深度模型

Kubernetes（K8s）技术深度解析与实战案例

Kubernetes（K8s）技术深度解析与实战案例Kubernetes（简称K8s）已经成为当今云原生应用和微服务架构的首选平台。

我的运维人生·2025-02-03 04:07

DeepSeek API 的获取与对话示例

代码文件下载：Code在线链接：Kaggle|Colab文章目录注册并获取API环境依赖设置API单轮对话多轮对话流式输出更换模型注册并获取API访问https://platform.deepseek.com

Hoper.J·2025-02-03 04:37

linux进程调度HMP,HMP调度器和EAS调度器

Linux内核中的负载均衡算法基于SMP模型，并未考虑big.LITTLE模型，因此Linaro开发了一个HMP调度器用于支持这种架构，它也被用于Android5.x和Android6.x中，但这种调度器并没有被合入内核的基线中

熙公主的爪牙·2025-02-03 04:07

java map深拷贝_java Map深度复制问题

不是引用类型，不需要拿出来单独复制，浅clone就可e5a48de588b63231313335323631343130323136353331333332613737以了，但是attr这个map需要进行深度复制

weixin_39860732·2025-02-03 04:36

计算机视觉领域的轻量化模型——GhostNet 模型

GhostNet模型详解GhostNet是一个高效的轻量化卷积神经网络模型，专为资源受限的设备（如移动设备和嵌入式系统）设计。

DuHz·2025-02-03 04:05

课程内容摘要生成：基于知识蒸馏与事实增强的深度学习模型实践

文章目录引言一、核心技术：知识蒸馏与事实三元组融合二、模型架构设计与优化三、Python实现与关键代码解析四、业务价值与效果分析五、挑战与优化方向引言在教育内容数字化进程中，课程内容摘要生成技术能够从海量教学资源中提炼核心知识点

二进制独立开发·2025-02-03 04:04

详解大模型微调数据集构建方法(持续更新)

对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。本文详细介绍了大模型微调数据集构建方法，希望能对学习大模型的同学们有所帮助。

herosunly·2025-02-03 04:03

2025年最新在线模型转换工具优化模型ncnn，mnn，tengine，onnx

我的青春不太冷·2025-02-03 04:02

Github 2025-02-01 开源项目月报 Top20

8TypeScript项目3JupyterNotebook项目2Rust项目2HTML项目2C++项目1Ruby项目1JavaScript项目1Svelte项目1非开发语言项目1Go项目1Ollama:本地大型语言模型设置与运行创建周

老孙正经胡说·2025-02-03 03:30

咱们一起学C++第四十篇：之C++递归与运算符基础

咱们一起学C++第四十篇：之C++递归与运算符基础在C++学习的征程中，我们共同努力，不断探索这门语言的深度与广度。

一杯年华@编程空间·2025-02-03 03:29

【TIMM应用】timm加载模型create_model，使用本地预训练模型

timm加载模型create_model使用本地预训练模型1.常规方式，从https://huggingface.co/上下载1-1.timm库中create_model函数的用法1.最简单的用法2.查看可以直接创建的预训练模型列表

pen-ai·2025-02-03 03:29

基于深度学习的基于视觉的机器人导航

基于深度学习的视觉机器人导航是一种通过深度学习算法结合视觉感知系统（如摄像头、LiDAR等）实现机器人在复杂环境中的自主导航的技术。

SEU-WYL·2025-02-03 03:29

代码随想录2.2

文章目录二叉树的递归遍历（深度优先）144.二叉树的前序遍历【中左右】145.二叉树的后序遍历【左右中】94.二叉树的中序遍历【左中右】二叉树的迭代遍历（深度优先）前序迭代遍历【中左右】中序迭代遍历后序迭代遍历二叉树的统一迭代

我会非常幸运·2025-02-03 03:28

Cesium+Vue3教程（011）：打造数字城市

文章目录Cesium打造数字城市创建项目加载地球设置底图设置摄像头查看具体位置和方向添加纽约建筑模型并设置样式添加纽约建筑模型设置样式划分城市区域并着色地图标记显示与实现实现飞机巡城完整项目下载Cesium

叁拾舞·2025-02-03 03:28

使用 Python 实现无人机实时路径规划的 MPC 算法

目录使用Python实现无人机实时路径规划的MPC算法引言1.模型预测控制（MPC）概述1.1定义1.2MPC的基本原理1.3代价函数1.4MPC的特点2.Python中的MPC算法实现2.1安装必要的库

闲人编程·2025-02-03 03:55

100种算法【Python版】第44篇——龙格-库塔法

本文目录1算法说明2算法示例：使用龙格-库塔法求解微分方程3算法应用：捕食者-猎物模型4算法可解决问题1算法说明龙格-库塔法最初由德国数学家卡尔·龙格（CarlRunge）和马丁·库塔（WilhelmKutta

AnFany·2025-02-03 03:53

【深度学习】softmax回归的简洁实现

softmax回归的简洁实现我们发现(通过深度学习框架的高级API能够使实现)(softmax)线性(回归变得更加容易)。同样，通过深度学习框架的高级API也能更方便地实现softmax回归模型。

熙曦Sakura·2025-02-03 02:22

第二篇：多模态技术突破——DeepSeek如何重构AI的感知与认知边界

1.跨模态对齐革命：时空一致性建模传统多模态模型常面临模态割裂问题，DeepSeek提出「时空同步对比学习」（ST-CL）框架：视觉-语言对

python算法(魔法师版)·2025-02-03 02:51

AI模型升级版0.02

根据您的需求，我将提供一个升级版的AI对话模型的实现代码，该模型可以在Windows上运行，并支持训练和微调。我们将使用HuggingFace的transformers库和torch库来实现这个目标。

pps-key·2025-02-03 02:51

深度学习查漏补缺：1.梯度消失、梯度爆炸和残差块

一、梯度消失梯度消失的根本原因在于激活函数的性质和链式法则的计算：激活函数的导数很小：常见的激活函数（例如Sigmoid和Tanh）在输入较大或较小时，输出趋于饱和（Sigmoid的输出趋于0或1），其导数接近于0。在反向传播中，每一层的梯度都会乘以激活函数的导数。如果导数很小，乘积就会导致梯度逐渐变小。链式法则的多次相乘：假设网络有nn层，梯度从输出层传到第ii层时，会经历多次链式相乘：如果每一

nnerddboy·2025-02-03 02:19

VARGPT：将视觉理解与生成统一在一个模型中，北大推出支持混合模态输入与输出的多模态统一模型

❤️如果你也关注AI的发展现状，且对AI应用开发非常感兴趣，我会每日分享大模型与AI领域的最新开源项目和应用，提供运行实例和实用教程，帮助你快速上手AI技术，欢迎关注我哦！

蚝油菜花·2025-02-03 02:18

kimi o1和deepseek o1对比，非常直观！

刘俊是丁师兄大模型2025年01月25日21:34湖北两家凑巧同一天放出了解题推理模型，简单对比着看了下实现方案，o1类模型实现并没有和大家早期推测的那样用上MCTS，PRM这些方法，个人感觉也是太复杂的方法

AI生成曾小健·2025-02-03 02:46

【论文翻译】DeepSeek-Coder-V2: Breaking the Barrier of Closed-Source Models in Code Intelligence

本翻译来自大模型翻译，如有不对的地方，敬请谅解引言开源社区通过开发诸如StarCoder（Li等人，2023b；Lozhkov等人，2024）、CodeLlama（Roziere等人，2023）、DeepSeek-Coder

行动π技术博客·2025-02-03 02:46

多语言教学材料生成：技术实现与业务价值分析

文章目录引言技术背景与需求分析多语言教学材料的业务需求技术挑战技术实现：LangChain与Writer模型的结合LangChain框架简介Writer模型的多语言生成能力实现多语言教学材料生成的代码示例多语言语音生成技术的应用多语言语音生成的需求

二进制独立开发·2025-02-03 01:14

DeepSeek-V2：强大、经济、高效的专家混合语言模型

DeepSeek-V2：强大、经济、高效的专家混合语言模型DeepSeek-V2项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DeepSeek-V2项目介绍DeepSeek-V2

乌芬维Maisie·2025-02-03 01:12

从System Prompt来看Claude3、Kimi和ChatGLM4之间的差距

对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。

herosunly·2025-02-03 01:12

DeepSeek-R1,DeepSeek-V3,DeepSeek-VL,DeepSeek-V2,DeepSeek-R1-Zero各个模型区别

目录1.各个模型架构2.训练方式3.模型参数与规模4.应用场景5.性能表现6.发布时间7.价格1.各个模型架构DeepSeek-R1：未明确有特殊架构说明，但属于推理模型，可能在Transformer架构基础上针对推理做了优化

fpga和matlab·2025-02-03 01:12

搜索与图论复习1

1深度优先遍历DFS2宽度优先遍历BFS3树与图的存储4树与图的深度优先遍历5树与图的宽度优先遍历6拓扑排序1DFS：#includeusingnamespacestd;constintN=10;intn

KuaCpp·2025-02-03 01:09

基于face_recognition的人脸识别

#北极星star·2025-02-03 01:07

solr 的admin.html 详细使用讲解

目录视图摘要视图订阅征文|从高考，到程序员深度学习与TensorFlow入门一课搞定！

qq_37300675·2025-02-03 01:36

构建基于 Pygame 的高级流体仿真系统

我们将从物理模型、算法实现到代码优化，逐步解析这一系统的技术细节。系统概述本流体仿真系统是一个基于Pygame的实时交互式仿真工具，支持多

机器懒得学习·2025-02-03 01:05

c++11 实现条件变量以及利用条件变量实现多生成者与多消费者模型

自定义条件变量类：#pragmaonce//////用C++11实现跨平台的条件等待类///#include#include#includeclassLanWaitCondition{public:LanWaitCondition();~LanWaitCondition();//////等待///voidWait();//////唤醒一个///voidNotifyOne();//////唤醒所有/

不死奇迹·2025-02-03 01:05

【码道初阶】挑战Leetcode76Hard最小覆盖子串问题：滑动窗口的优雅实现与深度剖析

最小覆盖子串问题：滑动窗口的优雅实现与深度剖析一、问题核心与挑战给定两个字符串s和t，要求从s中找到包含t所有字符（包括重复字符）的最短连续子串。若不存在，返回空字符串。

月明长歌·2025-02-03 01:04

Java 中 List 源码解析：深度剖析与实现

List是Java中最常用的数据结构之一，广泛用于存储有序的元素集合。它是Java集合框架中的一个接口，提供了多种常见的实现，如ArrayList、LinkedList、Vector等。通过对List接口及其常见实现类的源码分析，开发者可以深入理解其内部机制和实现方式，进而优化应用程序的性能，做出更合适的选择。本文将通过深入解析List接口及其常见实现（特别是ArrayList和LinkedLis

HelloZheQ·2025-02-03 00:34

高效构建仓库AGV管理系统：基于Python的路径规划与货架管理

本篇博客将通过一个Python项目，带你深度了解如何实现一个具备路径规划与货架管理功能的仓库管理系统（WMS）。在此过程中，你将学习到AGV的路径规划、图像可视化、节拍管理等核心技术。

机器懒得学习·2025-02-03 00:01

条件变量实现2生产者2消费者模型

1个生产者在生产的时候，另个生产者不能生产(生产者之间互斥)条件变量用于线程同步，线程挂起/被唤醒。条件变量和互斥锁共同保证生产者之间互斥+生产者和消费者的同步。思路：1定义、初始化共享资源a缓冲区：存储物品。初始化为空。b计数器：缓冲区中物品数量。初始化为0。c互斥锁：缓冲区和计数器的互斥访问。初始化。4个线程共用一个锁d条件变量：生产者和消费者的同步。初始化。not_full消费者消费后通知生

孩之·2025-02-03 00:00

Spring中常见的注解

Spring的注解驱动的编程模型大大简化了Java企业应用的开发。通过减少配置的复杂性，提高代码的清晰度和模

小裕哥略帅·2025-02-03 00:00

数模测评：doubao1.5＞deepseek-v3＞gpt-o1

本次测试了当前评价最高的三款大模型doubao1.5、gpt-o1、deepseek-v3(r1崩溃)，都是采用无提示词的硬核提问方式，测试视频如下。

您好啊数模君·2025-02-03 00:29

深入解析 Python 装饰器：高级用法、最佳实践与源码剖析

本文将从装饰器的底层原理、高级用法、性能优化、常见陷阱及源码分析等多个角度，深度解析Python装饰器的强大之处。1.Python装饰器的底层原理装饰器本质

赵大仁·2025-02-03 00:26

NotebookLM：Google 最新 AI 笔记助理解析与实战应用

它结合了Google的大语言模型（LLM）能力，帮助用户更高效地整理、理解和生成知识内容。本文将全面解析NotebookLM的技术原理、核心功能、应用场景，并提供实际使用指南，帮助

赵大仁·2025-02-02 23:56

wow-agent---task4 MetaGPT初体验

先说坑：1.使用gitclone模式安装metagpt2.模型尽量使用在线模型或本地高参数模型。

Allen20000·2025-02-02 23:25

100.3 AI量化面试题：解释配对交易(Pairs Trading)的原理，并说明如何选择配对股票以及设计交易信号

3.2回归系数法4.交易信号设计4.1标准差方法4.2动态阈值方法5.风险管理5.1止损设计5.2仓位管理6.策略评估6.1回测框架6.2性能指标7.回答话术0.承前如果想更加全面清晰地了解金融资产组合模型进化论的体系架构

AI量金术师·2025-02-02 23:54

100.1 AI量化面试题：解释夏普比率(Sharpe Ratio)的计算方法及其在投资组合管理中的应用，并说明其局限性

在投资组合管理中的应用2.1投资组合选择2.2投资组合优化3.夏普比率的局限性3.1统计假设的限制3.2实践中的问题4.改进方案4.1替代指标4.2实践建议5.回答话术0.承前如果想更加全面清晰地了解金融资产组合模型进化论的体系架构

AI量金术师·2025-02-02 23:51

CNN的各种知识点（五）：平均精度均值（mean Average Precision, mAP）

计算步骤：具体例子：重要说明：典型值范围：总结：好的，我将分两部分详细解答您的问题：1.平均精度均值（meanAveragePrecision,mAP）概念：mAP是目标检测中最常用的评估指标，综合反映模型在不同召回率下的平均精度表现

墨绿色的摆渡人·2025-02-02 22:50

交易系统：订单模型设计详解

大家好，我是汤师爷~订单模型作为整个交易系统的核心，支撑着所有交易环节。订单域核心概念模型如图所示，为订单核心概念模型。

·2025-02-02 22:17

深度学习-笔记2

paddlepaddle安装(使用cpu)：dockerpullregistry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:2.6.2查看下paddlepaddle的镜像层次和安装目录结构(没有看到dockerbuild文件，先感受一下目录结构吧)：dockerinspectregistry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:2.6.2|gr

·2025-02-02 22:16

强化学习中的关键模型与算法：从Actor-Critic到GRPO

强化学习中的关键模型与算法：从Actor-Critic到GRPO强化学习中的Actor-Critic模型是什么？这与生成对抗网络（GANs）十分相似。

·2025-02-02 22:14

多模态大模型：技术原理与实战工具和算法框架介绍

1.背景介绍1.1从单模态到多模态的必然趋势传统的深度学习模型大多是单模态的，例如只处理图像数据的卷积神经网络（CNN）或只处理文本数据的循环神经网络（RNN）。

AI大模型应用之禅·2025-02-02 22:43

从零开始大模型开发与微调：汉字拼音数据集处理

从零开始大模型开发与微调：汉字拼音数据集处理1.背景介绍1.1问题的由来在人工智能领域，自然语言处理（NLP）是一项基础且重要的研究方向。

AGI大模型与大数据研究院·2025-02-02 22:43

在Windows下安装Ollama并体验DeepSeek r1大模型

在Windows下安装Ollama并体验DeepSeekr1大模型Ollama在Windows下安装Ollama官网：Ollama·GitHub下载Windows版Ollama软件：Releasev0.5.7

skywalk8163·2025-02-02 22:13

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