比较模型

Python 操作 MongoDB 教程

MongoDB作为一款开源的、面向文档的NoSQL数据库，凭借其高性能、高可扩展性和灵活的数据模型，在众多领域得到了广泛应用。Python作为一门功能强大且易于学习的编程语言，拥有丰富的库和工具。
ftpeak·2025-02-09 20:00

第19章 Future设计模式(Java高并发编程详解：多线程与系统设计)

1.先给你一张凭据假设有个任务需要执行比较长的的时间，通常需要等待任务执行结束或者出错才能返回结果，在此期间调用者只能陷入阻塞苦苦等待，对此，Future设计模式提供了一种凭据式的解决方案。
扫地僧009·2025-02-09 20:30

【DeepSeek】Deepseek辅组编程-通过卫星轨道计算终端距离、相对速度和多普勒频移

【一文读懂】卫星轨道的轨道参数（六根数）和位置速度矢量转换及其在终端距离、相对速度和多普勒频移计算中的应用Matlab程序本文笔者将尝试通过deepseek-R1模型，编写Matlab程序，完成上文中的运算过程
瑶光守护者·2025-02-09 19:29

基于机器学习的DDoS检测系统实战

基于机器学习的DDoS检测系统实战（Python+Scikit-learn）｜毕业设计必备摘要：本文手把手教你从0到1实现一个轻量级DDoS攻击检测系统，涵盖数据预处理、特征工程、模型训练与可视化分析。
计算机毕业设计指导·2025-02-09 19:28

使用Redis解决使用Session登录带来的共享问题

一、什么是Session可以参考一下这个博客的内容，比较详细：Session详解简而言之，session是服务器为了保存用户状态
怠惰_u·2025-02-09 19:57

CNN-day11-注意力机制

注意力机制是一种让模型根据任务需求动态地关注输入数据中重要部分的机制。通过注意力机制，模型可以做到对图像中不同区域、句子中的不同部分给予不同的权重，从而增强感兴趣特征，并抑制不感兴趣区域。
谢眠·2025-02-09 19:26

浏览器兼容性问题：前端开发者必备的解决技巧

聚沙成塔·每天进步一点点本文回顾⭐专栏简介浏览器兼容性问题：前端开发者必备的解决技巧1.引言2.常见的浏览器兼容性问题2.1CSS属性支持不一致2.2JavaScriptAPI兼容性2.3DOM和事件模型差异
几何心凉·2025-02-09 19:55

创建一个基于YOLOv8+PyQt界面的驾驶员疲劳驾驶检测系统 实现对驾驶员疲劳状态的打哈欠检测，头部下垂 疲劳眼睛检测识别

如何使用Yolov8创建一个基于YOLOv8的驾驶员疲劳驾驶检测系统文章目录1.数据集准备2.安装依赖3.创建PyQt界面4.模型训练1.数据集准备2.模型训练数据集配置文件(`data.yaml`)训练脚本
QQ_767172261·2025-02-09 19:54

STM32通用定时器基本原理

TIM1和TIM8定时器的功能包括：16位向上、向下、向上/下自动装载计数器16位可编程(可以实时修改)预分频器，计数器时钟频率的分频系数为1～65535之间的任意数值多达4个独立通道：─输入捕获─输出比较
2401_83704125·2025-02-09 19:23

etcd 和 MongoDB 的混沌（故障注入）测试方法

client基础库的健壮性做混沌（故障）测试,去验证了解业务的故障处理机制和恢复时长.主要涉及到了MongoDB和etcd这两个基础组件.本文会介绍下相关的测试方法.MongoDB中的故障测试MongoDB是比较世界上热门的文档型数据库
·2025-02-09 18:39

GD32库中常用的位操作REGIDX_BIT(regidx, bitpos)

所以这个比较绕。它的操作，都是基于这个新的32bit值的。比
kongba007·2025-02-09 18:51

mistral模型+SpringAi实现FuncationCalling

1.获取mistral模型的api-key和base-url2.yamlspring:ai:mistralai:chat:base-url:http://localhost:11434options:model
捏塔·2025-02-09 18:20

微调大模型【已成功】

环境%%capture#InstallsUnsloth,Xformers(FlashAttention)andallotherpackages!!pipinstall"unsloth[colab-new]@git+https://github.com/unslothai/unsloth.git"#WehavetocheckwhichTorchversionforXformers(2.3->0.0.
捏塔·2025-02-09 18:20

微服务十三 日志收集项目结构设计及Kafka介绍

当系统机器比较少时，登录到服务器上查看即可满足
太阳上的雨天·2025-02-09 18:50

数值型特征处理 - 归一化和分桶

而分桶可能是指把连续的数值分成不同的区间，比如年龄段分成0-18，19-30这样的区间消除特征间的量纲差异，使不同特征具有可比性，适用于依赖距离或梯度的模型（如SVM、神经网络、KNN）最大最小归一化（
Ivanqhz·2025-02-09 18:50

重拾二进制之魂：大语言模型与逆向工程的奇幻旅程

逆向工程，这门解构编译产物、还原软件真貌的神秘艺术，正迎来了一场革命性的变革——由大语言模型赋能的LLM4Decompile系统。
步子哥·2025-02-09 18:50

动态词表采样：一种控制模型词表大小的新方法

在自然语言处理（NLP）领域，词汇量的大小直接影响着模型的复杂度和性能。面对超大规模的词表，如何有效地管理和利用这些词汇成为了研究者们关注的重点。
东方佑·2025-02-09 18:50

论Kappa架构与应用 系统架构师范文

由于游戏数量众多，版本迭代快，需要的广告素材和创意和比较多，人工投放的话，工作量比较大，运营难度高。为了实现精细化半自动运营，严格控制投放广告的成本，公司需要研发一款广告自动化投放平台。而我就是作为这
spreeze·2025-02-09 18:49

微软 LayoutLM：文档理解的强大工具

09近日热文：全网最全的神经网络数学原理（代码和公式）直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM架构专栏知乎LLM专栏知乎【柏企】公众号【柏企科技说】【柏企阅文】LayoutLM是微软开发的一款预训练模型
·2025-02-09 18:35

Springboot整合kafka简单使用

以下是Kafka的一些关键特点和概念：发布-订阅模型：Kafka使用发布-订阅模型，其中消息生产者将消息发布到主题（topic），而消息消费者从主题订阅消息。
陈小唬·2025-02-09 18:17

从零开始构建一个大语言模型-第六章第一节

第六章目录6.1不同类型的微调6.2准备数据集6.3创建数据加载器6.4用预训练权重初始化模型6.5添加分类头6.6计算分类损失和准确率6.7在有监督数据上微调模型6.8将大语言模型用作垃圾邮件分类器本章内容涵盖介绍不同的大语言模型微调方法为文本分类准备数据集修改预训练大语言模型以进行微调使用微调后的大语言模型对新数据进行分类到目前为止
释迦呼呼·2025-02-09 18:17

【泛型】T extends Comparable＜? super T＞

理解参考知乎2并自己测试后比较理解了。java中向上转型是转为父类，向下转型是转为子类。extends确定了类型的上限，super确定了类型的下限。TextendsComparable的作用是什么呢？
harbor_lee·2025-02-09 18:47

从服务端埋点到Kafka（二）

主要操作主要的内容就是根据模型的字段要求，在相应的游戏逻辑执行时将埋点的json串发送到Kafka代码实现由于游戏服务端采用Java编写，所以现在以Java为例进行说明publicabstractclassLogEventimplementsSerializable
c_jhsp·2025-02-09 18:15

Kafka系列8：一网打尽常用脚本及配置，宜收藏落灰！

前言通过前面7篇文章的介绍，小伙伴们应该对Kafka运行工作原理有一个相对比较清晰的认识了。
assasinSteven·2025-02-09 18:15

python ocr文字识别竖排繁体_繁体文字识别 ABBYY 与 千百OCR 使用比较

由于是国外软件，不知对古书当中的繁体识别效果如何，从百度上找了一些繁体竖排的图片，然后我们将其与一款免费小软件“千百OCR”作一比较。
weixin_39588542·2025-02-09 17:11

@ModelAttribute 注解：Spring MVC 中模型管理的得力助手

@ModelAttribute注解在Spring中的作用，就像是给Web页面的数据准备了一个“小助手”。想象一下，你要去一个餐厅吃饭，点菜之前，服务员可能会先给你上一些免费的开胃小菜或者餐前小吃。这些小吃虽然不是主食，但它们能帮你先垫垫肚子，让你在正式点菜之前就有点东西可吃。在SpringMVC的Web开发中，@ModelAttribute注解就起到了类似的作用。它通常用在方法上，这个方法会在Co
码农技术栈·2025-02-09 17:41

最强解释！Python 包的依赖管理，有解了！

之前一直比较抵触用Python，很大一部分原因是觉得Python项目的环境管理比较混乱。
知世不是芝士·2025-02-09 17:40

web3D交互展示是什么？应用场景有哪些？

以下是关于Web3D交互展示的详细解释：一、定义与原理定义：Web3D交互展示是通过网络技术，将3D模型嵌入到网页中，使用户能够在网页上直接与3D模型进行交互的一种展示方式。
mirrornan·2025-02-09 17:40

快速掌握Reactor Core实现响应式编程

ReactorCore是Java8提供的实现响应式编程模型，它基于ReactiveStream规范之上(构建响应式应用的标准)。
梦想画家·2025-02-09 17:10

【TCP/IP协议栈的详细概述】

2.四层模型2.1应用层（ApplicationLayer）功能：提供应用程序与网络之间的接口，处理特定的应用细节。常见协议：HTTP/HTTPS：用于网页浏览。FTP：文件传输。
Liana-Fany·2025-02-09 16:09

T5模型-基于Transformer架构的通用文本到文本转换模型

T5（Text-to-TextTransferTransformer）是由Google于2019年提出的一种基于Transformer架构的通用文本到文本转换模型。
Jiang_Immortals·2025-02-09 16:09

接入deepseek构建RAG企业智能问答系统

RAG基础流程AI大模型回答问题的方式AI大模型基于其训练的数据回答所有问题。如果未针对特定业务（如美团）进行专门“学习”，面对直接相关的问题时，无法给出理想的答案。
da pai ge·2025-02-09 16:08

大模型 RAG 知识总结

已经具备了较强能力的基础上，仍然存在以下问题：幻觉问题：LLM文本生成的底层原理是基于概率的tokenbytoken的形式，因此会不可避免地产生“一本正经的胡说八道”的情况；时效性问题：LLM的规模越大，大模型训练的成本越高
da pai ge·2025-02-09 16:38

翻译模型

翻译模型发展史1980年，提出基于规则的翻译1993年，IBM提出基于词的统计翻译模型2003年，Koehn提出基于短语的统计翻译模型2014年，谷歌和蒙特利尔大学提出端到端神经网络机器翻译，SequencetoSequenceLearningwithNeuralNetworks
daisy190127·2025-02-09 16:08

DeLLMa框架：优化复杂决策的新路径

标题：DeLLMa框架：优化复杂决策的新路径文章信息摘要：DeLLMa框架通过整合大型语言模型（LLMs）和结构化数据，优化了在不确定性条件下的决策过程，特别是在处理复杂决策问题时，能够增强决策的严谨性和精确性
XianxinMao·2025-02-09 16:07

从2024 re:Invent，看亚马逊云科技的AI布局

其中，基础设施、模型平台、应用生态成为头部玩家竞相发力的三大细分战场。不久前的2024re:Invent上，亚马逊云科技向外界展示了其在这三大领域的最新进展。
AImatters·2025-02-09 16:36

从DeepSeek上线亚马逊云科技，看大模型争霸背后的隐形战场

小葳|智能进化论2025年开年，凭借与顶尖模型相当的性能、极高的成本效益与开源模式，DeepSeek系列模型成为搅动全球AI行业的新星。
AImatters·2025-02-09 16:34

游戏案例｜Service Mesh 在欢乐游戏的应用演变和实践

原有云下架构脱胎于QQGame后台，核心架构已有10多年的历史，其中使用了多套目的不同的自研开发框架，自研基础组件，并为适应繁杂的业务场景，衍生出不同的服务模型
「已注销」·2025-02-09 16:34

MapReduce是什么？

MapReduce是一种编程模型，最初由Google提出，旨在处理大规模数据集。它是分布式计算的一个重要概念，通常用于处理海量数据并进行并行计算。
头发那是一根不剩了·2025-02-09 16:03

模型 反脆弱

系列文章分享模型，了解更多模型_思维模型目录。从不确定性中获益。
图王大胜·2025-02-09 15:32

Python如何使用Ollama库

这个库使得Python开发者能够轻松地在他们的项目中集成和运行大型语言模型。主要功能模型管理：通过Python脚本管理模型的创建、拉取、删除和复制。
阿雄不会写代码·2025-02-09 15:32

从零到一学习Pyhton(基础篇--入门期二序列）

温馨提示2：为了知识的完整性可以看看前篇的内容哦从零到一学习Pyhton(基础篇--入门期一数据模型）-CSDN博客Python序列：从基础到实践序列（Sequence）是Python中最基础且最重要的数据结构之一
羡鱼肘子·2025-02-09 15:31

数仓建模—企业数字化转型的本质

开篇语数字化转型是近几年比较火热的一个话题，从社会企业到政府组织，从个人到组织都在积极关注和探索数字化建设。但对于数字化转型到底应
不二人生·2025-02-09 15:00

stm32编译过程剖析 MicroPython openmv运行逻辑分析 MicroPython和传统c语言编译的比较 头脑风暴

首先来讲讲机器码，任何编译手段到最后烧录应用于芯片处理器的都是机器码比如在某个架构下，二进制码0x33448899677代表的是str，也就是汇编里面的写入操作，然后他后面的一个参数是我要写入的地址也是二进制码，然后还有一个是他要写入的值也是二定制，而这个0x334488996677代表的实际芯片执行的底层操作就是写入，这就是机器码，你可以理解成机器码就是一张表指示出什么样的二进制对应什么样的操作
广药门徒·2025-02-09 15:28

如何使用Ollama部署大模型

正文Ollama简介Ollama是一个专为在本地环境中运行和定制大型语言模型而设计的工具。
阿雄不会写代码·2025-02-09 14:57

【C#】StringComparer

它影响着字符串比较、数据格式化和本地化等许多方面。在编写需要支持多语言和多地区的应用程序时，理解和正确使用文化设置至关重要。StringComparer是.NET中用于比较字符串的一个抽象类。
xiaoaiyu___·2025-02-09 14:26

DeepSeek V3 vs R1：到底哪个更适合你？全面对比来袭

一、DeepSeekV3：AI界的巨无霸，用“大力”铸就奇迹DeepSeekV3是一款震撼登场的超级AI模型，其拥有6710亿个参数，堪称一个超级复杂的“智慧大脑”。
伟贤AI之路·2025-02-09 14:26

数学与光学：光的传播和干涉的数学描述

《数学与光学：光的传播和干涉的数学描述》关键词：光学，数学模型，光传播，干涉，波动方程摘要：本文旨在深入探讨光学中光的传播和干涉现象的数学描述。
AI天才研究院·2025-02-09 14:22

[独家原创]基于五种算法优化CNN-BiLSTM-Attention的多变量时序预测8模型消融实验一键对比

目录1、代码简介2、代码运行结果展示3、代码获取1、代码简介[独家原创]基于五种算法优化CNN-BiLSTM-Attention的多变量时序预测8模型消融实验一键对比基于CPO、NRBO、FVIM、SSA
机器学习和优化算法·2025-02-09 14:52

团体程序设计天梯赛-练习集——L1-035 情人节

前言前两天小病了一下，没有做题，一直在摆烂，今天刷两道题，这道题有点难度，但不大，15分还是比较容易拿下的L1-035情人节以上是朋友圈中一奇葩贴：“2月14情人节了，我决定造福大家。
SY师弟·2025-02-09 14:22
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