模型打包第26页

使用 LangChain 与 Solar LLM 的快速集成示例

这虽然是一个过时的示例，但仍然可以帮助我们掌握如何使用类似的模型连接器设计结构化的语言模型调用流程。更重要的是，我们还会通过实际代码，展示集成的实现过程。

qahaj·2025-02-26 16:15

百度文心大模型API保姆级教程：从入门到实战

目录文心大模型简介文心大模型vs.OpenAIGPT系列应用构建实例API集成详细步骤准备工作获取AccessToken发起API请求API的调试和常见问题的解决进阶应用安全性和最佳实践总结与未来展望随着大型语言模型

海棠AI实验室·2025-02-26 16:44

直驱永磁伺服运动系统的优化架构与代理模型解析在高动态运动控制中的应用【matlab/simulink】

✅博主简介：擅长数据搜集与处理、建模仿真、程序设计、仿真代码、论文写作与指导，毕业论文、期刊论文经验交流。✅具体问题可以私信或扫描文章底部二维码。直驱永磁伺服运动系统因其卓越的性能、精度和可靠性，取代了许多具有机械传动结构的传统伺服系统。随着对直驱伺服系统性能要求的提高，且多轴直驱运动系统失去了机械传动结构的解耦特性，直驱永磁伺服运动系统中各部分（如直驱电机、运动轨迹、驱动器和连杆）之间的耦合关系

坷拉博士·2025-02-26 15:38

MongoDB 复制(副本集)

它以JSON-like的文档存储结构，支持灵活的数据模型。在分布式系统中，为了提高数据可用性和系统稳定性，常常需要实现数据的备份和冗余。

froginwe11·2025-02-26 15:38

C++和OpenGL实现3D游戏编程【连载22】——父物体和子物体的消息处理机制

另外我们此前的模型加载的较为单调，而且我们将加入一些

zhooyu·2025-02-26 15:07

正则化技术和模型融合等方法提高模型的泛化能力

在机器学习和深度学习中，提高模型的泛化能力至关重要，正则化技术和模型融合是两种有效的手段，以下将详细介绍它们的原理、常见方法及代码示例。

小赖同学啊·2025-02-26 15:36

AI快速变现之路，AI培训轻资产创业

以下是针对AI写作与文案代写的快速变现方案，结合当前技术趋势和市场需求设计，分步骤实施：一、核心变现模式深化标准化内容生产线多模型协同示例：GPT-4负责故事化长文案创作（如品牌故事）Claude处理逻辑性强的产品白皮书文心一言专攻中文网络热梗植入垂直模板库行业案例

头脑旋风·2025-02-26 15:04

linux 打包解压命令

1.Linux打包和解压命令打包命令tar命令是最常用的打包工具，可以用来创建归档文件。

luoluosheng07·2025-02-26 14:03

Golang面试必问的10大难点，90%开发者栽在第三个！

包括：Golang的基础语法、并发模型、内存管理等核心知识点。本篇也将深入更多中高级主题，结合企业级应用场景，助你在激烈竞争中脱颖而出。衷心祝愿每一位求职者都能找到心仪的工作。

·2025-02-26 14:49

算力100问☞第59问：如何评估大模型的性能？

正儿八经的数字经·2025-02-26 14:01

C++和OpenGL实现3D游戏编程【连载23】——几何着色器和法线可视化

欢迎来到zhooyu的C++和OpenGL游戏专栏，专栏连载的所有精彩内容目录详见下边链接：C++和OpenGL实现3D游戏编程【总览】1、本节实现的内容上一节课，我们在Blend软件中导出经纬球模型时

zhooyu·2025-02-26 14:58

2025年，微服务架构和大模型能“玩出”什么新花样？

2025年开年，DeepSeek开源模型以“低成本、高性能”成功掀起AI平价化浪潮，并以惊人的速度渗透至各个领域。在AI平价化浪潮的推动下，微服务架构正迎来前所未有的变革机遇。

·2025-02-26 13:12

electron-builder打包配置说明

我们一般使用electron-builder对electron项目进行打包，在package.json中配置打包的详细操作pnpminstallelectron-builder-Dpackage.json

·2025-02-26 13:12

门控机制中的稀疏式、密集式和Soft式三种类型分别适用于哪些具体场景？

稀疏式门控机制适用于以下场景：计算资源有限的任务：例如，在大规模模型中，为了降低计算复杂度和提高效率，可以仅激活部

百态老人·2025-02-26 13:25

【现代前端静态资源打包与缓存管理指南（3万字警告）】

现代前端静态资源打包与缓存管理指南一、从「缓存失控」到「精准更新」的认知跃迁1.1缓存问题的本质矛盾用户侧痛点：浏览器缓存加速页面加载vs开发者诉求：代码更新后用户即时生效经典报错场景：#更新后用户看到的诡异错误

Gazer_S·2025-02-26 13:24

云平台结合DeepSeek的AI模型优化实践：技术突破与应用革新

云平台与AI模型的深度结合已成为推动人工智能技术落地的重要驱动力。DeepSeek（深度求索）作为前沿AI模型的代表，通过与云计算的深度融合，在技术架构和应用场景层面实现了突破性进展。

荣华富贵8·2025-02-26 13:23

全市场大模型分类及对比分析报告

全市场大模型分类及对比分析报告1.引言随着人工智能技术的飞速发展，大模型（LargeModels）已成为推动AI进步的核心力量。

早退的程序员·2025-02-26 13:53

数据仓库面试题集锦（附答案和数仓知识体系），面试必过

数据仓库模型的选择是灵活的，不局限与某种模型方法；数据仓库数据是灵活的，以实际需求场景为导向；数仓设计要兼顾灵活性、可扩展性、要考虑技术可靠性和实现成本1）调研：业务调研、需求调研、数据调研2）划分主题域

m0_60635001·2025-02-26 13:20

YOLOv11-ultralytics-8.3.67部分代码阅读笔记-validator.py

.所需的库和模块2.classBaseValidator:1.所需的库和模块#UltralyticsAGPL-3.0License-https://ultralytics.com/license#检查模型在数据集的测试或验证分割上的准确性

红色的山茶花·2025-02-26 13:20

大模型知识蒸馏：技术突破与应用范式重构——从DeepSeek创新看AI基础设施演进路径

一、知识蒸馏的技术哲学演进知识蒸馏（KnowledgeDistillation）作为模型压缩领域的核心技术突破，其发展轨迹折射出人工智能从"规模崇拜"向"效率优先"的范式转变。

大模型服务器厂商·2025-02-26 13:20

Byzer：面向Data+AI的云原生低代码化语言

在数据科学和人工智能迅速发展的今天，企业面临着如何高效处理海量数据并实现AI模型快速开发的挑战。Byzer，作为一种创新的云原生低代码化语言，为这一难题提供了独特的解决方案。

ITPUB-微风·2025-02-26 12:18

RAG技术全面解析：从原理到实践中的20个关键问题

与传统生成模型的区别是什么？RAG定义检索增强生成（Retrieval-AugmentedGeneration,RAG）是一种结合检索技术与生成模型的技术。

大F的智能小课·2025-02-26 12:47

DeepSeek颠覆传统教育：揭秘AI作业批改如何实现秒级反馈与精准提升

DeepSeek智能教育新突破：基于深度学习的作业批改与个性化反馈系统详解一、研究背景与意义在教育数字化转型的浪潮中，DeepSeek研发团队基于自研大语言模型，构建了新一代智能作业批改系统。

Coderabo·2025-02-26 12:15

机器学习安全核心算法全景解析

从数据投毒到模型窃取，攻击者不断突破传统防御边界。本文系统性梳理ML安全关键技术图谱，重点解析12类核心算法及其防御价值。

金外飞176·2025-02-26 12:44

零基础学习机器学习分类模型

我们将使用著名的Iris数据集，来构建一个机器学习模型，进行花卉品种的分类。整个过程会包含：原理介绍：机器学习的基本概念。数据加载和预处理：如何加载数据并进行必要的处理。

可喜~可乐·2025-02-26 12:14

JVM之垃圾回收和调优思路

文章目录GC的基础知识1.什么是垃圾2.如何定位（找到）垃圾3.常见的垃圾回收算法4.JVM内存分代模型（用于分代垃圾回收算法）5.常见的垃圾回收器常见垃圾回收器组合参数设定：(1.8)JVM调优第一步

星星都没我亮·2025-02-26 11:13

训练神经网络出现nan

参考资料Pytorch训练模型损失Loss为Nan或者无穷大（INF）原因Pytorch训练模型损失Loss为Nan或者无穷大（INF）原因_pytorchnan-CSDN博客文章浏览阅读5.6w次，点赞

崧小果·2025-02-26 11:12

深度求索DeepSeek：AI大模型的全域应用与技术突破

——从政务到医疗，解析国产大模型的创新实践与未来图景引言：DeepSeek的技术定位与行业价值DeepSeek（深度求索）作为中国AI领域的新锐力量，凭借"低成本、高精度、强场景适配"的差异化优势，在短短两年内实现了从技术研发到行业落地的跨越式发展

量子纠缠BUG·2025-02-26 11:11

统一 SASE 架构中的网络和安全融合

更重要的是，这些问题早在生成式人工智能和大型语言模型的新障碍被引入公众之前就已出现。

网络研究观·2025-02-26 11:37

uniapp - 最新实现hbuilder项目运行到ios基座或苹果ios真机设备详细教程，如何在ios苹果手机上真机运行测试，IOS自定义基座在线打包调试（uniapp项目如何在苹果手机上运行调试）

效果图在uni-app苹果app端平台项目开发中，详解完成将项目运行到自己的苹果ios系统手机、mac电脑苹果手机模拟器、黑苹果模拟器上进行安装调试测试项目，支持“macos|Xcode”系统及工具的运行教程（适用于没有苹果真机），使用HbuilderX编辑器运行到ios苹果app基座，安装运行自定义基座调试app项目，完整流程配置及详细过程说明，UniApp如何将苹果app项目运行到手机或模拟器

街尾杂货店&·2025-02-26 11:36

nodejs npm run build 打包压缩zip文件

步骤1:安装npminstallarchiver-D步骤2:根目录下新建zip.js，内容如下constfs=require('fs')constarchiver=require('archiver')//创建文件输出流letoutput=fs.createWriteStream(__dirname+'/dist.zip')letarchive=archiver(

xiaoxiao_0721·2025-02-26 10:36

最全redis缓存核心知点（原理+图解）

redis缓存核心知点一、主流应用架构二、缓存知识考点三、多路I/O复用模型四、常用的数据类型五、消息队列六、Redis的持久化6.1BGSAVE原理6.2RBD持久化的缺点6.3持久化方式之AOF6.4AOF

敲代码的胖虎·2025-02-26 10:35

ai大模型自动化测试-TensorFlow Testing 测试模型实例

AI大模型自动化测试是确保模型质量、可靠性和性能的关键环节，以下将从测试流程、测试内容、测试工具及测试挑战与应对几个方面进行详细介绍：测试流程测试计划制定确定测试目标：明确要测试的AI大模型的具体功能、

小赖同学啊·2025-02-26 10:33

DeepSeek：大模型时代的“破局者”

公司专注于开发先进的大语言模型（LLM）和相关技术，致力于在人工智能领域实现技术突破和创新应用。在成立后的短时间内，DeepSeek取得了令人瞩目的成绩。

qq_44233281·2025-02-26 10:02

原生支付sdk到unity引擎项目(一)

封装一个Unity引擎使用的SDK功能插件涉及多个步骤，从设计和开发到打包和发布。以下是一个详细的步骤指南：1.需求分析和设计确定功能需求：明确SDK需要实现的功能和目标。

你一身傲骨怎能输·2025-02-26 10:02

深度学习-133-LangGraph之应用实例(二)使用面向过程和面向对象的两种编程方式构建带记忆的聊天机器人

文章目录1通用配置1.1大语言模型ChatOllama1.2函数trim_messages1.2.1函数概述1.2.2函数参数1.2.3测试应用2面向过程编程2.1不裁剪历史信息2.1.1创建图2.1.2

皮皮冰燃·2025-02-26 10:02

DeepSeek免费福利限时开启，AI界的“薅羊毛”机会来了！

deepseek的动态，现在看到一则好消息，分享给大家；国家超算中心目前上线了deepseek且免费调用DeepSeek-R1:7B、DeepSeek-R1:14B、DeepSeek-R1:32B三个模型

·2025-02-26 09:40

AI人工智能机器学习之监督线性模型

1、概要本篇学习AI人工智能机器监督学习框架下的线性模型，以LinearRegression线性回归和LogisticRegression逻辑回归为示例，从代码层面测试和讲述监督学习中的线性模型。

rockfeng0·2025-02-26 09:57

大数据模型：技术赋能，引领未来

而如何挖掘和利用这些海量数据，为企业和社会创造价值，正是大数据模型所追求的目标。本文将从以下几个方面对大数据模型进行探讨：概述、技术原理、应用场景、挑战与发展趋势。

大模型教程·2025-02-26 09:56

Node.js定义以及性能优化

它采用事件驱动、非阻塞I/O模型，适合构建高性能、可扩展的网络应用。

Sunshinedada·2025-02-26 09:55

大模型和数据要素赋能农业生产数智化解决方案

大模型和数据要素赋能农业生产数智化解决方案大模型和数据要素赋能农业生产数智化解决方案引言背景与意义解决方案概述大模型在农业生产中的应用作物生长模型病虫害预测模型农业气象模型数据要素在农业生产中的作用土壤数据气象数据作物生长数据数智化解决方案的设计与实现总体架构设计数据处理与分析模块智能决策与支持模块解决方案应用效果评估及推广前景应用效果评估方法推广前景展望第

数智化领地·2025-02-26 09:23

BCPD++(非刚性配准) 算法原理详解

BCPD++的核心创新在于：分层贝叶斯模型：自适应学习超参数，减少人工调参需求。变分贝叶斯推断：替代传

点云SLAM·2025-02-26 08:17

点云配准（点云拼接）论文综述

随着传感器技术（如LiDAR、RGB-D相机）的进步与深度学习的发展，点云配准方法经历了从传统优化算法到数据驱动模型的演变。本文系统综

点云SLAM·2025-02-26 08:47

CPD（Coherent Point Drift）非刚性点云配准算法

CPD（CoherentPointDrift）非刚性点云配准算法详解一、算法概述CPD（CoherentPointDrift）是一种基于概率模型的非刚性点云配准方法，由AndriyMyronenko等人在