模型有效涨点改进

react页面定时器调用一组多个接口，如果接口请求返回令牌失效，清除定时器不再触发这一组请求

每个API调用都应该检查响应状态以确定令牌是否有效。2.设置定时器：使用useEffect钩子和setInterval来设置定时器，该定时器会定期调用上述API调用函数。

每一天，每一步·2025-01-30 13:30

Deepseek技术浅析（一）

DeepSeek是北京深度求索人工智能基础技术研究有限公司推出的人工智能技术品牌，专注于大语言模型（LLM）的研发与应用。

爱研究的小牛·2025-01-30 12:58

Android知识点目录

本人参考了一本书籍，但是那本书比较“坑”，没有很详细的介绍各个知识点，都还需要别人去单独搜索查询详细资料，那这本书实际就只是来了解个目录了。。。

迷路啦·2025-01-30 12:58

Synthesia技术浅析（四）：自然语言处理

一、文本转语音（TTS）1.关键组件Synthesia的TTS系统主要依赖于Tacotron2和WaveGlow模型。这些模型共同作用，将文本转换为高质量的语音。

爱研究的小牛·2025-01-30 12:28

如何使用formlinker，重构微软表单创建的数字生产力法则？

仅需三步：上传文件-下载文件-导入文件到微软表单凌晨两点的格式炼狱：被浪费的300万小时人类创造力剑桥大学的实验室曾捕捉到一组震撼数据：全球教育工作者每年花在调整试题格式上的时间，足够建造3座迪拜哈利法塔

流形填表·2025-01-30 12:27

【llm对话系统】大模型源码分析之llama模型的long context更长上下文支持

1.引言Llama模型的一个重要特性是支持长上下文处理。本文将深入分析Llama源码中实现长上下文的关键技术点，包括位置编码(positionembedding)的外推方法、注意力机制的优化等。

kakaZhui·2025-01-30 12:57

python神经网络框架有哪些,python调用神经网络模型

人工智能Python深度学习库有哪些由于Python的易用性和可扩展性，众多深度学习框架提供了Python接口，其中较为流行的深度学习库如下：第一：CaffeCaffe是一个以表达式、速度和模块化为核心的深度学习框架，具备清晰、可读性高和快速的特性，在视频、图像处理方面应用较多。Caffe中的网络结构与优化都以配置文件形式定义，容易上手，无须通过代码构建网络;网络训练速度快，能够训练大型数据集与S

小明技术分享·2025-01-30 12:56

YOLOv11小白的进击之路（六）创新YOLO的iou及损失函数时的源码分析

iou或者说是损失函数的修改经常作为论文的创新点之一，那这篇文章就总结分析了在对YOLO11进行损失函数创新时需要关注的源代码，新的一年祝大家论文与财都发发发！

水静川流·2025-01-30 12:23

FPGA密码锁

功能1.输入密码：十个拨码开关输入0-9密码（改进可以用矩阵键盘），4位密码，每输入一位，密码滚动进入显示。2.开锁：按下开锁键开始成功灯亮。3.关锁：按下关锁键，关锁灯灭。

海大干饭人·2025-01-30 12:22

FPGA实现带阻滤波器：代码与技术要点详解

本资料将通过实例代码深入讲解带阻滤波器在FPGA上的设计与实现，涵盖滤波器结构、设计、系数计算、编程语言选择、IP核封装、时序优化、仿真验证和硬件调试等多个关键知识点。

weixin_42601702·2025-01-30 12:51

2021考研408计算机操作系统知识点整理汇总（参考王道书、汤子瀛教材）【不断更新完善中...

计算机操作系统一.操作系统引论1.操作系统的目标和功能目标方便性有效性提高系统资源利用率提高系统吞吐量可扩充性开放性作用OS作为用户与计算机硬件系统之间的接口命令方式系统调用方式图标–窗口方式OS实现了对计算机资源的抽象

秃秃兔不秃·2025-01-30 12:51

深入解析Vue3响应式系统：从Proxy实现到依赖收集的核心原理

这一创新的设计让Vue3在性能和开发体验上都有了大幅度的改进。如何实现

苹果酱0567·2025-01-30 11:20

微消息队列MQTT（3）（购买阿里云服务（MQTT）（ RocketMq））

苹果酱0567·2025-01-30 11:49

人工智能的前景与未来就业市场：机遇、挑战与社会影响

站在这个时代的交汇点上，我们不禁要问：人工智能将如何影响我们的未来就业市场？它带来的究竟是机遇还是挑战？回望过去，每一次科技革命都伴随着就业市场的剧烈震荡。

苹果酱0567·2025-01-30 11:19

Python实现复原毫米波雷达呼吸波形的示例

以下是一个使用Python实现复原毫米波雷达呼吸波形的示例，该示例将涉及模型算法在重建损失和KL（Kullback-Leibler）损失之间的平衡问题。

go5463158465·2025-01-30 11:47

1月15日直播预告丨AI赋能指标管理分析开启企业数智领航时代

为了帮助企业更有效地推进数字化转型升级，袋鼠云精心策划了一系列以“数字基建+数智应用”为核心的赋能分享活动，本系列直播共有四期，每期聚焦于不同的关键议题，深入探讨企业数字化转型中面临的挑战以及可行的应对策略

袋鼠云数栈·2025-01-30 11:46

GraphRAG、Naive RAG框架总结主流框架推荐(共23个)：LightRAG、nano-GraphRAG、Fast-GraphRAG、Dify、RAGflow等

这正是当前众多检索增强型生成（RAG）系统亟需解决的核心问题——如何在数据冗余、检索效率低下以及生成内容不相关之间找到一个最佳的平衡点。RAG的发展瓶颈:传统RAG系统通过检索模型提取最相关

汀、人工智能·2025-01-30 10:42

LLM系列(0)：行业大模型落地服务在全业务场景的应用与探索【大模型智能问答、NL2SQL、文档智能分析智能生成、AI智能体决策等】

行业大模型落地服务：在全业务场景的应用与探索1.行业大模型落地挑战及应对1.1.挑战一：有限的算力资源在政企客户场景中落地行业大模型方案，可能首先面临的一个挑战是客户的算力资源有限。

汀、人工智能·2025-01-30 10:41

利用长尾关键词优化SEO策略提升网站流量的实用建议

因此，理解和利用长尾关键词，将为提升网站流量提供了有效手段。“要想在竞争激烈的网络环境中脱颖而出，主动挖掘和应用长尾关键词，将为您带来

老陈头聊SEO·2025-01-30 10:10

【llm对话系统】大模型 RAG 之回答生成：融合检索信息，生成精准答案

今天，我们将深入RAG流程的最后一步，也是至关重要的一步：回答生成(AnswerGeneration)。在这一步，LLM将融合用户问题和检索到的文档片段，生成最终的答案。这个过程不仅仅是简单的文本拼接，更需要LLM对检索结果进行理解、推理和整合，才能输出准确、流畅且符合用户需求的答案。一、回答生成的目标RAG中回答生成的目标主要包括：准确性(Accuracy):生成的答案需要准确回答用户的问题，并

kakaZhui·2025-01-30 10:09

探索SakuraLLM：轻小说与Galgame翻译的新纪元

探索SakuraLLM：轻小说与Galgame翻译的新纪元SakuraLLM适配轻小说/Galgame的日中翻译大模型项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sa/SakuraLLM

蒋素萍Marilyn·2025-01-30 10:38

最长有效括号

问题背景给你一个只包含‘(’和‘)’的字符串，找出最长有效（格式正确且连续）括号子串的长度。

冠位观测者·2025-01-30 09:36

大模型问答机器人的智能化程度

大模型、问答机器人、智能化程度、自然语言处理、深度学习、Transformer模型、知识图谱、推理能力、对话系统1.背景介绍近年来，人工智能技术取得了飞速发展，特别是深度学习的兴起，为自然语言处理（NLP

AI大模型应用之禅·2025-01-30 09:35

ollama如何保持模型加载在内存（显存）中或立即卸载

一、ollama如何保持模型加载在内存中或立即卸载？默认情况下，模型在生成响应后会在内存中保留5分钟。这允许在您多次请求LLM时获得更快的响应时间。

点动生态云·2025-01-30 09:34

AI学习指南Ollama篇-Ollama的多模态应用探索

AI学习指南应用篇-Ollama的多模态应用探索一、引言（一）背景介绍随着大语言模型（LLM）的发展，多模态应用（结合文本、图像、语音等）成为新的趋势。

俞兆鹏·2025-01-30 09:04

微信小程序上传图片使用compressImage压缩

可以处理上传图片时先压缩再传给后端目前原生小程序开发有两种方式进行压缩（原生方法，不排除有第三方接入，但是我目前没找到第三方插件，有找到的大佬们分享一下）这篇先写官方api压缩compressImage压缩这个是官方api压缩方法，但是偶现兼容问题，仅对jpg图片有效

前端搬砖达人·2025-01-30 09:34

各大模型厂商API使用：百度、阿里、豆包、kimi、deepseek、Yi

百度ERNIE（支持requests接口）ERNIESpeed、ERNIELite免费免费测试下来模型ernie_speed输出吞吐量计算20-30来个，“{length/cost}tokens/s”输出总长度

loong_XL·2025-01-30 09:33

【Numpy核心编程攻略：Python数据处理、分析详解与科学计算】1.24 随机宇宙：生成现实世界数据的艺术

1.24随机宇宙：生成现实世界数据的艺术目录随机宇宙：生成现实世界数据的艺术引言复杂联合分布的采样技巧随机游走的蒙特卡洛实现基于物理规律的生成模型随机数在加密中的应用总结参考文献引言复杂联合分布的采样技巧随机游走的蒙特卡洛实现基于物理规律的生成模型随机数在加密中的应用总结参考文献随机数生成分布采样物理模拟密码学应用多元正态分布随机过程布朗运动流体动力学安全随机数随机性检验

精通代码大仙·2025-01-30 09:31

微信小程序压缩图片及上传至云存储

思路：1使用wx.compressImage函数此函数只对jpg图片有效，其他图片格式不行；2使用canvas组件，先将图片绘制到canvas中:调用canvas.dragImage和canvas.draw

视图猿人·2025-01-30 09:01

Python学习——numpy

在NumPy维度中称为axes.例如，3D空间中的点的坐标[1,2,1]具有一个轴。该轴有3个元素，所以我们说它的长度为3.在下图所示的例子中，数组有2个轴。第一轴的长度为2，第二轴的长度为3。

ToToBe·2025-01-30 09:59

大语言模型原理与工程实践：残差连接与层归一化

为了解决这些问题，我们引入了残差连接（ResidualConnections）和层归一化（BatchNormalization）来改善模型性能。

AI大模型应用之禅·2025-01-30 08:27

Transformer架构原理详解：残差连接和层归一化（Residual Connection an

Transformer架构原理详解：残差连接和层归一化（ResidualConnectionandLayerNormalization）》文章关键词Transformer残差连接层归一化自注意力机制序列模型编码器与解码器摘要本文将深入解析

AI天才研究院·2025-01-30 08:26

C#使用实体类Entity Framework Core操作mysql入门：从数据库反向生成模型2 处理连接字符串

源码指引：github源码指引_初级代码游戏的博客-CSDN博客本文接上一篇：C#使用实体类EntityFrameworkCore操作mysql入门：从数据库反向生成模型-C

初级代码游戏·2025-01-30 08:56

有道子曰推理模型“子曰-o1”发布即开源，14B小参数复现OpenAI o1强推理效果

根据我搜索到的资料，网易有道于2025年1月22日正式发布了国内首个输出分步式讲解的推理模型“子曰-o1”，并宣布其开源。

百态老人·2025-01-30 08:55

模型架构选择：从传统NLP到Transformer

模型架构选择：从传统NLP到Transformer关键词：自然语言处理(NLP),模型架构,传统NLP,Transformer,RNN,CNN,预训练模型文章目录模型架构选择：从传统NLP到Transformer1

AI天才研究院·2025-01-30 08:23

用自然语言与mysql数据库对话几种方案的思考

处于安全考虑,可训练一个本地大语言模型来完成此项任务,mysql服务器中的数据大约有两万多条记录,服务器的作用主要是记录设备的出库和回库的流水账(即以时间为序的记录),但有一些sql查询比较复杂,必须根据特定的

闲云野鹤_SG·2025-01-30 08:52

子曰-o1：网易有道开源国内首个分步式讲解推理模型，支持K12数学教学

❤️如果你也关注AI的发展现状，且对AI应用开发非常感兴趣，我会每日分享大模型与AI领域的最新开源项目和应用，提供运行实例和实用教程，帮助你快速上手AI技术，欢迎关注我哦！

蚝油菜花·2025-01-30 08:52

Llama 3：开源大模型的里程碑式突破

标题：Llama3：开源大模型的里程碑式突破文章信息摘要：Meta通过Llama3展现了开源LLM的重大突破：采用超大规模训练数据和多阶段训练方法（SFT、rejectionsampling、PPO和DPO

XianxinMao·2025-01-30 08:50

阿里巴巴Qwen团队发布AI模型，可操控PC和手机

订阅：https://rengongzhineng.io/这周，科技界的目光几乎都被DeepSeek的R1模型吸引，但阿里巴巴并没有袖手旁观。1月

新加坡内哥谈技术·2025-01-30 08:50

网易有道开源 “子曰 - o1” 推理模型

网易有道开源的“子曰-o1”推理模型支持消费级显卡，主要通过以下技术实现：轻量级模型设计：“子曰-o1”采用14B参数规模，相比许多对硬件配置要求高的大型推理模型，选择了较小的参数规模，从基础上降低了对硬件的性能需求

timer_017·2025-01-30 07:19

如何让RocketMQ保证消息的顺序消费？思维导图代码示例（java 架构)

为了实现这一点，RocketMQ采用了一些特定的机制和配置来确保消息的顺序性。

用心去追梦·2025-01-30 07:19

对比DeepSeek、ChatGPT和Kimi的学术写作摘要能力

提示词：你现在是一名[计算机理论专家]，研究方向集中在[人工智能、大模型、数据挖掘等计算机相关方向]。我现在需要撰写一篇围绕[人工智能在

AIWritePaper官方账号·2025-01-30 07:49

Transformer架构的GPU并行和之前的NLP算法并行有什么不同？

在深度学习中，GPU并行计算被广泛应用于训练神经网络，加速模型训练过程。在2017年之前，自然语言处理（NLP）领域的研究者们通常会从头开始训练模型，那时能够利用GPU进行

AI大模型学习不迷路·2025-01-30 07:49

java cap理论_架构设计之「 CAP 定理」

现在只要是稍微大一点的互联网项目都是采用分布式结构了，一个系统可能有多个节点组成，每个节点都可能需要维护一份数据。那么如何维护各个节点之间的状态，如何保障各个节点之间数据

Can Li·2025-01-30 07:45

《向量数据库指南》——MoE应用：解锁深度学习新境界的钥匙

在深度学习的广阔天地里，混合专家（MoE）模型如同一把锐利的钥匙，正逐步解锁着各种复杂应用场景的新境界。

大禹智库·2025-01-30 07:13

rust中&self、self、&self区别

如果我们在调用自身方法时用到自身数据，并保持调用外部的原有所有权，就可以使用&self来借用所有权这样的好处是调用者本身在外部任然有效，借用或者称引用或

晚风-夏不凉·2025-01-30 07:12

Docker常用知识点问题

1.dockerfile基础命令及作用—copy和add区别—为什么要指定workdir—expose作用，能不能不用，不用会导致什么情况？—env，不用怎么打镜像—from2.dockerfile编写规范—jdk版本—依赖问题—shell指令引用—字体和时区配置3.多阶段构建优点4.构建过程—-t，-rm参数意思—构建文件（dockerfile）可以自定义名吗5.执行过程—不做端口映射会有什么情