构造简单模型计算机

AIGC视频生成模型：ByteDance的PixelDance模型

本文详细介绍ByteDance的视频生成模型PixelDance，论文于2023年11月发布，模型上线于2024年9月，同时期上线的模型还有Seaweed（论文未发布）。

好评笔记·2025-03-11 21:09

PythonWeb——Django框架

力求精简web.py和Tornado新生代微框架Flask和Bottle4.Web框架中的一些概念MVC（模型-视图-控制器）和MVT（模型-视图-模板）Django框架介绍Django是一个高级的

Error_exception_worn·2025-03-11 21:09

1.动手学习深度学习课程安排及深度学习数学基础

视频资源B站：动手学习深度学习——李沐目录目标内容将学到什么1.N维数组样例2.访问2维数组元素3.数据操作4.线性代数5.矩阵计算6.自动求导目标介绍深度学习景点和最新模型LeNetAlexNetVGGResNetLSTMBERT

Unknown To Known·2025-03-11 21:09

什么是分布式系统？什么是微服务架构？

分布式系统是由一组通过网络进行通信、为了完成共同的任务而协调工作的计算机节点组成的系统。分布式系统的出现是为了用廉价的、普通的机器完成单个计算机无法完成的计算、存储任务。

BELONGS TO YOU .·2025-03-11 21:38

C/C++后端开发八股文

一.C/C++编程1.Main函数之前执行（作为main，完成存储内容的构造）设置栈指针初始化静态变量（static）和全局变量（global）赋值全局变量（可能在完成以上过程中执行的内容）调用构造函数

CielBleu_CN·2025-03-11 21:38

DeepSeek大语言模型下几个常用术语

科幻电影里在人脑中植入芯片或许在当下无法实现，但当下可以借助AI人工智能实现人类第二脑”（大概是这个意思）更多内容，可关注公众号“一名程序媛”，我们一起从0-1学编程基本概念AI人工智能NLP自然语言处理LLM大语言模型

曲幽·2025-03-11 21:36

基于STM32L4XX、HAL库的FM24CL16B铁电存储器驱动程序设计

二、硬件接口：FM24CL16B的硬件接口非常简单，主要引脚如下：VDD:电源

July工作室·2025-03-11 20:06

Poe AI推出Previews预览功能！对标Claude Artifacts！

AI信息Gap·2025-03-11 20:05

Python机器学习实战：使用Flask构建机器学习API

Python机器学习实战：使用Flask构建机器学习API作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来在数据科学和机器学习领域

AI天才研究院·2025-03-11 20:03

django中路由配置规则的详细说明

以下是一个简单的示例：#项目目录下的urls.pyfromdjango.contribimpo

小赖同学啊·2025-03-11 20:03

ROS实践（三）xacro文件基础（urdf扩展）

文件常见组成部分1.命名空间声明2.定义宏3.调用宏4.定义参数5.条件语句6.转换xacro文件为urdf7.gazebo标签三、代码示例1.gazebo标签使用（仿真参数配置）2.引用仿真配置并定义机器人模型

简约少年·2025-03-11 20:33

Spring+SpringMVC项目中的容器初始化过程

文章目录容器初始化过程初始化过程简单概括初始化过程初始化流程图Filter、Servlet等无法自动注入Bean容器初始化过程web.xml配置文件ssmdemocontextConfigLocation

m0_74824044·2025-03-11 20:31

大模型全军覆没，中科院自动化所推出多图数学推理新基准 | CVPR 2025

关注前沿科技量子位挑战多图数学推理新基准，大模型直接全军覆没？！事情是这样的。

·2025-03-11 20:10

实现页面加载鸿蒙示例代码

介绍本示例主要简单构建页面加载loading布局。实现页面加载源码链接效果预览使用说明加载页面之前显示弹窗图标，经过固定时间后图标消失。实现思路使用@CustomDialog实现自定义弹窗。

·2025-03-11 20:10

项目风险分析报告怎么写

看似简单的条目，却在实际操作中蕴含着深厚的方法论与经验积累。我个人特别强调“识别关键风险源”，因为若定位不准、范围过宽或过窄，都可能导致资源浪费或风险漏判。

·2025-03-11 20:09

LLM大语言模型项目知识点总结——Gunicorn、Flask和Docker

一、Flask框架1.1Blueprint流程：创建蓝图对象；在蓝图上定义路由和视图函数；在应用程序对象上注册蓝图(url_prefix参数指定蓝图的URL前缀)1.2CORS(app)Cross-OriginResourceSharing处理跨域的需求[email protected]_request钩子函数,在正常执行的时候插入一些东西，先执行这个东西然后再正常执行（hook）；并且先执行flas

NLP的小Y·2025-03-11 20:00

定期备份数据库：基于 Shell 脚本的自动化方案

所以，我写了一个简单的

·2025-03-11 20:08

【排序算法】选择排序

一、定义：选择排序（Selectionsort）是一种简单直观的排序算法。

啥也不会干的小码·2025-03-11 20:29

Sijia_y的个人经历以及计算机行业发展

计算机行业我了解的并不是很多，当时只是听说工资高，铁饭碗。我是一个很懒的人，也是很贪玩。并没有学习很高的兴趣。我接触编程语言，完全是因为我的朋友。因为他是自学C语言的，后面他参加比赛得奖了。

Sijia_y·2025-03-11 20:29

10 大中文医学数据集汇总：涵盖神农中医药、中医药古籍、医学推理、医学问答……

从疾病诊断到药物研发，再到个性化医疗，数据集在推动机器视觉、大模型等应用于医学领域中发挥着不可或缺的作用。医学数据集的形式多样，涵盖了不同维度和领域的数据资源。

·2025-03-11 20:07

归并排序（二叉树的后续遍历思想和数组的双指针技巧）

实现归并排序的算法，我认为有几个困难需要克服掉1、首先就是要明确归并排序的算法思想，就是二叉数据的后序遍历，就是先从中间分割成两个子数组，然后继续分，直到只剩下一个元素，那么此时就是有序的，这个和构造二叉树时的分解思想十分相似

冰火同学·2025-03-11 20:59

用flask做个简单llm-api

详细文档见：flask中文文档快速上手—Flask中文文档(2.3.x)(dormousehole.readthedocs.io)也可以看英文文档。接收端：开放本机5000端口apifromflaskimportFlask,jsonify,requestapp=Flask(__name__)fromutils.llmimportload_llmllms=load_llm()defllm(quest

格瑞Lxf·2025-03-11 20:28

如何用本地部署的DeepSeek-R1模型结合OmniParser V2实现无网络 WPS 文件交互？（适合小白）

今天我们来实现一个本地部署的方案，使用deepseekr1模型和OmniParserV2，通过WPS的图形界面（GUI）完成文件操作。别担心，即使你是编程小白，这篇文章会用简单语言一步步带你完成。

Leaton Lee·2025-03-11 20:28

前端 UI 框架发展史

我会简单描述一下前端UI框架的发展历程，同时在这个过程中，把我自己的一些感受和想法分享给你。你可以以轻松娱乐的心态来看这篇文章，同时也大概了解一下我们前端开发是怎么发展到现在这样子的。

之道前端·2025-03-11 20:57

AI 问答系统实战：用 Python + Flask + LLM 打造你的智能对话机器人！

随着大语言模型（LLM）的快速发展，打造一个智能问答系统已经成为可能！

Leaton Lee·2025-03-11 20:57

C#使用Winform实现简单的编辑器：编译、运行、关键字、注释高亮显示。

目录1、简单的界面设计2、实现代码（1）用到的变量字段（2）窗体初始化、加载（3）执行操作：编译、运行（4）编译功能方法（5）高亮显示（6）其它3、运行效果4、说明1、文本发生变化的重绘滚动（闪烁）问题

吾与谁归in·2025-03-11 19:56

Spring 中的依赖注入

通常由调用者来创建被调用者的实例在spring中，创建被调用者的工作不再由调用者来完成，因此称为控制反转，创建被调用者实例的工作通常由spring容器来完成，然后注入调用者，因此也称为依赖注入注入方式通过构造器注入将被依赖对象通过构造函数的参数注入给依赖对象

web13093320398·2025-03-11 19:25

tcc编译器教程6 进一步学习编译gmake源代码

本文以编译gmake为例讲解如何使用tcc进行复杂一点的c代码的编译1简介前面主要讲解了如何编译lua解释器,lua解释器的编译很简单也很容易理解.当然大部分c语言程序编译没那么简单,下面对前面的gmake

刘阿去·2025-03-11 19:54

【学习思维模型】

学习思维模型一、理解类模型二、记忆类模型三、解决问题类模型四、结构化学习模型五、效率与习惯类模型六、高阶思维模型七、实践建议八、新增学习思维模型**1.波利亚问题解决四步法****2.主动回忆（ActiveRecall

宇希啊·2025-03-11 19:24

深度学习训练中GPU内存管理

文章目录概述常见问题1、设备选择和数据迁移2、显存监控函数3、显存释放函数4、自适应batchsize调节5、梯度累积概述在深度学习模型训练中，主流GPU显存通常为8GB~80GB，内存不足会导致训练中断或

@Mr_LiuYang·2025-03-11 19:24

深度学习pytorch之简单方法自定义9类卷积即插即用

本文详细解析了PyTorch中torch.nn.Conv2d的核心参数，通过代码示例演示了如何利用这一基础函数实现多种卷积操作。涵盖的卷积类型包括：标准卷积、逐点卷积（1x1卷积）、非对称卷积（长宽不等的卷积核）、空洞卷积（扩大感受野）、深度卷积（逐通道滤波）、组卷积（分组独立处理）、深度可分离卷积（深度+逐点组合）、转置卷积（上采样）和动态卷积（动态生成卷积核），帮助读者理解如何通过调整参数灵活

@Mr_LiuYang·2025-03-11 19:53

PyCharm 对接 DeepSeek 大模型的详细操作流程

以下是使用PyCharm对接DeepSeek大模型的详细操作流程，基于Python开发环境。

程之编·2025-03-11 19:23

一学就会的深度学习基础指令及操作步骤（5）使用预训练模型

文章目录使用预训练模型加载预训练模型图像加载与预处理预测使用预训练模型查看模型库和常用模型加载预训练模型fromtorchvision.modelsimportvgg16#VGG16模型架构的定义fromtorchvision.modelsimportVGG16

小圆圆666·2025-03-11 19:53

DeepSeek赋能机器人革命：从推理引擎到行业落地的全栈技术实践

——解析大模型如何重塑机器人产业的智能化未来引言：机器人产业的技术范式转移在2025年全球机器人市场规模突破2000亿美元的关键节点，DeepSeek凭借其创新的"推理优先"技术架构，正在重构机器人产业的智能化路径

量子纠缠BUG·2025-03-11 19:52

NTIRE比赛：技术前沿、国内企业表现与计算机视觉未来展望

一、NTIRE比赛概述：图像恢复与增强领域的全球竞技场1.1NTIRE的定位与历史NTIRE（NewTrendsinImageRestorationandEnhancement）是计算机视觉领域最具影响力的国际赛事之一

AndrewHZ·2025-03-11 19:21

MySQL保姆级教程（SQL语法基础篇）从小白到高手的进阶指南，收藏这一篇就够了

本章节精心构构造SQL语法学习之旅的基石，旨在从基础出发，逐步深入，全面解析SQL语法规则并辅以丰富实例。通过这一篇章，您将循序渐进地掌握MySQL的核心语法，开启数据库操作的新境界。

网安导师小李·2025-03-11 19:51

数组 + 函数

，数据n]letarr=newArray[数据1，数据2，..数据]例letnames=['小明'，‘小刚'，‘小红'，‘小丽'，‘小米']数组是按顺序保存，所以每个数据都有自己的编号计算机中的编号从0

..儒·2025-03-11 19:20

JS: 类型转换 + 运算符 + 循环

坑：使用表单、prompt获取过来的数据默认是字符串类型的，此时就不能直接简单的进行加法运算。

..儒·2025-03-11 19:19

Uniapp组件 Textarea 字数统计和限制

以下是一个简单的示例，展示如何在textarea的右下角显示输入的字符数。

weixin_42220130·2025-03-11 18:49

【C#实现手写Ollama服务交互，实现本地模型对话】

前言C#手写Ollama服务交互，实现本地模型对话最近使用C#调用OllamaSharpe库实现Ollama本地对话，然后思考着能否自己实现这个功能。

吾与谁归in·2025-03-11 18:49

深度学习PyTorch之数据加载DataLoader

深度学习pytorch之简单方法自定义9类卷积即插即用文章目录数据加载基础架构1、Dataset类详解2、DataLoader核心参数解析3、数据增强数据加载基础架构核心类关系图torch.utils.data

@Mr_LiuYang·2025-03-11 18:49

《AI浪潮中的璀璨新星：Meta Llama、Ollama与DeepSeek的深度剖析》

《AI浪潮中的璀璨新星：MetaLlama、Ollama与DeepSeek的深度剖析》引言：AI大模型的群雄逐鹿时代在科技飞速发展的当下，AI大模型领域已成为全球瞩目的焦点，竞争激烈程度堪称白热化。

空云风语·2025-03-11 18:18

接口测试中遇到的最大的困难是什么？Java接口测试中用到的框架有哪些？

参数与逻辑复杂度复杂接口可能涉及多参数组合、加密签名（如Token、OAuth）或动态参数（如时间戳），手工构造请求容易出错。示例：电商接口需同时验证商品库存、用户优

海姐软件测试·2025-03-11 18:48

模型上下文协议（MCP）：构建 AI 与数据交互的新范式

引言在人工智能领域，大型语言模型（LLMs）的应用正从通用问答向复杂任务执行演进，但数据孤岛、工具集成碎片化及隐私安全等问题制约了其潜力。

xxgshxs·2025-03-11 18:48

【JavaScript 】垃圾回收机制进阶解析：提高性能的终极指南

在JavaScript中，垃圾回收（GarbageCollection，GC）是一个自动化的内存管理过程，能够有效防止内存泄漏虽然这看似是一个简单的机制，但背后却包含着丰富的理论与实现细节。

名之以父·2025-03-11 18:47

量子计算如何颠覆能源优化领域：从理论到实践

从理论模型到实际应用，量子计算已经在一些能源相关领域崭露头角，例如电网优化、可再生能源分配和物流节能规划。以下，让我们一步

Echo_Wish·2025-03-11 18:47

AI人工智能 Agent：电力系统中智能体的应用

AI人工智能Agent：电力系统中智能体的应用作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1电力系统的挑战与机遇电力系统是现代社会运行的基石，其安全、可靠、高效运行对经济发展和人民生活至关重要。

AI天才研究院·2025-03-11 18:46

池化的定义与核心思想

增强模型鲁棒性：对微小平移、旋转等变化不敏感。防止过拟合：通过降维减少冗余信息。

code 旭·2025-03-11 18:45

XGBoost常见面试题（五）——模型对比

XGBoost与GBDT的区别机器学习算法中GBDT和XGBOOST的区别有哪些？-知乎基分类器：传统GBDT以CART树作为基分类器，xgboost还支持线性分类器，这个时候xgboost相当于带L1和L2正则化项的逻辑斯蒂回归（分类问题）或者线性回归（回归问题）。导数：传统GBDT在优化时只用到一阶导数信息，xgboost则对代价函数进行了二阶泰勒展开，同时用到了一阶和二阶导数。同时xgboo

月亮月亮要去太阳·2025-03-11 18:15

JavaScript面试宝典

DOM（文档对象模型）：用于操作HTML和XML文档的API，可以动态修改网页内容、结构和样式。

傻小胖·2025-03-11 18:44

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