模型修改第2页

SOA 术语概述，第 2 部分: 开发流程、模型和资产

本文是本系列的第2部分，BertrandPortier将在其中定义一些术语（包括开发流程、模型和资产）并说明为

rochening·2025-01-20 19:13

为什么程序员和老板不能直接沟通？

项目经理和产品经理基于原型图和设计图反而更好的老板沟通，老板通过原型图也很容易知道团队在做什么事，甚至可以根据原型直接提出修改建议。为什么很多人从程序员到管理者，反而感到特别难？这个的问题根本在于

街角那只猫·2025-01-20 19:41

【AI论文】迈向大型推理模型：大型语言模型增强推理综述

大型语言模型（LLM）的突破激发了利用这些模型解决复杂推理任务的浓厚研究兴趣。研究人员已经超越了简单的自回归词元生成，引入了“思维”的概念——即代表推理过程中间步骤的词元序列。

东临碣石82·2025-01-20 19:09

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 18:03

DeepSeek新模型霸榜，代码能力与OpenAI o1相当且确认开源，网友：今年编程只剩Tab键

而是摘掉了轻量版的帽子，称为DeepSeek-R1-Preview（预览版），意味着替换了规模更大的基础模型。Live

·2025-01-20 18:32

AI代码生成工具的未来：杨立昆的洞见与AI革命

近年来，人工智能（AI）领域取得了令人瞩目的进展，特别是以大型语言模型为代表的AI技术，在自然语言处理、图像生成等领域展现出强大的能力。

·2025-01-20 18:56

告别代码堆砌！AI生成前端页面，让开发效率飞升

本文将深入探讨谷歌Gemini的强大功能，并结合ScriptEcho——一款基于大模型AI技术的前端代码生成工具，展现如何将AI技术应用于前端开发，从而实现效率的显著提升。

·2025-01-20 18:55

代码重构的智能化革命：告别机械重复，拥抱高效开发

传统的代码重构方法往往需要开发者花费大量时间去理解复杂的代码逻辑，小心翼翼地进行修改，并时刻提防潜在的bug。这种低效的流程不仅拖慢了开发进度，也容易导致开发者身心俱疲，阻碍了整体开发效率的提升。

·2025-01-20 18:23

为AI聊天工具添加一个知识系统之54 为事务处理设计基于DDD的一个 AI操作系统来处理维度

一个Architecture模型（表面模型接口类）一个Architecture模型采用“本”“迹”二分法，对应一个html模板。该模板中提供三个动态区划>>>代表html占位

一水鉴天·2025-01-20 18:00

AscendC从入门到精通系列（四）使用Pybind调用AscendC算子

1Pybind调用介绍通过PyTorch框架进行模型的训练、推理时，会调用很多算子进行计算，其中的调用方式与kernel编译流程有关。

·2025-01-20 17:21

ATB是什么？

1ATB介绍AscendTransformerBoost加速库（下文简称为ATB加速库）是一款高效、可靠的加速库，基于华为AscendAI处理器，专门为Transformer类模型的训练和推理而设计。

·2025-01-20 17:50

浙江大学团队提出GeoAI新模型，解释青藏高原地表热流分布

在地球科学研究中，地表热流(SurfaceHeatFlow,SHF)作为地球深层热能释放的重要表征，一直备受关注。地表热流不仅是地球内部能量驱动的一面「窗口」，更是揭示地壳热结构、地幔热动力学及地质构造演化的关键参数。通过对地表热流的研究，我们能够深入了解地球内部的热力机制，揭示板块俯冲、地幔上升及裂谷扩张等地质现象背后的动力学过程。尽管地表热流研究在过去几十年中取得了诸多进展，但在全球范围内，某

·2025-01-20 17:50

Web三维CAD绘制一个窗户模型

前言本文使用mxcad3d在网页中创建一个简单的三维窗户模型，mxcad3d提供了丰富的三维建模功能和便捷的API，使得创建各种三维模型变得简单方便，最终效果如下图：环境搭建和入门首先学习mxcad的基本使用方法

·2025-01-20 17:18

[Prometheus最佳实践]指标和标签命名

指标名称指标名称应该符合以下特征：必须符合数据模型中有效字符的要求。应该使用与指标所属领域相关的（单词）应用程序前缀。前缀有时被客户端库称为命名空间。

·2025-01-20 17:16

Go 语言的函数调用

理解Go语言中的函数调用机制不仅有助于编写更高效的代码，也能帮助开发者深入了解Go的并发模型和内存管理。

写代码写到不能自控·2025-01-20 17:26

怎么使用langchain和ollama自己简单开发搭建一个本地有记忆的大模型?

环境：langchainollama问题描述：怎么使用langchain和ollama开发搭建一个本地有记忆的大模型?

玩人工智能的辣条哥·2025-01-20 17:24

大模型-LangChain4j 学习总结

通过网盘分享的文件：langchain4j-study-test大模型学习后整理.rar链接:https://pan.baidu.com/s/1HpHzVaGotD6cfeaszEwEQg?

小哇666·2025-01-20 17:19

线性回归：从基础到进阶的全面解析

我们将通过丰富的代码示例来展示如何从头开始构建一个简单的线性回归模型，并逐步深入到更复杂的场景。1.线性回归的基本概念1.1什么是线性回归？线性回归是一种用于建模两个或多个变量之间关系的统计方法。

tester Jeffky·2025-01-20 16:18

多模态视觉语言模型

文章目录1.多模态大模型概述1.1模型范式1.2训练范式2.BLIP3.BLIP24.LLaVa&LLaVA1.55.QwenVL5.1模型结构5.2训练过程6.参考1.多模态大模型概述1.1模型范式1

funNLPer·2025-01-20 16:48

AI大模型学习路线

阶段1Python编程基础主要内容掌握的核心能力·Python基础语法·Python数据处理·函数·文件读写·异常处理·模块和包1、掌握Python开发环境基本配置；2、掌握运算符、表达式、流程控制语句、数组等的使用；3、掌握字符串的基本操作；4、初步建立面向对象的编程思维；5、熟悉异常捕获的基本流程及使用方式；6、掌握类和对象的基本使用方式。可解决的现实问题：熟练掌握人工智能Python语言，建

liuhenghui5201·2025-01-20 16:15

在Linux中修改vm.max_map_count参数的步骤

使用docker安装es时报错，Elasticsearch需要更多的虚拟内存区域ERROR:[1]bootstrapchecksfailed.Youmustaddressthepointsdescribedinthefollowing[1]linesbeforestartingElasticsearch.bootstrapcheckfailure[1]of[1]:maxvirtualmemorya

行路见知·2025-01-20 16:14

mysql常用运维命令

建议在客户端应用层修改连接池配置，或在服务端数据库调

handsomestWei·2025-01-20 15:35

使用arthas监控诊断java应用

使用arthas监控诊断java应用简介arthas是阿里的一款线上监控诊断产品，通过全局视角实时查看应用load、内存、gc、线程的状态信息，并能在不修改应用代码的情况下，对业务问题进行诊断，包括查看方法调用的出入参

handsomestWei·2025-01-20 15:35

Flex.1-Alpha - 可进行适当微调的新修改通量模型。

最初的目标是训练一个可以在训练过程中激活的LoRA，以便对步长压缩模型进行微调。

吴脑的键客·2025-01-20 15:05

yoloV8训练标注数据生成模型

1、标注工具：vott2、yoloV82.1仓库地址https://github.com/ultralytics/ultralytics2.2参考教程文档文档地址：https://github.com/ultralytics/ultralytics/wiki3、数据集|标注数据格式3.1数据集格式【coco128】3.1.1下载地址：https://cocodataset.org/#downloa

安陆米香·2025-01-20 15:05

使用MoA(Mixture of Agents)混合智能体技术,结合多个开源大语言模型如Llama3、phi-3和Mistral,实现一个强大的AI智能体

1.简介论文简介:论文提出了一种称为混合智能体(Mixture-of-Agents,MoA)的方法,利用多个大语言模型(LLM)的集体智慧来提高自然语言理解和生成任务的性能。

fc&&fl·2025-01-20 14:56

探索高效串口通信：C++跨平台串口库serial

该库基于[wjwwood/serial](https://github.com/wjwwood/serial/tree/boostless)项目进行修改，删除了不必要的文件，使得该库无需`catkin`

郎锴钦·2025-01-20 14:25

【分类】【损失函数】处理类别不平衡：CEFL 和 CEFL2 损失函数的实现与应用

面对这种情况，普通的交叉熵损失函数容易导致模型过拟合到大类样本，忽略少数类样本。

丶2136·2025-01-20 14:54

数据迁移丨借助 AI 从 PostgreSQL 到 GreatSQL

迁移的方式有很多，例如：pg_dump：导出SQL文件，修改后导入GreatSQL数据库。COPY：导出txt文本文件，导入GreatSQL数据库。

·2025-01-20 13:40

LLama3.2-Vision + Gradio + 流式输出

这里写自定义目录标题LLama-3.2-11B/90B-Vision-Instruct模型下载环境代码效果LLama-3.2-11B/90B-Vision-Instruct使用Gradio+流式输出+LLama3.2

未来之星扣寄艾斯·2025-01-20 12:34

基于区块链技术的超级账本(Hyperledger) - 从理论到实战

在多模态模型的架构上，ChatGPT的绘图能力主要依赖以下几个核心组件：跨模态编码器（Cross-ModalEncoder）：跨模态编码器的作用是将文本和图像的特征进行对齐。

·2025-01-20 12:25

知识蒸馏和剪枝

知识蒸馏（KnowledgeDistillation）和模型剪枝（ModelPruning）是两种常用的模型压缩和加速技术，它们被广泛用于提高模型的推理效率，尤其是在边缘设备和资源受限的环境中。

我叫罗泽南·2025-01-20 12:02

交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss）

它通过度量预测分布与真实分布之间的差异，来衡量模型输出的准确性。

我叫罗泽南·2025-01-20 12:01

什么是多模态机器学习：跨感知融合的智能前沿

它超越了单一感官输入的限制，通过整合视觉、听觉、文本等多种数据类型，构建了一个更加丰富、立体的认知模型，为机器赋予了接近人类的综合感知与理解能力。

非凡暖阳·2025-01-20 12:01

使用Llama 3.2-Vision多模态LLM与您的图像聊天

介绍将视觉能力与大型语言模型（LLMs）结合的多模态LLM（MLLM）正在通过多模态LLM革命性地改变计算机视觉领域。这些模型结合了文本和视觉输入，展示了在图像理解和推理方面的出色能力。

AI程序猿人·2025-01-20 12:01

多人协作与版本控制：办公效率的新篇章

2.多人协同编辑的技术基础多人协同编辑指多个用户可以实时或异步对同一文档进行编辑，同时看到彼此的修改。这种技术的核心在于：实时同步技术：通过操作记

·2025-01-20 12:23

AI大模型如何赋能电商行业，引领变革

虞书欣的C·2025-01-20 12:27

通过ssh连接debian

使用方法sshusername@ipaddress[inputpasswd]root用户默认无法由ssh连接，可以通过修改配置sudovim/etc/ssh/sshd_config去掉PermitRootLogin

翻滚吧键盘·2025-01-20 12:56

Debian终端高亮（显示不同颜色）

解决方法为了debian终端显示有颜色有如下方法：方法一：单次有效ls--color=auto方法二：永久有效修改~/.bashrc文件vi~/.bashrc在底部添加如下内容，然后保存退出aliasls

sunshine-sm·2025-01-20 12:26

AI大模型引领医疗变革：十大创新应用场景塑造智慧医疗新时代

前言在人工智能技术的迅猛发展中，AI大模型以其无与伦比的数据处理能力和深度学习能力，正逐步成为医疗健康领域变革的引领者。

和老莫一起学AI·2025-01-20 11:54

关于StringBuilder扩容机制的理解

在java中由于字符串的不可变性，即一旦创建就不能修改其内容，每次使用String类进行字符串拼接时，都会创建一个新的String对象，原有的String对象会被丢弃，为了解决这一问题，我们引入了StringBuilder

司空怡瑾·2025-01-20 11:47

Java基础——String

StringString底层使用一个char类型的数组来存储字符串，且该数组使用了private和final修饰为什么说String是不可变的final与private修饰该字符数组且未暴露修改方法，杜绝了从外部修改该对象的可能性由于

白暮晚·2025-01-20 11:17

使用amd显卡本地运行ollama模型（RX6700）

查看amd显卡是否支持ROCmAMD支持官网因为RX6700不支持HIPSDK，所以需要根据型号去ROCmLibs查找对应压缩包RX6700对应型号为gfx1031，对应的压缩包为rocm.gfx1031.for.hip.sdk.6.1.2.optimized.with.little.wu.s.logic.7z下载安装包后，继续处理ollama的安装因为官方不支持RX6700显卡加速，所以需要去o

丨丿丶176·2025-01-20 11:46

材料力学仿真软件：MSC Nastran_（15）.案例研究与实践

我们将探讨如何使用Python脚本与MSCNastran进行交互，如何优化仿真模型，以及如何处理仿真结果。每个案例都将提供详细的操作步骤和代码示例，以帮助读者更好地掌握这些技术。

kkchenjj·2025-01-20 11:14

pythonsvm模型优化_Python进化算法工具箱的使用（三）用进化算法优化SVM参数

前言自从上两篇博客详细讲解了Python遗传和进化算法工具箱及其在带约束的单目标函数值优化中的应用以及利用遗传算法求解有向图的最短路径之后，我经过不断学习工具箱的官方文档以及对源码的研究，更加掌握如何利用遗传算法求解更多有趣的问题了。与前面的文章不同，本篇采用差分进化算法来优化SVM中的参数C和Gamma。(用遗传算法也可以，下面会给出效果比较)首先简单回顾一下Python高性能实用型遗传和进化算

weixin_39878698·2025-01-20 11:14

Android实战技巧之五十：App的系统签名

在Manifest文件修改，如下：2、将app做无签名编译（AndroidStudio）用命令行编译Windows:gradlew.batassembleReleaseMac/linux:

全速前行·2025-01-20 09:03

数学：机器学习的理论基石

数学在机器学习中起着至关重要的作用，它提供了一种数学模型来描述数据和模式，以及一种数学方法来优化模型。数学在机器学习中的应用非常广泛，涵盖了线性代数、概率论、统计学、微积分、优化等多个领域。

每天五分钟玩转人工智能·2025-01-20 09:03

【AUTOSAR】VCU开发实际项目讲解（二）----VCU软件与结构描述

VCU软件描述VCU软件架构主要分为底层软件驱动和应用层控制策略，其中应用层控制策略通过基于模型的开发，自动生成代码并可与底层驱动软件实现无缝连接。

大道生·2025-01-20 09:01

无需插件，OmniGen 凭文本指令读懂图像，多样生成随心掌控

一、介绍OmniGen是一个统一的图像生成模型，可用于执行各种任务，包括但不限于文本到图像生成、主题驱动生成、身份保留生成、图像编辑和图像条件生成。

算家云·2025-01-20 09:59

WAVGATvcu控制器应用层软件：策略开发与实际应用

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NhTvp94c·2025-01-20 09:59

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