消息成本模型

GPT4All:免费使用本地运行无需GPU的基于C++的GPT模型和UI: A free-to-use, locally running, privacy-aware chatbot. No GPU

输出：GPT4All如何运作RunningLLMsonCPU在CPU上运行LLMSideloadinganyggMLmodel加载任何ggML模型GPT4ALL:目前已经
AI天才研究院·2025-01-28 09:28

接口技术-第1次作业

2、接口芯片的编程模型方法是什么？采用编程模型方法对分析与应用微机系统的硬件资源有什么意义？3、什么是接口？阐述接口的功能。4、什么是多总线技术？多总线层次化总线结构主要有哪几个层次？
厂里英才·2025-01-28 09:57

机器学习&深度学习目录

机器学习模型机器学习笔记：Transformer_刘文巾的博客-CSDN博客attention相关机器学习笔记：attention_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客机器学习笔记：ELMOBERT_UQI-LIUWJ
UQI-LIUWJ·2025-01-28 09:26

【MQ】如何保证消息队列的高性能？

零拷贝Kafka使用到了mmap和sendfile的方式来实现零拷贝。分别对应Java的MappedByteBuffer和FileChannel.transferTo顺序写磁盘Kafka采用顺序写文件的方式来提高磁盘写入性能。顺序写文件，基本减少了磁盘寻道和旋转的次数完成一次磁盘IO，需要经过寻道、旋转和数据传输三个步骤，如果在写磁盘的时候省去寻道、旋转可以极大地提高磁盘读写的性能。Kafka中每
Forest 森林·2025-01-28 09:24

【MQ】如何保证消息队列的高可用？

RocketMQNameServer集群部署Broker做了集群部署主从模式类型：同步复制、异步复制主节点返回消息给客户端的时候是否需要同步从节点Dledger：要求至少消息复制到半数以上的节点之后，才给客户端返回写入成功
Forest 森林·2025-01-28 09:24

影视制作的未来：云渲染+虚拟制作+AI生成技术

传统的渲染过程耗时长且成本高，而云渲染
LhcyyVSO·2025-01-28 08:52

【AI论文】FilmAgent: 一个用于虚拟3D空间中端到端电影制作自动化的多智能体框架

受近期基于语言智能体社会的自动化决策领域进展的启发，本文提出了FilmAgent，这是一个新颖的、基于大型语言模型（LLM）的多智能体协作框架，旨在实现我们构建的3D虚拟空间中的端到端电影制作自动化。
东临碣石82·2025-01-28 08:19

最小二乘法-线性回归 和 梯度下降法

它通过最小化观测值与模型预测值之间的差的平方和来估计模型参数。  
梦回楼~·2025-01-28 08:19

容器化检索增强框架（R2R）

主要特点包括实现新颖的检索算法，支持多步检索过程，与各种嵌入模型和向量存储集成，以及用于分析和可视化检索性能的工具。适合有兴趣突破检索技术界限的开发人员和研究人员，特别是在需要创新检索方法的场景。
deepdata_cn·2025-01-28 08:19

高效向量搜索RAG解决方案（Canopy）

一、基本原理1.向量嵌入：Canopy首先会将文本数据转换为向量表示，通常使用预训练的语言模型等技术，将文本映射到
deepdata_cn·2025-01-28 08:18

遥感深度学习过程中图像分割的尺寸对模型训练结果的影响

小尺寸图像：显存占用低，但可能丢失全局上下文信息（如大面积地物分布），影响模型对复杂场景的理解。2.模型感受野与上下文信息小尺寸输入：模型感受野受限，可能无法捕捉大范围地物（如河流、
司南锤·2025-01-28 08:18

使用小尺寸的图像进行逐像素语义分割训练，出现样本不均衡训练效果问题

小尺寸裁剪后，部分训练样本可能完全不含某些类别（例如一块纯农田的补丁），导致模型对这些类别缺乏学习机会。示例：原图中“道路”占比5%，若裁剪为256x256的小图，部分小图中可能
司南锤·2025-01-28 08:18

如何解决小尺寸图像分割中的样本不均衡问题

1.生成对抗数据增强（Copy-PasteAugmentation）原理：将稀有目标的像素块复制粘贴到其他图像中，低成本生成平衡数据。适用场景：小目标（如车辆、船只）或极端稀疏类别（如灾害损毁区域）。
司南锤·2025-01-28 08:18

06-机器学习-数据预处理

以下是数据清洗的详细流程、方法和实战示例：一、数据清洗的核心任务问题类型表现示例影响缺失值数值型字段为空（NaN）模型无法处理缺失值，导致训练中断或偏差异常值年龄=200岁，房价=-100万扭曲统计指标
不会打代码呜呜呜呜·2025-01-28 08:47

在计算机上本地运行 Deepseek R1

DownloadOllamaonLinuxDownloadOllamaonWindowsDownloadOllamaonmacOSDeepseekR1是一个强大的人工智能模型，在科技界掀起了波澜。
itmanll·2025-01-28 07:44

【深入浅出 Yarn 架构与实现】1-1 设计理念与基本架构

资源利用率低：基于slot的资源分配模型。机器会将资源划分成若干相同大小的slot，并划定哪些是mapslot、哪些是reduceslot。无法支持多种计
大数据王小皮·2025-01-28 07:12

#深度学习：从基础到实践

它通过构建由多个隐藏层组成的神经网络模型，能够从海量数据中自动学习特征和表征,在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性进展。
single_ffish·2025-01-28 07:41

深入解析TCP/IP协议：网络通信的基石

本文将详细介绍TCP/IP协议的历史、分层模型、核心协议（TCP、IP等），并深入探讨其在网络通信中的重要角色。2.TCP/IP协议简介2.1TCP/IP的历史背景TCP/IP协议由
一休哥助手·2025-01-28 06:08

访问DOM元素（节点）

DOM（文档对象模型）是Web开发中用于处理HTML和XML文档的标准接口，它允许开发者通过脚本语言（如JavaScript）动态地访问和修改文档的结构、内容和样式。
froginwe11·2025-01-28 06:08

高可用架构，高性能架构和高并发架构

胡弦，视频号2023年度优秀创作者，互联网大厂P8技术专家，SpringCloudAlibaba微服务架构实战派(上下册)和RocketMQ消息中间件实战派(上下册)的作者，资深架构师，技术负责人，极客时间训练营讲师
架构随笔录·2025-01-28 06:35

Thymeleaf基础知识语法

①简单表达式变量表达式：${…}选择变量表达式：*{…}消息表达：#{…}链接URL表达式
沐暖沐·2025-01-28 06:04

工程化概述

工程化的定义和主要解决的问题前端工程化指遵循一定的规范，通过工具提升效率，降低成本的一种手段。
WJP丶·2025-01-28 06:03

基于R-CNN深度学习的无人机目标检测系统：数据集、模型和UI界面的完整实现

摘要随着无人机技术的迅猛发展，无人机在军事、农业、环境监测等多个领域的应用日益广泛。无人机目标检测系统的建设成为提升无人机自主飞行和环境感知能力的重要环节。本文将详细介绍如何构建一个基于深度学习的无人机目标检测系统，采用R-CNN（区域卷积神经网络）算法，通过用户界面设计和数据集处理，实现高效的目标检测功能。通过本项目，旨在为无人机目标检测提供一种可行的解决方案，并提高其在复杂环境下的工作效率。目
2025年数学建模美赛·2025-01-28 05:30

基于Multi-Agent的无人机集群体系自主作战系统设计

建立无人集群各节点的Agent模型及其推演规则;对于仿真系统模块化和通用化的需求,设计系统互操作式接口和无人集群自主作战的交互关系;开展无人集群系统仿真推演验证。
龙腾亚太·2025-01-28 05:30

无人机低成本集群技术实现详解

其中，无人机集群技术作为提高任务效率、降低成本的重要手段，正受到越来越多的关注。
无人机技术圈·2025-01-28 05:59

Python编写Modbus详细指南与示例

它定义了一系列消息结构，用于在多个设备之间交换数据。Python由于其易用性和丰富的库，成为了编写Modbus应用程序的热门选择。
达达玲玲·2025-01-28 05:57

Struts2 架构

Struts2是一个MVC拉动的（或MVC2）框架，Struts2的模型-视图-控制器模式是通过以下五个核心部分进行实现的：操作（Actions）拦截器（Interceptors）值栈（ValueStack
段远山·2025-01-28 05:56

用 Neo4j GraphRAG 工具开启你的智能应用之旅

它不仅解决了大型语言模型常
步子哥·2025-01-28 05:55

coxphfit+matlab,计算Cox比例风险模型的coxph和cph函数有什么区别？

RCS=受限立方样条。您可以通过查看help(package="rms")找到函数的帮助文件下面是源代码的摘录，所以你可以看到那里的cph函数调用coxph.fit功能(的coxph在survival包胆量)>cph[...]if(nullmod)f=NULLelse{ytype=attr(Y,"type")fitter=if(method=="breslow"||method=="efron")
Mandy Liu·2025-01-28 05:25

数据包的发送流程

但为了简化模型，我们把中间的服务器给省略掉，假设这是个端到端的通信。且为了保证消息的可靠性，我们盲猜它们之间用的是TCP协议进行通信。为了发送数据包，两端首先会通过三次握手，建立TCP连接。
sumatch·2025-01-28 04:22

rabbitmq和redis用作消息队列的区别

将redis发布订阅模式用做消息队列和rabbitmq的区别：可靠性redis：没有相应的机制保证消息的可靠消费，如果发布者发布一条消息，而没有对应的订阅者的话，这条消息将丢失，不会存在内存中；rabbitmq
rlk512974883·2025-01-28 04:22

DeepSeek R1模型基于ollama部署

DeepSeekR1模型基于ollama部署1、安装部署ollama(windows)2、在ollama中使用deepseekr13、问答示例4、python调用接口5、ollama常用命令1、安装部署
&Dirac·2025-01-28 04:22

预训练语言模型

一.预训练模型的基本介绍预训练模型是一种在大规模数据上训练而得的模型，通常通过无监督学习或自监督学习的方式进行。在预训练阶段，模型被训练来学习数据的内在表示，而无需标注数据或任务特定的目标函数。
Algorithm_Engineer_·2025-01-28 04:51

探索未来对话的边界：Mixture-of-Agents（MoA）——大型语言模型的集体智慧引擎

探索未来对话的边界：Mixture-of-Agents（MoA）——大型语言模型的集体智慧引擎项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/MoA在当前人工智能的浪潮中，
潘俭渝Erik·2025-01-28 04:49

RPC是什么？

在OSI网络七层模型中，RPC跨越了传输层和应用层，RPC使得开发，包括网络分布式多程序在内的应用程序更加容易。过程是什么？过程就是业务处理、计算任务，更直白的说，就
项三城·2025-01-28 04:18

MQ和多线程异步有什么区别？

削峰或者消息堆积能力。当业务系统处于高并发，MQ可以将消息堆积在Broker实例中，而多线程会创建大量线程，甚
大唐雨夜·2025-01-28 04:17

智能工厂的设计软件 应用场景的一个例子：为AI聊天工具添加一个知识系统 之8 重新开始 之1 特定于领域的模板--一个三套接的hoc结构

其地位：祖传代码脚本模板中的--一个div标签的内容模型，在三端架构中描述前端执行公式的“体”性。目的是准备完善出该项目。希望的做法是：我将我给出的附件文档中零散的一些考虑组成出完整的描述文字
一水鉴天·2025-01-28 04:16

鸿蒙学习自由流转与分布式运行环境-价值与架构定义(1)

基于传统OS开发跨设备交互的应用程序时，需要解决设备发现、设备认证、设备连接、数据同步等技术难题，不但开发成本高，还存在安全隐私、兼容性、性能等诸多问题。
技术分享，共享成长·2025-01-28 03:45

Stable Diffusion：Python图像生成实战指南

1.StableDiffusion简介与环境配置StableDiffusion是一个强大的AI图像生成模型，它能够根据文字描述生成高质量的图像。在开始实战之
AI绘画咪酱·2025-01-28 03:44

系统设计面试题

**设计一个聊天系统**：包括消息的发送、接收、存储、展示等功能，以及如何处理实时通信、离线消息、群聊等需求设计一个推荐系统：根据用户
慢慢慢时光·2025-01-28 03:14

人工智能前沿技术进展与应用前景探究

在初级阶段（1943-1956），沃伦・麦卡洛克和沃尔特・皮茨提出的人工神经网络基本模型，为人工智能的发展奠定了初
戒了9·2025-01-28 03:43

chatGPT底层原理是什么，为什么chatGPT效果这么好？三万字长文深度剖析-中

三万字长文深度剖析-下神经网络那么我们用于图像识别等任务的模型是如何工作的呢？目前最流行且最成功的方法是使用神经网络。神经网络在20世纪40年代就发明了——其形式与现
会写代码的孙悟空·2025-01-28 03:09

Node.js 技术学习指南：从入门到实战应用

基于GoogleChrome浏览器强大的V8JavaScript引擎构建，Node.js引入了异步I/O模型和事件驱动编程机制，使得JavaScript能够在服务器环境中高效处理高并发网络请求。
小码快撩·2025-01-28 02:06

人工智能前沿技术进展与应用前景探究

在初级阶段（1943-1956），沃伦・麦卡洛克和沃尔特・皮茨提出的人工神经网络基本模型，为人工智能的发展奠定了初
戒了9·2025-01-28 02:36

【面试题】构建高并发、高可用服务架构：技术选型与设计

监控系统消息队列缓存层数据存储层应用层Web层负载均衡与流量分配GrafanaPrometheusAlertmanager消息队列Kafka/RabbitMQ集群/镜像队列缓存层Redis/Memcached
言之。·2025-01-28 02:05

探索 Meissonic：文本到图像生成的新星

目录前言模型概述主要功能技术架构应用场景在线体验本地部署克隆存储库创建虚拟环境安装扩散器启动GradioWeb用户界面文本到图像生成结语项目地址一、前言在人工智能迅猛发展的今天，文本到图像生成技术已成为科技前沿的热点
zhangjiaofa·2025-01-28 02:34

SpringAI基于API对大语言模型调用

引言随着人工智能技术的迅猛发展，大型语言模型（LLM）在各个领域的应用越来越广泛。SpringAI作为一个旨在简化AI集成的框架，为开发者提供了高效、便捷的工具来连接和调用这些大模型。
_沉浮_·2025-01-28 02:00

使用 PyTorch 实现逻辑回归：从数据到模型保存与加载

本文将通过一个简单的示例，展示如何使用PyTorch框架实现逻辑回归模型，从数据准备到模型训练、保存和加载，最后进行预测。1.数据准备逻辑回归的核心是通过学习数据中的特征与标签之间的关系来进行分类。
弥树子·2025-01-28 02:29

[网络通信原理]——OSI模型与TCP/IP模型

前言在计算机网络领域中，OSI7层模型和TCP/IP模型是两个重要的概念。本文将对这两个模型进行介绍和比较，让大家了解它们的区别和联系。
牛逼的路上跑了一半·2025-01-28 02:29

奖励模型：解析大语言模型的关键工具

标题：奖励模型：解析大语言模型的关键工具文章信息摘要：奖励模型是理解和审核大语言模型(LLM)的重要工具，通过简单的评估方式提供了模型内部表征和性能的深入洞察。
XianxinMao·2025-01-28 01:27
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