模型修改

奥林巴斯道Olympus DAO、奥拉丁模式、诺瓦银行、RWA模型合约解析开发

关于OlympusDAO技术合约解析的文章草稿，整体结构偏向技术向，适合有一定DeFi或区块链背景的读者。你可以根据自己的需求微调。技术帮助“Crypto100”深入理解DeFi2.0的创新机制一、引言2021年，OlympusDAO凭借其颠覆性的机制和“协议拥有流动性”（Protocol-OwnedLiquidity,POL）概念引发了DeFi世界的巨大关注。它不是一个传统意义上的稳定币项目，而
白马区块Crypto100·2025-03-20 01:49

国产信创AI IDE：开启智能编程新时代

最新接入DeepSeek-V3模型，点
InsCode AI IDE·2025-03-20 01:19

AI编程工具领域：深度理解项目架构篇

以下是基于最新信息的工具评估与分析：1.通义灵码（阿里云）核心能力：@workspace功能：基于RAG技术，支持本地代码库的索引和深度感知，可分析项目完整结构，生成文件解释、代码逻辑查询和整体修改建议
xinxiyinhe·2025-03-20 00:16

大模型相关网站整理

目录一：大模型开发网站1.开源模型平台2.私有化部署大模型3.LangChain中文网4.LangChain4j5.通过标准的OpenAIAPI格式访问所有的大模型二：国内AI大模型应用盘点聊天1、阿里云
gorgor在码农·2025-03-20 00:45

Python 的 ORM（Object-Relational Mapping）工具浅讲

ORM：基于Core的高层抽象，将数据库表映射为Python类（模型），记录映射为对象。适用场景：需要灵活操作数
Code_Geo·2025-03-20 00:45

Git 修改分支名

在Git中修改分支名称，可以使用以下步骤：切换到要重命名分支之外的其他分支：gitcheckout重命名本地分支：gitbranch-m如果需要删除远程的旧分支并创建新分支：首先，删除远程旧分支：gitpushorigin
scoone·2025-03-20 00:15

Gitlab Fork Workflow（协作工作流）

在开发过程中，我们都需要将最新修改的代码合并到代码库上，在代码合并之前，为了保证代码符合上传要求（符合需求、代码规范等），往往需要进行CodeReview之后没有问题，才允许合并。
蓝白小手套·2025-03-20 00:44

深度学习-130-RAG技术之基于Anything LLM搭建本地私人知识库的应用策略问题总结(一)

文章目录1AnythingLLM的本地知识库1.1本地知识库应用场景1.2效果对比及思考1.3本地体现在哪些方面1.3.1知识在本地1.3.2分割后的文档在本地1.3.3大模型部署运行在本地2问错问题带来的问题
皮皮冰燃·2025-03-20 00:43

3DMAX点云算法：实现毫米级BIM模型偏差检测（附完整代码）

摘要本文基于激光雷达点云数据与BIM模型的高精度对齐技术，提出一种融合动态体素化与多模态特征匹配的偏差检测方法。通过点云预处理、语义分割、模型配准及差异分析，最终实现建筑构件毫米级偏差的可视化检测。
夏末之花·2025-03-20 00:42

python ansys workbench联动_【干货】如何在ANSYS WORKBENCH中关联几何模型和有限元模型...

原标题：【干货】如何在ANSYSWORKBENCH中关联几何模型和有限元模型我们都知道，通过诸如HPERMESH这样的有限元网格划分软件得到的模型，在传入ANSYS以后，只包含节点和单元信息。
weixin_39644377·2025-03-19 23:07

python ansys workbench联动_如何在ANSYS WORKBENCH中关联几何模型和有限元模型

我们都知道，通过诸如HPERMESH这样的有限元网格划分软件得到的模型，在传入ANSYS以后，只包含节点和单元信息。
YUNYA麻麻·2025-03-19 23:07

数据增强：扩充数据集提升模型泛化能力

1.背景介绍1.1.数据增强的重要性在机器学习领域，模型的泛化能力至关重要。一个泛化能力强的模型能够在未见数据上表现良好，而过拟合的模型则会在训练数据上表现出色，但在新数据上表现糟糕。
AI天才研究院·2025-03-19 23:06

数据增强：扩充数据集，提升模型的鲁棒性

数据增强：扩充数据集，提升模型的鲁棒性1.背景介绍1.1数据集的重要性在机器学习和深度学习领域中,数据集是训练模型的基础。高质量的数据集对于构建准确、鲁棒的模型至关重要。
AI天才研究院·2025-03-19 23:05

NLP高频面试题（三）——普通RNN的梯度消失和梯度爆炸问题

普通RNN（循环神经网络）的梯度消失和梯度爆炸问题是指在训练深层或长序列的RNN模型时出现的两种典型问题：一、梯度消失（VanishingGradient）梯度消失是指在反向传播过程中，梯度逐层传播时变得越来越小
Chaos_Wang_·2025-03-19 23:34

NL2SQL 优化之 Schema 编写标准

写在前面在自然语言转SQL（NL2SQL，或Text-to-SQL）任务中，数据库Schema的质量和表示方式对模型的性能有着至关重要的影响。
kakaZhui·2025-03-19 23:04

在 Ansys Mechanical 中创建等效应力结果并使用 Python 导出到文件

介绍在AnsysMechanical模型中，通常需要对许多实体/曲面体或它们组进行后处理等效应力或总变形等。
David WangYang·2025-03-19 23:33

常见的数学统计模型

以下是常见的数学统计模型分类及简要说明，适用于数据分析、预测和推断等场景：1.参数模型（ParametricModels）假设数据服从特定分布（如正态分布），通过估计参数来描述数据规律。
若木胡·2025-03-19 22:30

vscode连接远程服务器docker里的容器--使用remote ssh

背景介绍：因为工作的原因，图像相关，模型训练，需要在服务器上面搞，同时，服务器上面的环境配置，全部使用的是docker创建容器的方式。
欢仔要学习·2025-03-19 22:28

This robot has a joint named “gripper_finger_joint“ which is not in the gazebo model.

Thisrobothasajointnamed"gripper_finger_joint"whichisnotinthegazebomodel.本人所运行环境为：ubuntu版本：20.04ROS版本：noetic错误分析：xacro的宏调用格式错误，正确格式为或者为：...修改方法
无码不欢的我·2025-03-19 22:57

【数据库】MySQL的索引详解

在几百页的书通过几页目录就可以精确定位到我们想看的章节优点和缺点优点正确的使用索引可以大大提高检索速度可以使用唯一索引保证数据在库中的唯一性使用聚合索引减少回表，降低IO次数缺点索引不宜创建的太多，否则增删改时不仅修改数据
此木|西贝·2025-03-19 22:55

Java开发者必看！零成本集成DeepSeek-R1打造AI办公神器，源码级实战教程让你效率翻倍！

二、手把手部署DeepSeek-R1本地环境（附避坑指南）步骤1：Docker一键部署步骤2：下载模型步骤3：验证部署三、Java整合DeepSeek-R1：从理论到实战1.添加HTTP客户端依赖（以SpringBoot
Leaton Lee·2025-03-19 22:25

金融领域股票价格预测：线性回归原理、实现与应用

金融领域股票价格预测：线性回归原理、实现与应用一、线性回归原理线性回归是一种用于建立自变量和因变量之间线性关系的统计模型。
ZhShy23·2025-03-19 21:22

centos 如何将 nginx reload权限给其他用户

在CentOS上，如果你想将Nginx的reload权限赋予其他用户，通常的做法是通过修改Nginx的配置文件来实现。
计算机辅助工程·2025-03-19 21:22

医图论文 CVPR‘24 | 适应医学图像中泛化异常检测的视觉-语言模型

论文信息题目：AdaptingVisual-LanguageModelsforGeneralizableAnomalyDetectioninMedicalImages适应医学图像中泛化异常检测的视觉-语言模型作者
小白学视觉·2025-03-19 21:21

Java集合之HashSet集合

文章目录前言一、HashSet集合特点二、HashSet集合的初始化三、HashSet集合中的成员方法1.添加集合元素2.删除集合元素3.查询集合元素4.修改集合元素5、其他成员方法四、集合的遍历总结前言
小白的编程日记·2025-03-19 21:51

CSS中的伪类与伪元素：让样式更加灵活优雅

它们以单个冒号（:）开头，就像给元素添加了一个虚拟的类，但无需修改HTML结构。1.2常用伪类/*鼠标悬停状态*/butto
·2025-03-19 21:00

程序员不用写代码？DeepSeek这个隐藏功能让我惊掉下巴

就在我第18次修改接口文档时，同事老王突然在微信甩来个神秘链接："用这个，今晚能睡个好觉"。我点开那个叫DeepSeek的页面，没想到接下来的三个小时，我经历了职业生涯最魔幻的加班夜。
·2025-03-19 21:29

MMScan数据集：首个最大的多模态3D场景数据集，包含层次化的语言标注

数据集的建立，不仅推动了3D场景理解的研究进展，还为训练和评估多模态3D感知模型提供了宝贵的资源。
·2025-03-19 21:28

【AI大模型】RAG如何让生成AI更智能？最新方法与优劣深度解析

前言近年来，人工智能技术突飞猛进，尤其是生成式AI，简直像是开了挂一样，各种惊艳的表现让人直呼“未来已来”。根据IDC的研究，生成式AI的市场规模在2022年已经达到了107亿美元，而到2026年，这个数字预计会飙升至326亿美元！不过，尽管生成式AI很强大，但它也并非完美无缺——比如生成内容的质量、准确性和可靠性，依然有提升的空间。这时候，检索增强生成（RAG）技术登场了！RAG的核心思路很简单
健忘的派大星·2025-03-19 21:48

HTTP 408 Request Timeout 请求超时，远程 GitHub 服务器断开了连接

GitHub是否正常pinggithub.com如果返回：Requesttimedout.说明你的网络连接GitHub有问题，建议：尝试换个网络（如手机热点）使用VPN连接GitHub稍后再试如果网络没有问题，修改
linff911·2025-03-19 21:48

windows下使用vscode+cline插件体验MCP，体验使用AI控制浏览器，踩坑记录（至少让你节省3个小时弯路版）（喂饭级别）

对策：使用vscode+cline+deepseek（或其它同级别国产大模型deepseek-V3其实有时比R1效果还好）2️⃣人家也Claude，但人家能用Cursor，咱太穷了，用不了。
几道之旅·2025-03-19 20:17

如何在MySQL中创建定时任务？

以下是完整步骤：步骤1：启用MySQL事件调度器默认情况下事件调度器可能关闭，需手动启用：--临时启用（重启失效）SETGLOBALevent_scheduler=ON;--永久启用（修改配置文件
·2025-03-19 20:23

深度革命：ResNet 如何用 “残差连接“ 颠覆深度学习

这一年，微软亚洲研究院的何恺明团队带着名为ResNet（残差网络）的模型横空出世，在ImageNet图像分类竞赛中以3.57%的错误率夺冠，将人类视觉的识别误差（约5.1%）远远甩在身后。
安意诚Matrix·2025-03-19 20:46

mysql8.4.4+keepalived高可用部署

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、安装mysql（两节点都安装）二、安装keepalived（两节点都安装）三、修改mysql配置四、修改keepalived
平山海D·2025-03-19 20:15

Deepseek的本地化部署软件工具包

选择模型版本参数规模硬件要求（最低）适用场景1.5B/7B8GB内存，无专用GPU文本处理、简单问答14B16GB内存+12GB显存代码生成、逻辑推理32B/70B24GB显存+32GB内存企业级复杂任务执行命令
哈拉少12·2025-03-19 20:14

使用LangChain实现大规模语言模型自发现推理结构

使用LangChain实现大规模语言模型自发现推理结构在现代自然语言处理(NLP)的研究中，大规模语言模型（LLMs）已经展示了强大的能力。然而，在应对复杂的推理问题时，传统的提示方法常常力不从心。
VYSAHF·2025-03-19 20:43

微信小程序：修改提示信息placeholder颜色

方法一：使用placeholder-style直接在input或textarea组件中使用placeholder-style属性来设置placeholder的样式。或者：方法二：使用placeholder-class你也可以通过placeholder-class属性来指定一个类名，然后在对应的.wxss文件中定义这个类的样式。wxss.custom-placeholder{color:#999;f
25号底片~·2025-03-19 19:10

web端 -- RPC - 通用方案

自己封装了一个通用框架，使用时只需修改一个点就行：自定义client端的type自定义web端typecl
扁舟·TF·2025-03-19 19:09

A Survey of Large Language Models大模型综述论文章节总结

ASurveyofLLM人大译ASurveyofLargeLanguageModels这篇论文全面回顾了大型语言模型(LLM)的最新进展，重点关注其发展背景、关键发现和主流技术。
WhyteHighmore·2025-03-19 19:09

Storm实战常见问题及解决方案

blog.sina.com.cn/s/blog_8c243ea30101k0k1.html1关于Storm集群1.1关于storm集群的环境变量配置问题安装好JDK后，需要配置环境变量，通常情况下出于经验，我们往往会修改
Lzy失控的·2025-03-19 19:39

使用Pinecone实现自查询检索器的实现步骤

##核心原理解析自查询检索器(SelfQueryRetriever)的核心思想是通过提供文档的元数据和内容描述，结合语言模型生成查询条件来完成数据检
vaidfl·2025-03-19 19:08

linux Redhat9.5采用DNS主从实现跨网段解析

文章目录主从服务器DNS实现跨网段解析一、服务器规划二、主服务器配置1、安装`bind`2、修改主配置文件3、配置区域配置文件4、配置正向解析文件5、配置反向解析文件6、检查并启动服务三、从服务器配置1
梨涡~陌然·2025-03-19 19:37

基于PyTorch和ResNet18的花卉识别实战（附完整代码）

本文使用PyTorch框架，基于ResNet18模型实现了102种花卉的分类任务。完整代码可直接复制运行，最终验证集准确率达8.2%，文中同步分析性能瓶颈与优化方案。
意.远·2025-03-19 19:36

create-react-app创建的项目中设置webpack配置

一般不会暴露出来给开发者，但是在有些情况下我们需要修改下webpack默认配置，如修改outputPath、sourcemap方案等，但由于eject是不可逆的，所以craco插件应运而生，为我们提供了更好的解决方案
沃野_juededa·2025-03-19 19:36

ip link 命令总结

nameNEWNAME|addressLLADDR}选项说明：devDEVICE：指定要操作的设备名upanddown：启动或停用该设备arponorarpoff：启用或禁用该设备的arp协议nameNAME：修改指定设备的名称
张太行_·2025-03-19 19:35

Python 模拟鼠标轨迹算法

一.鼠标轨迹模拟简介传统的鼠标轨迹模拟依赖于简单的数学模型，如直线或曲线路径。然而，这种方法难以捕捉到人类操作的复杂性和多样性。
a485240·2025-03-19 19:02

A SURVEY ON POST-TRAINING OF LARGE LANGUAGE MODELS——大型语言模型的训练后优化综述——第9部分——应用

应用尽管预训练为大型语言模型（LLMs）赋予了强大的基础能力，但在部署于专业领域时，LLMs仍经常遇到持续的限制，包括上下文长度受限、容易产生幻觉（hallucination）、推理能力欠佳和固有的偏见
王金-太想进步了·2025-03-19 19:31

计算机技术：哈佛架构

1.哈佛架构简介哈佛架构（HarvardArchitecture）是一种计算机设计模型，与冯诺伊曼架构不同，其核心特征是将程序指令和数据分开存储和传输。
InnoLink_1024·2025-03-19 18:29

计算机网络

OSI参考模型应用层表示层会话层传输层网络层数据链路层物理层TCP/IP通用协议组成：参考了OSI的七层模型，但简化为四层：应用层、传输层、网络层和链路层应用层：直接为应用进程提供服务，常见协议有HTTP
丸子猪的dady·2025-03-19 18:59

如何在MySQL中创建定时任务？

以下是完整步骤：步骤1：启用MySQL事件调度器默认情况下事件调度器可能关闭，需手动启用：--临时启用（重启失效）SETGLOBALevent_scheduler=ON;--永久启用（修改配置文件
云心雨禅·2025-03-19 18:58
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