模型文件操作笔记第2页

深度解析智能问答系统：如何打造精准、高效的AI对话架构？

今天，我们将深入探讨一个基于大模型、自然语言处理、知识检索的智能问答系统的架构，详细介绍其技术原理、流程以及未来应用前景。

和老莫一起学AI·2025-01-20 19:50

C++ 多态初学笔记

多态虚函数虚函数的使用条件虚函数详解对象多态多重继承时，类型转换的练习（1）情况1：（2）情况2：（3）情况3：（4）情况4：对象多态动态强制转换dynamic_casttypeid抽象类类的成员函数的函数指针概念：允许使用统一的接口来操作不同类型的对象。多态的作用：减少重复代码，提高代码扩展性静态多态：函数重载函数模板动态多态继承虚函数虚函数：动态绑定静态绑定个人记法（可能有误）：动态绑定是调用

NicOym·2025-01-20 19:46

SOA 术语概述，第 2 部分: 开发流程、模型和资产

本文是本系列的第2部分，BertrandPortier将在其中定义一些术语（包括开发流程、模型和资产）并说明为

rochening·2025-01-20 19:13

kafka 学习笔记3-传统部署Kraft模式集群——筑梦之路

部署kafka集群规划一般模式下，元数据在zookeeper中，运行时动态选举controller，由controller进行Kafka集群管理。kraft模式架构下，不再依赖zookeeper集群，而是用三台controller节点代替zookeeper，元数据保存在controller中，由controller直接进行Kafka集群管理。ip主机名角色nodeid192.168.100.131

筑梦之路·2025-01-20 19:10

【AI论文】迈向大型推理模型：大型语言模型增强推理综述

大型语言模型（LLM）的突破激发了利用这些模型解决复杂推理任务的浓厚研究兴趣。研究人员已经超越了简单的自回归词元生成，引入了“思维”的概念——即代表推理过程中间步骤的词元序列。

东临碣石82·2025-01-20 19:09

《CPython Internals》阅读笔记：p177-p220

《CPythonInternals》学习第11天，p177-p220总结，总计44页。一、技术总结1.memoryallocationinC(1)staticmemeoryallocationMemoryrequirementsarecalculatedatcompiletimeandallocatedbytheexecutablewhenitstarts.(2)automaticmemeorya

codists·2025-01-20 18:04

2024年AI浪潮：基础设施重构、模型演进与挑战并存

本文将深入探讨2024年AI发展的三大核心趋势：AI基础设施的重构、模型发展的新趋势以及AI发展带来的挑战，并重点关注企业如何从AI投资中获得回报，以及AI智能体技术的巨大潜力。

·2025-01-20 18:03

《CPython Internals》阅读笔记：p250-p284

《CPythonInternals》学习第14天，250-p284总结，总计25页。一、技术总结介于我觉得作者写得乱七八糟的，读完我已经不想说话了，所以今日无技术总结。二、英语总结(生词：2)1.spawn(1)spawn:来自于词根expandere。(2)expandere:ex-("out")+pandere("tospread")spawn原来的意思是“spreadingoutoffish

·2025-01-20 18:03

DeepSeek新模型霸榜，代码能力与OpenAI o1相当且确认开源，网友：今年编程只剩Tab键

而是摘掉了轻量版的帽子，称为DeepSeek-R1-Preview（预览版），意味着替换了规模更大的基础模型。Live

·2025-01-20 18:32

免费下载：汽车SoC学习笔记（含安全岛）

文末附下载方法目录1SoC是什么...31.1SoC历史发展...31.2SoC定义...41.3SoC的特征...61.4SoC的优点...61.5SoC的缺点...72SoC需求来源...73SoC架构...83.1SoC架构...83.2SoC芯片分类...93.2.1模拟SoC(AnalogSoC)：...93.2.2数字SoC(DigitalSoC)：...93.2.3混合SoC(Mix

不懂汽车的胖子·2025-01-20 18:02

【C++算法笔记】最基础篇------高精度算法

个人笔记：只提供学习代码和其步骤思路，仅供参考学习，已提前在相关编译器中提前运行并保证代码运行。

孙小健的资料站·2025-01-20 18:31

【自用】Verilog笔记

一、语法1、模块moduletest(A,B,C,D,F1,F2);//test为模块名inputA,B,C,D;//输入端口，默认为wire类型信号，一般都是wireoutputF1,F2;//输出端口，默认wirewireF1;//连线reg[2:0]F2;//3bit寄存器endmodulemoduletop_module(inputa,inputb,outputout);//模块实例化语法

QCCX_bY·2025-01-20 18:01

AI代码生成工具的未来：杨立昆的洞见与AI革命

近年来，人工智能（AI）领域取得了令人瞩目的进展，特别是以大型语言模型为代表的AI技术，在自然语言处理、图像生成等领域展现出强大的能力。

·2025-01-20 18:56

告别代码堆砌！AI生成前端页面，让开发效率飞升

本文将深入探讨谷歌Gemini的强大功能，并结合ScriptEcho——一款基于大模型AI技术的前端代码生成工具，展现如何将AI技术应用于前端开发，从而实现效率的显著提升。

·2025-01-20 18:55

为AI聊天工具添加一个知识系统之54 为事务处理设计基于DDD的一个 AI操作系统来处理维度

一个Architecture模型（表面模型接口类）一个Architecture模型采用“本”“迹”二分法，对应一个html模板。该模板中提供三个动态区划>>>代表html占位

一水鉴天·2025-01-20 18:00

AscendC从入门到精通系列（四）使用Pybind调用AscendC算子

1Pybind调用介绍通过PyTorch框架进行模型的训练、推理时，会调用很多算子进行计算，其中的调用方式与kernel编译流程有关。

·2025-01-20 17:21

ATB是什么？

1ATB介绍AscendTransformerBoost加速库（下文简称为ATB加速库）是一款高效、可靠的加速库，基于华为AscendAI处理器，专门为Transformer类模型的训练和推理而设计。

·2025-01-20 17:50

浙江大学团队提出GeoAI新模型，解释青藏高原地表热流分布

在地球科学研究中，地表热流(SurfaceHeatFlow,SHF)作为地球深层热能释放的重要表征，一直备受关注。地表热流不仅是地球内部能量驱动的一面「窗口」，更是揭示地壳热结构、地幔热动力学及地质构造演化的关键参数。通过对地表热流的研究，我们能够深入了解地球内部的热力机制，揭示板块俯冲、地幔上升及裂谷扩张等地质现象背后的动力学过程。尽管地表热流研究在过去几十年中取得了诸多进展，但在全球范围内，某

·2025-01-20 17:50

Web三维CAD绘制一个窗户模型

前言本文使用mxcad3d在网页中创建一个简单的三维窗户模型，mxcad3d提供了丰富的三维建模功能和便捷的API，使得创建各种三维模型变得简单方便，最终效果如下图：环境搭建和入门首先学习mxcad的基本使用方法

·2025-01-20 17:18

学习笔记：UART（二）

设计一包数据可以参考这样设计intfputc(intch,FILE*f){usart_data_transmit(g_uartHwInfo.uartNo,(uint8_t)ch);while(RESET==usart_flag_get(g_uartHwInfo.uartNo,USART_FLAG_TBE));returnch;}这是重定向，然后就可以使用printf打印调试。voidUSART0_

weixin_58038206·2025-01-20 17:27

[Prometheus最佳实践]指标和标签命名

指标名称指标名称应该符合以下特征：必须符合数据模型中有效字符的要求。应该使用与指标所属领域相关的（单词）应用程序前缀。前缀有时被客户端库称为命名空间。

·2025-01-20 17:16

Go 语言的函数调用

理解Go语言中的函数调用机制不仅有助于编写更高效的代码，也能帮助开发者深入了解Go的并发模型和内存管理。

写代码写到不能自控·2025-01-20 17:26

怎么使用langchain和ollama自己简单开发搭建一个本地有记忆的大模型?

环境：langchainollama问题描述：怎么使用langchain和ollama开发搭建一个本地有记忆的大模型?

玩人工智能的辣条哥·2025-01-20 17:24

网络安全笔记-信息安全工程师与网络安全工程师考试大纲（附：Web安全大纲）_信息网络安全师认证(inspc)培训工作大纲

Web安全大纲2024信息安全工程师考试大纲1、考试目标通过本考试的合格人员能够掌握网络信息安全的基础知识和技术原理；根据国家网络信息安全相关法律法规及业务安全保障要求，能够规划、设计信息系统安全方案，能够配置和维护常见的网络安全设备及系统；能够对信息系统的网络安全风险进行监测和分析，并给出网络安全风险问题的整改建议；能够协助相关部门对单位的信息系统进行网络安全审计和网络安全事件调查；能够对网络信

程序员鬼鬼·2025-01-20 17:21

【黑马-SpringCloudAlibaba】学习笔记10-Seata：实现分布式事务控制

Seata介绍2019年1月，阿里巴巴中间件团队发起了开源项目Fescar（Fast&EaSyCommitAndRollback），其愿景是让分布式事务的使用像本地事务的使用一样，简单和高效，并逐步解决开发者们遇到的分布式事务方面的所有难题。后来更名为Seata，意为：SimpleExtensibleAutonomousTransactionArchitecture，是一套分布式事务解决方案。Se

言谶·2025-01-20 17:20

大模型-LangChain4j 学习总结

通过网盘分享的文件：langchain4j-study-test大模型学习后整理.rar链接:https://pan.baidu.com/s/1HpHzVaGotD6cfeaszEwEQg?

小哇666·2025-01-20 17:19

线性回归：从基础到进阶的全面解析

我们将通过丰富的代码示例来展示如何从头开始构建一个简单的线性回归模型，并逐步深入到更复杂的场景。1.线性回归的基本概念1.1什么是线性回归？线性回归是一种用于建模两个或多个变量之间关系的统计方法。

tester Jeffky·2025-01-20 16:18

多模态视觉语言模型

文章目录1.多模态大模型概述1.1模型范式1.2训练范式2.BLIP3.BLIP24.LLaVa&LLaVA1.55.QwenVL5.1模型结构5.2训练过程6.参考1.多模态大模型概述1.1模型范式1

funNLPer·2025-01-20 16:48

黑马商城 Spring Cloud 微服务课程笔记：分布式事务 - Seata 的架构和原理

目录黑马商城SpringCloud微服务课程笔记：分布式事务-Seata的架构和原理一、Seata解决的问题场景二、Seata的架构三、Seata的原理在黑马商城的微服务架构中，当涉及到多个微服务协同完成一个业务操作时

阿贾克斯的黎明·2025-01-20 16:47

黑马商城 Spring Cloud 微服务课程笔记 - 分布式事务 Seata（DAY2 - 10）

目录黑马商城SpringCloud微服务课程笔记-分布式事务Seata（DAY2-10）一、课程内容概述二、原理三、知识点和步骤（一）知识点（二）步骤一、课程内容概述在黑马商城的SpringCloud微服务架构中

阿贾克斯的黎明·2025-01-20 16:46

AI大模型学习路线

阶段1Python编程基础主要内容掌握的核心能力·Python基础语法·Python数据处理·函数·文件读写·异常处理·模块和包1、掌握Python开发环境基本配置；2、掌握运算符、表达式、流程控制语句、数组等的使用；3、掌握字符串的基本操作；4、初步建立面向对象的编程思维；5、熟悉异常捕获的基本流程及使用方式；6、掌握类和对象的基本使用方式。可解决的现实问题：熟练掌握人工智能Python语言，建

liuhenghui5201·2025-01-20 16:15

学习python的第一天

第一次用这种方式学习一门知识，对于自己来说既是一种全新的体验，也可以作为学习笔记，日后也有足迹。学习资料暂定为《笨办法学Python》。如果有新手看到此文章，还希望只当参考中的

简讯Alfred·2025-01-20 16:10

Flex.1-Alpha - 可进行适当微调的新修改通量模型。

最初的目标是训练一个可以在训练过程中激活的LoRA，以便对步长压缩模型进行微调。

吴脑的键客·2025-01-20 15:05

yoloV8训练标注数据生成模型

1、标注工具：vott2、yoloV82.1仓库地址https://github.com/ultralytics/ultralytics2.2参考教程文档文档地址：https://github.com/ultralytics/ultralytics/wiki3、数据集|标注数据格式3.1数据集格式【coco128】3.1.1下载地址：https://cocodataset.org/#downloa

安陆米香·2025-01-20 15:05

【STM32-学习笔记-11-】RTC实时时钟

文章目录RTC实时时钟一、RTC简介二、RTC框图三、RTC基本结构四、RTC操作注意事项五、RTC函数六、配置RTCMyRTC.c七、示例：实时时钟①、main.c②、MyRTC.c③、MyRTC.hRTC实时时钟一、RTC简介RTC（RealTimeClock）实时时钟RTC是一个独立的定时器，可为系统提供时钟和日历的功能RTC和时钟配置系统处于后备区域，系统复位时数据不清零，VDD（2.0~

隼玉·2025-01-20 14:33

YOLOv10-1.1部分代码阅读笔记-loaders.py

loaders.pyultralytics\data\loaders.py目录loaders.py1.所需的库和模块2.classSourceTypes:3.classLoadStreams:4.classLoadScreenshots:5.classLoadImagesAndVideos:6.classLoadPilAndNumpy:7.classLoadTensor:8.defautocast

红色的山茶花·2025-01-20 14:57

使用MoA(Mixture of Agents)混合智能体技术,结合多个开源大语言模型如Llama3、phi-3和Mistral,实现一个强大的AI智能体

1.简介论文简介:论文提出了一种称为混合智能体(Mixture-of-Agents,MoA)的方法,利用多个大语言模型(LLM)的集体智慧来提高自然语言理解和生成任务的性能。

fc&&fl·2025-01-20 14:56

【分类】【损失函数】处理类别不平衡：CEFL 和 CEFL2 损失函数的实现与应用

面对这种情况，普通的交叉熵损失函数容易导致模型过拟合到大类样本，忽略少数类样本。

丶2136·2025-01-20 14:54

【LeetCode 刷题】字符串-反转字符串

此博客为《代码随想录》字符串章节的学习笔记，主要内容为反转字符串相关的题目解析。

Bran_Liu·2025-01-20 14:20

LLama3.2-Vision + Gradio + 流式输出

这里写自定义目录标题LLama-3.2-11B/90B-Vision-Instruct模型下载环境代码效果LLama-3.2-11B/90B-Vision-Instruct使用Gradio+流式输出+LLama3.2

未来之星扣寄艾斯·2025-01-20 12:34

基于区块链技术的超级账本(Hyperledger) - 从理论到实战

在多模态模型的架构上，ChatGPT的绘图能力主要依赖以下几个核心组件：跨模态编码器（Cross-ModalEncoder）：跨模态编码器的作用是将文本和图像的特征进行对齐。

·2025-01-20 12:25

松散比较（PHP）（小迪网络安全笔记~

附：完整笔记目录~ps：本人小白，笔记均在个人理解基础上整理，若有错误欢迎指正！

1999er·2025-01-20 12:32

知识蒸馏和剪枝

知识蒸馏（KnowledgeDistillation）和模型剪枝（ModelPruning）是两种常用的模型压缩和加速技术，它们被广泛用于提高模型的推理效率，尤其是在边缘设备和资源受限的环境中。

我叫罗泽南·2025-01-20 12:02

交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss）

它通过度量预测分布与真实分布之间的差异，来衡量模型输出的准确性。

我叫罗泽南·2025-01-20 12:01

什么是多模态机器学习：跨感知融合的智能前沿

它超越了单一感官输入的限制，通过整合视觉、听觉、文本等多种数据类型，构建了一个更加丰富、立体的认知模型，为机器赋予了接近人类的综合感知与理解能力。

非凡暖阳·2025-01-20 12:01

使用Llama 3.2-Vision多模态LLM与您的图像聊天

介绍将视觉能力与大型语言模型（LLMs）结合的多模态LLM（MLLM）正在通过多模态LLM革命性地改变计算机视觉领域。这些模型结合了文本和视觉输入，展示了在图像理解和推理方面的出色能力。

AI程序猿人·2025-01-20 12:01

AI大模型如何赋能电商行业，引领变革

虞书欣的C·2025-01-20 12:27

AI大模型引领医疗变革：十大创新应用场景塑造智慧医疗新时代

前言在人工智能技术的迅猛发展中，AI大模型以其无与伦比的数据处理能力和深度学习能力，正逐步成为医疗健康领域变革的引领者。

和老莫一起学AI·2025-01-20 11:54

使用amd显卡本地运行ollama模型（RX6700）

查看amd显卡是否支持ROCmAMD支持官网因为RX6700不支持HIPSDK，所以需要根据型号去ROCmLibs查找对应压缩包RX6700对应型号为gfx1031，对应的压缩包为rocm.gfx1031.for.hip.sdk.6.1.2.optimized.with.little.wu.s.logic.7z下载安装包后，继续处理ollama的安装因为官方不支持RX6700显卡加速，所以需要去o

丨丿丶176·2025-01-20 11:46

材料力学仿真软件：MSC Nastran_（15）.案例研究与实践

我们将探讨如何使用Python脚本与MSCNastran进行交互，如何优化仿真模型，以及如何处理仿真结果。每个案例都将提供详细的操作步骤和代码示例，以帮助读者更好地掌握这些技术。

kkchenjj·2025-01-20 11:14

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