神经网络与机器学习常用模型分析

Win NAS 的数据传输原理分析，超级详细！

WinNAS是一款运行在Windows系统上的NAS服务，允许用户通过手机客户端远程访问和管理电脑上的文件。为了实现这一功能，WinNAS与手机之间的数据传输过程涉及多个步骤，具体取决于手机和WinNAS电脑所处的网络环境。以下是整个数据传输过程的详细说明：1.权限认证与连接建立无论手机和WinNAS电脑是否在同一个局域网内，手机客户端在访问WinNAS之前，都需要先通过耘想公司的云服务器进行权限
DeepSeek+NAS·2025-03-21 11:02

Hugging Face预训练GPT微调ChatGPT（微调入门！新手友好！）

在实战中，⼤多数情况下都不需要从0开始训练模型，⽽是使⽤“⼤⼚”或者其他研究者开源的已经训练好的⼤模型。在各种⼤模型开源库中，最具代表性的就是HuggingFace。
y江江江江·2025-03-21 10:31

react 技术栈请问该如何优化 DOM 大小

针对React应用中DOM大小过大的问题，以下是详细的优化方案和具体操作步骤，帮助你提升Lighthouse性能评分和用户体验：一、问题根源分析DOM大小过大（如超过1500个节点或深度超过32层）会导致
混血哲谈·2025-03-21 10:30

CAPL变量输出的格式说明符

以下是常用的CAPL变量输出格式说明符分类整理：以下是CAPL变量格式说明符的具体实例，展示了如何使用这些说明符来输出不同类型的变量：1.整数类型%d输出有符号十进制整数。
正当少年·2025-03-21 10:29

cherry-studio - 多模型支持的跨平台 AI 桌面助手

GitHub：https://github.com/CherryHQ/cherry-studio更多AI开源软件：发现分享好用的AI工具、AI开源软件、AI模型、AI变现-小众AI一款支持多种大语言模型服务的跨平台桌面客户端
小众AI·2025-03-21 10:57

Open-Sora - 为所有人实现高效的视频制作大众化

GitHub：https://github.com/hpcaitech/Open-Sora更多AI开源软件：发现分享好用的AI工具、AI开源软件、AI模型、AI变现-小众AI这是一款开源的SOTA（State-of-the-Art
小众AI·2025-03-21 10:57

OWL - 优化劳动力学习的通用智能体

GitHub：https://github.com/camel-ai/owl更多AI开源软件：发现分享好用的AI工具、AI开源软件、AI模型、AI变现-小众AIOWL是一个前沿的多智能体协作框架，推动任务自动化的边界
小众AI·2025-03-21 10:57

YOLOv12优化：图像去噪 | AAAI2025 Transformer |一种基于Transformer的盲点网络（TBSN）架构 ，结合空间和通道自注意力层来增强网络能力

提出了一种基于Transformer的盲点网络（TBSN）架构，通过分析和重新设计Transformer运算符以满足盲点要求。
AI小怪兽·2025-03-21 10:56

什么是MCP？看不懂你打我

MCP是一种协议，它实现了大模型资源调用的标准化。千百年来，随着人类社会的发展，标准化的进程不断推进。大模型与外部资源的对接同样需要标准化，MCP正是为此而生！
X.Cristiano·2025-03-21 10:56

deepseek api参数详解

deepseek的参数与openai保持兼容，所以openai能用的参数deepseek都可以使用，以下是常用的参数介绍。
孽小倩·2025-03-21 10:55

Ubunbu系统常用bash命令

在Ubuntu中，Bash是默认的命令行解释器，它提供了许多常用的命令和功能。以下是一些常见的Bash命令：whoami：打印操作系统用户的名称ls：列出当前目录中的文件和文件夹。
New_Teen·2025-03-21 10:23

【AI大模型应用开发】RAG-Fusion框架：忘掉 RAG，未来是 RAG-Fusion

大家好，我是同学小张，+v:jasper_8017一起交流，持续学习C++进阶、OpenGL、WebGL知识和AI大模型应用实战案例，持续分享，欢迎大家点赞+关注，共同学习和进步。
同学小张·2025-03-21 10:22

图像识别技术与应用课后总结（20）

遥感图像分析：分析卫星或航空遥感图像时，区分土地、植被、建筑等不
一元钱面包·2025-03-21 10:21

网络编程--服务器双客户端聊天

写一个服务器和客户端运行服务器和2个客户端，实现聊天功能客户端1和客户端2进行聊天，客户端1将聊天数据发送给服务器，服务器将聊天数据转发给客户端2要求：服务器使用select模型实现，客户端1使用poll
疾跑哥布林升级版·2025-03-21 10:51

rag-给一篇几百页的pdf，如何从中找到关键信息并汇总出关系图

小思考对pdf肯定要做模糊chunk，能用模型切分就用模型切分，不能用模型就用规则，规则要尽可能保存连续文本，特殊数据格式（图、表格）必须完整保存，必须能被捕捉到。
蒸土豆的技术细节·2025-03-21 09:20

AI赋能视频创作：蓝耘MaaS与海螺AI技术的深度融合

云边有个稻草人-CSDN博客目录一、蓝耘MaaS平台概述（1）平台的模块化设计（2）蓝耘MaaS的灵活性与扩展性（3）蓝耘MaaS的安全性与隐私保护二、海螺AI视频模型简介（1）海螺AI的核心技术（2）
云边有个稻草人·2025-03-21 09:20

机器学习课堂4线性回归模型+特征缩放

一、实验2-2，线性回归模型，计算模型在训练数据集和测试数据集上的均方根误差代码：#2-2线性回归模型importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt
木尘152132·2025-03-21 09:17

jieba库词频统计_jieba分词器（应用及字典的补充）及文档高频词提取实战

1、jieba分词器的分词模式jieba分词器提供了三种常用的分词模式1、精确模式：将句子按照最精确的方法进行切分，适合用于进行文本分析；2、全模式：将句子当中所有可以成词的词语都扫描出来，分词速度很快但容易产生歧义
袁圆园建建·2025-03-21 09:16

Hive 实际应用场景及对应SQL示例

Hive实际应用场景及对应SQL示例一、‌日志分析场景‌**场景说明‌：**处理大规模日志数据（如Web访问日志），分析用户行为或系统运行状态。
小技工丨·2025-03-21 09:46

风控算法（一）——数据测试

2、如何确定数据产品在风险模型中的潜在价值和适用性的？AUC、IV、相关性、性价比、数据产品背景和领域3、请详细描述你负责的10
月亮月亮要去太阳·2025-03-21 09:15

智见未来：多大模型协同的数据分析新范式

个人主页：一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注1.引言随着大语言模型（LLM）的快速发展，ChatGPT、DeepSeek、Grok等AI模型在数据分析和洞察生成方面展现出巨大潜力。
一ge科研小菜菜·2025-03-21 09:15

#Hadoop全分布式安装 #mysql安装 #hive安装

：当前目录下的上一级~：当前目录的home目录--help：帮助命令使用linux常用操作命令tab键：自动补全ls：显示指定目录内容默认：当前路径-a：显示所有
砸吧砸吧·2025-03-21 09:14

并发爬虫实战：多线程高效抓取王者荣耀全英雄皮肤

二、技术选型分析2.1为什么选择并发线程？I/O密集型场景：网络请求占比90%以上GIL限制：Python线程适合I/O密集型
YiFoEr_Liu·2025-03-21 09:43

Ceph数据恢复方案–分布式文件系统删除数据的恢复

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一、Ceph的三种存储结构二、Ceph中删除数据的恢复提取1.本次案例情况简介：2.数据分析：2.1：BlueStore架构2.2
San结构数据恢复·2025-03-21 09:43

如何评估大语言模型生成文本的质量？

目录如何评估大语言模型生成文本的质量？
gs80140·2025-03-21 08:42

无矩阵乘法LLM：效率与性能双突破

这种模型在内存使用和延迟方面表现优异，尤其在大规模模型上效率显著提升。例如，13B参数的模型仅需4.19GBGPU内存，延迟低至695.48ms，远优于传统模型。
XianxinMao·2025-03-21 08:42

Adam-mini：深度学习内存效率新突破

在训练十亿参数级别的大语言模型（LLM）时，Adam-mini实现了49.6%的吞吐量提升，并减少了33%的
XianxinMao·2025-03-21 08:42

【机器学习】模型拟合

1、欠拟合1.1现象欠拟合是机器学习和统计建模中的一种常见问题，表现为模型无法充分捕捉数据中的潜在规律和模式。无论是训练数据还是测试数据，模型的预测误差都居高不下。
CH3_CH2_CHO·2025-03-21 08:41

统计领域英语专业词汇补充

应统考研复试：多元统计、回归分析、时间序列三大领域专业词汇翻译以下是多元统计、回归分析和时间序列三大统计领域的常见专业词汇的英汉互译，按类别整理：多元统计（MultivariateStatistics）
月亮月亮要去太阳·2025-03-21 08:11

【人工智能】注意力机制深入理解

文章目录**一、注意力机制的核心思想****二、传统序列模型的局限性****三、Transformer与自注意力机制****1.自注意力机制的数学公式****四、注意力机制的关键改进****1.稀疏注意力
问道飞鱼·2025-03-21 08:09

计算机网络技术服务管理基于Spring Boot-SSM

目录一、引言二、用户需求分析三、功能介绍‌‌3.1.资源管理‌：‌3.2.故障管理‌：‌3.3.性能管理‌：‌3.4.安全管理‌：‌3.5.配置管理‌：‌3.6.日志管理‌：‌3.7.用户管理‌：‌3.8
QQ1978519681计算机程序·2025-03-21 08:38

使用提示词进行信息抽取的实用方法

在大规模语言模型（LLM）中进行信息抽取时，我们不一定需要工具调用功能。通过精心设计的提示词（prompt）可以指导模型输出特定格式的信息，然后对其进行解析以生成结构化数据。
scaFHIO·2025-03-21 08:38

服务器相关的硬件知识

它工作在OSI模型的第二层（链路层），通过电缆或无线信号与网络设备（如交换机、路由器）连接，带有芯片，可插拔。网卡的接口分为电口（如RJ45接口，用于连接网线）和光口（用于连接光模块和光纤）。
猿小喵·2025-03-21 08:07

使用EMQX 安装、部署MQTT 服务器详解

使用EMQX安装、部署MQTT服务器详解关于Linux下使用EMQX安装、部署MQTT服务器详解本文从如下几个方面进行详细说明：EMQX整体说明安装EQMX（MQTT服务器）EMQX常用命令登录EMQX
Adunn·2025-03-21 07:06

笔记：代码随想录算法训练营day57：99.岛屿数量 深搜、岛屿数量 广搜、100.岛屿的最大面积

学习资料：代码随想录注：文中含大模型生成内容99.岛屿数量卡码网题目链接（ACM模式）先看深搜方法：找到未标标记过的说明找到一片陆地的或者一片陆地的一个角落，dfs搜索是寻找相连接的陆地其余部分并做好标记
jingjingjing1111·2025-03-21 07:36

正则表达式：编程中的瑞士军刀，如何借助智能工具实现高效开发

最新接入DeepSeek-V3模型，点击下载最新版本InsCodeAIIDE正则表达式：编程中的瑞士军刀，如何借助智能工具实现高效开发正则表达式（RegularExpression，简称regex或regexp
inscode_039·2025-03-21 07:05

Spring Boot整合SSE实现消息推送：跨域问题解决与前后端联调实战

摘要本文记录了一次完整的SpringBoot整合Server-SentEvents（SSE）实现实时消息推送的开发过程，重点分析前后端联调时遇到的跨域问题及解决方案。
Cloud_.·2025-03-21 07:03

浏览器 DOM 深度解析：从节点类型到遍历操作的全攻略

一、DOM核心概念与节点类型DOM（文档对象模型）是浏览器提供的核心API之一，用于将HTML文档转换为可操作的对象树结构。
码农的时光故事·2025-03-21 07:01

浏览器工作原理深度解析（阶段一）：从 URL 到页面渲染的完整流程

这一过程大致分为六个关键步骤：网络请求：通过HTTP/HTTPS协议获取页面资源构建DOM树：解析HTML代码生成文档对象模型样式计算：解析CSS规则并应用到对应元素布局渲染：计算元素位置和尺寸生成渲染树合成优化
码农的时光故事·2025-03-21 07:31

JAVA学习-练习试用Java实现“实现一个Spark应用，对大数据集中的文本数据进行情感分析和关键词筛选”

问题：实现一个Spark应用，对大数据集中的文本数据进行情感分析和关键词筛选。
守护者170·2025-03-21 07:30

研发源代码防泄密加密软件分析

目前很多企业都拥有自己的研发机构，其研发成果往往体现在源代码和技术文档方面，这些核心机密，如何防止研发参与人员泄密，如何防止核心成员把研究成果带走另立山头，或者提供给竞争对手，是一个很现实的一个问题。有些公司通过和员工签署保密协议，来对应上述的泄密问题，但由于计算机的特性，源代码图纸的取证困难，效果很不理想。如果能够事先进行防范，减少或者杜绝泄密风险，那将大大提升保密性，所以需要购买源代码以及技术
Cnsidna.No.1·2025-03-21 07:29

Mac上传本地项目文件夹到远程Github个人仓库的方法及常见报错处理

最近写NER模型的同时学习参悟了一个开源的项目，做了一些Comments改了点分词规则，打算上传到个人Github仓库，上一次本地上传还是用Windows系统，换了Mac发现有一些规则不能用了，好久不用
Uzw·2025-03-21 07:29

Transformer与图神经网络的融合与应用

其中，Transformer模型和图神经网络（GraphNeuralNetworks,GNNs）是两个备受关注的研究方向。Transformer最初应用于自然语言处理领域，通过自注意力机制实现了并行计
AI天才研究院·2025-03-21 07:58

学习Python如何高效处理CSV文件的技巧！

在Python中，处理CSV文件是一项非常常见的任务，特别是在数据分析和数据科学领域。CSV文件的全称是Comma-SeparatedValues，顾名思义，它以逗号为分隔符来存储表格数据。
程序员总部·2025-03-21 07:57

matlab中s-function模块局部变量的应用

实现的过程中，遇到了s-function函数内部局部变量每次进入都会初始化置0的问题，网上查阅资料并结合模型实例，最后通过isempty函数来实现。
0如约而至0·2025-03-21 06:26

Linux基础指令详解：掌握Linux系统的必备技能

本文将详细介绍一些Linux系统中最为基础且常用的指令，帮助读者快速上手Linux。
秋秋爱编码·2025-03-21 06:26

玛哈特矫平机：引领制造业平整技术的新篇章

它融合了先进的传感器网络、实时数据分析系统以及自动化控制平台，为材料矫平提供了智能化的解决方案。这种创新的技术组合，使
玛哈特-小易·2025-03-21 06:55

【MATLAB】simulink中的S-function

它能够实现对模型中特定部分的精细控制和定制化，以满足
龙泽金·2025-03-21 06:25

C++多线程常见的数据竞争模式及示例分析

一、简单竞争最简单的数据竞争是最常见的一种：两个线程在没有任何同步的情况下访问一个内置类型的变量。很多时候，这种竞争是良性的（代码统计一些允许不精确的统计信息）。intvar;voidThread1(){//在一个线程中运行。var++;}voidThread2(){//在另一个线程中运行。var++;}但有时这种竞争是极其有害的（例如，如果var是在计算你的钱的数量时）。二、线程不友好的引用计数
老猿讲编程·2025-03-21 06:24

深入解析 DeepSeek-R1 模型的显存与内存需求

DeepSeek-R1系列模型涵盖从轻量级到超大规模的多个版本，适用于不同的应用场景。了解各版本在不同量化精度下的显存和内存需求，有助于选择适合自身硬件配置的模型。
gs80140·2025-03-21 06:24
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