模型matlab

跨域视线估计的协同对比学习（重点针对局部对比学习解释）

跨域视线估计的协同对比学习1.问题表述在视线估计领域中，跨域问题是指当训练数据和测试数据来自不同的领域（如不同的个体、光照条件、拍摄设备等）时，模型性能会显著下降。
阳光明媚大男孩·2025-03-17 09:50

大模型和数据要素赋能实体零售行业数字化转型建设和实施方案

大模型和数据要素赋能实体零售行业数字化转型建设和实施方案更多参考公众号：优享智库引言项目背景与意义数字化转型目标与期望实施方案概述零售行业现状及挑战实体零售行业现状数字化转型面临的挑战市场需求与趋势分析大模型与数据要素赋能策略大模型技术及应用场景数据要素采集
优享智库·2025-03-17 09:50

网络华为HCIA+HCIP网络基础

目录通信与网络基础网络类型和网络拓扑网络参考模型和标准协议VRP文件系统命令行试图使用快捷键网工基础命令文件系统基本配置命令通信与网络基础通信，是指人与人、人与物、物与物之间通过某种媒介和行为进行的信息传递与交流
ssr——ssss·2025-03-17 09:50

【大模型开发】大模型转换为 NCNN 格式并在 微信小程序 中进行调用

以下内容将介绍如何将大模型转换为NCNN格式并在微信小程序中进行调用。
云博士的AI课堂·2025-03-17 09:19

基于GPT架构的视频生成工具（VideoGPT）

模型改进与创新：如VideoGPT+模型结合了先进的图像编码器和视频编码器，克服了传统方法在处理视频时的局限，在捕捉丰富空间细节和理解复杂时间动态上展现出卓越性能。iVideoGPT采用新颖的压缩to
deepdata_cn·2025-03-17 08:16

DeepSeek 在代码生成方面的优势解析

在AI代码生成领域，DeepSeek通过其DeepSeek-Coder模型展现出强大的能力，与OpenAI的Codex、Meta的CodeLlama、Google的AlphaCode等国际领先模型同台竞争
草莓屁屁我不吃·2025-03-17 08:15

Google Gemini 大模型技术架构剖析

▼最近直播超级多，预约保你有收获近期直播：《从原理到实践教你做出一个Gemini/ChatGPT》—1—Gemini技术架构剖析Google新的多模态模型家族Gemini，它在文本、图像、音频、视频等方面具有卓越的能力
musicml·2025-03-17 08:15

Claude3.5到底强大在哪？

Claude3.5是Anthropic公司最新推出的Claude3.5Sonnet模型以其卓越的性能和广泛的应用前景，成为了业界关注的焦点。
草莓屁屁我不吃·2025-03-17 08:15

精选AI大模型读物：《从ChatGPT到AIGC：智能创作与应用赋能》——探索智能时代的创作力量

自2023年以来，AI聊天机器人ChatGPT火爆互联网，其颠覆性的使用体验重塑了人们对于AI的认知。而ChatGPT背后的技术―AIGC也引起了互联网圈的关注，打开了人们对AI应用的想象空间。本书从ChatGPT入手，以AIGC为中心，对AIGC的理论知识、应用场景、未来发展等内容进行了全面的梳理。首先，本书对AIGC的概念、技术构成、产业生态、市场现状等进行了讲解，以便读者对AIGC形成一个清
AGI大模型老王·2025-03-17 08:14

案例驱动的 IT 团队管理：创新与突破之路：第一章 重构 IT 团队管理：从传统到创新-2.1.2关键岗位胜任力模型设计

点击关注不迷路点击关注不迷路点击关注不迷路文章大纲第二章团队组建：从人才画像到生态构建-2.1.2关键岗位胜任力模型设计一、胜任力模型的核心理念与价值1.**传统选才vs胜任力驱动选才**2.
言析数智·2025-03-17 08:13

深入解析两大AI模型的架构与功能

随着技术的不断进步，我们见证了从简单的聊天机器人到复杂语言模型的演变。其中，Google的Gemini和OpenAI的ChatGPT作为两大代表性模型，各自在技术和应用上展现出了卓越的性能。
草莓屁屁我不吃·2025-03-17 08:12

小红书开源工业级自动语音识别模型

❤️如果你也关注AI的发展现状，且对AI应用开发感兴趣，我会每日分享大模型与AI领域的开源项目和应用，提供运行实例和实用教程，帮助你快速上手AI技术！
蚝油菜花·2025-03-17 07:39

展望 AIGC 前景：通义万相 2.1 与蓝耘智算平台共筑 AI 生产力高地

作为该领域的革命性技术代表，通义万相2.1凭借其开源特性、多模态生成能力和技术突破，成为全球视频生成模型的标杆。
accurater·2025-03-17 07:07

文心一言提前免费，高性能大模型全面入局该咋看？

3月16日，百度正式发布文心大模型4.5及文心大模型X1，在文心一言官网即可免费使用。这件事我们该怎么看？
江瀚视野·2025-03-17 07:06

DeepSeek-R1模型1.5b、7b、8b、14b、32b、70b和671b有啥区别？

码笔记mabiji.com分享：1.5B、7B、8B、14B、32B、70B是蒸馏后的小模型，671B是基础大模型，它们的区别主要体现在参数规模、模型容量、性能表现、准确性、训练成本、推理成本和不同使用场景
facaixxx2024·2025-03-17 06:01

python 使用microsoft-Florence-2-base进行图片描述生成

目录一、Florence-2简介二、代码实践三、多语言模型一、Florence-2简介Florence-2是一个先进的视觉基础模型，采用基于提示（prompt）的方式，处理广泛的视觉和视觉-语言任务。
哦里 哦里哦里给·2025-03-17 06:00

从0到1构建AI深度学习视频分析系统--基于YOLO 目标检测的动作序列检查系统：（2）消息队列与消息中间件

性能优化策略四、内存占用验证五、高级优化技巧六、部署建议检测结果队列YOLO检测结果队列技术方案一、技术选型矩阵二、核心实现代码三、性能优化策略四、可视化方案对比五、部署建议逻辑判定队列时间片图论时间序列大模型引入参考文献原始视频队列想要在单机内存中缓存
shiter·2025-03-17 06:58

【人工智能】Model Context Protocol (MCP) 是一个开放协议，标准化了应用程序向大型语言模型（LLMs）提供上下文的方式

MCP，标准化了应用程序向大型语言模型（LLMs）提供上下文的方式。‌MCP，旨在标准化应用程序如何为大型语言模型（LLM）提供上下文信息。
本本本添哥·2025-03-17 06:28

从零开始大模型开发与微调：PyCharm的下载与安装

从零开始大模型开发与微调：PyCharm的下载与安装1.背景介绍随着人工智能和深度学习技术的不断发展,大型语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)已经成为当前最引人注目的研究热点之一
AI天才研究院·2025-03-17 06:55

系分 02 软件工程

软件工程本身涵盖内容很广，从系统规划到分析……到维护都属于软件工程，但是我们将会在其他章节讨论相关内容，本节我们主要内容如下：系统规划软件工程信息系统生命周期（★）软件开发模型（★★★★）逆向工程（★★
一越王超·2025-03-17 06:54

Python第二十三课：自监督学习 | 无标注数据的觉醒

本节目标理解自监督学习的核心范式与优势掌握对比学习（ContrastiveLearning）框架实现图像掩码自编码器（MaskedAutoencoder）开发实战项目：亿级参数模型轻量化探索数据增强的创造性艺术一
程之编·2025-03-17 06:54

【从零开始学习计算机科学】软件工程（一）软件工程中的过程模型

【从零开始学习计算机科学】软件工程（一）软件工程中的过程模型软件与软件工程软件工程具有以下核心要素软件工程中的过程模型惯用过程模型瀑布模型V模型增量过程模型演化过程模型原型模型螺旋模型协同开发模型喷泉模型专用过程模型构件组装模型统一过程模型
贫苦游商·2025-03-17 06:23

【从零开始学习计算机科学】设计模式（二）工厂模式、抽象工厂模式、单例模式、建造者模型、原型模式

【从零开始学习计算机科学】设计模式（二）工厂模式、抽象工厂模式、单例模式、建造者模型、原型模式工厂模式主要特点类型适用场景抽象工厂模式主要特点工作原理适用场景举例优点缺点总结单例模式主要特点工作原理适用场景优点缺点总结建造者模式主要特点工作原理适用场景优点缺点总结原型模式主要特点工作原理适用场景优点缺点总结工厂模式工厂模式
贫苦游商·2025-03-17 06:52

数据增强正在杀死你的模型：90%开发者不知道的回译质量陷阱

回译数据增强（Back-translationAugmentation）是基于神经机器翻译的文本再生技术，其核心运作流程包含三个关键阶段：语义编码阶段：源语言文本通过NMT模型编码为中间语义表示跨语言迁移阶段
·2025-03-17 05:50

大模型系列——正式推出 Spring AI MCP：用于 MCP（模型上下文协议）的 Java SDK

大模型系列——正式推出SpringAIMCP：用于MCP（模型上下文协议）的JavaSDK我们很高兴推出SpringAIMCP，它是模型上下文协议（ModelContextProtocol，MCP）的强大
不二人生·2025-03-17 05:20

新手村：数据预处理-特征缩放

特征缩放可以使不同尺度的特征具有相同的量级，从而提高模型训练的效率和性能。常见的特征缩放方法包括标准化（Standardization）和归一化（Normalization）。
嘉羽很烦·2025-03-17 05:20

MCP（Model Context Protocol）模型上下文协议 理论篇1 - 架构

核心架构理解MCP如何连接客户端、服务器和LLM模型上下文协议(MCP)建立在灵活、可扩展的架构之上，能够实现LLM应用程序和集成之间的无缝通信。本文档涵盖了核心架构组件和概念。
AIQL·2025-03-17 05:47

支持向量机 (SVM) 算法详解

支持向量机(SVM)算法详解支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）是一种监督学习模型，广泛应用于分类和回归分析。SVM特别适合高维数据，并且在处理复杂非线性数据时表现出色。
sssugarr·2025-03-17 05:17

MobileNet家族：从v1到v4的架构演进与发展历程

自2017年首次推出以来，MobileNet经历了从v1到v4的多次迭代，每一代都在计算效率、模型大小和准确性上取得了显著进步。
彩旗工作室·2025-03-17 05:44

MindSpore：华为全场景AI框架的技术全景与生态实践

作为华为昇腾AI生态的基石，MindSpore支持端、边、云全场景覆盖，并深度融合昇腾处理器的算力特性，提供从模型开发、训练到推理部署的端到端能力。
彩旗工作室·2025-03-17 05:44

过拟合：机器学习中的“死记硬背”陷阱

它像一把双刃剑：当模型过于“聪明”时，可能会陷入对训练数据的过度依赖，从而失去处理新问题的能力。本文将从原理到实践，深入探讨过拟合的本质及应对策略。1.什么是过拟合？
彩旗工作室·2025-03-17 05:44

java代码接入腾讯云上的deepseek

之前已经试过用java代码去调用deepseek官网的api接口了.不管是被攻击还是啥,反正速度不尽人意.正好昨晚看到腾讯云上已经部署了满血的deepseek和其他的大模型,今天写一篇用java去调用deepseek
扣:2037218079·2025-03-17 04:13

当通用智能遇到深度推理：如何正确驾驭DeepSeek-V3与R1？

2025年，中国AI公司DeepSeek凭借两款大模型——通用型V3与推理型R1，在技术圈掀起巨浪。这两款模型看似师出同门，却在能力边界与应用场景上存在显著差异。
涛涛讲AI·2025-03-17 04:42

本地部署大模型QPS推理测试

目录1、测试环境1.1、显卡1.2、模型1.3、部署环境1.3.1、docker1.3.2、执行命令2、测试问题2.1、20字左右问题2.2、50字左右问题2.3、100字左右问题3、测试代码3.1、通用测试代码
内卷焦虑人士·2025-03-17 03:30

如何测试模型的推理速度

前言模型的推理速度测试有两种方式：一种是使用python的时间戳time函数来记录，另一种是使用Pytorch里的Event。同时，在进行GPU测试时，为减少冷启动的状态影响，可以先进行预热。
想要躺平的一枚·2025-03-17 02:59

计算机网络知识点全梳理（一.TCP/IP网络模型）

目录TCP/IP网络模型概述应用层什么是应用层应用层功能应用层协议传输层什么是传输层传输层功能传输层协议网络层什么是网络层网络层功能网络层协议数据链路层什么是数据链路层数据链路层功能物理层物理层的概念和功能写在前面本系列文章
hrhcode·2025-03-17 02:28

Vision Transformer (ViT) 详细描述及 PyTorch 代码全解析

VisionTransformer(ViT)是一种将Transformer架构应用于图像分类任务的模型。
AIGC_ZY·2025-03-17 02:23

【AI大模型智能应用】Deepseek生成测试用例

在软件开发过程中，测试用例的设计和编写是确保软件质量的关键。然而，软件系统的复杂性不断增加，手动编写测试用例的工作量变得异常庞大，且容易出错。DeepSeek基于人工智能和机器学习，它能够依据软件的需求和设计文档，自动生成高质量的测试用例，显著减轻人工编写测试用例的负担。体验一把用DeepSeek编写测试用例，还生成清晰直观的思维导图，整个流程十分顺畅。这篇文章讲解如何使用deepseek生成功能
柳柳的博客·2025-03-17 02:51

【大模型实战篇】对比包括QwQ-32B在内的不同推理模型的吞吐量表现

因为项目对推理模型的性能有比较高的要求，因此对目前一些主流的推理模型做了对比，包括QwQ-32B、QwQ-32B-GPTQ-INT4、QwQ-32B-GPTQ-INT8、Light-R1-14B-DS进行了吞吐量的对比实验
源泉的小广场·2025-03-17 01:49

【Agent】OpenManus 项目架构分析

1.项目概述OpenManus是一个基于大语言模型的智能体框架，旨在提供一个无需邀请码的创意实现平台。项目由MetaGPT社区的贡献者开发，采用Python语言实现。
非晓为骁·2025-03-17 01:15

他来了，为大模型量身定制的响应式编程范式（1） —— 从接入 DeepSeek 开始吧

今天我们要介绍一种新型的Java响应式大模型编程范式——FEL。你可能听说过langchain，那么你暂且可以把FEL看作是Java版本的langchain。
CodeCaster·2025-03-17 01:45

报表管理器- 新建数据源

可以禁用共享数据源，以防对引用该项的所有报表和模型进行处理。连接类型指定用于处理数据源中数据的数据处理扩展插件。
shawn08·2025-03-17 01:14

深入理解MVC模式：构建清晰、可维护的Web应用

它的核心思想是将应用程序分为三个层次：模型（Model）、视图（View）和控制器（Controller），从而实现代码的分离和模块化。通过MVC模式，我们可以构建出清晰、可维护、可扩展的应用程序。
杨凯凡·2025-03-17 00:39

第7章 站在对象模型的尖端3: RTTI

运行时类型识别（RTTI）允许程序员查询对象的实际类型，以及将基类的指针或引用转换为派生类的指针或引用。#include//用于typeid和dynamic_cast//基类classtype{public:virtual~type(){}//虚析构函数，确保派生类能够正确销毁virtualvoidcall()=0;//纯虚函数，使type成为抽象类};//单一函数类型classfct:publi
qq_40178082·2025-03-17 00:05

第7章 站在对象模型的尖端1： Template

一、template的三个主要的讨论方向：template的声明，也就是说当你声明一个templateclass、templateclassmemberfunction等时，会发生什么事情。如何”实例化“classobject、inlinenonmember以及membertemplatefunctions。这些是”每一个编译单位都会拥有一份实例“的东西。如何”实例化“nonmember、memb
qq_40178082·2025-03-17 00:35

YOLOv5+UI界面在车辆检测中的应用与实现

其中，YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模型以其高效的实时检测能力和出色的性能成为车辆检测领域的首选方法之一。在本文中，我们将基于YO
深度学习&目标检测实战项目·2025-03-16 23:03

DeepSeek：技术教育领域的AI变革者——从理论到实践的全面解析

DeepSeek作为国产开源大模型的代表，凭借其推理能力、多模态支持与低成本部署的特性，正在为技术教育带来突破性解决方案。
量子纠缠BUG·2025-03-16 23:03

一文搞懂 AI Agent 与 AI 大模型的区别

AIAgent和AI大模型便是其中的“明星”，但不少人对它们的区别感到困惑。今天，我们就以Manus这类AIAgent为例，深入剖析AIAgent与一般AI大模型的不同之处。
a小胡哦·2025-03-16 23:02

《零代码调用最强开源模型DeepSeek-Lite：15分钟实战案例解析》

一、突破性技术揭秘DeepSeek-Lite-16K作为当前中文开源模型的性能冠军，在CLUE评测中超越GPT-4的表现令人震惊。
煜bart·2025-03-16 23:01

一周热点：微软攻克语音输入、文本输出难题-Phi-4-multimodal

微软Phi-4-multimodal模型是人工智能领域的一个重要进展，它标志着微软在多模态人工智能技术上的突破。
数据分析能量站·2025-03-16 22:57
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