离散选择概率模型第26页

NLP高频面试题（三）——普通RNN的梯度消失和梯度爆炸问题

普通RNN（循环神经网络）的梯度消失和梯度爆炸问题是指在训练深层或长序列的RNN模型时出现的两种典型问题：一、梯度消失（VanishingGradient）梯度消失是指在反向传播过程中，梯度逐层传播时变得越来越小

Chaos_Wang_·2025-03-19 23:34

NL2SQL 优化之 Schema 编写标准

写在前面在自然语言转SQL（NL2SQL，或Text-to-SQL）任务中，数据库Schema的质量和表示方式对模型的性能有着至关重要的影响。

kakaZhui·2025-03-19 23:04

在 Ansys Mechanical 中创建等效应力结果并使用 Python 导出到文件

介绍在AnsysMechanical模型中，通常需要对许多实体/曲面体或它们组进行后处理等效应力或总变形等。

David WangYang·2025-03-19 23:33

Node.js系列（4）--微服务架构实践

Node.js微服务架构实践引言微服务架构已成为构建大规模Node.js应用的主流选择。

一进制ᅟᅠ ‌‍‎‏ ·2025-03-19 23:32

常见的数学统计模型

以下是常见的数学统计模型分类及简要说明，适用于数据分析、预测和推断等场景：1.参数模型（ParametricModels）假设数据服从特定分布（如正态分布），通过估计参数来描述数据规律。

若木胡·2025-03-19 22:30

庖丁解牛：CANoe开发从入门到精通 4 - 1测量与分析窗口 Measurement Setup 2

日志文件设置格式选择：BLF

代码悟者：算法之外的智慧·2025-03-19 22:30

vscode连接远程服务器docker里的容器--使用remote ssh

欢仔要学习·2025-03-19 22:28

微信小程序面试内容整理-图片优化

1.选择合适的图片格式不同的图片格式有不同的特点，选择合适的格式能够有效减小图片的大小，同时保证图片质量。

不务正业的猿·2025-03-19 22:56

Java开发者必看！零成本集成DeepSeek-R1打造AI办公神器，源码级实战教程让你效率翻倍！

二、手把手部署DeepSeek-R1本地环境（附避坑指南）步骤1：Docker一键部署步骤2：下载模型步骤3：验证部署三、Java整合DeepSeek-R1：从理论到实战1.添加HTTP客户端依赖（以SpringBoot

Leaton Lee·2025-03-19 22:25

HTML音频、视频--课后作业实践

width、height:设置媒体文件的宽度、高度autostart:逻辑值，true为自动播放；false为不自动播放loop:逻辑值，true自动循环播放；false不循环播放2.CSS的内部样式表选择器

Heetun·2025-03-19 21:53

金融领域股票价格预测：线性回归原理、实现与应用

金融领域股票价格预测：线性回归原理、实现与应用一、线性回归原理线性回归是一种用于建立自变量和因变量之间线性关系的统计模型。

ZhShy23·2025-03-19 21:22

医图论文 CVPR‘24 | 适应医学图像中泛化异常检测的视觉-语言模型

论文信息题目：AdaptingVisual-LanguageModelsforGeneralizableAnomalyDetectioninMedicalImages适应医学图像中泛化异常检测的视觉-语言模型作者

小白学视觉·2025-03-19 21:21

【C#语言】C#中的同步与异步编程：原理、示例与最佳实践

⭐二、异步编程：非阻塞的高效执行代码示例执行流程示意图异步编程核心机制适用场景⭐三、并行异步编程：最大化性能代码示例执行流程示意图并行异步优势⭐四、同步vs异步vs并行异步：对比总结⭐五、实际开发中的选择建议何时用同步

JosieBook·2025-03-19 21:20

MMScan数据集：首个最大的多模态3D场景数据集，包含层次化的语言标注

数据集的建立，不仅推动了3D场景理解的研究进展，还为训练和评估多模态3D感知模型提供了宝贵的资源。

·2025-03-19 21:28

如何有效判断与排查Java GC问题

目录一、GC的重要性与对性能的影响（一）GC对性能的影响简要分析1.GC暂停与应用停顿2.GC吞吐量与资源利用率3.GC对内存管理的作用：资源回收4.GC策略与优化的选择（二）GC的双刃剑二、GC性能评价标准

·2025-03-19 21:27

实现音视频播放功能鸿蒙示例代码

实现音视频播放功能源码链接效果预览使用说明打开应用，展示视频播放器，选择不同按钮进行不同操作。切换音频，展示音频播放器，选择不同按钮进行不同操作。

·2025-03-19 21:27

仓库可视化管理有哪几个点：

无论是对现场管理进行深度优化，还是在数字化系统的选择上，企业都致力于实现仓库整体运营数据的直观展现与高效管理，以推动仓库管理水平的全面提升。

·2025-03-19 21:26

做数据分析，如何给业务提可行性建议——看板软件

在为业务提供数据分析可行性建议时，看板软件的选择是一个重要环节。

·2025-03-19 21:55

【AI大模型】RAG如何让生成AI更智能？最新方法与优劣深度解析

前言近年来，人工智能技术突飞猛进，尤其是生成式AI，简直像是开了挂一样，各种惊艳的表现让人直呼“未来已来”。根据IDC的研究，生成式AI的市场规模在2022年已经达到了107亿美元，而到2026年，这个数字预计会飙升至326亿美元！不过，尽管生成式AI很强大，但它也并非完美无缺——比如生成内容的质量、准确性和可靠性，依然有提升的空间。这时候，检索增强生成（RAG）技术登场了！RAG的核心思路很简单

健忘的派大星·2025-03-19 21:48

windows下使用vscode+cline插件体验MCP，体验使用AI控制浏览器，踩坑记录（至少让你节省3个小时弯路版）（喂饭级别）

对策：使用vscode+cline+deepseek（或其它同级别国产大模型deepseek-V3其实有时比R1效果还好）2️⃣人家也Claude，但人家能用Cursor，咱太穷了，用不了。

几道之旅·2025-03-19 20:17

企业数据存储的几种方式对比

这种方式实现了随用随付、自动备份，为众多中小型企业提供了便捷且经济的选择。一、本地存储本地存储是指企业将数

·2025-03-19 20:52

深度革命：ResNet 如何用 “残差连接“ 颠覆深度学习

这一年，微软亚洲研究院的何恺明团队带着名为ResNet（残差网络）的模型横空出世，在ImageNet图像分类竞赛中以3.57%的错误率夺冠，将人类视觉的识别误差（约5.1%）远远甩在身后。

安意诚Matrix·2025-03-19 20:46

飞书自定义机器人消息接入指南

操作流程第一步邀请自定义机器人入群：进入你的目标群组，打开会话设置，找到群机器人，并点击添加机器人，选择自定义机器人加入群聊。

师小师·2025-03-19 20:15

Deepseek的本地化部署软件工具包

选择模型版本参数规模硬件要求（最低）适用场景1.5B/7B8GB内存，无专用GPU文本处理、简单问答14B16GB内存+12GB显存代码生成、逻辑推理32B/70B24GB显存+32GB内存企业级复杂任务执行命令

哈拉少12·2025-03-19 20:14

使用LangChain实现大规模语言模型自发现推理结构

使用LangChain实现大规模语言模型自发现推理结构在现代自然语言处理(NLP)的研究中，大规模语言模型（LLMs）已经展示了强大的能力。然而，在应对复杂的推理问题时，传统的提示方法常常力不从心。

VYSAHF·2025-03-19 20:43

行思理·2025-03-19 19:41

A Survey of Large Language Models大模型综述论文章节总结

ASurveyofLLM人大译ASurveyofLargeLanguageModels这篇论文全面回顾了大型语言模型(LLM)的最新进展，重点关注其发展背景、关键发现和主流技术。

WhyteHighmore·2025-03-19 19:09

使用Pinecone实现自查询检索器的实现步骤

##核心原理解析自查询检索器(SelfQueryRetriever)的核心思想是通过提供文档的元数据和内容描述，结合语言模型生成查询条件来完成数据检

vaidfl·2025-03-19 19:08

基于BClinux8部署Ceph 19.2(squid)集群

#作者：闫乾苓文章目录1.版本选择Ceph版本发布历史目前官方在维护的版本2.部署方法3.服务器规划4.前置配置4.1系统更新4.2配置hostscat>>/etc/hosts>/etc/hosts/etc

磐基Stack专业服务团队·2025-03-19 19:06

基于PyTorch和ResNet18的花卉识别实战（附完整代码）

本文使用PyTorch框架，基于ResNet18模型实现了102种花卉的分类任务。完整代码可直接复制运行，最终验证集准确率达8.2%，文中同步分析性能瓶颈与优化方案。

意.远·2025-03-19 19:36

iOS 模块化架构设计：主流方案与实现详解

本文将探讨为什么需要模块化，介绍四种主流的模块化架构方案（协议抽象、依赖注入、路由机制和事件总线），并通过代码示例和对比表格帮助开发者选择适合的方案。一、为什么需要模块化？

Ethan. L·2025-03-19 19:04

Python 模拟鼠标轨迹算法

一.鼠标轨迹模拟简介传统的鼠标轨迹模拟依赖于简单的数学模型，如直线或曲线路径。然而，这种方法难以捕捉到人类操作的复杂性和多样性。

a485240·2025-03-19 19:02

技术转管理，需要克服的4大硬伤！

许多技术人员都会主动规划自己的职业发展路径，而晋升管理岗，向项目经理或者产品经理转型，是大多数技术人才的选择。然而，技术思维和管理思维存在较大的差异。从技术转管理，有四大难点。

项目经理刘湖南·2025-03-19 19:32

A SURVEY ON POST-TRAINING OF LARGE LANGUAGE MODELS——大型语言模型的训练后优化综述——第9部分——应用

应用尽管预训练为大型语言模型（LLMs）赋予了强大的基础能力，但在部署于专业领域时，LLMs仍经常遇到持续的限制，包括上下文长度受限、容易产生幻觉（hallucination）、推理能力欠佳和固有的偏见

王金-太想进步了·2025-03-19 19:31

css3选择器详解

CSS3选择器我们之前学过CSS的选择器，比如：div标签选择器.box类名选择器#boxid选择器divp后代选择器div.box交集选择器div,p,span并集选择器div>p子代选择器*:通配符

丸子猪的dady·2025-03-19 18:30

【一起学Rust | Tauri2.0框架】基于 Rust 与 Tauri 2.0 框架实现生物识别（指纹识别）应用

这种架构巧妙地结合了Web的灵活性和原生应用的性能，为开发者提供了一种构建高效、跨平台应用的全新选择。而生物识别技术，如指纹识别、面部识别等，则为应用安全提供了更高级别的保障。

广龙宇·2025-03-19 18:00

计算机技术：哈佛架构

1.哈佛架构简介哈佛架构（HarvardArchitecture）是一种计算机设计模型，与冯诺伊曼架构不同，其核心特征是将程序指令和数据分开存储和传输。

InnoLink_1024·2025-03-19 18:29

计算机网络

OSI参考模型应用层表示层会话层传输层网络层数据链路层物理层TCP/IP通用协议组成：参考了OSI的七层模型，但简化为四层：应用层、传输层、网络层和链路层应用层：直接为应用进程提供服务，常见协议有HTTP

丸子猪的dady·2025-03-19 18:59

阿里云ECS服务器挂载数据盘教程（Linux）

创建云盘在控制台左侧菜单中，选择“云服务器ECS”。找到并选择你要挂载磁盘的实例。在实例详情页面，点击“云

A5云服务商·2025-03-19 18:28

【AI大模型前沿】浙大携手阿里推出HealthGPT：医学视觉语言大模型助力智能医疗新突破

系列篇章No.文章1【AI大模型前沿】深度剖析瑞智病理大模型RuiPath：如何革新癌症病理诊断技术2【AI大模型前沿】清华大学CLAMP-3：多模态技术引领音乐检索新潮流3【AI大模型前沿】浙大携手阿里推出

寻道AI小兵·2025-03-19 18:28

Spring Boot 整合 Elasticsearch 实践：从入门到上手

在生成项目时，确保选择了以下依赖

遇见伯灵说·2025-03-19 18:27

DeepSeek从入门到精通「清华团队」

「文末附下载方式」第一部分：DeepSeek基础概念1.1DeepSeek简介定义：专注通用人工智能（AGI）的中国科技公司，主攻大模型研发与应用。核心产品：开源

YuKeeHgg·2025-03-19 18:24

Spring 基础框架-- Ruoyi 权限管理架构详解

一、权限管理整体架构若依的权限管理架构基于用户-角色-权限的RBAC模型，并扩展了数据权限控制。

dazhong2012·2025-03-19 17:23

知识蒸馏：从软标签压缩到推理能力迁移的工程实践(基于教师-学生模型的高效压缩技术与DeepSeek合成数据创新)

知识蒸馏通过迁移教师模型（复杂）的知识到学生模型（轻量），实现模型压缩与性能平衡。

AI仙人掌·2025-03-19 17:20

RabbitMQ 和 Redis 的选择

在处理大规模消息场景时，RabbitMQ和Redis的选择需根据具体需求权衡。大规模消息场景的关键考量吞吐量需求：Redis：更适合超高频写入（如百万级/秒），但需牺牲部分可靠性。

一条小小yu·2025-03-19 17:19

KV 缓存简介

KV缓存是Transformer架构（如GPT、LLaMA等大模型）在自回归生成任务（如文本生成）中，用于加速推理过程的核心技术。

dev.null·2025-03-19 17:49

react加antd封装表格单、多选组件，支持跨页选择缓存

页面效果子组件importReact,{useState,useEffect,forwardRef,useImperativeHandle}from'react';import{Modal,Input,Table,Pagination,Avatar,Select}from'antd';import{UserOutlined}from'@ant-design/icons';importtype{Ta

Cirrod·2025-03-19 17:48

【论文精读】SCINet-基于降采样和交互学习的时序卷积模型

《SCINet:TimeSeriesModelingandForecastingwithSampleConvolutionandInteraction》的作者团队来自香港中文大学，发表在NeurIPS2022会议上。动机该论文的出发点是观察到时间序列数据具有独特的属性：即使在将时间序列下采样成两个子序列后，时间关系（例如数据的趋势和季节性成分）也基本上得以保留。这个观察启发了作者去设计一种新型的神

打酱油的葫芦娃·2025-03-19 17:17

【论文精读】PatchTST-基于分块及通道独立机制的Transformer模型

动机Transformer模型因其自注意力机制在处理序列数据方面的优势，在自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、语音等多个领域取得了巨大成功。这种机制使得模型