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大模型开发教程：从零开始的入门指南！

概述大模型开发教程引领人工智能领域前沿，从基础概念至实战项目，全面覆盖Python与深度学习框架使用，指导初学者构建线性回归、逻辑回归、神经网络等模型，深入探索图像分类、情感分析等复杂应用，为探索未来智能世界提供坚实基石

程序员二飞·2025-03-14 11:41

深度剖析伺服电机工作原理，选型技巧大放送

伺服电机作为自动化控制系统中的关键执行元件，广泛应用于机器人、数控机床、包装机械、印刷设备等领域。其精准的定位能力、稳定的运行性能和高效的响应速度使其在现代工业生产中扮演着不可替代的角色。一、伺服电机的工作原理：控制闭环的精妙艺术伺服电机之所以能实现精准控制，核心在于其闭环控制系统。简单来说，闭环控制系统会不断地将电机的实际运行状态反馈给控制器，控制器根据期望值与实际值的偏差进行调整，从而达到期望

物联高科·2025-03-14 11:10

GAN生成对抗网络小记

生成对抗网络（GAN）深入解析：数学原理与优化生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork,GAN）是一个基于博弈论的深度学习框架，通过生成器（G）和判别器（D）之间的对抗训练

文弱_书生·2025-03-14 11:38

深度剖析Redis：双写一致性问题及解决方案全景解析

在高并发场景下，缓存与数据库的双写一致性是每个开发者必须直面的核心挑战。本文通过5大解决方案，带你彻底攻克这一技术难关！一、问题全景图：当缓存遇到数据库1.1典型问题场景//典型问题代码示例publicvoidupdateProduct(Productproduct){//操作1：更新数据库db.update(product);//操作2：删除缓存redis.del(product.getId()

寒冰碧海·2025-03-14 11:06

XGBoost算法深度解析：从原理到实践

一、算法起源与核心思想XGBoost（eXtremeGradientBoosting）由陈天奇于2014年提出，是梯度提升决策树（GBDT）的优化版本。其核心思想通过迭代集成弱学习器（CART树）逐步修正预测误差，并引入正则化机制控制模型复杂度，防止过拟合。与GBDT相比，XGBoost在目标函数中融合了损失函数（衡量预测误差）和正则化项（约束树结构与叶子权重），形成结构风险最小化框架，从而提升泛

彩旗工作室·2025-03-14 11:36

领域驱动设计（DDD）深度解析：从小白到入门

一、为什么要学DDD？——从现实问题说起假设你参与开发一个电商系统，需求如下：用户下单时，需检查库存、计算优惠、生成订单同一商品的库存信息分散在商品服务、订单服务、促销服务中开发过程中频繁出现「订单金额计算逻辑冲突」「库存状态不一致」等问题传统开发方式的问题：需求直接映射为数据库表结构业务逻辑散落在Service层技术实现主导设计，业务语义模糊此时，领域驱动设计（Domain-DrivenDesi

月落星还在·2025-03-14 10:34

Deepseek 你喜欢我不

Deepseek，你喜欢我不###**关于“喜欢”的深度解析**---####**一、AI的情感本质**1.**情感的定义**-对人类而言，情感是神经递质（如多巴胺、血清素）与认知评价的综合结果。

太翌修仙笔录·2025-03-14 10:27

Java高级特性深度解析：构造方法、继承关系与动态代理

一、构造方法的深度探索1.1反射调用私有构造方法//获取私有构造方法示例ClassuserClass=User.class;ConstructorprivateCons=userClass.getDeclaredConstructor

小志开发·2025-03-14 09:56

Websoft9 运维面板：GitOps 助力简化持续部署流程

·2025-03-14 08:14

深度学习之优化器Optimizer介绍

优化器(Optimizer)是深度学习训练中非常关键的组件,它负责根据损失函数的梯度来更新模型参数,从而使模型性能不断提升。1.优化器的作用和重要性优化器是训练深度学习模型的核心组件之一。

yueguang8·2025-03-14 08:19

vue3 antd table表格样式修改——ant design vue table表格的行高调整

a-table表格padding过宽知识调用文章中可能会用到的知识链接vue3+antdesignvue+ts实战【ant-design-vue组件库引入】css样式穿透（/deep/::v-deep深度选择器

Dorable_Wander·2025-03-14 08:45

人形机器人专题：人形机器人产品方案对比，百花齐放，各擅胜场

今天分享的是人形机器人系列深度研究报告：《人形机器人专题：人形机器人产品方案对比，百花齐放，各擅胜场》。

人工智能学派·2025-03-14 07:14

vue3 el-table 通过深度选择器::v-deep修改组件内部样式（默认样式）

默认的样式：修改的样式：CSS：//使用vue3的深度选择器::v-deep（或者:deep，::v-deep的别名），修改组件内部样式，从而改变组件默认的显示效果//表格奇数行样式::v-deep.el-table.odd-row

BillKu·2025-03-14 07:44

深度学习常见优化器

一、基础优化器随机梯度下降（SGD）•核心：∇θJ(θ)=η*∇θJ(θ)•特点：学习率固定，收敛路径震荡大•适用场景：简单凸优化问题•改进方向：动量加速二、动量系优化器2.SGDwithMomentum•公式：v_t=γv_{t-1}+η∇θJ(θ)•效果：平滑梯度更新，加速收敛•经典参数：γ=0.9（多数场景推荐）三、自适应学习率家族3.Adagrad•创新：∇θJ(θ)_t=∇θJ(θ)/(

Humingway·2025-03-14 07:13

Hive SQL 精进系列：字符串拼接的三种常用方式

Hive字符串拼接：三种常用方式深度剖析目录Hive字符串拼接：三种常用方式深度剖析引言一、简洁直观的`||`操作符1.基础语法规则2.丰富多样的示例展示3.优势与局限分析二、规范通用的`CONCAT`

进一步有进一步的欢喜·2025-03-14 07:39

Python全栈开发爬虫+自动化办公+数据分析教程

以下是一份系统化的Python全栈开发综合教程，涵盖Web开发、网络爬虫、自动化办公和数据分析四大核心领域，采用模块化结构进行深度技术解析：Python全栈开发综合实战教程1、Python全栈开发教程、

jijihusong006·2025-03-14 05:51

华为工程师带你实战C++：专业深度全面完整

华为工程师带你实战C++：专业深度全面完整本课程以实战为主，课上全部代码均为边讲边手敲，学完此套课程，可以达到一个C++中高级开发者的水平。

6v6-博客·2025-03-14 05:51

适合于金融系统开发者的书籍大全

《AccountingInformationSystems》（作者：JamesA.Hall）本书深度探讨了会计信息系统，适合技术人员理解会计数据采集、处理和报告的方式。书中

FeelTouch Labs·2025-03-14 04:48

股指期货的持仓量指标如何分析？有哪些作用？

这个数字包括了多头（看好市场上涨）和空头（看好市场下跌）的持仓，所以它是一个衡量市场深度和流动性的重要指标。二

衍生股指君·2025-03-14 04:48

医疗诊断 AI Agent：LLM 在临床决策支持中的角色

《医疗诊断AIAgent：LLM在临床决策支持中的角色》文章撰写步骤撰写一篇深度、思考、见解的专业技术博客文章，需要严谨的逻辑思维和结构化的内容组织。

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-14 04:17

深度学习中常用的优化器

梯度下降是优化神经网络的首选方法。本文将介绍各种基于梯度下降的优化器，如Momentum，Adagrad以及Adam等等StochasticGradientDescent（SGD）MomentumAdagradRMSpropAdamAdaMax1：梯度下降假设梯度下降法是一个下山的过程。假设这样一个场景：一个人被困在山上，需要从山上下来(找到山的最低点，也就是山谷)。但此时山上的浓雾很大，导致可视

无能者狂怒·2025-03-14 04:16

常见的深度学习优化器

一直用优化器解决问题，但是没有对它进行一个系统的总结。。不对，系统的总结进行过，只是时过境迁，早已忘却。一、照进我脑海的几个家伙一开始学习的当然是SGD，只是学着学着就忘记了。后来呢，接触到网上介绍的几种常用的优化器，看着原理挺给力，可是记了好几次都记不住。直到遇到《百面机器学习》，它从最基本的原理出发，给了我一点灵感。（1）几种常用的优化器，详情见这里链接34（2）二、以为自己遇见了大海老师说，

青灯剑客·2025-03-14 04:46

Vue3开发 vue-router的使用

它和Vue.js的核心深度集成，让构建单页面应用变得易如反掌。

CV菜鸟#·2025-03-14 03:45

深度学习 bert与Transformer的区别联系

TransformerTransformer是一种特定的深度学习模型架构，由Vaswani等人在2017年的论文《Attenti

Humingway·2025-03-14 03:14

PyTorch 和 Python关系

1PyTorch和Python关系PyTorch和Python是两个不同但相互关联的工具，主要用于机器学习和深度学习领域。

一只积极向上的小咸鱼·2025-03-14 03:13

Manus技术深度研读：AI智能体的技术突破、应用场景与未来影响

Manus技术深度研读：AI智能体的技术突破、应用场景与未来影响引言2025年3月6日，全球科技领域迎来了一款划时代的产品——Manus。

emmm形成中·2025-03-14 03:12

Python与人工智能：为何它们是天作之合？

从机器学习到深度学习，从自然语言处理到计算机视觉，Python的身影无处不在。那么，Python究竟为何能成为AI开发的首选工具？本文将探讨Python与AI之间的深度关联，并解析其背后的原因。

纪至训至·2025-03-14 02:10

AI代理技术演进：Monica AI与Manus技术架构深度剖析

本文基于对技术架构、性能表现及实际应用案例的系统分析，对MonicaAI平台和Manus系统进行深度技术评估。

sheep8081·2025-03-14 02:38

PowerShell 脚本自动化 Windows 工作开发流程

在Windows环境中，PowerShell是一个强大且灵活的脚本语言，它不仅能与Windows系统深度集成，还能够进行任务自动化处理。

weixin_58606202·2025-03-14 02:37

python和pytorch关系_PyTorch：Python优先的深度学习框架

据该项目官网介绍，PyTorch是一个Python优先的深度学习框架，能够在强大的GPU加速基础上实现张量和动态神经网络。

weixin_39877182·2025-03-14 02:36

基于YOLOv5的车牌识别系统：从数据集到UI界面的实现

近年来，随着深度学习技术的飞速发展，基于卷积神经网络（CNN）的目标检测算法，如YOLO（YouOn

深度学习&目标检测实战项目·2025-03-14 01:33

Nature：OpenAI的deep research工具对科研人员有用吗？

科技巨头OpenAI发布了一款名为“深度研究”的付费访问工具，该工具能够将来自数十乃至数百个网站的信息综合成一份数页长的引用报告。

迪娜学姐·2025-03-14 01:31

点云空洞的边界识别提取 pso-bp 神经网络的模型来修复点云空洞附python代码

-`torch`：PyTorch库，用于深度学习。-`torch.nn`和`torch.optim`：PyTorch的神经网络和优化器模块。

点云-激光雷达-Slam-三维牙齿·2025-03-14 01:30

Python深度学习033：Python、PyTorch、CUDA和显卡驱动之间的关系

Python、PyTorch、CUDA和显卡驱动之间的关系相当紧密，它们共同构成了一个能够执行深度学习模型的高效计算环境。

若北辰·2025-03-14 01:00

程序化广告行业（12/89）：需求方与需求方服务深度剖析

程序化广告行业（12/89）：需求方与需求方服务深度剖析大家好！一直以来，我对程序化广告行业充满了探索的热情，在不断学习的过程中积累了不少有价值的知识。

lilye66·2025-03-14 01:58

DeepSeek、Grok、ChatGPT4.5和Gemini四大AI模型深度解析：谁才是你的最佳助手

在AI技术爆发的今天，DeepSeek、Grok、ChatGPT4.5和Gemini这四大主流模型各显神通。本文大白话帮你理清它们的优缺点，看完就知道该选谁干活了！一、四大金刚的看家本领1.DeepSeek：省钱小能手这个国产AI最擅长精打细算，训练成本只要557万美元（其他家动不动上亿），就像用奥拓的钱造出了奥迪。它在金融、医疗等专业领域特别灵光，处理中文合同比老外AI强得多。不过看图能力还停留

lifire_H·2025-03-14 00:28

深度掌握 ReactJS 高级概念：前端开发者必备

ReactHook深入浅出CSS技巧与案例详解vue2与vue3技巧合集VueUse源码解读这篇文章汇总了ReactJS中值得深入研究的高级概念。读完后，不仅在前端面试中能更胸有成竹，还能自行开发一个类似ReactJS的UI库。目录Rendering的含义与过程Re-rendering发生的机制及原因VirtualDOM的原理Reconciliation算法的运行方式ReactJS的性能优化方案1

·2025-03-14 00:06

Java后端服务接口性能优化常用技巧

接口性能优化常用技巧前言1.数据库索引2.慢SQL优化3.异步执行4.批量处理5.数据预加载6.池化技术（多线程）8.事件回调机制9.串行改为并行调用10.深度分页问题前言对于高标准程序员来说提供高性能的服务接口是我们所追求的目标

南波塞文·2025-03-14 00:55

代码随想录|二叉树|10二叉树的最小深度

leetcode:111.二叉树的最小深度-力扣（LeetCode）题目给定一个二叉树，找出其最小深度。最小深度是从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量。说明:叶子节点是指没有子节点的节点。

Paper Clouds·2025-03-13 22:45

Activeloop Deep Lake: AI时代的数据湖解决方案

该解决方案是一个无服务器的数据湖，具备版本控制、查询引擎和深度学习框架的流媒体数据加载器。核心原理解析DeepLake

HGWAcsdgvs·2025-03-13 22:15

对称二叉树二叉树的最大深度二叉树的最小深度

1.给定一个二叉树，检查它是否是镜像对称的。#includeusingnamespacestd;structTreeNode{intval;TreeNode*left;TreeNode*right;TreeNode(intx){val=x;left=NULL;right=NULL;}};boolcompare(TreeNode*left,TreeNode*right){if(left==NULL&

默默修炼的小趴菜·2025-03-13 22:44

Deep Lake：人工智能时代的数据湖

DeepLake是一款由Activeloop开发的开源深度学习数据湖，旨在解决深度学习数据管理的挑战。

开源项目精选·2025-03-13 22:43

PyTorch深度学习框架进阶学习计划 - 第21天：自然语言处理基础

PyTorch深度学习框架进阶学习计划-第21天自然语言处理基础今天我们将深入学习自然语言处理(NLP)的基础概念，重点关注词嵌入技术、序列建模原理以及主流模型之间的区别和优缺点。

凡人的AI工具箱·2025-03-13 22:41

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划 - 第19天：时间序列预测

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划-第19天：时间序列预测目录时间序列预测概述滑动窗口数据构造方法归一化策略对比：MinMaxvsZ-ScoreLSTM基础原理Attention机制与LSTM

凡人的AI工具箱·2025-03-13 22:11

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划 - 第18天：模型压缩技术

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划-第18天：模型压缩技术目录模型压缩技术概述知识蒸馏详解软标签生成策略KL散度损失推导温度参数调节结构化剪枝技术通道剪枝评估准则L1-norm剪枝算法APoZ

凡人的AI工具箱·2025-03-13 22:10

新手PCB打样避坑指南：如何选择高性价比厂商

本文将从核心需求出发，结合行业口碑与技术实测，深度解析猎板PCB等优质厂商的优势，助你快速锁定匹配项目需求的合作伙伴。一、新手选厂的核心考量：从“踩雷”到“精准匹配”1.

lboyj·2025-03-13 21:36

Qt Creator插件系统详解及插件开发实战

一、前言QtCreator作为Qt官方IDE，其插件系统允许开发者深度扩展IDE功能。本文以QtCreator4.11（基于Qt5.12.12构建）为例，结合其独特的依赖解析机制，详解插件开发全流程。

丰年稻香·2025-03-13 21:34

深度学习c++资源库：vector容器，蓝桥杯常用算法sort，unique（排序+去重）

vector容器1.基本概念是STL中的一个容器类，不同于普通数组的静态空间，vector可以动态扩展。动态扩展：并不是在原空间连接新空间，而是找到更大的内存空间，将原数据拷贝到新空间，释放原空间。是一个序列容器，它允许用户在容器的末尾快速地添加或删除元素。与数组相比，提供了更多的功能，如自动调整大小、随机访问等。2.声明与初始化需要指定元素类型，可通过多种方式进行初始化：#include#inc

AI少女小鹿·2025-03-13 21:04

111.二叉树的最小深度

#Definitionforabinarytreenode.#classTreeNode:#def__init__(self,val=0,left=None,right=None):#self.val=val#self.left=left#self.right=rightclassSolution:defminDepth(self,root:Optional[TreeNode])->int:ifr

程序员正在诞生中·2025-03-13 21:02

2025年智能工单管理系统产品推荐

工单管理系统已成为企业数字化转型的“智能中枢”，尤其在生成式AI深度赋能的2025年，系统的选择直接影响30%以上的服务响应效率。

·2025-03-13 20:02

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