构建模型

前端技术学习记录：react+dvajs+ant design实现暴走计算器的页面重构（二）

dva通过model的概念把一个领域的模型管理起来，包含同步更新state的reducers，处理异步逻辑的effects，订阅数据源的subscr
大泡泡糖·2025-03-24 08:02

Cursor44.11 无限续杯攻略：持续畅享 AI 编程利器

Cursor作为一款基于VSCode二次开发的强大AI编程编辑器，凭借其内置的多种AI大模型，如GPT-4、GPT-4o、Claude-3.5以及近期热门的DeepSeek满血版R1，为开发者提供了前所未有的编程体验
不会算法的小灰·2025-03-24 08:31

使用vite+react+ts+Ant Design开发后台管理项目（五）

前言本文将引导开发者从零基础开始，运用vite、react、react-router、react-redux、AntDesign、less、tailwindcss、axios等前沿技术栈，构建一个高效、
吕彬-前端·2025-03-24 08:00

Tiny RDM：为什么说程序员都需要他，这款开源项目，太好用，轻量化的跨平台Redis桌面客户端，谁用谁知道！！

功能特性极度轻量TinyRDM基于Webview2构建，不内嵌浏览器，这使得它在保持轻量级的同时，也拥有出色的性能。感谢Wails框架
小华同学ai·2025-03-24 08:00

C# 技术使用笔记：Asp.Net Core MVC 中控制器 Controllers 中返回数据使用详解

通过丰富的代码示例和详细的解释，帮助读者全面掌握控制器返回数据的技巧，从而提升开发效率，构建更加健壮和高效的Web应用程序。无论你是初学者还是有一定经验的开发者，本文都将为你提供有
caifox菜狐狸·2025-03-24 08:59

2024MathorCup数学建模之——MathorCup奖杯”获得者经验思路分享

2.模型算法：多多益善。不一定要精通所有的算法，但是手上至少要准备一些常用的算法（
美赛数学建模·2025-03-24 08:27

RabbitMQ基本原理

一、基本结构所有中间件技术都是基于TCP/IP协议基础之上进行构建新的协议规范，RabbitMQ遵循的是AMQP协议（AdvancedMessageQueuingProtocol-高级消息队列协议）。
码农小伙·2025-03-24 07:25

万字深度解析：DeepSeek-V3为何成为大模型时代的“速度之王“？

引言在AI军备竞赛白热化的2024年，DeepSeek-V3以惊人的推理速度震撼业界：相比前代模型推理速度提升3倍，训练成本降低70%。
羊不白丶·2025-03-24 07:55

1.✨学习系统浅探

一、系统构建一Deepseek指令我的大一下学期已经开始了，这一学期我又有新的计算机课程。上一学期我学了C语言，基础知识掌握的还可
*TQK*·2025-03-24 07:54

OpenStack 云平台的深度定制与性能优化

引言OpenStack作为一款领先的开源云平台，以其高度的灵活性和可扩展性，为企业构建云计算基础设施提供了强大的支持。
算法探索者·2025-03-24 07:24

YOLOV8多模态(可见光+红外光，基于Ultralytics官方代码实现）

YOLOV8双分支模型架构图YOLOV8多模态目标检测前言：环境配置要求1.数据集DroneVehicle数据集(可见光+热红外)2.数据集文件格式(labeles:YOLO格式)3.权重文件下载4.配置模型
@M_J_Y@·2025-03-24 07:20

Orange 开源项目 - 集成DeepSeek大模型

1DeepSeek大模型DeepSeek是一家专注实现AGI的中国公司，如果你还想了解更多关于DeepSeek的信息，可以前往【官方网站】查询2集成DeepSeek大模型2.1获取API-KEY获取DeepSeekAPI-KEY
mmd0308·2025-03-24 07:49

Deepseek和豆包在技术创新方面有哪些相同点与不同点？

Transformer架构能有效处理长序列数据，捕捉文本语义信息，为模型性能提供基础。混合专家模型（MoE）应用：都采用了MoE架构。
alankuo·2025-03-24 06:16

程序员如何借助 AI 大模型冲破编程效率枷锁？（以DeepSeek，ChatGPT为例）

AI大模型已成为程序员提升效率的有力助手。本文聚焦DeepSeek和ChatGPT，探讨程序员如何借其冲破编程效率枷锁。
羑悻的小杀马特.·2025-03-24 06:45

使用Yeager.ai轻松构建LangChain工具和代理

技术背景介绍在现代AI开发框架中，如何快速构建、测试和部署AI解决方案是一个重要的课题。Yeager.ai为此提供了一个完整的生态系统，旨在简化AI智能体和工具的创建过程。
qahaj·2025-03-24 06:11

Pytorch深度学习教程_9_nn模块构建神经网络

今天，我们将开始使用pytorch构建我们自己的神经网络。欢迎订阅专栏进行系统学习：深度学习保姆教程_tRNA做科研的博客-CSDN博客目录1.理解nn模块：(1)使用nn.Sequent
tRNA做科研·2025-03-24 06:08

【机器学习】算法分类

1、有监督学习1.1定义使用带标签的数据训练模型。有监督学习是机器学习中最常见的一种类型，它利用已知的输入特征和对应的输出标签来训练模型，使模型能够学习到特征与标签之间的映射关系。
CH3_CH2_CHO·2025-03-24 05:08

WebRTC：构建实时通信应用的利器

本文将介绍WebRTC的基本概念、工作原理，以及如何利用WebRTC构建实时通信应用。什么是WebRTC？
Hello-ZHE·2025-03-24 05:33

硬核项目 KV 存储，轻松拿捏面试官！

项目概述基于Bitcask模型，兼容Redis数据结构和协议的高性能KV存储引擎设计细节采用Key/Value的数据模型，实现数据存储和检索的快速、稳定、高效存储模型：采用Bitcask存储模型，具备高吞吐量和低读写放大的特征持久化
程序员老舅·2025-03-24 05:03

图神经网络实战——分层自注意力网络

图神经网络实战——分层自注意力网络0.前言1.分层自注意力网络1.1模型架构1.2节点级注意力1.3语义级注意力1.4预测模块2.构建分层自注意力网络相关链接0.前言在异构图数据集上，异构图注意力网络的测试准确率为
盼小辉丶·2025-03-24 05:32

LeetCode剑指offer题目记录4

剑指offer10-1.斐波那契数列题目描述思路pythonC++剑指offer10-2.青蛙跳台阶问题问题描述思路C++剑指offer07.重建二叉树题目描述输入某二叉树的前序遍历和中序遍历的结果，请构建该二叉树并返回其根节
t.y.Tang·2025-03-24 05:29

AsyncHttpClient使用说明书

1.核心特性特性说明异步非阻塞基于事件驱动模型，避免线程阻塞，支持高并发（如每秒数千请求）。HT
有梦想的攻城狮·2025-03-24 04:57

基于 PyTorch 的 MNIST 手写数字分类模型

一、概述本代码使用PyTorch框架构建了一个简单的神经网络模型，用于解决MNIST手写数字分类任务。
欣然～·2025-03-24 04:27

使用Couchbase实现高效的AI应用缓存与数据存储

在当今AI应用的开发中，除了模型本身的性能，数据存储和缓存的效率也至关重要。Couchbase作为一款分布式NoSQL云数据库，其性能、可扩展性以及对AI、边缘计算应用的支持能力，使其成为优秀的选择。
scaFHIO·2025-03-24 04:54

使用Titan Takeoff进行高效的自然语言处理模型推理

在自然语言处理(NLP)领域，每一家企业都在寻求更高效的模型训练和推理解决方案。TitanML的平台通过训练、压缩和推理优化帮助企业构建和部署更佳、更小、更便宜、更快速的NLP模型。
scaFHIO·2025-03-24 04:54

Angular与ASP.NET Core：解决表单数据传输问题

在现代Web开发中，Angular和ASP.NETCore是两个非常流行的框架，它们的组合可以构建出高效且易于维护的应用程序。
t0_54coder·2025-03-24 04:53

无再暴露源站！群联AI云防护IP隐匿方案+防绕过实战

一、IP隐藏的核心原理群联AI云防护通过三层架构实现源站IP深度隐藏：流量入口层：用户访问域名解析至高防CNAME节点（如ai-protect.example.com）智能调度层：基于AI模型动态分配清洗节点
群联云防护小杜·2025-03-24 04:51

使用 Baseten 部署和运行机器学习模型的指南

随着机器学习模型在各个行业中的广泛应用，如何高效地部署和运行这些模型成为一个关键问题。本文将介绍如何使用Baseten平台来部署和服务机器学习模型。
shuoac·2025-03-24 03:17

探索Google AI聊天模型的集成和使用

随着人工智能的飞速发展，GoogleAI的聊天模型提供了强大的自然语言处理能力，可以应用于多种场景中。本文将为你介绍如何通过GoogleAI和LangChain库来使用这些聊天模型。
qahaj·2025-03-24 03:45

Windows 图形显示驱动开发-WDDM 2.7功能- 支持跨适配器资源扫描 (CASO)

Microsoft计算驱动程序模型概述在Windows10版本1903（WDDM2.6）及更高版本中，Microsoft计算驱动程序模型（MCDM）可用于为支持仅计算功能的设备编写驱动程序。
程序员王马·2025-03-24 03:45

CI/CD构建与注意事项

每次集成都会通过自动化的构建（包括编译、打包等）和测试来验证，从而尽早发现集成错误。
Sirius Wu·2025-03-24 03:13

Java高频面试之集合-02

哈哈哈哈哈嗝面试官：说说队列queueJava队列（Queue）详解队列（Queue）是Java集合框架中一种先进先出（FIFO）的线性数据结构，广泛应用于生产者-消费者模型、任务调度、线程池等场景。
牛马baby·2025-03-24 03:12

加快推进工业互联网，图扑“智”绘发展新蓝图

图扑软件-构建先进2D和3D可视化所需要的一切方大九钢公司围绕钢铁企业管理模式变革的需求，借力能源绿色低碳转型的契机，以信息技术广泛应用为主导，大力推进“智能制造”，“淬炼”智慧钢铁。
智慧园区·2025-03-24 03:11

石油储运生产 2D 可视化，组态应用赋能工业智慧发展

图扑软件-构建先进2D和3D可视化所需要的一切图扑软件采用自主研发的HT
智慧园区·2025-03-24 03:41

Android安全通信实现

本文将详细介绍Android平台上的安全通信实现方案，包括HTTPS协议、证书验证、双向认证等核心技术，帮助开发者构建安全可靠的网络通信机制。
Ya-Jun·2025-03-24 03:40

Electron打包文件生成.exe文件打开即可使用

1、Electron打包，包括需要下载的内容和环境配置步骤注意：Electron是一个使用JavaScript、HTML和CSS构建跨平台桌面应用程序的框架首先需要电脑环境有Node.js和npm我之前的文章有关
糕冷小美n·2025-03-24 02:09

基于NanoDet的无人机交通违规监控系统设计与实现

本博客将介绍如何使用NanoDet模型实现无人机交通违规监控系统，并结合PyQt5设计一个UI界面来实时展示检测结果。通过该系统，能够检测交通违规行为并做出实时预警，确保交通安全。
深度学习&目标检测实战项目·2025-03-24 02:09

CMake 开发库(Library)的最佳实践

1.使用ModernCMake开发库CMake在C++社区中非常流行,可以说是事实上的C++包管理工具.在MeetingC++开发者调查中,有75.73%的受访者表示自己使用CMake作为构建工具.选择一个广泛流行的工具来打包库意味着你的项目更容易被别人使用
arong-xu·2025-03-24 02:35

机器学习——分类、回归、聚类、LASSO回归、Ridge回归（自用）

样本的数量称为数据量，特征的数量称为特征维度机器学习常用库：Numpy和sklearn朴素的意思是特征的各条件都是相互独立的机器学习（模型、策略、算法）损失函数
代码的建筑师·2025-03-24 02:02

《AI医疗系统开发实战录》第6期——智能导诊系统实战

关注我，后期文章全部免费开放，一起推进AI医疗的发展核心主题：如何构建95%准确率的智能导诊系统？
骆驼_代码狂魔·2025-03-24 02:30

探秘高并发网络编程：从基础原理到实战优化

深入理解高并发网络编程，不仅能让开发者构建出更强大、稳定的应用系统，还能为应对复杂多变的业务需求提供有力保障。接下来，我们将从基础原理逐步深入到实战优化，全方位探秘高并发网络编程。
拉姆样子·2025-03-24 01:28

量化交易系统中如何处理机器学习模型的训练和部署？

microPythonPython最小内核源码解析NI-motion运动控制c语言示例代码解析python编程示例系列python编程示例系列二python的Web神器Streamlit如何应聘高薪职位量化交易系统中，机器学习模型的训练和部署需要遵循一套严密的流程
openwin_top·2025-03-24 01:27

异步编程中的并发编程优化

浅谈异步编程模型基于事件驱动的模型基于消息队列的模型基于协程的模型为什么要进行并发优化？
AI天才研究院·2025-03-24 01:26

Android Compose 框架副作用管理（SideEffect、EffectScope）深入剖析(十八)

AndroidCompose框架副作用管理（SideEffect、EffectScope）深入剖析一、引言在现代Android开发中，AndroidCompose作为一种声明式的UI构建方式，为开发者带来了全新的开发体验
&有梦想的咸鱼&·2025-03-24 01:55

深入了解 ArangoDB 的图数据库应用与 Python 实践

技术背景介绍ArangoDB是一个多模型数据库，支持文档、图和键值类型的数据存储。其强大的图形存储和查询能力使其成为处理复杂数据关系的理想选择。通过JSON支持和单一
eahba·2025-03-24 01:54

众多主播都在用的超有趣桌面小宠物！

软件采用Live2d模型来实现自定义形状，用户可以根据自己的设定来更换不同形状的猫。精准的面部捕捉
开开心心_Every·2025-03-24 01:23

算法训练（leetcode）第四十六天 | 110. 字符串接龙、105. 有向图的完全可达性、106. 岛屿的周长

如何应用广搜是一个难点，因为题目给的是字符串而非图的表示（邻接矩阵、邻接表），因此需要自行构建连接关系。
Star Patrick·2025-03-24 01:21

Qemu&KVM 第一篇 （3）QEMU 架构

用户模式仿真允许一个CPU构建的进程在另一个CPU上执行（执行主机CPU指令的动态翻译并相应地转换Linux系统调用）。系统模式仿真允许对整个系统进行仿真，包括处理器和配套的外围设备。
weixin_34160277·2025-03-24 00:20

鸿蒙特效教程06-可拖拽网格

实现步骤步骤一：创建基本结构和数据模型首先，我们需要创建一个基本的页面结构和数据模型。我们将定义一个应用名称数组和一个对
苏杰豪·2025-03-24 00:19

LangChain组件Tools/Toolkits详解（5）——返回产出artifact

—返回产出artifact本篇摘要14.LangChain组件Tools/Toolkits详解14.5返回产出artifact14.5.1定义工具14.5.2使用ToolCall调用工具14.5.3与模型一起使用
龙焰智能·2025-03-24 00:49
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