游戏性能模型第14页

如何使用百度云Qianfan进行AI应用开发

作为开发者，Qianfan支持多种AI应用开发组件，包括大语言模型（LLMs）、对话模型、嵌入模型和向量存储等。本文将重点介绍如何利用这些组件进行实际的AI应用开发。

dgay_hua·2025-03-22 05:47

免费GIS工具箱：支持多种格式的模型预览及编辑，还能进行协同编辑

但GISBox却不太一样，它的切片、分发功能完全免费，能预览、编辑多种格式模型，还支持协同编辑，性价比远超同类软件，如果你想进一步了解它，不妨看看这篇文章。

GISBox·2025-03-22 05:47

OSGB编辑复杂又困难？试试这款免费GIS工具箱，高效实现场景编辑

然而，面对庞大的GIS数据，许多软件在处理、编辑和转换上都显得力不从心，尤其是对于倾斜摄影模型、地形和影像的编辑，更是成为了许多用户的棘手难题。

GISBox·2025-03-22 05:16

Ollama 本地部署

二、使用步骤1.安装OllamaWindows检验是否安装成功2.运行ollama模型库运行模型提问修改配置（可选）如果有个性化需求，需要修改默认配置：参考前言Ollama是一个易于使用的本地大模型运行框架

FuWen_Hao·2025-03-22 05:46

Deepseek-r1:14b+ScraperAPI实现联网本地大模型回答

2.如何使用SerpAPI进行Web搜索三、实现Deepseek-r1:14b+ScraperAPI实现联网本地大模型回答1.Code前言我需要对本地的Deepseek-r1:14b进行提问，我发现它对于实时的问题

FuWen_Hao·2025-03-22 05:45

蒙特卡罗树搜索算法依赖游戏树，也就是游戏的状态空间和可选动作的构成。游戏树是游戏设计者为了实现对战或博弈的目的

现如今，计算性能已经足够强大，人们可以轻松地进

AI天才研究院·2025-03-22 05:44

【大语言模型_5】xinference部署embedding模型和rerank模型

/xinference-local--host=0.0.0.0--port=5544三、注册本地模型1、注册embedding模型curl-XPOST"http://localhost:5544/v1/

没枕头我咋睡觉·2025-03-22 05:14

向量检索、检索增强生成（RAG）、大语言模型及相关系统架构——典型面试问题及简要答案

1.什么是向量检索？它与传统基于关键字的检索相比有什么不同？答案要点：向量检索是将文本、图像、音频等数据映射为向量，在高维向量空间中基于相似度或距离进行搜索。与传统基于关键字的检索（如倒排索引）相比，向量检索更关注“语义”或“特征”，能找出语义上相似但未必包含相同关键词的内容。向量检索非常适合多模态场景（例如“以图搜图”）或自然语言问答（同义词、上下文关联等）。2.什么是检索增强生成（RAG）？核

快撑死的鱼·2025-03-22 05:13

HarmonyOS Next 企业级分布式办公应用实战：构建高效协同的办公新生态

本文将基于实际开发经验，深入剖析如何利用HarmonyOSNext构建企业级分布式办公应用，涵盖从需求分析到系统架构搭建，再到核心功能实现以及性能优化等关键环节。

lyc233333·2025-03-22 05:43

使用LangSmith追踪LLM令牌使用情况的指南

本文将深入探讨如何从LangChain模型调用中获取这些信息。技术背景介绍在大语言模型（LLM）的应用中，令牌使用计数是估算模型调用成本的基础。

dgay_hua·2025-03-22 05:13

如何评估一个RAG系统（RAGas评测框架）-下篇

RAGas是一个用于评测RAG系统的评测框架，它支持与不同大语言模型的集成，并与langchain生态打通，能够很方便的构建评测系统。

写程序的小火箭·2025-03-22 05:13

【AI大模型应用开发】【RAG评估】0. 综述：一文了解RAG评估方法、工具与指标

微信公众号也可搜【同学小张】本站文章一览：前面我们学习了RAG的基本框架并进行了实践，我们也知道使用它的目的是为了改善大模型在一些方面的不足：如训练数据不全、无垂直领域数据、容易出现幻觉等。

同学小张·2025-03-22 05:43

HarmonyOS Next--实现炫酷下拉刷新与上拉加载

文章将详细解析动画绘制原理、手势交互逻辑以及性能优化要点。

·2025-03-22 05:37

大模型最新面试题系列：微调篇之微调基础知识

一、全参数微调（Full-Finetune）vs参数高效微调（PEFT）对比1.显存使用差异全参数微调：需存储所有参数的梯度（如GPT-3175B模型全量微调需约2.3TB显存）PEFT：以LoRA为例

人肉推土机·2025-03-22 05:42

7大模型部署框架深度测评：从理论到DeepSeek R1:7B落地实战

人肉推土机·2025-03-22 05:12

对MCP工作流的一些个人认知

MCP是一套能实现客户端、多种服务与大模型协同工作的系统，能处理任务请求并及时反馈。

持续学习的老赵·2025-03-22 04:40

JDBC:Apache DBUtils的使用

•commons-dbutils是Apache组织提供的一个开源JDBC工具类库，它是对JDBC的简单封装，学习成本极低，并且使用dbutils能极大简化jdbc编码的工作量，同时也不会影响程序的性能。

恒奇恒毅·2025-03-22 04:05

SpringBoot集成Pulsar 生产者与消费者示例代码

目录介绍功能特点一、导入pulsar依赖二、pulsar配置（示例为yml文件）三、生产者示例代码四、消费者代码介绍Pulsar是一个多租户、高性能的服务器到服务器消息传递解决方案。

七维大脑·2025-03-22 04:05

百某田网任务脚本

自动化操作百田游戏的任务脚本，特别是用于完成每日任务和积分兑换的功能。主要功能任务管理：脚本通过定时任务查询并执行每天的任务，自动完成任务并兑换积分。

点云-激光雷达-Slam-三维牙齿·2025-03-22 04:03

Calico与eBPF知多少：高性能网络与可观测性实践指南

#作者：邓伟文章目录摘要1.引言1.1背景1.2目的2.Calico简介2.1功能概述2.2架构概览3.理解eBPF3.1定义3.2应用场景系统监控：内核级可观测性革命网络过滤：高性能流量治理性能分析：

磐基Stack专业服务团队·2025-03-22 03:29

一篇文带你了解Go 1.24最新版本有趣的变化

2.工具链更新2.1引入tool指令，goget终于知道哪些是工具了2.2构建缓存优化，gorun变聪明了，不再瞎忙活2.3JSON输出改进，gobuild-json：构建日志终于能「看懂」了3.性能优化

磐基Stack专业服务团队·2025-03-22 03:59

从MapRerankDocumentsChain迁移到LangGraph实现文档分析

这种情况下的常见过程是使用文档中的上下文进行问答，强制模型生成评分以帮助选择只由相关上下文生成的答案。LangGraph的实现允许在此问题中集成工具调用和其他功能。下面我们

bBADAS·2025-03-22 03:27

GEO：在AI时代抢占DeepSeekC位？

DeepSeek、ChatGPT、豆包等大模型用动态生成的答案，悄然截流了68%的搜索需求。更残酷的是：当用户问"某个产品推荐"时，AI可能同时调用37个信源，却不会留下任何可追踪的搜索痕迹。

白雪讲堂·2025-03-22 03:55

每日一题--内存池

内存池（MemoryPool）是一种高效的内存管理技术，通过预先分配并自主管理内存块，减少频繁申请/释放内存的系统开销，提升程序性能。它是高性能编程（如游戏引擎、数据库、网络服务器）中的核心优化手段。

秋凉づᐇ·2025-03-22 03:54

【PTA-数据库】《数据库原理与应用B》第二章选择题

1.关系模型的数据结构非常简单，只包含单一的数据结构——____C____。A.元组B.属性C.关系D.分量2____A____是一组具有相同数据类型的值的集合。

.Phoenix.·2025-03-22 03:23

MCP协议

MCP（ModelContextProtocol，模型上下文协议）是由Anthropic推出的一种开放标准，旨在统一大型语言模型（LLM）与外部数据源和工具之间的通信协议。

zhurui_xiaozhuzaizai·2025-03-22 03:21

使用OpenAI扩展AI文本生成功能：从基础到实际应用

核心原理解析OpenAI的文本生成基于GPT模型，其核心是生成与输入语境相关的内容。通过API请求，开发者可以发送文本，并由模型生成合理的续写，回答或者其他类型的文本输出。代码

vaidfl·2025-03-22 03:21

PXI PXIe控制器：4Link架构+16GB带宽，兼容主流机箱，设计文件涵盖原理图、PCB和FPGA源码，实现可直接制板，高带宽PXI PXIe控制器，4Link架构，兼容主流机箱，提供设计文件、

4Link架构16GB带宽兼容主流PXIe机箱设计文件原理图&PCBFPGA源码可直接制板ID:8245999662600997605浪里个浪里个浪001PXI和PXIe控制器是一种用于测量和自动化测试的高性能仪器

suRQWcVNi·2025-03-22 02:50

【大模型系列】SFT（Supervised Fine-Tuning，监督微调）

欢迎来到我的博客，很高兴能够在这里和您见面！希望您在这里可以感受到一份轻松愉快的氛围，不仅可以获得有趣的内容和知识，也可以畅所欲言、分享您的想法和见解。推荐:kwan的首页,持续学习,不断总结,共同进步,活到老学到老导航檀越剑指大厂系列:全面总结java核心技术,jvm,并发编程redis,kafka,Spring,微服务等常用开发工具系列:常用的开发工具,IDEA,Mac,Alfred,Git,

Kwan的解忧杂货铺@新空间代码工作室·2025-03-22 02:20

深度学习模型性能全景评估与优化指南

深度学习模型性能全景评估与优化指南一、算力性能指标体系1.核心算力指标对比指标计算方式适用场景硬件限制TOPS(TeraOperationsPerSecond)每秒万亿次整数运算量化模型推理NVIDIAJetsonNano

niuTaylor·2025-03-22 02:49

使用Aim追踪LangChain执行

通过Aim，你可以轻松地追踪LangChain中语言模型(LLM)和工具的输入输出，以及代理的动作，从而在执行过程中快速定位和解决问题。

bavDHAUO·2025-03-22 02:17

lingo使用笔记(仅入门)

1.基本结构Lingo模型通常由以下几个部分组成：集合定义：定义模型中使用的集合。数据输入：定义模型中的参数和数据。变量定义：定义决策变量。目标函数：定义优化目标。约束条件：定义模型的约束条件。

发篇博客骗自己·2025-03-22 02:16

探究Three.js中模型移动与旋转的交互逻辑

它在游戏开发、产品展示、虚拟现实等众多领域都被广泛应用。通过Three.js，开发者能够轻松创建出复杂的三维场景和交互性强的3D应用，为用户带来沉浸式的体验。

Front_Yue·2025-03-22 02:46

从零开始：使用原生JS打造简易飞机大战游戏

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：在本教程中，我们将探讨如何利用原生JavaScript的特性，包括事件处理、DOM操作、定时器和音频处理，来构建一个基础的“飞机大战”游戏。

西域情歌·2025-03-22 02:45

【图像预处理】

(4条消息)图像预处理方法总结_AI强仔的博客-CSDN博客对图像进行预处理的一些常见方法包括：调整图像大小和分辨率，以便适应模型的输入要求。对图像进行裁剪或填充，以使其大小和比例符合要求。

瞬间记忆·2025-03-22 02:45

利用Python和深度学习方法实现手写数字识别的高精度解决方案——从数据预处理到模型优化的全流程解析

利用Python和深度学习方法实现手写数字识别的高精度解决方案——从数据预处理到模型优化的全流程解析在人工智能的众多应用领域中，手写数字识别是一项经典且具有重要实际应用价值的任务。

快撑死的鱼·2025-03-22 02:45

python之连连看游戏

实现一个简单的连连看游戏需要用到pygame库和一些基本的数据结构和算法。导入pygame库在程序开始之前，首先需要导入pygame库。

CrMylive.·2025-03-22 02:44

基于Qt的连连看游戏开发

连连看是一种经典的益智游戏，它的目标是通过消除相同的配对图标来清空游戏界面。在本文中，我将向您展示如何使用Qt框架开发一个基于Qt的连连看小游戏。

CodeJolt·2025-03-22 02:42

数学建模第三节

目录前言一钻井布局问题第一问分析第二问分析总结前言这里讲述99年的钻井布局问题，利用这个问题讲述模型优化，LINGO，MATLAB的使用一钻井布局问题这个是钻井布局的原题，坐标的位置为a=[0.50,1.41,3.00,3.37,3.40,4.72,4.72,5.43,7.57,8.38,8.98,9.50

一只自律的鸡·2025-03-22 01:11

使用Three.js渲染器创建炫酷3D场景

从影视制作到游戏开发，从虚拟现实到网页交互，3D场景以其强烈的视觉冲击力和沉浸式的体验，成为了吸引用户、传达信息的重要手段。

Front_Yue·2025-03-22 01:40

动物识别系统代码python_动物识别系统__代码

1动物识别专家系统动物识别专家系统是流行的专家系统实验模型，它用产生式规则来表示知识，共15条规则、可以识别七种动物，这些规则既少又简单，可以改造他们，也可以加进新的规则，还可以用来识别其他东西的新规则来取代这些规则

weixin_39812065·2025-03-22 01:39

Netty源码—3.Reactor线程模型四

大纲5.NioEventLoop的执行总体框架6.Reactor线程执行一次事件轮询7.Reactor线程处理产生IO事件的Channel8.Reactor线程处理任务队列之添加任务9.Reactor线程处理任务队列之执行任务10.NioEventLoop总结8.Reactor线程处理任务队列之添加任务(1)Reactor线程执行一次事件轮询的过程(2)任务的分类和添加说明(3)普通任务的添加(4

东阳马生架构·2025-03-22 01:08

原子操作和锁在并发控制中哪个更适合多线程环境？

以下是对原子操作和锁在多线程环境中的适用性分析：原子操作优点高性能：无锁机制：原子操作不需要锁，因此不会导致线程阻塞，减少了上下文切换的开销，提高了程序的响应性。

·2025-03-22 01:03

原子操作是否适合所有并发场景？

低竞争环境：在竞争不激烈的情况下，原子操作的性能优势更为明显。因为它们不需要复

·2025-03-22 01:33

原子操作在高竞争环境下会有哪些性能问题？

在高竞争环境下，原子操作可能会面临一些性能问题，这些问题主要源于其工作原理和硬件实现的特性。