模型参数第17页

报表管理器- 新建数据源

可以禁用共享数据源，以防对引用该项的所有报表和模型进行处理。连接类型指定用于处理数据源中数据的数据处理扩展插件。

shawn08·2025-03-17 01:14

NVIDIA下载老版本驱动/CUDA/Video Codec SDK的链接，以及一些解码参数说明

NVIDIA下载老版本驱动/CUDA/VideoCodecSDK的链接从别的网站抄过来的CUDA：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive老驱动：https://www.nvidia.cn/geforce/drivers/VideoCodecSDKhttps://developer.nvidia.com/video-codec-sdk-ar

landihao·2025-03-17 00:43

AI技术学习笔记系列001：FastLanguageModel.get_peft_model 函数各参数的详细解释

以下是关于代码中FastLanguageModel.get_peft_model函数各参数的详细解释，以及企业实际微调时的选择考量：参数详解及对微调的影响1.r=32（秩）作用：控制LoRA适配器的低秩矩阵的维度

新说一二·2025-03-17 00:43

【虚幻C++笔记】TArray，TMap，TSet容器

TArray所有元素均完全为相同类型，不能进行不同元素类型的混合//构造TArrayarr={1,2,3,4,5,6,7};//Add和Push类似，但是将元素复制或移动到数组中，而Emplace//则使用给定参数构建元素类型的新实例

OSwich·2025-03-17 00:12

Java性能优化：让你的程序飞起来！

通过优化代码、调整JVM参数以及使用性能分析工具，我们可以显著提升程序的运行效率。准备好了吗？让我们开始吧！一、代码优化技巧：从细节提升性能代码优化是性能优化的基础。

杨凯凡·2025-03-17 00:39

深入理解MVC模式：构建清晰、可维护的Web应用

它的核心思想是将应用程序分为三个层次：模型（Model）、视图（View）和控制器（Controller），从而实现代码的分离和模块化。通过MVC模式，我们可以构建出清晰、可维护、可扩展的应用程序。

杨凯凡·2025-03-17 00:39

分辨率、帧率和码率三者之间的关系

这里我们就要了解一下有关视频的几个重要参数：分辨率，帧率，码率。这三个参数是评估视频质量的关键参数。2、分辨率指图像占用屏幕上像素的多少。图像中的像素密度越高，图像的分辨率越高。

0 error ~ 0 warning·2025-03-17 00:37

第7章站在对象模型的尖端3: RTTI

运行时类型识别（RTTI）允许程序员查询对象的实际类型，以及将基类的指针或引用转换为派生类的指针或引用。#include//用于typeid和dynamic_cast//基类classtype{public:virtual~type(){}//虚析构函数，确保派生类能够正确销毁virtualvoidcall()=0;//纯虚函数，使type成为抽象类};//单一函数类型classfct:publi

qq_40178082·2025-03-17 00:05

第7章站在对象模型的尖端1： Template

一、template的三个主要的讨论方向：template的声明，也就是说当你声明一个templateclass、templateclassmemberfunction等时，会发生什么事情。如何”实例化“classobject、inlinenonmember以及membertemplatefunctions。这些是”每一个编译单位都会拥有一份实例“的东西。如何”实例化“nonmember、memb

qq_40178082·2025-03-17 00:35

PyTorch 实现 Conditional DCGAN（条件深度卷积生成对抗网络）进行图像到图像转换的示例代码

该代码包含训练和可视化部分，假设输入为图片和4个工艺参数，根据这些输入生成相应的图片。

max500600·2025-03-16 23:04

C++|构造函数和析构函数

构造函数在类内的定义格式如下：类名（参数列表）{函数体;}在类外定义构造函数的形式如下：类名::类名（形参列表）{函数体;}构造函数可以重载,即

柯ran·2025-03-16 23:04

YOLOv5+UI界面在车辆检测中的应用与实现

其中，YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模型以其高效的实时检测能力和出色的性能成为车辆检测领域的首选方法之一。在本文中，我们将基于YO

深度学习&目标检测实战项目·2025-03-16 23:03

QT中的布局管理

在Qt中，布局管理器（如QHBoxLayout和QVBoxLayout）的构造函数可以接受一个QWidget*参数，用于指定该布局的父控件。如果指定了父控件，布局会自动将其管理的控件添加到父控件中。

m0_55576290·2025-03-16 23:03

DeepSeek：技术教育领域的AI变革者——从理论到实践的全面解析

DeepSeek作为国产开源大模型的代表，凭借其推理能力、多模态支持与低成本部署的特性，正在为技术教育带来突破性解决方案。

量子纠缠BUG·2025-03-16 23:03

一文搞懂 AI Agent 与 AI 大模型的区别

AIAgent和AI大模型便是其中的“明星”，但不少人对它们的区别感到困惑。今天，我们就以Manus这类AIAgent为例，深入剖析AIAgent与一般AI大模型的不同之处。

a小胡哦·2025-03-16 23:02

《零代码调用最强开源模型DeepSeek-Lite：15分钟实战案例解析》

一、突破性技术揭秘DeepSeek-Lite-16K作为当前中文开源模型的性能冠军，在CLUE评测中超越GPT-4的表现令人震惊。

煜bart·2025-03-16 23:01

Qt：槽函数与信号

1.槽函数的参数只能小于等于信号的参数，不然就报错2.两者之间是多对多关系3.可以使用信号触发信号间接的触发槽函数4.断开信号与槽函数的连接4.1断开一个信号与一个槽函数的连接disconnect(this

就叫啥也不会吧·2025-03-16 23:01

一周热点：微软攻克语音输入、文本输出难题-Phi-4-multimodal

微软Phi-4-multimodal模型是人工智能领域的一个重要进展，它标志着微软在多模态人工智能技术上的突破。

数据分析能量站·2025-03-16 22:57

黑客最容易攻击的地方

常见的XSS攻击点包括：反射型XSS：攻击者将恶意脚本作为参数注入到URL中，服务器未对输入进行过滤，直接将恶意脚本返回给用户。

冬冬小圆帽·2025-03-16 22:26

MVC框架详解

目录一、背景二、MVC框架简介2.1、模型（Model）2.2、视图（View）2.3、控制器（Controller）三、Qt的MVC框架设计3.1、Qt中的模型（Model）3.2、Qt中的视图（View

大王算法·2025-03-16 22:25

小语言模型（SLM）技术解析：如何在有限资源下实现高效AI推理

引言：为什么小语言模型（SLM）是2025年的技术焦点？2025年，人工智能领域正经历一场“由大变小”的革命。

硅基打工人·2025-03-16 22:52

pmap 命令详解：使用场景、参数解析与实际应用实例

pmap命令详解：使用场景、参数解析与实际应用实例在Linux系统中，了解进程的内存使用情况对系统调优、故障排查和内存泄漏分析至关重要。

weixin_42587823·2025-03-16 22:21

区块链和大模型的结合

大模型@区块链（4个应用）_哔哩哔哩_bilibilihttps://www.bilibili.com/video/BV1mu4y1W7bY/?

hanyongyi 1531·2025-03-16 22:51

数据分析：数据的存储结构、数据类型、数据集成技术、存储模型、查询语言、API、驱动器等

在进行数据分析时，首先要确定数据集成方案、选择合适的数据模型和索引策略，以及评估各种解决方案之间的优劣。

AI天才研究院·2025-03-16 21:16

Chitu：清华核弹级开源！推理引擎3倍提速+50%省卡，国产芯片告别英伟达绑架

❤️如果你也关注AI的发展现状，且对AI应用开发感兴趣，我会每日分享大模型与AI领域的开源项目和应用，提供运行实例和实用教程，帮助你快速上手AI技术！

蚝油菜花·2025-03-16 21:15

【SpringMVC】常用注解：@MatrixVariable

1.作用接收矩阵变量传送的值或许有人听都没听过矩阵变量是什么，下面来介绍一下矩阵变量是一种在URL路径中传递多个键值对参数的方式，它是在Servlet规范之外的一种扩展机制，可用于更灵活地传递参数。

字节源流·2025-03-16 20:13

Hive SQL 精进系列：解锁 Hive SQL 中 KeyValue 函数的强大功能

引言二、KeyValue函数基础2.1语法结构详解形式一：`keyvalue(string,[string,string,]string)`形式二：`keyvalue(string,string)`2.2参数详解

进一步有进一步的欢喜·2025-03-16 20:42

4A架构之间的关系和集成

价值流往往就是顶端的流程，业务能力的分解往往是2~4级，对于详细的业务流程的分解往往就到了5~7级，只是原来在业务架构里面，我们没有太强调流程架构，实际上从架构的Y模型里面可以看到，在业务架构里面是有两个视角

chuixue24·2025-03-16 20:12

Solana

文章目录概要Solana的核心技术特点1.历史证明（ProofofHistory,PoH）2.混合共识机制3.低费用模型4.开发者生态5.存储模式Solanavs其他主流链的关键区别1.性能对比2.开发模型对比

倒霉男孩·2025-03-16 19:07

ProCmdActionAdd 解读

目录参数原型参数详解参数扩展介绍name/action_nameaccess_cb/access_funcaccess_type/pr

weixin_39340606·2025-03-16 19:36

bugku_简单的rsa

https://tool.lu/pyc/解压后发现p和q都给出来了那就非常简单了直接写脚本#导入库importgmpy2fromCrypto.Util.numberimportlong_to_bytes#已知参数

岁岁的O泡奶·2025-03-16 19:05

YOLO11改进-模块-引入CMUNeXt Block 增强全局信息

因此，设计了CMUNeXtBlock，CMUNeXtBlock采用大核深度可分离卷积替代普通卷积来提取全局信息，凭借深度可分离卷积减少参数和计算成本以维持轻量化，同时综合利用卷积归纳偏置和全局信息提取能力

一勺汤·2025-03-16 19:04

DG-Manba模型详解及代码复现

模型特点在DG-Manba模型的基础架构中，其独特的模型特点使其在处理序列数据时展现出卓越的性能。本节将详细介绍DG-Manba模型在架构、功能和性能方面的创新之处。

清风AI·2025-03-16 19:03

Stable Diffusion API /sdapi/v1/txt2img的完整参数列表及其说明

基本参数{"prompt":"高质量，精细的恐龙",//主提示词"negative_prompt":"模糊，低质量",//负面提示词"styles":["photorealistic","detailed

aerror·2025-03-16 19:02

2024前端面试题-css篇

2.对css盒模型的理解标准盒模型：content不包括padding、border、marginie盒模型：content包括padding、border、margin在不设置的情况下，默认为W3C盒模型

Adasunshine·2025-03-16 19:31

Stable Diffusion 模型具体如何设置参数？

基础参数设置随机种子（seed）：设置一个固定的随机种子值，可以确保在相同文本提示下生成相同的图像。如果设置为-1，则每次生成的图像都是随机的。

壁纸样机神器·2025-03-16 19:01

YOLO优化之扫描融合模块（SimVSS Block）

为克服这些问题，研究人员开始探索将状态空间模型（SSM）引入目标检测领域，以期提高

清风AI·2025-03-16 19:00

新手村：线性回归-实战-波士顿房价预测

嘉羽很烦·2025-03-16 18:28

新手村：混淆矩阵

新手村：混淆矩阵一、前置条件知识点要求学习资源分类模型基础理解分类任务（如二分类、多分类）和常见分类算法（如逻辑回归、决策树）。

嘉羽很烦·2025-03-16 18:28

计算机视觉（Computer Vision, CV）的入门到实践的详细学习路线

学习统计推断方法，如假设检验、置信区间估计，以评估模型性能。微积分掌握梯度、

云梦优选·2025-03-16 18:57

RAG技术深度解析：从基础Agent到复杂推理Deep Search的架构实践

小爷毛毛（卓寿杰）·2025-03-16 18:56

Free QWQ - 世界首个免费无限制分布式 QwQ API

安替-AnTi·2025-03-16 17:54

【解锁机器学习：探寻数学基石】

毫不夸张地说，数学是打开机器学习大门的钥匙，是理解和掌握机器学习算法与模型的核心所在。想象一下，机器学习就像是一座

游戏乐趣·2025-03-16 17:23

【Linux】learning notes（4）cat、more、less、head、tail、vi、vim

虽然cat的基本用法很简单，但它也支持一些参数来提供额外的功能。-n或--number：对所有输出的行进行编号。示例：cat-nfile.txt这会显示file.txt的内容，并在每行的开头

bryant_meng·2025-03-16 17:53

即插即用模块--KANLinear

这是一个即插即用模块–KANLinear，使用时import这个代码文件，然后模型中的nn.Linear换成这个KANLinear即可impor

苏格拉没有鞋底·2025-03-16 17:51

机器学习——正则化、欠拟合、过拟合、学习曲线

过拟合（overfitting）:模型只能拟合训练数据的状态。即过度训练。

代码的建筑师·2025-03-16 17:51

了解状态机

前言状态机（StateMachine）是一种数学模型，用于描述系统或程序在不同状态之间转换的行为。它由一组状态、转移条件和动作组成。一、什么是状态机？

Mcband·2025-03-16 17:18

从过拟合到强化学习：机器学习核心知识全解析

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain

吴师兄大模型·2025-03-16 16:16

应用层之网络应用模型，HTTP/HTTPS协议

应用层是网络协议栈的最顶层，直接为应用程序提供通信服务，定义了不同主机间应用进程交互的规则，包括报文类型、语法、语义及通信时序一、网络应用模型1.定义及特点模型定义核心特点典型应用场景C/S客户端向服务器发起请求

@ANONYME·2025-03-16 16:46

Simulink实例演示：智能车辆自动超车策略仿真

目录Simulink实例演示：智能车辆自动超车策略仿真一、背景介绍二、所需工具和环境三、步骤详解步骤1：创建Simulink模型

xiaoheshang_123·2025-03-16 16:45

推荐频道

模型参数