模型预测控制

基于ISSA-CNN-BiGRU-SelfAttention多变量时序预测（多输入单输出）Matlab

基于ISSA-CNN-BiGRU-SelfAttention的多变量时序预测模型研究一、引言1.1研究背景与意义在当今信息化、数字化飞速发展的时代，多变量时序预测在诸多领域都发挥着至关重要的作用。
默默科研仔·2025-03-25 09:45

ai-by-hand-excel: 用 Excel 手搓各种 AI 算法和模型

GitHub：https://github.com/ImagineAILab/ai-by-hand-excel更多AI开源软件：发现分享好用的AI工具、AI开源软件、AI模型、AI变现-小众AI通过Excel
小众AI·2025-03-25 09:14

第三十三篇 事实表深度设计原理：从数学基础到工业级实现的完整框架

目录一、数学原理深度解析1.1四元组模型详解1.2关系代数公式拆解1.3可加性类型辨析二、工业级设计规范2.1粒度控制矩阵详解2.2范式理论实践三、高级工程实践3.1SCD类型4实现详解3.2分布式存储设计四
随缘而动，随遇而安·2025-03-25 09:14

深入解析Linux网络、安全与容器技术

1.Netfilter：Linux内核的包处理框架Netfilter是Linux内核中用于控制网络数据包的核心机制，负责处理数据包的过滤、修改和转发。
PLUTO t·2025-03-25 09:14

大模型推理能力的局限性

然而，尽管这些模型表现出色，它们在推理和理解复杂上下文方面仍然面临重大挑战。这些模型擅长识别并模仿训练数据中的模式，但当任务需要真正的理解和逻辑推理时，它们往往遇困。
·2025-03-25 08:13

Spring AI Alibaba快速使用

但是，SpringAI不支持获取接入国内的大部分常见模型的，比如文心一言、通义千问等。所以，对于国内开发者来说，能够正常使用（不需要魔法）SpringAI就是刚需了，即
Charge8·2025-03-25 08:41

YOLO编程：开启计算机视觉的神奇之门

目录一、从神奇的AI应用说起二、YOLO是什么三、YOLO的独特优势（一）速度为王（二）精度可靠（三）部署便捷四、YOLO的工作流程揭秘（一）图像分割与网格划分（二）目标预测与数据输出（三）结果筛选与最终确定五
大雨淅淅·2025-03-25 07:37

Spring AI Alibaba ChatClient使用

简介ChatClient：https://java2ai.com/docs/1.0.0-M5.1/tutorials/chat-client/1、ChatClient简介ChatClient提供了与AI模型通信的
Charge8·2025-03-25 07:07

Tensorflow 2 单GPU同时训练多个模型

Tensorflow2单GPU同时训练多个模型问题有时我们需要对多个模型进行性能对比。若一次只训练一个模型，我们需要时刻关注训练进度，非常耗费精力。同时进行多个模型的训练能够降低人力成本。
TTTYYZZ·2025-03-25 07:36

十亿级流量削峰实战：LinkedBlockingQueue缓冲池的工程化实现

十亿级流量削峰实战：LinkedBlockingQueue缓冲池的工程化实现》本文将以电商秒杀系统为背景，深度解析如何通过LinkedBlockingQueue构建百万QPS级异步缓冲系统，包含容量计算模型
猿享天开·2025-03-25 07:03

Java SpringBoot调用大模型AI构建AI应用

本文是一个用springboot结合springmvc和springaialibaba调用国产大模型通义千问的具体例子，按照这个做能够快速的搞定Java应用的调用。
m0_74823239·2025-03-25 07:33

怎么在linux服务器选择GPU进行训练模型？

首先查看当前节点有那些可用的GPU：使用nvidia-smi命令来查询Linux服务器上可用的GPUnvidia-smi命令会输出一些关于服务器上NVIDIAGPU的信息，包括每个GPU的型号、驱动版本、总内存、使用内存、温度、功率和运行在其上的进程等。然后选择第0个和第1个GPU进行使用：CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1pythontrain.py设置CUDA_VISIBLE_D
LRJ-jonas·2025-03-25 07:03

如何在多个GPU中训练非常大的模型？

目录一、并行训练策略1.数据并行2.模型并行3.混合并行：4.上下文并行二、内存优化技术三、总结在多个GPU上训练超大规模模型（如千亿参数级语言模型）需要结合并行策略、内存优化技术、分布式框架。
Mr终游·2025-03-25 07:00

ENSP学习day9

ACL访问控制列表实验ACL（AccessControlList，访问控制列表）是一种用于控制用户或系统对资源（如文件、文件夹、网络等）访问权限的机制。
vegetable\chicken·2025-03-25 07:00

基于STM32设计的智能教室管理系统_127

设计意义【5】国内外研究现状【6】摘要1.2设计思路1.3系统功能总结1.4开发工具的选择【1】设备端开发【2】上位机开发1.5参考文献1.7系统原理图二、研究目标三、框架构成介绍【1】系统构成【2】灯光控制系统
DS小龙哥·2025-03-25 06:59

腾讯云大模型知识引擎 + DeepSeek：打造懒人专属的谷歌浏览器翻译插件

科技文章：腾讯云大模型知识引擎+DeepSeek：打造懒人专属的谷歌浏览器翻译插件摘要：随着人工智能技术的飞速发展，尤其是大模型技术的不断突破，智能翻译逐渐成为人们日常互联网活动中不可或缺的一部分。
荣华富贵8·2025-03-25 06:58

Linux C++：标准IO&文件IO

1.什么是标准IO：标准I/O是ANSIC建立的一个标准I/O模型，是一个标准函数包和stdio.h头文件中的定义，具有一定的可移植性。标准IO库处理很多细节。例如缓存分配，以优化长度执行IO等。
回忆是本书·2025-03-25 06:58

模型量化的原因和方法

优化模型参数以适应有限内存环境为了使具有大量参数（例如Llama3.1的4050亿个参数）的大型语言模型在合理内存的设备上高效运行，需要对模型进行一系列优化。
潇湘馆记·2025-03-25 06:27

[C++复习]——C++IO流

注意宽度输出和精度输出控制。C语言借助了相应的缓冲区来进行输入与输出。如下图所示：对输入输出缓冲区的理解：1.可以屏蔽掉低级I/O的实现，低级I/O的实现依赖操作系统本
孤独得猿·2025-03-25 06:55

结构型——代理模式

结构型——代理模式代理模式指的是通过创建一个代理来控制对原始对象的访问。代理在客户端与实际对象之间充当“中介”特点访问控制：代理对象可以控制对实际对象的访问，从而实现对访问权限的控制。
每天减 1/5kg·2025-03-25 06:54

什么是前端工程化？

它包括代码组织、开发工具、构建和打包、版本控制、测试等多个方面。前端工程化的主要内容模块化开发：将代码分成独立、可复用的模块，提升代码的可维护性和可读性。
PromptOnce·2025-03-25 06:23

【RRF】递归排序融合 1 / (k + i) 核心思想

ReciprocalRankFusion(RRF)是一种用于合并多个排名列表的算法，其核心公式是1/(k+i)，其中：k是一个常数，用于控制权重的衰减速度。
星星点点洲·2025-03-25 06:23

Python 利用随机森林评估农业干旱的动态可预测性与关键因子

前言在61年滑动窗口的73年时间片中，基于随机森林（RandomForest,RF）模型计算农业干旱动态可预测性的解释方差（以决定系数R2乘以100%表示，即R2×100%）。
有梦想的Frank博士·2025-03-25 05:22

嵌入式基础知识学习：SPI通信协议是什么？

主从架构：一个主设备（Master）控制一个或多个从设备（Slave），通过片选信号（S
草莓仙生·2025-03-25 05:51

从OSI七层网络模型角度了解CAN通信协议

CAN通信协议的网络架构基于OSI七层模型进行设计，但实际实现中根据其应用场景（如汽车电子、工业控制等）进行了简化和优化。
草莓仙生·2025-03-25 05:20

常考计算机操作系统面试习题（二）（中）

31.进程控制块（PCB）主要包括哪些信息？32.描述基本页面置换算法。33.进程的调度主要考虑哪些因素
猫咪-9527·2025-03-25 05:50

版本控制GIT的使用

在GitCode上进行代码提交的步骤与在GitHub或其他Git托管平台上提交代码的步骤类似。以下是一个基本的流程：1.安装Git如果你还没有安装Git，首先需要在你的计算机上安装Git。你可以从Git官方网站下载并安装适合你操作系统的版本。2.配置Git安装完成后，你需要配置你的用户名和邮箱地址，这些信息会与你的提交记录关联。gitconfig--globaluser.name"你的用户名"gi
木子0204·2025-03-25 05:49

群核科技开源空间理解生成模型SpatialLM, 构建具身智能训练基座

在今年的英伟达GTC全球大会上，群核科技自主研发的空间理解模型SpatialLM宣布正式开源。该模型仅通过一段视频即可生成物理正确的3D场景布局。
·2025-03-25 04:10

轻量级AI革命：无需GPU就能运算的DeepSeek-R1-1.5B模型及其低配推荐

随着人工智能技术的快速发展，大语言模型已成为推动产业智能化的重要工具。在这一领域，DeepSeek系列模型凭借其创新的架构和高效的性能，成为众多开发者和企业关注的焦点。
·2025-03-25 04:09

使用 AI 技术实现智能问答系统

本文将介绍如何利用OpenAI的大语言模型API来实现一个简单的智能问答系统，并会演示如何通过中转API地址http://api.wlai.vip调用大模型。
llzwxh888·2025-03-25 04:13

SpringMVC的工作流程

1.工作流程（1）用户通过浏览器向服务器发送请求，请求会被SpringMVC的前端控制器DispatcherServlet拦截。
嗯嗯嗯吧·2025-03-25 04:41

使用v-charts引入任意图表的时候报错 ：undefined (reading ‘map‘)

如图，在项目中引用v-charts图表后浏览器控制台报错这其实是v-charts官方bug，截至文章发布，该bug仍未修复，最快的解决方案是在App入口文件,Vue对象实例化之前,加入如下代码Vue.
爱喝紫菜汤·2025-03-25 04:40

C语言-装饰器模式详解与实践 - LED控制系统

文章目录C语言装饰器模式详解与实践-LED控制系统1.什么是装饰器模式？2.为什么需要装饰器模式？
clear code·2025-03-25 04:36

Momentum优化器的超参数调优方法

优化器的选择和调优直接影响模型的收敛速度和最终性能。Momentum优化器是一种常用的优化算法，它通过引入动量的概念来加速梯度下降过程，特别是在处理高维数据和复杂模型时表现尤为出色。
AI天才研究院·2025-03-25 03:34

Prompt Engineering：如何写出更高效的提示词？

PromptEngineering（提示词工程）是优化输入给AI模型的文本，以提高模型的输出质量和可控性。良好的Prompt设计可以显著提高大模型在文本生成、代码编写、逻辑推理等任务中的表现。
晴天彩虹雨·2025-03-25 03:34

汽车制造数字化

提高产品质量：利用数字化手段对生产过程进行实时监控和数据分析，能够及时发现质量问题并进行精准控制，降低产品缺陷率，提高产品质量的稳定性和一致性。
观无·2025-03-25 03:33

MarsCode AI为什么适合教育场景

在教育场景中展现出独特优势，其技术架构与功能设计精准契合教学需求，具体优势如下：‌一、个性化学习支持‌‌动态难度调节‌根据学生代码提交历史自动调整题目难度（新手→专家模式），匹配不同学习阶段需求‌13利用LSTM神经网络预测知识盲点
test猿·2025-03-25 03:32

一文搞懂RAG，原理，流程，最佳实践

我印象中22年23年，讨论大模型应用，都在讲pe，rag，agent三个方向。但是随着越来越多的应用被开发出来，RAG相对另外两者稍显走弱。
AI领航者·2025-03-25 03:01

mysql

知识介绍：基础篇SQLmysql数据库中关系型数据库：是建立在关系模型基础上的，由多张相互连接的二维表组成的数据库SQL通用语法SQL可以单行或多行书写，以分号结尾SQL可以使用空格或者缩进来增强语句的可读性
wjm041006·2025-03-25 03:30

第7章：实践项目7.2 大型项目实战

目录第7章：实践项目7.2大型项目实战一、桌面应用1.跨平台任务管理器二、网络服务2.在线图书管理系统三、嵌入式系统3.智能家居控制系统四、分布式系统4.分布式文件系统五、机器学习与AI5.图像识别系统六
xiaoheshang_123·2025-03-25 03:30

领域驱动设计模式、原理与实践_领域驱动设计学习之路—DDD的原则与实践

ScottMillett&NickTune编著的《领域驱动设计模式、原理与实践》一书的学习笔记，一共会分为4个部分如下，此文为第1部分：领域驱动设计的原则与实践战略模式：在有界上下文之间通信战术模式：创建有效的领域模型有效应用程序的设计模式一
餘弦Inverse·2025-03-25 02:29

计算机网络基础：TCP/IP 协议族的奥秘

计算机网络基础：TCP/IP协议族的奥秘一、前言二、TCP/IP协议族的起源与发展2.1起源背景2.2发展历程三、TCP/IP协议族的体系结构3.1层次模型概述3.2各层次详细解析3.2.1网络接口层3.2.2
xcLeigh·2025-03-25 02:27

Kafka 面试备战指南

采用发布-订阅模型，适用于实时数据管道、流处理等场景。Kafka核心组件有哪些？
宋发元·2025-03-25 02:26

（前端开发）网页制作案例

HTML（index.html）A宝学成在线首页课程职业规划A宝前端开发后端开发移动开发人工智能商业预测云计算&大数据运维&测试UI设计产品我的课程表数据可视化课程正在学习-echarts使用步骤Vue3
A宝呀·2025-03-25 02:25

机器学习常见模型

其中，有许多常见的模型被广泛应用于各个领域。以下将详细介绍一些机器学习常见模型。
A宝呀·2025-03-25 02:55

Electron从入门到精通：手把手教你用前端技术打造桌面级应用（万字长文）

一、Electron基础篇：环境搭建与核心概念1.1开发环境准备1.2项目结构解析（关键文件详解）关键文件说明：1.3核心概念解析（文字版架构说明）Electron双进程模型：架构要点总结：二、核心机制详解
前端极客探险家·2025-03-25 02:24

Java实习生面试题(2025.3.23 be)

v-show`和`v-if`都是Vue中的条件渲染指令，它们的主要区别在于渲染策略：`v-if`会根据条件决定是否编译元素，而`v-show`则始终编译元素，只是通过改变CSS的`display`属性来控制显示与隐藏
suuijbd·2025-03-25 02:23

两个还算好用的ppt转word和PDF转word的python脚本

importrefrompptximportPresentationfromdocximportDocumentfromdocx.sharedimportInchesfromioimportBytesIOfromPILimportImagedefclean_text(text):#使用正则表达式删除控制字符和
【D＇accumulation】·2025-03-25 02:22

DeepSORT 目标追踪算法详解

DeepSORT（DeepSimpleOnlineandRealtimeTracking）是多目标追踪（MOT）领域的经典算法，通过结合目标检测、运动预测和外观特征匹配，实现了高效、稳定的实时追踪。
reset2021·2025-03-25 02:22

智能提示词生成器：助力测试工程师快速设计高质量测试用例

为了帮助测试工程师高效生成测试用例提示词，本文介绍了一款智能提示词生成器，结合常见的测试设计方法，能够快速生成结构化的测试用例提示词，便于测试工程师使用大模型（例如国产之光deepse
Python测试之道·2025-03-25 01:21
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