模型调用第24页

2024年AI发展趋势：基础设施重构与AI代码生成工具的崛起

从基础设施的重构到模型开发的演变，从企业应用的落地到挑战与机遇的并存，AI正以前所未有的速度改变着我们的世界。本文将深入探讨2024年AI发展的主要趋势，并重点关注AI代码生成器在其中扮演的关键角色。

·2025-02-11 21:14

【专题】DeepSeek颠覆性在于实现AI平权、惊艳世界，算力与应用将迎来结构性变化报告汇总PDF洞察（附原数据表）

DeepSeek-R1的出现是个大事件，它在技术创新方面，通过独特的强化学习与蒸馏技术，在性能上逼近国际领先模型。

·2025-02-11 21:14

AI赋能灯塔低代码平台，AI应用落地“加速器”

传统开发方式在算法研究、模型训练、代码编写、系统集成及测试优化等环节，不仅需要专业技术人员的深度参与，还耗费大量时间和资源。这些挑战使得AI应用的落地变得异常艰难。

·2025-02-11 21:13

qt 学习路径和建议

2.系统学习Qt核心机制信号与槽（Signals&Slots）：理解Qt的事件驱动模型，掌握

enyp80·2025-02-11 21:55

大模型推理服务全景图

作者：望宸随着DeepSeekR1和Qwen2.5-Max的发布，国内大模型推理需求激增，性能提升的主战场将从训练转移到推理。由于无论是训练还是推理，如何提升性能都是业内讨论最多的话题之一。

·2025-02-11 21:12

机器学习（入门3）

回归算法4.1线性回归：利用函数对一个或多个特征值和目标值之间关系进行建模分析的方式回归问题：目标值------连续性函数公式：h(W)=w1x1+w2x1+w3x3+…+b一般用矩阵形式表示4.1.1线性模型

caspesjpe·2025-02-11 21:55

N-Beats：一种用于时间序列预测的纯前馈神经网络模型

介绍N-Beats（NeuralBasisExpansionAnalysisforInterpretableTimeSeriesForecasting）是一种基于纯前馈神经网络的时间序列预测模型，由BorisOreshkin

TIM老师·2025-02-11 20:25

迁移学习 Transfer Learning

迁移学习是一种机器学习方法，它的核心思想是利用已有模型的知识来帮助新的任务或数据集进行学习，从而减少训练数据的需求、加快训练速度，并提升模型性能。1.为什么需要迁移学习？

有人给我介绍对象吗·2025-02-11 20:23

Nacos Python SDK 强势来袭，动态管理大模型 Prompt！

作者：聪言亲爱的开发者们：我们激动地宣布，NacosPythonSDK——nacos-sdk-python1.0.0稳定版正式发布啦！Nacos从0.8.0版本开始就一直参与Python生态建设，努力作为Python生态中分布式微服务发现和配置管理的解决方案一直往前演进。目前随着AI领域的发展，Nacos社区的Python开发者用户越来越多，因此这次我们迭代了Python的GA稳定版本，对不少历史

·2025-02-11 20:08

预训练语言模型：从BERT到GPT，NLP的新纪元

自然语言处理（NLP）在过去几年中经历了翻天覆地的变化，而这一变化的催化剂无疑是预训练语言模型（Pre-trainedLanguageModels,PLMs）的崛起。

Evaporator Core·2025-02-11 20:23

DeepSeek图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）基础与实践

图神经网络（GraphNeuralNetworks,GNNs）是一种专门用于处理图结构数据的深度学习模型。

Evaporator Core·2025-02-11 20:22

DeepSeek发布开源多模态大模型Janus-Pro-7B！本地部署+Colab部署！支持图像识别和图像生成！基准测试得分超越OpenAI的DALL·E 3 + Stable Diffusion

本篇笔记所对应的视频：https://www.bilibili.com/video/BV18DFpeMEps/Janus-Pro-7B是由DeepSeek开发的多模态AI模型，它在理解和生成方面取得了显著的进步

AI超元域·2025-02-11 20:21

PID控制详解

PID控制简介PID(ProportionalIntegralDerivative)控制是最早发展起来的控制策略之一，由于其算法简单、鲁棒性好和可靠性高，被广泛应用于工业过程控制，尤其适用于可建立精确数学模型的确定性控制系统

鹿屿二向箔·2025-02-11 20:50

【深度学习实战：kaggle自然场景的图像分类-----使用keras框架实现vgg16的迁移学习】

模型应该预测每个图像的正确标签。您的目标是实现分类问题的高精度。数据集train.csv-训练集test.csv-测试集SceneImages-图像文件夹训练

机器学习司猫白·2025-02-11 20:18

DeepSeek迁移学习与预训练模型应用

迁移学习是一种利用预训练模型的知识来加速新任务训练的技术。通过迁移学习，我们可以在数据量有限的情况下，快速构建高性能的模型。

Evaporator Core·2025-02-11 19:48

C#操作excel数据，第一步先保存到Redis，第二步再保存到Sql Server数据库。第三步同步到MongoDB中

代码分为三个步骤，并使用异步编程模型提高性能。---###**实现步骤**1.**读取Excel数据**：使用`EPPlus`库读取Excel文件。2.

管理大亨·2025-02-11 19:48

Python 多文件相互调用

然而，如何在一个py文件中调用另一个py文件，并且能够传递参数呢？这正是本文要探讨几种常见的方法解决此问题。1.使用import语句1.1基本用法最直观的方法就是使用import语句。

AI+程序员在路上·2025-02-11 19:47

go os包介绍及示例

关注我，持续分享逻辑思维&管理思维&面试题；可提供大厂面试辅导、及定制化求职/在职/管理/架构辅导；推荐专栏《10天学会使用asp.net编程AI大模型》，目前已完成所有内容。

借雨醉东风·2025-02-11 19:16

Python调取本地MongoDB招投标数据库，并结合Ollama部署的DeepSeek-R1-8B模型来制作招投标垂直领域模型

根据你的需求，以下是使用Python调取本地MongoDB招投标数据库，并结合Ollama部署的DeepSeek-R1-8B模型来制作招投标垂直领域模型的步骤：安装PyMongo首先，确保你已经安装了PyMongo

朴拙Python交易猿·2025-02-11 19:46

Ubuntu 下 nginx-1.24.0 源码分析 - NGX_HAVE_GETTIMEZONE 宏

当NGX_HAVE_GETTIMEZONE被定义时，Nginx会调用ngx_gettimezone()获取时区偏移在Ubuntu环境下，Nginx不会使用ngx_gettimezone()，而是通过tm_gmtoff

若云止水·2025-02-11 19:15

Python 深度学习项目目录规范

工程数据或数据获取代码文件夹demos/examples工程demo或example文件夹layers自定义的层(如果有)self_loss.py比如自定义的loss层等logs日志文件夹weights/models模型权重文件夹

灰灰灰灰灰发·2025-02-11 19:15

基于大模型打造控制mac的应用之appscript认识

LLMAIAgent学习AppleScript是一种用于自动化macOS应用程序的脚本语言，它允许用户编写脚本来控制应用程序执行特定的任务。以下是一篇关于AppleScript的博客草稿，你可以根据自己的需要进行修改和补充。探索AppleScript：自动化macOS的强大工具引言在当今快节奏的技术驱动世界中，自动化已成为提高效率的关键。AppleScript是Apple提供的一种强大工具，它允许

今天也想MK代码·2025-02-11 19:15

Node.js怎么调用到打包的python文件呢

在Node.js中调用打包后的Python可执行文件（如PyInstaller生成的.exe或二进制文件），可以通过以下步骤实现：一、Python打包准备假设已有打包好的Python文件your_script.exe

路人与大师·2025-02-11 19:44

换平台对比推理能力:DeepSeekR1强于Gemini2.0Flash

为了验证之前的猜测，换了个平台，也是免费的、提供多个大模型使用或测试的平台，这样大模型就不记得我了。对比的是DeepSeekR1(不知道满血版什么意思？不过做对了！）

stereohomology·2025-02-11 19:43

Gemini 2.0 FlashThinking Experimental答对这个问题只需要提示一次

目前来说，这两个模型的推理能力的确最好。其它的推理能力都还是垃圾。

stereohomology·2025-02-11 19:13

DeepSeek Prompt（提示词）技巧

角色设定为模型赋予特定身份（如“你是一名资深算法工程师”“作为文学评论家”），引导其输出专业化内容。二、进阶技巧示例

rockmelodies·2025-02-11 19:42

前端代码整洁度提升专家Prompt指令的最佳实践

roamingcode·2025-02-11 19:42

【DeepSeek】DeepSeek R1 本地部署（Ollama+Docker+OpenWebUI）

说明为什么使用本方案部署环境与资源本地部署需要用户自建硬件（如GPU集群）和配置环境，适合对数据隐私要求较高或离线处理场景；线上API则由服务商托管，用户通过网络调用，无需自行投资硬件资源。

neter.asia·2025-02-11 19:42

线程的生命周期在java中是如何定义的？

线程通过newThread()创建，调用start()方法后，线程才会进入下一个状态。Threadthread

篱笆院的狗·2025-02-11 18:11

electron中调用C++

开源项目：GitHub-akab/electron-cpp:AsimpleappthatdemonstratestheuseofElectronasFront-EndandC++DLLsasBack-Endnode-addon-apiGitHub-nodejs/node-addon-api:ModuleforusingNode-APIfromC++该模块包含仅标头的C++包装类，可在使用C++时简

~怎么回事啊~·2025-02-11 18:10

Amazon Neptune

它支持两种主流的图模型：属性图和RDF图，并且兼容ApacheTinkerPop和SPARQL查询语言，这使得它可以满足多种图数据库的应用需求。

HaoHao_010·2025-02-11 18:10

如何在Node.js中使用中间件处理请求

Node.js作为一种基于事件驱动、非阻塞I/O模型的运行环境，广泛用于构建高性能的Web应用。

IT专家-大狗·2025-02-11 18:39

前端开发架构师Prompt指令的最佳实践

roamingcode·2025-02-11 18:36

DeepSeek-MoE-16b：高效稀疏架构引领大模型降本增效革命

一、模型定位与技术背景DeepSeek-MoE-16b是深度求索（DeepSeek）研发的混合专家模型（MixtureofExperts,MoE），参数规模160亿，旨在通过稀疏化计算架构解决传统稠密模型

热爱分享的博士僧·2025-02-11 18:36

【大模型部署及其应用】Ollama搭建运行中文大语音模型Llama3-8B-Chinese-Chat

Ollama是一种用于运行大语言模型（如LLaMA）的平台，适合本地化部署和运行。

源代码杀手·2025-02-11 18:34

大语言模型原理与工程实践：初探大语言模型

大语言模型原理与工程实践：初探大语言模型作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词：大语言模型，机器学习，自然语言处理，深度学习，工程实践1.

AI天才研究院·2025-02-11 17:04

云边端一体化架构

云边端一体化架构是一种将云计算、边缘计算和终端设备相结合的分布式计算模型。该架构旨在通过优化资源分配和数据处理流程，提供更高效、更低延迟的服务体验。

犀思云·2025-02-11 17:03

【进程与线程】如何编写一个守护进程

然后调用setsid创建新的会话，脱离终端。接着改变工作目录到根目录，避免占用

猫猫的小茶馆·2025-02-11 17:02

torch.nn.LSTM介绍

门控机制最初出现在循环神经网络（RNN）的改进模型中，如长短时记忆网

qq_27390023·2025-02-11 17:02

『大模型笔记』测试本地大模型运行框架Ollama(支持macOS/Windows/Linux)

测试本地大模型运行框架Ollama(支持macOS/Windows/Linux)文章目录一.Ollama介绍1.1.安装1.1.1.直接安装1.1.2.Docker安装1.2.下载和运行模型1.3.Ollama

AI大模型前沿研究·2025-02-11 17:30

Swift的方法派发机制

1.静态派发（StaticDispatch）静态派发在编译时确定方法的具体实现，调用时直接跳转到该实现。静态派发的优点是性能高，因为不需要运行时查找方法实现。

Batac_蝠猫·2025-02-11 17:29

实践深度学习：构建一个简单的图像分类器

本文将指导你如何使用深度学习框架来构建一个简单的图像分类器，我们将以Python和TensorFlow为例，展示从数据准备到模型训练的完整流程。

是Dream呀·2025-02-11 17:58

三步本地部署deepseekr1，支持macOs，ubuntu，Windows

一、ollama安装：ollama官网：OllamaOllama是一款支持在Windows、macOS和Linux上本地运行大型语言模型的工具。

dingdongkk·2025-02-11 17:28

传统网络架构与SDN架构对比

传统网络采用分布式控制，每台设备独立控制且管理耗时耗力，扩展困难，按OSI模型分层，成本高、业务部署慢、安全性欠佳且开放性不足。

犀思云·2025-02-11 17:28

DeepSeek 官网全球日访问量超越谷歌 Gemini

这一数据不包括API调用等应用内流量，突显其爆发式增长23

自不量力的A同学·2025-02-11 16:57

AI代码生成器安全隐患：Grok泄露系统提示词事件警示

最近，一个名为Grok的大型语言模型泄露了其系统提示词，引发了业内对AI写代码工具安全性和透明度问题的广泛关注。

·2025-02-11 16:04

DeepSeek 接口详解

我们不仅可以使用deepseek的免费聊天页面，也可以调用deepseek提供的接口，但是有伙伴可能会问，为什么调用deepseek的接口要使用openai的接口，难道是高级套壳？其实官方已经明

·2025-02-11 16:32

python任务调度平台 ui_定时任务调度与管理平台JobCenter | crontab替代者

窝窝的大多数定时任务其实调用的是本地或远端Java/PHP/PythonWebService。

weixin_39581896·2025-02-11 16:55

AI换脸技术原理以及为什么需要进行海量次数的模型训练?

AI换脸技术通俗点说就是“深度伪造技术”,是基于人工智能，特别是深度学习和生成对抗网络（GANs）的一种技术，能够将一个人的面部特征与另一个人的面部特征进行交换，从而生成非常真实的换脸视频或图像。AI换脸技术的基本原理生成对抗网络（GANs）GANs是AI换脸技术背后的核心算法，它由两个神经网络组成，一个是生成器，负责生成新的图像或视频；另一个是判别器，负责判断生成的图像是否真实。通过不断的“对抗

码场老菜鸟·2025-02-11 16:55

Java分布式流处理，flink+kafka实现电商网站个性化商品推荐系统

文章目录戳底部名片，一起变现技术栈选择设计实现思路实现步骤及示例代码1.数据采集2.数据预处理3.特征工程4.模型训练5.结果输出6.前端展示戳底部名片，一起变现在现代电商环境中，用户每天都会浏览大量商品页面

图苑·2025-02-11 16:24

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