灰色隐马尔可夫模型

深度学习：从基础到实践（上、下册）(安德鲁·格拉斯纳)

训练与测试：深度学习模型的训练过程包括使用训练数据来优化模型参数，而测试过程则使用测试数据来评估模型的性能。过拟合与欠拟合：过拟合是指模型在训练数据上表现过
fyjgfyjfg·2025-01-17 07:11

设备树与 Linux 内核设备驱动模型的整合

往期内容总线：驱动中的device和device_driver结构体-CSDN博客bus总线的相关结构体和注册逻辑-CSDN博客bus中设备驱动的probe触发逻辑和device、driver的添加逻辑-CSDN博客platformbus平台总线详解-CSDN博客设备树：设备树语法规则讲解-CSDN博客基于设备树的嵌入式系统硬件平台识别与参数传递流程解析-CSDN博客device_node：解压设
憧憬一下·2025-01-17 07:08

基于 Vue 的拖拽缩放卡片组件：实现思路、方法及使用指南

引言在前端开发中，实现可交互的组件能够极大地提升用户体验。本文将介绍一个基于Vue封装的可缩放卡片组件，从实现思路、代码具体实现以及使用方法等方面进行详细阐述，帮助开发者更好地理解和运用这一组件。
Jiaberrr·2025-01-17 07:07

星火文档问答上线！定制你的专属知识库

放眼全球，大模型正从热烈讨论走向应用落地。麦肯锡最新研究报告，生成式AI有望为全球经济贡献约7万亿美元的价值，并将AI的总体经济效益提高50%左右。一方面，越来越多工作实现自动化与智能化。
AI 研究所·2025-01-17 06:06

C#关于架构框架与的CRUD思考

它将应用程序分为三个主要部分：模型（数据和业务逻辑）、视图（用户界面）和控制器（处理输入并响应）。这种分
Daniel的万事通杂货铺·2025-01-17 06:30

数据仓库的复用性：模型层面通用指标体系、参数化模型、版本化管理

下面将从模型层面的复用性、通用指标体系、参数化模型、版本化管理四个方面进行详细介绍，并提供可落地的设计方案。1.模型层面的复用性1.1复用性设计目标减少重复建模：通过统一的模型设计满足多个业务场景。
PersistDZ·2025-01-17 06:30

mac地址是用来做什么的

MAC地址是数据链路层（OSI模型的第二层）使用的地址，主要用于局域网（LAN）内设备之间的通信。MAC地址的作用：设备标识：MAC地址在局域网（LAN）中唯一标识设备，类似于设备的身份证号。
毛毛的毛毛·2025-01-17 05:57

FastAPI 依赖注入之类依赖：使用类声明依赖项并简化查询参数

通过类依赖，开发者能够封装复杂的业务逻辑与参数验证，提高代码的可复用性与可读性。
敲代码不忘补水·2025-01-17 05:26

智能视界·大模型驱动视频矩阵管理系统

开头先配两张ER图一张不带字段，一张带字段，剩下的内容按需拿取1.产品介绍产品名称：智能视界·大模型驱动视频矩阵管理系统主要功能：智能视频分析与识别功能介绍：该系统集成先进的人工智能大模型，能够实时对视频流进行深度分析
大霸王龙·2025-01-17 05:55

DeepSeek Artifacts：前端开发的新利器

这款轻量级模型凭借在大语言模型（LLM）排行榜上的优异表现，以及亲民的价格和卓越的性能，在人工智能社区中广受关注。然而，它的姊妹工具DeepSeekArtifacts却因截然不同的缘由引发了热议。
·2025-01-17 05:12

[20250116]-前端面试题——Vue篇

组件化开发：将页面分解成可复用的组件，提高开发效率和可维护性。虚拟
·2025-01-17 05:12

【无标题】

以下是对Nginx七层反向代理架构的详细剖析：文章目录一、工作原理二、核心优势三、配置示例四、特殊场景应用五、Nginx进程模型六、Nginx线程模型七、Nginx进程及线程模型
thinking-fish·2025-01-17 05:25

模电课程设计总结

它的软件实验似乎只是比其他实验更加复杂了些，可它的魅力在硬件中发挥的淋漓尽致。
戒了9·2025-01-17 05:54

PHP全开源彩虹易支付源码免授权可二开搭建教程

彩虹易支付是一款基于区块链技术的支付系统，并且可以免去授权的搭建。彩虹易支付源码基于区块链技术，具有去中心化的特点，确保了支付的安全性和可靠性。区块链技术能够实现支付信息的公开透明，防止支付信息被篡改或丢失。通过彩虹易支付源码，用户可以快速搭建起自己的支付系统，并且自主管理支付流程，提高了支付的效率和安全性。总之，彩虹易支付源码免授权搭建具有区块链技术的优势，支持支付，同时简化了支付系统的部署流程
·2025-01-17 05:38

《量子计算对人工智能发展的深远影响》

加速机器学习训练机器学习，尤其是深度学习，通常需要处理海量数据和复杂的模型训练，耗时极长。量子计算的并行性可使训练过程大幅加速
·2025-01-17 05:02

Python基于YOLOv8和OpenCV实现车道线和车辆检测

1、系统主要功能车道检测：使用边缘检测和霍夫线变换检测道路车道。汽车检测：使用YOLOv8模型识别汽车并在汽车周围绘制边界框。距离估计：使用边界框大小计算检测到的汽车与摄像头的距离。2、环境
old_power·2025-01-17 05:50

6850亿参数混合专家(MoE)架构开源大模型！Deepseek V3全方位客观评测文档处理、逻辑推理、算法编程等多维度的真实能力水平！是卓越还是拉胯？真能超越Claude还是言过其实？

本篇笔记所对应的视频：6850亿参数混合专家(MoE)架构开源大模型！DeepseekV3全方位客观评测文档处理、逻辑推理、算法编程等多维度的真实能力水平！是卓越还是拉胯？
AI超元域·2025-01-17 04:19

DDD-必须理解的领域服务

上一章我们理解了领域模型中的实体和值对象，还有一种跟实体和值对象联系非常紧密的领域模型，那就是领域服务。这一章我们一起来学习和掌握领域服务。一、DDD已经有实体和值对象，为什么还需要领域服务？
liruiqiang05·2025-01-17 04:48

spring cache 配置缓存存活时间

SpringCache@Cacheable本身不支持keyexpiration的设置，以下代码可自定义实现SpringCache的expiration，针对Redis、SpringBoot2.0。
·2025-01-17 04:23

面向对象-

通过将数据和功能封装在对象中，我们可以创建出更加模块化、可重用和易于维护的代码。让我们进一步分解这个概念：对象：对象是类的
不会打代码呜呜呜呜·2025-01-17 04:17

OpenTelemetry 开源遥测框架

它是工具、API和SDK的集合，可与流行的库和框架集成，例如Spring、ASP.NETCore、Express、Quarkus等。OpenTelemetry是一个CNCF孵化项目
ejinxian·2025-01-17 04:14

SQLite3 使用Python快速操作单体文件的sqlite数据库

PY-SQLite3Note:XLY23333RAWVideo:checkPythonVersion:3.11SQL基础操作可参考文章：[CSDN]SQLBasicVERSION1[CSDN]SQLBasicVERSION2DataBase
XLY23333·2025-01-17 04:12

超660000个Rsync服务器遭受代码执行攻击

Rsync是一款开源的文件同步和数据传输工具，因其能够执行增量传输而备受青睐，可减少数据传输时间和带宽使用量。
FreeBuf-·2025-01-17 04:41

2025年首个满分漏洞，PoC已公布，可部署后门

云攻击者正在大肆利用名为Max-CriticalAviatrixRCE漏洞（编号CVE-2024-50603），此漏洞在CVSS评分中高达10分（满分10分），能够在受影响系统上执行未经身份验证的远程代码，网络犯罪分子借此漏洞植入恶意软件。最坏的情况下，该漏洞会让未经身份验证的远程攻击者在受影响系统上运行任意命令，进而完全掌控该系统。目前，攻击者利用此漏洞在易受攻击的目标上部署XMRig加密货币挖
FreeBuf-·2025-01-17 04:11

SOA介绍以及微服务对比

SOA（Service-OrientedArchitecture，面向服务的架构）是一种软件架构设计模式，其核心思想是将应用程序功能划分为一组独立的、可重用的服务。
2501_90241293·2025-01-17 04:11

数据结构知识点

默认情况下，std::stack使用std::deque作为底层容器，但你可
*TQK*·2025-01-17 04:39

AI如何帮助电商企业进行数据分析

电商数据分析，人工智能，机器学习，深度学习，推荐系统，预测模型，客户画像1.背景介绍在当今数字化时代，电商行业蓬勃发展，数据成为企业最重要的资产。
AI大模型应用之禅·2025-01-17 03:09

大规模语言模型从理论到实践 大语言模型预训练数据

大规模语言模型从理论到实践：大语言模型预训练数据关键词：大规模语言模型、预训练数据、数据集选择、数据清洗、数据增强、数据集评估、数据集扩展1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习和大规模神经网络的发展，
AI大模型应用之禅·2025-01-17 03:39

交换机和路由器的区别

以下是交换机和路由器之间的主要区别：1.工作层级交换机（Switch）：主要工作在数据链路层（OSI模型的第2层），也可以工作在网络层（第3层），这种交换机称为“三层交换机”。
毛毛的毛毛·2025-01-17 03:37

神经架构搜索在大模型效率优化中的应用

神经架构搜索，大模型，效率优化，自动机器学习，深度学习1.背景介绍近年来，深度学习模型取得了令人瞩目的成就，在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域展现出强大的能力。
AI大模型应用之禅·2025-01-17 03:06

探索微信小程序开发之旅

微信小程序学习资料微信小程序学习资料微信小程序学习资料在移动互联网蓬勃发展的当下，微信小程序以其无需下载安装、触手可及的特性，成为众多开发者和企业的热门选择。
来恩1003·2025-01-17 03:35

Data Mesh：《华为数据之道》中的数据治理和**Data Mesh**架构的理念差异

书中提出了数据治理的五化模型（标准
PersistDZ·2025-01-17 03:34

金融支付行业技术侧重点

第十八条非银行支付机构应当具备必要和独立的业务系统、设施和技术，按照强制性国家标准以及相关网络、数据安全管理要求，确保支付业务处理的及时性、准确性和支付业务的连续性、安全性、可溯源性。
编程一生·2025-01-17 03:33

卷积神经网络（CNN）：深度学习中的核心模型

引言卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNNs）是深度学习领域的一种重要模型，广泛应用于图像处理、计算机视觉、自然语言处理等多个领域。
任义礼智信·2025-01-17 02:01

NL2SQL技术方案系列(6)：金融领域知识检索，NL2SQL技术方案以及行业案例实战讲解4

NL2SQL技术方案系列(6)：金融领域NL2SQL技术方案以及行业案例实战讲解4NL2SQL基础系列(1)：业界顶尖排行榜、权威测评数据集及LLM大模型（SpidervsBIRD）全面对比优劣分析[Text2SQL
汀、人工智能·2025-01-17 02:26

Random指定随机种子遇到的坑

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言指定随机种子出现的问题？
咖啡程序员·2025-01-17 01:23

Maven 构建配置文件

Maven的构建配置主要通过一系列的XML文件来实现，最核心的是pom.xml（ProjectObjectModel，项目对象模型）。
用心去追梦·2025-01-17 01:23

频域增强通道注意力机制EFCAM模型详解及代码复现

FECAM模型的开发正是基于这一背景，旨在结合频域分析和通道注意力机制，以提高模型对时间序列数据的特征提取和表示能力。通过这种创新方法，FECAM模型能够更有效地捕捉时间序列中的关键特
呆头鹅AI工作室·2025-01-17 01:20

关于固定随机种子，模型每次结果也不一样的问题可能解决方法

问题描述最近一直被“固定随机种子，模型每次结果也不一样”这个问题困扰，我的模型同样的代码每次跑的结果都不一样，而且还忽高忽低，有可能有模型本身架构不合适的问题（按理来说，即便有变动也不会差别太大），忽略掉每次结果差距较大这个问题
小白每天学一点·2025-01-17 01:17

阿里云通义开源首个推理步骤评估标准，探索AI推理模型新路径

1月16日，阿里云通义开源全新的数学推理过程奖励模型Qwen2.5-Math-PRM，72B及7B尺寸模型性能均大幅超越同类开源过程奖励模型；在识别推理错误步骤能力上，Qwen2.5-Math-PRM以
·2025-01-17 01:49

MiniMax开源，突破传统Transformer架构，震撼业界

就在昨天，AI领域迎来了一项重大突破——MiniMax发布并开源了新一代01系列模型。国产大模型市场再掀巨浪，传统Transformer架构或许将不再是唯一选择。
·2025-01-17 01:18

mindspeed-llm源码解析（一）preprocess_data

mindspeed-llm是昇腾模型套件代码仓，原来叫"modelLink"。
·2025-01-17 01:48

从RNN到Transformer：生成式AI技术演变与未来展望

生成式人工智能（GenerativeAI）近年来取得了令人瞩目的进展，其背后的核心技术是自回归模型的不断演进。
非著名架构师·2025-01-17 00:42

开源多模态推理模型QVQ：视觉推理能力的突破与未来展望

近年来，AI代码生成器等人工智能技术飞速发展，多模态推理模型作为其中一个重要分支，正展现出越来越强大的能力。它能够理解和处理多种类型的数据，例如图像、文本、音频等，并进行复杂的推理和决策。
·2025-01-17 00:46

PyTorch建模与应用：从深度学习到大模型

文章目录一、内容简介二、值得一读1.从基础到深入，适合不同层次的读者2.丰富的实战案例3.全面的数据处理与模型构建三、适用人群1.AI技术初学者2.在校学生和从业者3.培训机构和高校教学四、总结一、内容简介
屿小夏·2025-01-17 00:12

会捡垃圾、能干家务，元萝卜“视觉+机械臂”技术扫地机器人首秀

随着大模型技术和具身智能浪潮汹涌而至，家用机器人正迎来全新发
·2025-01-17 00:15

论文翻译：A survey on large language model (LLM) security and privacy: The Good, The Bad, and The Ugly

TheGood,TheBad,andTheUglyhttps://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S266729522400014X文章目录关于大型语言模型
CSPhD-winston-杨帆·2025-01-17 00:41

2025最新搭建交友平台/交友系统源码-支持H5小程序+带安装说明+可封装APP

在相亲交友领域，选择开发APP还是小程序，需要综合考虑多个因素，包括用户需求、功能丰富性、开发成本、维护成本、用户体验以及市场推广等。APP的优势功能丰富：APP可以实现更复杂的功能，满足用户多样化的需求。用户体验好：APP通常具有更好的界面设计和交互体验，能够提供更流畅的用户体验。离线使用：APP可以离线使用，无需依赖网络连接。推送消息和通知：APP可以实时推送消息和通知，提高用户活跃度和粘性。
·2025-01-17 00:13

手把手教你学simulink（79.1）--智能家居窗帘与窗户控制场景实例：基于Simulink设计和仿真一个智能窗帘与窗户控制系统，以实现对室内环境的有效管理

目录智能窗帘与窗户控制系统场景下的天气适应性操作建模项目实例项目背景介绍系统架构1.传感器模块(Sensors)2.控制器模块(Controller)3.执行器模块(Actuator)4.通信模块(Communication)仿真实现步骤1.创建新的Simulink模型
小蘑菇二号·2025-01-17 00:40

遗传算法与深度学习实战（25）——使用Keras构建卷积神经网络

遗传算法与深度学习实战（25）——使用Keras构建卷积神经网络0.前言1.卷积神经网络基本概念1.1卷积1.2步幅1.3填充1.4激活函数1.5池化2.使用Keras构建卷积神经网络3.CNN层的问题4.模型泛化小结系列链接
盼小辉丶·2025-01-17 00:10
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