深度模型

Scira：极简AI驱动搜索引擎

它由VercelAISDK提供支持，并可使用Grok2.0等模型进行搜索。
开源项目精选·2025-03-12 13:51

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

扎克伯格介绍了 Segment Anything 2 模型，科学家可以用它来研究自然栖息地。在 Siggraph 2024 上，两位科技界的远见卓识者——Nvidia 的黄仁勋和 Meta 的马克·扎

简介在Siggraph2024上，两位科技界的远见卓识者——Nvidia的黄仁勋和Meta的马克·扎克伯格——进行了一次精彩的交流。他们的讨论涵盖了人工智能的动态进步、混合现实的变革潜力以及开源在促进创新方面的理念。以下是他们从这场重塑我们数字格局的精彩对话中得出的关键见解。“生成式人工智能影响着每个领域，创造出了不可思议的应用并改变了各个行业。”黄仁勋Meta的AI之旅：创新的传承马克·扎克伯格
知识大胖·2025-03-12 12:44

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

Phi-4-multimodal：图、文、音频统一的多模态大模型架构、训练方法、数据细节

Phi-4-Multimodal是一种参数高效的多模态模型，通过LoRA适配器和模式特定路由器实现文本、视觉和语音/音频的无缝集成。
余俊晖·2025-03-12 12:40

Ollama设置拉取模型本地保存路径和监听端口

在service配置文件中添加环境变量Environment具体操作如下：1.创建保存模型目录文件夹sudomkdir/home/xyh/data/ollama/modelssudochmod777/home
奔跑中的小象·2025-03-12 12:10

算法学习系列（四十五）：DFS之剪枝与优化

的剪枝和优化确实难度是非常的大，从我这篇文章的思路和代码量上就能看出来不是一般的难度，而且难度不亚于DPDPDP，而且这个DFSDFSDFS也是花费了我三天的时间才基本把这几道例题给搞懂了，并且这种题就是没有固定的模型和套路
lijiachang030718·2025-03-12 12:10

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…

蒸馏：主要思想是，通过大模型指导小模型学习。剪枝：网络剪枝的主要思想就是将权重矩阵中相对“不重要”的权值剔除，然后再重新finetune网络进行微调。
聊北辰同学·2025-03-12 11:08

在整个大模型LoRA微调中，哪些方法可以提升和优化模型训练后推理效果？

环境：LoRA微调问题描述：在整个大模型LoRA微调中，哪些方法可以提升和优化模型训练后推理效果？
玩人工智能的辣条哥·2025-03-12 11:38

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

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

MySQL 8.4 版本(LTS) 发布，一睹为快

详细规划，请移步技术译文|一文了解MySQL全新版本模型关于MySQL的版本发布规划OracleMySQL官方开发团队推出的新版本将过渡到新的MySQL版本模型。
m0_74823683·2025-03-12 11:33

大模型微调：定义、方法、应用与未来展望

一、定义与意义（一）微调的定义大模型微调是指在预训练模型的基础上，通过特定领域的数据集对模型进行进一步训练的过程。
软件职业规划·2025-03-12 11:33

基于多种模型剪枝方法（L1-norm、Slimming、AutoSlim）的模型轻量化和模型压缩实现

基于多种模型剪枝方法（L1-norm、Slimming、AutoSlim）的模型轻量化实现支持：VGG、MobileNet、Resnet、ShuffleNet等模型。
踟蹰横渡口,彳亍上滩舟。·2025-03-12 11:01

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

大模型中的剪枝、蒸馏是什么意思？

环境：剪枝蒸馏问题描述：大模型中的剪枝、蒸馏是什么意思？
玩人工智能的辣条哥·2025-03-12 10:29

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

大模型: 流式会话的实现方式

文章目录一、什么是流式会话二、长轮询(LongPolling)三、WebSocket1、特定2、工作原理3、使用场景四、Server-SentEvents(SSE)1、特点2、工作流程3、使用场景4、OkHttpClient-sse五、gPRC流六、HTTP/2流一、什么是流式会话流式会话（StreamedConversation）指的是在人机交互的过程中，以流的形式进行信息传输，而不是将信息一次
玉成226·2025-03-12 10:28

扩散 Transformer 策略：用于通才视觉-语言-动作学习的规模化扩散 Transformer

最近，在多样化的机器人数据集上进行预训练的大型视觉-语言-动作模型，已展示出利用少量域内数据泛化到
三谷秋水·2025-03-12 10:27

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！

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！
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。
yyc_audio·2025-03-12 10:26

在BERT中，如何确定一个标记的重要性

目录在BERT中，如何确定一个标记的重要性在BERT模型中，哪些标记通常具有最高的重要性权重调整损失函数或添加额外的监督信号以影响模型对特殊标记的关注度在BERT中，如何确定一个标记的重要性在BERT模型中
一只天蝎·2025-03-12 10:55

Python训练的机器学习模型【保存】 和【加载】的方法？

一.为什么要保存训练好的模型由于传统训练机器学习模型，需要耗费大量的人力和资源。因此，将训练好的模型保存成为一件特别重要的事情。
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

Python:Matplotlib

其核心特点是：层次结构：基于Figure（画布）和Axes（坐标系）的层级对象模型。灵活性：支持从简单折线图到复杂3D图形的多种图表类型。
愚戏师·2025-03-12 09:51

YOLOv5涨点优化：原创自研 | 魔改Bottleneck，具备多尺度和特征通道融合的结构

本文原创自研创新改进：魔改Bottleneck，具备多尺度和特征通道融合的结构，该模型在检测准确性方面都取得了良好的效果，尤其在缺陷检测方向。
AI小怪兽·2025-03-12 09:51

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

DOM与CSS：网页设计的核心力量

DOM与CSS：网页设计的核心力量引言在网页设计中，DOM（文档对象模型）与CSS（层叠样式表）是两个不可或缺的组成部分。它们共同构成了现代网页的骨架与外衣。
lsx202406·2025-03-12 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

梯度提升决策树（GBDT）

原理GBDT的核心思想是将多个弱学习器（通常是决策树）组合成一个强大的预测模型。具体
binggorun·2025-03-12 09:18

RAG检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation）介绍（双模态架构：检索子系统、生成子系统）实现知识获取与内容生成的协同

-**检索子系统**-**生成子系统**2.核心组件与工作流程2.1数据预处理管线-**多粒度分块策略**-**特征增强技术**2.2混合检索引擎3.性能优化关键路径3.1检索质量提升-**多阶段精排模型
Dontla·2025-03-12 08:45

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

51-53 CVPR 2024 | DriveWorld：通过自动驾驶世界模型进行 4D 预训练场景理解 （含模型数据流梳理）

24年5月，北京大学、国防创新研究院无人系统技术研究中心、中国电信人工智能研究院联合发布了DriveWorld:4DPre-trainedSceneUnderstandingviaWorldModelsforAutonomousDriving。DriveWorld在UniAD的基础上又有所成长，提升了自动驾驶目标检测、目标追踪、3D占用、运动预测及规划的性能，后期扩大数据集和调整骨干网络大小应该会
深圳季连AIgraphX·2025-03-12 08:43

大模型面试--大模型（LLMs）基础面

大模型（LLMs）基础面1.目前主流的开源模型体系有哪些？
TAICHIFEI·2025-03-12 08:13

【每日论文】Forgetting Transformer: Softmax Attention with a Forget Gate

下载PDF或查看论文，请点击：LlamaFactory-huggingfacedailypaper-每日论文解读|LlamaFactory|LlamaFactory摘要现代循环序列模型的一个关键组件是遗忘门
WHATEVER_LEO·2025-03-12 08:12

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

基于粒子群算法的配电网重构：以IEEE33节点电网为例的潮流计算程序

基于粒子群算法的配电网重构基于IEEE33节点电网，以网损和电压偏差最小为目标，考虑系统的潮流约束，采用粒子群算法求解优化模型，得到确保放射型网架的配电网重构方案。
mzyEPTzp·2025-03-12 08:10

参考thinkphp架构的FastAPI实现思路

虽然FastAPI和ThinkPHP的设计理念和语言不同，但FastAPI同样可以实现ThinkPHP的核心功能，如路由、模型、视图、中间件、JWT、Session等。
Wiktok·2025-03-12 08:09

人工智能机器学习算法分类全解析

无监督学习（UnsupervisedLearning）3.强化学习（ReinforcementLearning）（二）基于任务类型的分类1.分类算法2.回归算法3.聚类算法4.降维算法5.生成算法（三）基于模型结构的分类
power-辰南·2025-03-12 07:08

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
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