模型理论推导

网络编程基础知识总结

1.1.2协议层次：协议通常有两种说法，分别是OSI七层模型或TCP/IP四

老梁学Android&HarmonyOS·2025-03-12 06:24

机器学习入门指南：从 TensorFlow 到 PyTorch

机器学习是一种通过数据训练模型，使计算机能够自动学习和改进的技术。它主要分

6v6-博客·2025-03-12 06:23

【无标题】DeepSeek是可对接那些端口

DeepSeek是一个强大的AI模型，可以应用于多个端口，为各种场景提供智能解决方案。移动端应用智能手机助手：DeepSeek集成到手机助手中，提供智能对话、文本写作、语言翻译等功能。

李鲶鱼·2025-03-12 06:53

Faster R-CNN原理详解以及Pytorch实现模型训练与推理

阿_旭·2025-03-12 05:51

结合大语言模型的机械臂抓取操作学习

一、大语言模型的机械臂抓取操作关键步骤介绍如何基于大语言模型实现机械臂在PyBullet环境中的抓取操作，涵盖机器人运动学、坐标系转换、抓取候选位姿生成、开放词汇检测以及大语言模型代码生成等模块。

roman_fan·2025-03-12 05:19

使用AINetwork进行AI模型管理

技术背景介绍AINetwork是一个Layer1区块链，专为管理大规模AI模型而设计。它利用去中心化的GPU网络，由$AIN代币驱动，并助力AI驱动的NFTs(AINFTs)。

qahaj·2025-03-12 05:44

携程开源的分布式apollo技术，整合springboot集成实现动态刷新配置

除此之外，还会具体讲解数据结构、线程模型、网络框架、持久化、主从同步和切片集群等，帮你搞懂底层原理。相信这对于所有层次的Redis使用者都是一份非常完美的教程了。

2401_84584854·2025-03-12 04:10

TCP/IP原理详细解析

其设计遵循分层模型（四层或五层），各层独立工作，通过协议协同实现端到端通信。以下章节是其核心原理的逐层解析。一、TCP/IP分层模型

一个儒雅随和的男子·2025-03-12 04:10

论文阅读-秦汉时期北方边疆组织的空间互动模式与直道的定位（中国）

AspatialinteractionmodelofQin-HanDynastyorganisationonthenorthernfrontierandthelocationoftheZhidaohighway(China)发表于：journalofarchaeologicalscience，影响因子：3.030论文主要是使用空间互动模型来对秦汉时期的北方边疆直道进行定位和重建

MilkLeong·2025-03-12 04:38

鸿基智启：东土科技为具身智能时代构建确定性底座

当大语言模型掀起认知革命，具身智能正以“物理实体+自主决策”的双重属性重新定义工业、医疗、服务等领域的运行逻辑。

一RTOS一·2025-03-12 04:38

如何进行项目风险评估

其中，全面识别风险要求团队在项目启动前和实施过程中，从各个角度搜集和整理可能影响项目进度、成本、质量及目标达成的各种内外部风险；定量评估则依托数据与模型，将风险发生的概率与影响程度进行量化，从而为后续制定应对策略提供科学依据

·2025-03-12 04:20

RK3568笔记五十六：yolov8_obb旋转框训练部署

本文基于rknn_model_zoo和山水无移大佬的博客和代码训练模型并部署到正点原子的ATK-DLRK3568板子测试。

殷忆枫·2025-03-12 04:07

RK3568笔记六十八：Yolov11目标检测部署测试

这里不训练自己的模型了，使用官方模型测试。

殷忆枫·2025-03-12 04:07

面试集锦（五）计算机网络

46124214/article/details/105859504https://blog.csdn.net/justloveyou_/article/details/783036171.TCP/IP网络模型

lamlados·2025-03-12 04:07

如何使用 SparkLLM 进行自然语言处理

在当代自然语言处理领域，拥有强大的跨域知识和语言理解能力的模型至关重要。iFLYTEK开发的SparkLLM便是这样一个大规模认知模型。

shuoac·2025-03-12 04:36

使用OpenAI API实现自然语言处理应用

而OpenAI提供的API使得开发者可以轻松地将先进的NLP模型集成到他们的应用中。核心原理解析OpenAI的API基于强大的GPT（GenerativePre-trainedTransform

shuoac·2025-03-12 04:06

DeepSeek该选蒸馏版还是满血版

针对不同版本的DeepSeek，需要从多个维度综合分析：1.模型规模与基础能力671B模型在理论上具备更强的底层推理能力：更大参数量意味着更强的模式识别、逻辑推理和知识储备能力，尤其在跨领域、开放域任务中优势显著

飞翔的FOX·2025-03-12 04:35

使用Trubrics进行LLM用户分析和反馈管理

技术背景介绍在AI模型开发过程中，用户的输入数据和反馈信息对模型优化至关重要。Trubrics是一个强大的LLM用户分析平台，能够帮助开发者收集、分析和管理用户的提示和反馈。

dgay_hua·2025-03-12 04:35

WIN32汇编： 31.列表视图控件

理论：列表视图控件和树型视图、丰富文本编辑控件一样是通用控件的一种。可能您都已经知道了列表视图控件，只不过是不知道它的确切名字而已。列表视图控件可以用来很好地显示项目。

GodDragon·2025-03-12 04:33

我要写整个中文互联网界最牛逼的JVM系列教程 | 「JVM与Java体系架构」章节：如何看待Java上层技术与JVM？

前言面向人群及参考书目Java及JVM简介Java发展的重大事件虚拟机与Java虚拟机JVM的整体结构Java代码执行流程JVM的架构模型JVM的生命周期JVM的发展历程从上面可以看到，这一章节的内容分量还是比较充足的

李阿昀·2025-03-12 03:31

长文本生成的“中间迷途”：当AI在信息洪流中迷失与觉醒

长文本生成的困境：当AI在信息洪流中迷失在人工智能领域，大型语言模型（LLM）如同拥有无限记忆的超级读者，能轻松消化整座图书馆的藏书。

步子哥·2025-03-12 03:30

PointNet++改进策略：模块改进 | x-Conv | PointCNN，结合局部结构与全局排列提升模型性能

目录前言PointCNN实现细节1.XXX-Conv操作输入输出步骤2.PointCNN网络架构层级卷积分类与分割任务3.数据增强4.效率优化前言这篇论文介绍了一种名为PointCNN的方法，旨在从点云（pointcloud）数据中学习特征。传统卷积神经网络（CNN）在处理规则网格数据（如图像）时非常有效，但由于点云是无序且不规则的，直接在其上应用卷积操作会导致形状信息丢失，并对点的排列顺序敏感。

我是瓦力·2025-03-12 03:30

智能优化算法：海洋捕食者算法

Matlab代码摘要：海洋捕食者算法(MarinePredatorsAlgorithm，MPA)是AfshinFaramarzi等人于2020年提出的一种新型元启发式优化算法，其灵感来源于海洋适者生存理论

智能算法研学社（Jack旭）·2025-03-12 03:00

物联网实时数据存储方案选择

优点:灵活的数据模型，易于扩展，适合

动亦定·2025-03-12 03:28

Deepseek:太翌氏混沌语言理论学术价值评估报告

基于科学性和真实性的基础上，做一个太翌氏混沌语言理论学术价值评估报告###**太翌氏混沌语言理论学术价值评估报告**---####**一、理论概述****太翌氏混沌语言理论**提出了一种跨学科框架，通过将混沌动力学

太翌修仙笔录·2025-03-12 03:25

《自然语言处理实战入门》深度学习 ---- 预训练模型初探

文章大纲前言预训练模型简介语言表示学习神经上下文编码器为何需要预训练模型发展历史主流预训练模型预训练模型与分类将PTMs应用至下游任务微调策略未来研究方向参考文献前言随着深度学习的发展，各种神经网络被广泛用于解决自然语言处理

shiter·2025-03-12 02:21

时态知识图谱补全任务为什么要进行损坏四元组过滤？

过滤设置（FilteredSetting）的目的是为了确保模型评估的公平性和合理性。

sauTCc·2025-03-12 02:51

【基于KG的大模型对话系统（fastapi）完整可上手】

以下是一个使用FastAPI搭建的基于知识图谱的大模型对话系统的示例代码。该系统包括：FastAPI服务器：提供RESTfulAPI。知识图谱：使用Neo4j作为存储和查询引擎。

放飞自我的Coder·2025-03-12 02:50

【xinference部署大模型超详细教程 gemma-it为例子】

pipconfigsetglobal.index-urlhttps://mirrors.pku.edu.cn/pypi/web/simple第一步安装xinference和vLLM：vLLM是一个支持高并发的高性能大模型推理引擎

放飞自我的Coder·2025-03-12 02:50

TCP/IP四层模型

TCP/IP网络分层模型还是先从TCP/IP协议开始讲起，一是因为它非常经典，二是因为它是目前事实上的网络通信标准，研究它的实用价值最大。

ashane1314·2025-03-12 02:48

【AI深度学习网络】Transformer时代，RNN（循环神经网络）为何仍是时序建模的“秘密武器”？

循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork,RNN）是一种专门处理序列数据（如文本、语音、时间序列）的深度学习模型。

arbboter·2025-03-12 02:18

DeepSeek发展背景和前景

2.技术演进：2024年1月：发布首个大模型DeepSeekLLM，包含670亿参数，在2万亿token的数据集上训练，性能超越Llama270BBase。202

爱吃苹果的日记本·2025-03-12 02:18

8.3 GPTQ量化技术：4倍压缩大模型显存，精度零损失！

GPTQ量化技术：4倍压缩大模型显存，精度零损失！8.2GPTQ：专为GPT设计的模型量化算法一、模型量化技术背景在讨论GPTQ之前，我们需要先理解大模型部署面临的显存困境。

少林码僧·2025-03-12 01:16

多模态大模型：技术原理与实战模型压缩实战

多模态大模型：技术原理与实战模型压缩实战作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词：多模态大模型，技术原理，模型压缩，实战，TensorFlow

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-12 01:16

N卡英伟达Nvidia 显卡及其计算能力（Compute Capability）表

比如：AWQ量化模型不支持算力小于7.5的显卡V100：ValueError:ThequantizationmethodawqisnotsupportedforthecurrentGPU.Minimumcapability

Panesle·2025-03-12 01:45

第20周：Pytorch文本分类入门

目录前言一、前期准备1.1环境安装导入包1.2加载数据1.3构建词典1.4生成数据批次和迭代器二、准备模型2.1定义模型2.2定义示例2.3定义训练函数与评估函数三、训练模型3.1拆分数据集并运行模型3.2

weixin_46620278·2025-03-12 01:44

蓝桥 basic-13 数列排序 C++ python

含泪补基础蓝桥basic-13数列排序文章目录1.题目描述2.解题思路3.使用C++sort用法4.使用python列表推导式、map、sorted1.题目描述2.解题思路这是一个简单的排序问题，需要考虑读入数据后如何实现排序

Simone Zeng·2025-03-12 01:44

NLP新手入门-第N1周：Pytorch文本分类入门

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊|接辅导、项目定制目录一、课题背景和开发环境二、环境安装三、文本分类1.加载数据2.构建词典3.生成数据批次和迭代器4.定义模型5.定义实例6

Oaix Nay·2025-03-12 01:42

使用Anthropic的总结模板实现长文档摘要

本文我们将介绍如何使用Anthropic的claude-3-sonnet-20240229模板来总结长文档，该模型利用了100k的token上下文窗口，能够总结超过100页的文档。

qahaj·2025-03-12 01:12

初识LangChain的快速入门指南

文心一言初识LangChain的快速入门指南可以归纳如下：一、背景介绍LangChain是一个用于开发由语言模型驱动的应用程序的框架。

109702008·2025-03-12 00:10

Unity引擎开发：2D与3D渲染技术_虚拟现实与增强现实技术

虚拟现实与增强现实技术在上一节中，我们探讨了Unity引擎中的光照和阴影处理技术，了解了如何通过不同的光照模型和阴影算法提升游戏的视觉效果。

chenlz2007·2025-03-12 00:40

Manus开源版本（免邀请满血版）下载和使用

这篇文章介绍Manus的开源版本-OpenManus下载本文头部文件，部署开源Manus模型，免去github下载慢/连接慢的烦恼Manus开源免费满血版-OpenManus关键要点OpenManus是

知识小报童·2025-03-12 00:40

llama.cpp 安装与量化（mac电脑）

llama.cpp安装与量化（mac电脑）1.创建并切换至虚拟环境2.安装llama.cpp3.安装依赖4.转换模型5.创建build目录6.生成构建文件7.编译项目8.运行量化命令9.测试量化后的模型

初七i·2025-03-12 00:32

第6篇：Transformer架构详解（下）：多头注意力机制与位置编码

Transformer模型自提出以来，已经在自然语言处理（NLP）领域取得了巨大的成功。其核心创新包括多头注意力机制和位置编码，这些技术使得Transformer能够高效处理长序列数据。

Gemini技术窝·2025-03-12 00:00

关于FBX模型导入Unity后，在Play场景里想要选中但报错：“NullReferenceException: Object reference not set to an insta”的解决办法。

FBX导入Unity后，本想要测试通过做一个BIM模型数字孪生场景，实现Play场景下，选择构件能展示构件属性信息。

宝宝嘟嘟打雷辣·2025-03-12 00:30

仿射变换矩阵应用

目录1原理介绍2数学公式推导3计算流程4示例代码仿射变换是计算机视觉、图像处理和点云处理中常用的几何变换之一。它不仅包括旋转和平移，还包括缩放和剪切等线性变换。仿射变换保持了点、直线和平面的平行性。

点云学习·2025-03-11 23:57

供应链管理：质量屋HQ / House of Quality

在供应链管理中，质量屋（HouseofQuality,HOQ）是一种重要的质量管理工具，它源于质量功能配置（QualityFunctionDeployment,QFD）理论，用于将顾客需求转化为产品或服务的技术要求

快雪时晴-初晴融雪·2025-03-11 23:27

了解rust以及cargo

它的主要目标是通过所有权（ownership）模型和借用检查（borrowchecking）来防止空指针和数据竞争等常见的编程错误Cargo是Rust的包管理器和构建系统。

RustKK·2025-03-11 23:54

怎么定义世界模型，Sora/Genie/JEPA 谁是世界模型呢？（1）

说这个问题之前先看一下什么是世界模型，它的定义是什么？首先世界模型的起源是咋回事呢？

周博洋K·2025-03-11 23:52

rust语言闭包trait类型编译器推导总结

Rust编译器根据闭包对捕获的外部变量的使用方式自动推断其实现的Trait类型，如：Fn,FnMut,FnOnce；而非是否捕获所有权。注意move关键字只是令闭包捕获外部变量的所有权，并非决定闭包的Trait类型为FnOnce。对捕获变量的使用方式组合：（1）捕获外部变量的所有权。（2）消耗捕获的变量，消耗：释放，杀死，清除，关闭等。（3）只读。（4）可写（变）（5）不可变借用。（6）可变借用。

灵山悟空·2025-03-11 23:52

推荐频道