模型手把手系列

SAP ABAP 调用 DeepSeek，API Key 存在什么地方最安全？

ChatGPT3.5刚发布不久，我记得很多朋友聊起过大语言模型的「讨好型人格」，即倾向于迎合用户的观点、顺从用户的意愿。甚至在极端情况下，当用户对其回复提出质疑时，它会马上认怂，承认自己
汪子熙·2025-03-23 04:53

使用LocalAI进行文本嵌入的实战指南

LocalAI提供了一种本地化的嵌入解决方案，允许开发者在本地环境中运行和测试嵌入模型。通过在本地部署LocalAI服务，您可以避免依赖外部API，享受更快的响应速度和更好的数据隐私。
bavDHAUO·2025-03-23 04:52

关于forward函数

定义forward函数是模型的核心前向传播逻辑，定义了输入数据如何在模型中传递和计算。它将输入数据通过模型的各层（如卷积层、全连接层等），计算出模型的输出。作用负责模型的主要计算逻辑。
oioz·2025-03-23 04:52

Python列表1

#coding:utf-8print("————————————列表——————————————")'''列表是指一系列按照特定顺序排列的元素组成是Python中内置的可变序列使用[]定义列表，元素与元素之间使用英文的逗号分隔列表中的元素可以是任意的数据类型
cfjybgkmf·2025-03-23 04:48

深入了解 Cookiecutter：Python 项目模板的强大工具

在软件开发过程中，创建新的项目往往需要重复执行一系列繁琐的步骤，尤其是在设置项目结构、配置文件和依赖方面。
boringhex.top·2025-03-23 03:17

使用 Argilla 进行大语言模型数据管理与监控

技术背景介绍Argilla是一个开源的数据管理平台，专为大语言模型（LLMs）设计。它旨在通过快速的数据管理以及结合人类和机器的反馈，帮助开发者构建更强大的语言模型。
qahaj·2025-03-23 03:16

Azure Delta Lake、Databricks和Event Hubs实现实时欺诈检测

AzureDeltaLake和AzureDatabricks，结合AzureEventHubs/Kafka摄入实时数据，通过DeltaLake实现Exactly-Once语义，实时欺诈检测（流数据写入DeltaLake，批处理模型实时更新
weixin_30777913·2025-03-23 03:12

LLM：软件测试的颠覆性力量

LLM：软件测试的颠覆性力量关键词：大语言模型（LLM）、软件测试、人工智能、测试自动化、测试效率、质量保证、测试革新1.背景介绍在当今快速发展的软件行业中，测试一直是确保产品质量的关键环节。
AI天才研究院·2025-03-23 03:41

卷积神经网络Batch Normalization的作用

2.让模型训练“少
arron8899·2025-03-23 03:11

使用Dall-E生成图像：文本到图像的魔力

使用Dall-E生成图像：文本到图像的魔力技术背景介绍Dall-E是OpenAI开发的一个强大的文本到图像生成模型，它能够根据自然语言描述创造出全新的数字图像。
shuoac·2025-03-23 03:11

深入了解盘古大模型：技术、应用与未来

随着人工智能技术的迅猛发展，预训练大模型已成为AI领域最前沿、最热门的研究方向之一。
Hardess-god·2025-03-23 02:10

【人工智能之大模型】阐述生成式语言模型的工作机理...（二）

【人工智能之大模型】阐述生成式语言模型的工作机理…（二）【人工智能之大模型】阐述生成式语言模型的工作机理…（二）文章目录【人工智能之大模型】阐述生成式语言模型的工作机理...
985小水博一枚呀·2025-03-23 02:09

利用HFSS软件对射频电路电磁兼容性的深入研究

通过对射频电路中电磁干扰产生机制的剖析，阐述如何运用HFSS软件建立精确的射频电路模型，进行电磁兼容性仿真分析，包括近场和远场分析、信号完整性分析等。
DidYour·2025-03-23 02:38

复习JVM

b.验证:验证.class文件的格式是否符合要求.c.准备:给类对象分配内存空间d.解析:初始化字符串常量e.初始化:对类对象中的各个部分初始化,比如静态代码块,静态成员的初始化等经典面试题:双亲委派模型他出现在
LMQ6·2025-03-23 02:37

【Azure 架构师学习笔记】- Azure Networking(1) -- Service Endpoint 和 Private Endpoint

本文属于【Azure架构师学习笔记】系列。本文属于【AzureNetworking】系列。
發糞塗牆·2025-03-23 02:07

MySQL 8.0新特性深度解析：窗口函数与JSON数据处理的10大技巧

MySQL8.0是一个数据库界的超级英雄，它带着一系列令人兴奋的新特性，比如窗口函数和JSON数据处理，来拯救我们的数据处理任务。1.1MySQL8.0的
墨瑾轩·2025-03-23 02:07

SOFABoot-01-蚂蚁金服开源的 sofaboot 是什么黑科技？

sofaboot系列SOFABoot-00-sofaboot概览SOFABoot-01-蚂蚁金服开源的sofaboot是什么黑科技？
·2025-03-23 02:59

SOFABoot-00-sofaboot 概览

sofaboot系列SOFABoot-00-sofaboot概览SOFABoot-01-蚂蚁金服开源的sofaboot是什么黑科技？
·2025-03-23 02:28

HarmonyOS5开发：手把手教你用 Ark-TS UI 做一个会 “动” 的计数器：从代码到原理全解析

今天咱们用鸿蒙5的Ark-TSUI做一个简单又有趣的计数器应用。点击按钮数字就会增加，而且界面还能自动更新。通过这个案例，你能轻松理解Ark-TSUI的核心玩法。一、最终效果长什么样？打开应用，你会看到一个大按钮，上面写着“点击加1”。每次点击按钮，按钮上方的数字就会变大。比如第一次点击变成“1”，第二次变成“2”，依此类推。整个过程不需要手动刷新页面，数字会自动变化。二、完整代码长这样types
·2025-03-23 02:28

一切皆是映射：实现神经网络的硬件加速技术：GPU、ASIC（专用集成电路）和FPGA（现场可编程门阵列）

核心概念与联系3.核心算法原理&具体操作步骤3.1算法原理概述3.2算法步骤详解3.2.1GPU加速3.2.2ASIC加速3.2.3FPGA加速3.3算法优缺点GPUASICFPGA3.4算法应用领域4.数学模型和公式
AI天才研究院·2025-03-23 02:36

NLP高频面试题（七）——GPT和Bert的mask有什么区别？

GPT和BERT的Mask机制对比：核心区别与优化策略在NLP领域，GPT和BERT是最具代表性的预训练语言模型之一。
Chaos_Wang_·2025-03-23 02:35

第三十一篇 数据仓库（DW）与商业智能（BI）架构设计与实践指南

目录一、DW/BI架构核心理论与选型策略1.1主流架构模式对比（1）Kimball维度建模架构（2）Inmon企业工厂架构（3）混合架构二、架构设计方法论与实施步骤2.1维度建模实战指南（1）模型选择决策树
随缘而动，随遇而安·2025-03-23 02:05

揭秘Java内存模型：那些让人头疼的可见性问题--JVM基础(15)

一、揭秘Java内存模型：那些让人头疼的可见性问题在Java的世界里，多线程编程如同一场精彩的魔术表演，但稍有不慎，就可能陷入“内存可见性”这个魔术黑洞。
guangzhi0633·2025-03-23 02:04

知识图谱中NLP新技术

以下从核心技术突破、应用场景创新及未来趋势三个层面，系统梳理知识图谱中NLP的最新进展：一、核心技术突破基于预训练模型的图谱构建与增强预训练语言模型与知识嵌入融合：以BERT、KEPLER为代表的模型通过联合优化知识嵌入
魔王阿卡纳兹·2025-03-23 02:34

微软 LIDA 库：基于大模型的自动化数据分析与可视化

微软LIDA库：基于大模型的自动化数据分析与可视化一、核心架构与LLM交互流程调用LLM生成数据摘要基于LLM推理分析目标LLM生成可视化代码结合图像生成模型优化原始数据Summarizer模块结构化摘要
窝窝和牛牛·2025-03-23 01:01

CST Microwave Studio助力射频电路多物理场耦合分析

通过解析射频电路中涉及的电磁场、热场、机械场等多物理场耦合现象，详细介绍如何运用CSTMicrowaveStudio构建多物理场联合模型，进行全面的仿真分析。
FindEveryone·2025-03-23 01:00

逐行讲解大模型解码超参数大全（temperature、top-k、top-p等所有参数）

目录简介宏观概览解码策略实现逻辑常见的解码超参数temperature温度系数top_ktop_prepetition_penalty重复惩罚不常见的解码超参数min_ptypical解码ϵ采样η采样Classifier-FreeGuidance(CFG)序列偏置干预HammingDiversity编码器重复惩罚n-gram重复惩罚编码器n-gram重复惩罚bad_token惩罚最小长度限制最小新
Gaffey大杂烩·2025-03-23 01:56

Shell 脚本：自动化运维的利器

当我们需要频繁执行一系列命令时，手动输入不仅繁琐，还容易出错。Shell脚本就是为解决这类问题而生的强大工具。
Waitccy·2025-03-23 01:55

如何用Function Calling解锁OpenAI的「真实世界」交互能力？（附Node.js 实战）

一、FunctionCalling：大模型的「手脚延伸器」1.1核心定义FunctionCalling是OpenAI在2023年6月13日推出的革命性功能（对应模型版本gpt-3.5-turbo-0613
hongkid·2025-03-23 00:54

Node.js系列（2）--性能优化指南

Node.js性能优化指南⚡引言Node.js应用的性能优化是确保应用高效运行的关键。本文将深入探讨Node.js性能优化的各个方面，包括内存管理、CPU优化、I/O优化等，帮助开发者构建高性能的Node.js应用。性能优化概述Node.js性能优化主要包括以下方面：内存优化：内存泄漏检测、垃圾回收优化CPU优化：代码执行效率、异步处理、工作线程I/O优化：文件操作、网络请求、数据库访问缓存优化：
一进制ᅟᅠ        ‌‍‎‏ ·2025-03-23 00:23

简单理解机器学习中top_k、top_p、temperature三个参数的作用

在机器学习中，top_k、top_p和temperature是用于控制生成模型（如语言模型）输出质量的参数，尤其在文本生成任务中常见。
无级程序员·2025-03-23 00:53

使用PyTorch搭建Transformer神经网络:入门篇

本教程将指导您使用PyTorch框架从头开始构建一个Transformer模型。我们将逐步解释每个组件,并提供详细的代码实现。2.环境设置首先,确保您的系统中已安装Python(推荐3.7+版本)。
DASA13·2025-03-23 00:21

算法及数据结构系列 - 动态规划

系列文章目录算法及数据结构系列-二分查找算法及数据结构系列-BFS算法文章目录框架思路子序列问题解题模板一维dp数组二维dp数组经典题型322.零钱兑换暴力递归带备忘录的暴力递归动态规划300.最长上升子序列
诺亚凹凸曼·2025-03-23 00:20

解析大模型归一化：提升训练稳定性和性能的关键技术

引言在深度学习领域，特别是在处理大型神经网络模型时，归一化（Normalization）是一项至关重要的技术。它可以提高模型的训练稳定性和性能，在加速收敛方面发挥了重要作用。
秋声studio·2025-03-23 00:19

PyTorch数据归一化处理：transforms

torchvision.transforms：常用的图像预处理方法*torchvision.datasets：常用的数据集Dataset实现*torchvision.models：常用的CV（预训练）模型实现
2401_87555420·2025-03-22 23:48

【YOLOv8】YOLOv8改进系列（9）----替换主干网络之RepViT

主页：HABUO主页：HABUOYOLOv8入门+改进专栏如果再也不能见到你，祝你早安，午安，晚安【YOLOv8改进系列】：【YOLOv8】YOLOv8结构解读YOLOv8改进系列（1）----替换主干网络之
HABuo·2025-03-22 23:18

小白零基础学数学建模系列-引言与课程目录

目录引言一、我们的专辑包含哪些内容？第一周：数学建模基础与工具第二周：高级数学建模技巧与应用第三周：机器学习基础与数据处理第四周：监督学习与无监督学习算法第五周：神经网络二、学完本专辑能收获到什么？三、适合什么样的人群学习？四、如何学习本专辑？课程目录第1周：数学建模基础与工具第1天：数学建模入门介绍第2天：数学建模工具介绍第3天：线性回归与曲线拟合第4天：线性规划第5天：动态规划第2周：高级数学
川川菜鸟·2025-03-22 23:47

C++基础系列【26】排序和查找算法

10年大厂工作经验嵌入式/人工智能/自动驾驶/音视频/游戏开发入门级选手《C++20高级编程》《C++23高级编程》等多本书籍著译者更多原创精品文章，首发gzh，见文末记得订阅专栏，以防走丢C++基础系列专栏
程序喵大人·2025-03-22 23:15

深入解析深度学习中的过拟合与欠拟合诊断、解决与工程实践

一、引言：模型泛化能力的核心挑战在深度学习模型开发中，欠拟合与过拟合是影响泛化能力的两个核心矛盾。据GoogleBrain研究统计，工业级深度学习项目中有63%的失败案例与这两个问题直接相关。
古月居GYH·2025-03-22 22:43

.gitlab-ci.yml 配置文件详解

✨系列专栏：前端面试宝典、JavaScript进阶、vue实战资料领取：前端进阶资料以及文中源码可以在公众号“不爱吃糖的程序媛”领取git工具文档说明：https://docs.gitlab.com/ee
程序媛夏天·2025-03-22 22:12

OpenManus 架构的详细技术实现

一、OpenManus架构的详细技术实现1.核心分层架构的深度解析底层：LLM层模型选择与适配：OpenManus允许用户替换底层LLM（如mPLUG-Owl3、Qwen、Llama等），通过统一接口调用模型
大势下的牛马·2025-03-22 22:12

遗传算法-变异算法

遗传算法系列（4）变异算法在基因交叉之后产生的子代个体，其变量可能以很小的概率或者步长发生转变，这个过程称为变异(Mutation)。
ArthurKingYs·2025-03-22 22:42

WRF移动嵌套结合伏羲模型与CFD（PALM）高精度多尺度降尺度分析研究

本文将详细介绍如何使用WRF移动嵌套技术结合伏羲（Fuxi）模型，并通过CFD模型PALM实现精细化降尺度，以满足城市或区域局地精细化气象预报的需求。
Hardess-god·2025-03-22 22:10

深入探讨盘古大模型的高精度多尺度能力

随着人工智能技术的快速发展，大模型的研究逐渐进入新的阶段。其中，盘古大模型以其卓越的高精度和多尺度处理能力成为研究热点。
Hardess-god·2025-03-22 22:40

使用Ollama部署开源大模型

Ollama是一个简明易用的本地大模型运行框架,可以一键启动启动并运行Llama3、Mistral、Gemma和其他大型语言模型。安装MacOS，Windows用户直接在官网下载页下载安装包即可。
好好学习 666·2025-03-22 22:09

01年实习生被曝负责字节RL核心算法！系字节LLM攻坚小组成员

用上该算法后，Qwen2.5-32B模型只经过RL训练，不引入蒸馏等其他技术，在AIME2024基准上拿下50分，优于相同setting下使用GRPO算法的DeepSeek-R1-Zero-Qwen，且
·2025-03-22 22:24

量子位招聘 | DeepSeek帮我们改的招聘启事

如果你与我们志同道合，对AI大模型、具身智能、终端硬件、AI新媒体编辑感兴趣，我们正在招聘这些领域的原创作者。以下岗位均为全职，工作地点：北京中关村。
·2025-03-22 22:54

AI巨浪中的安全之舵：天空卫士助力人工智能落地远航

近期，众多企业纷纷接入DeepSeek大模型，迅速推动了大型模型应用的广泛铺开。
天空卫士·2025-03-22 22:09

CBNetV2: A Composite Backbone Network Architecture for Object Detection论文阅读

ACompositeBackboneNetworkArchitectureforObjectDetection论文阅读介绍方法CBNetV2融合方式对Assistant的监督实验与SOTA的比较在主流backbone架构上的通用性与更宽更深的网络比较与可变形卷积的兼容在主流检测器上的模型适用性在
Laughing-q·2025-03-22 22:38

行业分析---小米汽车2024全年财报

1背景其实，关于小米汽车，笔者之前已经多次介绍过了，包括小米汽车成功的原因、智驾进展以及雷军个人的魅力，见博客《自动驾驶---小米汽车智驾进展》和《微自传系列---雷军》。
智能汽车人·2025-03-22 22:08
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