模型比较

浅谈VB.NET为何还没有被时代淘汰

最近在做一个旧项目的更新和维护，比较头疼的是这个项目是08年写的，当时编写编写语言为c++、环境为vc6.0+MFC(嘶~，这玩意儿年纪比我还大)，需要将环境改为VS2022、.NET框架，为配合项目组其他同事
练习AI两年半·2025-03-23 17:47

机器学习怎么做特征工程

一、特征工程通俗解释特征工程就像厨师做菜前的食材处理：原始数据是“生肉和蔬菜”，特征工程是“切块、腌制、调料搭配”，目的是让机器学习模型（食客）更容易消化吸收，做出更好预测（品尝美味）。
全栈你个大西瓜·2025-03-23 17:47

Sklearn.model_selection.GridSearchCV

estimator:即调整的模型param_grid：即要调参的参数列表，以dict呈现。cv:S折交叉验证的折数，即将训练集分成多少份来进行交叉验证。默认是3,。
kakak_·2025-03-23 17:47

When Large Language Models Meet Speech: A Survey on Integration Approaches

主要内容研究背景：大语言模型（LLMs）在自然语言处理领域取得显著进展，其与语音的融合具有广泛应用前景，但缺乏相关集成方法的综述。
UnknownBody·2025-03-23 17:46

大模型学习终极指南：从新手到专家的必经之路，全网最详尽解析，你敢挑战吗？

随着人工智能技术的飞速发展，大模型（Large-ScaleModels）已经成为推动自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等领域进步的关键因素。
大模型入门教程·2025-03-23 17:15

数据湖Iceberg、Hudi和Paimon比较_数据湖框架对比(1)

4.Schema变更支持对比项ApacheIcebergApacheHudiApachePaimonSchemaEvolutionALLback-compatibleback-compatibleSelf-definedschemaobjectYESNO(spark-schema)NO（我理解，不准确）SchemaEvolution：指schema变更的支持情况，我的理解是hudi仅支持添加可选列
2301_79098963·2025-03-23 17:45

机器学习——KNN超参数

sklearn.model_selection.GridSearchCV是scikit-learn中用于超参数调优的核心工具，通过结合交叉验证和网格搜索实现模型参数的自动化优化。
练习AI两年半·2025-03-23 17:44

Emacs和SML的安装和使用

Emacs使用组合键进行操作（组合键比较难记，可以先尝试通用键）。
weixin_42281226·2025-03-23 16:43

向量数据库技术系列三-Chroma介绍

一、前言Chroma是一个开源的AI原生向量数据库，旨在帮助开发者更加便捷地构建大模型应用，将知识、事实和技能等文档整合进大型语言模型（LLM）中。
恰恰虎·2025-03-23 16:43

索骥馆－编程语言之《网络编程实用教程（第2版）》扫描版[PDF]

章介绍windows环境的网络编程，第4章介绍mfc编程，第5章介绍mfcwinsock类的编程，第6章介绍wininet编程，第7章介绍winsock的多线程编程，第8章介绍winsock的输入/输出模型
cinnarnia·2025-03-23 16:10

Windows下重叠I/O模型

目录一.Windows下重叠I/O模型二．重叠模型的优点三．重叠模型的基本原理五、实现重叠模型的步骤六.客户端情况的注意事项七．已知问题原文链接：https://blog.csdn.net/zhongguoren666
智驾·2025-03-23 16:10

C++ 地图 + 配对组合！3 分钟吃透 map 和 pair 的黄金搭档

文章目录pair一、基本概念二、pair的声明与初始化三、成员访问与修改四、常用操作1.比较运算2.交换值3.tie函数（解包pair）五、pair的应用场景六、pair与结构体/类的对比七、pair与
Reese_Cool·2025-03-23 16:09

【第22节】windows网络编程模型(WSAAsyncSelect模型)

目录引言一、WSAAsyncSelect模型概述二、WSAAsyncSelect模型流程2.1自定义消息2.2创建窗口例程2.3初始化套接字2.4注册网络事件2.5绑定和监听2.6消息循环三、完整示例代码引言在网络编程的广袤天地中
攻城狮7号·2025-03-23 16:38

大模型Agent 和 RAG 的关系

在NLP领域，Agent通常指一个基于大语言模型（LLM）的
大数据追光猿·2025-03-23 16:38

国产模型能否挑战 GPT-4？一文拆解 DeepSeek-V3 架构与实战应用

✳️一、引言✅1.1DeepSeek-V3发布背景与定位随着大模型技术的快速演进，从GPT-3到GPT-4，全球在通用人工智能方向取得了长足进展。
AI筑梦师·2025-03-23 16:07

11.网络编程的基础知识

11.网络编程的基础知识**1.OSI模型与TCP/IP模型****2.IP地址分类****3.Socket编程****4.TCP三次握手与四次挥手****5.常用网络测试工具****6.练习与作业**
就很对·2025-03-23 16:36

Github上神仙级大模型项目：大语言模型(LLM)入门学习路线图，三个月让你从大模型基础到精通！

Github项目上有一个大语言模型学习路线笔记，它全面涵盖了大语言模型的所需的基础知识学习，LLM前沿算法和架构，以及如何将大语言模型进行工程化实践。
AI大模型-大飞·2025-03-23 16:35

深入解析Flink Kafka Connector的分布式流数据采集架构与底层实现

目录1.FlinkKafka连接器的分布式流采集架构1.1架构组成1.2分布式流模型2.数据分区分配策略3.为什么重写序列化和偏移量管理3.1与Flink分布式架构集成3.2与Flink检查点机制集成同时承接多级并行架构
数据与算法架构提升之路·2025-03-23 16:04

Agent、RAG、LangChain的概念及作用

作用：它能利用内置的大语言模型来做出规划，决定执行哪些步骤，以及每个步骤需要调用哪些工具（如RAG），之后调用相应的工具，最终完成任务。
北极冰雨·2025-03-23 16:04

麦谷科技-前端面经

面试时间：2025-03月（应届）投递岗位：前端（转正实习）面试流程比较短，可能是因为经历不匹配或者第一题答的不好Tvt时间：上午约一面，下午约二面，隔一天（第三天）约hr面。整体流程还是很快的。
dancehole·2025-03-23 15:33

Linux——Linux系统编程之基于TFTP实现服务器与开发板间的文件传输实战总结

客户端与服务器的通信0引言我们前面总结的Linux字符设备、串口编程博文中，在虚拟机中编译得到可执行文件后，都是通过U盘连接开发板进行测试验证的，或者就是把可执行文件编译到最小系统中，再OTG烧写进开发板，这两种方法都比较麻烦
Winter_world·2025-03-23 15:57

全国一体化算力网演进与多域协同发展

技术层面，异构计算架构的突破与量子计算、模型压缩等创新技术的融合，正在重塑算力系统的可扩展性与可靠性边界
智能计算研究中心·2025-03-23 15:26

H200架构升级与实战解析

通过比对行业典型部署案例中的能效曲线与吞吐表现，系统化呈现H200在模型训练加速、大规模仿真
智能计算研究中心·2025-03-23 15:56

AI模型技术演进与行业应用图谱

内容概要当前AI模型技术正经历从基础架构到行业落地的系统性革新。
智能计算研究中心·2025-03-23 15:26

模型优化驱动产业应用创新

内容概要当前模型优化技术的迭代正沿着多维路径快速演进，其核心驱动力在于突破算法性能与产业需求间的适配瓶颈。
智能计算研究中心·2025-03-23 15:56

DeepSeek多语言AI高效应用实践

内容概要在人工智能技术快速迭代的背景下，DeepSeek系列模型凭借混合专家架构（MoE）与670亿参数规模，在多语言处理、视觉语言理解及复杂任务生成领域实现了突破性进展。
智能计算研究中心·2025-03-23 15:26

算力网协同创新与多场景应用实践

随着“东数西算”工程推进，算力网络需兼顾性能与可持续性，在芯片制程优化、模型压缩算法及能耗管理等领域形成技术闭环。
智能计算研究中心·2025-03-23 15:26

【第1章＞第6节】CMAC小脑模型神经网络的理论学习与MATLAB仿真

目录1.使用软件和版本2.CMAC小脑模型神经网络概述2.1CMAC网络结构2.2CMAC地址映射2.3学习过程3.CMAC网络的MATLAB编程实现4.分辨率，重叠度，学习率对CMAC网络的训练性能影响分析
fpga和matlab·2025-03-23 15:54

使用 Sa-Token 完成踢人下线功能

一、需求在企业级项目中，踢人下线是一个很常见的需求，如果要设计比较完善的话，至少需要以下功能点：可以根据用户userId踢出指定会话，对方再次访问系统会被提示：您已被踢下线，请重新登录。
·2025-03-23 14:43

模式搜索+扩散模型：FlowMo重构图像Token化的技术革命

斯坦福大学李飞飞与吴佳俊团队提出的FlowMo（FlowtowardsModes）创新性地融合模式搜索与扩散模型，在多个关键维度突破传统方法局限，为图像压缩与重建开辟新路径。
芯作者·2025-03-23 14:21

重要重要！！fisher矩阵是怎么计算和更新的，以及计算过程中参数的物理含义

fisher矩阵是怎么计算和更新的，以及计算过程中参数的物理含义Fisher信息矩阵（FisherInformationMatrix,FIM）用于衡量模型参数估计的不确定性，其计算和更新在统计学、机器学习和优化中具有重要作用
ZhangJiQun&MXP·2025-03-23 14:20

GIS三维可视化进阶：Three.js集成Cesium引擎实现全球地形LOD与OGC标准服务调用

在Web端的三维可视化领域应用广泛，因其能够在浏览器中高效渲染复杂的三维模型和场景，大大降低了开发人员创建三维交互内容的门槛。
贝格前端工场·2025-03-23 14:19

DeepSeek R1 本地部署指南 (3) - 更换本地部署模型 Windows/macOS 通用

DeepSeekR1本地部署指南(2)-macOS本地部署-CSDN博客以下内容Windows和macOS命令执行相同：Windows管理员启动：命令提示符CMDmacOS启动：Terminal1.查看已安装模型
Eric Woo X·2025-03-23 14:19

基于roop/insightface将视频中包含指定人脸的视频片段提取并合并成新视频

利用insightface.app.FaceAnalysis提最一个视频中包含指定人脸的视频片段，并将其合并成一个新视频，使用“buffalo_l”模型，模型需安装在代码当前目录下的.
阆遤·2025-03-23 14:49

东南亚电商市场研究报告：机遇与挑战并存（Shopee、Lazada、TikTok、Tokopedia）

东南亚拥有超过6.5亿的人口，其中年轻人口占比较高，消费潜力巨大。近年来，该地区互联网基础设施不断完善，智能手机的普及使得网络购物变得更加便捷，为电商的发展提供了
萧十一郎@·2025-03-23 14:47

用c++语言编写的小程序,利用C++编写一些有趣的小程序

虽然说中学没有参加过信息学竞赛，但相对来说，我接触编程算是比较早的。和我同龄的人，若小学参加过计算机竞赛，大概还对PC-logo有点印象，这算是我对编程的最初体验，这里就不叙述。
瑞士鲁迅·2025-03-23 12:10

AI大模型训练教程

1.引言随着人工智能技术的快速发展，大模型（如GPT-3、BERT等）在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了显著的成果。训练一个大模型需要大量的计算资源、数据和专业知识。
Small踢倒coffee_氕氘氚·2025-03-23 12:07

多模态大模型常见问题

Q-Former（BLIP2）：优点：Q-Former通过查询机制有效融合了视觉和语言特征，使得模型能够更好地处理视觉-语言任务，尤其是在多模态推理任务中表现优秀。
cv2016_DL·2025-03-23 12:06

LeetCode 21Merge Two Sorted Lists 合并两个排序链表 Java

=[1,3,4];输出：[1,1,2,3,4,4];举例2：输入：list1=[],list2=[];输出：[]举例3：输入：list1=[],list2=[0];输出：[0]解题思路：遍历两个链表，比较节点值来合并链表
我欲混吃与等死·2025-03-23 12:05

华山论剑，大模型(deepseek qwq gemini)辩论人生意义

借助DeepDiscussion程序，通过让大模型(deepseekqwqgemini)讨论“人生意义是什么”这一挑战问题，我们得以客观观察目前这几种大模型的价值观，能力，不足。
Lifeng66666666·2025-03-23 11:32

大语言模型微调和大语言模型应用的区别？

大语言模型微调和大语言模型应用的区别？关键要点微调大型语言模型（LLM）是调整预训练模型以适应特定任务或领域的过程，研究表明这能显著提升性能。
AI Echoes·2025-03-23 11:30

计算机视觉总结

数据增强：在训练数据中增加复杂光照场景下的样本，如强光、弱光、背光等，通过数据增强提高模型对不同光照条件的适应性。模型调整：对YOLOv5模型的网络
Trank-Lw·2025-03-23 11:30

自动驾驶系统的车辆动力学建模：自行车模型与汽车模型的对比分析

在自动驾驶系统的车辆动力学建模中，自行车模型（BicycleModel）和更复杂的汽车模型（如双轨模型或多体动力学模型）各有其适用场景和优缺点。
赛卡·2025-03-23 11:59

C语言-排序

C语言-排序冒泡排序选择排序冒泡排序两两比较，大的放后面。每比较一轮，记录交换的次数。当交换的次数为零时，则表示排序完成。
<三木>·2025-03-23 10:57

深度学习 Deep Learning 第8章 深度学习优化

深度学习第8章深度学习的优化章节概述本章深入探讨了深度学习中的优化技术，旨在解决模型训练过程中面临的各种挑战。优化是深度学习的核心环节，直接关系到模型的训练效率和最终性能。
odoo中国·2025-03-23 10:26

GPT-4o mini TTS：OpenAI 推出轻量级文本转语音模型！情感操控+白菜价冲击配音圈

❤️如果你也关注AI的发展现状，且对AI应用开发感兴趣，我会每日分享大模型与AI领域的开源项目和应用，提供运行实例和实用教程，帮助你快速上手AI技术！
蚝油菜花·2025-03-23 10:56

Dify-Plus：企业级AI管理核弹！开源方案吊打SaaS，额度+密钥+鉴权系统全面集成

❤️如果你也关注AI的发展现状，且对AI应用开发感兴趣，我会每日分享大模型与AI领域的开源项目和应用，提供运行实例和实用教程，帮助你快速上手AI技术！
蚝油菜花·2025-03-23 10:55

【Java se】程序逻辑控制

一、顺序结构顺序结构比较简单，按照代码书写的顺序一行一行执行。
MABO-mb·2025-03-23 10:55

【零基础入门】一篇弄懂nn.Sequential以及ModuleList的使用（呕心沥血版）

十二点的黑夜遮蔽不住黎明的曙光目录1.前言2.Sequential类的使用2.1序列容器简单注入2.2序列容器字典注入2.3序列容器函数注入2.4序列容器修改2.5序列容器删除3.nn.ModuleList()的使用3.1定义模型
十二月的猫·2025-03-23 10:24

事务回滚核心技术

一、事务回滚的数学本质与核心挑战1.1事务状态机模型操作执行持久化完成系统故障事务回滚ActivePartiallyCommittedCommittedFailedAborted1.2核心技术挑战矩阵问题维度单机事务分布式事务原子性保证存储引擎
KBkongbaiKB·2025-03-23 10:53
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