模型特征修改第36页

mysql设置不区分表名大小写

MySql默认是区分表名大小的，为了不区分表名大小写，我们需要完成以下配置十分简单1.使用root用户，修改/etc/my.cnf文件在[mysqld]下添加lower_case_table_names

俏布斯·2025-03-16 17:17

从过拟合到强化学习：机器学习核心知识全解析

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·2025-03-16 16:16

应用层之网络应用模型，HTTP/HTTPS协议

应用层是网络协议栈的最顶层，直接为应用程序提供通信服务，定义了不同主机间应用进程交互的规则，包括报文类型、语法、语义及通信时序一、网络应用模型1.定义及特点模型定义核心特点典型应用场景C/S客户端向服务器发起请求

@ANONYME·2025-03-16 16:46

Simulink实例演示：智能车辆自动超车策略仿真

目录Simulink实例演示：智能车辆自动超车策略仿真一、背景介绍二、所需工具和环境三、步骤详解步骤1：创建Simulink模型

xiaoheshang_123·2025-03-16 16:45

利用matlab实现贝叶斯优化算法（BO）优化支持向量机回归(SVR)的超参数

【导读】在机器学习建模中，支持向量机（SVM）回归模型的效果高度依赖超参数选择。但手动调参就像"大海捞针"，而网格搜索又面临"计算爆炸"的难题。今天给大家介绍一个智能调参黑科技——贝叶斯优化算法。

是内啡肽耶·2025-03-16 16:41

LangChain大模型应用开发：LangGraph快速入门

今天给大家分享的内容是使用LangChain进行大模型应用开发中的LangGraph，那么什么是LangGraph呢？我们直接进入正题。

老赵爱学习·2025-03-16 16:40

大模型巅峰对决：DeepSeek vs GPT-4/Claude/PaLM-2 全面对比与核心差异揭秘

喜欢可以到主页订阅专栏目录技术架构对比性能表现与基准测试多模态与多语言能力推理效率与成本分析开源生态与行业适配应用场景与案例研究未来发展与技术趋势代码实现与调用示例1.技术架构对比DeepSeek：动态稀疏激活的混合专家系统（MoE）动态路由机制：每个输入仅激活约5.5%的参数（如6710亿参数中激活370亿），显著降低计算能耗40%。模块化设计：支持金融、医疗等领域的即插即用式微调，行业适配能力

accurater·2025-03-16 16:40

基于DeepSeek R1构建下一代Manus通用型AI智能体的技术实践

目录一、技术背景与目标定位1.1大模型推理能力演进趋势1.2DeepSeekR1核心特性解析-混合专家架构(MoE)优化-组相对策略优化(GRPO)原理-多阶段强化学习训练范式1.3Manus智能体框架设计理念

zhangjiaofa·2025-03-16 15:08

采用OllamaSharp实现.NET快速对接deepseek实现聊天、模型管理、流式响应等功能

它提供了对OllamaAPI端点的全面支持，包括聊天、模型管理、流式响应等功能，适合需要与Ollama服务进行交互的.NET开发者。

zzlyx99·2025-03-16 15:08

利用 OpenCV 库进行实时目标物体检测

一、代码概述此代码利用OpenCV库实现了基于特征匹配的实时物体检测系统。通过摄像头捕获实时视频帧，将其与预先加载的参考图像进行特征匹配，从而识别出视频帧中是否存在与参考图像匹配的物体。

欣然～·2025-03-16 15:08

使用python制作网站

定义一个名为Pizza的模型，它包含字段name，用于存储比萨名称，如Hawaiian和MeatLovers。

欣然～·2025-03-16 15:07

处理创造性词汇 & 词组特征（Creative Words & Features Model），词袋模型处理未知词，模型得分

这里写目录标题处理创造性词汇&词组特征（CreativeWords&FeaturesModel）1.处理否定（NegationHandling）2.词组特征（Bigrams&N-grams）3.结合否定传播与

pen-ai·2025-03-16 15:37

python-提示词对大模型推理有多重要？

文章目录前言测试一个失败的提示词提示词内容knowledge内容提问的内容得到的回答说点啥能引导的提示词提示词内容knowledge内容提问的内容得到的回答说点啥结束语前言神级提示词一度成为AI圈的热搜，那么提示词对大模型推理到底有多重要

给自己做加法·2025-03-16 15:07

自动语音识别（ASR）模型全览

以下为截至2024年底主流ASR模型的详细列表，涵盖传统模型、端到端模型、开源框架及商业解决方案，按技术类型分类整理，并标注适用场景：一、传统混合模型（GMM/HMM、DNN/HMM）GMM/HMM公开时间

u013250861·2025-03-16 15:05

【开源所有代码-全在线智能音箱】树莓派智能音箱，自定义唤醒词，大模型LLM GPT对话

安装sounddevicepipinstallsounddevice安装portAudiosudoapt-getinstalllibportaudio2sudoapt-getinstalllibasound-devsudoapt-getinstallportaudio.devsudoapt-getinstallpython3-pyaudiopipinstallpyaudio安装wavepipins

南七小僧·2025-03-16 15:04

大语言模型微调和大语言模型应用区别

大语言模型微调和大语言模型应用区别微调与应用LLM的区别微调大语言模型（LLM）是指取一个已经预训练好的模型，进一步用特定数据集训练，使其更好地适应某个任务或领域，比如为医疗聊天机器人优化医疗术语理解。

AI Echoes·2025-03-16 15:34

MySQL中有哪几种锁？

在表级锁下，只有持有锁的会话能够对表进行修改或读取操作，其他会话只能等待

java1234_小锋·2025-03-16 15:02

一篇文章介绍清楚什么是Web自动化智能体？

大模型智能体的“大脑”Web自动化智能体的核心驱动力来自于大模型（如ChatGPT、Claude、Ollama）。这些大模型赋予了智能体强大的自然语言理解和任务规划能力。任务理解：智能体能够准

霍格沃兹测试开发学社·2025-03-16 15:01

呵护斜颈老人：解锁护理关键，重塑健康生活

痉挛性斜颈是一种以颈肌扭转或阵挛导致头部倾斜、旋转为特征的疾病，给老人的生活带来诸多不便。做好健康护理，对缓解症状、提升生活质量至关重要。在日常生活中，要注重老人的姿势管理。

全力以赴66·2025-03-16 15:31

Redis的持久化-RDB

1.持久化一提到持久化，我们就会第一时间联想到MySQL的事务，MySQL的事务有4个比较核心的特征：原子性（把多个操作打包成一个整体），一致性（事务执行之前和之后，数据都不能离谱），持久性（事务中做出的修改都会保存在硬盘上

努力学习java的哈吉米大王·2025-03-16 15:31

Manus（一种AI代理或自动化工具）与DeepSeek（一种强大的语言模型或AI能力）结合使用任务自动化和智能决策

一、Manus与DeepSeek差异十分好奇DeepSeek和Manus究竟谁更厉害些，DeepSeek是知识型大脑，Manus则是全能型执行者。即DeepSeek专注于语言处理、知识整合与专业文本生成。其核心优势在于海量参数支持的深度学习和知识推理能力，例如撰写论文、润色法律合同、解答专业问题等。Manus则更强调从规划到交付的闭环能力。它通过工具链调用（如浏览器、代码编辑器）自主执行复杂任务，

zzlyx99·2025-03-16 15:01

小程序实现手写签名功能

文件中设置landscape代表固定横屏"pageOrientation":"landscape"手写签名创建canvas画布设置监听触摸开始移动结束等时间此处为uniapp示例原生小程序的也可参考进行修改

小星落·2025-03-16 14:29

票星球自动抢票脚本：助你轻松抢到心仪门票

通过导入资源文件并根据个人需求修改配置，用户可以轻松实现自动抢票，无需手动操作，大大提高了抢票的

高慧霜Grain·2025-03-16 14:27

Python 进程和线程-进程 vs. 线程

一个线程使用自己的局部变量比使用全局变量好，因为局部变量只有线程自己能看见，不会影响其他线程，而全局变量的修改必须加锁。

赔罪·2025-03-16 14:56

Python----数据分析（Pandas三：一维数组Series的数据操作：数据清洗，数据转换，数据排序，数据筛选，数据拼接）

对于Series对象，因为它是一维数据结构，只有一个轴，所以此参数默认值为0，且一般不需要修改这个参数（在处理DataFrame时该参数才有更多实际意义，如除，axis=1表示按列删除）。

蹦蹦跳跳真可爱589·2025-03-16 14:25

matlab 模糊pid实现温度控制

对于这样一个具有非线性、大滞后、大惯性、时变性、升温单向性等特点的控制对象，很难用数学方法建立精确的数学模型，因此用传统的控制理论和方法

studyer_爱啃鸡爪的小米·2025-03-16 14:54

【手把手教你-Python】如何让 Flask 根据现有表结构生成 SQLAlchemy 模型文件？

在使用Python编写项目代码时，假设数据库中的表已经存在，我们需要根据现有的表结构来编写SQLAlchemy模型文件。

EricLing2022·2025-03-16 14:53

SQLAlchemy 数据模型可视化工具——洞察数据库架构的艺术

SQLAlchemy数据模型可视化工具——洞察数据库架构的艺术sqlalchemy_data_model_visualizerAutomaticallyturnyourSQLalchemyDataModelsintoaNiceSVGDiagram

宁彦腾·2025-03-16 13:23

VSCode 接入DeepSeek V3大模型，附使用说明

VSCode接入DeepSeekV3大模型，附使用说明由于近期DeepSeek使用人数激增，服务器压力较大，官网已暂停充值入口，且接口响应也开始不稳定，建议使用第三方部署的DeepSeek，如硅基流动或者使用其他模型

猫猫姐·2025-03-16 13:50

QT编程之QGIS

在GNU授权下，开发者可以自行检阅与调整程序代码，并保障让所有使用者可以免费且自由地修改程序。QGIS的目标是成为一个GIS系统，提供常见的功能与特征。借着核心特征提供基本功能

byxdaz·2025-03-16 13:49

torch-torchvision-python版本对应问题

时报错：module‘torch.onnx.symbolic_helper’hasnoattribute‘quantized_args’查阅后发现是版本不兼容的问题，于是查看了正确的对应版本，对自己的进行修改

Thirtyaoe·2025-03-16 13:48

DeepSeek+元脑企智大模型一体机（培训交流）

互联网各领域资料分享专区(不定期更新)：Sheet获取方式：请用手机点击链接进行保存，会自动赠送1TB内存，若链接生效请及时后台留言，谢谢。链接如下（夸克网盘）：夸克网盘分享免责声明：1）所共享的所有内容均来源于网络共享资源，版权归原作者或企业所有，下载的任何资源仅能用于学习和研究目的，请勿用于商业用途，否则后果自负。2）尊重版权，这些资源仅供个人学习和交流使用，请勿用于商业用途。本文档仅做整理。

互联网之路.·2025-03-16 13:48

大规模语言模型从理论到实践开源指令数据集

大规模语言模型从理论到实践开源指令数据集1.背景介绍大规模语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）近年来在自然语言处理（NLP）领域取得了显著的进展。

AI天才研究院·2025-03-16 13:17

Mysql的命令大全

selectdatabse();3、删除数据库dropdatabse数据库名;4、使用数据库use数据库名;二、数据表1、创建表createtable表名(字段名类型);2、查看表showtables;3、修改表

黄小耶@·2025-03-16 13:46

黑客攻防从入门到精通（第一篇：认识黑客）

（有人访问时，利用对方系统或者浏览器的漏洞自动将配置好木马的服务下载到访问者的计算机上自动执行），挂马，后门（重新控制计算机）IPC$，shell，webshell，溢出，注入，注入点免杀（用一些技术修改程序

晓生夜梦·2025-03-16 12:15

订单管理系统大学生数据库大作业/数据库实践MYSQL

IDEA中加载Springboot依赖（可以直接新建一个任意名称的文件夹，项目导入spring的框架），启动spring项目打开index.html输入用户名和密码，点击注册，再点击登录点击个人中心，点击修改用户信息

陌路物是人非·2025-03-16 12:13

订单管理系统，大学生数据结构期末作业/C语言实践作业

任务：订单管理系统的设计与实现设计并实现一个订单管理系统界面分成两部分，分别是管理员和用户的界面主要功能：用户：（1）用户的登录及注册（2）用户信息修改（3）购买物品（4）充值（5）升序排序（按金额）物品管理员

陌路物是人非·2025-03-16 12:42

kaggle-ISIC 2024 - 使用 3D-TBP 检测皮肤癌-学习笔记

中裁剪出单个病变来识别经组织学确诊的皮肤癌病例数据集描述：图像+临床文本信息评价指标：pAUC，用于保证敏感性高于指定阈值下的AUC主流方法分析（文本）基于CatBoost、LGBM和XGBoost三者的组合，为每个算法创建了XX个变体，总共XX个模型

supernova121·2025-03-16 12:10

主流开源大模型能力对比矩阵

模型名称核心优势主要局限Llama2/3✅多语言生态完善✅Rotary位置编码✅GQA推理加速⚠️数据时效性差⚠️隐私保护不足Qwen✅千亿参数规模✅中文语境优化✅复杂文本生成⚠️需高性能硬件⚠️领域知识需二次训练

时光旅人01号·2025-03-16 12:09

智能编程新时代：DeepSeek加持下的开发工具革新

inscode_013·2025-03-16 12:08

智能编程新时代：DeepSeek加持下的开发利器

inscode_099·2025-03-16 12:08

智能化编程新时代，DeepSeek加持下的开发革命

ObsidianRaven13·2025-03-16 11:37

智能化开发新时代：DeepSeek加持下的编程革命

MoonbeamOwl67·2025-03-16 11:37

MySQL数据库笔记

特征：数据按模型组织（冗余小、独立性高、易扩展、可共享）。2.实际应用数据存储：高效管理大量结构化数据。数据管理：增删改查（CRUD）与权限控制。数据分析：整合数据源，支持决策。

艽掵猫·2025-03-16 11:35

TRAE与Cursor最佳实践指南（截至2025年3月）

版本控制：利用“历史会话回溯”功能快速回退到指定版本，避免代码修改失控。Cursor的高效协作模式插件生态整合：复用VSCod

xinxiyinhe·2025-03-16 11:05

TRAE与Cursor AI编程工具综合对比（截至2025年3月）

免费策略：完全免费，集成Claude3.5和GPT-4o双模型，支持私有化部署及企业级数据隔离。开发环境：构建完整的AI原生IDE，注重项目全流程管理，支持从需求到部署的端到端开发。