框架模型第6页

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

计算机网络课程内容详解-ChatGPT4o作答

理解计算机网络分层模型（如OSI七层模型和TCP/IP四层模型）。掌握常见的通信协议及其功能（如HTTP、FTP、DNS等）。学会网络设备（

部分分式·2025-03-24 00:19

JS基础-事件模型(事件&事件流&自定义事件&事件冒泡/代理)

文章目录一、事件与事件流二、事件模型1.DOM0级模型2.IE事件模型3.DOM2级模型4.DOM3级事件处理方式三、事件对象四、事件绑定与解除1.事件绑定1.1对象.on事件名字=事件处理函数1.2.

LYFlied·2025-03-24 00:49

通过浏览器扩展获取本机 MAC 地址

尽管Electron/CEF等混合应用框架可通过系统级API轻松实现，但纯浏览器环境下的硬件信息获取则不那么容易。因为现代浏览器基于沙箱机制和隐私保护策略，严格禁止网页直接访问底层硬件资源。

云水木石·2025-03-24 00:48

使用uni-app的组件（基础组件和扩展组件）

安装方式二：通过uni-modules导入全部组件一、使用基础组件文档uni-app官网•组件•组件概述https://uniapp.dcloud.net.cn/component/基础组件在uni-app框架中已经内置

云海洋和天·2025-03-24 00:16

vLLM - 查看模型是否支持

支持的模型：https://docs.vllm.ai/en/latest/models/supported_models.html要确定是否支持给定模型，您可以检查HF存储库中的config.json文件

云客Coder·2025-03-24 00:46

Android Jetpack 应用架构指南

前置要求本文假设您已具备Android框架基础知识。

小李子学编程·2025-03-24 00:44

【商城实战(55)】商城数据库备份：策略与实操指南

从项目基础搭建，运用uniapp、ElementPlus、SpringBoot搭建商城框架，到用户、商品、订单等核心模块开发，再到性能优化、安全加固、多端适配，乃至运营推广策略，102章内容层层递进。

奔跑吧邓邓子·2025-03-23 23:12

Python爬虫笔记一（来自MOOC） Requests库入门

Python爬虫笔记一通用代码框架：importrequestsdefgetHTMLText(url):try:r=requests.get(url,timeput=30)r.raise_for_status

小灰不停前进·2025-03-23 23:41

如何用“快递分拣”讲明白OSI五层模型？

刚开始学习计算机网络时，会比较难理解计算机网络的五层协议，毕竟确实挺抽象的，接下来我用寄快递的过程来类比计算机网络的五层协议（物理层、数据链路层、网络层、传输层、应用层），帮助大家理解每一层的功能和作用。1.物理层（PhysicalLayer）——交通工具和道路快递中的比喻：卡车、飞机、轮船等运输工具，以及高速公路、铁路、航线等物理路径。功能：负责将包裹（数据）从一个地点物理传输到另一个地点，不关

茫忙然·2025-03-23 23:39

stability ai推出的 AI模型2D图像转3D视频

StableVirtualCamera是StabilityAl推出的A|模型，能将2D图像转换为具有真实深度和透视感的3D视频。

微丽宝·2025-03-23 23:08

【深度学习与大模型基础】第7章-特征分解与奇异值分解

一、特征分解特征分解（EigenDecomposition）是线性代数中的一种重要方法，广泛应用于计算机行业的多个领域，如机器学习、图像处理和数据分析等。特征分解将一个方阵分解为特征值和特征向量的形式，帮助我们理解矩阵的结构和性质。1.特征分解的定义对于一个n×n的方阵A，如果存在一个非零向量v和一个标量λ，使得：则称λ为矩阵A的特征值，v为对应的特征向量。特征分解将矩阵A分解为：其中：Q是由特征

lynn-66·2025-03-23 23:37

不神话大模型，不做技术乌托邦，用"传统IT+AI积木"实现企业智能转型

一、开篇：AI革命的务实辩证法在技术狂热与落地鸿沟并存的AI时代，灵燕智能体开发平台提出"三轮驱动法则"：•不颠覆的智慧：MySQL、知识图谱库、MQ等传统中间件构成数字地基•不空想的创新：大模型仅承担

·2025-03-23 23:52

Spring Bean 的生命周期：从创建到销毁的完整解析

在Spring框架中，Bean是应用程序的核心构建块，理解其生命周期对于开发高效、稳定的应用至关重要。

一点多余.·2025-03-23 23:35

186.HarmonyOS NEXT系列教程之列表切换案例数据管理详解

HarmonyOSNEXT系列教程之列表切换案例数据管理详解效果演示1.数据模型设计1.1ListInfo类@ObservedexportclassListInfo{//列表项数据结构icon:ResourceStr

·2025-03-23 23:20

【论文阅读】Persistent Homology Captures the Generalization of Neural Networks Without A Validation Set

将神经网络表征为加权的无环图，直接根据模型的权重矩阵构造PD。计算相邻batch的权重矩阵PD之间的距离。

开心星人·2025-03-23 22:34

【论文阅读】实时全能分割模型

RMP-SAM结合了动态卷积与高效的模型

万里守约·2025-03-23 22:04

Windows10本地部署Dify+Xinference

安装Docker和AnaConda2.安装Xinference3.通过Xinference部署本地glm4-chat-1m4.验证glm4-chat-1m是否部署完成5.安装Dify三、Dify中配置大模型

橘长长长·2025-03-23 22:04

论文阅读：2023 arxiv Multiscale Positive-Unlabeled Detection of AI-Generated Texts

CSPhD-winston-杨帆·2025-03-23 22:32

【笔记】扩散模型（五）：Classifier-Free Guidance 理论推导与代码实现

论文链接：Classifier-FreeDiffusionGuidance上一篇文章我们学习了ClassifierGuidance，这种方法通过引入一个额外的分类器，使用梯度引导的方式成功地实现了条件生成。虽然ClassifierGuidance可以直接复用训练好的diffusionmodels，不过这种方法的问题是很明显的，首先需要额外训练一个分类器，而且这个分类器不仅仅分类一般的图像，还需要分

LittleNyima·2025-03-23 22:02

【论文阅读】Availability Attacks Create Shortcuts

例如，一家私人公司未经用户同意就收集了超过30亿张人脸图像，用于构建商业人脸识别模型。为解决这些担忧，许多数据投毒攻击被提出，以防止数据被未经授权的深度模型学习。

开心星人·2025-03-23 22:01

NLP高频面试题（十）——目前常见的几种大模型架构是啥样的

深入浅出：目前常见的几种大模型架构解析随着Transformer模型的提出与发展，语言大模型迅速崛起，已经成为人工智能领域最为关注的热点之一。

Chaos_Wang_·2025-03-23 22:30

Google的BeyondCorp 零信任网络

Google的BeyondCorp是一种零信任安全框架1。简单来说，就是抛弃了传统的以网络边界为基础的安全防护模式，不再认为只要在企业内部网络里就都是安全的，而是把访问控制的重点放在每个用户和设备上。

yinhezhanshen·2025-03-23 22:29

架构师必知必会系列：数据架构与数据管理

数据架构包括数据字典、元数据、数据模型、数据流、数据仓库、数据管道、数据服务等。在应用中，将数据按照其自身特性进行划分、分类、归档、清洗和加工，才能

AI天才研究院·2025-03-23 22:29

HTTP核心知识

以下是前端开发者需要掌握的核心HTTP知识：1.HTTP基础概念请求与响应模型理解客户端（浏览器）发送HTTP请求，服务器返回HTTP响应的基本流程。

Sean2077·2025-03-23 22:56

前端性能优化-知识点

5.性能监测：性能指标、性能测试、性能监控持续优化等Web性能指标RAIL性能模型Response(响应)：快速

甲亿·2025-03-23 22:56

嵌入式Linux驱动开发：从基础知识到实践精通

本课程从基础知识点出发，详细介绍了内核接口理解、设备树编程、I/O操作、字符与块设备驱动、网络驱动、电源管理、调试技巧、硬件抽象层、设备模型和模块化编程等关键技能，并通过实际操作实践来强化学习，帮助开发者成长为嵌入式

坚持坚持那些年·2025-03-23 21:21

去哪儿网 ReactNative 跨小程序多端方案介绍

方案参考了react-native-web的适配方案，使用remax框架来实现适配组件库并达到适配多小程序的目的。

去哪儿网技术沙龙·2025-03-23 20:15

三维点云重建的原理及代码

点云重建是将来自各种传感器（如激光雷达、相机等）采集的离散点云数据转换为具有结构和几何形状的物体模型的过程。

晚风微凉～·2025-03-23 20:44

Android端ReactNative环境搭建——上

从去年部门大佬调研rn这个框架到现在已有超过一年的时间了。而我从当时毕业不到1年的小白成长到现在负责维护项目的Android端代码的主力。同时，自己对rn相关的技术有了不少理解。

hzulwy·2025-03-23 20:43

回归模型评价指标——衡量预测能力

MAE）4.决定系数（CoefficientofDetermination，R²）5.解释方差（ExplainedVariance，EV）6.最大误差（MaximumError）二、代码一、指标说明回归模型

Tang–t·2025-03-23 20:12

AI大模型编程能力对比：Deepseek&Claude&Gemini

在当今快速发展的技术领域，人工智能（AI）模型在编程和数据处理方面的应用越来越广泛。不同的AI模型因其独特的设计理念和技术优势，适用于不同的编程任务和场景。

黑夜路人（heiyeluren）·2025-03-23 20:11

图像质量评价学习笔记02：IQA模型性能评价指标（PLCC、SROCC、KROCC、RMSE）

性能好的图像质量评价（IQA）算法，其质量评测分数会与主观质量分数高度一致，IQA有许多评价指标，为了衡量方法测试结果与主观评价之间的一致性，视频质量专家组VQEG（VideoQualityExpertsGroup，目前国际上对视频质量进行标准化及性能测试的权威组织）提出了四个可以验证客观评价结果和主观评价结果之间的紧密程度的四个指标：PLCC、SROCC、KROCC和RMSE，也是目前最常用的I

可靠的豆包蟹同志·2025-03-23 20:11

PyQt和PySide的区别和比较

它们都是基于Qt框架，Qt是一个跨平台的应用程序和UI开发框架。本文将介绍PyQt和PySide之间的区别和比较，并提供相应的源代码示例。

PgosOcaml·2025-03-23 19:40

哈尔滨工业大学DeepSeek公开课人工智能：大模型原理技术与应用-从GPT到DeepSeek｜附视频下载方法

本报告深入探讨了大语言模型在自然语言处理（NLP）领域的核心地位及其发展历程，从基础概念出发，延伸至语言模型在机器翻译、拼音输入法、语音识别等任务中的关键作用。

你觉得205·2025-03-23 19:39

《AI大模型趣味实战》第8集：多端适配个人新闻头条基于大模型和RSS聚合打造个人新闻电台(Flask WEB版) 2

《AI大模型趣味实战》第8集：多端适配个人新闻头条基于大模型和RSS聚合打造个人新闻电台(FlaskWEB版)2摘要本文末尾介绍了如何实现新闻智能体的方法。

带娃的IT创业者·2025-03-23 19:37

如何设计一个 RPC 框架？需要考虑哪些点？

设计一个完整的RPC框架需要覆盖以下核心模块及关键技术点：一、核心架构模块模块功能与实现要点服务注册与发现使用Zookeeper/Nacos等实现服务地址动态注册与订阅，支持心跳检测和节点变更通知网络通信层基于

蒂法就是我·2025-03-23 19:32

先验地图--slam学习笔记

这种信息可以来自之前的实验、历史数据、理论模型或专家意见。地图信息：在无人驾驶中，车辆通常会预先加载高精度地图数据，这些地图数据提供了道路布局、车道线位置、交叉口结构等信息。这些信息就是先验信息。

超级璐璐·2025-03-23 19:31

小白学AI量化：DeepSeek+Python构建强大的金融数据挖掘与多维分析机器人

本文将为您揭秘一个革命性的解决方案——基于国产大模型DeepSeek和Python构建的智能数据挖掘分析机器人。它不仅适用于通用网页数据抓取，更能深度应用于金融领域，精准捕捉市场信号。

老余捞鱼·2025-03-23 18:00

数据挖掘实战-基于机器学习的垃圾邮件检测模型

‍♂️个人主页：@艾派森的个人主页✍作者简介：Python学习者希望大家多多支持，我们一起进步！如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+目录1.项目背景2.数据集介绍

艾派森·2025-03-23 18:26

集成学习（随机森林）

目录一、集成学习概念二、Bagging集成原理三、随机森林四、例子（商品分类）一、集成学习概念集成学习通过建⽴⼏个模型来解决单⼀预测问题。它的⼯作原理是⽣成多个分类器/模型，各⾃独⽴地学习和作出预测。

herry57·2025-03-23 18:24

Linux部署模型报错OSError: Error no file named pytorch_model.bin, tf_model.h5, model.ckpt.index or flax_mod

报错内容：OSError:Errornofilenamedpytorch_model.bin,tf_model.h5,model.ckpt.indexorflax_model.msgpackfoundindirectory主要原因是transformer版本不对，需要升级pipinstall--upgradehuggingface_hubpipinstalltransformers[torch]其

dkgee·2025-03-23 18:22

【机器学习】朴素贝叶斯入门：从零到垃圾邮件过滤实战

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt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

吴师兄大模型·2025-03-23 18:22

【机器学习】机器学习工程实战-第2章项目开始前

2.1机器学习项目的优先级排序2.1.1机器学习的影响2.1.2机器学习的成本2.2估计机器学习项目的复杂度2.2.1未知因素2.2.2简化问题2.2.3非线性进展2.3确定机器学习项目的目标2.3.1模型能做什么

腊肉芥末果·2025-03-23 18:21

Description of a Poisson Imagery Super Resolution Algorithm 论文阅读

DescriptionofaPoissonImagerySuperResolutionAlgorithm1.研究目标与意义1.1研究目标1.2实际意义2.创新方法与模型2.1核心思路2.2关键公式与推导

青铜锁00·2025-03-23 17:50

DeepSeek 如何处理多模态数据（如文本、图像、视频）？

关注我，持续分享逻辑思维&管理思维&面试题；可提供大厂面试辅导、及定制化求职/在职/管理/架构辅导；推荐专栏《10天学会使用asp.net编程AI大模型》，目前已完成所有内容。

借雨醉东风·2025-03-23 17:50

《基于自适应正负样本对比学习的特征提取框架》-核心公式提炼简洁版 2022年neural networks

论文源地址以下是从文档中提取的关于“基于对比学习的特征提取框架（CL-FEFA）”中正负样本对比学习实现的技术细节，包括详细的数学公式、特征提取过程以及特征表示方式的说明。

阳光明媚大男孩·2025-03-23 17:49

浅谈VB.NET为何还没有被时代淘汰

最近在做一个旧项目的更新和维护，比较头疼的是这个项目是08年写的，当时编写编写语言为c++、环境为vc6.0+MFC(嘶~，这玩意儿年纪比我还大)，需要将环境改为VS2022、.NET框架，为配合项目组其他同事

练习AI两年半·2025-03-23 17:47

机器学习怎么做特征工程

一、特征工程通俗解释特征工程就像厨师做菜前的食材处理：原始数据是“生肉和蔬菜”，特征工程是“切块、腌制、调料搭配”，目的是让机器学习模型（食客）更容易消化吸收，做出更好预测（品尝美味）。

全栈你个大西瓜·2025-03-23 17:47

Sklearn.model_selection.GridSearchCV

estimator:即调整的模型param_grid：即要调参的参数列表，以dict呈现。cv:S折交叉验证的折数，即将训练集分成多少份来进行交叉验证。默认是3,。

kakak_·2025-03-23 17:47

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