经典深度模型

基于 KTransformers的DeepSeek-R1 本地部署方案，成本骤降32倍！

随着DeepSeek-R1模型在全球范围内的流行，越来越多的用户开始在本地尝试部署该模型。然而，高昂的硬件需求和成本让许多公司望而却步。
爱科技Ai·2025-03-16 07:38

手撕multi-head self attention 代码

在深度学习和自然语言处理领域，多头自注意力（Multi-HeadSelf-Attention）机制是Transformer模型中的核心组件之一。
心若成风、·2025-03-16 07:07

深度学习 Deep Learning 第2章 线性代数

深度学习第2章线性代数线性代数是深度学习的语言。张量操作是神经网络计算的基石，矩阵乘法是前向传播的核心，范数约束模型复杂度，而生成空间理论揭示模型表达能力的本质。
odoo中国·2025-03-16 07:07

Matlab多种算法解决未来杯B的多分类问题

3.训练多个模型我们选取8种常见分类模型，并存储预测结果。
Subject.625Ruben·2025-03-16 06:05

【prompt实战】知乎问题解答专家

本文原创作者：姚瑞南AI-agent大模型运营专家，先后任职于美团、猎聘等中大厂AI训练专家和智能运营专家岗；多年人工智能行业智能产品运营及大模型落地经验，拥有AI外呼方向国家专利与PMP项目管理证书。
姚瑞南·2025-03-16 06:04

基于群智能算法的三维无线传感网络覆盖优化数学模型-可以使用群智能算法直接调用进行优化，完整MATLAB代码

1.1三维覆盖模型由于节点随机抛洒，而传感器节点的分布情况会影响网络覆盖率，以RcovR_{\text{cov}}Rcov作为覆盖率评价标准。在三维覆盖区域中，传感器节点的覆盖区域是某一半径确定的球。
算法小狂人·2025-03-16 06:04

【matlab代码】基于RSSI的wifi定位例程（三维空间，自适应基站的数量）

程序使用以下公式进行位置计算:路径损耗模型公式:RSSI=A−10nlog⁡10(d)RSSI=A-10n\log_{10}(d)RSSI=A−10nlog10(d)其中:RS
MATLAB卡尔曼·2025-03-16 06:03

【大模型对话 的界面搭建-Open WebUI】

OpenWebUI前身就是OllamaWebUI，为Ollama提供一个可视化界面，可以完全离线运行，支持Ollama和兼容OpenAI的API。github网址https://github.com/open-webui/open-webui安装第一种docker安装如果ollama安装在同一台服务器上：dockerrun-d-p3000:8080--add-host=host.docker.in
y_dd·2025-03-16 06:31

程序员必看！DeepSeek全栈开发指南：从代码生成到分布式训练的黑科技解析

一、DeepSeek技术新突破：程序员必须掌握的MoE架构实战2025年2月25日，DeepSeek开源了专为MoE模型设计的DeepEP通信库，这项技术革新直接影响了分布式训练和推理效率。
AI创享派·2025-03-16 06:00

Android StrictMode 使用与原理深度解析

以下从使用方式和实现原理两方面进行深度解析。一、StrictMode使用详解1.基础配置在Application或Activity的onCreate()中初始化Stri
伟江.Zeng·2025-03-16 06:00

MATLAB算法实战应用案例精讲-【深度学习】归一化

目录为什么要做特征归一化/标准化？常用featurescaling方法计算方式上对比分析featurescaling需要还是不需要什么时候需要featurescaling？什么时候不需要FeatureScaling？归一化基础知识点1.什么是归一化2.为什么要归一化3.为什么归一化能提高求解最优解的速度4.归一化有哪些类型5.不同归一化的使用条件6.归一化和标准化的联系与区别层归一化综述提出背景概
林聪木·2025-03-16 06:59

【大模型UI\多模型回复UI】

文章目录1、开源大模型用户界面（UI）2、同时让多个模型回复UI1、开源大模型用户界面（UI）LobeChatOpenWebUI：这是一款功能丰富且用户友好的开源自托管AI界面，旨在完全离线运行。
Ai君臣·2025-03-16 06:29

PCIe信号传输的幕后：HCSL与LP-HCSL深度解析

在数字化浪潮席卷的当下，PCIe（PeripheralComponentInterconnectExpress）作为高速串行计算机扩展总线标准，已然成为计算机内部硬件设备连接领域的中流砥柱。其信号传输的质量与完整性，恰似计算机系统运行的“命门”，对系统整体性能起着决定性作用。在PCIe体系架构里，HCSL（High-speedCurrentSteeringLogic）与LP-HCSL（Low-Po
赛卡·2025-03-16 06:28

半导体可靠性测试解析：HTOL、LTOL与Burn-In

本文将从测试原理、标准要求及报告解读维度展开深度解析。一、核心测试方法的技术边界与协同逻辑1.HTOL（高温工作寿命测试）测
赛卡·2025-03-16 06:28

大模型的webui

exportXXX_LLM_C=~/xcore-llm/build/ReleaseexportCUDA_VISIBLE_DEVICES=2,3exportCUDACXX=/usr/local/cuda-12.3/bin/nvccnohup/usr/bin/python3/home/src/api_server/api_server.py--modelLLama2:7b-chat-hf_A800--
Zain Lau·2025-03-16 05:26

大模型+智能代理：自动化测试的终极组合？

近年来，大模型（LLM,LargeLanguageModel）+智能代理（Agent）的结合，为自动化测试带来了新的可能性。这种“智能测试代理”能够利用大模型的自然语言
测试者家园·2025-03-16 05:55

N个utils(处理日期)

解释一下为什么会在java学习教程中放js的代码.1,最直接的肯定是我有时候会写js,而一些经典的逻辑,又不想新开前端文章,索性就放一起.2,java的面向对象太完善了,这也是我写文章的原因,导致写java
庖丁解java·2025-03-16 05:23

【PCDN】2020架构: 提高穿透和分享、BGP协议

小溪流科技自研海外PCDN系统技术架构与演进转载自腾讯云文/张道远整理/核心组网我们自己的P2P组网模型。我们采用了树形组网，但是我们规避优化了传统树形模型的缺点。
等风来不如迎风去·2025-03-16 05:53

大语言模型原理与工程实践：大语言模型强化对齐

大语言模型原理与工程实践：大语言模型强化对齐作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着人工智能技术的迅猛发展，大语言模型
AGI大模型与大数据研究院·2025-03-16 05:52

LLM对齐方法作用：主要解决大型语言模型（LLMs）输出与人类价值观、需求和安全规范不一致的问题

LLM对齐方法作用：主要解决大型语言模型（LLMs）输出与人类价值观、需求和安全规范不一致的问题对齐方法（AlignmentMethods）主要解决大型语言模型（LLMs）输出与人类价值观、需求和安全规范不一致的问题
ZhangJiQun&MXP·2025-03-16 05:52

【AI热点】Manus技术细致洞察报告（篇2）

1.引言与背景1.1产品崛起与「全自主通用Agent」的概念自2023年底至2024年初，大模型及其
碣石潇湘无限路·2025-03-16 05:50

鸿蒙HarmonyOS开发系列：WebSocket消息发送应用示例

WebSocket位于网络分层模型的应用层，是建立在TCP之上的双向通讯协议，可以在一个TCP连接上进行全双工通信；和HTTP不同的是，WebSocket通讯需要服务端和客户端先通过握手连接，连接成功后才能相互通信
太空人_喜之郎·2025-03-16 04:49

【云原生】动态资源分配（DRA）深度洞察报告

1.DRA的发展与设计灵感Kubernetes早期通过DevicePlugin（设备插件）机制支持GPU、NIC等特殊硬件，将节点上可用设备数量上报给kubelet和调度器。但设备插件模式存在局限：调度器只能根据节点标签等属性粗粒度筛选，无法精准指定某型号/属性的设备；此外调度器与设备插件缺乏联动，可能把Pod调度到尚未准备好相应设备的节点上。结果就是难以满足复杂场景下对特定硬件的精细化需求。为解
碣石潇湘无限路·2025-03-16 04:49

数据处理和分析之数据降维：t-SNE：使用t-SNE进行数据可视化实践

降维不仅可以帮助我们更有效地存储和处理数据，还能在高维数据中发现潜在的模式和结构，这对于数据可视化和模型训练尤为重要。高维数据往往难以直观理解，通过降维，我们可以将其转换为二维或三维空间，便于可视化
kkchenkx·2025-03-16 04:17

MySQL 深度分页如何优化？

例如select*fromt1orderby10000,10查询10000-10010页数据，mysql会先查询出100010页，再抛弃100000。这个操作会产生大量的无用IO/CPU消耗范围查询1.当ID能保证连续无空缺时，可以使用范围查询。select*fromt1whereid>{seed_id}andid{seed_id}limit10子查询我们先查询出limit第一个参数对应的主键值，
司徒阿宝·2025-03-16 04:47

第20篇：从零开始构建NLP项目之电商用户评论分析：模型训练阶段

大家好，今天我们继续探讨如何从零开始构建一个NLP项目，特别是电商用户评论分析中的模型训练阶段。模型训练是NLP项目的核心环节，通过合理的调参和优化，可以显著提升模型性能。
Gemini技术窝·2025-03-16 04:46

MyBatis注解开发之一对多查询

文章目录0.MyBatis的注解实现复杂映射开发1.一对多查询1.1一对多查询的模型1.2一对多查询的语句1.3创建StudentMapper接口1.4使用注解配置Mapper1.5测试类1.6一对多配置总结
我心向阳iu·2025-03-16 04:16

79.HarmonyOS NEXT 手势操作模型详解：移动、缩放与旋转的实现原理

HarmonyOSNEXT手势操作模型详解：移动、缩放与旋转的实现原理1.模型概述这组模型类主要用于处理手势交互中的各种变换操作，包括：位置控制（PositionModel）偏移计算（OffsetModel
·2025-03-16 04:19

基于asp.NET的病历管理系统 (源码+net+vue+部署文档+讲解等)

项目技术二、项目内容和功能介绍三、核心代码数据库参考四、效果图五、资料获取前言博主介绍：✨全网粉丝10W+,CSDN特邀作者、博客专家、CSDN新星计划导师，专注于Java/Python/小程序app/深度学
qq_1406299528·2025-03-16 04:15

使用yolo训练自己的模型数据遇到的问题

1、报错：NolabelsfoundinD:\xxx\valid\labels.cache查找网上的文章大多都是说文件目录没按规定创建，但我检查了我的目录没问题，后来发现是labels文件夹里的txt文件和images文件夹的图片没有一一对应，对应好之后问题解决2、解决完上个问题之后还是不报上面的错了但还是FatalPythonerror:Aborted；Restartingkernel...检查
次次皮·2025-03-16 03:12

UniApp 与 Taro 终极对决：跨平台开发框架谁更胜一筹？

本文将从多个维度对UniApp和Taro进行深度对比，帮助开发者根据自身需求选择最合适的框架。一、UniApp与Taro的简介1.UniApp：基于Vue的全能选手UniApp是由DCloud推出
大鱼前端·2025-03-16 03:42

中国首款AI原生IDE：字节跳动Trae国内版深度解析与实践指南

其核心目标是通过深度集成AI能力，帮助开发者从“工具使用者”向“AI协同创新者”转型，显著提升全流程开发效率。关键发布亮点：模型支持：搭载字节自研的Doubao-
代码的建筑师·2025-03-16 03:41

《架构300讲》学习笔记（201-250）

selectforupdate，有效规避索引选择性锁表202设计模式之建造者模式的用途20320分钟上手ELK日志监控系统分类：【ELK】204设计模式之门面模式Facade205设计模式之适配器模式Adapter206经典设计
newProxyInstance·2025-03-16 03:10

大模型火爆 2025：LLaMA、Qwen、DeepSeek 核心原理+就业秘籍，快速入门 AI 工程师

1.大模型核心原理：从零开始理解AI模型这些是大型语言模型（LLMs）的核心技术，适合初学者逐步深入学习。以下是详细拆解，让小白也能掌握：LLaMA系列模型核心原理详解：什么是LLaMA？
weixin_40941102·2025-03-16 03:38

【AI热点】MCP协议深度洞察报告

摘要人工智能技术飞速发展，大型语言模型（LLM）如何高效、安全地利用外部数据和工具成为关键问题。
碣石潇湘无限路·2025-03-16 03:37

【AI热点】OpenAI新发布API技术深度洞察

以下内容基于对OpenAI最新发布的AgentAPI及相关工具的官方信息、技术演示和已有报道进行综合解读与深度分析，供您参考。
碣石潇湘无限路·2025-03-16 03:07

【AI】Transformer布道：让AI学会“左顾右盼”的超级大脑！（扫盲帖）

在LLM爆火的时代，如果还不了解Transformer就太落伍了，下面我第一次尝试用一种更日常、更口语化的方式，把Transformer这个模型讲个大概。
碣石潇湘无限路·2025-03-16 03:37

【奇点时刻】通义千问开源QwQ-32B技术洞察报告（扫盲帖）

以下报告将基于今天各大社区对Qwen/QwQ-32B（下文简称「QwQ-32B」）模型的讨论、测评与实测体验进行综合性分析与洞察。
碣石潇湘无限路·2025-03-16 03:37

#PyCharm 2024.1新增功能

以下是对这些新增功能的详细解析：一、智能编码辅助HuggingFace模型和数据集文档预览PyCharm2024.1引入了HuggingFace模型和数据集的快速文档预览功能。
Dingdangr·2025-03-16 02:05

TensorRT-LLM保姆级教程-快速入门

随着大模型的爆火，投入到生产环境的模型参数量规模也变得越来越大（从数十亿参数到千亿参数规模），从而导致大模型的推理成本急剧增加。
大模型八哥·2025-03-16 02:34

使用agent搭建一个简易的ai论文写作程序

基于LangGraph和LangChain框架构建，利用大型语言模型和搜索工具协同工作，形成了一个完整的论文写作流水线。
喂喂喂喂位·2025-03-16 02:02

rapidocr-onnxruntime库及在open-webui上传PDF 图像处理 (使用 OCR)应用

基于深度学
原野AI·2025-03-16 02:31

DeepSeek：技术创作者的内容革命，从代码到爆文的AI全栈攻略

选题焦虑：技术热点日新月异，如何抓住「大模型优化」或「量子计算落地」等前沿方向？
不想加班的码小牛·2025-03-16 02:59

——基于“大脑-四肢”模型的三层架构深度解析

摘要本文以“大脑-四肢”类比SDN三层架构，揭示控制器如何通过全局视图管理、南向接口标准化（如OpenFlow）与北向API开放能力，实现对万亿级网络的集中化控制。文中包含OpenFlow协议代码示例、网络拓扑公式及架构图，力求呈现技术细节与实战价值。一、SDN架构的“大脑-四肢”隐喻SDN通过控制平面-数据平面-应用平面的三层架构，构建了网络控制的“中枢神经系统”：控制层（大脑）：集中式控制器掌
不想加班的码小牛·2025-03-16 02:29

NPU的应用场景：从云端到边缘

模型训练加速：在大规模训练任务中，NPU可以作为加速单元，提升训练效率。2.边缘计算智能摄像头：在安防监控中，NPU可以实时处理视频流，实现目标检测和跟踪。
绿算技术·2025-03-16 02:29

NPU的工作原理：神经网络计算的流水线

NPU的工作原理可以概括为以下几个步骤：1.模型加载·将训练好的神经网络模型加载到NPU的内存中。2.数据输入·输入数据（如图像、语音）通过接口传输到NPU。
绿算技术·2025-03-16 02:28

GPU的优势：并行计算的利器

灵活的编程模型:GPU提供了丰富的编程模型和
绿算技术·2025-03-16 02:28

计算机体系结构的五大流派，你知道几个？

从经典的冯·诺依曼结构到现代的并行处理结构，每一种体系结构都有其独特的优势和适用场景。今天，我们绿算与大家一起聊聊计算机体系结构的五大流派，以及它们背后的厂商和应用领域。
绿算技术·2025-03-16 02:58

LINUX下的tcp协议

C/S模型：ssize_trecv(intsockfd,void*buf,size_tlen,intflags);功能：从tcp套接字接
Ccc030.·2025-03-16 02:27

Ollama大模型工具的安全风险及应对策略

文章目录**Ollama的安全隐患：不容忽视的风险****未授权访问：门户洞开的风险****数据泄露：敏感信息的外泄****漏洞利用：历史遗留的隐患****安全加固：守护数据与服务的防线****限制监听范围：内网隔离的保护****配置防火墙规则：双向过滤的防御****实施多层认证与访问控制：密钥与白名单的双重保障****禁用危险操作接口：限制权限的策略****修复历史漏洞：及时更新的重要性****
码事漫谈·2025-03-16 01:57
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