比较聚合模型

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

云计算采用的各种虚拟化技术比较

这里写目录标题1.云计算采用的各种虚拟化技术比较一、各种虚拟化技术介绍二、各种虚拟化技术对比三、VPS选择3.1OpenVZ3.2KVM、Xen、VMware1.云计算采用的各种虚拟化技术比较一、各种虚拟化技术介绍
云满笔记·2025-03-25 07:04

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

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语言）分享代码 冒泡排序

冒泡排序：冒泡排序是一种简单且基础的排序算法，其核心思想是通过多次遍历待排序的数组，比较相邻元素并交换顺序，使较大的元素逐渐“冒泡”到数组的末尾。这种算法因其名字来源于气泡的上升运动而得名。
小郝 小郝·2025-03-25 06:57

数据结构：选择排序的实现

概要选择排序（SelectionSort）是一种原地比较排序算法，核心思想是每轮从未排序区选择极值（最小/最大），与未排序区起点交换。整体架构流程初始状态：将整个数组视为未排序区域，已排序区域为空。
z_鑫·2025-03-25 06:26

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

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

Android电量测试之battery-historian V2.0 Windows环境搭建

它允许应用程序开发人员在时间轴上可视化系统和应用级别的事件，并使用平移和缩放功能，在设备最后一次完全充电之后，可以轻松地查看各种聚合统计信息，可以选择一个应用程序，检查所选择的应用程序对电
凉凉Lxy·2025-03-25 05:46

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

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

SQL中关于WHERE子句与HAVING短语的区别

作用于基本表或者是试图表示的是个体存在的条件是分组统计前对个体进行的筛选where不能使用聚集函数having：是对于分组以后对统计量进行的判断条件作用于组，从中选择满足条件的组having可以使用聚集函数用比较形象的解释来说就是
V＆神·2025-03-25 03:04

SQL HAVING子句

HAVING子句是一个聚合函数，用于过滤分组结果。1实践1.1缺失的编号图连续编号记录表t_seq_record需求：判断seq列编号是否有缺失。
黄名富·2025-03-25 03:03

SQL中where与having

where和having的执行顺序where早于groupby早于havingwhere子句在聚合前先筛选记录，也就是说作用在groupby子句和having子句前，而having子句在聚合后对组记录进行筛选
小应的每天进步史·2025-03-25 03:03

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

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

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

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

保姆级大模型学习路线！清华博士耗时半年整理的14个核心阶段，文科生也能跟着冲！（附论文笔记+项目源码+训练技巧）

摘要：从被嘲“调参侠”到GitHub万星大佬，我花了487天吃透大模型技术栈。
大模型入门教程·2025-03-25 01:17

机器学习-分类模型-非线性模型

支持向量机(SVM)通过核函数处理非线性分类（如RBF核）小样本非线性数据svm.SVCK近邻(K-NearestNeighbors)基于局部相似性，无需训练模型小数据量，特征空间均匀neighbors.KNeighborsClassifier
恸流失·2025-03-25 01:17

SFT和RLHF是什么意思？

：SFT（SupervisedFine-Tuning，监督微调）和RLHF（ReinforcementLearningfromHumanFeedback，基于人类反馈的强化学习）是两种用于改进大型语言模型
玩人工智能的辣条哥·2025-03-25 00:15

手机投屏不是全屏怎么办_一招搞定手机投屏不是全屏问题，手机投屏自适应全屏...

一招搞定手机投屏不是全屏问题，手机投屏自适应全屏在统计7月份咨询量的时候，发现就手机用户而言，咨询比较多的不再是怎么投屏，而是怎么全屏。
西域情歌·2025-03-25 00:15

模型部署全流程：SavedModel、TFLite、TF.js、ONNX 的导出与实战

模型部署全流程：SavedModel、TFLite、TF.js、ONNX的导出与实战TensorFlow的最大优势之一，就是拥有“端到端部署闭环”。
AI筑梦师·2025-03-25 00:44

NPU上如何使能pytorch图模式

1Pytorch的compile技术PyTorch的torch.compile是一个强大的功能，用于优化PyTorch模型的性能。
·2025-03-25 00:34

入剖析 Android Compose 框架的关键帧动画（keyframes、Animatable）(二十三)

AndroidCompose作为新一代的AndroidUI工具包，以其声明式编程模型和简洁的API为开发者提供了强大的动画支持。其中
&有梦想的咸鱼&·2025-03-25 00:43

Python,Java开发生成式智能识别与鉴定APP

开发一个生成式智能体识别与鉴定APP是一个复杂的任务，涉及多个模块的设计与实现，包括用户界面、数据处理、模型推理等。以下是一个高层次的开发思路，并提供每种语言的简单示例代码。
Geeker-2025·2025-03-25 00:10

Python数据科学与机器学习实战 - 前言与学习路线图

想象一下：当同事还在Excel中手动处理数据时，你已经用Python自动化完成了分析；当产品经理还在猜测用户需求时，你已经通过机器学习模型精准预测
SuperMale-zxq·2025-03-25 00:40

一个PHPer的偷懒哲学：如何用两套模板跳过重复造轮子

像是后台，直接从以前做完的项目拷的话还要删不少东西，而如果直接从比较成熟的像是BuildAdmin或者VueNaiveAdmin之类的项目直接开始的话，又免不了要做很多配置，而且后台总会涉及到角色管理啊
·2025-03-25 00:57

载波聚合或双连接的方式进行_5G载波聚合和双连接及提前测量上报技术研究

5G载波聚合和双连接及提前测量上报技术研究李培【期刊名称】《邮电设计技术》【年(卷),期】2020(000)003【摘要】在第五代移动通信快速部署的今天,大量的新型业务涌现,这些新型业务对带宽的需求越来越大
大熊小清新·2025-03-24 23:36

2024年科技趋势与未来展望

1.人工智能与机器学习的进化a.更智能的AI模型近年来，人工智能和机器学习已经在各个行业取得了显著的进展。2024年，AI模型将变得更加智能和高效，能够处理更加复杂的数据和任务。特别是在自然语言处理和
我系xun悟空·2025-03-24 23:36

基于Hugging Face的Transformer实战

HuggingFace生态提供：30,000+预训练模型（BERT、GPT、T5等）统一的TransformerAPI接口快速实现下游任务迁移企业级部署工具（Optimum、InferenceEndpoints
小诸葛IT课堂·2025-03-24 23:03

巧用DeepSeek：三步生成高含金量课题技术路线图

如今，随着人工智能技术的飞速发展，借助强大的大模型
CodeJourney.·2025-03-24 23:32

在 web 部署 YOLOv8目标检测（Django+html）

本文介绍如何将自己训练好的模型在网页上进行应用，使用Django+html进行部署，能够对视频和图像进行识别，并显示到页面上，下面是一个效果：上传和另外7个页面-个人-MicrosoftEdge2025
Edward-tan·2025-03-24 22:59

Python bisect库

今天知道这个内置库，感觉眼前一亮，我费那么大劲写的代码一行就搞定啦，不禁感叹前人的智慧1.bisect库中的常用方法（1）bisece_right(ls,target)#ls表示要查找的列表target表示要比较的值返回
是鑫艺呀·2025-03-24 22:59

Python Django入门(建立项目)

我们将为这个项目制定规范，然后为应用程序使用的数据定义模型。我们将使用Django的管理系统来输入一些初始数据，再学习编写视图和模板，让Django能够为我们的网站创建网页。Django
钢铁男儿·2025-03-24 22:58

基于Flink SQL的实时指标多维分析模型

es_sink配置Elasticsearch输出；3.通过多级视图（tmp→tmp_dedup→tmp1/tmp2→tmp3→tmp_groupby）实现数据清洗、去重、状态计算；4.使用ROLLUP进行多维聚合统计
PONY LEE·2025-03-24 22:57

【技术选型】三大 Python Web 框架全面对比

核心特点完整的MVC/MTV架构：内置模型、模板和视图层强
qzw1210·2025-03-24 22:26
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他