天在知乎看到过一篇文章，大致意思是讲：字节跳动已经开始“弃用Webpack”，尝试在自研构建工具中使用类似Vite的ESmodule构建方式。

码民的飘柔·2024-08-30 12:42

动手学深度学习（pytorch）学习记录21-读写文件(模型与参数)[学习记录]

目录加载和保存张量加载和保存模型参数保存模型的好处众多，涵盖了从开发到部署的整个机器学习生命周期。节省资源：训练模型可能需要大量的时间和计算资源。保存模型可以避免重复训练，从而节省时间和计算资源。

walfar·2024-08-30 12:42

关于 Vue/React 的 cli 中运用 webpack 打包的原理简单解析

webpack-cli的打包关于webpack对前端工程中进行资源文件进行打包处理的过程中，运用到的核心插件主要是webpack和webpack-cli，在react和vue对于打包各自工程中的cli则是进行了自定义的构建

F-125·2024-08-30 12:41

PyTorch深度学习实战（26）—— PyTorch与Multi-GPU

在工作环境中，使用这两种方式加速模型训练是非常重要的技能。本文将介绍PyTorch中分布式与并行的常见方法，读者需要注意这二者的区别，并关注它们在使用时的注意

shangjg3·2024-08-30 12:10

【前端面试题】前端工程化、Webpack、Vite、Git项目管理相关问题

答案：前端工程化是指在前端开发中应用系统化、自动化和标准化的方法，包括模块化、组件化、自动化构建、测试等，以提高开发效率和代码质量。

快乐点吧·2024-08-30 12:39

PyTorch 基础学习（14）- 归一化

系列文章：《PyTorch基础学习》文章索引概述归一化是数据预处理中的重要步骤之一，它可以将数据调整到特定的范围或分布，有助于加速训练并提高模型的性能。在机器学习中，不同的归一化方法适用于不同的场景。

花千树-010·2024-08-30 12:38

前端面试题-Vite的打包速度为什么比Webpack快?

今天继续为大家分享一道面试题大家都知道,Vite和Webpack是前端开发中用来构建项目的两个框架,Webpack是针对Vue2的,而Vite则是为vue3量身定制的,他们有哪些区别呢?

爱学英语的程序媛·2024-08-30 12:04

浅谈【数据结构】树与二叉树之哈夫曼树

目录1、哈夫曼树1.1哈夫曼编码1.2哈夫曼树1.3构建一棵哈夫曼树谢谢帅气美丽且优秀的你看完我的文章还要点赞、收藏加关注没错，说的就是你，不用再怀疑！！！

超级飞侠12138·2024-08-30 11:03

工地工程车分类检测数据集 6300张带标注 voc yol

格式：VOC和YOLO格式，适用于训练目标检测模型。规模：共包含6300张图像。

计算机视觉从业者·2024-08-30 11:30

深入理解Spring Boot的开箱即用与自动装配特性

SpringBoot通过提供一系列的“Starter”依赖和自动配置功能，能够快速构建应用，而无需手动配置大量

拾柒mm·2024-08-30 11:28

一眼记住什么是MVVM

在Swift中使用MVVM(模型-视图-视图模型)设计模式模型（Model）：这是代表你的数据的类或结构。

文件夹__iOS·2024-08-30 10:27

《世界史：近代史编》读书笔记 | 谈理性认知

陪读爸爸·2024-08-30 10:14

如何有效管理机器学习与人工智能

如何有效管理机器学习与人工智能1.模型开发阶段的风险管理a.数据质量与偏见管理b.模型透明性与可解释性c.偏见与公平性测试2.部署阶段的风险管理a.安全与隐私保护b.实时监控与反馈机制c.模型回滚与更新机制

听忆.·2024-08-30 10:51

AI模型：追求全能还是专精？

从专注于数学问题到处理主观营销策略，"草莓"模型展现出惊人的多样性。而这种全能型AI是否代表了未来趋势？

vvvae1234·2024-08-30 09:20

Spring Boot 和 React 文件上传与下载教程

在本教程中，你将学习如何使用SpringBoot构建文件上传和下载的后端功能，以及使用React实现前端界面。示例中还包括文件预览的功能。

DZSpace·2024-08-30 09:19

Docker网络模型深度解析

Docker网络模型是Docker容器化技术的重要组成部分，它通过不同的网络驱动来实现容器间及容器与外部环境的通信。深入理解Docker网络模型有助于更好地管理和优化容器化应用。

109702008·2024-08-30 09:18

graphrag论文精读

论文精读：FromLocaltoGlobal:AGraphRAGApproachtoQuery-FocusedSummarization1.研究背景与问题在大语言模型（LLMs）的应用中，检索增强生成（

Ramos_zl·2024-08-30 09:48

【深度学习】embedding的简单理解

例如，针对用于说话者识别的语音信号训练的模型可以允许您将语音片段转换为数字向量，使得来自相同说话者的另一片段与原始向量具有小的距离（例如，欧几里德距离）。

旅途中的宽~·2024-08-30 09:47

把在NPU上训练的pt模型保存为CPU

把在NPU上训练的pt模型保存为CPU#Npu模型路径model=torch.load(opt.pth_path,map_location='cpu')#保存模型torch.save(model,opt.output_pth_path

门前大橋下丶·2024-08-30 09:47

Datawhale X 李宏毅苹果书AI夏令营深度学习详解进阶Task02

目录一、自适应学习率二、学习率调度三、优化总结四、分类五、问题与解答本文了解到梯度下降是深度学习中最为基础的优化算法，其核心思想是沿着损失函数的梯度方向更新模型参数，以最小化损失值。

z are·2024-08-30 08:14

使用纯 python 实现 Instruments 协议，跨平台 (win,mac,linux) 获取 iOS 性能数据

前言获取iOS性能数据，一直都是比较麻烦的事情，之前在构建测试框架&平台的时候，获取iOS性能也是没有什么好的办法，也只能使用比较原始的方式，获取非越狱iOS性能数据，例如xcode调试可以获取，Instruments

TesterHome·2024-08-30 08:13

数据库基本概述

DBMS按照一定的数据模型科学地组织和存储数据，能够高效地获取数据，提供安全性和完整性等统一控制机制

Cyzhouke·2024-08-30 08:05

写作班第五课//复盘：如何构建自己的写作框架？

这是一篇6月11日的复盘总结，趁着端午假期补了上来，虽然有些晚，但永远比不做强呀！又是给自己加油打气的一天。一、报刊文1、结构式问题简单来说，就是三步走战略：提出问题，分析问题，总结问题。果果老师以自己的文章《活在当下，感知生命》为例，因家中树木枯死重生提出关于生命的问题，再借以自己生活中的感受作为分析问题的材料，最后以“生命因生而成长，也因活而充满质感”作为结尾的升华。2、总分总结构这是写作的万

七碗米饭·2024-08-30 07:04

【ShuQiHere】《机器学习的进化史『下』：从神经网络到深度学习的飞跃》

【ShuQiHere】引言：神经网络与深度学习的兴起在上篇文章中，我们回顾了机器学习的起源与传统模型的发展历程，如线性回归、逻辑回归和支持向量机（SVM）。

ShuQiHere·2024-08-30 07:07

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