模型调用第12页

使用多模态大语言模型进行深度学习的图像、文本和语音数据增强

在过去的五年里，研究方向已从传统的机器学习（ML）和深度学习（DL）方法转向利用大语言模型（LLMs），包括多模态方法，用于数据增强，以提高泛化能力，并在训练深度卷积神经网络时防止过拟合。

数行天下·2025-02-17 12:42

本地搭建deepseek并提供给其它人使用（最全，完整可用）

因为是开源的，我们可以很方便的架设其蒸馏模型到自己的主机上。PS：虽然也可以Cpu运行模型，但是如果没有8G以上的显存卡的话，只能搭建7B以下的模型，体验效果并不太好。

唐大帅·2025-02-17 12:41

LLM 大模型学习必知必会系列(一)：大模型基础知识篇

LLM大模型学习必知必会系列(一)：大模型基础知识篇魔搭ModelScope开源的LLM模型魔搭ModelScope欢迎各个开源的LLM模型在社区上做开源分享。

汀、人工智能·2025-02-17 12:40

ARIMA差分自回归移动平均模型--时间序列预测

ARIMA差分自回归移动平均模型1、ARIMA模型理论基础2、ARIMA建模步骤3、ARIMA建模实战3.1导入模块3.2加载数据3.3平稳性检验3.4单位根检验3.4白噪声检验3.5模型定阶3.6参数估计

别团等shy哥发育·2025-02-17 12:10

《深入浅出LLM基础篇》（三）：大模型结构分类

GoAI·2025-02-17 12:39

OpenWebUI，RAG+外部知识库+AI写文的开源应用

引言自从去年AI火起来之后，很多人便热衷于寻找适合自用的AI开源项目，把各家大模型API接入到自己的AI程序里，便可以通过AI辅助完成一系列日常任务，比如内容翻译/润色/总结/撰写、格式转换、数据分类、

m0_74824780·2025-02-17 12:39

深入理解TensorFlow中的形状处理函数

摘要在深度学习模型的构建过程中，张量（Tensor）的形状管理是一项至关重要的任务。特别是在使用TensorFlow等框架时，确保张量的形状符合预期是保证模型正确运行的基础。

SEVEN-YEARS·2025-02-17 12:08

本地部署 DeepSeek：环境准备 + 详细步骤 + 高级部署方案 + 可视化工具集成 + 故障排除手册 + 性能优化建议

前言随着人工智能技术的迅猛发展，大语言模型（LLM）在多个行业中的应用日益广泛，从自然语言处理、内容生成到智能客服、医疗诊断等领域，AI正在深刻改变传统的工作方式和业务流程。

Katie。·2025-02-17 12:08

＜Attention Is All You Need＞：全网首次提出Transformer模型论文中英文对照学习

论文摘要英文Thedominantsequencetransductionmodelsarebasedoncomplexrecurrentorconvolutionalneuralnetworksthatincludeanencoderandadecoder.Thebestperformingmodelsalsoconnecttheencoderanddecoderthroughanattenti

kingking44·2025-02-17 12:08

【论文精读】MotionLM

【论文精读】MotionLM1背景2存在的问题3具体方案轨迹转运动序列模型轨迹去重和聚类loss1背景团队：Waymo时间：2023.9代码：简介：采用自回归的方式做轨迹生成，能够更好地建模交互，且避免模态坍缩

EEPI·2025-02-17 12:37

时间序列分析之AR、MA、ARMA、ARIMA详解（5）

在时间序列分析中最常使用的一系列模型：AR、MR、ARMA，一直到ARIMA，都源于乔治·博克斯和格威利姆·詹金斯等人的一系列工作（他们的有关成果后汇集成该领域的权威经典著作【1】）。

白马负金羁·2025-02-17 12:36

全面解析：AI大模型入门教程，让你的学习之路不再迷茫，这个大模型学习路线非常详细收藏这篇就够了！

前言AI大模型，作为当前人工智能领域的热点，凭借其强大的处理复杂数据和任务的能力，受到广泛的关注和应用。

AGI大模型老王·2025-02-17 11:03

共享内存的数据结构 ——循环队列+信息量 ——互斥锁、多进程的消费者模型源码模型测试代码 C++

要想实现多进程的生产/消费者模型只能采用循环队列。循环队列类值得一提的是这里面头尾指针的移动算法：（指针+1）取最大长度的余数。其他都很简单。

sevenysq·2025-02-17 11:03

linux内网部署deepseek大模型（ollama+anythingllm）

一、安装ollama来源：ollama/docs/linux.mdatmain·ollama/ollama·GitHub1.下载安装包ollama下载链接：https://ollama.com/download/ollama-linux-amd64.tgz，下载后放在用户目录下2.运行脚本#!/bin/sh#ThisscriptinstallsOllamaonLinux.#Itdetectsthe

wukurua·2025-02-17 11:32

Netty的ByteBuf为何如此高效？深入解析其设计与优势

部署准备一、JavaNIOBuffer的痛点在传统JavaNIO编程中，ByteBuffer存在以下缺陷：容量固定：初始化后无法自动扩容读写模式切换：需要调用flip()方法切换API复杂：position

星辰@Sea·2025-02-17 11:01

DeepSeek大模型本地化部署与实践指南

前言在数据隐私要求严苛或网络环境受限的场景中，本地化部署大模型成为企业AI落地的关键需求。本文将手把手教你如何实现DeepSeek大模型的本地化部署，并提供完整的实践案例代码。

星辰@Sea·2025-02-17 11:31

基于DeepSeek-R1的高效推理优化实战：从API封装到动态批处理

引言在LLM（大语言模型）应用中，推理延迟和计算资源消耗是核心痛点。

竹木有心·2025-02-17 11:29

前端面试题2（vue3）

答案：CompositionAPI是Vue3引入的一种新的编程模型，它允许开发者以更灵活和模块化的方式组织代码。

GIS-CL·2025-02-17 11:59

Linux c语言中的IO -- 文件IO

memset/bzero设置一片内存区域的值lseek()stat()获取文件信息opendir()/readdir()/closedir()对目录操作1.文件IO文件IO不涉及缓冲区，每执行一次，都会调用

ぃ未来可期·2025-02-17 11:28

第2节课：深度学习基础python代码

目录编译环境：代码：文件：ds_0.py小结：python声明不需要定义，整型和浮点型都是直接给予值，字符串的[-2]代表是列表倒数的某值;同一列表里面可以有各种类型的变量;哈希表的键值对在打印时是调用字典

Lips611·2025-02-17 11:57

JAVA面试题

值传递：方法调用时，实际参数把它的值传递给对应的形式参数，方法执行中形式参数值的改变不影响实际参数的值。引用传递：也称为传地址。

qq_40055200·2025-02-17 10:57

从零开始入门 K8s | Kubernetes 网络模型进阶

导读：本文将基于之前介绍的基本网络模型，进行更深入的一些了解，希望给予读者一个更广更深的认知。首先简单回顾一下容器网络的历史沿革，剖析一下Kubern

jishulaozhuanjia·2025-02-17 10:55

linux--关于Linux的文件IO、虚拟地址空间概念、文件描述符

标准C库IO函数C库的IO函数时跨平台的，它是先通过例如fopen、fread这样的函数去调用对应系统内核例如windows、linux的write或者是read函数进而实现跨平台读写文件。

Bruce Jue·2025-02-17 10:55

解决联想Y7000摄像头无法调用的问题

解决联想Y7000摄像头无法调用的问题按了Fn+F10之后仍然无法打开摄像头，出现灰色头像，很可能是因为之前联想电脑管家短暂的出过一个隐私模式，会把摄像头关掉。

Bruce Jue·2025-02-17 10:25

深入解析 Vert.x 的关键特性、架构及其在异步编程中的应用

下面将对Vert.x进行更深入的解读，从其底层架构、事件驱动模型、线程模型、集群模式、以及与现代微服务体系的深度集成等方面来进行拓展，以便全面理解Vert.x作为一个异步非阻塞框架的优势和复杂性。

不是二师兄的八戒·2025-02-17 10:21

MyBatis的if标签的基本使用

一常见使用在使用MyBatis处理查询逻辑的时候，常用的是判断一些参数是否为空，列举常用的几种情况展示1.1数据准备1.1.1创建表模型CREATETABLE`approval_info`(`id`BIGINTNOTNULLAUTO_INCREMENT

君子剑mango·2025-02-17 09:45

DeepSeek 部署中的常见问题及解决方案：Mac 场景实践指南

DeepSeek部署中的常见问题及解决方案：Mac场景实践指南随着大模型技术的快速发展，DeepSeek作为开源领域的优秀代表，在本地化部署过程中常会遇到各类技术挑战。

轻口味·2025-02-17 09:43

DeepSeek+Dify 轻松搞定从 0 到 1 搭建专属本地知识库

目录**1.安装和配置Ollama****1.1跨平台安装指南****验证安装****1.2部署DeepSeek模型****下载模型****加载模型****验证模型功能****2.安装和配置Dify**

LCG元·2025-02-17 09:12

FFMpeg源码分析-io_open_default()

主要函数调用关系如下图所示/**s:传进去的AVFormatContext结构体pb：函数调用成功之后创建的AVIOContext结构体。

坚持不懈z·2025-02-17 08:37

大模型产品Deepseek（三）、API 调用指南

DeepSeekAPI调用指南DeepSeek作为一款高效的智能搜索与推荐引擎，为开发者提供了简洁易用的API接口，使得将其集成到各种应用场景中变得更加高效和便捷。

伯牙碎琴·2025-02-17 08:35

lua可以调用mysql数据库吗_Lua 数据库访问

Lua数据库访问作者：杨梦鸽校对：翟舒青本文主要为大家介绍Lua数据库的操作库：LuaSQL。他是开源的，支持的数据库有：ODBC,ADO,Oracle,MySQL,SQLite和PostgreSQL。本文为大家介绍MySQL的数据库连接。LuaSQL可以使用LuaRocks来安装可以根据需要安装你需要的数据库驱动。LuaRocks安装方法：$wgethttp://luarocks.org/rel

女王丁丁·2025-02-17 08:33

Linux下使用poll函数编写UDP客户端、服务器程序

2.服务器端要将地址和端口号绑定，如果不绑定就无法使用recvfrom函数接受数据（也就是说服务器需要调用bind函数将一个套接字与一个地址绑定，而客户端不需要）。所以对于UDP，

崔杰城·2025-02-17 08:33

Node.js 调用 DeepSeek API 完整指南

简介本文将介绍如何使用Node.js调用DeepSeekAPI，实现流式对话并保存对话记录。Node.js版本使用现代异步编程方式实现，支持流式处理和错误处理。

m0_74823490·2025-02-17 07:28

第N11周：seq2seq翻译实战-Pytorch复现

文章目录一、前期准备1.搭建语言类2.文本处理函数3.文件读取函数二、Seq2Seq模型1.编码器（encoder）2.解码器（decoder）三、训练1.数据预处理2.训练函数3.评估四、评估与训练1

计算机真好丸·2025-02-17 07:57

第N5周：Pytorch文本分类入门

文章目录一、前期准备1.环境安装2.加载数据3.构建词典4.生成数据批次和迭代器二、准备模型1.定义模型2.定义实例三、训练模型1.拆分数据集并运行模型2.使用测试数据集评估模型本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者

计算机真好丸·2025-02-17 07:57

第TR5周：Transformer实战：文本分类

文章目录1.准备环境1.1环境安装1.2加载数据2.数据预处理2.1构建词典2.2生成数据批次和迭代器2.3构建数据集3.模型构建3.1定义位置编码函数3.2定义Transformer模型3.3初始化模型

计算机真好丸·2025-02-17 07:56

知识图谱大模型系列之 11什么是 Neo4j LLM 知识图谱构建器？

简介LLM知识图谱构建器是Neo4j的GraphRAG生态系统工具之一，可让您将非结构化数据转换为动态知识图谱。它与检索增强生成(RAG)聊天机器人集成，可实现自然语言查询和对数据的可解释洞察。推荐文章《使用ChatGPT从视频脚本创建知识图谱，使用GPT-4作为领域专家来帮助您从视频转录中提取知识（教程含完整源码）》权重2，知识图谱类《赋能知识图谱形成：利用BERTopic、DataMapPlo

知识大胖·2025-02-17 07:53

AI大模型的技术突破与传媒行业变革

性能与成本：AI大模型的“双轮驱动”过去几年，AI大模型的发展经历了从实验室到产业化的关键转折。

AIQL·2025-02-17 07:52

工控网络安全学习路线

《计算机网络原理》：掌握网络通信的基本原理，包括OSI七层模型、TCP/IP协议栈、IP地址分配、子网掩码等。了解网络拓扑结构、路由

206333308·2025-02-17 06:50

大数据知识图谱之深度学习——基于BERT+LSTM+CRF深度学习识别模型医疗知识图谱问答可视化系统_bert+lstm

文章目录大数据知识图谱之深度学习——基于BERT+LSTM+CRF深度学习识别模型医疗知识图谱问答可视化系统一、项目概述二、系统实现基本流程三、项目工具所用的版本号四、所需要软件的安装和使用五、开发技术简介

2301_76348014·2025-02-17 06:49

【K8S系列】Kubernetes 集群中的网络常见面试题

理解Kubernetes网络模型、服务发现、网络策略等概念对候选人来说至关重要。以下是一些常见的Kubernetes网络面试题及其答案，帮助你准备面试。1.Kubernetes的网络模型是什么样的？

颜淡慕潇·2025-02-17 06:17

DeepSeek进阶开发与应用1：DeepSeek框架概述与基础应用

DeepSeek作为一个先进的深度学习框架，旨在为开发者和研究人员提供一个高效、灵活且易于扩展的平台，以便于他们能够快速地实现和部署各种深度学习模型。

Evaporator Core·2025-02-17 06:47

直肠癌远处转移预测模型临床影响力研究Protocol

直肠癌远处转移预测模型临床影响力研究Protocol举例说明AI工具，包括LLM模型和临床预测模型，的临床影响力研究的流程，这是AI工具进入临床实践之前必要的评估流程，如果AI工具与现有的临床工具相比，

医学AppMatrix·2025-02-17 06:47

服务熔断与服务降级

服务熔断的原理：业内普遍采用断路器模式原理:当远程服务被调用时，断路器将监视这个调用，如调用时间太长，断路器将会介入并中断调用。

程序员琛琛·2025-02-17 06:16

Qt QComboBox 下拉列表偏移问题探究：多屏幕与高 DPI 环境下的 bug

一、问题背景与重现步骤现象描述：在Qt应用程序中，主界面包含QComboBox控件，并且启用了高DPI支持（例如在main()中调用QCoreApplication::setAttribute(Qt::

吃面不喝汤66·2025-02-17 06:44

【Linux】【进程】epoll内核实现总结+ET和LT模式内核实现方式

【Linux】【网络】epoll内核实现总结+ET和LT模式内核实现方式1.epoll的工作原理eventpoll结构当某一进程调用epoll_create方法时，Linux内核会创建一个eventpoll

钟离墨笺·2025-02-17 06:43

hunyuan-DiT模型部署指南

一、介绍Hunyuan-DiT是由腾讯混元推出的扩散模型，支持中文和英文双语输入，其他开源模型相比，Hunyuan-DiT在中文到图像生成方面树立了新的水平。

算家云·2025-02-17 05:12

深度剖析DeepSeek本地部署：技术、实践与优化策略

其中，大语言模型（LLMs）作为人工智能领域的关键技术，在自然语言处理、智能客服、内容创作等众多领域展现出了强大的应用潜力，引发了学术界和产业界的广泛关注。

Abossss·2025-02-17 05:11

java word在线编辑_[原创]Java开发在线打开编辑保存Word文件（支持多浏览器）

Java调用PageOffice实现在线编辑保存Word文件(以jsp调用为例，支持SSM、SSH、SpringMVC等流行框架)1.下载PageOffice开发包：http://www.zhuozhengsoft.com

嘻嘻哈哈哦哦吧·2025-02-17 05:09

DeepSeek+WPS/Office手把手教你玩转智能办公

985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于大模型算法的研究与应用。曾担任百度千帆大模型比赛、BPAA算法Q大赛评委，编写微软OpenAI考试认证指导手册。

herosunly·2025-02-17 05:07

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