模型参考自适应控制第27页

网络编程--服务器双客户端聊天

写一个服务器和客户端运行服务器和2个客户端，实现聊天功能客户端1和客户端2进行聊天，客户端1将聊天数据发送给服务器，服务器将聊天数据转发给客户端2要求：服务器使用select模型实现，客户端1使用poll

疾跑哥布林升级版·2025-03-21 10:51

rag-给一篇几百页的pdf，如何从中找到关键信息并汇总出关系图

小思考对pdf肯定要做模糊chunk，能用模型切分就用模型切分，不能用模型就用规则，规则要尽可能保存连续文本，特殊数据格式（图、表格）必须完整保存，必须能被捕捉到。

蒸土豆的技术细节·2025-03-21 09:20

AI赋能视频创作：蓝耘MaaS与海螺AI技术的深度融合

云边有个稻草人-CSDN博客目录一、蓝耘MaaS平台概述（1）平台的模块化设计（2）蓝耘MaaS的灵活性与扩展性（3）蓝耘MaaS的安全性与隐私保护二、海螺AI视频模型简介（1）海螺AI的核心技术（2）

云边有个稻草人·2025-03-21 09:20

使用python中you-get库实现下载网抑云

上一次在我发布的b站视频下载中，使用了you-get库作为下载方式，但是实际上，这个库也可以下载网易云音乐，因此，我们只需要参考我们上次的b站视频下载，简单的进行一下修改，就可以完成音乐的下载了。

瞎老弟·2025-03-21 09:18

滑块式分拣优势

更换损坏的滑块不需要拆下板，分拣机控制人员可以使用标准软件包快速、方便地安装。1.性能参数滑块式分拣适用于纸箱、周转箱及其他不规则形状的物品，

骞途·2025-03-21 09:48

云原生大佬重生，记忆逐步复苏（九：systemd进程）

3：systemd的单元类型4：具体的单元配置文件解析1：什么是systemd守护进程systemd是现代Linux系统中的一个系统和服务管理器，用于初始化系统、管理系统服务、维护系统状态、控制系统资源

子恒2005·2025-03-21 09:47

机器学习课堂4线性回归模型+特征缩放

一、实验2-2，线性回归模型，计算模型在训练数据集和测试数据集上的均方根误差代码：#2-2线性回归模型importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt

木尘152132·2025-03-21 09:17

代码管理工具——SVN

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>SVN版本控制的作用：记录若干文件内容变化，以便将来查阅特定版本修订情况。

weixin_33728708·2025-03-21 09:46

风控算法（一）——数据测试

2、如何确定数据产品在风险模型中的潜在价值和适用性的？AUC、IV、相关性、性价比、数据产品背景和领域3、请详细描述你负责的10

月亮月亮要去太阳·2025-03-21 09:15

智见未来：多大模型协同的数据分析新范式

个人主页：一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注1.引言随着大语言模型（LLM）的快速发展，ChatGPT、DeepSeek、Grok等AI模型在数据分析和洞察生成方面展现出巨大潜力。

一ge科研小菜菜·2025-03-21 09:15

12.1-12.7学习周报

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摘要Abstract一、k-近邻法二、持续学习总结摘要本周主要学习了k邻近算法的原理和应用场景，了解了持续学习的有关概念和原理。

谢m鑫天天揍我·2025-03-21 09:14

Ceph数据恢复方案–分布式文件系统删除数据的恢复

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、Ceph的三种存储结构二、Ceph中删除数据的恢复提取1.本次案例情况简介：2.数据分析：2.1：BlueStore架构2.2

San结构数据恢复·2025-03-21 09:43

如何评估大语言模型生成文本的质量？

目录如何评估大语言模型生成文本的质量？

gs80140·2025-03-21 08:42

无矩阵乘法LLM：效率与性能双突破

这种模型在内存使用和延迟方面表现优异，尤其在大规模模型上效率显著提升。例如，13B参数的模型仅需4.19GBGPU内存，延迟低至695.48ms，远优于传统模型。

XianxinMao·2025-03-21 08:42

Adam-mini：深度学习内存效率新突破

在训练十亿参数级别的大语言模型（LLM）时，Adam-mini实现了49.6%的吞吐量提升，并减少了33%的

XianxinMao·2025-03-21 08:42

SVN学习

1、SVN是什么SVN（Subversion）是一个开源的版本控制系统，用于跟踪文件和目录的更改。它允许团队协作开发项目，管理代码的版本历史，并支持多人同时对代码进行修改和提交。

无妄无望·2025-03-21 08:11

【机器学习】模型拟合

1、欠拟合1.1现象欠拟合是机器学习和统计建模中的一种常见问题，表现为模型无法充分捕捉数据中的潜在规律和模式。无论是训练数据还是测试数据，模型的预测误差都居高不下。

CH3_CH2_CHO·2025-03-21 08:41

【人工智能】注意力机制深入理解

文章目录**一、注意力机制的核心思想****二、传统序列模型的局限性****三、Transformer与自注意力机制****1.自注意力机制的数学公式****四、注意力机制的关键改进****1.稀疏注意力

问道飞鱼·2025-03-21 08:09

深入理解正则表达式：语法全解析

本文将全面探讨正则表达式的语法细节，包括字符匹配、元字符、字符类、量词、分组与反向引用、选择与否定、位置锚点、预定义字符集、模式修饰符、回溯控制以及正向先行断言和正向后行断言。

谢兴豪·2025-03-21 08:09

springmvc中如何自定义入参注解并自动注入值

在Spring中，`HandlerMethodArgumentResolver`是一个非常强大的接口，用于自定义控制器方法参数的解析逻辑。

红豆和绿豆·2025-03-21 08:38

使用提示词进行信息抽取的实用方法

在大规模语言模型（LLM）中进行信息抽取时，我们不一定需要工具调用功能。通过精心设计的提示词（prompt）可以指导模型输出特定格式的信息，然后对其进行解析以生成结构化数据。

scaFHIO·2025-03-21 08:38

猿小喵·2025-03-21 08:07

探索 ESP32：物联网时代的全能微控制器

引言：从ESP8266到ESP32的进化之路在物联网(IoT)蓬勃发展的今天，嵌入式设备需要兼具高性能、低功耗和联网能力。乐鑫科技(RobinLi)推出的ESP32系列芯片，正是这一需求下的产物。自2016年发布以来，ESP32凭借其卓越的综合性能，迅速成为物联网开发者的首选平台。本文将从硬件架构、核心功能、开发生态到实际应用，全面解析这款"物联网心脏"的奥秘。一、ESP32的硬件架构解析1.1双

菜只因C·2025-03-21 08:37

笔记：代码随想录算法训练营day57：99.岛屿数量深搜、岛屿数量广搜、100.岛屿的最大面积

学习资料：代码随想录注：文中含大模型生成内容99.岛屿数量卡码网题目链接（ACM模式）先看深搜方法：找到未标标记过的说明找到一片陆地的或者一片陆地的一个角落，dfs搜索是寻找相连接的陆地其余部分并做好标记

jingjingjing1111·2025-03-21 07:36

正则表达式：编程中的瑞士军刀，如何借助智能工具实现高效开发

inscode_039·2025-03-21 07:05

浏览器 DOM 深度解析：从节点类型到遍历操作的全攻略

一、DOM核心概念与节点类型DOM（文档对象模型）是浏览器提供的核心API之一，用于将HTML文档转换为可操作的对象树结构。

码农的时光故事·2025-03-21 07:01

浏览器工作原理深度解析（阶段一）：从 URL 到页面渲染的完整流程

这一过程大致分为六个关键步骤：网络请求：通过HTTP/HTTPS协议获取页面资源构建DOM树：解析HTML代码生成文档对象模型样式计算：解析CSS规则并应用到对应元素布局渲染：计算元素位置和尺寸生成渲染树合成优化

码农的时光故事·2025-03-21 07:31

Mac上传本地项目文件夹到远程Github个人仓库的方法及常见报错处理

最近写NER模型的同时学习参悟了一个开源的项目，做了一些Comments改了点分词规则，打算上传到个人Github仓库，上一次本地上传还是用Windows系统，换了Mac发现有一些规则不能用了，好久不用

Uzw·2025-03-21 07:29

Transformer与图神经网络的融合与应用

其中，Transformer模型和图神经网络（GraphNeuralNetworks,GNNs）是两个备受关注的研究方向。Transformer最初应用于自然语言处理领域，通过自注意力机制实现了并行计

AI天才研究院·2025-03-21 07:58

灋✘逞_兇·2025-03-21 07:26

如何使用 Python 和 FFmpeg 下载 B站视频

如果尚未安装，可以参考FFmpeg官方网

木觞清·2025-03-21 07:26

matlab中s-function模块局部变量的应用

需要在输出信号上加一个受地面站控制的3211激励信号。

0如约而至0·2025-03-21 06:26

将Git远程仓库中的项目迁移到另一个远程库, So easy

参考Bitbucket是Atlassian公司提供的一个基于web

oscar999·2025-03-21 06:56

玛哈特矫平机：引领制造业平整技术的新篇章

它融合了先进的传感器网络、实时数据分析系统以及自动化控制平台，为材料矫平提供了智能化的解决方案。这种创新的技术组合，使

玛哈特-小易·2025-03-21 06:55

【MATLAB】simulink中的S-function

它能够实现对模型中特定部分的精细控制和定制化，以满足

龙泽金·2025-03-21 06:25

【Android 】零基础到飞升 | Git之使用GitHub搭建远程仓库

1.5.2Git之使用GitHub搭建远程仓库本节引言：在上一节中，我们学习了如何使用Git，构建我们的本地仓库，轻松的实现了版本控制以及代码还原，修改日志查看等；读者肯定不满足与本地是吧，假如是多个人一起来开发一个程序呢

A little strawberry·2025-03-21 06:24

深入解析 DeepSeek-R1 模型的显存与内存需求

DeepSeek-R1系列模型涵盖从轻量级到超大规模的多个版本，适用于不同的应用场景。了解各版本在不同量化精度下的显存和内存需求，有助于选择适合自身硬件配置的模型。

gs80140·2025-03-21 06:24

使用 OpenAI Chat 模型进行对话开发的入门指南

技术背景介绍OpenAI的对话模型（ChatOpenAI）为开发者提供了强大的自然语言处理功能，可以实现高度交互的AI应用。

eahba·2025-03-21 06:54

时制转换

现在输入一个24小时制的时间，请编程将其转换为12小时制时间格式，输出转换后的时间，原来时间如果是上午，那么需要在转换时间之后输出空格和AM，原来时间如果是下午，在转换时间之后输出空格和PM，输出具体参考样例

TXHNY·2025-03-21 06:53

Matlab S-Function模块简谈

1.单个输出形式的m脚本文件如何编写functiony=fcn()y=u;最简单的例子：就是输出等于输入点一下标题栏：gotodiagram就可以回到模型界面；EditData可以修改数据类型2.多个输出形式的

Captain cool290·2025-03-21 06:51

【无标题】

在大语言模型（LLM）进行自回归（autoregressive）文本生成时，每次生成新token，都需要基于过去的上下文重新计算self-attention机制中的Key（K）和值（V）。

gs80140·2025-03-21 06:19

使用LLM自动化生成微电网Simulink模型

使用LLM自动化生成微电网Simulink模型！⚡在构建微电网仿真模型时，我们通常需要手动拖拽模块、设置参数，耗费大量时间。

MC数据局·2025-03-21 06:48

源代码防泄密和安全上外网的关联

一、系统构成与部署（一）管理端管理端是SPN沙盒系统的控制中心，负责对整个沙盒系统进行管理控制。它具备以下功能：系统配置与策略管理：管理员可以通过管理端对SPN沙盒系统进

cnsinda_sdc·2025-03-21 06:48

Redis 详解

1.NoSQL的核心概念和应用场景核心概念NoSQL（NotOnlySQL）：一类非关系型数据库的统称，专为处理大规模数据存储而设计特点：高扩展性、高性能、灵活的数据模型、分布式架构CAP理论：一致性(

z小天才b·2025-03-21 06:48

高性能计算:GPU加速与分布式训练

1.背景介绍随着人工智能技术的飞速发展，深度学习模型的规模和复杂度不断提升，对计算能力的需求也越来越高。

AI天才研究院·2025-03-21 06:17

【BERT和GPT的区别】

这种选择不仅塑造了模型的架构特性，更决定了其应用边界与能力上限。以下从语言建模本质、任务适配性、技术约束及后续影响四个维度深入剖析：一、语言建模的本质差异1.BERT的“全知视角”与全

调皮的芋头·2025-03-21 05:17

【Python进阶】Python字典添加元素的两种方法。{附带源码+案例}

引言在Python中，字典（Dictionary）是一种可变的容器模型，且可存储任意类型对象。

「已注销」·2025-03-21 05:16

基于Python的智能决策支持系统：实现智能化决策的关键要素

文章目录基于Python的智能决策支持系统：实现智能化决策的关键要素11.背景介绍2.核心概念与联系数据收集与预处理模型构建与训练决策规则生成与优化决策结果评估与反馈3.核心算法原理具体操作步骤数据挖掘算法机器学习算法优化算法

AI天才研究院·2025-03-21 05:13

如何返回工具执行的工件

工具是在AI模型中被调用并将输出反馈给模型的实用程序。有时，我们希望将工具执行的工件，例如自定义对象、数据帧或图像，传递给链或代理中的下游组件，但不希望向模型本身暴露这些工件。

shuoac·2025-03-21 05:13

补偿算法之相位补偿算法

补偿算法之相位补偿算法相位补偿算法：在一些控制系统中，系统的相位裕度可能不足，导致系统稳定性变差。相位补偿算法通过增加或减少特定频率下的相角来调整系统的相位特性。

傻童:CPU·2025-03-21 05:43

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