深度拷贝

网络工程师如何用DeepSeek提升效率？10大实战场景解析

网络工程师常面临拓扑设计复杂、故障定位耗时、策略配置繁琐等痛点，而DeepSeek的AI能力可深度融入工作流。
IT99_·2025-03-12 16:02

T8333FI凯钰车规级LED驱动芯片升降压升压降压AEC-Q100

T8333FI：LED驱动芯片深度剖析在当今照明与显示技术快速发展的时代，LED以其高效节能、长寿命等优势成为主流光源，而性能卓越的驱动芯片是充分发挥LED效能的关键。
Mo1estly·2025-03-12 16:02

大模型问答机器人如何实现自然交互

大模型问答机器人如何实现自然交互关键词：大模型问答机器人,自然语言处理(NLP),深度学习,深度对话,多轮对话,意图理解,信息检索,逻辑推理1.背景介绍1.1问题由来近年来，随着人工智能技术的飞速发展，
杭州大厂Java程序媛·2025-03-12 16:02

从“建议者”到“执行者”：Manus如何重新定义AI代理的边界——基于GAIA基准测试的深度技术解析与行业启示

引言：AIAgent的“GPT时刻”2025年3月6日，中国团队Monica.im推出的全球首款通用型AIAgent产品Manus正式开启内测，一夜之间引爆科技圈。不同于传统AI的“建议生成”模式，Manus实现了从任务分解、工具调用到成果交付的全流程自动化，被用户称为“数字世界中的全能实习生”本文将从技术架构、任务闭环能力、行业影响三个维度，对比Manus与现有AI产品的代际差异。一、技术架构革
ByteForge·2025-03-12 15:31

保姆级教程：阿里QwQ-32B模型本地部署与企业级应用实战（附万字指南+工具链）

保姆级教程：阿里QwQ-32B模型本地部署与企业级应用实战（附万字指南+工具链）目录QwQ-32B核心优势与技术突破本地部署全攻略：从环境配置到模型运行六大企业级应用场景深度解析实战案例：数学推理/代码生成
emmm形成中·2025-03-12 15:59

spyder python下载_Spyder Python软件-Spyder Python下载-最火手机站

综合开发工具的高级编辑、分析、调试、概要分析功能和科学包装的数据搜索、交互执行、深度检查和精巧的可视化功能被独特地结合在一起。SpyderPython下载就在最火软件站!
黄sir好·2025-03-12 15:59

【QwQ-32B-Preview】阿里通义QwQ登场MATH测试超OpenAI o1,开源AI推理新王,为数不多可以与OpenAI o1媲美的模型之一

阿里通义千问今天（11月28日）发布《QwQ:思忖未知之界》博文，推出了QwQ-32B-Preview实验性研究模型，在数学和编程领域，尤其在需要深度推理的复杂问题上，具备卓越的AI推理能力。
Yukuii_0v0·2025-03-12 14:26

用物理信息神经网络（PINN）解决实际优化问题：全面解析与实践

通过将物理定律与神经网络深度融合，PINN在摆的倒立控制、最短时间路径规划及航天器借力飞行轨道设计等复杂任务中展现出显著优势。
青橘MATLAB学习·2025-03-12 14:23

MindSearch: 革新人工智能搜索引擎的未来

MindSearch是一个开源的AI搜索引擎框架,它通过模仿人类思维过程,为用户提供深度的AI搜索能力。本文将深入探讨MindSearch的特点、工作原理以及它对未来搜索技术的影响。
2401_87189860·2025-03-12 14:22

面试基础---微服务架构深度解析：服务拆分、数据一致性与服务调用

微服务架构深度解析：服务拆分、数据一致性与服务调用引言：从抖音日活7亿看微服务架构的重要性在2023年，抖音日活用户突破7亿，其核心系统通过微服务架构实现了高并发、高可用的业务支撑。
WeiLai1112·2025-03-12 13:50

Next.js 开发者必看：最受欢迎的 UI 组件库

在之前，我也写过一篇《打造高效React应用：CSS方案深度解析》，里面介绍到内联样式、CSS类、CSSModules和CSS-in-JS技术，在Next.js中也同样是适用，如果有不熟悉的，可以到公众号
·2025-03-12 13:29

为什么VAE效果不好，但VAE+diffusion效果就好了？

VAE（VariationalAutoencoder，变分自编码器）是一种基于概率生成模型的深度学习框架，主要用于数据生成和潜在空间建模。
AndrewHZ·2025-03-12 12:43

崖山YashanDB：下一代国产分布式数据库的架构革新与行业实践

立志在坚不欲说，成功在久不在速欢迎关注：点赞⬆️留言收藏欢迎使用：小智初学计算机网页IT深度知识智能体欢迎使用：深探助手deepGuide网页deepseek智能体目录第一章：YashanDB的崛起背景与战略定位
Lethehong·2025-03-12 12:42

Java实用注解篇：@Transactional 事务失效的场景深度解析

前言在使用@Transactional时，很多开发者都会遇到一个常见困惑：明明加了事务注解，但事务却没有生效，数据库操作仍然被提交了！这是因为事务机制的触发有一些前提条件，只要触碰到事务失效的“雷区”，就会让事务变成“摆设”。接下来，我们来详细剖析几种常见的事务失效场景以及解决方案！✅1️⃣同一个类中方法直接调用，事务失效问题复现：@ServicepublicclassUserService{@A
Stay Passion·2025-03-12 12:09

算法系列之深度/广度优先搜索解决水桶分水的最优解及全部解

深度优先搜索（DFS）适合路径搜索等问题。本文将介绍如何利用广度优先搜索解决寻找3个3、5、8升水桶均分8升水的最优解及深度优先搜索寻找可以解决此问题的所有解决方案。
修己xj·2025-03-12 11:39

【笔试面试】秒懂深度学习模型小型化：蒸馏法、剪枝…

紧凑模型设计：MobileNet的深度可分离卷积shufflenet的逐点群卷积(pointwisegroupconvolution)和通道混洗(channelshuffle)，前者通过分组卷积降低计算量
聊北辰同学·2025-03-12 11:08

Transformer 的原理是什么？

解决方案：Transformer是一种基于注意力机制（AttentionMechanism）的深度学习架构，最初由Vaswani等人在2017年的论文《AttentionisAllYouNeed》中提出
玩人工智能的辣条哥·2025-03-12 11:08

springboot中的观察者模式

SpringBoot中的观察者模式与消息通信机制深度解析引言在现代分布式系统中，模块解耦和高效通信是系统设计的核心挑战。
stayhungerstayflush·2025-03-12 11:34

C++设计模式-简单工厂模式：从原理、应用、实践指南与常见问题和解决方案深度解析

一、简单工厂模式的核心原理1.1模式定义与本质简单工厂模式（SimpleFactoryPattern）是一种创建型的设计模式，其核心思想是通过单一的工厂类根据传入的参数，动态决定创建哪种具体产品类的实例。该模式将对象的创建过程封装在工厂类中，使得客户端无需直接调用具体产品的构造函数，实际上是利用类的多态性，实现用子类的模型创建父类对象。其本质是将对象创建与使用解耦，通过引入中间层（工厂类）来隔离变
牵牛老人·2025-03-12 11:04

从0到1入门Docker（二）Windows 系统的虚拟化

课程主要学习知识点：“7个深度/3个全面”；针对Docker的知识体系，无需再查找任何其它资料。课程
农夫山泉有点甜ye·2025-03-12 11:31

从0到1入门Docker（六）Docker引擎的安装

课程主要学习知识点：“7个深度/3个全面”；针对Docker的知识体系，无需
农夫山泉有点甜ye·2025-03-12 11:31

从0到1入门Docker（七）配置国内加速器

课程主要学习知识点：“7个深度/3个全面”；针对Docker的知识体系，无需再
农夫山泉有点甜ye·2025-03-12 11:31

HTTP与RPC深度解析：从入门到选型实战

一、先看两个生活场景场景1：网购快递（HTTP）你告诉快递员：“我要寄一个包裹到上海”（请求）快递员按标准流程收件、贴单、运输（标准协议）收件人签收后反馈结果（响应）场景2：公司内部协作（RPC）财务部直接喊：“小王，把上个月报表发我！”（直接调用）小王秒回：“已发邮箱”（快速响应）双方用内部术语沟通（高效编码）HTTP就像快递流程，RPC更像同事协作。接下来我们深入技术细节。二、核心概念大白话2
程序猿小白菜·2025-03-12 10:58

9.3 智谱AI大模型生态爆发！中文准确率89.2%+代码生成67.3%，全面碾压GPT-4！

1.WebGLM：联网检索增强大模型智谱AI于2022年推出的WebGLM是基于GLM-10B打造的检索增强生成（RAG）模型，其创新性地将大语言模型与搜索引擎深度整合，构建了独特的四阶段处理架构：
少林码僧·2025-03-12 10:27

计算机视觉深度学习入门（4）

在小型数据集上从头开始训练一个卷积神经网络利用少量数据来训练图像分类模型，这是一种很常见的情况。如果你从事与计算机视觉相关的职业，那么很可能会在实践中遇到这种情况。“少量”样本既可能是几百张图片，也可能是上万张图片。我们来看一个实例——猫狗图片分类，数据集包含5000张猫和狗的图片（2500张猫的图片，2500张狗的图片）。我们将2000张图片用于训练，1000张用于验证，2000张用于测试。将介
yyc_audio·2025-03-12 10:26

Python训练的机器学习模型【保存】 和【加载】的方法？

现有的机器学习模型保存方法有三种，分别为使用pickle(通用)、joblib(大型模型)、HDF5（存储深度学习模型的权重）二.Python保存模型的三种方式1.方式一：pickle模块【通用】pickle
福葫芦·2025-03-12 09:22

JSON-RPC-CXX深度解析：C++中的远程调用利器

一、引言1.JSON-RPC简介及其在C++开发中的重要性JSON-RPC（JavaScriptObjectNotation-RemoteProcedureCall）是一种基于JSON格式的远程过程调用协议。在C++开发中，它扮演着至关重要的角色。随着软件系统的日益复杂和分布式架构的广泛应用，高效的远程过程调用成为构建强大应用程序的关键。JSON-RPC以其简洁的JSON数据格式，使得不同的系统之
极地星光·2025-03-12 09:22

Oracle数据库深度优化实战指南：从SQL到架构的全维度调优

目录性能优化方法论1.1性能优化黄金三角（SQL/实例/架构）1.2常用诊断工具全景图（AWR/ASH/SQLMonitor）SQL语句调优实战2.1执行计划深度解析2.2全表扫描灾难案例2.3绑定变量陷阱解决方案索引优化策略
AAEllisonPang·2025-03-12 09:22

深度集成DeepSeek与Java开发：智能编码新纪元全攻略 [特殊字符]

一、DeepSeek：Java开发者的第二大脑1.1传统开发痛点VS智能开发体验传统开发DeepSeek智能辅助效率提升对比手动编写重复代码一键生成模板代码代码量减少70%↑调试全靠断点日志智能定位缺陷根源问题排查时间缩短60%↓文档维护耗时费力自动生成更新文档文档编写效率提升5倍↑性能优化依赖经验数据驱动的优化建议系统吞吐量提高30%↑新框架学习曲线陡峭实时生成最佳实践示例上手速度加快50%↑二
添砖Java中·2025-03-12 09:50

深入解析模型蒸馏（Knowledge Distillation）：原理、方法与优化策略

深入解析模型蒸馏（KnowledgeDistillation）：原理、方法与优化策略1.引言随着深度学习模型规模的不断增长，训练和部署大模型的计算成本也越来越高。
赵大仁·2025-03-12 09:48

LLM大模型技术实战4：热门开源LLMs对比和选型

一、大语言模型的特点和能力LLM(LargeLanguageModel,大型语言模型)是指那些规模庞大、参数数量众多的深度神经网络模型，用于理解和生成自然语言文本。
大模型学习教程·2025-03-12 08:44

大模型面试--大模型（LLMs）基础面

目前主流的开源大模型体系有以下几种：1.Transformer系列Transformer模型是深度学习中的一类重要模型，尤其在自然语言处理（NLP）领域。
TAICHIFEI·2025-03-12 08:13

智能制造中的工业大数据分析实践

智能制造中的工业大数据分析实践关键词:智能制造，工业大数据，数据分析，机器学习，深度学习，预测性维护，质量控制，生产优化文章目录智能制造中的工业大数据分析实践1.背景介绍1.1问题的由来1.2研究现状1.3
AI天才研究院·2025-03-12 08:12

情感识别（Emotion Recognition）

深度学习方法：使用卷积神经网络（CN
路野yue·2025-03-12 08:10

AIGC是怎么为拥有5000家门店的行业头部企业做内容分发？

所以，我们现在需要做的是将工程技术与AI进行深度融合。通过工程手段来提升AI的稳定性和降低成本，这样我们才能在商业场景中更好地
Tezign_space·2025-03-12 07:06

Grok 3横空出世：马斯克的“AI霸权”与人类认知的终极博弈

这款参数规模达3万亿的超级模型，不仅性能全面对标OpenAI的GPT-5，更通过深度绑定特斯拉汽车、星链终端和X平台社交数据，构建起人类史上首个“全场景认知网络”。
NMGWAP·2025-03-12 07:06

深度学习赋能中文情感分析：让机器读懂中国人的喜怒哀乐

在表情包与网络黑话齐飞的数字时代，中文情感分析技术正经历一场由深度学习驱动的认知革命。本文将深度解析这场让机器理解东方语境下复杂情感的科技进化史。
芯作者·2025-03-12 07:06

N1学习打卡笔记

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊Onhot编码one-hot编码的基本思想是将每个类别映射到一个向量，其中只有一个元素的值为1，其余元素的值为0。
无涯学徒1998·2025-03-12 07:06

最近学习感悟总结

图像分类的三层境界通用的多类别图像分类子类细粒度图像分类实例级图像分类图像分类评估指标--混淆矩阵（精确率；准确率；召回率；F1_Score；P-R曲线）模型基本概念-网络的深度（网络的深度；网络的宽度
格蕾丝重度依赖·2025-03-12 07:05

Laya前端开源框架深度解析与实践应用

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：Laya前端开源框架是一个高效的跨平台JavaScript库，专注于2D/3D游戏及互动应用开发。它利用WebGL引擎提供原生级别的性能，同时兼容包括老旧IE在内的广泛浏览器环境。Laya框架具备强大的组件系统、资源管理、易用性，以及丰富的社区资源支持。实时编译和多平台发布能力让开发更加高效。通过LayaYKFramework-master项目，开发者可以深入
徐子贡·2025-03-12 06:30

Faster R-CNN原理详解以及Pytorch实现模型训练与推理

【基于深度学习的行人跌倒检测系统】9.【基于深度学习的PCB板缺陷检测系统
阿_旭·2025-03-12 05:51

cornell grasp data 康奈尔大学抓取数据集 百度云

康奈尔大学抓取数据集是基于深度学习方法实现机器人自主抓取的必备数据集，直接推动了机器人自主抓取的发展。目前先进的基于视觉和机器人抓取方法都是在该数据集上训练过。
工科pai·2025-03-12 05:20

笔记本电脑外接固态移动硬盘可以用于深度学习吗

笔记本电脑外接固态移动硬盘可以用于深度学习‌。虽然外接固态移动硬盘的传输速度和内置固态硬盘相比有一定差距，但在现代技术下，外接固态移动硬盘的传输速度已经非常快，能够满足深度学习的需求。
Vertira·2025-03-12 04:38

treegrid级联勾选或深度级联勾选扩展：两种扩展

自己扩展呗~先明确两个概念：1、级联勾选：不包括未加载的子节点2、深度级联勾选：包括未加载的子节点两种思路：1、扩展个新方法cascadeCheck，当需要进行级联勾选时，调用该方法进行级联勾选或不勾选
zhangpeng455547940·2025-03-12 03:01

人工智能学习

//-----初探-----//人工智能三大核心要素数据/算法/算力人工智能是通过机器来模拟人类认知能力的技术机器学习/神经网络/深度学习(多层隐藏层神经网络)tf1.14python3.5keras2.1.5
星月IWJ·2025-03-12 03:59

熬夜一星期！我把WPS的功能用Qt重写了

今天我将以自研的"智汇协同Office"项目为例，深度剖析如何用Qt构建企业级桌面应用。
十年编程老舅·2025-03-12 03:28

深度学习复习笔记（6）线性回归——新冠预测项目

importmatplotlib.pyplotaspltimporttorch#框架importnumpyasnp#矩阵处理importcsv#读excel文件fromtorch.utils.dataimportDataLoader,Dataset#两个与数据处理相关的包，类Datasetimporttorch.nnasnn#类nn.Module需要用，损失函数需要用fromtorchimport
Kriol·2025-03-12 03:27

向量空间与范数

本专栏目录结构和参考文献请见《机器学习数学通关指南》ima知识库知识库广场搜索：知识库创建人机器学习@Shockang机器学习数学基础@Shockang深度学习@Shockang正文一、向量空间：机器学习的舞台
Shockang·2025-03-12 03:56

互信息详解

本专栏目录结构和参考文献请见《机器学习数学通关指南》ima知识库知识库广场搜索：知识库创建人机器学习@Shockang机器学习数学基础@Shockang深度学习@Shockang正文互信息：变量间关联性的量化利器互信息
Shockang·2025-03-12 03:56

《自然语言处理实战入门》深度学习 ---- 预训练模型初探

文章大纲前言预训练模型简介语言表示学习神经上下文编码器为何需要预训练模型发展历史主流预训练模型预训练模型与分类将PTMs应用至下游任务微调策略未来研究方向参考文献前言随着深度学习的发展，各种神经网络被广泛用于解决自然语言处理
shiter·2025-03-12 02:21
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