江大学习

【核心算法篇十三】《DeepSeek自监督学习：图像补全预训练方案》

引言：为什么自监督学习成为AI新宠？在传统监督学习需要海量标注数据的困境下，自监督学习（Self-SupervisedLearning）凭借无需人工标注的特性异军突起。

再见孙悟空_·2025-02-20 21:24

【大语言模型_3】ollama本地加载deepseek模型后回答混乱问题解决

背景：本地下载了DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B模型后，通过ollamacreateDeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-fds7b.mf加载模型启动后回答混乱，无法使用。解决方法重新下载模型，选择了DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-Q4_K_M.gguf重新编写ds7b.mf文件，文件内容如下：FROM/root/zml/DeepSe

没枕头我咋睡觉·2025-02-20 21:54

全网最全！DeepSeek 新手入门教程合集

本文为你整理全网最易懂、最实用的DeepSeek学习资源，涵盖快速上手、编程实战、系统手册等，附直达链接，收藏这一篇就够了！

·2025-02-20 21:30

《计算机组成及汇编语言原理》阅读笔记：p1-p8

《计算机组成及汇编语言原理》学习第1天，p1-p8总结，总计8页。一、技术总结1.Intel8088microprocessor(微处理器)，1979-1988。

·2025-02-20 21:28

国外7个最佳大语言模型 (LLM) API推荐

在深度学习和机器学习算法的支持下，LLMAPI提供了前所未有的自然语言理解能力。通过利用这些新的API，开发人员现在可以创建能够以前所未有的方式理解和响应书面文本的应用程序。

·2025-02-20 21:26

SMT贴片加工报价构成要素与成本优化策略解析

本文通过结构化分析框架，系统解构报价体系的五大核心要素，并建立可操作的优化模型。研究路径覆盖从基材选型到生产规划的完整价值链，重点揭示各环节成本动因的相互作用机制。

安德胜SMT贴片·2025-02-20 21:51

C语言结构体学习笔记

C语言结构体学习笔记目录结构体基本概念结构体变量定义结构体初始化结构体数组结构体指针共用体枚举类型typedef自定义类型总结结构体基本概念1.什么是结构体？

BUG 劝退师·2025-02-20 21:50

Ubuntu22.4.03服务器版安装及搭建深度学习环境的问题总结

Ubuntu22.4.03服务器版安装流程整个流程已经有很多分享帖了，这里概述一下：下载iso制作启动U盘，按f2进入安装，选择语言，键盘布局english，ubuntuserver安装，DHCP自动配置网络（问题1），代理服务器我们没填，配置阿里云镜源http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/，磁盘分区（问题2），设置服务器密码，安装ssh远程工具，重启reboot。可参

蜡笔小祎在线学习·2025-02-20 21:49

国鑫DeepSeek 671B本地部署方案：以高精度、高性价比重塑AI推理新标杆

随着DeepSeek大模型应用火爆全球，官方服务器总是被挤爆。

Gooxi国鑫·2025-02-20 20:17

FPGA设计怎么学？薪资前景好吗？

但这个岗位的门槛也比较高，很多人不知道怎么学习，下面就和宸极教育一起来了解一下吧。

博览鸿蒙·2025-02-20 20:47

Linux：从入门到精通的全面指南

无论是渴望提升技术水平的个人，还是寻求拓展职业道路的专业人士，学习Linux都无疑是开启新机遇之门的钥匙。以下是关于Linux的详细知识以及学习Linux的经验总结，希望能为正在学习或准

dbsnc1111·2025-02-20 20:47

游戏引擎学习第112天

黑板：优化今天的内容是关于优化的，主要讨论了如何在开发中提高代码的效率，尤其是当游戏的帧率出现问题时。优化并不总是要将代码做到最快，而是要确保代码足够高效，以避免性能问题。优化的过程是一个反复迭代的过程，目标是找到一个“足够好”的解决方案，而不是追求极致优化。优化的第一步并不是直接优化代码，而是要进行测量和分析。这一步很重要，因为只有了解代码的表现和瓶颈，才能有效地进行优化。测量代码的性能，确定哪

虾球xz·2025-02-20 20:17

教你本地复现Deep Research：DeepSeek R1+ LangChain+Milvus

我们可以将其理解为大模型+超级搜索+研究助理的三合一。

大模型入门教程·2025-02-20 20:44

PHP 网络编程介绍

PHP学习资料PHP学习资料PHP学习资料在当今数字化时代，网络编程是开发各类应用必不可少的技能。PHP作为一门广泛应用于Web开发的编程语言，同样具备强大的网络编程能力。

来恩1003·2025-02-20 20:12

PHP 安全与加密：守护 Web 应用的基石

PHP学习资料PHP学习资料PHP学习资料在当今数字化时代，Web应用无处不在，而PHP作为一种广泛使用的服务器端脚本语言，承载着无数网站和应用的核心逻辑。

来恩1003·2025-02-20 20:12

大模型产品Deepseek（九）、LMstudio + AnythingLLM提交文件、网页内容，回复更专业准确

使用LMstudio和AnythingLLM向DeepSeek提交数据以提高回复的准确性在本篇文章中，我们将介绍如何使用LMstudio和AnythingLLM工具将文件或网页内容提交给DeepSeek，确保它能够提供更专业和精准的回答。这种方式特别适合那些无法使用Ollama部署但有数据投喂需求的场景。一.准备工作在开始之前，确保您已经安装了LMstudio和AnythingLLM工具，并且De

伯牙碎琴·2025-02-20 20:41

第26篇：pFedLoRA: Model-Heterogeneous Personalized Federated Learning with LoRA使用lora微调的模型异构个性化联邦学习

第一部分：解决的问题联邦学习（FederatedLearning,FL）是一种分布式机器学习方法，允许客户端在本地数据上训练模型，同时通过中心服务器共享学习成果。

还不秃顶的计科生·2025-02-20 20:10

零基础学会asp.net做AI大模型网站/小程序十六：专栏总结

如果哪里有不太懂的，可关注博主后加个人微信（平台规定文章中不能贴联系方式，需先关注博主，再加微信），后续一起交流学习。

借雨醉东风·2025-02-20 20:10

GPT (Generative Pre-trained Transformer)

GPT模型通过大规模无监督预训练，使用大量的文本数据进行学习，然后再进行微调（fine-tuning）来适应具体的下游任务。

彬彬侠·2025-02-20 19:07

python爬虫Selenium库详细教程_python爬虫之selenium库的使用详解

网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。需要这份系统化学习资料的朋友，可以戳这里获取一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！

嘻嘻哈哈学编程·2025-02-20 19:33

【深度学习目标检测|YOLO算法5-1-1】YOLO家族进化史：从YOLOv1到YOLOv11的架构创新、性能优化与行业应用全解析...

【深度学习目标检测|YOLO算法5-1-1】YOLO家族进化史：从YOLOv1到YOLOv11的架构创新、性能优化与行业应用全解析…【深度学习目标检测|YOLO算法5-1-1】YOLO家族进化史：从YOLOv1

985小水博一枚呀·2025-02-20 19:02

Vue.js 从新手到专家：第七章高级渲染、动态组件和插件合成

通过学习本章内容，你将掌握以下技能：理解Render函数和JSX的基本概念及其应用场景。学习函数式组件的定义及其实现方式。掌握如何为函数式组件定义Props和Emits。

caifox菜狐狸·2025-02-20 19:01

PTA：使用指针进行字符串排序

使用指针方法输入3个字符串，将它们按从小到大的顺序输出。输入格式:在一行中给出3个长度为n字符串。（1≤n≤1000）输出格式:在一行中，输出3个从小到大排序的字符串。输入样例:在这里给出一组输入。

WZMeiei·2025-02-20 19:29

python 自动化数据提取之正则表达式_python 正则提取(2)

一、Python所有方向的学习路线Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照下面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。

m0_60607245·2025-02-20 18:53

DeepSeek爆火背后：AI如何助力GIS发展

2025年的春节，一款名为DeepSeek的AI工具以“推理能力超群”“性价比碾压巨头”的标签火遍全网：日活用户突破3000万，微信搜索接入其长思考模式，三大电信运营商全面部署其开源框架。

GIS前端嘉欣·2025-02-20 18:22

网络安全常见十大漏洞总结（原理、危害、防御）

一、弱口令【文末福利】产生原因与个人习惯和安全意识相关，为了避免忘记密码，使用一个非常容易记住的密码，或者是直接采用系统的默认密码等。危害通过弱口令，攻击者可以进入后台修改资料，进入金融系统盗取钱财，进入OA系统可以获取企业内部资料，进入监控系统可以进行实时监控等等。防御设置密码通常遵循以下原则：（1）不使用空口令或系统缺省的口令，为典型的弱口令；（2）口令长度不小于8个字符；（3）口令不应该为连

程序媛西米·2025-02-20 18:52

Mysql学习笔记-Mysql基础进阶

#知识点1.DQL:查询语句1.排序查询2.聚合函数3.分组查询4.分页查询2.约束3.多表之间的关系4.范式5.数据库的备份和还原#DQL:查询语句1.排序查询*语法：orderby子句*orderby排序字段1排序方式1，排序字段2排序方式2...*排序方式：*ASC：升序，默认的。*DESC：降序。*注意：*如果有多个排序条件，则当前边的条件值一样时，才会判断第二条件。2.聚合函数：将一列数

少年无为·2025-02-20 18:52

嵌入式学习DAY28 --- 线程、同步和互斥问题、如何实现同步和互斥？

嵌入式入门学习笔记，遇到的问题以及心得体会！

楼台的春风·2025-02-20 18:21

腾讯云放大招：3 行代码让 DeepSeek “入住” 微信小程序

小程序开发的革命性突破近日，技术圈迎来一则重磅消息——腾讯云推出全新功能，仅需3行代码，就能让DeepSeek大模型“入住”微信小程序，这无疑为开发者们带来了一场革命性的变革。

BuluAI·2025-02-20 18:20

Python从0到100（三十九）：数据提取之正则（文末免费送书）

想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习

是Dream呀·2025-02-20 17:20

Salesforce联手阿里云，销售易联手腾讯，还在靠”卖血求生“的CRM独立玩家何去何从？

消息一出，便受到很多人的关注，这首当其中，最高兴的算要数销售易的客户，源自其将获得的三大核心价值升级，腾讯将进一步开放云计算、大数据、AI等核心技术能力

·2025-02-20 17:23

Python学习心得两大编程思想

一、两大编程思想：1.面向过程：功能上的封装典型代表：C语言2.面向对象：属性和行为上的封装典型代表：Python、Java二、面向过程与面向对象的异同点：1.区别：面向过程：事物比较简单，可用线性的思维去解决面向对象

lifegoesonwjl·2025-02-20 17:18

2025基金公司私有化部署趋势分析：技术自主权的崛起

数据主权时代的战略选择与实战指南副标题：从DeepSeek到板栗看板，解密金融巨头如何用私有化部署重塑竞争力【热点引入：一场无声的金融科技革命】2025年2月，、十余家公募基金密集宣布完成DeepSeek大模型的私有化部署

·2025-02-20 17:51

Android arcgis加载在线底图

我整理的一些关于【信息系统】的项目学习资料（附讲解～～）和大家一起分享、学习一下：https://edu.51cto.com/mic-position/757.html在Android中使用ArcGIS

Angie洛林·2025-02-20 17:47

深度学习环境配置——Anaconda安装

目录Ⅰ.Windows系统安装Anaconda1.1下载安装Ⅱ.Linux系统安装Anaconda（适用于服务器安装）2.1下载2.2安装操作系统：windows11/ubuntu20/ubuntu18更新时间：20240221Ⅰ.Windows系统安装Anaconda1.1下载安装https://www.anaconda.com/download默认安装即可。Ⅱ.Linux系统安装Anacond

tyyhmtyyhm·2025-02-20 17:46

深度学习工厂的蓝图：拆解CUDA驱动、PyTorch与OpenCV的依赖关系

想象一下，你正在建造一座深度学习工厂，这座工厂专门用于高效处理深度学习任务（如训练神经网络）和计算机视觉任务（如图像处理）。

时光旅人01号·2025-02-20 17:46

动态规划之背包问题全解

概述———动态规划提出人：理查德·贝尔曼本质：一张表格处理方法内容：把原问题分解为若干子问题，自底向上先求解最小子问题，把结果储存在表格中，求解大的子问题时直接从表格中查询小的子问题的解，以避免重复计算

学会了，不，学废了·2025-02-20 17:46

（九万字）面向2025年BOSS直聘人工智能算法工程师高频面试题解析

面向2025年BOSS直聘人工智能算法工程师高频面试题解析1.机器学习（ML）理论解析机器学习是让计算机从数据中学习规律的一套方法论，包含监督学习、无监督学习和强化学习等范式。

快撑死的鱼·2025-02-20 17:15

《数组》学习——有序数组的平方

有序数组的平方题目：给你一个按非递减顺序排序的整数数组nums，返回每个数字的平方组成的新数组，要求也按非递减顺序排序。测试用例：输入：nums=[-4,-1,0,3,10]输出：[0,1,9,16,100]解释：平方后，数组变为[16,1,0,9,100]，排序后，数组变为[0,1,9,16,100]该题，有两种解法：暴力排序解法双指针法（快慢指针法）测试程序：（双指针法的求解）#include

小翔很开心·2025-02-20 17:40

Centos7 搭建 Jupyter + Nginx 服务

用途包括：数据清理和转换，数值模拟，统计建模，机器学习等等。本文讲述如何搭建Jupyter+Nginx服务,仅供学习与交流，请勿用于商业用途一

某龙兄·2025-02-20 17:40

人工智能与机器学习入门：基尼系数（Gini Index）和基于熵（Entropy）

在决策树应用一文中，在构建决策分类树应用决策算法时，介绍了基尼系数（GiniIndex）和基于熵（Entropy）两种算法。本文通过实例来更加深入的介绍一下这两个算法。仍然以简单的数据为例：id喜欢颜色是否有喉结身高性别1绿否165女2蓝是170男3粉否172女4绿是175男基尼系数分别对喜欢颜色是否有喉结求基尼系数如下：喜欢的颜色id喜欢颜色性别1绿女2蓝男3粉女4绿男对于姓别女分类而言，数据如

·2025-02-20 17:46

FakeApp 技术浅析（一）

1.技术背景与理论基础1.1生成对抗网络（GANs）生成对抗网络（GANs）是深度学习领域中的一种重要模型，由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）组成。

爱研究的小牛·2025-02-20 17:09

C语言学习记录——BC61 牛牛的二三七整除

牛牛的二三七整除_牛客题霸_牛客网(nowcoder.com)#includeintmain(){inta;//定义我们要输入的整数scanf("%d",&a);//输入整数if(a%2==0)//a%2==0说明a能被2整除{printf("2");//输出2空，因为a有可能还会被3和7整除，但输出中格式显示每个数字是间隔的}//并且要升序输出，所以先判断能否被2整除，再判断能否被3整除，最后是

曾浩轩·2025-02-20 17:09

DeepSeek 赋能工业软件之全流程方案

deepseek赋能工业软件之全流程方案之侧重半导体FABdeepseek在工业软件中的应用场景“deepseek”大模型在工业软件领域拥有广泛的应用场景，包括以下几个方面：智能调度：利用深度学习和优化算法

爱吃青菜的大力水手·2025-02-20 17:09

数据挖掘十大经典算法详解（附原理解析与代码示例）

1.PageRank（链接分析）应用场景：搜索引擎排名、社交网络分析核心原理PageRank通过网页之间的链接关系计算网页的重要性，影响力大的网页排名更高。

IT程序媛-桃子·2025-02-20 16:37

AI 大模型：Intelligent Agent—— 开启智能新纪元

从软件工程的角度，智能体是一种基于大语言模型的，具备规划思考能力、记忆能力、使用工具函数的能力，能自主完成给定任务的计算机程序。

AI-入门·2025-02-20 16:36

生产企业使用系统大全

作为一般企业员工可能只负责或对其中部分系统比较熟悉，其实如果是一个生产型企业完整的系统大全应该包含以下这些，但由于系统之间可能存在的边界模糊，会把其他系统的功能给进行合并，但不影响我们了解成熟系统所对应的职责，以下就是十大系统的功能

十五001·2025-02-20 16:34

transformer模型构建

2.6模型构建学习目标掌握编码器-解码器结构的实现过程.掌握Transformer模型的构建过程.通过上面的小节,我们已经完成了所有组成部分的实现,接下来就来实现完整的编码器-解码器结构.Transformer

AI耽误的大厨·2025-02-20 16:03

深度学习之目标检测的常用标注工具

1LabelImgLabelImg是一款开源的图像标注工具，标签可用于分类和目标检测，它是用Python编写的，并使用Qt作为其图形界面，简单好用。注释以PASCALVOC格式保存为XML文件，这是ImageNet使用的格式。此外，它还支持COCO数据集格式。2labelmelabelme是一款开源的图像/视频标注工具，标签可用于目标检测、分割和分类。灵感是来自于MIT开源的一款标注工具Label

铭瑾熙·2025-02-20 16:32

34、深度学习-自学之路-深入理解-NLP自然语言处理-RNN一个简单的程序，可以从程序中理解RNN的基本思想。

importsys,random,mathfromcollectionsimportCounterimportnumpyasnpf=open('tasks_1-20_v1/en/qa1_single-supporting-fact_train.txt','r')raw=f.readlines()f.close()tokens=list()forlineinraw[0:1000]:tokens.ap

小宇爱·2025-02-20 16:32

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