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【GitHub开源项目实战】LLM-Cookbook 中文大模型工程手册全解析：多场景落地应用与技术优化路径深度实践

GitHub开源实战|LLM-Cookbook中文大模型工程手册全解析：多场景落地应用与技术优化路径深度实践关键词LLM-Cookbook，中文大模型，Datawhale，大模型实战，LangChain
·2025-07-10 21:59

LeetCode题目（Python实现）：课程表 II

文章目录题目拓扑序列：入度表（广度优先遍历）算法实现执行结果复杂度分析拓扑序列：深度优先搜索算法实现执行结果复杂度分析题目现在你总共有n门课需要选，记为0到n-1。在选修某些课程之前需要一些先修课程。
RexT1·2025-07-10 21:58

Python 爬虫实战：电商商品评论深度爬取与用户情感分析系统搭建

引言在电商领域，商品评论是消费者决策的重要参考，也是商家优化产品和服务的关键依据。通过爬取和分析电商商品评论，可以深入了解用户需求、产品优缺点以及市场趋势。本文将详细介绍如何使用Python构建一个完整的电商商品评论爬取系统，并进行用户情感分析。我们将涵盖从爬虫设计、数据抓取、数据清洗、情感分析到可视化的全流程。1.项目背景与目标电商平台上，商品评论通常包含以下信息：用户名评论内容评论时间评分（星
西攻城狮北·2025-07-10 21:24

【机器学习&深度学习】为什么分类任务中类别比例应接近 1:1？

目录前言一、什么是类别不平衡？二、为什么类别比例应接近1:1？2.1⚠模型容易“偏科”2.2精确率、召回率失真2.3模型训练失衡，梯度方向偏移三、现实案例中的“灾难性后果”四、如何应对类别不平衡问题？4.1数据层面处理4.2模型训练层面优化4.3评估指标替代五、实际场景举例六、模拟场景：银行信用卡欺诈检测6.1场景描述6.2数据集情况6.3模型训练结果（未处理不平衡）6.4模型做了什么？6.5实际
一叶千舟·2025-07-10 20:24

量子机器学习：当量子计算遇上人工智能，颠覆即将来临？

当这两大前沿领域相互碰撞、深度融合，量子机器学习应运而生，犹如一场科技风暴在学界与产业界悄然酝酿。这不仅让人满心期待，更引发了对未来科技格局的深刻思考：量子机器学习所承诺的颠覆，真的即将来临吗？
·2025-07-10 20:21

并发编程原理与实战（十六）深入锁的演进，为什么有了synchronized还需要Lock？

在《并发编程原理与实战（四）经典并发协同方式synchronized与wait+notify详解》和《并发编程原理与实战（十五）线程安全实现方法深度解析》这两篇文章中，我们对锁以及synchronized
帧栈·2025-07-10 20:21

《破局节点失效：Erlang分布式容错系统的自愈机制与恢复逻辑》

但真正的挑战不在于避免故障，而在于当节点失效时，系统能否像有机体自愈般自动恢复，这需要对Erlang的进程模型、分布式通信与状态管理进行深度挖掘，构建一套从故障感知到服务续接的完整逻辑闭环。
·2025-07-10 19:23

AI技术正在深度重构全球产业格局，其影响已超越工具属性，演变为推动行业变革的核心引擎。

一、AI如何重塑AI的工作与行业（AI助手领域）能力升级理解与生成：基于LLM（大语言模型），AI能处理开放式问题、撰写报告、翻译代码，替代部分人类知识工作。个性化交互：通过用户历史对话分析，提供定制化建议（如学习计划、投资策略）。多模态扩展：结合图像/语音识别（如GPT-4V），实现图文分析、医学影像解读等跨模态任务。行业变革客服行业：AI客服处理70%+常规咨询（如阿里小蜜），人力转向复杂问题
·2025-07-10 18:43

沃丰科技和印尼MAP集团战略合作，智能化服务印尼2.8亿消费者

在东南亚零售市场风起云涌之际，印尼综合性零售巨头MAP集团与智能客户服务领域领军企业（Udesk）达成深度战略合作，共同启动一项具有里程碑意义的数字化转型工程——通过AI赋能MAP集团旗下客户忠诚度计划平台
沃丰科技·2025-07-10 18:39

深度解码：企业级 AI 选型中 Gemini 与 DeepSeek 的架构对决

开篇：技术选型会议中的认知困局当技术团队尝试评估基于MoE（专家混合）架构的Gemini1.5Pro和DeepSeek-V3时，决策者往往陷入认知混乱。尽管两者同属MoE架构，实际测试表现却大相径庭。这种混乱源于对参数规模的盲目崇拜。Gemini1.5Pro拥有1.5万亿参数，而DeepSeek-V3参数规模仅为前者的一半。但在实际企业场景测试中，DeepSeek在中文语义理解任务中的准确率却高出
charles666666·2025-07-10 18:38

【动手学深度学习】4.10 实战Kaggle比赛：预测房价

目录4.10实战Kaggle比赛：预测房价1）数据预处理2）模型定义与训练3）模型评估与预测4）模型训练与预测提交5）示例超参数（可调）4.10实战Kaggle比赛：预测房价数据来源：Kaggle房价预测比赛.1）数据预处理读取数据importpandasaspdtrain_data=pd.read_csv('../data/kaggle_house_pred_train.csv')test_da
XiaoJ1234567·2025-07-10 18:07

Spring 进阶-第三十篇：Spring 框架的未来发展与前沿技术融合

Spring进阶-第三十篇：Spring框架的未来发展与前沿技术融合一、云原生技术与Spring1.1Spring对云原生的支持演进Spring与云原生技术的融合经历了从适配到深度整合的过程：早期探索（
程序员勇哥·2025-07-10 17:35

C++ 内存泄漏排查全攻略：万字实战宝典

写在前面本文定位为“从入门到精通”的深度教程，全文超过12,000字，结合作者多年在Qt框架、游戏引擎、服务器端及高并发协程框架中的一线经验，系统梳理C++内存泄漏的原理、检测、定位与修复方案。
TravisBytes·2025-07-10 17:04

PyTorch 在 Python 自然语言处理中的运用

PyTorch在Python自然语言处理中的运用关键词：PyTorch，Python，自然语言处理，深度学习，文本分类，情感分析摘要：本文全面探讨了PyTorch在Python自然语言处理（NLP）领域的运用
Python编程之道·2025-07-10 17:31

HCIE数通认证难不难？通过率如何？

华为认证体系的“金字塔尖”1.作为华为认证最高级别，HCIE-Datacom专为培养数据通信领域专家设计2.能力要求，掌握大中型复杂网络的规划、部署、运维及优化能力，支持云、存储、语音等融合业务3.技术深度
·2025-07-10 15:22

k8s深度讲解----宏观架构与集群之脑 - API Server 和 etcd

宏观架构与集群之脑-APIServer和etcd宏观架构：数据中心的操作系统在开始之前，让我们先建立一个高层视角。你可以将Kubernetes想象成一个管理整个数据中心的分布式操作系统。在这个操作系统中：控制平面(ControlPlane)就是它的“内核”，负责管理和决策。工作节点(WorkerNodes)就是它的“CPU和内存”，是真正运行应用程序的地方。我们常用的kubectl就是与这个“内核
weixin_42587823·2025-07-10 15:21

C++树状数组详解

C++树状数组深度解析第1章引言：为什么需要树状数组1.1动态序列处理的挑战在现代计算机科学中，我们经常需要处理动态变化的序列数据，这类数据具有以下特点：实时更新：数据点会随时间不断变化频繁查询：需要快速获取特定区间的统计信息大规模数据
浩瀚星辰2024·2025-07-10 15:47

最近AI领域大火的MCP到底是什么？

核心步骤小白也能用的工具8.MCP与区块链的深度融合为什么需要区块链？具体结合方式9.MCP的潜在挑战技术难点现实问题10.未来展望与学习路径M
·2025-07-10 14:15

【SpringBoot】Spring Boot 高并发优化终极指南，涵盖线程模型、JVM 调优、数据库访问、缓存策略等 15+ 核心模块

SpringBoot高并发优化终极指南，涵盖线程模型、JVM调优、数据库访问、缓存策略等15+核心模块一、线程模型深度调优（核心瓶颈突破）1.Tomcat线程池原子级配置2.异步任务线程池隔离策略二、JVM
夜雨hiyeyu.com·2025-07-10 14:43

JVM内存泄漏与内存溢出：原理详解与实战应对策略

一、核心概念深度解析内存问题一直是Java开发者面临的重要挑战，理解内存泄漏和内存溢出的本质区别是解决这类问题的第一步。
·2025-07-10 12:28

【Java源码阅读系列44】深度解读Java NIO ByteBuffer 源码

JavaNIO（NewInput/Output）中的ByteBuffer是Buffer抽象类的具体子类，专门用于处理字节数据的高效读写。作为NIO的核心组件，ByteBuffer支持堆内存（Heap）和直接内存（Direct）两种存储方式，广泛应用于网络通信、文件IO等场景。本文将结合源码，深入解析ByteBuffer的核心机制、关键方法及设计模式的应用。一、ByteBuffer的核心特性与存储方
·云扬··2025-07-10 11:27

MCMC：高维概率采样的“随机游走”艺术

以下是其技术本质、关键算法及实践的深度解析：本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的AI技术！
大千AI助手·2025-07-10 11:25

量化价值投资中的深度学习技术：TensorFlow实战

量化价值投资中的深度学习技术：TensorFlow实战关键词：量化价值投资,深度学习,TensorFlow,股票预测,因子模型,LSTM神经网络,量化策略摘要：本文将带你走进"量化价值投资"与"深度学习
·2025-07-10 11:54

MBSE 深度解析，基于模型的系统工程

目录前言一、基础概述1.1中文全称与基本定义1.2MBSE的起源与背景1.2.1提出的背景与动因1.2.2MBSE的思想萌芽1.3MBSE与传统工程的区别二、发展历程2.1MBSE的演进阶段2.1.1探索期（2000年以前）2.1.1定义期（2000–2010年）2.1.1应用期（2010–2020年）2.1.1智能融合期（2020年至今）2.2主流建模语言与标准2.2主流建模语言与标准2.2.1
北城笑笑·2025-07-10 11:22

【人工智能】Spring AI Alibaba，一个面向 Java 开发者的开源框架，它旨在简化将人工智能（AI）功能集成到应用程序中的过程。

SpringAIAlibaba的目标是为开发者提供一套高层次的AIAPI抽象以及与云原生基础设施的深度集成方案，从而帮助他们快速构建智能应用
本本本添哥·2025-07-10 11:52

使用FinancialDatasets工具包进行财务数据分析

通过与OpenAI的集成，我们能够创建智能化的财务分析助手，为投资者提供深度的市场洞察。
Zbb159·2025-07-10 10:50

标题：2025传统制造业护网实战指南：从合规防御到智能免疫的体系化进阶

本文将结合新规要求与行业最佳实践，深度解析传统制造业如何构建“技术-管理-运营”三位一体的护网防御体系。一、传统制造业的护网困境：三大核心矛盾1.设备老旧化vs安全新标准历史
上海云盾商务经理杨杨·2025-07-10 10:19

FPGA 47 ，MIG 内存接口生成器深度解析（ FPGA 中的 MIG 技术 ）

目录前言一、基础理论1.1MIG介绍1.2结构框架1.2.1主要模块①用户接口层（UserInterfaceLayer）②控制逻辑层（ControLogicLayer）③校准逻辑（CalibrationLogic）④初始化与时序控制（Initialization&TimingControl）⑤物理层接口（PHY–PhysicalLayer）⑥IO引脚驱动（引脚分配与IO配置：Pinout&IOSt
北城笑笑·2025-07-10 10:49

ResNet：深度卷积神经网络的里程碑

一、引言在深度学习的发展历程中，深度卷积神经网络（CNN）不断演进，旨在提升对图像等数据的特征提取与分类能力。
心想事“程”·2025-07-10 10:18

C语言指针进阶完全指南：从多级指针到函数指针的深度探索

掌握指针基础后，你将开启C语言真正的力量之门。本文通过实战代码示例和内存布局图解，带你系统攻克指针进阶技术。一、指针核心回顾与进阶重点核心概念：指针本质：存储内存地址的变量间接访问：通过地址操作数据指针大小：64位系统固定8字节（与类型无关）进阶重点：多级指针：处理复杂间接关系动态内存管理：精准控制内存生命周期函数指针：实现代码抽象与回调复杂结构：构建链表等动态数据结构二、多级指针：指针的指针内存
给老吕螺丝·2025-07-10 10:48

视觉算法之卷积神经网络

定义与特点卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种专为处理具有网格结构的数据而设计的深度学习模型。
清风AI·2025-07-10 10:17

卷积神经网络架构的演进：从AlexNet到EfficientNet

在过去的8.5年里，深度学习取得了飞速的进步。
t0_54manong·2025-07-10 10:47

MySQL存储结构深度解析：Buffer Pool与Page管理

MySQL存储结构解析：BufferPool与Page管理在MySQL的InnoDB存储引擎中，BufferPool是其核心组件之一，它极大地提升了数据库的性能。理解BufferPool的内部结构和工作机制，对于优化MySQL数据库至关重要。本文将讨论BufferPool的结构、三大链表、改进型LRU算法以及ChangeBuffer机制。1.BufferPool结构：控制块与缓存页BufferPo
hdzw20·2025-07-10 09:43

毫秒级断电+AI预警：广州曼顿智能空开如何重新定义电气安全？

广州曼顿科技推出的智能空气开关，凭借毫秒级断电技术与AI预警系统的深度融合，不仅填补了传统断路器在响应速度、故障预判和能效管理上的技术空白，更以“零时差守护”理念重塑了电气安全的新范式。
mdkk678·2025-07-10 09:43

一文搞懂 Cursor 内部工作原理~

介绍了Cursor，一个结合了AI技术的代码编辑器，它通过深度学习和语义索引的方式，提升了开发者的工作效率。
zz_jesse·2025-07-10 08:34

【AI大模型前沿】OmniAudio：阿里通义实验室的空间音频生成模型，开启沉浸式体验新时代

系列篇章No.文章1【AI大模型前沿】深度剖析瑞智病理大模型RuiPath：如何革新癌症病理诊断技术2【AI大模型前沿】清华大学CLAMP-3：多模态技术引领音乐检索新潮流3【AI大模型前沿】浙大携手阿里推出
寻道AI小兵·2025-07-10 07:01

揭秘JDK的深度权衡

当你为HashMap的链表转红黑树机制赞叹时，是否曾疑惑：为什么是红黑树而不是更“平衡”的AVL树？这个看似简单的选择背后，是JDK开发团队在数据结构领域数十年的经验结晶。本文将用真实场景数据，彻底解析这个高频面试题的底层逻辑。一、痛点直击：链表性能崩溃的噩梦想象一个极端场景：恶意攻击者精心构造大量哈希冲突的key，使HashMap退化成超长链表。此时查询效率从O(1)暴跌至O(n)！JDK8的解
今天你慧了码码码码码码码码码码·2025-07-10 07:01

目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于深度学习的自动驾驶目标检测算法研究（续）

目录基于双蓝图卷积的轻量化自动驾驶目标检测算法5.1引言5.2DarkNet53网络冗余性分析5.3双蓝图卷积网络5.4实验结果及分析基于深度学习的自动驾驶目标检测算法研究与应用传统的目标检测算法目标检测基线算法性能对比与选择相关理论和算法基础
林聪木·2025-07-10 07:58

百度地图迁徙大数据深度解析与实战指南

百度地图迁徙大数据深度解析与实战指南在数字化时代，人口流动数据已成为洞察社会经济活动的关键指标。
·2025-07-10 07:28

AI人工智能遇上TensorFlow：技术融合新趋势

AI人工智能遇上TensorFlow：技术融合新趋势关键词：人工智能、TensorFlow、深度学习、神经网络、机器学习、技术融合、AI开发摘要：本文深入探讨了人工智能技术与TensorFlow框架的融合发展趋势
AI大模型应用之禅·2025-07-10 07:57

边缘人工智能与医疗AI融合发展路径：技术融合与应用前景（上）

引言人工智能技术正以前所未有的速度改变着医疗保健领域，从辅助诊断到个性化治疗，AI应用的广度和深度不断拓展。
Allen_Lyb·2025-07-10 07:57

上位机软件开发哪家好？

本文深度解析上位机开发的关键要
深圳市由你创科技·2025-07-10 06:26

408考研逐题详解：2010年第22题——显存带宽

2010年第22题假定一台计算机的显示存储器用DRAM芯片实现，若要求显示分辨率为1600×1200，颜色深度为24位，帧频为85Hz，显存总带宽的50%用来刷新屏幕，则需要的显存总带宽至少约为（）A.245Mbps
CS创新实验室·2025-07-10 06:26

深入企业内部的MCP知识（二）：FastMCP客户端三大核心能力深度解析：资源、工具与提示的全场景实践

引言：MCP协议交互的“三驾马车”在ModelContextProtocol（MCP）的技术生态中，资源（Resources）、工具（Tools）与提示（Prompts）构成了客户端与服务器交互的核心支柱。FastMCP通过统一的API设计，将这三者转化为可直接调用的编程接口，既隐藏了底层协议的复杂性，又保留了高度的灵活性。本文将从技术原理、实战案例到性能优化，系统拆解这三大能力的使用方法与协同逻
炼丹上岸·2025-07-10 06:55

2025B卷 - 华为OD机试七日集训第5期 - 按算法分类，由易到难，循序渐进，玩转OD

第1天、逻辑分析第2天、逻辑分析第3天、逻辑分析第4天、字符串处理第5天、正则表达式第6天、深度优先搜索dfs第7天、深度优先搜索dfs六、集训总结国内直接使用ChatGPT4o、o3、o4-mini-high
哪 吒·2025-07-10 04:38

2025B卷 - 华为OD机试七日集训第2期 - 按算法分类，由易到难，循序渐进，玩转OD（Python/JS/C/C++）

第1天、逻辑分析第2天、数组第3天、双指针第4天、贪心算法第5天、字符串处理第6天、深度优先搜索DFS第7天、动态规划六、集训总结国内直接使用ChatGPT4o、o3、o4-mini-high、GPT-
·2025-07-10 04:36

JVM——性能：百万级TPS系统的性能优化之道

本文将深入探讨百万级TPS系统的性能优化之道，从代码底层优化到JVM深度调优，结合实际案例与技术原理，为开发者提供一套完整的性能优化方案。
黄雪超·2025-07-10 03:04

深度学习核心知识简介和模型调参

深度学习模型调优就像调制一道复杂的菜肴，需要掌握多种"调料"的用法。本文将为您详解这些关键"调料"，帮助您烹饪出高性能的模型。
研术工坊·2025-07-10 03:34

智慧城市大脑解决方案

智慧城市大脑建设历程某城市作为智慧城市大脑的创新策源地，自2016年起便与阿里巴巴集团深度合作，投入巨资自主研发城市数据大脑“交通小脑”平台。
·2025-07-10 03:59

Java 集合框架：ArrayList 深度剖析与进阶实践

一、ArrayList底层实现的演进与源码解析（JDK8-JDK21）（一）跨版本实现差异对比JDK版本初始化机制扩容策略性能优化点JDK8延迟初始化空数组，首次add扩容至10oldCapacity+(oldCapacity>>1)引入CopyOnWriteArrayListJDK11优化ensureCapacityInternal逻辑相同增强序列化性能JDK17新增数组copyOfRange优
2501_92631758·2025-07-10 02:58
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