深度学习理解篇

【DeepSeek】DeepSeek小模型蒸馏与本地部署深度解析DeepSeek小模型蒸馏与本地部署深度解析

一、引言与背景在人工智能领域，大型语言模型（LLM）如DeepSeek以其卓越的自然语言理解和生成能力，推动了众多应用场景的发展。然而，大型模型的高昂计算和存储成本，以及潜在的数据隐私风险，限制了其在某些场景下的应用。为了克服这些挑战，DeepSeek引入了知识蒸馏技术，通过将大型模型的知识转移到小型模型中，实现了模型的轻量化。本文将深入探讨DeepSeek小模型蒸馏的原理，并提供详细的本地部署步
后端研发Marion·2025-02-08 14:24

imx6ull移植Linux系统第三篇——根文件系统的构建

imx6ull移植Linux系统第三篇——根文件系统的构建花了大概两周的时间，把Linux的移植认真学了一遍，期间踩了不少坑，花费了不少时间去解决各种奇奇怪怪的问题，最终完成了uboot、系统镜像、设备树以及根文件系统的制作
Shark-Ele·2025-02-08 13:21

高级java每日一道面试题-2024年8月11日-网络篇-说一下TCP粘包是怎么产生的?

如果有遗漏,评论区告诉我进行补充面试官:说一下TCP粘包是怎么产生的?我回答:在Java高级面试中，TCP粘包是一个常见的网络编程问题，它主要涉及到TCP协议的特性以及数据在网络中的传输方式。以下是对TCP粘包产生原因的详细解析：一、TCP粘包现象概述TCP粘包是指在网络传输中，由于TCP协议本身的特性，发送方发送的多个数据包在接收方可能会被合并成一个大的数据包接收，导致接收方无法准确区分每个数据
java我跟你拼了·2025-02-08 13:51

深度解析：网站快速收录与用户体验的关系

本文转自：百万收录网原文链接：https://www.baiwanshoulu.com/76.html网站快速收录与用户体验之间存在着密切的关系，这种关系可以从多个维度进行深入解析。一、网站快速收录对用户体验的影响提高网站可见度：网站被搜索引擎快速收录后，会在搜索结果中展示给用户，从而提高了网站的可见度。用户更容易找到网站，进而访问和获取所需信息。提升用户信任度：搜索引擎通常会将高质量、有价值的网
百度网站快速收录·2025-02-08 13:16

第五节《VTK 点与网格模型求交处理技巧》

我基于VTK提供的算法总结了3种点与网格求交计算的方法，第一种vtkOBBTree直线与网格求交计算；第二种局部网格直线求交计算；第三种基于深度缓存求交计算；第一种vtkOBBTree直线与网格求交计算
《雨声》·2025-02-08 12:45

TypeScript快速上手学习笔记-第八篇——继承

一、什么是继承？继承是类与类之间的关系，是通过扩展其他类而形成新类来实现的，原来的类称为父类（superclass）或基类，新类称为原来类的子类或派生类。在子类中，不仅包含父类的属性和方法，还可以增加新的属性和方法，使得父类的基本特征可被所有子类的对象共享。二、继承的简单样例CatextendsAnimal，此时Cat为子类，Animal为父类，使用继承之后子类会自动继承父类中的属性和方法。cla
LIMI_伞梦·2025-02-08 12:41

2025自学黑客（网络安全），一般人学不来

目录：一、自学网络安全学习的误区和陷阱1.不要试图先成为一名程序员（以编程为基础的学习）再开始学习2.不要把深度学习作为入门第一课3.不要收集过多的资料二、学习网络安全的一些前期准备1.硬件选择2.软件选择
程序员羊羊·2025-02-08 12:10

神经网络压缩实验-Deep-compression

首发于个人博客，结合论文阅读笔记更佳实验准备基础网络搭建为了实现神经网络的deepcompression，首先要训练一个深度神经网络，为了方便实现，这里实现一个两层卷积+两层MLP的神经网络classnet
无用技术研究所·2025-02-08 11:06

大语言模型应用指南：Gemini简介

LLM基于深度学习技术，通过训练海量的文本数据，能够理解和生成自然语言，并在各种任务中展现出惊人的能力，例如：文本生成:写作故事、诗歌、新闻报道等机器翻译:将一种语言翻译成另一种语言问答系统:回答用户提出的问题代码生成
AI天才研究院·2025-02-08 11:03

深度学习的文本生成：从seq2seq到GPT2和GPT3

文章目录1.背景介绍1.1序列到序列（seq2seq）模型1.1.1编码器1.1.2解码器1.1.3训练1.2Transformer模型1.2.1自注意力机制1.2.2位置编码1.2.3多头注意力1.2.4训练1.3GPT（GenerativePre-trainedTransformer）模型1.3.1预训练1.3.2微调1.3.3生成1.4GPT-2和GPT-31.4.1GPT-21.4.2GP
AI天才研究院·2025-02-08 11:33

深度学习模型格式解析：PyTorch、AWQ 和 GPTQ

在深度学习领域，模型的存储和加载方式直接影响其运行效率、适用场景以及部署方式。
gs80140·2025-02-08 11:00

AUTOSAR汽车电子嵌入式编程精讲300篇-基于FPGA的CAN FD汽车总线数据交互系统设计

2.2.2远程帧分析2.2.3过载帧分析2.2.4错误帧分析2.2.5帧间隔分析2.3位流编码以及位时序分析2.3.1位流编码分析2.3.2位时间分析2.3.3位时间切换及位同步分析本文篇幅较长，分为上中下三篇，
格图素书·2025-02-08 10:29

web3.0技术

以下是两者的深度关联与具体应用：一、Web3.0如何赋能溯源？区块链的不可篡改性核心机制：区块链通过哈希链、共识算法（如PoW/PoS）确保数据一旦上链，无法被单一方修改或删
天机️灵韵·2025-02-08 10:57

攻防世界Web赛题记录

4658&page=2Writeup：攻防世界-web-Cat(XCTF4th-WHCTF-2017)_Sea_Sand息禅-CSDN博客攻防世界|CAT-laolao-博客园[CTF题目总结-web篇]
Bit0_·2025-02-08 10:27

股票数据集成：优质API接口精选

股票API提供了对金融市场的深度访问，包括股票报价、交易量、历史数据等，帮助开发者实时监控市场动向，进行数据分析与投资决策。
·2025-02-08 10:36

深入浅出：机器学习的全面解析

本文将从基础概念、核心算法、应用场景以及未来发展趋势等方面深入探讨机器学习，旨在为读者提供一个全面且有深度的理解。一、基础概念什么是机器学习？
python算法(魔法师版)·2025-02-08 10:56

Verilog 语法篇 硬件描述语言

Verilog是一种硬件描述语言，用于设计、模拟和综合数字电路和系统。它主要用于描述ASIC（专用集成电路）或FPGA（现场可编程门阵列）等硬件设备的结构和行为。定义与用途：Verilog是一种硬件描述语言（HDL），主要用于数字电路的建模、仿真、综合与验证。设计人员利用它来描述电路的结构、行为以及时序关系，从而生成实际的硬件电路（如FPGA或ASIC）。发展背景：1984年，PhilMoorby
7yewh·2025-02-08 10:56

AI学习指南HuggingFace篇-项目实战：情感分析系统

一、引言情感分析是自然语言处理（NLP）中的一个重要应用，广泛用于舆情分析、用户反馈分析等领域。HuggingFace的Transformers库提供了强大的工具，使得情感分析变得简单高效。本文将通过一个完整的项目案例，从数据收集、模型训练到部署，展示HuggingFace在情感分析中的实战应用。二、项目实战：情感分析系统（一）数据收集情感分析通常需要一个包含文本和对应情感标签的数据集。Huggi
俞兆鹏·2025-02-08 10:25

二叉树的遍历(深度遍历)

二叉树的遍历分为广度遍历和深度遍历。这里我们讲解一下深度遍历的代码如何书写。首先要明确深度遍历有三种遍历次序，分别是：前序遍历(中左右)，中序遍历(左中右)，后序遍历(左右中)。
qy发大财·2025-02-08 10:24

电话号码的字母组合（力扣17）

解法要点这题是一道典型的采用深度优先遍历的算法题，提到深度优先遍历，那基本就要跟递归
岳麓山脚一大叔·2025-02-08 09:19

AI 驱动的自动化测试框架：提升开发效率与质量

AI驱动的测试框架使用机器学习和深度学习技术，能够自动生成测试用例、智能分析测试结果，并根据历史数据和代码变更预测潜在
桂月二二·2025-02-08 09:19

Deno vs Node.js：性能对比深度解析

1.引言Deno和Node.js都是基于V8引擎的JavaScript运行时环境，然而它们在架构、模块管理、安全性和性能方面存在显著差异。Deno由Node.js的原始作者RyanDahl开发，旨在解决Node.js设计上的一些问题，比如包管理、安全模型和TypeScript支持。本文将通过对比HTTP服务器性能、模块加载速度、内存占用和冷启动时间，深入分析Deno与Node.js在实际应用中的性
桂月二二·2025-02-08 09:48

MongoDB 深度教程：当 NoSQL 遇上幽默

MongoDB深度教程：当NoSQL遇上幽默欢迎来到这个MongoDB的奇妙冒险！
Kale又菜又爱玩·2025-02-08 09:15

AI编程工具合集

GPT-4o(OpenAI)这里是一些知名和广泛使用的AI编程工具及其简要介绍：1.框架和库(FrameworksandLibraries)-TensorFlow:由谷歌开发的开源深度学习框架，支持多种平台
109702008·2025-02-08 09:14

深度学习 - 神经网络的原理

##深度学习-神经网络的原理深度学习是机器学习的一个分支，其核心是模拟人脑神经网络的结构和功能，构建多层的神经网络模型，从数据中学习特征并进行预测或分类。**神经网络的基本原理：**1.
test猿·2025-02-08 09:43

【Python】已解决：WARNING: This is a development server. Do not use it in a production deployment. Use a p

不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然
屿小夏·2025-02-08 09:12

浅谈 深度优先搜索与广度优先搜索

文章目录深度优先搜索（DFS）广度优先搜索（BFS）区别DFS例题:八皇后问题AC代码思路整理BFS例题：奇怪的电梯AC代码思路整理深度优先搜索（DFS）深搜在无减枝的情况下，一般称之为暴力搜索，其时间复杂度极高
湫喃·2025-02-08 08:36

k8s部署go-fastdfs

1.创建provisioner制备器（如果已存在，则不需要）制备器的具体部署方式可参考我的上一篇文章：k8s部署rabbitmq-CSDN博客文章浏览阅读254次，点赞3次，收藏5次。
小梦想的博客·2025-02-08 07:35

微信小程序框架探究和解析

对wepy框架进行一系列的深入了解微信小程序框架解析和探究小程序组件化框架WePY在性能调优上做出的探究开发者培训班上海专场PPT分享：小程序框架深度解析干货众多！
极乐叔·2025-02-08 07:27

【ARM-Linux篇】香橙派使用摄像头

•步骤1.首先将USB摄像头插入到OrangePi开发板的USB接口中2.然后通过lsmod命令可以看到内核自动加载了下面的模块orangepi@orangepi:~$lsmod|grepuvcvideo|grep-vgrepuvcvideo10649603.通过v4l2-ctl命令可以看到USB摄像头的设备节点信息为/dev/videox（x有可能是01或者2等数字）orangepi@orang
程序猿gao·2025-02-08 06:55

Java学习笔记系列-基础篇-标识符与关键字

本系列目录入门篇计算机基础计算机编程语言面向对象的编程思想基础篇环境搭建第一个Java程序开发工具Java中的注释标识符与关键字标识符用于给Java程序中变量、类、方法等命名的符号，也就是说凡是由我们自己起名的地方都可以称为标识符
klsstt·2025-02-08 06:54

【Ollama+Deepseek】本地化部署运行Deepseek模型

一、前言最近国内的深度求索公司发布的DeepSeek-r1推理模型，其凭借强大的推理能力、擅长复杂任务、低成本以及开源等优势，短时间内迅速成为了全球AI领域的焦点。
·2025-02-08 06:32

Python + DeepSeek 完美结合：本地部署提效指南

随着生成式AI和深度学习技术的快速发展，如何将智能搜索工具与本地部署结合以提升效率成为了许多企业和开发者关注的重点。
Python测试之道·2025-02-08 06:50

Spring设计模式-实战篇之模板方法模式

什么是模板方法模式？模板方法模式用于定义一个算法的框架，并允许子类在不改变该算法结构的情况下重新定义算法中的某些步骤。这种模式提供了一种将算法的通用部分封装在一个模板方法中，而将具体步骤的实现延迟到子类中的方式。模板方法模式的案例？RestTemplate:在Spring框架中，RestTemplate是用来发送REST请求的模板工具类。它使用了模板方法模式，提供了一些通用的方法和工具，使得发送R
每天一个java小知识·2025-02-08 05:49

DeepSeek-R1深度报告：基于Python强化学习的前沿长链推理模型揭秘与实战——兼谈SEO优化与实用经验分享

【DeepSeek-R1深度报告：基于Python强化学习的前沿长链推理模型揭秘与实战——兼谈SEO优化与实用经验分享】配合此文章使用，效果更佳：DeepSeek-R1深度报告——50道相关面试题——深刻理解相关概念
快撑死的鱼·2025-02-08 05:19

AI大语言模型的全面解读

一、大语言模型的定义大语言模型是深度学习的应用之一，尤其在自然语言处理（N
草莓屁屁我不吃·2025-02-08 05:48

[GaussDB] GaussDB数据库基础函数介绍-上

窗口函数7、聚集函数8、安全函数9、系统信息函数10、动态脱敏函数.Tip：由于篇幅缘故，“5.范围函数、6.窗口函数、7.聚集函数、8.安全函数、9.系统信息函数、10.动态脱敏函数”部分内容见下一篇《
jerrywangcsdn·2025-02-08 05:47

Jenkins基础篇--Docker容器部署

容器部署Jenkins的优势：1、安全。容器之间的进程是相互隔离的，单独容器环境稳定，宿主机中环境变量的修改，不容易影响容器的运行结果。2、更轻松地部署和扩展。容器可方便迁移，一次交付，多次利用，容器可将打包好的jenkins环境迁移到其他设备中。3、容器启动迅速，环境恢复方便。容器修改可追溯，可通过定时生成docker镜像，保证后续即使出现环境异常，也能快速回复，此外，创建容器实例比创建虚拟机示
傻乎乎的胖鱼·2025-02-08 05:45

YOLOv10改进 | 独家创新- 注意力篇 | YOLOv10引入结合SimAM和SKAttention形成全新的SKAM注意力机制和C2f_SKAM(全网独家创新)

1.SKAM介绍SKAM（SimAMandSKAttentionModule）注意力机制结合了SimAM和SKAttention的优点，能够在图像特征提取中表现出更为优异的性能。SimAM注意力机制SimAM（SimplifiedAttentionModule）是一种简单但有效的注意力机制，旨在增强重要特征，同时抑制不相关的特征。SimAM的主要优点包括：(1).计算简单：SimAM仅需计算均值和
小李学AI·2025-02-08 04:11

运用Faster RCNN、YOLO经典目标检测算法对滑坡图像进行检测

本次实验采用的操作系统为Ubuntu16.04平台，编程环境基于Python，GPU为NVIDIAGeForce740m，在基于深度学习框架CAFFE下进行实验。实验输出结果
AngeliaZ·2025-02-08 04:10

未来已来：云手机+AI如何重塑Facebook、Google的智能营销生态

云手机与AI自动化工具的深度融合，为Facebook、Google构建的庞大智能营销生态带来了颠覆性的变革，开拓出全新的发展方向。
云上舞者·2025-02-08 04:38

Apache Kafka：高吞吐分布式流平台的深度解析

引言：流数据时代的挑战在实时推荐、物联网数据处理、金融交易监控等场景中，传统消息队列面临三大核心挑战：海量数据吞吐：日均千亿级消息处理需求超低延迟要求：毫秒级端到端传递延迟数据持久保障：故障恢复后消息零丢失ApacheKafka凭借其独特的设计哲学，成为解决这些问题的行业标准方案。本文将从架构设计、核心机制到实践应用进行全面解析。一、Kafka核心概念全景图1.1消息系统拓扑模型plaintext
lozhyf·2025-02-08 04:07

MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks

Link：https://arxiv.org/abs/1801.04381这篇文章是一篇关于MobileNetV2的学术论文，主要介绍了MobileNetV2的架构设计及其在图像分类、目标检测和语义分割任务中的应用
TAICHIFEI·2025-02-08 03:38

oracle和mysql增删改查的区别_快速搞懂 MySQL与Oracle 的增删改查 看这一篇就够了...

MySQL与Oracle的增删改查MySQL——增删改查MySQL—增MySQL—删MySQL—改MySQL—查Oracle——增删改查Oracle—增Oracle—删Oracle—改Oracle—查MySQL——增删改查MySQL—增1新增数据库createdatabasedatabase_name;2新增表--创建test_user表createtable`test_user`(`id`int
weixin_39670441·2025-02-08 03:08

《使用深度生成学习预测无对比心脏电影 MRI 中急性心肌梗死的晚期钆增强》论文精度

PredictingLateGadoliniumEnhancementofAcuteMyocardialInfarctioninContrast-FreeCardiacCineMRIUsingDeepGenerativeLearning背景：晚期钆增强(LGE)心脏磁共振(CMR)是诊断心肌梗死(MI)的标准技术，然而，由于使用钆造影剂，该技术存在风险。基于无造影剂CMR进行MI评估的技术有望克服
 ⁢Easonhe·2025-02-08 03:07

Java类字节码 详解 深入浅出 面试题 用verbose工具查看字节码

字节码分析-publicintfoo();方法基础信息正常执行流程分析异常处理流程异常表结构场景1：捕获java.lang.Exception场景2：捕获其他异常（非Exception）关键逻辑还原核心结论深度思考
朱道阳·2025-02-08 03:36

Scrapy框架爬虫教程——入门篇

Scrapy框架爬虫教程——入门篇目录大纲：1.什么是Scrapy框架？1.1Scrapy简介爬虫框架的定义与作用为什么选择Scrapy？与其他爬虫框架（如BeautifulSoup、Selenium等）的对比1.2Scrapy的优势高效的网络请求处理灵活的爬取策略强大的数据处理功能内置的分布式爬虫支持2.安装与环境搭建2.1安装Python及相关工具安装Python及版本要求推荐使用的开发环境（
杨胜增·2025-02-08 03:03

JavaWeb 开发进阶之路：多线程处理、缓存设计与自动化测试深度解析

JavaWeb开发进阶之路：多线程处理、缓存设计与自动化测试深度解析前言在Web开发的广阔世界中，Java以其稳健的生态和强大的性能一直占据重要地位。
杨胜增·2025-02-08 03:03

2025年大年初一篇，C#调用GPU并行计算推荐

C#调用GPU库的主要目的是利用GPU的并行计算能力，加速计算密集型任务，提高程序性能，支持大规模数据处理，优化资源利用，满足特定应用场景的需求，并提升用户体验。在需要处理大量并行数据或进行复杂计算的场景中，使用GPU可以显著提高效率。以下是一些在C#中比较常用且好用的调用GPU的库：1.CUDAfy.NET特点：CUDAfy.NET是一个开源库，可以将C#代码转换为CUDA代码，支持在NVIDI
zzlyx99·2025-02-08 02:30

【Ollama+Deepseek】本地化部署运行Deepseek模型

一、前言最近国内的深度求索公司发布的DeepSeek-r1推理模型，其凭借强大的推理能力、擅长复杂任务、低成本以及开源等优势，短时间内迅速成为了全球AI领域的焦点。
·2025-02-08 02:59
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