模型权值更新+优化方法

【Hugging Face】transformers 库中 model.generate() 方法：自回归模型的文本生成方法

HuggingFacemodel.generate方法model.generate是transformers库中的文本生成（TextGeneration）方法，适用于自回归模型（如GPT-2、T5、BART
彬彬侠·2025-03-11 11:52

Vue数据响应式原理

前言Vue是一个结构的框架,也就是数据层、视图层、数据-视图层；响应式的原理就是实现当数据更新时，视图层也要相应的更新响应式实现基于发布订阅模式和数据劫持实现1.发布订阅模式：vue使用发布订阅模式来实现数据变动的通知和更新
tuoluoo·2025-03-11 11:51

《Natural Actor-Critic》译读笔记

Theactor的更新通过使用Amari的自然梯度方法进行策略梯度的随机估计来实现，而评论家则通过线性回归同时获得自然策略梯度和价值函数的附加参数。
songyuc·2025-03-11 11:21

在线office文件预览

src=http://127.0.0.1/file.xlsx把src的值替换成自己的服务即可
大波V5·2025-03-11 11:19

React 生命周期方法详解

一、生命周期三个阶段挂载阶段（Mounting）更新阶段（Updating）卸载阶段（Unmounting）二、生命周期方法详解（简化版）1.挂载阶段方法触发时机用途注意事项constructor()组件初始化时初始化
七公子77·2025-03-11 11:18

HarmonyNext实战案例：基于ArkTS的高性能分布式机器学习应用开发

通过分布式机器学习，开发者可以充分利用多设备的计算资源，实现复杂模型的训练与推理。本文将深入探讨如何使用ArkTS12+语法开发一个高性能的分布式机器学习应用，涵盖从基础概念到高级技巧的全面讲解。
·2025-03-11 11:52

Vue3 基础教程：从入门到实践 (保姆级教学)

（一）Vue3的优势性能提升：Vue3重写了虚拟DOM算法，显著提高了挂载、更新和渲染的速度。在处理大型列表或频繁数据更新的场景时，Vue3的表现更为出色，能够为用户带来更流畅的交互体验。
前段技术人·2025-03-11 11:18

HarmonyNext实战：基于ArkTS的跨平台3D图形渲染应用开发

本文将深入探讨如何使用ArkTS构建一个高性能的跨平台3D图形渲染应用，涵盖从场景构建、模型加载、光照处理到渲染优化的完整开发流程。
·2025-03-11 11:21

HarmonyNext实战：基于ArkTS的分布式数据同步应用开发

本文将深入探讨如何使用ArkTS构建一个高性能的分布式数据同步应用，涵盖从数据模型设计到分布式同步策略的完整开发流程。
·2025-03-11 11:20

本地部署AI大模型之并行计算：什么是可重入互斥锁/递归锁

目录1.普通互斥锁的局限性2.可重入互斥锁的工作原理3.使用场景4.代码示例5.实现关键6.注意事项可重入互斥锁（ReentrantMutex，或称为递归锁）是一种特殊类型的互斥锁，允许同一线程多次获取同一把锁而不会导致死锁。以下是其核心要点：1.普通互斥锁的局限性普通互斥锁（Mutex）在同一个线程中只能被获取一次。若线程尝试重复获取已持有的锁，会导致自死锁（线程无限等待自己释放锁）。2.可重入
杰瑞学AI·2025-03-11 11:47

flask实现mvc模式

目录结构flask_mvc_app/│──app/│├──models.py#Model(数据库模型)│├──v
dev.null·2025-03-11 11:47

警惕AI神话破灭：深度解析大模型缺陷与禁用场景指南

摘要当前AI大模型虽展现强大能力，但其本质缺陷可能引发系统性风险。
领码科技·2025-03-11 11:16

web前端高级JavaScript - 闭包的应用及循环事件绑定的N中解决办法

闭包在循环事件绑定中的应用场景描述：在页面上有3个button按钮，当点击每个按钮时输出当前按钮的索引值，要求用循环来绑定每个按钮的事件，看下面的代码。
一笑程序猴·2025-03-11 11:16

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的序列分类模型，简单学习记录

一、代码#本地离线模型使用fromtransformersimportAutoModelForCausalLM,AutoTokenizer,pipeline,BertForSequenceClassification
努力努力再努力呐·2025-03-11 11:16

成功案例丨开发时间从1小时缩短到3分钟：如何利用历史数据训练AI模型，预测设计性能？

在其首个AI驱动项目——摩托车把手设计优化中，Hero采用了PhysicsAI™几何深度学习解决方案，利用历史数据训练AI模型并预测设计性能。A
Altair澳汰尔·2025-03-11 11:45

农业生产模拟和农业政策分析：WOFOST模型与PCSE模型安装、运行、数据准备；农田农作物生长模拟和产量预测等

WOFOST（WorldFoodStudies）和PCSE（PythonCropSimulationEnvironment）是两个用于农业生产模拟的模型：WOFOST是一个经过多年开发和验证的模型，被广泛用于全球的农业生产模拟和农业政策分析
WangYan2022·2025-03-11 11:45

HSPF模型有哪些优势？可以进行哪些模拟？HSPF模型的原理与组成；前处理、后处理与参数率定；水质与泥沙模块等

HSPF模型与SWAT模型一样都是著名的水文模型软件，在世界各地的水文模拟中得到广泛的应用。
WangYan2022·2025-03-11 11:15

PyTorch实现CNN：CIFAR-10图像分类实战教程

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·2025-03-11 11:44

如何在DigitalOcean的H100 GPU服务器上运行DeepSeek R1 模型

在DigitalOcean，我们一直在关注开源大语言模型（LLMs）和商业封闭模型之间差距的不断缩小。其中一个最关键的能力就是“推理”，也就是用合乎逻辑、讲得通的方式思考问题。
DO_Community·2025-03-11 10:44

清华大学出品《DeepSeek从入门到精通》超详细使用手册pdf

手册内容涵盖基础入门、核心能力与模型对比、进阶提示语策略、场景化应用以及人机协作与能力进阶等方面。它不仅适合新手快速掌握DeepSeek的基础操作，还为进阶用户提供了系统性方法论。
2501_90570130·2025-03-11 10:43

关于两次项目的学习感悟

经过这两次项目，我学到了以下几点：1.模块化与结构化思维：代码展示了如何将深度学习任务分解为多个模块（如数据加载、模型定义、训练循环、评估等）。
罗婕斯特·2025-03-11 10:43

如何解决网站风险提示

一、检查并更新SSL证书确认HTTPS协议：打开您的浏览器，访问目标网站。检查网址是否以“https”开头。如果不是，说明该网站未使用SSL加密，需要启用HTTPS协议。
·2025-03-11 10:15

MySQL进阶—— 视图（详解）

讲解创建、修改、删除视图的操作，以及及视图可更新条件、安全性控制及性能优化方法。
1加1等于·2025-03-11 10:11

gitlab 中文路径，无法下载？如何解决？？

持续更新中，up！up！up！！问题描述  gitlab中文路径，无法下载。
bug菌¹·2025-03-11 10:40

llama.cpp编译

-Bbuild2.下载模型验证#下载地址https://huggingface.co/filipealmeida/open-llama-7b-v2-open-instruct-GGUF/blob/main
1nv1s1ble·2025-03-11 10:10

基于llama_cpp 调用本地模型（llama）实现基本推理

零基础实践本地推理模型基本应用：基于llama_cpp的本地模型调用。本文先安装llama_cpppython库，再编写程序，利用其调用llama-2-7b-chat.Q4_K_M.ggu模型。
月光技术杂谈·2025-03-11 10:40

首个国产AI编辑器Trace的安装及使用教程

Trace官网https://www.trae.com.cn/download双击安装包进行安装安装完成打开Trace，点击登录登录成功后就可以使用大语言模型进行项目开发了！
除了编程啥都会·2025-03-11 09:07

机器学习之KMeans算法

目录一、KMeans的核心思想二、KMeans算法流程三、KMeans的关键点1.优点：2.缺点：四、如何确定最佳k值1.肘部法则2.轮廓系数五、Kmeans的典型应用场景六、代码示例KMeans是一种广泛使用的无监督学习算法
Mr终游·2025-03-11 09:07

大语言模型原理基础与前沿 双层路由多模态融合、多任务学习和模块化架构

大语言模型原理基础与前沿：双层路由多模态融合、多任务学习和模块化架构关键词：大语言模型、双层路由、多模态融合、多任务学习、模块化架构、神经网络、自然语言处理1.背景介绍大语言模型（LargeLanguageModels
AI智能涌现深度研究·2025-03-11 09:07

“大语言模型微调”（Fine-tuning）与“大语言模型应用”（LLM Applications）之间的区别

1.概念与定义大语言模型微调微调指的是在一个经过大规模预训练的通用语言模型基础上，利用针对性较强的小规模数据集对模型进行进一步训练，从而使模型在特定领域或任务上表现得更优秀。
AI Echoes·2025-03-11 09:06

大模型GPT辅助学习解释代码-HttpSession 监听器

本文主题大模型解释代码。最近在接触旧项目代码是往往没有注释，或者是注释和代码对应不上，这样对于了解业务逻辑，以及后期的改造开发造成了很大的困扰。尽然大模型这么强大，我们尝试下用大模型来解释代码。
ahauedu·2025-03-11 09:05

如何更新已经发布的 NPM 组件库

要更新已经发布的NPM组件库，可以按照以下步骤操作：更新版本号：每次发布新的版本，都需要更新package.json中的version字段。
校长2008·2025-03-11 09:34

Python机器学习实战：构建序列到序列(Seq2Seq)模型处理翻译任务

Python机器学习实战：构建序列到序列(Seq2Seq)模型处理翻译任务1.背景介绍1.1问题的由来翻译是跨语言沟通的重要桥梁，随着全球化进程的加速，翻译需求日益增长。
AGI大模型与大数据研究院·2025-03-11 09:03

面试题之react useMemo和uesCallback

useMemo和useCallback的区别1.功能定义useMemo：用于缓存计算结果，避免在每次组件渲染时重新计算复杂的值。它接受一个计算函数和一个依赖数组，只有当依赖项发生变化时，才会重新计算。
阿丽塔~·2025-03-11 09:33

Python第十六课：深度学习入门 | 神经网络解密

本节目标理解生物神经元与人工神经网络的映射关系掌握激活函数与损失函数的核心作用使用Keras构建手写数字识别模型可视化神经网络的训练过程掌握防止过拟合的基础策略一、神经网络基础（大脑的数字化仿生）1.神经元对比生物神经元人工神经元树突接收信号输入层接收特征数据细胞体整合信号加权求和
程之编·2025-03-11 09:03

在windows上通过idea搭建doris fe的开发环境（失败案例，很多报错都是因为我是离线环境编译，还是得联网可能会顺利点）

CentOS环境通过IntelliJIDEA搭建DorisFE开发环境的完整指南，整合多份部署文档的关键步骤和避坑要点：一、前置环境准备1.准备Linux环境，可以使用CentOS7或者8•操作步骤：更新系统包
fzip·2025-03-11 09:32

深入解析Java记录类：简洁高效的数据建模利器

其设计目标包括：减少模板代码（Boilerplate）增强数据透明度支持模式匹配（未来特性）替代简单DTO和值对象1.2与普通类对比特性普通类记录类默认修饰符无限制隐式final继承支持继承不可继承其他类可变性可自由设计隐式不可变方法生成手动实现自动生成规范方法构造器显式定义
小志开发·2025-03-11 09:01

通过 Ollama 本地部署 DeepSeek-r1:1.5b 模型后，用 Python 调用推理并生成基于 pytest + PO 设计模式的 Playwright 自动化测试文件

以下是完整的实现步骤和代码示例，详细说明了如何通过Python调用本地部署的DeepSeek-r1:1.5b模型，将功能测试用例转换为适合pytest和PageObject（PO）设计模式的Playwright
Python测试之道·2025-03-11 09:00

【UI自动化】Selenium库中使用By类元素定位方法

我们可以看到该元素id的值为："kw"2.通过元素的NAME属性来定位driver.find_element(By
搞不来测试的摄影狮·2025-03-11 08:59

【氮化镓】基于SiC脉冲I-V系统研究Schottky型p-GaN HEMT正栅极ESD机制

研究重点是探讨肖特基型p-GaN门极高电子迁移率晶体管（HEMTs）在正向门极人体模型
北行黄金橘·2025-03-11 08:29

【氮化镓】p-GaN HEMTs空穴陷阱低温冻结效应

文章通过电容深能级瞬态谱（C-DLTS）测试和理论模型分析，探讨了空穴陷阱对栅极漏电电流的影响。
北行黄金橘·2025-03-11 08:28

Ollama 已部署DeepSeek模型，如果用Java语言实现调用

以下是使用Java调用Ollama部署的DeepSeek模型的详细方法：1.通过HTTPAPI调用（推荐）Ollama提供了RESTfulAPI，可以用Java的HTTP客户端库（如OkHttp）直接调用
meisongqing·2025-03-11 08:58

AI人才争夺战升级、算力投资加码与阿里千亿AI豪赌：重塑未来科技格局的三大核心战场

这三股力量交织，不仅推动了中国科技产业的深度变革，更预示着一场全球技术话语权的重新洗牌。---一、AI人才争夺战：从“高薪挖角”到“生态争夺”全球AI产业的爆发式增长，使得顶尖人才成为最稀缺的资源。
meisongqing·2025-03-11 08:58

DeepSeek + Cline：编程如何加速引擎

以下是具体实现方式及技术要点：一、智能规划与代码生成问题分析与规划（Plan模式）DeepSeek-R1模型擅长处理复杂逻辑推理，开发者可在Cline的Plan模式下用自然语言描述需求（如“用Python
meisongqing·2025-03-11 08:58

【大模型开发】Megatron-LM 深度解析：原理、应用与代码实现

所有内容基于Megatron-LM官方实现（GitHub:NVIDIA/Megatron-LM），并结合大规模模型训练的关键理念进行介绍。
云博士的AI课堂·2025-03-11 08:27

【大模型开发】深入解析 DeepSpeed：原理、核心技术与示例代码

深入解析DeepSpeed：原理、核心技术与示例代码DeepSpeed是由微软开源的高性能深度学习训练优化引擎，专注于帮助研究人员和工程团队在分布式环境中高效地训练超大规模模型。
云博士的AI课堂·2025-03-11 08:57

【大模型开发】大模型背后的基础组件与生态概览

支撑大模型开发与部署的关键组件与生态系统当今大模型（LLM,LargeLanguageModel）在工业与学术界的应用日益广泛，从ChatGPT、BERT到DeepSeek等新兴模型，背后离不开一整套成熟的技术生态和工具链支持
云博士的AI课堂·2025-03-11 08:56

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。
字节跳动开源·2025-03-11 08:56

python调用ollama本地部署的deepseek

之前的文章中已经部署好，并调试通的网络，现在需要使用python能调用deepseek的API，便于后续的模型探索和应用开发。
小杰丶·2025-03-11 08:25

LangChain 发布政策详解

技术背景介绍LangChain是一个用于构建和部署大型语言模型（LLM）应用的生态系统。
VYSAHF·2025-03-11 08:25
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