模型手把手系列第7页

大模型在脑梗死预测及治疗方案制定中的应用研究报告

目录一、引言1.1研究背景与意义1.2研究目的与方法1.3国内外研究现状二、脑梗死概述2.1脑梗死的定义与分类2.2脑梗死的发病机制与病理生理过程2.3脑梗死的临床表现与诊断方法三、大模型技术原理与应用现状

LCG元·2025-03-01 09:42

JVM内存模型详解：各个区域的作用与原理

理解JVM的内存模型对于编写高效、稳定的Java程序至关重要。本文将详细介绍JVM的内存模型，并深入探讨各个内存区域的作用和原理。

isolusion·2025-03-01 09:39

笔记：大模型Tokens是啥？为啥大模型按Tokens收费？

一、Token的定义与示例1.核心概念Token是自然语言处理中的最小文本单位，代表模型处理文本时的一次计算单元。英文场景：1个token≈1个单词或标点符号。示例：句子"Hello,world!"

瞬间动力·2025-03-01 09:08

抽象工厂模式：思考与解读

智想天开·2025-03-01 09:37

软件工程---需求工程

需求获取：提炼、分析和审查已收集到的项目干系人的需求，建立需求分析模型。需求定义：在上述分析模型的基础上形成软件需求规约SRS，作为用户和开发者之间的一个契约需求验证：以上述前景文档

Dragonlongbo·2025-03-01 09:07

【STL】7.STL常用算法（2）

replace_if4.swap五.算术生成算法1.accumulate2.fill六.常用集合算法1.set_intersection2.set_union3.set_difference总结前言stl系列主要讲述有关

零零时·2025-03-01 09:06

LangChain 核心概念与架构详解

简介LangChain是一个强大的框架，专注于构建基于大语言模型(LLM)的应用。本文将深入介绍LangChain的核心架构、关键组件以及其特性。

dgay_hua·2025-03-01 09:05

RabbitMQ系列（六）基本概念之Routing Key

在RabbitMQ中，RoutingKey（路由键）是用于将消息从交换机（Exchange）路由到指定队列（Queue）的关键参数。其核心作用是通过特定规则匹配绑定关系，确保消息被正确分发。以下是其核心机制与用法的详细说明：一、核心定义与作用消息路由的核心标识生产者发送消息时需指定RoutingKey，交换机根据此值和队列绑定的BindingKey决定消息流向。类比：类似快递单上的“地址”，决定包

yyueshen·2025-03-01 08:04

RabbitMQ系列（七）基本概念之Channel

RabbitMQ中的Channel（信道）是客户端与RabbitMQ服务器通信的虚拟会话通道，其核心作用在于优化资源利用并提升消息处理效率。以下是其核心机制与功能的详细解析：一、Channel的核心定义虚拟通信链路Channel是建立在TCP连接（Connection）上的轻量级虚拟连接，允许在单个TCP连接上复用多个独立的信道（Channel）。为了确保其私有性和线程安全性，每个Channel拥

yyueshen·2025-03-01 08:04

算法系列之动态规划

动态规划（DynamicProgramming，简称DP）是一种用于解决复杂问题的算法设计技术。它通过将问题分解为更小的子问题，并存储这些子问题的解来避免重复计算，从而提高算法的效率。本文将介绍动态规划的基本概念、适用场景、复杂度分析，并通过Java代码实现经典的动态规划问题。动态规划介绍动态规划的核心思想是将一个复杂的问题分解为若干个相互重叠的子问题，通过解决这些子问题来构建原问题的解。动态规划

修己xj·2025-03-01 08:03

借助知识图谱和Llama-Index实现基于大模型的RAG

幻觉是在处理大型语言模型（LLMs）时常见的问题。LLMs生成流畅连贯的文本，但经常产生不准确或不一致的信息。防止LLMs中出现幻觉的一种方法是使用外部知识源，如提供事实信息的数据库或知识图谱。

爱吃牛油果的璐璐·2025-03-01 08:32

使用 ONLYOFFICE API 新方法，从第二页开始插入自定义页码！

随着8.3版本的发布，我们推出了一系列新的API方法，能够帮您简化工作流程。在本文中，我们将使用其中一种方法创建一个宏，从第二页开始，在整个文档中插入自定义页码。

ONLYOFFICE·2025-03-01 08:31

POM 模式自动化测试

POM模式自动化测试一、PageObjectModel（POM）登陆案例1.POM概述PageObjectModel（页面对象模型）是一种设计模式，将页面元素和操作封装成对象，使测试代码和页面元素的定位及操作分离

那片海还在吗·2025-03-01 08:01

yolov5-训练好的模型部署的几种方式-ONNX

ONNX所针对的是深度学习开发生态中最关键的问题之一，在任意一个框架上训练的神经网络模型，无法直接在另一个框架上用。开发者需要耗费大量时间精力把模型从一个开发平台移植到另一个。

黄晓魚·2025-03-01 08:30

苹果AI功能，GPU内存瓶颈，大气预测模型，Chrome内置Gemini

苹果发布AppleIntelligence，官宣免费接入ChatGPT，Siri迎来重磅更新大模型竞速赛鸣枪开跑后，苹果似乎已经脱离了第一梯队，曾经的行业风向标并没有像其他大厂那样频繁地宣讲AI，加之缺乏能够参与竞争的

一支烟一朵花·2025-03-01 08:59

Stable Diffusion（SD）系列模型及关联算法深度解析

一、‌基础模型架构演进‌SDv1.5‌‌核心架构‌：基于LatentDiffusionModel（LDM），通过VAE将图像压缩至潜空间进行扩散训练，支持512x512分辨率生成，兼容二次元与写实风格混合创作‌

Liudef06·2025-03-01 08:59

【机器学习】平均绝对误差（MAE：Mean Absolute Error）

它在机器学习、统计学等领域中广泛应用，用于评估模型的预测精度。与均方误差(MSE)或均方误差根(RMSE)不同，MAE使用误差的绝对值，因此它在处理异常值时更加稳定。

IT古董·2025-03-01 08:58

全方位解析：大语言模型评测方法的综合指南

自2017年Transformer模型提出以来，自然语言处理研究逐步转向基于该框架的预训练模型，如BERT、GPT、BART和T5等。这些预训练模型与下游任务适配后，持续刷新最优结果。

大模型玩家·2025-03-01 08:28

RabbitMQ系列（四）基本概念之Exchange

在RabbitMQ中，Exchange（交换机）是消息路由的核心组件，负责根据规则将生产者发送的消息分发到对应的队列（Queue）中。以下是其核心功能与分类的详细说明：一、Exchange的核心作用消息路由枢纽生产者将消息发送到Exchange，而非直接发送到队列。Exchange根据绑定规则（BindingKey）和路由键（RoutingKey）把消息应转发到对应的队列。类比：类似于邮局系统，E

yyueshen·2025-03-01 07:27

【STL】6.＜map/multimap＞

头文件utility）1.pair初始化2.pair数据访问二.map容器的构造与赋值三.map容器的大小与交换四.map容器的插入与删除五.map容器的查找与统计六.multimap容器总结前言stl系列主要讲述有关

零零时·2025-03-01 07:57

关系型数据库与非关系型数据库

1.关系型数据库关系型数据库是一-个结构化的数据库，创建在关系模型基础上，一般面向记录。它借助于集合代数等数学概念和方法来处理数据库中的数据。

看清所苡看轻·2025-03-01 07:25

大语言模型原理与工程实践：手把手教你训练 7B 大语言模型自动化训练框架

大语言模型原理与工程实践：手把手教你训练7B大语言模型自动化训练框架关键词：大语言模型、7B模型、自动化训练、深度学习、神经网络、自然语言处理、分布式计算文章目录大语言模型原理与工程实践：手把手教你训练

AI天才研究院·2025-03-01 07:24

全网国内外总结Prompt&LLM论文，开源数据&模型，AIGC应用（持续更新，收藏查看）

全网国内外总结Prompt&LLM论文，开源数据&模型，AIGC应用（持续更新，收藏查看）目录顺序如下国内外，垂直领域大模型Agent和指令微调等训练框架开源指令，预训练，rlhf，对话，agent训练数据梳理

代码讲故事·2025-03-01 07:54

OpenCV 入门（六） —— Android 下的人脸识别

OpenCV入门系列：OpenCV入门（一）——OpenCV基础OpenCV入门（二）——车牌定位OpenCV入门（三）——车牌筛选OpenCV入门（四）——车牌号识别OpenCV入门（五）——人脸识别模型训练与

tmacfrank·2025-03-01 07:53

【八股】非关系型数据库篇（Redis+ES）

关系型和非关系型数据库特性关系型数据库(RDBMS)非关系型数据库(NoSQL)数据模型表格（行和列）文档、键值、列族、图等多样化模型模式固定（Schema）灵活的，无需预定义结构扩展性纵向扩展为主，横向扩展困难横向扩展容易

林子漾·2025-03-01 07:52

ES6的let和const，一篇文章就够了

ES6系列之let和constlet声明符ES6新增的let命令，用来声明变量。它的用法类似于var，但是所声明的变量，只在let命令所在的代码块内有效。

小常--·2025-03-01 07:52

Golang概述

并发模型原生支持协程（goroutine）和通道（channel），简化并发编程。基于CSP（CommunicatingSequentialProcesses）模型。

BUG 劝退师·2025-03-01 07:20

Transformer 代码剖析1 - 数据处理（pytorch实现）

本文将通过对一个具体的项目代码结构进行详细分析，带领大家深入了解Transformer模型的数据处理部分。项目结构概述首先，让我们来看看项目的整体结构：（参考项目代码）transformer-

lczdyx·2025-03-01 06:18

BERT模型深入理解——自然语言处理的里程碑

1BERT的诞生背景2018年谷歌团队发布了BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）模型，在自然语言处理领域引领了技术性的革命。

cufewxy2018·2025-03-01 06:47

怎样通过人机融合智能去除“机器幻觉”？

人机融合智能的目标是通过深度结合人类智能和机器智能，解决现有人工智能系统（特别是深度学习模型，如各种大模型）可能出现的问题，比如“机器幻觉”现象。

人机与认知实验室·2025-03-01 06:45

JavaScript 系列之：垃圾回收机制

前言垃圾回收是一种自动内存管理机制，用于检测和清除不再使用的对象，以释放内存空间。当一个对象不再被引用时，垃圾回收器会将其标记为垃圾，然后在适当的时候清除这些垃圾对象，并将内存回收给系统以供其他对象使用。什么是"对象不再被引用"？当一个对象不再被任何变量或属性引用时，它就成为垃圾。例如，当一个函数执行完毕后，其中创建的局部变量将成为垃圾，因为它们无法再被访问到。"适当的时候"是指什么时候？首先Ja

程序员SKY·2025-03-01 06:13

几种AI模型在算法工作中的使用测评——Grok3,Deepseek,Chatgpt,Kimi,Claude（持续更新）

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、Grok3二、Deepseek-R1三、Chatgpt-4o四、Kimi五、Claude-3.5总结前言在工作中现在已经离不开这AI模型了

不断学习加努力·2025-03-01 06:13

机器幻觉产生的原因

机器幻觉是指模型生成的不符合现实的内容，比如图像生成中的错误或者不合理的输出。线性函数在神经网络中的作用通常是传递梯度，但如果每一层都是线性的，整个网络就相当于一个单层的线性模型，无法学习复杂的模式。

人机与认知实验室·2025-03-01 06:11

[LangChain 学习资源大集合]

在构建语言模型应用（LLM）时，LangChain是当前备受关注的框架之一。无论是初学者还是进阶用户，丰富的学习资源可以帮助我们高效掌握LangChain的核心概念、工具和最佳实践。

qahaj·2025-03-01 06:39

MCP模型上下文协议集锦

MCP模型上下文协议简介MCP模型上下文协议（Model-Context-Protocol，MCP），能够实现大型语言模型（LLM）应用程序与本地或远程资源之间的安全、可控的交互。

galileo2016·2025-03-01 06:09

Open WebUI：开源AI交互平台的全面解析

交互体验类ChatGPT界面:提供直观的聊天界面设计跨平台响应式设计:完美适配桌面/移动端即时响应:毫秒级响应速度富文本支持:代码语法高亮完整Markdown/LaTeX渲染语音输入支持（支持静音自动提交）模型管理多模型切换

·2025-03-01 06:17

侯捷C++课程学习笔记：深入探索C++内存管理机制

侯捷C++课程学习笔记：深入探索C++内存管理机制引言有幸参与“学C++，赢好礼”——侯捷C++系列精品课学习笔记征文活动，我深感荣幸。

清水白石008·2025-03-01 05:38

实战：基于Pandas的房价数据分析全流程深度解析（附高阶技巧与数学推导）（十二）

一、项目深度解析框架1.1分析维度全景图数据加载元数据分析数据清洗特征工程多维分析模型准备自动化报告1.2高阶分析工具链数据清洗：Missingno高级可视化、Optuna自动超参优化特征工程：TsFresh

WHCIS·2025-03-01 05:37

MySQL × 向量数据库：大模型时代的黄金组合实战指南

一、大模型时代的数据存储革命1.1传统架构的局限性--传统商品表结构CREATETABLEproducts(idINTPRIMARYKEY,titleVARCHAR(255),descriptionTEXT

·2025-03-01 05:47

大模型时代的软件架构设计

引言当今世界，人工智能（AI）技术正以惊人的速度发展，其中大模型（LargeModels）的崛起尤为引人注目。

AI天才研究院·2025-03-01 05:36

大模型技术在电商平台商品评价分析中的应用

大模型技术在电商平台商品评价分析中的应用关键词：大模型技术电商平台商品评价分析情感分析商品推荐Transformer模型BERT模型摘要：本文详细探讨了大模型技术在电商平台商品评价分析中的应用。

AI天才研究院·2025-03-01 05:35

JS Dom元素的获取事件 this

一、DOM（文档对象模型）元素获取：1.html/head/body元素的获取console.log(document);//获取的是html元素console.log(document.documentElement

jingerh126·2025-03-01 05:34

DeepSeek服务繁忙的一种方案-硅基流动免费增送2000 万 Tokens

DeePseek服务繁忙的一种解决方法：硅基流动模型广场，还有SiliconCloud首发上线基于华为云昇腾云服务的DeepSeek－V3，DeepSeek－R1支持API调用邀请链接：https://

PeterClerk·2025-03-01 05:02

大语言模型LLM原理篇_图解大模型从用户输入prompt到llm输出答案的流程原理

大模型席卷全球，彷佛得模型者得天下。对于IT行业来说，以后可能没有各种软件了，只有各种各样的智体（Agent）调用各种各样的API。

喝不喝奶茶丫·2025-03-01 05:01

开发基于提示工程的大语言模型（LLM）应用——学习笔记

学习通过提示工程与大语言模型进行程序化的交互。将从最基本的开始，比如使用哪些模型，以及如何向它们发送提示词并查看响应。

ricky_fan·2025-03-01 05:31

C# Enumerable类之生成序列

总目录前言在C#中，System.Linq.Enumerable类是LINQ（LanguageIntegratedQuery）的核心组成部分，它提供了一系列静态方法，用于操作实现了IEnumerable

鲤籽鲲·2025-03-01 04:58

计算机视觉与机器学习之文档解析与向量化技术加速多模态大模型训练与应用——文件向量化大模型！

目录前言1、TextIn文档解析技术1.1、文档解析技术1.2、目前存在的问题1.2.1、不规则的文档信息示例1.3、合合信息的文档解析1.3.1、合合信息的TextIn文档解析技术架构1.3.2、版面分析关键技术Layout-engine1.3.3、文档树提取关键技术Catalog-engine1.3.4、双栏1.3.5、非对称双栏1.3.6、双栏+表格1.3.7、无线表格1.3.8、合并单元格

知世不是芝士·2025-03-01 04:57

《AI大模型开发笔记》——提示词工程

1.什么是提示工程提示工程（PromptEngineering），也被称为上下文学习，是指通过精心设计的提示技术来引导LLM行为，而无需更改模型权重。其目标是使模型输出与给定任务的人类意图一致。

Richard Chijq·2025-03-01 04:27

Android App开发之Jetpack架构，Android大厂高频面试题解析

===========Jetpack是Google推出的一套系列组件集。

m0_66144992·2025-03-01 04:26

⭐算法OJ⭐矩阵的相关操作【深度优先搜索 DFS + 回溯】（C++ 实现）Unique Paths 系列

980.UniquePathsIIIYouaregivenanmxnintegerarraygridwheregrid[i][j]couldbe:1representingthestartingsquare.Thereisexactlyonestartingsquare.2representingtheendingsquare.Thereisexactlyoneendingsquare.0repr

Vitalia·2025-03-01 04:55

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