离散选择概率模型

AI一键草图生成3D模型：设计师的“3D草图本”来了！

你是否也曾幻想过，随手画几笔草图，就能瞬间生成一个栩栩如生的3D模型？现在，这个梦想已经成为现实！
花生糖@·2025-03-25 09:18

LangChain4j 与 LLM 代理（Agent）机制的深度结合

LangChain4j与LLM代理（Agent）机制的深度结合在大语言模型（LLM）的应用开发中，Agent（代理）是一个强大的概念，它可以使LLM不仅仅是一个简单的对话模型，而是能够动态决策、调用工具
小张学Ai·2025-03-25 09:18

从零开始配置Java环境：新手也能轻松掌握的详细指南

二、下载JDK步骤1：选择适合您系统的JDK版本访问Adoptium
元芳613·2025-03-25 09:18

AI开发：用模型来识别手写数字的完整教程含源码 - Python 机器学习

scikit-learn是一个强大的Python机器学习库，提供多种分类、回归、聚类算法，适用于从数据预处理到模型评估的全流程。它支持简单一致的API，适合快速构建和测试模型。
minstbe·2025-03-25 09:47

基于ISSA-CNN-BiGRU-SelfAttention多变量时序预测（多输入单输出）Matlab

基于ISSA-CNN-BiGRU-SelfAttention的多变量时序预测模型研究一、引言1.1研究背景与意义在当今信息化、数字化飞速发展的时代，多变量时序预测在诸多领域都发挥着至关重要的作用。
默默科研仔·2025-03-25 09:45

ai-by-hand-excel: 用 Excel 手搓各种 AI 算法和模型

GitHub：https://github.com/ImagineAILab/ai-by-hand-excel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通过Excel
小众AI·2025-03-25 09:14

第三十三篇 事实表深度设计原理：从数学基础到工业级实现的完整框架

目录一、数学原理深度解析1.1四元组模型详解1.2关系代数公式拆解1.3可加性类型辨析二、工业级设计规范2.1粒度控制矩阵详解2.2范式理论实践三、高级工程实践3.1SCD类型4实现详解3.2分布式存储设计四
随缘而动，随遇而安·2025-03-25 09:14

《现代命令行工具指南》15.表情符号：在命令行中查找表情符号 - emoj

emoji表情符号可谓是随处可见，不管是微信聊天、微博、甚至视频中都经常出现，而我们在工作中也比较长见，一般表情符号通过电脑中的快捷键调出来，或是通过输入法使用，还有很多网站收集了足够多的表情符号供我们选择
毕小烦·2025-03-25 08:43

大模型推理能力的局限性

然而，尽管这些模型表现出色，它们在推理和理解复杂上下文方面仍然面临重大挑战。这些模型擅长识别并模仿训练数据中的模式，但当任务需要真正的理解和逻辑推理时，它们往往遇困。
·2025-03-25 08:13

椭圆曲线密码学（ECC）深度解析：原理、算法与工程实践

一、椭圆曲线密码学概述椭圆曲线密码学（EllipticCurveCryptography,ECC）作为现代非对称密码体系的核心技术，通过将传统离散对数问题（DLP）映射到代数曲线上的有理点群，构建了兼具高安全性和低计算开销的密码系统
·2025-03-25 08:12

数字化供应链顶层架构规划设计方案

我们需要选择成熟、稳定且可扩展的技术方案，如云计算、大数据、人工智能、物联网等。在
数智化领地·2025-03-25 08:43

Spring AI Alibaba快速使用

但是，SpringAI不支持获取接入国内的大部分常见模型的，比如文心一言、通义千问等。所以，对于国内开发者来说，能够正常使用（不需要魔法）SpringAI就是刚需了，即
Charge8·2025-03-25 08:41

一线大厂架构实战文档：Spring Boot+Spring Cloud+MyBatis+Nginx

前言微服务架构（MicroserviceArchitecture）是一种架构概念，旨在通过将功能分解到各个离散的服务中以实现对解决方案的解耦。
编码博客控·2025-03-25 08:11

对 RPA应用技术 的理解

的核心技术组件1.流程自动化引擎2.AI增强能力（IPA）3.集成与扩展二、RPA的典型应用场景三、RPA的技术优势与挑战1.优势2.挑战与解决方案四、RPA与相关技术对比五、RPA实施方法论1.流程选择与评估
向贤·2025-03-25 08:08

图像检索Matlab程序

1.程序流程读取待检索图片：用户选择一张待检索的图片。加载图片库：从
985计算机硕士·2025-03-25 08:07

YOLO编程：开启计算机视觉的神奇之门

、YOLO的独特优势（一）速度为王（二）精度可靠（三）部署便捷四、YOLO的工作流程揭秘（一）图像分割与网格划分（二）目标预测与数据输出（三）结果筛选与最终确定五、YOLO编程实践（一）准备工作（二）模型训练
大雨淅淅·2025-03-25 07:37

Spring AI Alibaba ChatClient使用

简介ChatClient：https://java2ai.com/docs/1.0.0-M5.1/tutorials/chat-client/1、ChatClient简介ChatClient提供了与AI模型通信的
Charge8·2025-03-25 07:07

Tensorflow 2 单GPU同时训练多个模型

Tensorflow2单GPU同时训练多个模型问题有时我们需要对多个模型进行性能对比。若一次只训练一个模型，我们需要时刻关注训练进度，非常耗费精力。同时进行多个模型的训练能够降低人力成本。
TTTYYZZ·2025-03-25 07:36

云计算采用的各种虚拟化技术比较

这里写目录标题1.云计算采用的各种虚拟化技术比较一、各种虚拟化技术介绍二、各种虚拟化技术对比三、VPS选择3.1OpenVZ3.2KVM、Xen、VMware1.云计算采用的各种虚拟化技术比较一、各种虚拟化技术介绍
云满笔记·2025-03-25 07:04

十亿级流量削峰实战：LinkedBlockingQueue缓冲池的工程化实现

十亿级流量削峰实战：LinkedBlockingQueue缓冲池的工程化实现》本文将以电商秒杀系统为背景，深度解析如何通过LinkedBlockingQueue构建百万QPS级异步缓冲系统，包含容量计算模型
猿享天开·2025-03-25 07:03

Java SpringBoot调用大模型AI构建AI应用

本文是一个用springboot结合springmvc和springaialibaba调用国产大模型通义千问的具体例子，按照这个做能够快速的搞定Java应用的调用。
m0_74823239·2025-03-25 07:33

怎么在linux服务器选择GPU进行训练模型？

然后选择第0个和第1个GPU进行使用：CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1pythontrain.py设置CUDA_VISIBLE_D
LRJ-jonas·2025-03-25 07:03

如何在多个GPU中训练非常大的模型？

目录一、并行训练策略1.数据并行2.模型并行3.混合并行：4.上下文并行二、内存优化技术三、总结在多个GPU上训练超大规模模型（如千亿参数级语言模型）需要结合并行策略、内存优化技术、分布式框架。
Mr终游·2025-03-25 07:00

（UI自动化测试web端）第二篇：元素定位的方法_css定位ID选择器

文章介绍了第一种写法id选择器，其实XPath元素定位要比CSS好用，原因是CSS无法使用下标（工作当中也是常用的xpath），但CSS定位速度比XPath快，原因是xpath是扫描整个文档的，而CSS
_庄@雅@丽·2025-03-25 06:30

基于STM32设计的智能教室管理系统_127

【1】项目开发背景【2】设计实现的功能硬件端（STM32端）功能上位机（智慧大屏）功能【3】项目硬件模块组成【4】设计意义【5】国内外研究现状【6】摘要1.2设计思路1.3系统功能总结1.4开发工具的选择
DS小龙哥·2025-03-25 06:59

腾讯云大模型知识引擎 + DeepSeek：打造懒人专属的谷歌浏览器翻译插件

科技文章：腾讯云大模型知识引擎+DeepSeek：打造懒人专属的谷歌浏览器翻译插件摘要：随着人工智能技术的飞速发展，尤其是大模型技术的不断突破，智能翻译逐渐成为人们日常互联网活动中不可或缺的一部分。
荣华富贵8·2025-03-25 06:58

Linux C++：标准IO&文件IO

1.什么是标准IO：标准I/O是ANSIC建立的一个标准I/O模型，是一个标准函数包和stdio.h头文件中的定义，具有一定的可移植性。标准IO库处理很多细节。例如缓存分配，以优化长度执行IO等。
回忆是本书·2025-03-25 06:58

模型量化的原因和方法

优化模型参数以适应有限内存环境为了使具有大量参数（例如Llama3.1的4050亿个参数）的大型语言模型在合理内存的设备上高效运行，需要对模型进行一系列优化。
潇湘馆记·2025-03-25 06:27

C++ 复习（含PTA题目）

目录类判断题选择题填空题程序填空题构造函数与析构函数判断题选择题填空题程序填空题函数题this指针选择题对象数组和对象指针判断题选择题函数题静态成员和友元判断题选择题填空题运算符重载判断题选择题填空题程序填空题函数题字符串类
Zo_ee·2025-03-25 06:57

数据结构：选择排序的实现

概要选择排序（SelectionSort）是一种原地比较排序算法，核心思想是每轮从未排序区选择极值（最小/最大），与未排序区起点交换。整体架构流程初始状态：将整个数组视为未排序区域，已排序区域为空。
z_鑫·2025-03-25 06:26

蓝桥杯C++基础算法-完全背包（优化为一维）

目标是选择物品使得总价值最大，同时总容量不超过背包的容量。与0-1背包问题不同的是，完全背包问题中每个物品可以无限次选择。
sin2580·2025-03-25 06:26

蓝桥杯C++基础算法-多重背包

目标是选择物品使得总价值最大，同时总容量不超过背包的容量。与完全背包问题不同的是，多重背包问题中每个物品的数量是有限的。2.动态规划的概念动态规划是一种常用的算法技巧，
sin2580·2025-03-25 06:26

蓝桥杯C++基础算法-分组背包

目标是选择物品使得总价值最大，同时总容量不超过背包的容量。2.动态规划的概念动态规划是一种常用的算
sin2580·2025-03-25 06:26

蓝桥杯C++基础算法-多重背包（优化）

目标是选择物品使得总价值最大，同时总容量不超过背包的容量。与完全背包问题不同的是，多重背包问题中每个物品的数量是有限的。2.二进制
sin2580·2025-03-25 06:55

Python 利用随机森林评估农业干旱的动态可预测性与关键因子

前言在61年滑动窗口的73年时间片中，基于随机森林（RandomForest,RF）模型计算农业干旱动态可预测性的解释方差（以决定系数R2乘以100%表示，即R2×100%）。
有梦想的Frank博士·2025-03-25 05:22

从OSI七层网络模型角度了解CAN通信协议

CAN通信协议的网络架构基于OSI七层模型进行设计，但实际实现中根据其应用场景（如汽车电子、工业控制等）进行了简化和优化。
草莓仙生·2025-03-25 05:20

面试计算机操作系统解析（一中）

2.进程调度算法各种各样，如果选择不当，有的进程可能不能获得执行的机会。（✔）正确答案：正确解释：某些调度算法（如简单的优先级调度）可能会导致低优
猫咪-9527·2025-03-25 05:20

FFmpeg6.1.1 MSYS2+GCC 源码编译

在弹出的窗口上右击，选择Options，按照如下设置更改字符集，如下图所示，否则可能会出现中文乱码的问题。更改完成后，点击“Save按钮”，这里要注意更改完成后
iummature·2025-03-25 05:19

Android电量测试之battery-historian V2.0 Windows环境搭建

它允许应用程序开发人员在时间轴上可视化系统和应用级别的事件，并使用平移和缩放功能，在设备最后一次完全充电之后，可以轻松地查看各种聚合统计信息，可以选择一个应用程序，检查所选择的应用程序对电
凉凉Lxy·2025-03-25 05:46

群核科技开源空间理解生成模型SpatialLM, 构建具身智能训练基座

在今年的英伟达GTC全球大会上，群核科技自主研发的空间理解模型SpatialLM宣布正式开源。该模型仅通过一段视频即可生成物理正确的3D场景布局。
·2025-03-25 04:10

轻量级AI革命：无需GPU就能运算的DeepSeek-R1-1.5B模型及其低配推荐

随着人工智能技术的快速发展，大语言模型已成为推动产业智能化的重要工具。在这一领域，DeepSeek系列模型凭借其创新的架构和高效的性能，成为众多开发者和企业关注的焦点。
·2025-03-25 04:09

使用 AI 技术实现智能问答系统

本文将介绍如何利用OpenAI的大语言模型API来实现一个简单的智能问答系统，并会演示如何通过中转API地址http://api.wlai.vip调用大模型。
llzwxh888·2025-03-25 04:13

图论-最短路径算法总结

Dijkstra算法朴素版需要循环枚举出来当前的最小值(作为优化的起点)所以可以用大顶堆来优化设置集合S存放已被访问的顶点，然后执行①②每次从集合(未被攻占)中选择与起点最短距离最小的点(记为U)，访问并加入集合
lkcc·2025-03-25 04:42

阿根廷主流收单方式：Rapipago支付

Rapipago支付，允许消费者在网购时选择Rapipago支付，然后打印付款账单，到全国3000多家Rapipago线下网点进行现金
GeeWallet跨境支付·2025-03-25 04:12

保研机试复习（一）——算法初步

文章目录1.排序1.1选择排序1.2插入排序1.3sort排序1.4排名的实现2.散列2.1整数散列2.2字符串hash2.3map参考资料[1]算法笔记——胡凡、曾磊1.排序1.1选择排序（1）算法思路对于序列
冠long馨·2025-03-25 04:40

flask +echarts 二手房数据可视化

技术选择和设置Flask框架的轻量级和灵活性使其成为我构建Web应用的理想选择。它简化了开发流程，同时提供了足够的灵活性，以满足项目的特定需求。而ECharts作为一款强大的数据可视化库，能够
britlee·2025-03-25 04:39

算法复习——排列|组合|指数枚举

递归实现指数型枚举从1到n这n个整数中随机选取任意多个，输出所有可能的选法，一共有多少种选择方式？
小赖同学吖·2025-03-25 04:07

C语言pta程序设计---实验七（函数）

C(n,m),表示从n个数中选择m个的组合数。
.又是新的一天.·2025-03-25 04:36

Momentum优化器的超参数调优方法

优化器的选择和调优直接影响模型的收敛速度和最终性能。Momentum优化器是一种常用的优化算法，它通过引入动量的概念来加速梯度下降过程，特别是在处理高维数据和复杂模型时表现尤为出色。
AI天才研究院·2025-03-25 03:34

Prompt Engineering：如何写出更高效的提示词？

PromptEngineering（提示词工程）是优化输入给AI模型的文本，以提高模型的输出质量和可控性。良好的Prompt设计可以显著提高大模型在文本生成、代码编写、逻辑推理等任务中的表现。
晴天彩虹雨·2025-03-25 03:34
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