模型优化部署第26页

深入探索 llama-cpp-python：在 LangChain 中启用本地 LLM 推理

引言在人工智能的迅猛发展中，大语言模型(LLM)扮演着不可或缺的角色。

aehrutktrjk·2025-02-26 02:06

一次vue2项目打包构建优化过程

记一次vue2项目构建优化过程。

糖糖老师436·2025-02-26 02:35

GLake：优化GPU内存管理与IO传输的开源项目

GLake：突破GPU内存和IO瓶颈的利器在人工智能快速发展的今天，大模型训练和推理正面临着严峻的挑战。

2401_87458718·2025-02-26 02:35

OpenAI: 人工智能领域的领军企业

自成立以来,OpenAI在自然语言处理、计算机视觉、强化学习等多个人工智能领域取得了突破性进展,推出了一系列广受关注的AI模型和产品。OpenAI的发展历程OpenAI由埃隆·马斯克、山姆

2401_87458718·2025-02-26 02:35

MFLUX: 在Mac上本地运行强大的FLUX模型

MFLUX简介MFLUX(MacFLUX)是一个基于AppleMLX框架的FLUX模型实现,旨在让用户能够在Mac电脑上本地运行强大的FLUX图像生成模型。

2401_87458718·2025-02-26 02:05

llama-cpp-python本地部署并使用gpu版本

使用带编译的命令安装llama库#首选GGML_CUDA后续LLAMA_CUBLAS将删除CMAKE_ARGS="-DGGML_CUDA=on"FORCE_CMAKE=1pipinstallllama-cpp-python--no-cache-dirCMAKE_ARGS="-DLLAMA_CUBLAS=on"FORCE_CMAKE=1pipinstallllama-cpp-python--no-c

i__chen·2025-02-26 02:03

Mamba架构深度解析：基于状态空间模型的线性复杂度序列处理实战指南（附代码+案例

一、技术原理：状态空间模型与线性复杂度数学推导1.传统状态空间模型（SSM）连续系统描述：h′(t)=Ah(t)+Bx(t)y(t)=Ch(t)+Dx(t)\begin{aligned}h'(t)&=Ah

燃灯工作室·2025-02-26 02:33

论文解读（全头皮重建方向）：3DCMM

从面部到完整头部：3DCMM的技术原理解析引言在计算机图形学和人体工学领域，3D头部模型的需求日益增加。

FLOWVERSE·2025-02-26 02:03

使用 Docker 部署 Flask 应用

使用Docker部署Flask应用一、引言在现代软件开发中，应用的部署和环境管理是至关重要的环节。

lozhyf·2025-02-26 01:32

强大的 solidity 框架：Foundry 轻松上手

Foundry简介Foundry是一个强大的Solidity开发框架，帮助开发者高效地构建、测试和部署智能合约。

代码搬运媛·2025-02-26 01:01

DeepSeek技术解析：降本增效的“双刃剑”如何重塑AI产业？

正面影响分析算力需求与成本大幅降低DeepSeek通过算法优化（如稀疏计算、知识蒸馏）和模型压缩技术，将云端训练算力需求降至传统大模型的35%，车端推理芯片需求减少至65%。

爱吃青菜的大力水手·2025-02-26 01:29

DeepSeek：突破闭源封锁，引领大模型新时代

近年来，人工智能领域蓬勃发展，大模型作为其中的核心技术，其重要性不言而喻。然而，大模型的训练和部署往往面临着硬件依赖性强、成本高昂、效率低下等挑战。

fanstinmsl·2025-02-26 01:59

简单搞定数仓搭建:数仓规范

1.数据模型架构规范1.1数据层次的划分ODS：OperationalDataStore，操作数据层，在结构上其与源系统的增量或者全量数据基本保持一致。

白枭·2025-02-26 01:59

YashanDB安装前准备

YashanDB官网，原文内容请见https://doc.yashandb.com/yashandb/23.3/zh/%E5%BF%AB%E9%80%9F%...本章节将介绍个人版单机形态YashanDB服务端安装部署所需的前期准备

·2025-02-26 01:58

数字化转型2025·2025-02-26 01:27

Flutter 单例模式技巧与最佳实践

通过实现单例模式，开发者可以确保只有一个实例存在，从而优化应用性能和代码结构。本文探讨

·2025-02-26 00:25

如何通过提示词更好地利用AI

如何通过提示词工程释放AI的全部潜力：7个深度优化技巧前言：为什么提示词决定AI的输出质量？在人工智能对话系统的使用中，提示词（Prompt）就像开启宝藏的密码钥匙。

lally.·2025-02-26 00:55

CSS 真的会阻塞文档解析吗？从浏览器渲染原理深入探究一下

理解这一问题对于优化网页性能、提升用户体验至关重要。要深入解答这个问题，需要从浏览器渲染网页的原理说起。

银之夏雪·2025-02-26 00:54

PageForge v2025.1.6 发布：支持 KaTeX 数学公式渲染

PageForge是一款现代化的静态页面生成与部署平台，致力于为用户提供从创建到部署的一站式解决方案。

·2025-02-26 00:53

Flutter 中使用 Mixin 优化逻辑与功能

Flutter中使用Mixin优化逻辑与功能视频https://youtu.be/xyHd7gUbBo4https://www.bilibili.com/video/BV1qDrBYmELq/前言原文FlutterMixins

·2025-02-26 00:52

matlab iri模型,IRI2012电离层模型 matlab代码

【实例简介】IRI2012电离层模型InternationalReferenceIonosphere(IRI)ModelComputestheInternationalReferenceIonosphere

龙之吻(水货)·2025-02-26 00:52

Anaconda 2025 最新版安装与Python环境配置指南（附官方下载链接）

一、软件定位与核心功能Anaconda2025是Python/R数据科学集成开发平台，预装1500+科学计算库，新增AI模型可视化调试、多环境GPU加速等特性。

waicsdn_haha·2025-02-26 00:22

python 语音转文本中文——DeepSpeech

一、DeepSpeech的原理1.核心组件声学模型：将语音波形转换为概率分布表示。语言模型：对语音识别结果进

drebander·2025-02-26 00:51

分享一款支持二次开发的多语言订货系统

在这样的大背景下，一套功能完备、支持二次开发的多语言订货系统，已然成为企业突破语言障碍、优化业务流程、增强客户满意度的关键。

多用户商城系统·2025-02-26 00:51

自己搭建远程桌面服务器-RustDesk（小白版），借花献佛

4.准备内容①一个公网服务器（可装Centos7.6或Windows系统）建议使用Centos可以命令部署如果没有服务器，可自行到腾讯云、阿里云申请（一般都会有活动什么年终、双十一、双十二等等，价格不贵

嘻嘻哈哈学编程·2025-02-26 00:50

Pytorch:以CIFAR-10分类为例，给出了神经网络的训练流程

下面给出了神经网络的训练流程，包括数据加载与预处理、网络定义、损失函数和优化器定义、网络训练和网络测试。

Xiao_Ya__·2025-02-25 23:49

Matlab编写的直齿轮时变啮合刚度求解模型程序及拟合公式详解

Matlab:势能法-编写的关于直齿轮时变啮合刚度求解模型程序（齿间摩檫力也有考虑进去），根据周期变化计算得到整个啮合过程的综合刚度啮合曲线，并得到拟合公式，以便在建立动力学方程的时候方便使用！

UcbSSHqp·2025-02-25 23:49

CSS对DOM解析的阻塞作用

在浏览器渲染页面时，DOM（文档对象模型）树的构建和渲染是一个重要的过程。在这个过程中，CSS可能会对DOM解析产生一定的阻塞作用。

MggnHaskell·2025-02-25 23:48

[C++]使用纯opencv部署yolov12目标检测onnx模型

yolov12官方框架：sunsmarterjie/yolov12【算法介绍】在C++中使用纯OpenCV部署YOLOv12进行目标检测是一项具有挑战性的任务，因为YOLOv12通常是用PyTorch等深度学习框架实现的

FL1623863129·2025-02-25 23:18

JavaScript系列（86）--现代构建工具详解

JavaScript现代构建工具详解现代前端开发离不开构建工具，它们帮助我们处理模块打包、代码转换、资源优化等任务。让我们深入了解主流的构建工具及其应用。

ᅟᅠ ‌‍‎‏ 一进制·2025-02-25 23:48

基于势能法和切片法的斜齿轮时变啮合刚度求解模型的Matlab程序设计及综合刚度曲线拟合公式解析

Matlab技术在斜齿轮时变啮合刚度求解模型中的应用分析一、引言在工程技术领域，斜齿轮作为高效传动的重要部件，其啮合刚度的准确计算对于提升传动性能、确保设备运行稳定至关重要。

AbVhftfAZW·2025-02-25 23:48

OmniPlan Pro for Mac 项目管理流程

能被用来优化资源、精简预算快速共享或添加任务，旨在能够帮助您可视化维护和简化项目，包含了自定检视表、阶层式的纲要模式、成本追踪、里程碑、任务限制与相关性、资源分配、时程控制、Gantt图表、违反事项显示

甜于酸·2025-02-25 23:17

射频学习之HFSS入门（一）

它主要用于设计和优化电磁设备，如天线、微波元件、射频(RF)设备等，

OKay_J·2025-02-25 23:47

MySQL 数据库作发布系统的存储，一天五万条以上的增量，预计运维三年,怎么优化？思维导图代码示例（java 架构)

对于一个每天有五万条以上增量、预计运维三年的MySQL发布系统，优化和规划是非常重要的。这不仅涉及到数据库本身的性能优化，还包括架构设计、硬件选择、监控与维护等多个方面。

用心去追梦·2025-02-25 23:46

梯度累加（结合DDP）梯度检查点

梯度累积通过多次前向传播和反向传播累积梯度，然后一次性更新模型参数，从而模拟大批量训练的效果。总结：显存限制：GPU/TPU显存有限，无法一次性加载大批量数据。训练稳定性：大批量训练通常

糖葫芦君·2025-02-25 23:16

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）

支持向量机（SupportVectorMachine，简称SVM）是一种监督学习模型，主要用于分类和回归分析。SVM的基本思想是寻找一个决策边界或超平面，使得两类样本之间的间隔最大化。

不易撞的网名·2025-02-25 23:15

核货宝：支持二次开发的移动订货系统分享

核货宝移动订货系统凭借其强大的功能和灵活的二次开发特性，成为众多企业优化订货流程、提升业务效率的得力助手。

核货宝订货系统·2025-02-25 23:15

DeepSeek强化学习（Reinforcement Learning）基础与实践

DeepSeek提供了强大的工具和API，帮助我们高效地构建和训练强化学习模型。本文将详细介绍如何使用DeepSeek进行强化学习的基础与实践，并通

Evaporator Core·2025-02-25 23:44

探索 IMA：搭建个人知识库的得力助手

现在好多人都在尝试用DeepSeek做本地部署，各种详细的部署教程也争先恐后的出现。教程虽好，但对于一般的人来讲操作还是存在一定的难度，比如说对硬件的要求高，部署的过程较为复杂。

东锋1.3·2025-02-25 23:14

OpenAI 助力数据分析中的模式识别与趋势预测

借助OpenAI的强大语言模型（如GPT-4），我们可以轻松完成这些任务，无需深厚的编程基础，也能快速上手。

山海青风·2025-02-25 23:42

无人机实战系列（二）本地摄像头 + Depth-Anything V2

Depth-AnythingV2，因为我使用的无人机是Tello，其本身仅提供了一个单目视觉相机，在众多单目视觉转Depth的方案中我选择了Depth-AnythingV2，这个库的强大在于其基于深度学习模型将单目视觉以较低的代价转换成

nenchoumi3119·2025-02-25 23:42

深度学习笔记——循环神经网络RNN

好评笔记·2025-02-25 22:10

揭秘波士顿房价密码：从经典数据集到线性回归实战

该数据集统计了13种可能影响房价的因素和该类型房屋的均价，期望构建一个基于13个因素进行房价预测的模型。在机器学习领域，预测问题是一个核心研究方向，而房价预测作为其中的经典回归问题备受关注。

珠峰日记·2025-02-25 22:39

突破性能极限：DeepSeek开源FlashMLA解码内核技术解析

引言：大模型时代的推理加速革命在生成式AI大行其道的今天，如何提升大语言模型的推理效率已成为行业焦点。

Shockang·2025-02-25 22:09

第三讲-神经网络八股

2、train,test #训练集、测试集3、model=tf.keras.models.Sequential #逐层搭建网络结构4、model.compile #配置训练方法，选择训练使用的优化器

loveysuxin·2025-02-25 22:38

人工智能、机器学习、深度学习、集成学习及大模型的定义与联系

（ArtificialIntelligence,AI）、机器学习（MachineLearning,ML）、深度学习（DeepLearning,DL）、集成学习（EnsembleLearning）以及大模型

大模型玩家·2025-02-25 22:38

DeepSeek基础之机器学习

定理）二、重点理解与思考（一）泛化能力的重要性（二）归纳偏好的影响（三）NFL定理的启示三、应用场景联想（一）电商推荐系统（二）医疗诊断四、机器学习的基本流程（一）问题定义（二）数据收集与预处理（三）模型选择与训练

珠峰日记·2025-02-25 22:07

【PyTorch 实战2：UNet 分割模型】10min揭秘 UNet 分割网络如何工作以及pytorch代码实现（详细代码实现）

UNet网络详解及PyTorch实现一、UNet网络原理 U-Net，自2015年诞生以来，便以其卓越的性能在生物医学图像分割领域崭露头角。作为FCN的一种变体，U-Net凭借其Encoder-Decoder的精巧结构，不仅在医学图像分析中大放异彩，更在卫星图像分割、工业瑕疵检测等多个领域展现出强大的应用能力。UNet是一种常用于图像分割的卷积神经网络架构，其特点在于其U型结构，包括一个收缩路径

xiaoh_7·2025-02-25 22:37

rknn环境搭建之docker篇

RKNNModelZoo仓库2.3下载交叉编译器2.4下载Docker镜像2.5下载ndk2.5加载docker镜像2.6dockerrun命令创建并运行RKNNToolkit2容器2.7安装cmake3.模型转换

wyw0000·2025-02-25 22:07

困惑度的估计

固定长度模型的困惑度（Perplexity，PPL）困惑度（PPL）是评估语言模型性能的常用指标。

转码的小石·2025-02-25 22:06

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