模型结构第29页

门控循环单元（GRU）

GRU结构GRU的结构相比LSTM更简单，没有独立的记忆细胞状态。它通过两个门（重置门和更新门）来控制信息

six.学长·2025-03-15 17:54

[Pytorch] Error:module ‘torch‘ has no attribute ‘logical_and‘

最近学习的模型用到了这个逻辑与的操作，Pytorch1.3.x报错。查阅官方文档，只有logical_not和logical_xor的实现。

江南蜡笔小新·2025-03-15 17:24

一文讲清楚CUDA与PyTorch、GPU之间的关系

CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture）是由NVIDIA开发的一个并行计算平台和编程模型。

平凡而伟大.·2025-03-15 17:23

训练模型时，步长为什么不能太大也不能太小？

在训练模型时，步长（也称为学习率，LearningRate）是一个关键的超参数，它控制着每次参数更新的大小。

yuanpan·2025-03-15 16:52

模型的秘密武器：利用注意力改善长上下文推理能力

【导语】在大语言模型（LLM）不断刷新各项任务记录的今天，很多模型宣称能处理超长上下文内容，但在实际推理过程中，复杂问题往往因隐性事实的遗漏而败下阵来。

步子哥·2025-03-15 16:51

机器学习中的梯度到底是什么？（chat-gpt问答）

在机器学习中，我们通过不断调整参数，使目标函数达到最小值，从而实现模型的训练和学习。2、为什么梯度要求偏导来求解？梯度是一个向量，它的方向指向函数值增加最快的方向，其大小表示函数值的变化率。

湫怿·2025-03-15 16:19

大型语言模型与强化学习的融合：迈向通用人工智能的新范式——基于基础复现的实验平台构建

1.引言大型语言模型（LLM）在自然语言处理领域的突破，展现了强大的知识存储、推理和生成能力，为人工智能带来了新的可能性。

（initial）·2025-03-15 16:17

目标检测中衡量模型速度和精度的指标：FPS和mAP

“FPS”和“mAP”分别衡量了模型的速度和精度。FPS（FramesPerSecond）定义：FPS是“每秒传输帧数”的缩写，用于衡量计算机视觉系统（如目标检测、图像识别等）的实时性能。

asdfg1258963·2025-03-15 16:47

准确率（Precision）和召回率（Recall）

准确率（Precision）定义：准确率是指在模型预测为正的样本中，真正为正的样本所占的比例。它关注的是模型预测的准确性。

asdfg1258963·2025-03-15 16:47

静态顺序表

顺序表顺序表和链表都是线性表的一种，此处介绍顺序表数据的存储结构有分为逻辑存储结构和物理存储结构。

有梦想的电信狗·2025-03-15 15:15

机器学习中的梯度下降是什么意思？

通过迭代调整模型参数，梯度下降帮助模型逐步逼近最优解，从而提升模型的性能。1.核心思想梯度下降的核心思想是利用损失函数的梯度（即导数）来指导参数的更新方向。

yuanpan·2025-03-15 15:45

c++模板初阶

1.泛型编程泛型编程是一种编程范式，它允许程序员在编写代码时定义算法和数据结构时可以处理不同类型的数据，而不必为每种数据类型编写特定的代码。泛型编程的主要目的是提高代码的复用性、灵活性和可维护性。

晚安，cheems·2025-03-15 15:12

基于异构特征融合与轻量级集成学习的软件漏洞挖掘方案设计与Python实现

方案设计原理异构特征工程静态特征：基于AST的代码属性图（CPG）解析（使用Joern+NetworkX）动态特征：内存访问模式分析（通过QEMU模拟执行）上下文特征：CWE漏洞模式匹配（集成Semgrep规则引擎）轻量级模型架构

rockmelodies·2025-03-15 15:10

动态路由RIP的总结

之后通过路由器之间的沟通,协商计算到达未知网段的路由信息静态路由优点:1.选路由管理员选择,更好掌控2.路由器资源占用更少3.静态路由相对动态路由更加安全缺点:1.配置量大2.静态路由无法根据网络拓扑结构的变化而变化

nihuhui666·2025-03-15 15:39

OSPF总结

OSPF–开放式最短路径优先协议1.选路–应为ospf是链路状态协议,收集拓扑信息之后将图形结构通过SPF算法转化为树形结构,计算出的路径不会有环路,并且以带宽作为开销的评判标准,所以OSPF选路优于rip2

nihuhui666·2025-03-15 15:39

2025年开源大模型全景：语言、多模态与开发工具的前沿探索

语言类开源大模型1.Llama系列开发者：Meta发布时间：2024年7月参数量：8B、70B、405B特点：Llama系列模型以其强大的多语言支持和广泛的自然语言处理能力而闻名。

软件职业规划·2025-03-15 15:08

使用 Ollama 对 LLaMA-2 模型进行微调的详细指南

1.1硬件要求大语言模型的微调需要强大的计算能力，尤其是GPU资源。以下是推荐的硬件配置：GPU：建议使用至少NVIDIARTX3090或更高配置的GPU。

软件职业规划·2025-03-15 15:08

机器学习_重要知识点整理

数据建模（如高斯分布假设）、生成模型（如贝叶斯网络）。贝叶斯定理计算条件概率，更新先验知识以获得后验概率。贝叶斯分类器、文本分类（如垃圾邮件检测）。

嘉羽很烦·2025-03-15 15:06

AI大模型时代，2025大龄程序员如何轻松转型赢未来？

当前大龄程序员的处境在科技行业的高速发展中，大龄程序员这一群体正面临着前所未有的挑战。随着新兴技术的不断涌现，如云计算、大数据、人工智能等，传统的编程技能逐渐显得“过时”。同时，年轻一代的程序员以更加低廉的薪酬和旺盛的精力涌入市场，加剧了职场的竞争。对于大龄程序员而言，他们不仅需要应对技能更新的压力，还常常受到年龄歧视的影响，尤其是在追求创新和速度的科技公司中。许多大龄程序员发现自己处于尴尬境地，

AI大模型学习不迷路·2025-03-15 15:35

数字孪生对于新基建的价值浅析，算是抛砖引玉。

一、核心价值：虚实映射与智能决策实时动态映射通过传感器、IoT设备实时采集物理实体（如工厂、城市、电网）的运行数据，构建高精度虚拟模型，实现**“所见即所控”**的透明化管理。

大牛工控设计师·2025-03-15 14:04

图解AUTOSAR_CP_ComM

AUTOSARComM模块详解AUTOSAR通信管理模块详细解析目录1.概述1.1.ComM模块的作用1.2.ComM模块的位置2.架构设计2.1.模块上下文视图2.2.内部组件结构3.状态机3.1.通道状态机

KaiGer666·2025-03-15 14:33

HuggingFace下载模型并导入Ollama指南

此处以moka-ai/m3e-base模型下载为例。众所周知，HuggingFace仓库托管了诸多训练模型。

Repetion_Maxumim·2025-03-15 14:00

Langchain链式开发：打造高效、可扩展的AI应用

Langchain是一个开源框架，专门用于开发基于大型语言模型(LLMs)的应用程序。它允许开发者将各种组件(如模型、数据源、工具等)连接在一起，构建复杂的AI应用程序。

小南AI学院·2025-03-15 14:58

VM架构设计文档初稿v0.01

对该架构的整个系统的结构进行详实细致的描述。阐述框架结构，说明该架构所采取的设计策略和所有技术，并对相关内容作出统一的约定。为设计，编码，测试提供可以参考的模板和帮助。

weixin_34128839·2025-03-15 14:28

长文本、知识库、微调对比

长文本、知识库和微调是三种不同的技术手段，用于增强大模型的能力。1.长文本处理•核心目标：理解和生成长篇内容。•优点：•连贯性强，适合处理需要深入理解背景信息的任务。

司南锤·2025-03-15 13:56

使用git reset --hard FETCH_HEAD后如何恢复

今天终于写完了项目，然后创建了gitee仓库想上传备份，结构遇到分支上传拒绝，然后我就去网上寻找解决方法，找了半天我竟然莫名其妙找到了这个命令gitreset--hardFETCH_HEAD，我也没仔细看这串命令就去执行了

Victoria Zhu·2025-03-15 13:25

【数据结构】数据结构，算法概念

数据结构的三要素？数据的逻辑结构有哪些？数据的存储结构有哪些？算法的五个特征？O(1)O(logn)O(n^n)O(n)O(n^2)O(n^3)O(2^n)O(n!)O(nlogn)大小关系？

王_哈_哈 Jw·2025-03-15 13:54

增量预训练和微调的区别

增量预训练和微调的区别二、代码示例1.增量预训练示例2.微调示例3.代码的区别三、数据格式1.增量预训练2.微调3.示例4.小结四、数据量要求1.指导原则2.示例3.实际操作中的考虑4.小结前言增量预训练是一种在现有预训练模型的基础上

做个天秤座的程序猿·2025-03-15 13:54

【Transformer-Hugging Face手册 07/10】微调预训练模型

微调预训练模型-目录一、说明二、在本机PyTorch中微调预训练模型。

无水先生·2025-03-15 13:54

模型量化 (Model Quantization) 算法 (Model Quantization Algorithms)

1模型量化的必要性：降低模型大小、加速推理、减少资源消耗随着深度学习模型的日益复杂和庞大，其在资源受限的设备（如移动端、嵌入式设备）上的部署面临着巨大的挑战。

（initial）·2025-03-15 13:24

负载均衡中四层和七层协议区别

1.L4（四层）负载均衡基于TCP/UDP传输层的负载均衡协议层：工作在OSI模型的第4层（传输层）。工作方式：主要依据IP地址和端口号进

LeonNo11·2025-03-15 13:53

Matlab/simulink 风储调频，风电调频，模糊控制，mpc模型预测，虚拟惯性控制，下垂控制。

风电采用虚拟惯性控制，储能采用下垂控制。风电利用模糊控制改变系数，根据风速和频率变化系数。做到了自适应控制。MPC通过状态空间表达式通过fk预测下一时刻fk+1频率，仿真结果表明预测频率和实际频率相差不大。因此可以用mpc预测频率，去改变风电出力。这样利用mpc的超前预测能力进而预测风电出力。风电采用虚拟惯性控制。1-模糊控制2-mpc控制。

风储wind-专业frequency·2025-03-15 12:48

利用python 执行统计模型:

利用python执行统计模型:http://www.statsmodels.org/stable/index.html

渔好学·2025-03-15 12:17

Linux基本指令3

它通过文件和目录的结构来组织数据，并提供了操作这些数据的工具。-作用:管理用户数据、系统配置、日志文件等，确保数据的持久性和可靠性。-类型:ext4（默认）、xfs、

N201871643·2025-03-15 12:47

数据结构 -- 字符串

字符串串的定义串，即字符串（String）是由零个或多个字符组成的有限序列，一般记为S=‘a1a2a3a4’（n≥0）其中，S是串名，单引号括起来的是字符序列是串的值；ai可以是字母、数字或是其他字符；串中字符的个数n称为串的长度。n=0时的串称为空串（用∅表示）。例：（不同语言可能使用的边界符不同，Java、c等使用双引号（“”）Python等使用单引号（’‘））S="HelloWorld！"T

_安晓·2025-03-15 12:43

【颠覆认知】大模型开发终极实战：30分钟用LangChain打造「超级AI客服」系统（附全代码+黑科技调参技巧）

---###一、撕开大模型开发的遮羞布：传统方案的三大致命陷阱!

煜bart·2025-03-15 12:13

《探秘人工智能与鸿蒙系统集成开发的硬件基石》

对于模型训练任务，尤其是深度学习模型，其复杂的

程序猿阿伟·2025-03-15 12:43

Java与Python详细比对 -- Java与Python优缺点

文章目录系列文章目录-Java与Python前言一、Java与Python整体区别二、Java与Python详细区别2.1语法结构方面2.2编程特性方面2.3语言执行及内存管理方面2.4多线程及网络编程方面

知之为·2025-03-15 12:13

光伏开发：工商业光伏的流程管理全面解析

同时，深入了解屋顶结构、使用年限等关键信息，为后续设计和技术评估提供依据。3、现场踏勘与技术评估实地踏勘确认项目现场情况，结合技术方案测算，评估

鹧鸪云光伏与储能软件开发·2025-03-15 12:12

windows下玩转vllm：在wsl下安装vllm后续，设置modelscope作为下载源

文章目录前言所涉及的之前的关键步骤解决模型权重下载网络不通畅的问题vllm和modelscope整合后的bug附录ImportError:cannotimportname'_try_login'from'modelscope.utils.hf_util

几道之旅·2025-03-15 12:42

基于ChatGPT和GoogleScholar的文章总结器

它能够自动抓取GoogleScholar上的研究文章，并利用OpenAI的GPT模型进行摘要生成，同时支持多语言输出，帮助打破语言障碍，加速科研进程。

莫达菲尼·2025-03-15 12:42

fpga驱动rgb液晶屏_以ARM+FPGA结构驱动高分辨率液晶显示设计与效果测试

摘要：结合ARM操作灵活和FPGA实时处理的优点，提出采用ARM+FPGA结构驱动高分辨率RGB888液晶显示屏。

奶油小馒头·2025-03-15 12:11

Flask-Login完整使用案例

涵盖以下功能：用户注册用户登录访问受保护页面退出登录1.安装依赖pipinstallflaskflask-loginflask-wtfflask-sqlalchemywerkzeug2.创建Flask项目结构

BirdMan98·2025-03-15 12:41

flask mysql orm_Flask的ORM和查询操作

SQLAlchemy“采用简单的Python语言，为高效和高级的数据库访问设计，实现完整的企业级持久模型”。

碍事的尾巴·2025-03-15 12:11

数据架构与机器学习：如何构建智能系统

数据架构（DataArchitecture）是一种用于有效管理、存储和处理数据的系统结构和组件。数据架构涉及到数据的收集、存储、处理和分析，以及数据的存储和传输。数据架构是构建智能系统的

AI天才研究院·2025-03-15 11:41

设计一个基于flask的高并发高可用的查询ip的http服务

结构设计基础架构为flask+gunicorn+负载均衡，负载均衡分为阿里云硬件负载均衡服务和软负载nginx。gunicorn使用supervisor进行管理。

职场亮哥·2025-03-15 11:11

基于NXP+FPGA轨道交通3U机箱结构远程输入/输出模块（RIOM）

基于NXP+FPGA轨道交通6U机箱结构远程输入/输出模块（RIOM）RIOM使得数据通过就近的I/O源输入和输出。也可以直接将I/O源连接到列车计算机（如VCU），可以减少电缆用量从而节约成本。

深圳信迈主板定制专家·2025-03-15 11:40

基于NXP+FPGA永磁同步电机牵引控制单元（单板结构/机箱结构）

永磁同步电机牵引控制单元（单板结构/机箱结构）永磁同步电机牵引控制单元（TCU-PMSM）用于牵引逆变器-永磁同步电机构成的牵引电传动系统，采用轴控方式。