点+模型

融合AMD与NVIDIA GPU集群的MLOps：异构计算环境中的分布式训练架构实践

随着模型规模不断扩大而预算约束日益严格，2-3年更换一次GPU的传统方式已不具可持续性。
·2025-03-19 11:59

程序员都在偷偷用的黑科技工具，老板发现后竟主动要求加薪？

上周三凌晨两点，我正对着满屏的SQL报错信息抓耳挠腮。同事老王突然在微信群里甩来一行代码："试试用DeepSeek分析你的数据库日志。"
·2025-03-19 11:28

RNN及其变体

第三章RNN及其变体1认识RNN模型【根据RNN内部结构，可以分为哪几类】定义循环神经网络：一般接受的一序列进行输入，输出也是一个序列作用和应用场景RNN擅长处理连续语言文本，机器翻译、文本生成、文本分类
EmbodiedTech·2025-03-19 11:00

深度学习框架PyTorch——从入门到精通（5）构建神经网络

构建神经网络获取训练设备定义类模型层nn.Flattennn.Linearnn.ReLUnn.Sequentialnn.Softmax模型参数补充说明argmax神经网络是由一些层或者模块组成的，这些层和模块会对数据进行各种操作
Fansv587·2025-03-19 11:58

mysql数据库转移到oracle

powerdesigner，先连接mysql然后生成mysql的pdm，再把mysql的pdm生成cdm(注：如果设计阶段有cdm那更好，可以直接使用，因为cdm是和具体数据库类型无关的，所以需要转为这个中间模型
阳光女孩666·2025-03-19 10:27

基于Python的tkinter开发的一个工具，解析图片文件名并将数据自动化导出为Excel文件

传统人工整理方式存在三个痛点：效率低下：运营人员需要手动截图-粘贴-重命名图片文件数据孤立：财务系统无法
帅帅的Python·2025-03-19 10:56

高级java每日一道面试题-2025年3月06日-微服务篇[Eureka篇]-Eureka服务注册与发现是什么?

如果有遗漏,评论区告诉我进行补充面试官:Eureka服务注册与发现是什么我回答:根据你提供的详细解析，结合之前的回答，我们可以更加全面地理解Eureka服务注册与发现机制，并补充一些关键点，特别是针对面试准备的内容
java我跟你拼了·2025-03-19 10:55

使用 DeepSeek-R1 为 RAG 运行本地 Gradio 应用程序

第1步：先决条件在深入研究实现之前，我们确保已安装以下工具和库：Python3.8+Python3.8+版Langchain：用于构建由大型语言模型（）LLMs提供支持的应用程序的框架，支持轻松检索、推理和工具集成
呱牛 do IT·2025-03-19 10:53

大语言模型的训练数据清洗策略

目录大语言模型的训练数据清洗策略1.数据去重与标准化问题解决方案示例代码（Python实现数据去重）：2.过滤有害内容问题解决方案示例代码（基于关键词过滤有害内容）：3.纠正数据不均衡问题解决方案示例代码
gs80140·2025-03-19 10:23

Megatron-LM训练框架和Deepspeed训练框架最主要的异同和优劣是什么

张量并行通过切分模型层（如注意力头、MLP块）到不同设备，利用NVLink高速通信提升效率。流水线并行将不同层分配到不同设备，通过P2P通信协调。
强化学习曾小健·2025-03-19 09:15

统计机器学习 (Statistical Machine Learning) 原理与代码实例讲解

它结合了统计学和计算机科学的理论与方法，通过数据驱动的方式来构建预测模型和决策系统。统计机器学习不仅在学术研究中占据重要地位，还在工业界有广泛应用，如推荐系统、图像识别、自然语言处理等。
AGI大模型与大数据研究院·2025-03-19 09:11

OctoTools：一个具有复杂推理可扩展工具的智体框架

现有方法使用外部工具增强大语言模型(LLM)，但仅限于专业领域、有限的工具类型或需要额外的训练数据。本文的OctoTools，是一个无需训练、用户友好且易于扩展的
三谷秋水·2025-03-19 09:09

kubernetes部署 etcd 集群

本文档介绍部署一个三节点高可用etcd集群的步骤：etcd集群各节点的名称和IP如下：kube-node0：192.168.111.10kube-node1：192.168.111.11kube-node2
weixin_30569033·2025-03-19 08:39

Kafka 同步机制关键点 2分钟讲明白

ApacheKafka通过副本同步机制来保证数据的高可用性和可靠性。Kafka的同步机制主要涉及以下几个核心概念：副本（Replication）Kafka的每个Partition都会有多个副本（Replica），分为：Leader副本：负责处理生产者和消费者的所有请求。Follower副本：仅从Leader同步数据，不直接处理请求。副本数由replication.factor参数配置。例如：rep
大博士.J·2025-03-19 08:37

【大模型开发】ONNX 格式的大模型在 Android 上的部署与测试

以下内容将以ONNX格式的大模型在Android上的部署与测试为核心，提供一套可运行的示例（基于AndroidStudio/Gradle），并结合代码进行详细讲解。
云博士的AI课堂·2025-03-19 08:05

题解 | 牛客周赛 Round 41 BCDEF Java

题解|#学好C++##includeintmain(){printf(&qu中国电子工程设计院的工作环境办公环境较好，工作时间正常是8-9点弹性上班11.30吃午饭，13.00午休结束，下午17.00下良品铺子视觉设计师岗面经因为武汉的良品铺子是本土比较大的企业
huaxinjiayou·2025-03-19 08:05

题解 | 牛客周赛 Round 49 DEF Java题解

面试又黄了反正不是什么喜欢的工作[牛泪]面试又黄了反正不是什么喜欢的工作2024秋招数据开发第一波面试题露出#字节##滴滴##大数据##面经##秋招#引流字节阿里巴巴腾讯百度美团美团后端暑期实习体验——实习的一天早上：8点半出门坐地铁
han_xue_feng·2025-03-19 08:05

需求管理的 7 大误区，你踩坑了吗？

坑点分析：需
测试者家园·2025-03-19 07:59

Linux中部署DeepSeek R1

一、首先了解DeepSeek-R1模型规格B则是指“billion”的意思，也就是十亿，表示这个模型有多少亿个参数。
Java探索者 °·2025-03-19 07:26

零信任时代的守护者：Nginx如何成为API流量监控的中流砥柱

为了应对这一挑战，零信任安全模型应运而生，强调“永不信任，始终验证”的核心原则。本文将深入探讨Nginx在零信任架构下的强大API流量监控能力，展示它是如何帮助企业构建起坚不可摧的安全防线。
墨夶·2025-03-19 07:26

微服务 vs 单体架构：你应该选择哪种模式？

用ChatGPT做软件测试软件架构从来都不只是技术选型，更是对企业战略、团队能力和业务模型的深刻反映。
测试者家园·2025-03-19 07:52

深度学习框架PyTorch——从入门到精通（5）自动微分

在该算法中，参数（模型权重）根据损失函数的梯度相对于给定参数进行调整。为了计算这些梯度，PyTorch有一个内置的微分引擎，名为torch.autograd。它支持为任何计算图自动计算梯度。
Fansv587·2025-03-19 06:20

消融实验（Ablation Study）

消融实验（AblationStudy）定义：消融实验是一种科学研究方法，通过逐步移除模型、算法或系统中的某个组件（如模块、层、特征、数据等），观察其对整体性能的影响，从而验证该组件的必要性和有效性。
xwhking·2025-03-19 06:20

案例驱动的 IT 团队管理：创新与突破之路：第二章 团队组建：从人才画像到生态构建-2.2.1星型架构 vs 网状架构对比

vs网状架构：IT团队结构创新的双模选择引言：从网络拓扑到组织设计的范式迁移一、架构解析：技术原理与管理哲学的融合1.1星型架构：中心化控制体系1.2网状架构：分布式协作网络二、对比分析：六维能力评估模型
言析数智·2025-03-19 06:47

大模型学习方法之——大模型技术学习路线

“技术学习无非涵盖三个方面，理论，实践和应用**”**大模型技术爆火至今已经有两年的时间了，而且大模型技术的发展潜力也不言而喻。
hhaiming_·2025-03-19 06:44

c++11新特性之条件变量

1condition_variable1.1成员函数wait()2condition_variable_any条件变量互斥锁：放行一个线程，阻塞N个线程条件变量：放心n个线程，阻塞N个线程，主要使用场景：生产者-消费者模型
要好好养胃·2025-03-19 05:40

ROS学习笔记之深度相机仿真、小结

实现流程:kinect摄像头仿真基本流程:已经创建完毕的机器人模型，编写一个单独的xacro文件，为机器人模型添加kinect摄像头配置；将此文件集成进xacro文件；启动Gazebo，使用Rviz显示
要好好养胃·2025-03-19 05:10

ROS学习笔记之摄像头仿真及显示

实现流程:摄像头仿真基本流程:已经创建完毕的机器人模型，编写一个单独的xacro文件，为机器人模型添加摄像头配置；将此文件集成进xacro文件；启动Gazebo，使用Rviz显示摄像头信息。
要好好养胃·2025-03-19 05:09

CSS3：深度解析与实战应用

CSS3：深度解析与实战应用详解1.选择器增强2.盒模型扩展3.渐变和背景4.转换和动画总结CSS3是CSS（层叠样式表）的最新版本，它引入了许多新的特性和功能，使得网页的样式设计更加灵活、丰富和具有动态效果
扣得A艾·2025-03-19 05:06

无人自助空间智能管理系统解决方案（深度优化版）

无人自助空间智能管理系统解决方案（深度优化版）一、行业痛点与系统价值传统管理依赖人工：人工管理模式下，易出现人为失误，如计费错误、资源分配不当等。
ALLSectorSorft·2025-03-19 05:05

手机零部件三维光学测量解决方案

市场的火热造就了手机厂商白热化的竞争，继CPU、屏幕、摄像头等硬件配置大战之后，以外观、设计、质量为切入点的设计及功能竞争，也日趋激烈。
yy229382036·2025-03-19 05:05

全自动文章生成发布构建

**精准调度**：支持Cron式定时任务（如每天3点生成、8点发布）。3.**单机友好**：直接嵌入代码中，适合打
PyAIGCMaster·2025-03-19 05:04

CSS3：深度解析与实战应用

CSS3：深度解析与实战应用详解1.选择器增强2.盒模型扩展3.渐变和背景4.转换和动画总结CSS3是CSS（层叠样式表）的最新版本，它引入了许多新的特性和功能，使得网页的样式设计更加灵活、丰富和具有动态效果
my1121716951·2025-03-19 05:04

【AI大模型-提示词中的###和“““】

这对于大型语言模型（LLMs）尤为重要，因为它们需要处理大量的输入信息，并据此生成输出。结构化的提示词有助于模型更好地理解用户的意图，减少误解的可能性。
NeVeRMoRE_2024·2025-03-19 05:02

AGI大模型（5）：提示词工程

1什么是提示词工程（Prompt）所谓的提示词其实指的就是提供给模型的⼀个⽂本⽚段，⽤于指导模型⽣成特定的输出或回答。
不死鸟.亚历山大.狼崽子·2025-03-19 04:01

微软开源神器OmniParser V2.0 介绍

这一工具通过结合先进的视觉解析技术和大型语言模型（LLM），显著提升了AI智能体在复杂环境下的识别能力和操作效率。
魔王阿卡纳兹·2025-03-19 04:30

数据集格式转换——json2txt、xml2txt、txt2json【复制就能用】

秋招面试专栏推荐：深度学习算法工程师面试问题总结【百面算法工程师】——点击即可跳转本专栏所有程序均经过测试，可成功执行专栏地址：YOLO11入门+改进涨点——点击即可跳转欢迎订阅目录json2txt脚本
kay_545·2025-03-19 04:25

C++ Map 查询时的两个小细节：`map[id]` 与 `map.value(id, nullptr)` 的区别

`map[id]`—直接访问和自动插入新元素示例代码：关键点：适用场景：2.
誰能久伴不乏·2025-03-19 04:51

TCP/IP协议栈全解析：从分层模型到核心协议

本文将深入探讨TCP/IP的七层模型与五层架构、DNS与FTP等协议的工作原理，以及TCP的三次握手与四次挥手过程及其报文结构。
学习的时候·2025-03-19 03:49

芒格的“清晰思考“方法在量子计算商业模式设计中的应用

详细讲解了核心算法原理及操作步骤，结合数学模型和公式进行说明。通过项目实战案例
AGI大模型与大数据研究院·2025-03-19 03:49

企业信息化架构（业务架构、应用架构、数据架构、技术架构）方案PPT

这份文件是关于企业信息化架构的综合解决方案，涵盖了业务架构、应用架构、数据架构和技术架构四个核心部分，以及企业架构的概述、元模型、视图和管控。
数智化领地·2025-03-19 03:18

自建智能算力中心 vs 第三方算力租赁：AI企业的算力博弈与最优解

从ChatGPT到DeepSeek，从自动驾驶到智能医疗，AI模型的训练和推理需求呈现指数级增长。在这场技术革命中，算力已成为企业竞争的“命脉”。
·2025-03-19 03:50

python颜色参数_python matplotlib:plt.scatter() 大小和颜色参数详解

为每一个点指定大小和颜色有时我们需要为每一个点指定大小和方向，以区分不同的点。这时，可以向s和c传入列表。
weixin_39926311·2025-03-19 02:42

Python中scatter()函数--转载

anneqiqi/article/details/64125186最近开始学习Python编程，遇到scatter函数，感觉里面的参数不知道什么意思于是查资料,最后总结如下：1、scatter函数原型2、其中散点的形状参数
1361976860·2025-03-19 02:12

langchain多人对话

特点：仅有一条生效（如多次发送会覆盖之前的设定）不参与多轮对话的内容传递2.HumanMessage（用户消息）作用：表示真实用户在对话中的输入内容，是用户与模型交互的直接信息。
牛不才·2025-03-19 02:10

深度学习中的Channel，通道数是什么？

博客如何理解卷积神经网络中的通道（channel）_神经网络通道数-CSDN博客深度学习-卷积神经网络—卷积操作详细介绍_深度卷积的作用-CSDN博客正文：在跑深度学习代码的过程中，经常遇到的一个报错是：模型尺寸不匹配的问题
%KT%·2025-03-19 02:39

C语言：哈希表

该方面的知识点，可以参考文章：数据结构：单链表的相关操作-CSDN博客C语言：利用二级指针动态创建二维矩阵-CSDN博客2、哈希表的介绍：哈希表其实可以理解成一种映射，通过映射关系来存储数据，有点类似于
%KT%·2025-03-19 02:39

AI人工智能深度学习算法：搭建可拓展的深度学习模型架构

深度学习、模型架构、可拓展性、神经网络、机器学习1.背景介绍深度学习作为人工智能领域最前沿的技术之一，在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性的进展。
AI大模型应用之禅·2025-03-19 02:09

大模型工程师学习日记（五）：基于LangServe的AI服务架构深度解析

它利用声明式的方式定义数据模型和Python类型提示的强大功能来执行数据验证和序列化，使您的代码更可靠、更可读、更简洁且更易于调试。。它还可
MMMMMMMay Love Code·2025-03-19 02:09

yolo模型coco数据集详解

深度学习文章目录深度学习前言前言instances_train2017.json和instances_val2017.json文件均分为五大部分，这五部分对应的关键字分别为info、licenses、images、annotations、categories。{"info":info,"licenses":[license1,license2,license3,...],"images":[ima
工头阿乐·2025-03-19 02:38
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