架构设计c4模型程序员后端第6页

Java虚拟机之内存分配原则

目录一、JVM内存模型概览二、核心内存分配原则1.对象优先分配在Eden区2.大对象直接进入老年代3.长期存活对象晋升老年代4.空间分配担保5.TLAB（线程本地分配缓冲）三、内存分配流程图解四、调优参数与实战建议

JouJz·2025-03-10 09:38

AI 大模型应用数据中心建设：数据中心成本优化

AI大模型应用数据中心建设：数据中心成本优化1.背景介绍在人工智能（AI）和大模型应用的快速发展中，数据中心（DataCenter）成为了一个至关重要的组成部分。

杭州大厂Java程序媛·2025-03-10 09:38

深度学习-144-Text2SQL之基于langchain的少量样本提示词模板FewShotPromptTemplate的应用实战(三)

文章目录1基本组件1.1大模型1.2数据库Chinook1.2.1创建并载入数据1.2.2SQLDatabase2年龄最大的员工姓名和年龄3少量样本提示词模板3.1创建示例集3.2创建格式化程序3.3创建示例选择器

皮皮冰燃·2025-03-10 09:36

从零开始用react + tailwindcss + express + mongodb实现一个聊天程序(十二) socketio 消息处理

1.后端在message.controller.js中在sendMessage方法中每当我们发送消息需要socketio把这个消息转发给接收人加入转发逻辑//把消息发给指定的用户的socketconstreceiverSocketId

hamburgerDaddy1·2025-03-10 09:36

Pytorch 第九回：卷积神经网络——ResNet模型

Pytorch第九回：卷积神经网络——ResNet模型本次开启深度学习第九回，基于Pytorch的ResNet卷积神经网络模型。这是分享的第四个卷积神经网络模型。

Start_Present·2025-03-10 09:05

多平台 + 多模型 + 可扩展：轻松打造你的 All-in-One AI 聊天机器人

文章目录介绍开发环境打造你的专属AI聊天机器人✨项目亮点获取/使用⚓️相关链接⚓️介绍最近想搞一个能同时在多个平台和不同的大模型对话的工具，最好还能自己扩展功能。

xiaoqiangclub·2025-03-10 09:05

RoPE——Transformer 的旋转位置编码

在自然语言处理领域，Transformer是现代深度学习模型的基础，而位置编码（PositionEmbedding）则是Transformer处理序列数据的关键模块之一。

机智的小神仙儿·2025-03-10 09:34

程序员都踩过的头文件多次包含的坑！#ifndef 和 #pragma once 你该怎么选？

大家好，我是小康。前言：写C/C++代码时，有时候你会遇到编译器提示“重复定义”或者“符号冲突”的问题，尤其是在引入类的头文件时，编译器可能会告诉你：“喂！你这里有两个相同的类定义，搞错了吧！”这个问题通常发生在某个.cpp文件中多次引入了同一个头文件，导致该头文件被多次包含。你可能会想，为什么这会有问题呢？头文件不就是用来声明类和函数的吗，包含一次不就行了吗？为什么会导致编译出错呢？好，今天我们

·2025-03-10 09:09

利用图数据库构建问答应用指南

⚠️安全提示⚠️构建基于图数据库的问答系统需要执行模型生成的图查询。这其中存在固有风险。确保数据库连接权限范围尽可能地缩小以满足链/代理的需求。这将减轻但不会消除构建模型驱动系统的风险。

scaFHIO·2025-03-10 09:01

Deepseek-R1性能指标

Pass@1)4.MATH-500(Pass@1)5.MMLU(Pass@1)6.SWE-benchVerified(Resolved)Figure基准测试任务1.AIME2024(Pass@1)主要衡量模型在数学竞赛题目上的解题能力

ZHOU_CAMP·2025-03-10 08:31

Process-based Self-Rewarding Language Models 论文简介

基于过程的自奖励语言模型：LLM优化的新范式引言大型语言模型（LLM）在多种任务中展现出了强大的能力，尤其是在使用人工标注的偏好数据进行训练时。

ZHOU_CAMP·2025-03-10 08:31

4个 Vue 路由实现的过程

一个喜欢结交朋友、喜欢编程技术和科技前沿的老程序员‍，关注我，科技未来或许我能帮到你！Vue路由相信朋友们用的都很熟了，但是你知道Vue路由是如何实现的吗？

程序员大澈·2025-03-10 08:30

每天五分钟深度学习pytorch：基于Pytorch搭建ResNet模型的残差块

残差块我们分析一下这个残差块，x经过两个卷积层得到F(x)，然后F(x)+x作为残差块的输出，此时就有一个问题，这个问题就是F(x)+x的维度问题，如果图片数据经过两个卷积层之后F(x)变小（height和weight变小）或者通道数发生了变化，那么此时F(x)是没有办法和x相加的，当然我们可以学习前面的GoogLeNet的方式，也就是说卷积之后的F(x)和x一样，大小不变，或者对x变道和F(x)

每天五分钟玩转人工智能·2025-03-10 08:59

chatgpt赋能python：Python如何制表符：让您的代码更整洁易读

Python如何制表符：让您的代码更整洁易读代码对于程序员来说是最基础的工具，但能否让人轻松地阅读代码才是更重要的。一种有效的方法是通过制表符来对齐代码，使代码更整洁易读。

boRRjxBZRf·2025-03-10 08:28

实战1. 利用Pytorch解决 CIFAR 数据集中的图像分类为 10 类的问题

实战1.利用Pytorch解决CIFAR数据集中的图像分类为10类的问题加载数据建立模型模型训练测试评估你的任务是建立一个用于CIFAR图像分类的神经网络，并实现分类质量>0.5。

啥都鼓捣的小yao·2025-03-10 08:57

信号处理应用：控制系统中的信号处理_（2）.控制系统的数学建模

数学模型可以描述系统的动态行为，帮助我们理解和预测系统的响应。本节将详细介绍控制系统的数学建模方法，包括传递函数、状态空间模型和频域分析。

kkchenkx·2025-03-10 08:57

Vue 框架深度解析：源码分析与实现原理详解

文章目录一、Vue核心架构设计1.1整体架构流程图1.2模块职责划分二、响应式系统源码解析2.1核心类关系图2.2核心源码分析2.2.1数据劫持实现2.2.2依赖收集过程三、虚拟DOM与Diff算法实现

北辰alk·2025-03-10 08:25

物理层与数据链路层：网络通信的基石

引言在上一篇中，我们介绍了计算机网络的基础概念和OSI模型的整体结构。今天，我们将深入探讨OSI模型的最底层——物理层和数据链路层。这两层是网络通信的基础，它们直接负责数据的物理传输和帧的封装与传输。

Evaporator Core·2025-03-10 07:52

[arxiv论文解读]LlamaFactory：100+语言模型统一高效微调

该文档是一篇关于LLAMAFACTORY的学术论文，这是一个用于高效微调大型语言模型（LLMs）的统一框架。

强化学习曾小健·2025-03-10 07:22

深入理解 HTTP 的 GET、POST 方法与 Request 和 Response

无论是前端开发、后端开发，还是接口测试，对它们的深入理解都显得尤为重要。在本文中，我们将介绍GET和POST方法，以及Request和Response的工作机制。

码上就位·2025-03-10 07:50

基于PyTorch的深度学习5——神经网络工具箱

2)模型：层构成的网络。3)损失函数：参数学习的目标函

Wis4e·2025-03-10 07:49

python可應用在金融分析的那一個方面，如何部署在linux server上面。

**機器學習與預測**-使用**scikit-learn**、**TensorFlow**或**PyTorch**建立模型進行股票價格預測、信用風險評估

蠟筆小新工程師·2025-03-10 07:48

Prompt Engineering 指南

但是大预言模型（LLM）的作用不仅于此，使用它构建业务系统或者给业务系统赋能的能力现阶段还未完全开发出来，我相信在不久之后，尤其是国产LLM成熟、相关监管法规落实之后，

陈小龙丶呐喊·2025-03-10 06:16

Java必知必会系列：Web框架与Spring MVC

作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍在企业级应用开发中，采用前后端分离模式和RESTfulAPI风格的Web服务架构逐渐成为主流。

AI天才研究院·2025-03-10 06:45

开源模型应用落地-Qwen2.5-7B-Instruct与vllm实现推理加速的正确姿势-Docker-OpenResty（三）

一、前言目前，大语言模型已升级至Qwen2.5版本。无论是语言模型还是多模态模型，均在大规模多语言和多模态数据上进行预训练，并通过高质量数据进行后期微调以贴近人类偏好。

开源技术探险家·2025-03-10 06:43

支持向量机——SVM

支持向量机支持向量机是一种经典的二分类模型，基本模型定义为特征空间中的最大间隔的线性分类器，其学习的优化目标便是间隔最大化，因此，支持向量机本身可以转换一个凸二次规划求解问题。

big_matster·2025-03-10 06:42

【OpenAI官方课程】第一课：GPT-Prompt 的构建原则指南

本课程将教您如何通过OpenAIAPI有效地利用大型语言模型（LLM）来创建强大的应用程序。

euffylee·2025-03-10 06:12

LangChain大模型应用开发：消息管理与聊天历史存储

而聊天历史存储则赋予模型“记忆”，多轮对话时能参考过往记录，理解意图更精准，回复更连贯。二者相辅相成，为构建智能对话应用筑牢基础。希望大家能通过我本次的分享，对它们有更清晰的认知。消息存储在内存

老赵爱学习·2025-03-10 06:41

Java直通车系列15【Spring MVC】（ModelAndView 使用）

：使用ModelAndView处理列表数据示例3：使用ModelAndView处理异常情况1.ModelAndView概述在SpringMVC中，ModelAndView是一个非常重要的类，它用于封装模型数据和视图信息

浪九天·2025-03-10 05:08

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。

·2025-03-10 05:37

物联网通过数字孪生技术实现设备状态的实时仿真和优化

数字孪生（DigitalTwin）是一种通过虚拟模型实时映射和仿真物理设备状态的技术。它结合了物联网（IoT）、大数据、人工智能（AI）和仿真技术，能够实现对设备状态的实时监控、预测和优化。

小赖同学啊·2025-03-10 05:36

Vite 打包后Nginx部署配置

自我简介：4年导游，10年程序员，最近6年一直深耕低代码领域，分享低代码和AI领域见解。

winyh5·2025-03-10 05:36

从零开始封装React UI 组件库并发布到NPM

自我简介：4年导游，10年程序员，最近6年一直深耕低代码领域，分享低代码和AI领域见解。

winyh5·2025-03-10 05:05

作为 Java 程序员连 Redis 都不会？阿里架构师带你深入“解剖”Redis

前言作为Java开发程序员【Redis】是你必须要掌握的知识Redis是互联网技术领域使用最为广泛的存储中间件，它是「RemoteDictionaryService」的首字母缩写，也就是「远程字典服务」

倾听铃的声·2025-03-10 05:34

【vLLM 教程】使用 TPU 安装

vLLM是一款专为大语言模型推理加速而设计的框架，实现了KV缓存内存几乎零浪费，解决了内存管理瓶颈问题。

·2025-03-10 05:07

使用LangChain实现最新NLP研究成果

技术背景介绍LangChain作为一个强大且灵活的开源工具，旨在简化大语言模型（LLMs）的开发与应用。通过对最新研究的集成，

eahba·2025-03-10 05:33

python openai 关于会话管理问题（一）

一旦消息的大小超过了模型的上下文窗口，线程将尝试聪明地截断消息，然后再完全删除它认为最不重要的消息。

哦里哦里哦里给·2025-03-10 05:03

Python使用OpenAI的API（附大模型资源）

提供了一系列不同能力级别的模型，适用于不同任务的，并且能够微调自己的自定义模型。

闯江湖50年·2025-03-10 05:02

领域驱动设计（DDD）与CQRS架构实践：Eric Evans DDDSample项目深入分析

该项目通过将复杂业务逻辑映射为领域模型，展示了DDD在实际软件开发中的应用。项目还融合了命令查询职责分离（CQRS）架构和领域特定语言（DSL），并采用Java语言实现，以提升软件性能和可维护性。

红钻头机·2025-03-10 04:31

如何高效使用LangChain实现复杂任务：全面功能指南

LangChain是一个强大的工具集，它为开发基于大语言模型(LLM)的应用提供了丰富的组件和功能支持。

shuoac·2025-03-10 04:00

什么是MCP协议？AI Agent时代如何选择MCP协议？

摘要在人工智能（AI）迅猛发展的今天，如何让大型语言模型（LLM）充分利用外部数据和工具已成为关键问题。

猫头虎·2025-03-10 04:29

构建一个完整的视觉Transformer（ViT）图像分类模型 VIT （vision transformer）图像分类

构建一个完整的视觉Transformer（ViT）图像分类模型VIT（visiontransformer）图像分类根据提供的截图内容，我们可以看到一个名为VitNet的视觉Transformer（VisionTransformer

Jackie_AI·2025-03-10 04:29

使用LangChain构建大语言模型(LLM)应用程序: 基础入门

使用LangChain构建大语言模型(LLM)应用程序:基础入门在这个教程中，我们将了解如何使用LangChain快速上手并构建一个基本的大语言模型(LLM)应用。

bavDHAUO·2025-03-10 04:57

开放充电点协议（OCPP）技术解析：架构演进与通信机制 - 慧知开源充电桩平台

本文将从协议演进、消息模型、通信机制及安全性设计四个维度，深入探讨OCPP的技术细节。1.OCPP协议版本演进与技术特性对比OCPP协议历经多个版

文慧的科技江湖·2025-03-10 04:24

javascript正则

想必你也了解正则的重要性，在我看来正则表达式是衡量程序员水平的一个侧面标准。关于正则表达式的教程，网上也有很多，相信你也看了一些。与之不同的是，本文的目的是希望所有人认真读完，都有实质性的提高。

努力的程序员30*15k·2025-03-10 03:53

Windows下的PaddleOCR本地部署

anaconda（网上教程很多很详细）2.创建环境3.激活环境并在该环境下安装PaddlePaddle框架4.下载requirments.txt中的库（二）PaddleOCR安装【非重点】二、在自己的数据集上训练模型

wangkun_cl·2025-03-10 03:22

YOLOv7-Tiny：轻量化实时目标检测的革新实践

一、模型定位与核心优势YOLOv7-Tiny作为YOLOv7系列的轻量级版本，专为边缘计算设备和实时检测场景设计。

追寻向上·2025-03-10 03:21

Ollama Modelfile详解及验证

Modelfile2.2查看Modelfile2.2.1llama3.2Modelfile2.2.2Deepseek-r1:1.5bModelfile3指令3.1FROM(Required)3.1.1从现有模型构建

Karl_zhujt·2025-03-10 03:50

Ollama Template 详解

文章目录OllamaTemplate详解1基本模板结构1.1示例2为模型添加模板3变量4提示和最佳实践5示例5.1示例消息5.1.1ChatML5.2示例工具5.2.1Mistral5.3示例：中间填充