模型优化部署第20页

RAG技术全面解析：从原理到实践中的20个关键问题

与传统生成模型的区别是什么？RAG定义检索增强生成（Retrieval-AugmentedGeneration,RAG）是一种结合检索技术与生成模型的技术。

大F的智能小课·2025-02-26 12:47

DeepSeek颠覆传统教育：揭秘AI作业批改如何实现秒级反馈与精准提升

DeepSeek智能教育新突破：基于深度学习的作业批改与个性化反馈系统详解一、研究背景与意义在教育数字化转型的浪潮中，DeepSeek研发团队基于自研大语言模型，构建了新一代智能作业批改系统。

Coderabo·2025-02-26 12:15

短视频账号矩阵系统源代码开发全攻略

它能够集中化管理在各大短视频平台上的账号，并利用人工智能技术实现批量剪辑、发布、管理和优化短视频内容，

敲代码的飞·2025-02-26 12:44

机器学习安全核心算法全景解析

从数据投毒到模型窃取，攻击者不断突破传统防御边界。本文系统性梳理ML安全关键技术图谱，重点解析12类核心算法及其防御价值。

金外飞176·2025-02-26 12:44

零基础学习机器学习分类模型

我们将使用著名的Iris数据集，来构建一个机器学习模型，进行花卉品种的分类。整个过程会包含：原理介绍：机器学习的基本概念。数据加载和预处理：如何加载数据并进行必要的处理。

可喜~可乐·2025-02-26 12:14

volatile的底层实现

禁止重排序是为了避免编译器和处理器对指令的优化导致执行顺序改变，从而引发多线程环境下的问题。如果读者已经知道volatile的基本用法，现在想更深入了解其底层机制。

一个儒雅随和的男子·2025-02-26 11:43

JVM之垃圾回收和调优思路

文章目录GC的基础知识1.什么是垃圾2.如何定位（找到）垃圾3.常见的垃圾回收算法4.JVM内存分代模型（用于分代垃圾回收算法）5.常见的垃圾回收器常见垃圾回收器组合参数设定：(1.8)JVM调优第一步

星星都没我亮·2025-02-26 11:13

训练神经网络出现nan

参考资料Pytorch训练模型损失Loss为Nan或者无穷大（INF）原因Pytorch训练模型损失Loss为Nan或者无穷大（INF）原因_pytorchnan-CSDN博客文章浏览阅读5.6w次，点赞

崧小果·2025-02-26 11:12

深度求索DeepSeek：AI大模型的全域应用与技术突破

——从政务到医疗，解析国产大模型的创新实践与未来图景引言：DeepSeek的技术定位与行业价值DeepSeek（深度求索）作为中国AI领域的新锐力量，凭借"低成本、高精度、强场景适配"的差异化优势，在短短两年内实现了从技术研发到行业落地的跨越式发展

量子纠缠BUG·2025-02-26 11:11

微信小程序流量主提升ecpm的一些方法

微信官方给出的原因说明：实操下来的真实感受：实际上ecpm低的原因可能不是你的部署广告位不合理的问题，更多的应该是用户群体和用户质量导致

任聪聪·2025-02-26 11:11

短剧源码搭建部署短剧小程序测试报告

短剧小程序测试报告1.概述今天对一款短剧小程序进行了全面测试，整体体验非常优秀。该小程序在功能设计、用户体验、后台管理以及商业模式等方面都表现出色。以下是详细的测试反馈：感兴趣的可以点我参考一起讨论一下2.前端体验2.1格式布局优点：界面设计简洁美观，色彩搭配舒适，符合短剧类应用的用户群体审美。布局合理，导航清晰，用户可以轻松找到所需功能。响应式设计良好，在不同尺寸的设备上都能保持良好的显示效果。

南阳迈特网络科技·2025-02-26 11:39

短视频矩阵服务架构指南

每个服务都可以独立部署和扩展，从而提高了系统的整体灵活性和响应速度。API网关作为系统的入口，负责请求路由、负载均衡、认证和授权等功能。

李lrh9166·2025-02-26 11:37

统一 SASE 架构中的网络和安全融合

更重要的是，这些问题早在生成式人工智能和大型语言模型的新障碍被引入公众之前就已出现。

网络研究观·2025-02-26 11:37

最全redis缓存核心知点（原理+图解）

redis缓存核心知点一、主流应用架构二、缓存知识考点三、多路I/O复用模型四、常用的数据类型五、消息队列六、Redis的持久化6.1BGSAVE原理6.2RBD持久化的缺点6.3持久化方式之AOF6.4AOF

敲代码的胖虎·2025-02-26 10:35

Flink-02-flink技术架构及工作原理

Flink组件栈自下而上，分别针对每一层进行解释说明：Deployment该层主要涉及了Flink的部署模式，Flink支持多种部署模式：本地、集群（Standalone/YARN）、云（GCE/EC2

TRX1024·2025-02-26 10:35

FastSAM：高效图像分割算法详解与实战

其采用基于密度的空间聚类方法处理噪声和不规则形状，自适应策略调整聚类参数以增强泛化能力，并优化计算流程实现并行化处理以提升运行速度。FastSAM算法在医疗、自动驾驶等多个领域具有广泛应用前景。

阿qi 爱喝拿铁·2025-02-26 10:34

ai大模型自动化测试-TensorFlow Testing 测试模型实例

AI大模型自动化测试是确保模型质量、可靠性和性能的关键环节，以下将从测试流程、测试内容、测试工具及测试挑战与应对几个方面进行详细介绍：测试流程测试计划制定确定测试目标：明确要测试的AI大模型的具体功能、

小赖同学啊·2025-02-26 10:33

2025年电力新政对储能行业的影响

对储能行业的影响政策导向：从“强制配储”转向市场化驱动市场机遇：需求场景多样化与全球扩张行业格局：技术竞争与产业链优化配套政策与协同效应储能行业商业模式创新独立储能市场化交易模式用户侧储能与能源服务创新技术驱动的服务升级产业链协同与跨界融合政策配套与金融工具创新未来关注重点对储能行业的影响

能源革命·2025-02-26 10:03

DeepSeek：大模型时代的“破局者”

公司专注于开发先进的大语言模型（LLM）和相关技术，致力于在人工智能领域实现技术突破和创新应用。在成立后的短时间内，DeepSeek取得了令人瞩目的成绩。

qq_44233281·2025-02-26 10:02

Docker 的安全配置与优化（一）

它以其独特的优势，如环境隔离、快速部署、资源高效利用等，极大地改变了软件交付和运行的方式。

计算机毕设定制辅导-无忧学长·2025-02-26 10:02

深度学习-133-LangGraph之应用实例(二)使用面向过程和面向对象的两种编程方式构建带记忆的聊天机器人

文章目录1通用配置1.1大语言模型ChatOllama1.2函数trim_messages1.2.1函数概述1.2.2函数参数1.2.3测试应用2面向过程编程2.1不裁剪历史信息2.1.1创建图2.1.2

皮皮冰燃·2025-02-26 10:02

前端开发中的最佳实践与技巧

1.2本文的目标本文旨在分享前端开发中的最佳实践与技巧，帮助开发者提高代码质量、优化性能、增强安全性，并掌握最新的前端技术趋势。

lina_mua·2025-02-26 10:00

DeepSeek免费福利限时开启，AI界的“薅羊毛”机会来了！

deepseek的动态，现在看到一则好消息，分享给大家；国家超算中心目前上线了deepseek且免费调用DeepSeek-R1:7B、DeepSeek-R1:14B、DeepSeek-R1:32B三个模型

·2025-02-26 09:40

AI人工智能机器学习之监督线性模型

1、概要本篇学习AI人工智能机器监督学习框架下的线性模型，以LinearRegression线性回归和LogisticRegression逻辑回归为示例，从代码层面测试和讲述监督学习中的线性模型。

rockfeng0·2025-02-26 09:57

利用Java爬虫精准获取商品销量详情：实战案例指南

精准获取商品销量详情不仅能帮助商家优化产品策略，还能为市场研究和数据分析提供丰富的数据资源。本文将详细介绍如何利用Java爬虫技术精准获取商品销量详情，并分享关键技术和代码示例。

小爬虫程序猿·2025-02-26 09:57

利用Java爬虫获取Amazon商品详情：实战案例指南

在电商领域，Amazon作为全球最大的电商平台之一，其商品详情数据对于市场分析、竞争策略制定以及电商运营优化具有极高的价值。

数据小小爬虫·2025-02-26 09:26

利用Java爬虫精准获取淘宝分类详情：实战案例指南

在电商领域，淘宝作为中国最大的电商平台之一，其分类详情数据对于市场分析、竞争策略制定以及电商运营优化具有极高的价值。通过Java爬虫技术，我们可以高效地获取这些数据，为电商从业者提供强大的数据支持。

Jason-河山·2025-02-26 09:56

大数据模型：技术赋能，引领未来

而如何挖掘和利用这些海量数据，为企业和社会创造价值，正是大数据模型所追求的目标。本文将从以下几个方面对大数据模型进行探讨：概述、技术原理、应用场景、挑战与发展趋势。

大模型教程·2025-02-26 09:56

如何优化你的 Node.js API

原文来源于：freeCodeCamp，作者：PapayaHUANG如有侵权，联系删除在这篇文章中，我将讲解如何优化使用Node.js编写的API。

程序员小英·2025-02-26 09:26

Node.js定义以及性能优化

它采用事件驱动、非阻塞I/O模型，适合构建高性能、可扩展的网络应用。

Sunshinedada·2025-02-26 09:55

大模型和数据要素赋能农业生产数智化解决方案

大模型和数据要素赋能农业生产数智化解决方案大模型和数据要素赋能农业生产数智化解决方案引言背景与意义解决方案概述大模型在农业生产中的应用作物生长模型病虫害预测模型农业气象模型数据要素在农业生产中的作用土壤数据气象数据作物生长数据数智化解决方案的设计与实现总体架构设计数据处理与分析模块智能决策与支持模块解决方案应用效果评估及推广前景应用效果评估方法推广前景展望第

数智化领地·2025-02-26 09:23

kl散度度量分布_解读KL散度：从定义到优化方法

Kullback-Leibler散度是计算机科学领域内的一个重要概念。数据科学家WillKurt通过一篇博客文章对这一概念进行了介绍，机器之心技术分析师在此基础上进行了解读和扩充。本文为该解读文章的译文。引言这篇博文将介绍KL散度，即相对熵。这篇博文给出了一个理解相对熵的简单例子，因此这里不会试图重写原作者的内容。除了阅读原博客文章之外，这里还会根据我在信息论方面的工作经验给出一些基于原博文的额外

weixin_39846364·2025-02-26 08:20

BCPD++(非刚性配准) 算法原理详解

它基于贝叶斯概率框架，结合变分推断与高效优化策略，显著提升了配准精度、鲁棒性与计算效率。BCPD++的核心创新在于：分层贝叶斯模型：自适应学习超参数，减少人工调参需求。变分贝叶斯推断：替代传

点云SLAM·2025-02-26 08:17

点云配准（点云拼接）论文综述

随着传感器技术（如LiDAR、RGB-D相机）的进步与深度学习的发展，点云配准方法经历了从传统优化算法到数据驱动模型的演变。本文系统综

点云SLAM·2025-02-26 08:47

CPD（Coherent Point Drift）非刚性点云配准算法

CPD（CoherentPointDrift）非刚性点云配准算法详解一、算法概述CPD（CoherentPointDrift）是一种基于概率模型的非刚性点云配准方法，由AndriyMyronenko等人在

点云SLAM·2025-02-26 08:47

Vue 与 React 深度对比：从代码到原理的全方位解析

本文将从代码风格、底层原理、API设计、性能优化、生态系统等多个维度，对两者进行深度对比，助你在技术选型时做出明智决策。

北辰alk·2025-02-26 08:46

解读 DeepSeek 关键 RL 算法 GRPO

DeepSeekGRPO：面向超大规模RLHF的梯度正则化策略优化算法引言在当下人工智能蓬勃发展的浪潮里，DeepSeek无疑是一颗耀眼的明星，频繁出现在各类科技前沿讨论中，热度持续攀升。

进一步有进一步的欢喜·2025-02-26 08:16

详细介绍人工智能学习框架

人工智能学习框架是开发者用于构建、训练和部署机器学习模型的核心工具。

日记成书·2025-02-26 08:16

绩效管理与业务流程

这个有机体要么在运转过程中“磨损”逐渐失去其价值，要么通过与市场的有机互动不断优化流程尽可能地发挥每个零部件或者齿轮的作用让企业这个有机体更具创造力不断为市场提供新的价值。

自由鬼·2025-02-26 08:45

总结yolov8做检测训练时所需要的代码

运行模型训练脚本代码:大家可以先在ultralytics/ultralytics文件夹下新建一个mytrain.py，然后直接复制下面的代码，所有训练有关的超参数都可以在这个文件中调节，不懂超参数可以忽略

小胡学长·2025-02-26 08:13

从零开始玩转TensorFlow：小明的机器学习故事 4

虽然在朋友们看来已经很不错了，但小明发现一个问题：当比赛数据越来越多、球队的特征越来越复杂时，模型的准确率提升得很慢。

山海青风·2025-02-26 07:42

赋能农业数字化转型雏森科技助力“聚农拼”平台建设

在中央一号文件连续多年对发展智慧农业作出重要部署的背景下，集团领导们积极响应，组织开发了“聚农拼”数字农业服务平台，通过互联网信息化、数字化精准匹

CSSoftTechAI·2025-02-26 07:42

electron部署更新服务器

1.electron更新有两种方式windows应用安装打包有两种1.squirrel第一种通过electron包里的autoUpdater模块，设置github用户名/repo仓库名，会自动拼接feedurl为https://update.electronjs.org/${用户名}/${仓库名}/${arch}/${version},更新服务器update.electronjs.org会去git

zhhao1·2025-02-26 07:41

Qwen2.5 技术报告

本报告介绍Qwen2.5，这是一系列全面的大语言模型(LLM)，旨在满足多样化的需求。与之前的迭代相比，Qwen2.5在预训练和后训练阶段都有显著的改进。

三谷秋水·2025-02-26 07:11

极速浏览器——性能优化与用户体验的典范

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：极速浏览器是专为速度和效率优化的网络浏览工具，其设计轻量级，旨在提供无延迟的浏览体验。

Fitz Hoo·2025-02-26 07:40

《网络安全自学教程》- TCP/IP协议栈的安全问题和解决方案

因为OSI是理想化的七层模型，所以TCP/IP协议簇从「实用性」的角度出发，将OSI七层参考模型简化为四层模型。从上往下依次是应用层、传输层、网络互联层、网络接口层。

士别三日wyx·2025-02-26 07:39

MySQL 8.0 社区版安装与配置全流程指南（Windows平台）

相较于旧版本，8.0版引入以下核心升级：性能优化：查询速度提升2倍以上安全性增强：默认启用caching_sha2_password认证插件功能扩展：支持CTE（公共表表达式）和原子DDL二、安装环境准备

waicsdn_haha·2025-02-26 07:39

MySQL高阶操作的详细步骤说明，结合了索引优化、事务管理、存储过程、触发器等核心功能

以下是MySQL高阶操作的详细步骤说明，结合了索引优化、事务管理、存储过程、触发器等核心功能：一、索引优化创建索引语法：CREATE[UNIQUE]INDEX索引名ON表名(列1,列2...)示例：CREATEINDEXidx_ageONstudents

最爱で毛毛熊·2025-02-26 07:38

GAN（Generative Adversarial Network）—生成对抗网络

生成建模的目标是自主识别输入数据中的模式，使模型能够生成与原始数据集相似的新示例。本文涵盖了您需要了解的有关GAN、GAN架构、GAN的工作原理以及GAN模型类型等的所有信息。目录什么是生成对抗网络？

算法资料吧！·2025-02-26 06:06

外咸瓜街的一条咸鱼·2025-02-26 06:36

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