混合贝叶斯第6页

多模态｜开源多模态模型Emu3 & 多模态预训练模型CLIP对比

通过将图像、文本和视频分词到一个离散空间中，我们在多模态序列的混合上从头开始训练单个转换器。

产品媛Gloria Deng·2025-02-27 03:08

码上用它开始Flutter混合开发——FlutterBoost

为什么要混合方案具有一定规模的App通常有一套成熟通用的基础库，尤其是阿里系App，一般需要依赖很多体系内的基础库。那么使用Flutter重新从头开发App的成本和风险都较高。

阿里云云栖号·2025-02-27 02:58

学习Flask：Day 2：模板与表单开发

学习目标：前后端混合开发#添加模板渲染[email protected]('/profile')defprofile():returnrender_template

昨今·2025-02-27 00:43

DeepSeep开源周，第三天：DeepGEMM是啥？

支持混合精度计算

程序员差不多先生·2025-02-26 19:33

短视频矩阵系统源码---NGINX 、PHP7.4技术开发

#短视频矩阵系统##短视频矩阵系统源码技术开发知识分享##短视频矩阵系统原生态开发#一、短视频矩阵系统源码基于原生态开发的几种方式原生代码：使用特定平台的原生编程语言和工具进行开发，而不是跨平台或混合开发技术

t_18137784554·2025-02-26 11:08

统一 SASE 架构中的网络和安全融合

网络威胁情报技术的进步传统的网络边界一片混乱，剩下的只是无人管理的设备、分散在私有云和公共云中的资产、无法读取的应用程序流量泛滥，混合工作结构正在给现有网络的功能带来压力。

网络研究观·2025-02-26 11:37

最全redis缓存核心知点（原理+图解）

常用的数据类型五、消息队列六、Redis的持久化6.1BGSAVE原理6.2RBD持久化的缺点6.3持久化方式之AOF6.4AOF文件重写6.5Redis数据的恢复6.7RDB和AOF的优缺点6.8RDB-AOF混合持久化方式

敲代码的胖虎·2025-02-26 10:35

BCPD++(非刚性配准) 算法原理详解

它基于贝叶斯概率框架，结合变分推断与高效优化策略，显著提升了配准精度、鲁棒性与计算效率。BCPD++的核心创新在于：分层贝叶斯模型：自适应学习超参数，减少人工调参需求。变分贝叶斯推断：替代传

点云SLAM·2025-02-26 08:17

CPD（Coherent Point Drift）非刚性点云配准算法

它通过将点云配准问题转化为概率密度估计问题，结合高斯混合模型（GMM）与正则化形变场，能够有效处理复杂形变（如人体运动、器官形变）的点云对齐任务。核心特点：非刚性对齐：支持大范围、

点云SLAM·2025-02-26 08:47

【AI论文】S*: 针对代码生成的测试时缩放方法

在本文中，我们提出了S，这是首个混合测试时缩放框架，能显著提升生成代码的覆盖率和选择准确性。S在现有的并行缩放范式基础上引入了顺序缩放，以突破性能极限。

东临碣石82·2025-02-26 05:58

荔枝混合云网络实践：技术创新与未来展望

在云计算领域，荔枝集团通过其运维总监熊振的领导，专注于IaaS建设、SDN和全球化混合云网络架构设计，展现了其在技术创新上的深厚实力。

ITPUB-微风·2025-02-26 04:49

Appium自动化测试框架

Appium自动化测试框架1、Appium简介1.1Appium概念Appium是一个开源的移动端自动化测试工具，适用于移动端原生APP、移动WebAPP或混合APP的自动化测试； Appium继承了Selenium

码农黛兮_46·2025-02-26 04:17

二维数组在内存中的行存储和列存储

Row-majororder）:列存储方式（Column-majororder）:优缺点行存储方式的优点:行存储方式的缺点:列存储方式的优点:列存储方式的缺点:行存储方式的应用场景列存储方式的应用场景混合存储方

SheldonTT·2025-02-26 01:02

自己搭建远程桌面服务器-RustDesk（小白版），借花献佛

如果想使用内网穿透，我建议使用花生壳、NAT123（早些年非常好用、现在弄得特别复杂）自己有服务器，穿透可使用RustDesk、frp本人目前使用为RustDesk、向日葵混合使用。

嘻嘻哈哈学编程·2025-02-26 00:50

有限差分法

文章目录泰勒展开有限差分的基本原理一阶导数差分前向差分后向差分中心差分二阶导数差分关于xxx方向的二阶导数关于yyy方向的二阶导数混合二阶导数∂2u∂x∂y\frac{\partial^{2}u}{\partialx

~夕上林~·2025-02-25 18:07

Pytorch实现之混合成员GAN训练自己的数据集

简介简介：提出一种新的MMGAN架构，使用常见生成器分布的混合对每个数据分布进行建模。

这张生成的图像能检测吗·2025-02-25 15:18

DeepSeek预测2030年：全球 50% 的白领工作将由 AI Agent 辅助完成，金融、医疗等专业渗透率超 70%

基于当前技术趋势、行业动态及搜索结果中的关键信息，对未来的发展进行多维度预测，涵盖人工智能、搜索行业、全球经济格局等领域：一、人工智能技术的革命性突破低成本高性能模型的普及DeepSeek-R1等国产大模型通过混合专家架构

未来AI编程·2025-02-25 13:03

UE5网络通信架构解析

文章目录前言一、客户端-服务器架构（C/SModel）二、对等网络架构（P2P，非原生支持）三、混合架构（自定义扩展）四、UE5网络核心机制前言UE5的网络通信主要基于客户端-服务器（C/S）模型，以下是其核心架构及扩展可能性

努力的小钟·2025-02-25 12:26

开源分布式存储系统在云原生数据库领域的实践与应用

它支持私有云、公有云和混合云上的部署，兼容CSI插件，并支持容器化部署和Kubernetes集成。Curve的设计理念在于提供高

ITPUB-微风·2025-02-25 08:33

Linux下VCS与Verdi联合仿真（Verilog与VHDL混仿）

1.介绍本篇简单介绍一下如何通过VCS与Verdi实现混合仿真，在学习过程中也遇到了很多头疼的问题，因此通过一些例子简要总结一下，当然，也希望对各位小伙伴有所帮助。

超能力MAX·2025-02-25 08:29

开源模型应用落地-Qwen1.5-MoE-1/3的激活参数量达到7B模型的性能

二、术语介绍2.1.混合专家(MoE)架构是一种机器学习模型的结构设计,它将一个复杂的任务分解成多个相对简单的子任务,

开源技术探险家·2025-02-25 07:55

Python tkinter -- 第14章列表框（Listbox）属性

所有的文本只能使用一种字体，不能混合使用多种字体。

风华明远·2025-02-25 06:48

串口输入缓冲区历史数据干扰问题 python的解决方案

python的解决方案,非常简单加上这行代码就行self.serial.reset_input_buffer()下面详细介绍问题分析接收数据包含历史残留的原因是：串口接收缓冲区中未及时清理的历史数据与新响应混合

huiyuanzhenduo·2025-02-25 06:14

DeepSeek高能AI：低成本高效应用突破

内容概要DeepSeek高能AI系统通过混合专家架构（Mixture-of-Experts）实现了技术范式的突破，其670亿参数的模型规模在保证计算效率的同时，构建了多模态处理能力的技术护城河。

智能计算研究中心·2025-02-25 03:25

第12章服务端渲染（SSR）深度解析

12.1SSR核心价值详解12.1.1与传统SPA的对比分析步骤步骤客户端渲染CSR1.下载空HTML2.下载JS文件3.执行JS渲染页面服务端渲染SSR1.服务端生成完整HTML2.立即展示内容3.下载JS进行混合核心优势对比表

道不尽世间的沧桑·2025-02-25 01:07

汽车电机控制新研究点大公开，抢占技术先机

一、电机控制的重要性电动汽车（EV）和混合动力汽车（HEV）作为未来发展的重要方向，其核心技术之一便是电机控制系统。

物联高科·2025-02-24 16:06

DeepSeek混合精度训练核心技术解析与实践指南

1.主题背景1.1Why混合精度训练（价值）混合精度训练通过结合FP16和FP32数据格式，在保证模型精度的前提下实现：40-60%显存占用降低（ResNet50案例：从7.8GB降至4.2GB）1.5

燃灯工作室·2025-02-24 15:33

Qwen2.5-Coder Technical Report

Qwen2.5-Coder技术报告摘要1引言2模型架构3预训练3.1预训练数据3.1.1数据组成3.1.2数据混合3.2训练策略3.2.1文件级预训练3.2.2仓库级预训练4后训练4.1指令数据的配方4.2

UnknownBody·2025-02-24 13:16

解锁机器学习核心算法｜朴素贝叶斯：分类的智慧法则

这十大算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、K-近邻算法、K-平均算法、支持向量机、朴素贝叶斯算法、主成分分析（PCA）、神经网络。

紫雾凌寒·2025-02-24 08:05

将混合专家（Mixture of Experts, MoE）路由机制引入时序预测方向的思路的拆解和优化建议

看前必读：本笔记主要是由idea给到deepseek进行的总结，示例代码已经调试成功，其中也提到了多种优化建议，觉得有提升或者可以讲好故事都可以在评论区或飞书讨论！飞书链接：Docshttps://h1sy0ntasum.feishu.cn/wiki/R39Mw1DQSiBUaNksgpocz22hnHd?from=from_copylink现有方法与MoE的对比分析传统分解方法（如季节-趋势分解

放空儿·2025-02-23 22:00

运筹说第130期 | 对策论引言

介绍了矩阵对策的纯策略、矩阵对策的混合策略和矩阵对策的基本定理。第3小节是矩阵对策的解法。分别介绍了图解法、方程组法和线性规划法3种矩阵对策的求解方法。

运筹说·2025-02-23 22:27

openGL之颜色混合

1.颜色混合颜色混合就是两种或者多种透明度不为1的颜色混合在一起会产生一种新的颜色，这个过程就是颜色混合。

正在注销账号·2025-02-23 20:15

OpenGL ES混合Blend

这种情况可以使用Blend（混合）技术来实现，使用方法如下：//开启混合GLES20.glEnable(GLES20.GL_BLEND);//设置混合因子cglBlendFunc(sfactor,dfactor

小伙子wp·2025-02-23 20:45

[OpenGL]混合 Blend

一、什么叫混合直白的说，混合就是将源颜色（新片断）与目标颜色（侦缓冲区中的）进行某种组合，然后将新颜色放入侦缓冲区。另外进行混合前先要进行Alpha测试，决定是否接受此片断。

sophistcxf·2025-02-23 20:15

深度学习革命背后：DBN、AlexNet、GAN 等神级架构，究竟藏着怎样的 AI 崛起密码？（附deepseek）

**混合专家架构（MoE）**2.**多头潜在注意力（MLA）**3.*

universe_code·2025-02-23 15:35

探秘 DeepSeek-V3：低成本训练铸就的 AI 大模型传奇

DeepSeek-V3：横空出世的AI新贵DeepSeek-V3是杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司于2024年12月26日重磅发布的混合专家（MoE）语言模型。一经推出，便在知识类任务、算

道亦无名·2025-02-23 15:34

C语言中的强制类型转换：原理、用法及注意事项

目录一、强制类型转换的原理二、强制类型转换的语法1.传统的C风格强制类型转换2.C++风格的强制类型转换（在C语言中也可以使用）三、强制类型转换的常见用途1.数据类型的混合运算2.指针类型的转换3.位操作四

倔强的小石头_·2025-02-23 12:44

DeepSeek核心技术 MoE（混合专家模型）

下图说明了DeepSeek-V3的基本架构。在DeepSeek-V2的基础上，采用MLA（多头潜在注意力）和DeepSeekMoE进行高效的推理和经济的训练。

baiyi666_888·2025-02-23 01:22

全面指南：使用JMeter进行性能压测与性能优化（中间件压测、数据库压测、分布式集群压测、调优）

并发和线程的关系四、调优及分布式集群压测（待仔细学习）1.线程数量超过单机承载能力时的解决方案2.如何搭建分布式集群3.实施集群压测及监控4.处理集群中单台施压机报错的情况5.长时间压测（10小时）的注意事项6.处理混合场景

web13508588635·2025-02-23 00:46

QML 与 QWidget：联系、区别与使用场景

文章目录前言一、QML与QWidget的联系1.1同属Qt框架1.2共享底层功能1.3混合使用二、QML与QWidget的区别2.1技术架构2.2开发效率2.3界面表现力2.4性能2.5跨平台支持三、使用场景

忧虑的乌龟蛋·2025-02-22 23:09

【CXX】4 跨平台构建系统特性对比

以下是对不同构建系统选项的简要概述和建议：一、Cargo：适用场景：如果你的项目或团队正在探索Rust和C++的混合开发，或者计划大量使用Rust包注册表中的开源库，那么Cargo可能是一个很好的选择。

Source.Liu·2025-02-22 19:05

GTSAM 库详细介绍与使用指南

其核心优势在于：高效的因子图优化：支持贝叶斯网络建模与非线性优化。增量式求解器（iSAM/iSAM2）：适用于实时SLAM问题

点云SLAM·2025-02-22 19:31

朴素贝叶斯原理及sklearn中代码实战

朴素贝叶斯（NaiveBayes）是一类基于贝叶斯定理的简单而有效的分类算法。它假设特征之间是相互独立的，即在给定目标变量的情况下，每个特征都不依赖于其他特征。

Lewis@·2025-02-22 18:51

【大模型应用开发动手做AI Agent】大模型就是Agent的大脑

【大模型应用开发动手做AIAgent】大模型就是Agent的大脑关键词：大模型,AIAgent,智能决策,任务导向,知识表示,交互式学习,混合智能1.背景介绍1.1问题由来随着人工智能(AI)技术的发展

杭州大厂Java程序媛·2025-02-22 12:39

shaoin_2·2025-02-22 10:53

DeepSeek 学习路线图

概率统计：理解贝叶斯理论和概率分布，用于模型训练和推理。微积分：了解优化算法中的梯度下降等概念。2.编程基础Python：掌握Python编程，这是深度学习和AI开发的主要语言

CarlowZJ·2025-02-22 09:14

DeepSeek的架构设计

DeepSeek的架构设计一、基础架构层1.超大规模算力集群跨地域异构计算:南京/临港等多地超算中心构建混合集群，10万+GPU卡规模（含H100/A100等），通过自研RDMA网络实现μs级延迟能效优化

程序猿000001号·2025-02-22 06:24

【IT规划设计】IP地址规划参考思路

不同业务混合在一个VLAN地址段，不同安全域的IP地址范围没有关联规律，比较杂乱，不好记忆，缺乏IP指导规范。需要对IP地址管理进行梳理和规范。

supportlx·2025-02-22 06:45

WebView 细节，onShowCustomView与JS注入来实现视频全屏播放

概述WebView是开发中经常使用的组件，在使用中我们需要考虑文件下载，自定义scheme，重定向，硬件加速，Cookie，HTTPS/HTTP混合等多种问题。

Boo_Wang·2025-02-22 03:21

第一篇：从技术架构视角解析DeepSeek的AI底层逻辑

1.模块化架构：MoE模型的场景适应性突破DeepSeek采用混合专家模型（MixtureofExperts）的变体设计，在千亿参数规模下实现动态任务分配。通过引入「稀疏激活

python算法(魔法师版)·2025-02-22 00:18

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