模型提取

AI 智能运维，重塑大型企业软件运维：从自动化到智能化的进阶实践

AI技术的渗透催生了智能运维（AIOps）的落地，通过机器学习、大模型、智能Agent等技术，实现从"人工救火"到"智能预防"的范式转变。
AI、少年郎·2025-07-21 05:42

Spring AI 概述与功能简介

SpringAI提供了丰富的功能，涵盖从AI模型的调用到与数据库的集成等多个方面，帮助开发者构建和管理AI驱动的应用程序。1.SpringAI背景SpringAI的背景源于Spring
drebander·2025-07-21 04:41

Spring AI从入门到精通：构建智能Spring应用的全面指南

随着人工智能技术的快速发展，将大语言模型（LLM）与企业应用集成已成为趋势。SpringAI作为Spring官方推出的AI集成框架，为开发者提供了便捷、标准化的方式来构建智能应用。
java干货仓库·2025-07-21 04:41

2025年面试官常用的前端开发笔试考题

CompositionWebpack的________插件可以帮助将CSS提取到单独的文件中。MiniCssExtractPlugin在JavaScript中，Promi
豆豆（前端开发+ui设计）·2025-07-21 04:10

在二分类任务中如何处理包含中文的类别特征

如何将这些类别变量转换为模型可以理解的数值格式，是每个数据科学家都必须面对的挑战。
Dush32·2025-07-21 04:09

基于用户画像的商品推荐系统

我们使用了机器学习的二分类模型，通过分析用户的性别、年龄、常驻地、机型等信息，来判断用户的付费行为。项目目标：本
Dush32·2025-07-21 04:09

RBAC权限模型设计

Node.js特训专栏主页专栏内容规划详情我将从RBAC权限模型的基础概念、核心组件讲起，详细阐述其设计原则、数据库模型设计，还会结合代码示例展示在实际开发中的实现方式，以及探讨模型的扩展与优化。
爱分享的程序员·2025-07-21 04:37

InfluxDB 数据模型：桶、测量、标签与字段详解（一）

一、引言**在大数据和物联网蓬勃发展的当下，时间序列数据的处理需求呈爆发式增长。InfluxDB作为一款高性能的开源时序数据库，凭借其卓越的特性，在时序数据库领域占据了重要地位，被广泛应用于各种场景。InfluxDB专为时间序列数据设计，拥有高效的存储和查询性能。它采用独特的存储引擎，能够快速写入大量带有时间戳的数据，并支持灵活的查询操作。其核心设计针对时间序列数据的特点进行了优化，包括时间索引、
计算机毕设定制辅导-无忧·2025-07-21 04:05

InfluxDB 数据模型：桶、测量、标签与字段详解（二）

四、各组件在实际应用中的协作4.1数据写入过程以服务器性能监控场景为例，假设我们有一个包含多台服务器的集群，需要实时监控每台服务器的CPU使用率、内存使用率和磁盘I/O等性能指标。我们使用InfluxDB来存储这些监控数据，下面详细介绍数据写入过程。首先，确定数据存储的桶。我们创建一个名为“server_monitoring_bucket”的桶，专门用于存储服务器监控相关的数据。这个桶将作为所有服
计算机毕设定制辅导-无忧·2025-07-21 04:05

驱动人类行为模型的公式

《福格行为模型》一书中作者提出，人类所有行为的驱动都有3个关键要素，既动机，能力，提示，每个因素在驱动人类行为中起到了重要作用。
妮可儿_·2025-07-21 04:40

【LlamaIndex核心组件指南 | 数据加载篇】从原始数据到向量的全链路深度解析

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·2025-07-21 03:28

【深度学习-Day 36】CNN的开山鼻祖：从LeNet-5到AlexNet的架构演进之路

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·2025-07-21 03:27

前端开发中的字体子集化实现

字体子集化（FontSubsetting）是指从一个完整的字体文件中提取出页面实际使用的字符，并生成一个包含这些字符的精简字体文件。
aiguangyuan·2025-07-21 03:56

【Agent的革命之路——LangGraph】人机交互中的四种决策设计模式

在现在强大的LLM应用程序中，最有用的无外乎就是人机交互工作流，它将人工输入集成到自动化流程中，允许在关键阶段做出决策、验证或更正，因为底层模型可能会偶尔产生不准确之处，在合规性、决策或内容生成等低容错场景中
乔巴先生24·2025-07-21 03:26

AI原生应用领域多租户的技术架构剖析

AI原生应用领域多租户技术架构深度剖析元数据框架标题：AI原生应用多租户技术架构：从隔离性到智能化的分层设计与实践关键词：AI原生应用、多租户架构、数据隔离、模型共享、云原生租户管理摘要：本文系统解析AI
AI天才研究院·2025-07-21 03:56

大数据集成方案对比：Kafka vs Flume vs Sqoop

通过数学模型量化性能差异，结合实际项目经验总结选型策略，帮助开发者根据业
AI天才研究院·2025-07-21 03:25

LangGraph教程6：LangGraph工作流人机交互

这在基于LLM的应用中尤其有用，因为基础模型可能会产生偶尔的不准确性。在合规、决策或内容生成等低误差容忍场景中，人类的参与通过允许审查、修正或覆盖模型输出来确保可靠性。使用
Cachel wood·2025-07-21 03:24

Multisim、Proteus和LTspice

高级器件模型：集成ADI高精度运放、电源IC等工业级模型（如LTC系列）。完全免费：无功能限制，商业项目
、我是男生。·2025-07-21 02:52

Linux 内存管理（六）之内存管理区

目录前言一、x86上的内存区域划分二、管理区结构1、structzone2、ZONE_PADDING三、高端内存1、高端内存的由来2、高端内存的访问3、高端内存的划分总结前言为了支持NUMA模型，也即CPU
·2025-07-21 02:21

Linux五大网络IO模型

一、须知对于操作系统来说，空间会分为用户空间与内核空间用户空间：用户程序的运行空间。为了安全，它们是隔离的，即使用户的程序崩溃，内核也不会受到影响。只能执行简单的运算，不能直接调用系统资源，必须通过系统接口（systemcall），才能向内核发出指令。内核空间：这是Linux内核的运行空间，可以执行任意命令，调用系统的一切资源通过用户空间访问系统空间并让其帮助我们完成我们所需要执行的操作或者任务二
Acto·2025-07-21 02:02

Flutter基础（前端教程①⑤-API请求转化为模型列成列表展示实战）

models/post_model.dart定义Post数据模型包含fromJson()方法用于解析JSONcontrollers/post_controller.dart管理帖子数据的获取和状态使用http
aaiier·2025-07-21 02:17

揭秘网络通信：数据传输的完整流程解析

以下是其核心原理和步骤的详细解析：1.网络通信的分层模型网络通信基于分层架构（如OSI七层模型或TCP/IP四层模型），每一层专注于特定功能，确保数据可靠传输：OSI模型TCP/IP模型功能应用层应用层提供用户接口
·2025-07-21 01:44

Rust+ChatBoxAI：实战

以下是其核心功能与特点：功能概述多模型支持：可连接OpenAI、Claude、Gemini等主流大语言模型，用户能自由切换不同AI服务。本地运行：支持离线使用，数据隐私性较强，适合敏感信息处理场景。
·2025-07-21 00:10

高速通道的实用建模

尽管许多EDA工具都包含最新、最出色的导体表面粗糙度和宽带介电特性模型，但获得正确的参数来为模型提供数据始终是一项挑战。通常，唯一的来源仅来自数据表。
·2025-07-21 00:40

基于R、Python的Copula变量相关性分析及AI大语言模型应用

前言：在工程、水文和金融等各学科的研究中，总是会遇到很多变量，研究这些相互纠缠的变量间的相关关系是各学科的研究的重点。虽然皮尔逊相关、秩相关等相关系数提供了变量间相关关系的粗略结果，但这些系数都存在着无法克服的困难。例如，皮尔逊相关系数只能反映变量间的线性相关，而秩相关则更多的适用于等级变量。大多数情况下变量间的相关性非常复杂，而且随着变量取值的变化而变化，而这些相关系数都是全局性的，因此无法提供
阁楼里的小花儿·2025-07-21 00:40

轻松入门学python（四）python类的继承、添加与覆盖

2.扩展与特化：在父类基础上增加新功能（添加），或改写已有实现（覆盖），使类型体系更符合领域模型。3.多态：通过继承+方法覆盖，实现“一个接口，多种实现”，让高层代码只依赖父类接口
Sunhen_Qiletian·2025-07-21 00:09

【案例教程】基于R、Python的Copula变量相关性分析及AI大模型应用

查看原文>>>https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAxNzcxMzc5MQ==&mid=2247726953&idx=6&sn=7ebd9948d54bbce401efdc908dbf67e2&scene=21#wechat_redirect在工程、水文和金融等各学科的研究中，总是会遇到很多变量，研究这些相互纠缠的变量间的相关关系是各学科的研究的重点。虽然皮尔逊相
AAIshangyanxiu·2025-07-21 00:38

2025 Java技术深度洞察：从性能革命到安全重构

一、Java虚拟机的范式突破：虚拟线程与ZGC的协同进化Java22/23通过ProjectLoom将虚拟线程（VirtualThreads）正式带入生产环境，彻底重构并发编程模型。
编***海·2025-07-21 00:07

网络通信原理：分层协作与协议解析

1.分层模型与协议栈分层设计的核心思想OSI七层模型：理论框架，明确网络通信的逻辑分工（物理层→应用层）。TCP/IP四层模型：实际应用模型，简化为链路层→网络层→传输层→应用层。
·2025-07-21 00:36

神经网络：从模式组合到多层神经网络的进化

这两张图展示了神经网络如何从“简单判断”进化到“复杂识别”：1.模式组合：让神经网络“拆分任务”第一张图的核心是“模式组合”：比如识别数字3时，网络会把任务拆成“识别左半部分”和“识别右半部分”；中间的神经元专门负责提取局部特征
MoonlitHan·2025-07-21 00:05

【KDD2025】时间序列|KDD‘25 FPS：预测模型也能改变未来！

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2411.15241v2代码地址：https://github.com/AdityaLab/pets为了更好地理解时间序列模型的理论与实现，推荐参考
·2025-07-21 00:05

ICT模拟零件测试方法--测量参数详解

测量参数详解文章目录ICT模拟零件测试方法--测量参数详解测量参数调整幅值ASRU范围ASRU加速电压合规电容补偿检测器等待额外数字增强频率电流变化电流合规直流电流直流偏移反向并联电容合格/不合格并联模型
可可南木·2025-07-21 00:35

【Python办公】Python如何批量提取word文档中的表格

目录专栏导读环境准备核心库介绍单个Word文档表格提取基础提取方法转换为DataFrame批量处理多个Word文档批量提取并保存到Excel高级功能表格数据清洗按条件筛选表格表格格式检测完整示例：智能批量提取注意事项总结专栏导读欢迎来到
小庄-Python办公·2025-07-20 23:04

支持向量回归（Support Vector Regression, SVR）详解

本文将深入探讨SVR的理论基础、数学原理、模型构建、参数选择、训练与优化、应
DuHz·2025-07-20 23:03

Java 大视界 -- Java 大数据机器学习模型在金融市场情绪分析与投资策略制定中的应用

Java大视界--Java大数据机器学习模型在金融市场情绪分析与投资策略制定中的应用）引言：正文：一、金融情绪数据的立体化采集与治理1.1多模态数据采集架构1.2数据治理与特征工程二、Java机器学习模型的工程化实践
青云交·2025-07-20 23:31

生成式人工智能实战 | 像素卷积神经网络（PixelCNN）

生成式人工智能实战|像素卷积神经网络0.前言1.PixelCNN工作原理1.1掩码卷积层1.2残差块2.PixelCNN分析3.使用混合分布改进PixelCNN3.1模型构建3.2模型训练0.前言像素卷积神经网络
盼小辉丶·2025-07-20 23:59

Python,Java,C++开发磁悬浮原理与技术实操APP

mermaidgraphTDA[跨平台客户端-C++/Qt]-->|API调用|B[后端服务-Java/Spring]B-->C[磁悬浮模拟引擎-Python]B-->D[硬件控制接口]C-->E[物理模型计算
Geeker-2025·2025-07-20 23:58

Python SSTI漏洞原理与基础利用以及Fenjing的使用教程

文章目录一、Python类与对象模型基础二、魔术方法的作用与利用价值1.__class__魔术方法2.__bases__与__mro__魔术方法3.__subclasses__()魔术方法4.
cba尼里托圣·2025-07-20 23:27

【Python】socket

第一章：网络通信基石——深入理解OSI与TCP/IP模型在深入探究Pythonsocket模块之前，我们必须首先建立对网络通信底层原理的深刻理解。
宅男很神经·2025-07-20 22:26

【机器学习【9】】评估算法：数据集划分与算法泛化能力评估

算法三、弃一交叉验证（Leave-One-Out）1、基本原理2、代码实现四、ShuffleSplit交叉验证1、基本原理2、为什么能降低方差3、代码测试五、选择建议在机器学习中，评估算法的核心目标是衡量模型在
roman_日积跬步-终至千里·2025-07-20 22:53

Kafka面试问题1

发布-订阅：在这个模型中，消息被广播
小小少年Boy·2025-07-20 22:40

深度解析Java类加载器机制与双亲委派模型

一、类加载器概述类加载器（ClassLoader）是Java虚拟机（JVM）的核心组件之一，负责将.class文件加载到JVM中，并转换为java.lang.Class类的实例。这一过程是Java实现"一次编写，到处运行"的关键所在。1.1类加载的时机Java类的加载不是一次性完成的，而是遵循按需加载原则，主要触发场景包括：创建类的实例（new操作）访问类的静态变量或方法反射调用（Class.fo
cyc&阿灿·2025-07-20 21:15

bash方式启动模型训练

export\PATHPYTHONPATH=/workspace/mmlab/mmdetection/:/workspace/mmlab/mmsegmentation/:/workspace/mmlab/mmdeploy/:${env:PYTHONPATH}\CUDA_VISIBLE_DEVICES=0\DATA_ROOT_1=/mnt/data/…/\DATA_ROOT_2=/mnt/data/
BILLY BILLY·2025-07-20 21:45

人脸识别：AI 如何精准 “认人”？

它通过摄像头采集人脸图像，利用AI算法提取面部特征（如眼距、鼻梁高度、下颌轮廓等），再与数据库中的模板比对，最终判断“是否为同一个人”。
田园Coder·2025-07-20 21:14

【Go语言-Day 22】解耦与多态的基石：深入理解 Go 接口 (Interface) 的核心概念

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·2025-07-20 21:42

【Docker-Day 7】揭秘 Dockerfile 启动指令：CMD、ENTRYPOINT、ENV、ARG 与 EXPOSE 详解

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·2025-07-20 21:40

【数据结构与算法-Day 4】从O(1)到O(n²)，全面掌握空间复杂度分析

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·2025-07-20 21:40

新兴市场股市估值与智能电网网络安全技术的互动

利用数学模型和算法原理，结合实际案例，揭示这种互动对金融市场和电力行业的影响
SuperAGI2025·2025-07-20 20:09

PHPStorm携手ThinkPHP8：开启高效开发之旅

ThinkPHP82.1导入ThinkPHP8项目2.2配置PHP解释器2.3配置服务器三、ThinkPHP8项目开发基础3.1项目结构剖析3.2控制器与方法创建3.3视图渲染与数据传递四、数据库操作与模型定义
奔跑吧邓邓子·2025-07-20 20:06

大型语言模型在自动化AI科学研究与论文撰写中的应用与展望

1.引言：LLM驱动科学研究与论文撰写的范式转变大型语言模型（LLM）的快速发展正在科学发现领域引发一场深刻的范式转变。
这是Jamon·2025-07-20 20:05
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