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9 万天价激活码？手把手教你免费申请 Manus 邀请码！

Manus爆火，继国产大模型的DeepSeek后又一个国产之光。它是AIagent，可以帮你规划旅游行程、分析股票、做课程PPT、做数据分析报告等等。现在激活码难求，某鱼上炒到了9w了。

前端后花园·2025-03-12 15:00

保姆级教程：阿里QwQ-32B模型本地部署与企业级应用实战（附万字指南+工具链）

保姆级教程：阿里QwQ-32B模型本地部署与企业级应用实战（附万字指南+工具链）目录QwQ-32B核心优势与技术突破本地部署全攻略：从环境配置到模型运行六大企业级应用场景深度解析实战案例：数学推理/代码生成

emmm形成中·2025-03-12 15:59

2025最新QwQ-32B模型使用教程：从部署到实战，手把手教你玩转AI推理模型（附保姆级指南）

emmm形成中·2025-03-12 15:59

DeepSeek开源周：面向大模型训练的三个工具包

在2025年的开源周中，DeepSeek推出了一系列旨在优化大规模模型训练效率的工具。

花生糖@·2025-03-12 15:28

Simple Baselines for Image Restoration

Abstract.尽管近年来在图像恢复领域取得了长足的进步，但SOTA方法的系统复杂性也在不断增加，这可能会阻碍对方法的分析和比较。在本文中，我们提出了一个简单的基线，超过了SOTA方法，是计算效率。

Adagrad·2025-03-12 15:58

机器学习模型-从线性回归到神经网络

在当今的数据驱动世界中，机器学习模型是许多应用程序的核心。无论是推荐系统、图像识别，还是自动驾驶汽车，机器学习技术都在背后发挥着重要作用。

Earth explosion·2025-03-12 15:57

还在蹲Manus的邀请码？别等了！开源版Manus为你快速创建AI工位，给AI一台电脑，然后你就玩去吧！

❤️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·2025-03-12 14:26

【QwQ-32B-Preview】阿里通义QwQ登场MATH测试超OpenAI o1,开源AI推理新王,为数不多可以与OpenAI o1媲美的模型之一

阿里通义千问今天（11月28日）发布《QwQ:思忖未知之界》博文，推出了QwQ-32B-Preview实验性研究模型，在数学和编程领域，尤其在需要深度推理的复杂问题上，具备卓越的AI推理能力。

Yukuii_0v0·2025-03-12 14:26

Java过滤器

这段时间我会开始推送算法与数据结构结构的文章，从他们的入门知识到一些很实用的算法了解，亦或我们在java学习中留下的坑，我整理了两张A4纸，日后也打算推送一些大家需要的工具或者资源，暂时学校的事情还是比较多

淋风沐雨·2025-03-12 14:55

量化交易中的模型评估指标有哪些？

量化交易中的模型评估指标有哪些？在量化交易的世界里，模型评估指标就像是航海者手中的指南针，指引着我们穿越市场的波涛。

股票量化·2025-03-12 14:25

DeepSeek开源第一弹！突破H800性能上限，FlashMLA重磅开源

FlashMLA通过优化MLA解码和分页KV缓存，能够提高LLM（大语言模型）推理效率，尤其是在H100/H800这样的高端GPU上发挥出极致性能。

开源项目精选·2025-03-12 14:54

MindSearch: 革新人工智能搜索引擎的未来

MindSearch:革新人工智能搜索引擎的未来在人工智能和大语言模型快速发展的今天,搜索引擎领域正迎来新的变革。由上海人工智能实验室开发的MindSearch项目,正是这场变革中的佼佼者。

2401_87189860·2025-03-12 14:22

如何提升OmniParser V2的小元素识别率——YOLOv8 增加 P2 层的性能变化解析

开发者需根据具体任务需求，在精度与速度之间进行合理权衡，并通过模型轻量化技术优化部署效果。更多技术细节可参考微软等机构的开源实现136。

AI-AIGC-7744423·2025-03-12 14:22

OmniParser技术分析（一）

1.引言通过上篇文章介绍OmniParser:下一代纯视觉UI自动化测试先驱相信大家已经对OmniParser有初步了解，接下来详细介绍下OmniParser使用了哪些技术模型实现了对UI纯视觉的检测和理解

_深海凉_·2025-03-12 14:22

Scira：极简AI驱动搜索引擎

它由VercelAISDK提供支持，并可使用Grok2.0等模型进行搜索。

开源项目精选·2025-03-12 13:51

linux学习(十六)(集装箱(ulimits,cgroups,容器运行时,Docker))

容器通常与虚拟机（VM）进行比较。但是，与需要整个作系统来运行应用程序的VM不同，容器共享主机系统的用户空间。这就是为什么它们更轻、更快。在Lin

solomonzw·2025-03-12 13:48

扎克伯格介绍了 Segment Anything 2 模型，科学家可以用它来研究自然栖息地。在 Siggraph 2024 上，两位科技界的远见卓识者——Nvidia 的黄仁勋和 Meta 的马克·扎

简介在Siggraph2024上，两位科技界的远见卓识者——Nvidia的黄仁勋和Meta的马克·扎克伯格——进行了一次精彩的交流。他们的讨论涵盖了人工智能的动态进步、混合现实的变革潜力以及开源在促进创新方面的理念。以下是他们从这场重塑我们数字格局的精彩对话中得出的关键见解。“生成式人工智能影响着每个领域，创造出了不可思议的应用并改变了各个行业。”黄仁勋Meta的AI之旅：创新的传承马克·扎克伯格

知识大胖·2025-03-12 12:44

为什么VAE效果不好，但VAE+diffusion效果就好了？

VAE（VariationalAutoencoder，变分自编码器）是一种基于概率生成模型的深度学习框架，主要用于数据生成和潜在空间建模。

AndrewHZ·2025-03-12 12:43

SecureCRT和命令行有什么区别

以下是对这两者的详细比较：一、定义与功能SecureCRT定义：SecureCRT是一款由VanDykeSoftware开发的远程终端仿真软件。

是理不是里·2025-03-12 12:12

Phi-4-multimodal：图、文、音频统一的多模态大模型架构、训练方法、数据细节

Phi-4-Multimodal是一种参数高效的多模态模型，通过LoRA适配器和模式特定路由器实现文本、视觉和语音/音频的无缝集成。

余俊晖·2025-03-12 12:40

Ollama设置拉取模型本地保存路径和监听端口

在service配置文件中添加环境变量Environment具体操作如下：1.创建保存模型目录文件夹sudomkdir/home/xyh/data/ollama/modelssudochmod777/home

奔跑中的小象·2025-03-12 12:10

算法学习系列（四十五）：DFS之剪枝与优化

的剪枝和优化确实难度是非常的大，从我这篇文章的思路和代码量上就能看出来不是一般的难度，而且难度不亚于DPDPDP，而且这个DFSDFSDFS也是花费了我三天的时间才基本把这几道例题给搞懂了，并且这种题就是没有固定的模型和套路

lijiachang030718·2025-03-12 12:10

【笔试面试】秒懂深度学习模型小型化：蒸馏法、剪枝…

蒸馏：主要思想是，通过大模型指导小模型学习。剪枝：网络剪枝的主要思想就是将权重矩阵中相对“不重要”的权值剔除，然后再重新finetune网络进行微调。

聊北辰同学·2025-03-12 11:08

在整个大模型LoRA微调中，哪些方法可以提升和优化模型训练后推理效果？

环境：LoRA微调问题描述：在整个大模型LoRA微调中，哪些方法可以提升和优化模型训练后推理效果？

玩人工智能的辣条哥·2025-03-12 11:38

Python解析PDF：支持本地/在线文档的解析、提取文本及表格信息（采用pdfplumber包）

番外话被PDF折磨了两年多，今天终于找到一个比较好的解析方案，是用pdfplumber包解析的，并做了一些封装。之前用pdfminer解析的效果很一般，提取效果无法忍受的那种。

二师父·2025-03-12 11:37

离散化+树状数组解决逆序对问题

归并排序的原理就是将一个序列无限二分，直到每个部分只有一个元素，那这部分就是有序的了，再对两个元素进行比较排序，分别放入左半部分和右半部分；对左半部分和右半部分分别进行有序插入后合并，如此反复.....

算法吴神·2025-03-12 11:34

springboot中的观察者模式

SpringBoot通过其强大的事件驱动模型，为开发者提供了优雅的观察者模式实现方案。本文将深入剖析其实现原理，并通过实战案例展示如何构建松耦合、高扩展的分布式系统。

stayhungerstayflush·2025-03-12 11:34

C++设计模式-简单工厂模式：从原理、应用、实践指南与常见问题和解决方案深度解析

该模式将对象的创建过程封装在工厂类中，使得客户端无需直接调用具体产品的构造函数，实际上是利用类的多态性，实现用子类的模型创建父类对象。其本质是将对象创建与使用解耦，通过引入中间层（工厂类）来隔离变

牵牛老人·2025-03-12 11:04

MySQL 8.4 版本(LTS) 发布，一睹为快

详细规划，请移步技术译文|一文了解MySQL全新版本模型关于MySQL的版本发布规划OracleMySQL官方开发团队推出的新版本将过渡到新的MySQL版本模型。

m0_74823683·2025-03-12 11:33

大模型微调：定义、方法、应用与未来展望

一、定义与意义（一）微调的定义大模型微调是指在预训练模型的基础上，通过特定领域的数据集对模型进行进一步训练的过程。

软件职业规划·2025-03-12 11:33

基于多种模型剪枝方法（L1-norm、Slimming、AutoSlim）的模型轻量化和模型压缩实现

基于多种模型剪枝方法（L1-norm、Slimming、AutoSlim）的模型轻量化实现支持：VGG、MobileNet、Resnet、ShuffleNet等模型。

踟蹰横渡口,彳亍上滩舟。·2025-03-12 11:01

大模型中的剪枝、蒸馏是什么意思？

环境：剪枝蒸馏问题描述：大模型中的剪枝、蒸馏是什么意思？

玩人工智能的辣条哥·2025-03-12 10:29

大模型: 流式会话的实现方式

文章目录一、什么是流式会话二、长轮询(LongPolling)三、WebSocket1、特定2、工作原理3、使用场景四、Server-SentEvents(SSE)1、特点2、工作流程3、使用场景4、OkHttpClient-sse五、gPRC流六、HTTP/2流一、什么是流式会话流式会话（StreamedConversation）指的是在人机交互的过程中，以流的形式进行信息传输，而不是将信息一次

玉成226·2025-03-12 10:28

扩散 Transformer 策略：用于通才视觉-语言-动作学习的规模化扩散 Transformer

最近，在多样化的机器人数据集上进行预训练的大型视觉-语言-动作模型，已展示出利用少量域内数据泛化到

三谷秋水·2025-03-12 10:27

9.3 智谱AI大模型生态爆发！中文准确率89.2%+代码生成67.3%，全面碾压GPT-4！

智谱AI大模型生态爆发！中文准确率89.2%+代码生成67.3%，全面碾压GPT-4！

少林码僧·2025-03-12 10:27

计算机视觉深度学习入门（4）

在小型数据集上从头开始训练一个卷积神经网络利用少量数据来训练图像分类模型，这是一种很常见的情况。如果你从事与计算机视觉相关的职业，那么很可能会在实践中遇到这种情况。

yyc_audio·2025-03-12 10:26

在BERT中，如何确定一个标记的重要性

目录在BERT中，如何确定一个标记的重要性在BERT模型中，哪些标记通常具有最高的重要性权重调整损失函数或添加额外的监督信号以影响模型对特殊标记的关注度在BERT中，如何确定一个标记的重要性在BERT模型中

一只天蝎·2025-03-12 10:55

Python训练的机器学习模型【保存】和【加载】的方法？

一.为什么要保存训练好的模型由于传统训练机器学习模型，需要耗费大量的人力和资源。因此，将训练好的模型保存成为一件特别重要的事情。

福葫芦·2025-03-12 09:22

【Python基础齐发】：Python你不知道的列表和元组

一、列表1.1列表是什么,元组是什么编程中,经常需要使用变量,来保存/表示数据，如果代码中需要表示的数据个数比较少,我们直接创建多个变量即可。

敖云岚·2025-03-12 09:51

Python:Matplotlib

其核心特点是：层次结构：基于Figure（画布）和Axes（坐标系）的层级对象模型。灵活性：支持从简单折线图到复杂3D图形的多种图表类型。

愚戏师·2025-03-12 09:51

YOLOv5涨点优化：原创自研 | 魔改Bottleneck，具备多尺度和特征通道融合的结构

本文原创自研创新改进：魔改Bottleneck，具备多尺度和特征通道融合的结构，该模型在检测准确性方面都取得了良好的效果，尤其在缺陷检测方向。

AI小怪兽·2025-03-12 09:51

DOM与CSS：网页设计的核心力量

DOM与CSS：网页设计的核心力量引言在网页设计中，DOM（文档对象模型）与CSS（层叠样式表）是两个不可或缺的组成部分。它们共同构成了现代网页的骨架与外衣。

lsx202406·2025-03-12 09:50

深入解析模型蒸馏（Knowledge Distillation）：原理、方法与优化策略

深入解析模型蒸馏（KnowledgeDistillation）：原理、方法与优化策略1.引言随着深度学习模型规模的不断增长，训练和部署大模型的计算成本也越来越高。

赵大仁·2025-03-12 09:48

梯度提升决策树（GBDT）

原理GBDT的核心思想是将多个弱学习器（通常是决策树）组合成一个强大的预测模型。具体

binggorun·2025-03-12 09:18

RAG检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation）介绍（双模态架构：检索子系统、生成子系统）实现知识获取与内容生成的协同

-**检索子系统**-**生成子系统**2.核心组件与工作流程2.1数据预处理管线-**多粒度分块策略**-**特征增强技术**2.2混合检索引擎3.性能优化关键路径3.1检索质量提升-**多阶段精排模型

Dontla·2025-03-12 08:45

LLM大模型技术实战4：热门开源LLMs对比和选型

一、大语言模型的特点和能力LLM(LargeLanguageModel,大型语言模型)是指那些规模庞大、参数数量众多的深度神经网络模型，用于理解和生成自然语言文本。

大模型学习教程·2025-03-12 08:44

51-53 CVPR 2024 | DriveWorld：通过自动驾驶世界模型进行 4D 预训练场景理解（含模型数据流梳理）

24年5月，北京大学、国防创新研究院无人系统技术研究中心、中国电信人工智能研究院联合发布了DriveWorld:4DPre-trainedSceneUnderstandingviaWorldModelsforAutonomousDriving。DriveWorld在UniAD的基础上又有所成长，提升了自动驾驶目标检测、目标追踪、3D占用、运动预测及规划的性能，后期扩大数据集和调整骨干网络大小应该会

深圳季连AIgraphX·2025-03-12 08:43

大模型面试--大模型（LLMs）基础面

大模型（LLMs）基础面1.目前主流的开源模型体系有哪些？

TAICHIFEI·2025-03-12 08:13

【每日论文】Forgetting Transformer: Softmax Attention with a Forget Gate

下载PDF或查看论文，请点击：LlamaFactory-huggingfacedailypaper-每日论文解读|LlamaFactory|LlamaFactory摘要现代循环序列模型的一个关键组件是遗忘门

WHATEVER_LEO·2025-03-12 08:12

虚拟dom的diff中的双端比较算法

‌双端比较算法是Vue中用于高效比较新旧VNode子节点的一种策略‌。该算法的核心思想是，通过从新旧VNode子节点的两端开始比较，逐步向中间靠拢，以找到最小的差异并据此更新DOM。

永遠に＿·2025-03-12 08:11

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