经典深度模型第19页

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

架构设计的灵魂交响曲：系统设计各维度的深度解析与实战指南

引言:系统设计的背景与重要性在快速变化的技术环境中，数字化转型成为企业生存与发展的核心驱动力。系统设计能力不仅是技术团队的核心竞争力，也是推动业务创新和提升整体效率的关键因素。根据Gartner的研究，超过70%的数字化转型项目未能实现预期结果，这强调了有效系统设计的重要性。企业需通过科学合理的系统设计来应对市场变化、用户需求和技术发展，从而实现更高的业务价值。文章将深入探讨架构设计的各个维度，通

领码科技·2025-03-21 09:19

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

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

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

标题：Adam-mini：深度学习内存效率新突破文章信息摘要：Adam-mini优化器在深度学习领域展现出突破性潜力，尤其在内存效率和计算性能上表现卓越。

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

【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

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

Android Compose 图标按钮深度剖析：从源码到实践(四)

AndroidCompose图标按钮深度剖析：从源码到实践一、引言在现代Android应用开发中，用户界面的交互性和美观性至关重要。

&有梦想的咸鱼&·2025-03-21 08:37

猿小喵·2025-03-21 08:07

从 @SpringBootApplication 出发，深度剖析 Spring Boot 自动装配原理

在SpringBoot的开发旅程中，@SpringBootApplication注解堪称开启便捷开发之门的钥匙。它不仅是一个简单的注解，更是理解SpringBoot自动装配原理的重要入口。接下来，我们将以@SpringBootApplication为切入点，深入探究SpringBoot自动装配的奥秘。一、@SpringBootApplication注解剖析@SpringBootApplicatio

程序员顾茗·2025-03-21 08:07

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

inscode_039·2025-03-21 07:05

精挑20题：MySQL 8.0高频面试题深度解析——掌握核心知识点、新特性和优化技巧

1.MySQL8.0中，为什么查询缓存被移除？答案：原因：查询缓存对频繁更新的表效果差，任何对该表的写操作都会清空所有相关缓存，导致缓存命中率低，反而增加开销。替代方案：使用应用层缓存（如Redis）。优化查询和索引，减少对缓存的依赖。MySQL8.0改进：通过索引优化、并行查询等提升性能，弥补查询缓存缺失的影响。2.InnoDB的行锁和表锁分别在什么场景下使用？答案：行锁：高并发场景下更新或查询

dblens 数据库管理和开发工具·2025-03-21 07:04

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

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

Transformer与图神经网络的融合与应用关键词：Transformer,图神经网络,注意力机制,图结构数据,图表示学习,图分类,图生成1.背景介绍近年来，深度学习技术在各个领域取得了显著的进展。

AI天才研究院·2025-03-21 07:58

深度学习的颠覆性发展：从卷积神经网络到Transformer

1.背景介绍深度学习是人工智能的核心技术之一，它通过模拟人类大脑中的神经网络学习从大数据中抽取知识，从而实现智能化的自动化处理。

AI天才研究院·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

【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

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

使用 OpenAI Chat 模型进行对话开发的入门指南

技术背景介绍OpenAI的对话模型（ChatOpenAI）为开发者提供了强大的自然语言处理功能，可以实现高度交互的AI应用。

eahba·2025-03-21 06:54

解锁豆瓣高清海报(三)从深度爬虫到URL构造，实现极速下载

脚本地址:项目地址:GazerPosterBandit_v2.py前瞻之前的PosterBandit.py是按照深度爬虫的思路一步步进入海报界面来爬取,是个值得学习的思路,但缺点是它爬取慢,仍然容易碰到豆瓣的

dreadp·2025-03-21 06:52

Matlab S-Function模块简谈

1.单个输出形式的m脚本文件如何编写functiony=fcn()y=u;最简单的例子：就是输出等于输入点一下标题栏：gotodiagram就可以回到模型界面；EditData可以修改数据类型2.多个输出形式的

Captain cool290·2025-03-21 06:51

Ai时代初期，人类文明的多纬度演进方向分析

例如，华为昇腾芯片使县域政务系统获得省级决策能力，特斯拉工厂的机械臂实现0.8秒完成车身焊接，而量子-经典混合算法将药物分子模拟效率提升1200倍。

Ai度·2025-03-21 06:51

【无标题】

在大语言模型（LLM）进行自回归（autoregressive）文本生成时，每次生成新token，都需要基于过去的上下文重新计算self-attention机制中的Key（K）和值（V）。

gs80140·2025-03-21 06:19

使用LLM自动化生成微电网Simulink模型

使用LLM自动化生成微电网Simulink模型！⚡在构建微电网仿真模型时，我们通常需要手动拖拽模块、设置参数，耗费大量时间。

MC数据局·2025-03-21 06:48

Redis 详解

1.NoSQL的核心概念和应用场景核心概念NoSQL（NotOnlySQL）：一类非关系型数据库的统称，专为处理大规模数据存储而设计特点：高扩展性、高性能、灵活的数据模型、分布式架构CAP理论：一致性(

z小天才b·2025-03-21 06:48

高性能计算:GPU加速与分布式训练

1.背景介绍随着人工智能技术的飞速发展，深度学习模型的规模和复杂度不断提升，对计算能力的需求也越来越高。

AI天才研究院·2025-03-21 06:17

【BERT和GPT的区别】

这种选择不仅塑造了模型的架构特性，更决定了其应用边界与能力上限。以下从语言建模本质、任务适配性、技术约束及后续影响四个维度深入剖析：一、语言建模的本质差异1.BERT的“全知视角”与全

调皮的芋头·2025-03-21 05:17

【Python进阶】Python字典添加元素的两种方法。{附带源码+案例}

引言在Python中，字典（Dictionary）是一种可变的容器模型，且可存储任意类型对象。

「已注销」·2025-03-21 05:16

基于Python的智能决策支持系统：实现智能化决策的关键要素

文章目录基于Python的智能决策支持系统：实现智能化决策的关键要素11.背景介绍2.核心概念与联系数据收集与预处理模型构建与训练决策规则生成与优化决策结果评估与反馈3.核心算法原理具体操作步骤数据挖掘算法机器学习算法优化算法

AI天才研究院·2025-03-21 05:13

如何返回工具执行的工件

工具是在AI模型中被调用并将输出反馈给模型的实用程序。有时，我们希望将工具执行的工件，例如自定义对象、数据帧或图像，传递给链或代理中的下游组件，但不希望向模型本身暴露这些工件。

shuoac·2025-03-21 05:13

leetcode刷题（javaScript）——栈、单调栈相关场景题总结

栈可以用于解决深度优先搜索（DFS）中的回溯问题，如组合、排列等。栈还可以用于解决某些需要“后进先出”（LIFO）特性的问题，如某些遍历

三月的一天·2025-03-21 05:12

Netty源码—2.Reactor线程模型一

大纲1.关于NioEventLoop的问题整理2.理解Reactor线程模型主要分三部分3.NioEventLoop的创建4.NioEventLoop的启动1.关于NioEventLoop的问题整理一.

东阳马生架构·2025-03-21 05:11

Starrocks使用中一些总结

表模型选择更新模型查询的维度列，整数类型列放在前面，有利于快速的查询表分区要设置过期时间，尽可能保留最近一年的数据。

WYRM_GOLD·2025-03-21 05:41

每日一题——二叉树的深度

二叉树的最大深度问题描述示例方法一：递归法代码实现代码解析方法二：层次遍历（广度优先搜索）代码实现代码解析总结问题描述给定一个二叉树的根节点root，返回其最大深度。

tt555555555555·2025-03-21 04:40

NLU-预训练模型-2018：Bert（二）【“Masked LM”缺点：①预训练与微调不一致；②忽略了掩码位置间的依赖关系】【复杂度：O(n^2·d)；n：输入序列长度（规定最长512）】

五、BERT中的词嵌入1、为什么要使用BERT的嵌入使用BERT从文本数据中提取特征，即单词和句子的嵌入向量。我们可以用这些词和句子的嵌入向量做什么？首先，这些嵌入对于关键字/搜索扩展、语义搜索和信息检索非常有用。例如，如果你希望将客户的问题或搜索与已经回答的问题或文档化的搜索相匹配，这些表示将帮助准确的检索匹配客户意图和上下文含义的结果，即使没有关键字或短语重叠。其次，或许更重要的是，这些向量被

u013250861·2025-03-21 04:08

论文学习11：Boundary-Guided Camouflaged Object Detection

GitHub-thograce/BGNet:Boundary-GuidedCamouflagedObjectDetection模块作用BGNet利用额外的目标相关边缘语义信息来引导COD任务的特征学习，从而强制模型生成能够突出目标结构的特征

zl29·2025-03-21 04:07

深度解析 React useRef Hook 的使用

useRef返回一个可变的ref对象，其.current属性被初始化为传入的参数（initialValue）。返回的ref对象在组件的整个生命周期内持续存在。命令式地获取及操作DOM：functionTextInputWithFocusButton(){ //通过useRef创建并获取Dom元素 constinputEl=useRef(null); constonButtonClick=()=

Jason Ma丶丶前端工程师·2025-03-21 04:06

Pytorch使用手册—扩展 TorchScript 使用自定义 C++ 操作符（专题五十三）

PyTorch1.0版本引入了一种名为TorchScript的新编程模型。TorchScript是Python编程语言的一个子集，可以被TorchScript编译器解析、编译和优化。

AI专题精讲·2025-03-21 04:36

大模型微调

文章目录前言一、使用的库二、数据预处理1.引入库2.读入数据3.对数据进行预处理4.转换为json格式文件三，使用算子分析数据并进行数据处理四，划分训练集和测试集五，编写训练脚本开始训练六，进行模型推理人工评估总结前言这是使用知乎评论进行模型微调

归一码字·2025-03-21 04:36

使用 MistralAI 平台进行开源模型托管与调用

MistralAI是一个提供开放源码模型托管的平台，致力于帮助开发者更轻松地使用和管理开源模型。通过该平台，你可以方便地调用强大的深度学习模型，并将其集成到你的应用中。

VYSAHF·2025-03-21 04:05

后“智驾平权”时代，谁为安全冗余和体验升级“买单”

去年4月，华为数字能源率先对外发布了DriveONE纯电智动方案，并与车企在EMB线控制动领域率先展开深度合作。这套方案通过驱动和制动系统的融合控制，来大幅缩短刹车距离和高速

高工智能汽车·2025-03-21 04:35

多家车企接入DeepSeek，AI汽车战争爆发，谁站上风口，谁会下牌桌？

其中东风汽车宣布旗下自主品牌已完成DeepSeek全系列大语言模型接入工作，并将于近期陆续搭载应用于包括东风岚图、东风猛士、东风奕派、东风风神、东风纳米在内的东风自主品牌车型。