模型绑定

Java开发者必看！零成本集成DeepSeek-R1打造AI办公神器，源码级实战教程让你效率翻倍！

二、手把手部署DeepSeek-R1本地环境（附避坑指南）步骤1：Docker一键部署步骤2：下载模型步骤3：验证部署三、Java整合DeepSeek-R1：从理论到实战1.添加HTTP客户端依赖（以SpringBoot
Leaton Lee·2025-03-19 22:25

金融领域股票价格预测：线性回归原理、实现与应用

金融领域股票价格预测：线性回归原理、实现与应用一、线性回归原理线性回归是一种用于建立自变量和因变量之间线性关系的统计模型。
ZhShy23·2025-03-19 21:22

医图论文 CVPR‘24 | 适应医学图像中泛化异常检测的视觉-语言模型

论文信息题目：AdaptingVisual-LanguageModelsforGeneralizableAnomalyDetectioninMedicalImages适应医学图像中泛化异常检测的视觉-语言模型作者
小白学视觉·2025-03-19 21:21

MMScan数据集：首个最大的多模态3D场景数据集，包含层次化的语言标注

数据集的建立，不仅推动了3D场景理解的研究进展，还为训练和评估多模态3D感知模型提供了宝贵的资源。
·2025-03-19 21:28

C# Windows Forms点击事件详解

以下从底层原理、事件绑定、常见问题及高级用法四个维度进行深度解析：一、点击事件的底层机制消息循环与事件驱动WindowsForms基于Win32消息循环，所有用户操作（如点击）会被转换为WM_LBUTTONDOWN
Ro小陌·2025-03-19 21:49

【AI大模型】RAG如何让生成AI更智能？最新方法与优劣深度解析

前言近年来，人工智能技术突飞猛进，尤其是生成式AI，简直像是开了挂一样，各种惊艳的表现让人直呼“未来已来”。根据IDC的研究，生成式AI的市场规模在2022年已经达到了107亿美元，而到2026年，这个数字预计会飙升至326亿美元！不过，尽管生成式AI很强大，但它也并非完美无缺——比如生成内容的质量、准确性和可靠性，依然有提升的空间。这时候，检索增强生成（RAG）技术登场了！RAG的核心思路很简单
健忘的派大星·2025-03-19 21:48

windows下使用vscode+cline插件体验MCP，体验使用AI控制浏览器，踩坑记录（至少让你节省3个小时弯路版）（喂饭级别）

对策：使用vscode+cline+deepseek（或其它同级别国产大模型deepseek-V3其实有时比R1效果还好）2️⃣人家也Claude，但人家能用Cursor，咱太穷了，用不了。
几道之旅·2025-03-19 20:17

深度革命：ResNet 如何用 “残差连接“ 颠覆深度学习

这一年，微软亚洲研究院的何恺明团队带着名为ResNet（残差网络）的模型横空出世，在ImageNet图像分类竞赛中以3.57%的错误率夺冠，将人类视觉的识别误差（约5.1%）远远甩在身后。
安意诚Matrix·2025-03-19 20:46

Deepseek的本地化部署软件工具包

选择模型版本参数规模硬件要求（最低）适用场景1.5B/7B8GB内存，无专用GPU文本处理、简单问答14B16GB内存+12GB显存代码生成、逻辑推理32B/70B24GB显存+32GB内存企业级复杂任务执行命令
哈拉少12·2025-03-19 20:14

使用LangChain实现大规模语言模型自发现推理结构

使用LangChain实现大规模语言模型自发现推理结构在现代自然语言处理(NLP)的研究中，大规模语言模型（LLMs）已经展示了强大的能力。然而，在应对复杂的推理问题时，传统的提示方法常常力不从心。
VYSAHF·2025-03-19 20:43

A Survey of Large Language Models大模型综述论文章节总结

ASurveyofLLM人大译ASurveyofLargeLanguageModels这篇论文全面回顾了大型语言模型(LLM)的最新进展，重点关注其发展背景、关键发现和主流技术。
WhyteHighmore·2025-03-19 19:09

使用Pinecone实现自查询检索器的实现步骤

##核心原理解析自查询检索器(SelfQueryRetriever)的核心思想是通过提供文档的元数据和内容描述，结合语言模型生成查询条件来完成数据检
vaidfl·2025-03-19 19:08

基于PyTorch和ResNet18的花卉识别实战（附完整代码）

本文使用PyTorch框架，基于ResNet18模型实现了102种花卉的分类任务。完整代码可直接复制运行，最终验证集准确率达8.2%，文中同步分析性能瓶颈与优化方案。
意.远·2025-03-19 19:36

Python 模拟鼠标轨迹算法

一.鼠标轨迹模拟简介传统的鼠标轨迹模拟依赖于简单的数学模型，如直线或曲线路径。然而，这种方法难以捕捉到人类操作的复杂性和多样性。
a485240·2025-03-19 19:02

A SURVEY ON POST-TRAINING OF LARGE LANGUAGE MODELS——大型语言模型的训练后优化综述——第9部分——应用

应用尽管预训练为大型语言模型（LLMs）赋予了强大的基础能力，但在部署于专业领域时，LLMs仍经常遇到持续的限制，包括上下文长度受限、容易产生幻觉（hallucination）、推理能力欠佳和固有的偏见
王金-太想进步了·2025-03-19 19:31

HTMl详解

）ondrop当在目标元素上松开鼠标时调用ondragleave当鼠标离开目标元素时调用.box{width:200px;height:200px;background-color:green;}//绑定拖拽事件
丸子猪的dady·2025-03-19 18:00

计算机技术：哈佛架构

1.哈佛架构简介哈佛架构（HarvardArchitecture）是一种计算机设计模型，与冯诺伊曼架构不同，其核心特征是将程序指令和数据分开存储和传输。
InnoLink_1024·2025-03-19 18:29

计算机网络

OSI参考模型应用层表示层会话层传输层网络层数据链路层物理层TCP/IP通用协议组成：参考了OSI的七层模型，但简化为四层：应用层、传输层、网络层和链路层应用层：直接为应用进程提供服务，常见协议有HTTP
丸子猪的dady·2025-03-19 18:59

【AI大模型前沿】浙大携手阿里推出HealthGPT：医学视觉语言大模型助力智能医疗新突破

系列篇章No.文章1【AI大模型前沿】深度剖析瑞智病理大模型RuiPath：如何革新癌症病理诊断技术2【AI大模型前沿】清华大学CLAMP-3：多模态技术引领音乐检索新潮流3【AI大模型前沿】浙大携手阿里推出
寻道AI小兵·2025-03-19 18:28

DeepSeek从入门到精通「清华团队」

「文末附下载方式」第一部分：DeepSeek基础概念1.1DeepSeek简介定义：专注通用人工智能（AGI）的中国科技公司，主攻大模型研发与应用。核心产品：开源
YuKeeHgg·2025-03-19 18:24

Spring 基础框架-- Ruoyi 权限管理架构详解

一、权限管理整体架构若依的权限管理架构基于用户-角色-权限的RBAC模型，并扩展了数据权限控制。
dazhong2012·2025-03-19 17:23

知识蒸馏：从软标签压缩到推理能力迁移的工程实践(基于教师-学生模型的高效压缩技术与DeepSeek合成数据创新)

知识蒸馏通过迁移教师模型（复杂）的知识到学生模型（轻量），实现模型压缩与性能平衡。
AI仙人掌·2025-03-19 17:20

KV 缓存简介

KV缓存是Transformer架构（如GPT、LLaMA等大模型）在自回归生成任务（如文本生成）中，用于加速推理过程的核心技术。
dev.null·2025-03-19 17:49

【论文精读】SCINet-基于降采样和交互学习的时序卷积模型

《SCINet:TimeSeriesModelingandForecastingwithSampleConvolutionandInteraction》的作者团队来自香港中文大学，发表在NeurIPS2022会议上。动机该论文的出发点是观察到时间序列数据具有独特的属性：即使在将时间序列下采样成两个子序列后，时间关系（例如数据的趋势和季节性成分）也基本上得以保留。这个观察启发了作者去设计一种新型的神
打酱油的葫芦娃·2025-03-19 17:17

【论文精读】PatchTST-基于分块及通道独立机制的Transformer模型

动机Transformer模型因其自注意力机制在处理序列数据方面的优势，在自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、语音等多个领域取得了巨大成功。这种机制使得模型
打酱油的葫芦娃·2025-03-19 17:17

迁移学习基础知识

注意：在使用别人预训练的参数模型时，要注意别人的预处理方式。
zhooooooou·2025-03-19 16:44

AUTOSAR与arxml的文档解析

结构：包含元模型表示、兼容性管理、生命周期状态、视图概念及XML生成规则等。二、核心概念与示例1.AUTO
dont__cry·2025-03-19 16:14

python 游戏开发cocos2d库安装与使用

对于Python开发者来说，通常使用的是Cocos2d-py或者更现代的Cocos2d-x的Python绑定版本。这里我将指导你如何安装和开始使用Cocos2d-py。
范哥来了·2025-03-19 16:44

迁移学习入门

迁移学习1迁移学习的概念预训练模型定义:简单来说别人训练好的模型。
EmbodiedTech·2025-03-19 16:14

通用具身智能机器人首次进厂造芯！

双方将基于智平方自研的端到端具身大模型
·2025-03-19 16:50

HarmonyNext实战：基于ArkTS的高性能数据流处理系统开发

本文将深入探讨如何使用ArkTS构建一个高性能的数据流处理系统，重点讲解流式数据处理、并发模型、内存管理以及性能优化等高级主题。
·2025-03-19 16:17

使用LoRA微调LLaMA3

使用LoRA微调LLaMA3的案例案例概述在这个案例中，我们将使用LoRA微调LLaMA3模型，进行一个文本分类任务。我们将使用HuggingFace的Transformers库来完成这个过程。
想胖的壮壮·2025-03-19 16:12

复旦：LLM不同层位置编码缩放

Layer-SpecificScalingofPositionalEncodingsforSuperiorLong-ContextModeling来源：arXiv,2503.04355摘要尽管大型语言模型
大模型任我行·2025-03-19 16:12

什么是机器视觉3D引导大模型

机器视觉3D引导大模型是结合深度学习、多模态数据融合与三维感知技术的智能化解决方案，旨在提升工业自动化、医疗、物流等领域的操作精度与效率。
视觉人机器视觉·2025-03-19 16:42

Python的ORM框架SQLAlchemy入门教程

能够进行orm映射，SQLAlchemy“采用简单的Python语言，为高效和高性能的数据库访问设计，实现了完整的企业级持久模型”SQLAlchemy的理念是，SQL数据库的量级和性能重要于对象集合；而对象集合的抽象又重要于表和行
searchwang·2025-03-19 16:10

基于粒子滤波与卡尔曼滤波的锂离子电池放电时间预测与使用特征研究

传统方法（如安时积分法）易受噪声、温度漂移等因素干扰，而基于状态估计的滤波算法（粒子滤波/PF、卡尔曼滤波/KF）通过动态更新模型参数，能显著提升预测精度。二、
算法如诗·2025-03-19 16:10

Linux 权限详解（带实战案例）

Linux权限是系统安全的核心机制，本文通过权限模型分解+20个实战案例，带你彻底掌握文件权限的控制逻辑。
可问 可问春风·2025-03-19 16:09

祛魅 Manus ，从 0 到 1 开源实现

背景介绍Manus是最近一个现象级的大模型Agent工具，自从发布以来，被传出各种神乎其神的故事，自媒体又开始炒作人类大量失业的鬼故事，Manus体验码也被炒作为10w的高价。
易迟·2025-03-19 15:38

OpenManus 代码分析

项目分析：OpenManus这是github地址OpenManus是一个基于LLM（大型语言模型）的智能代理系统，它采用了模块化的设计，支持工具调用、规划和执行等功能。
有个人神神叨叨·2025-03-19 15:38

Go语言的默认参数

在讨论Go语言的设计时，常常会提到它的一些特性，比如优雅的并发模型、强大的标准库以及易于部署等。然而，在功能丰富的编程语言中，一个常见的特性是在函数中使用默认参数。
俞嫦曦·2025-03-19 15:06

rstudio检验多重共线性代码

例如，假设你已经建立了一个线性回归模型，并将它保存在一个变量model中。
十三木·2025-03-19 15:02

【机器学习】主成分分析法（PCA）

【机器学习】主成分分析法（PCA）一、摘要二、主成分分析的基本概念三、主成分分析的数学模型五、主成分分析法目标函数公式推导（`梯度上升法`求解目标函数）六、梯度上升法求解目标函数第一个主成分七、求解前n
若兰幽竹·2025-03-19 15:31

大型语言模型：让Python更聪明的秘密武器

Python是一种广泛使用的编程语言，而大型语言模型则为Python开发者提供了一个强大的工具。大型语言模型可以理解人类语言，并生成具有逻辑和连贯性的文本。
qq_39605374·2025-03-19 14:00

Python 数据分析实战：电动汽车行业发展态势与市场策略洞察

代码实现2.1数据收集与导入2.2数据探索性分析2.3数据清洗2.4数据分析2.4.1市场规模与增长趋势2.4.2消费者需求分析2.4.3企业竞争格局2.4.4政策影响分析2.4.5构建消费者购买意愿预测模型三
萧十一郎@·2025-03-19 14:28

Git 分支使用规范全解（附项目示例）

场景背景：开发一个“智能垃圾分类系统”目标是开发一套运行于边缘设备上的垃圾识别系统，使用AI算法模型识别投放物，并分类投放，同时配有后台管理页面。分支说明与实际应用示例main分支（生产
滴答滴答滴嗒滴·2025-03-19 14:26

GPT-4o mini小型模型具备卓越的文本智能和多模态推理能力

GPT-4omini是首个应用OpenAI指令层次结构方法的模型，这有助于增强模型抵抗越狱、提示注入和系统提示提取的能力。这使得模型的响应更加可靠，并有助于在大规模应用中更安全地使用。
FlowUs息流使用宝典·2025-03-19 14:55

Dify知识库构建流程及示例

语义分块：基于句子边界或主题分割（如NLP模型识别段落主旨）。重叠策略：相邻块间部分重叠，避免上下文断裂。3.向量化（Embedding）嵌入模型：调用预训练
cqbelt·2025-03-19 14:54

JAVA：网络编程 Socket 的技术指南

1、简述JavaNIO（Non-blockingI/O）是一种基于通道（Channel）和缓冲区（Buffer）的I/O模型，支持非阻塞通信和多路复用，适合高并发场景。
拾荒的小海螺·2025-03-19 13:51

深入探索 PyTorch 在语音识别中的应用

深入探索PyTorch在语音识别中的应用在本篇博客中，我将分享如何使用PyTorch进行语音识别任务，重点围绕环境配置、数据预处理、特征提取、模型设计以及模型比较展开。
Zoro｜·2025-03-19 13:19

MNIST数据集&手写数字识别

它提供了一种基于数据流图的编程模型，用于构建和训练机器学习模型。TensorFlow的核心概念是张量（Tensor）和流图（Graph）。
Zoro｜·2025-03-19 13:18
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