深度文本匹配模型

第一章：Tailwind CSS基础与项目设置 - 第四节：自定义配置 - 调整Tailwind以匹配GitHub风格

学习目标了解如何自定义Tailwind配置以匹配GitHub的设计系统掌握颜色系统、字体、间距和圆角的调整方法创建与GitHub一致的设计变量和主题学习如何扩展Tailwind以支持GitHub特有的UI

qianmoQ·2025-03-26 16:38

Spring MVC核心技术：从请求映射到异常处理

目录一、@RequestMapping注解深度解析1.1注解的层级映射机制1.2请求参数绑定技巧二、结果跳转的三重境界2.1ModelAndView方式2.2ServletAPI直接操作2.3SpringMVC

躲在云朵里`·2025-03-26 16:38

7.1-7.2考研408数据结构查找算法核心知识点深度解析

考研408数据结构查找算法核心知识点深度解析一、查找基本概念1.1核心定义与易错点查找表与关键字易错点：混淆静态查找表（仅查询）与动态查找表（含插入/删除操作）的应用场景。

竹木有心·2025-03-26 16:07

Amazon Textract 代码示例教程

amazon-textract-code-samplesAmazonTextractCodeSamples项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/am/amazon-textract-code-samples项目介绍AmazonTextract是一个从扫描文档中自动提取文本和数据的服务

孔祯拓Belinda·2025-03-26 15:33

风控模型算法面试题集结

特征处理1.特征工程的一般步骤什么？什么是特征迭代特征工程一般包含：数据获取，分析数据的可用性（覆盖率，准确率，获取容易程度）数据探索，分析数据业务含义，对特征有一个大致了解，同时进行数据质量校验，包含缺失值、异常值和一致性等；特征处理，包含数据处理和特征处理两部分。数据处理主要做清洗工作（缺失值、异常值、错误值、数据格式处理等），特征转换即对连续特征、离散特征、时间序列进行转换，常用标准化、归一

西木风落·2025-03-26 15:03

大模型微调方法解析

随着大模型（如DeepSeek、LLaMA、QwQ等）的广泛应用，如何高效地通过微调（Fine-tuning）让通用模型适配垂直领域任务，成为行业关注的核心问题。

西木风落·2025-03-26 15:03

Stable Diffusion绘画插件（ControlNet ）

文后附模型下载链接。

Allen-Steven·2025-03-26 15:33

响应式 Web 设计：HTML 与 CSS 协同学习的进度（二）

首先，使用HTML搭建页面的基本框架，包含文本内容、图片展示、链接设置等元素。

计算机毕设定制辅导-无忧学长·2025-03-26 15:32

睡眠健康领域的智能硬件设备未来的发展趋势

，人们的睡眠问题愈发多了起来，主要表现有以下几个方面：睡眠质量下降浅睡眠增多：现代生活中，人们面临着各种压力源，如工作压力、生活琐事、经济压力等，这些压力会导致大脑在睡眠时仍处于相对兴奋状态，难以进入深度睡眠

番茄老夫子·2025-03-26 15:01

大模型时代，新手和程序员如何转型入局AI行业？

在当今大模型迅猛发展的环境下，人工智能的应用越来越广泛。然而，这些大模型的背后隐藏着更为深厚的基础技术——传统机器学习和神经网络。

七七Seven～·2025-03-26 14:26

走进吴恩达：揭秘Prompt Engineering 提示词工程

PromptEngineering概览何为Prompt在自然语言处理领域，尤其是与大型语言模型（LLM）互动时，Prompt起着至关重要的作用。

AI大模型教程·2025-03-26 14:55

【Agent篇】AI Agent 搭建平台横向对比：Dify、阿里云百炼、Coze

大F的智能小课·2025-03-26 14:25

C++数组在图形渲染里的深度应用剖析

本文将深入剖析C++数组在图形渲染中的深度应用。一、顶点数据存储与处理在计算机图形学中，三维模型由大量的顶点构成，这些顶点的位置、法线、纹理坐标等信息是渲染的基础。C++数组是存储

wengang345·2025-03-26 14:54

嵌入式工程师具备的能力要求

汇编语言了解：当需深度优化性能、精准控

✎ ﹏梦醒͜ღ҉繁华落℘·2025-03-26 14:52

招聘面试季-- 高频出现的Redis经典题目及核心知识点解析

纯内存操作，无磁盘I/O瓶颈‌单线程模型避免上下文切换和锁竞争‌I/O多路复用技术（如epoll）处理高并发连接‌高效数据结构（SDS、跳跃表、压缩列表等）‌‌Redis与Memcached的区别‌数据类型

碧海饮冰·2025-03-26 14:22

制度赋权与技术赋能：乡村内生性治理主体何以重塑——基于参与式治理视角的双案例分析

在阐释制度赋权与技术赋能多维作用路径的基础上，依托参与式治理的CLEAR模型构建了重塑乡村内生性治理主体的分析框架。

罗思付之技术屋·2025-03-26 13:21

MCP协议：AI与外部资源交互的标准化革命

MCP协议解析：AI与外部资源交互的标准化革命1.MCP的核心定义与架构MCP（ModelContextProtocol，模型上下文协议）是由Anthropic开发的开放标准，旨在通过统一协议解决AI模型与外部资源

大囚长·2025-03-26 13:20

SQLAlchemy关键词搜索技术深度解析：从基础过滤到全文检索

在数据驱动的应用开发中，基于关键词的模糊查询是常见的业务需求。SQLAlchemy作为Python生态中最流行的ORM框架，提供了多种实现关键词搜索的技术方案。本文将从性能、适用场景和技术复杂度三个维度，系统对比分析SQLAlchemy中关键词搜索的最佳实践。一、基础查询过滤：LIKE操作符的局限性技术实现pythonfromsqlalchemyimportcreate_engine,Column

梦想画家·2025-03-26 13:49

【后端】【Django】【ORM】SearchFilter 详解

它允许用户通过URL查询参数（默认search）对多个字段进行模糊匹配。

患得患失949·2025-03-26 13:47

【DeepSeek大语言模型】AI智能体开发与大语言模型的本地化部署、优化技术

智能体是一种能够自主行动、感知环境、做出决策并与环境交互的智能应用或实体。特性自主性：智能体能够根据自身的感知和内部状态，独立做出决策，无需人类直接干预。反应性：能对环境的变化做出实时反应，及时调整自身行为以适应环境的动态变化。目的性：具有明确的目标或任务，其行为是为了实现这些目标，会根据目标来规划和执行行动。学习能力：能够从经验中学习，通过处理新信息和积累经验来改进其未来的行为，不断提升自身性能

赵钰老师·2025-03-26 12:15

DeepSeek底层揭秘——deepEP

(1)定义deepEP(DeepSeekEndPoint)是DeepSeek开源的一款高性能、低延迟的分布式通信库，专为大规模深度学习训练和推理场景设计。

9命怪猫·2025-03-26 12:45

袋鼠云+DeepSeek，提供大模型私有化部署与一站式大模型运维服务

在此背景下，袋鼠云基于DeepSeek系列模型，推出大模型私有化部署与一站式运维服务，为企业提供从模型选型到持续运维服务的完整解决方案，助力客户轻松驾驭AI，尽享技术红利。

·2025-03-26 12:04

智能知识图谱：大模型如何实现高效实体识别与关系抽取

近年来，随着大模型（如GPT、BERT等）的快速发展，利用大模型自动化生成知识图谱成为可能。

·2025-03-26 12:04

Node.js的工作原理：事件驱动与非阻塞I/O

在当今快速发展的互联网时代，Node.js以其独特的非阻塞I/O模型和事件驱动特性，逐渐成为后端开发中不可或缺的一部分。但许多开发者在初次接触Node.js时，常常对其工作原理存在困惑。

JJCTO袁龙·2025-03-26 12:44

程序优化技术：提升性能与效率的深度探索

引言在现代软件开发中，程序的性能优化是不可或缺的一环。它不仅关乎用户体验，还直接影响到系统的稳定性和可扩展性。本文将深入探讨几种关键的程序优化技术，旨在帮助开发者在提升程序性能与效率方面获得实质性的进展。一、算法与数据结构优化1.1选择合适的算法时间复杂度分析：理解并比较不同算法的时间复杂度（如O(n),O(nlogn),O(n^2)等），选择最适合当前问题的算法。空间复杂度考量：在内存资源有限的

·2025-03-26 12:59

通过git文件查看大模型下载链接的解决方案

本文主要介绍了通过git文件查看大模型下载链接的解

爱编程的喵喵·2025-03-26 12:43

Linux操作系统中的文本编辑器，Vim的使用方法

在使用Linux操作系统的过程中，经常需要对文本文件进行操作，如新建、编辑等，常用的方法有以下几种：1、使用第三方SFTP的工具，连接服务器上传下载文件进行创建修改2、在图形界面的Linux操作系统中使用图形化文本编辑器

云计算课代表·2025-03-26 12:13

DeepSeek-V3升级版上线千帆，效果加强、能力飙升！

目前，百度智能云千帆大模型平台已正式上架DeepSeek-V3-0324大模型，企业用户和开发者登录千帆即可快速体验。

·2025-03-26 12:57

深度解读「高盛」人形机器人最新研报：核心供应链企业和投资机会分析

强化学习曾小健·2025-03-26 12:42

Oracle AI应用的LLM模型典型配置

1.配置Embedding模型2.特殊语法传参JSON格式3.测试Embedding有效4.修改MAX_STRING_SIZE5.配置为DeepSeek的LLM6.测试Chat和Showsql有效m.ximalaya.com

·2025-03-26 12:25

Java GO .Net Python 等众多资源分享

以下精选资源分类，助您快速锁定所需：一、全领域资源矩阵，精准匹配需求职场与技能提升：IT资料涵盖129个集合，从编程开发到技术运维，助力职业进阶；考公资料19个集合，系统梳理考公知识体系，为上岸保驾护航

code36·2025-03-26 12:12

【AI】【AIGC】降低AIGC检测率：技术、挑战与应对策略

AIGC技术的应用非常广泛，包括文本生成、图像生成、音频生成等。然而，随着这些技术的普及，如何有效识别并检测AIGC生成的内容，也成为了一个紧迫的问题。

丶2136·2025-03-26 11:10

12. Linux中vim和nano的用法

---------------------------------------------------Linux中vim和nano的用法这个例子中，我们将分别使用vim和nano打开一个可写文件、添加文本

K2SO4钾·2025-03-26 11:09

大粤国际期货ML量化系统实战：用LSTM模型构建纳指期货策略

#大粤国际期货ML量化系统实战（大粤袋里Q,1143+562+125）：用LSTM模型构建纳指期货策略【2025代码解析】==‌**发布日期**‌==：2025-02-27==&zwnj

11435-62125·2025-03-26 11:39

揭秘大粤国际期货恒指招商的盈利模式：代码模型与策略解析

本文将深入剖析其背后的运作机制，并结合代码模型，为CSDN社区的开发者与投资者提供一份详尽的指南。

11435-62125·2025-03-26 11:09

DeepSeek大模型后期维护全流程解析：如何保障AI系统持续高效运行？

作为国产AI大模型领域的领军者，DeepSeek的后期维护体系堪称行业标杆。本文将深度拆解其全链路维护流程，揭秘智能系统持续优化的核心技术方案。

恶霸不委屈·2025-03-26 11:37

Spring、Spring Boot与Spring Cloud深度解析：核心关系与实战应用指南

1.技术定位SpringFramework：企业级Java开发的基础框架SpringBoot：快速构建独立运行的Spring应用SpringCloud：分布式系统开发的微服务全家桶二、SpringFramework核心解析1.关键特性//典型SpringMVC控制器示例@Controller@RequestMapping("/users")publicclassUserController{@Au

小小鸭程序员·2025-03-26 11:06

Unix Domain Socket、IPC、RPC与gRPC的深度解析与实战

UnixDomainSocket、IPC、RPC与gRPC的深度解析与实战引言在分布式系统和本地服务通信中，进程间通信（IPC）与远程过程调用（RPC）是核心能力。

老赵不会写代码·2025-03-26 11:35

leetcode day30 同构字符串

defisIsomorphic(self,s:str,t:str)->bool:s2t,t2s={},{}fora,binzip(s,t):#对于已有映射a->s2t[a]，若和当前字符映射a->b不匹配

RickyGuo00·2025-03-26 10:29

SQL中的右连接体会多对一、全连接、笛卡尔积连接

RIGHTJOIN会返回右表（即RIGHTJOIN关键字右边的表，上述代码未指明左边的表）中的所有行，即使在左表（RIGHTJOIN关键字左边的表）中没有匹配的行。

PlumCarefree·2025-03-26 10:59

阿里巴巴蔡崇信：未来AI发展应专注两点

蔡崇信对当前的人工智能竞赛提出了看法，他认为，领先的AI模型不断变化，新模型迅速超越旧模型，是一场持续的竞赛。

Datawhale·2025-03-26 10:59

本地部署Dify 添加Ollama模型DeepSeek

2、添加Ollama模型服务商在设置-》模型服务上里添加Ollama模型服务商，也叫插件。

tinghe17·2025-03-26 10:25

Mybatis映射文件解析

Mybatis映射文件解析mybatis中比较符号的写法第一种写法直接在外层嵌套这个标签，例如=]]>标签说明：CDATA（CharacterData）标签，它在XML和HTML中用于定义一段文本数据，

沉梦听雨.·2025-03-26 10:25

【大模型知识点】检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，RAG）简要介绍

RAG介绍1.RAG是什么？2.RAG的应用3.为什么需要RAGforLLM？4.RAG的一般流程5.检索优化6.重排序1.RAG是什么？Retrieval-Augmented-Generation：检索-增强-生成一句话总结：通过引入外部数据库或知识库中的信息来增强LLM生成内容2.RAG的应用问答系统：RAG从外部知识库中检索相关信息，生成更加准确可靠的答案。如医疗、法律领域的专业问答系统智能

自信的小螺丝钉·2025-03-26 10:24

MongoDB 与 Elasticsearch 使用场景区别及示例

典型场景‌：文本搜索（如电商商品搜索、日志关键词检索）‌。复杂数据分析（

碧海饮冰·2025-03-26 10:23

深度学习5 神经网络、参数初始化

一、模型保存与加载1、序列化方式保存方式：torch.save(model,"model.pkl")打开方式：model=torch.load("model.pkl",map_location="cpu

今天又是学习·2025-03-26 10:23

ChatGPT、DeepSeek、Grok：AI 语言模型的技术演进与未来趋势

1.引言人工智能（AI）技术的快速发展，使得大语言模型（LLM）成为众多行业的重要工具。ChatGPT、DeepSeek和Grok作为当今主流的AI语言模型，各自承载着不同的技术愿景和应用方向。

慌ZHANG·2025-03-26 09:52

AI 大模型的技术架构与应用解析

1.引言人工智能（AI）大模型正在重塑全球科技生态，以ChatGPT、DeepSeek、Grok为代表的AI语言模型在自然语言处理（NLP）、智能对话、内容生成等领域展现了卓越的能力。