模型之层次分析

webUI自动化之基本框架搭建（python + selenium + unittest）_python ui自动框架

先自我介绍一下，小编浙江大学毕业，去过华为、字节跳动等大厂，目前阿里P7深知大多数程序员，想要提升技能，往往是自己摸索成长，但自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！因此收集整理了一份《2024年最新Python全套学习资料》，初衷也很简单，就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友。既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课
2401_84140628·2025-01-21 02:42

MySQL字段约束条件,外键约束条件,表关系

MERGEInnoDBArchiveBLACKHOLEblackhole与memory存取数据的特征Blackhole：丢弃写操作，读操作会返回空内容Memory：置于内存的表创建表的完整语法字段类型之整型字段类型之浮点型字段类型之字符类型字段类型之枚举与集合字段类型之日期类型约束条件自增
Yietong309·2025-01-21 01:10

GPU介绍之GPU监控中，如何确定GPU忙碌程度

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·2025-01-21 01:40

HarmonyOS状态管理之组件通讯

组件通讯）1：概述在使用状态管理之前，我们所构建的页面大多数为静态页面，如果希望构建一个动态的，有交互的界面，就要引用‘状态’的概念状态的概念：在ArkUI框架中，UI是程序运行的结果，用户构建了一个UI模型
秃顶老男孩.·2025-01-21 01:39

探索前沿AI技术：什么是LLM框架?什么是Agent应用?什么是Workflow架构?一篇文章带你全部搞懂

前排提示，文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦！文章目录探索前沿AI技术：什么是LLM框架?什么是Agent应用?什么是Workflow架构?摘要引言正文LLM框架：定义与重要性什么是LLM框架?
大模型学习路线·2025-01-21 01:39

大模型介绍

大模型（LargeModel）指的是拥有庞大参数量的机器学习模型。由于具有更多的参数，大模型能够更好地拟合复杂的数据和模式，从而提供更准确的预测和更好的性能。
詹姆斯爱研究Java·2025-01-21 01:39

gaussdb大表查询性能慢的解决思路

在经营分析5G智慧加油站项目项目中，我接触到高斯数据库，并使用它来进行数据的存储和查询。
_Evelyn·2025-01-21 01:08

基于深度学习的极端天气预测全解析与实战指南：基于MetNet 模型

摘要：本文全面解析了基于深度学习的极端天气预测，重点介绍了MetNet模型。首先，文章阐述了极端天气预测的重要性和传统天气预报的局限性。
AI_DL_CODE·2025-01-21 01:07

深度解析：Python与TensorFlow在日平均气温预测中的应用——LSTM神经网络实战

文章目录1.引言1.1研究背景与意义1.2研究目标与问题定义2.概念解析2.1Python语言简介2.2TensorFlow框架概述2.3LSTM神经网络原理3.原理详解3.1时间序列分析基础3.1.1
AI_DL_CODE·2025-01-21 01:37

MPP-大规模并行处理

MPP(MassivelyParallelProcessing)，即大规模并行处理，在数据库非共享集群中，每个节点都有独立的磁盘存储系统和内存系统，业务数据根据数据库模型和应用特点划分到各个节点上，每台数据节点通过专用网络或者商业通用网络互相连接
quanzaiwoxin1·2025-01-21 01:35

国自然青年项目｜基于多模态影像组学的乳腺癌分子分型预测研究｜基金申请·25-01-20

研究内容包括跨模态医学图像分割、多模态特征提取与融合、模型设计与系统研发。
罗小罗同学·2025-01-21 01:34

使用 PyTorch 从头开始构建您自己的 Llama 3 架构

build-your-own-llama-3-architecture-from-scratch-using-pytorch全文摘要本文提供了一个详细的指南，介绍如何使用PyTorch从头开始构建Llama3模型的完整架构
子然在打码·2025-01-21 00:00

Linux TCP 之 RTT 采集与 RTO 计算

我们来看看LinuxTCP采集RTT的函数tcp_rtt_estimator，看注释，充满了胶着。但在那个谨慎的年代，这些意味着什么？RTT最初仅用于RTO的计算而不是用于调速，RTO的计算存在两个问题，如果过估，影响效率，如果低估，则会造成无效重传，但这都不是大问题，大问题是TCPACK只提供给你那么多信息，你能如何利用好它。TCPACK时钟允许你测量RTT，但你又如何基于它计算RTO呢。大数定
dog250·2025-01-21 00:58

自动化测试覆盖率提升的关键步骤

自动化测试覆盖不足的问题可以通过增加测试用例的数量和质量、引入代码覆盖率分析工具、加强团队的测试意识和技能、优化测试框架和工具、自动化测试与手动测试相结合等方式来解决。
JD技术委员会·2025-01-21 00:28

大模型的RAG微调与Agent：提升智能代理的效率与效果

目录编辑引言RAG模型概述检索阶段生成阶段RAG模型的微调数据集选择损失函数设计微调策略超参数调整RAG模型在智能代理中的应用客户服务信息检索内容创作决策支持：结论引言在人工智能的快速发展中，大型预训练模型
WeeJot·2025-01-21 00:57

深入浅出的聊聊 Agent

前排提示，文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦！一、Agent的起源1.什么是Agent你可能会问，Agent到底是什么呢？简单来说，Agent就是能够在一定环境中自主感知、决策和行动的实体。
程序员鑫港·2025-01-21 00:57

Mybatis-plus 多租户插件

前言本篇主要分析Mybatis-plus多租户插件，然后根据多租户插件在延伸到其他场景案例Mybatis-plus官网对多租户插件已有详细讲解，这里就不在附上使用案例。
YaYicho·2025-01-21 00:55

MySQL 基础篇

数据库概述1.1.表、记录、字段1.2.表的关联关系1.2.1.一对一关联（one-to-one）1.2.2.一对多关联（ont-to-many）1.2.3.多对多关联（mant-to-many）2.SQL之SELECT2.1
睫毛进眼睛了！·2025-01-21 00:25

安装盒子or搭建机房

以下是针对这两种方案的详细分析和建议，帮助您做出最适合的选择：安装盒子（家庭用户设备或小型服务器）优点初期成本低：购买和安装家用设备或小型服务器的成本相对较低，适合预算有限的情况。
黑石云·2025-01-20 23:23

边缘计算应用十大领域

它们能够在边缘端直接进行实时数据的处理，无论是交通的流量还是交通的事故，这些摄像头都能够精准的捕捉并且分析相
黑石云·2025-01-20 23:23

服务器与机顶盒

以下是对这一问题的详细分析：一、性能与资源利用差异服务器：性能强大，能够处理大规模的数据处理和并发访问。资源利用高效且灵活，可以根据需要进行横向或纵向扩展。在处理大规模数据时可能需要更多的带宽资源。
黑石云·2025-01-20 23:23

交换机与路由器的区别

交换机和路由器是网络中的两种关键设备，它们各自承担不同的功能，主要区别体现在以下几个方面：一、工作层次与功能交换机：工作层次：交换机主要工作在OSI模型的第二层，即数据链路层。
黑石云·2025-01-20 23:53

无限流量卡与无线网络跑pcdn

对于无限流量卡和无线网络是否可以用于PCDN（PeerContentDeliveryNetwork，即点对点内容分发网络）的问题，以下是对两者的详细分析：无限流量卡理论可行性：无限流量卡提供了理论上不受限制的数据使用量
黑石云·2025-01-20 23:22

【LLM】Ollama：本地大模型 WebAPI 调用

使用以下命令进行部署：dockerrun-d-p11434:11434--nameollama--restartalwaysollama/ollama:latest进入容器并下载qwen2.5:0.5b模型
T0uken·2025-01-20 23:22

渗透测试之webshell 蚁剑 流量分析 特性分析 抓包分析

目录蚁剑是什么特性简介：蚁剑流量特征两大特征流量分析分析UserAgent数据内容解码分析总结蚁剑是什么蚁剑(AntSword)是一款开源的跨平台WebShell管理工具特性简介：AntSword（蚁剑
浩浩测试一下·2025-01-20 23:50

Redis架构

Redis架构Redis是一个单线程的架构单线程和多线程：单线程效率低，安全多线程效率高，有线程安全问题简化了数据结构和算法的实现：Redis采用了事件模型的机制I/O多路复用机制(Linux处理文件读取的机制
zyz176·2025-01-20 23:20

java快速入门之判断与循环

一、流程控制语句在一个程序执行的过程中，各条语句的执行顺序对程序的结果是有直接影响的。所以，我们必须清楚每条语句的执行流程。而且，很多时候要通过控制语句的执行顺序来实现我们想要的功能。1.1流程控制语句分顺序结构判断和选择结构(if,switch)循环结构(for,while,do…while)二、判断语句：if语句2.1if语句格式1格式1：if(关系表达式){语句体;}执行流程：①首先计算关系
天启互联网工作室·2025-01-20 23:49

YOLOv10改进，YOLOv10改进主干网络为GhostNetV3(2024年华为的轻量化架构，全网首发)，助力涨点

然而，紧凑型模型的训练策略目前借鉴自传统模型，这忽略了它们在模型容量上的差异，可能阻碍紧凑型模型的性能提升。在本文中，通过系统地研究不同训练成分的影响，我们介绍了一种用于紧凑型模型的强大训练策略。
挂科边缘·2025-01-20 23:19

OpenBayes 一周速览｜微软 Phi-4 发布，降低更多成本实现高效推理；Terra 时空数据集上线

公共资源速递5个数据集：Terra多模态时空数据集ChineseCouplets中文对联数据集AqueousSolubility无机化合物数据集HumanLikeDPODataset大模型对话微调数据集
·2025-01-20 23:55

2024年AI浪潮：基础设施重构、模型演进与挑战并存

本文将深入探讨2024年AI发展的三大核心趋势：AI基础设施的重构、模型发展的新趋势以及AI发展带来的挑战，并重点关注企业如何从AI投资中获得回报，以及AI智能体技术的巨大潜力。
·2025-01-20 23:54

【RocketMQ 消息中间件】RocketMQ篇之-消息存储 为什么性能高 CommitLog 刷盘机制 同步 异步

RocketMQ篇之-消息存储RocketMQ作为一款分布式消息中间件，高可靠性是其最重要的特性之一。所以需要将消息进行持久化存储，以保证消息不丢失。
·2025-01-20 23:54

小红书成立应用算法部：平衡生态与变现的战略之举

本文将深入探讨小红书成立应用算法部的战略意义及其对未来发展的影响，并分析其扁平化管理模式在其中的作用。
·2025-01-20 23:23

使用多模态大模型转换 office 文档

背景介绍随着大模型的技术的不断发展，如何将各种office文档转换为markdown成为了一个刚需，包括微软在内的不少公司都给出了解决方案，但是都需要经过繁琐的步骤再本地或云端进行部署，有的对本地还有一定算力要求
·2025-01-20 23:53

精通爬虫技术：从入门到入狱——网络数据爬虫的合法性与法律边界

同时，重点关注Robots协议、反爬虫技术、开放数据等合规性问题，并分析相关法律案例，助您合法安全地使用爬虫技术。文章目录什么是网络数据爬虫？
·2025-01-20 23:52

ofa.js：无需打包的MVVM框架，前端开发的轻量之选

近年来，前端开发领域涌现了许多优秀的框架，如React、Vue和Angular，它们极大地提升了开发效率和代码可维护性。然而，随着项目复杂度的增加，这些框架的学习曲线和构建工具链的复杂性也让许多开发者感到头疼。在这样的背景下，ofa.js应运而生，它号称“无需打包的MVVM框架”，试图为前端开发带来一种全新的体验。那么，ofa.js究竟有何独特之处？它与其他MVVM框架相比又有哪些优势？本文将为你
·2025-01-20 23:52

「AI 中国」榜单揭晓，OpenBayes贝式计算入选「大模型最具潜力创业企业 TOP 10」

日前，「AI中国」机器之心2024年度评选正式揭晓，OpenBayes贝式计算有幸入选「大模型最具潜力创业企业TOP10」。
·2025-01-20 23:20

BOE（京东方）"向新2025”年终媒体智享会落地深圳 "屏”实力赋能产业创新发展

12月27日，BOE（京东方）“向新2025”年终媒体智享会的收官之站在创新之都深圳圆满举行，为这场为期两周、横跨三地的年度科技盛会画上了完美句号。
·2025-01-20 23:20

技术选型指南：Web、原生、混合开发的对比

本文将详细分析这三种开发方式的特点、实现原理及适用场景，同时推荐一些开源框架，并讲解微信小程序的实现方式。我们还将通过简单的代码示例，帮助大家更直观地理解这些技术。一、纯Web开发定义：纯Web开
·2025-01-20 23:19

FORCE 原动力大会｜火山引擎边缘云亮点干货先知晓！

在经历了早期的热闹之后，AI大模型的能力和价值维度已经不再浮于表面。
·2025-01-20 22:19

【YOLOv8改进】 YOLOv8 更换骨干网络之 GhostNet ：通过低成本操作获得更多特征 (论文笔记+引入代码)

YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏专栏目录：YOLO有效改进系列及项目实战目录包含卷积，主干注意力，检测头等创新机制以及各种目标检测分割项目实战案例专栏链接:YOLO基础解析+创新改进+实战案例介绍摘要在嵌入式设备上部署卷积神经网络（CNNs）由于有限的内存和计算资源而变得困难。特征图中的冗余是那些成功的CNNs的一个重要特性，但在神经架构设计中很少被研究。本文提出了一种新颖的Ghost模块，
YOLO大师·2025-01-20 22:47

探索AI API版本管理与流式传输实现

这对于AI服务尤为重要，因为AI模型和算法的更新频率相对较高。本文将重点介绍AIAPI版本的管理原则，并
qwe54165a4wd·2025-01-20 22:47

基于Ubuntu(x86)系统和STM32(Keil)编写C程序分别进行编程、验证

文章目录实验内容一、基本概念（一）、全局变量（二）、局部变量（三）、堆和栈二、编程验证（一）、基于Ubuntu用Linux系统编写C程序（二）、基于STM32用Keil编写C程序三、归纳分析四、总结五、
迷信的兔子·2025-01-20 22:47

OpenBayes 一周速览｜一键部署Qwen2.5-Coder，0编程经验实现代码生成自由！

化学多模光谱数据集CDFSOD-benchmark跨域小样本对象检测基准数据集3个教程：一键部署Qwen2.5-CoderInkSight将手写文字数字化DemoGLM-4-Voice端到端中英语音对话模型访问官网立即
·2025-01-20 22:17

【3-4】《Java面向对象高级知识》——继承、重写和重载、final关键字、抽象类、接口、多态、Object类、内部类、包装类、可变参数、递归

文章目录一、继承格式二、子类实例化内存分析三、super详解四、重写1、重写的概念2、重写和重载的区别五、final关键字六、抽象类1、抽象类的概念2、抽象类常见问题3、抽象类和普通类的区别七、接口1、
美少女降临人世间·2025-01-20 22:47

MySql场景面试题：满意度调查分组去除最高最低求平均分

❃博主首页：「码到三十五」，同名公众号:「码到三十五」，wx号:「liwu0213」☠博主专栏：♝博主的话：搬的每块砖，皆为峰峦之基；公众号搜索「码到三十五」关注这个爱发技术干货的coder，一起筑基场景描述我们有一个员工满意度调查系统
码到三十五·2025-01-20 22:16

洞见数据未来，StarRocks Summit Asia 2024 即将启幕！

数据量和数据类型的需求飞速上涨，我们不仅需要将历史上各种基础设施中的数据进行分析使用，还要关注性能、灵活性、性价比，以及确保单一可信数据源。这一切构成了当前大数据领域的核心难题。
·2025-01-20 22:45

云原生主键模型：高效、弹性，省钱又省心

主键模型是StarRocks全新
·2025-01-20 22:42

企业落地大模型的路径选择：微调、RAG、提示词工程

一、大模型的特点1）不确定性与传统应用不同，模型的输出是不确定的，即使多次问它一样的问题，给出的结果也可能不一样。
AGI-杠哥·2025-01-20 22:46

StarRocks on AWS Graviton3，实现 50% 以上性价比提升

数据分析凭借强大的分析能力，可从不同维度挖掘数据中蕴含的见解和规律，为企业战略决策提供依据。
·2025-01-20 22:42

Mybatis源码-加载映射文件与动态代理

大家好，我是半夏之沫一名金融科技领域的JAVA系统研发我希望将自己工作和学习中的经验以最朴实，最严谨的方式分享给大家，共同进步写作不易，期待大家的关注和点赞关注微信公众号【技术探界】前言本篇文章将分析Mybatis
·2025-01-20 22:11
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他