结构化稀疏

科学计算（2）：矩阵特征值计算

幂法幂法是求解矩阵主特征值（按模最大的特征值）及其对应特征向量的经典迭代方法，尤其适用于大型稀疏矩阵。
♚放晴♛~·2025-03-25 20:38

人工智能 - SpatialLM：三维空间理解的开源大语言模型

该项目旨在通过多模态数据处理能力，将非结构化的三维几何数据（如点云、视频）转化为机器可读的结构化场景描述，为机器人导航、建筑设计、AR/VR等领域提供高层次的语义理解支持。
天机️灵韵·2025-03-25 18:25

【转载】大模型DeepSeek在数据治理中的典型应用场景及实现路径

blog.csdn.net/qq_30776147/article/details/145792201一、数据治理核心痛点与DeepSeek的适配性**治理维度传统痛点DeepSeek优势数据分类人工标注效率低，非结构化数据难处理多模态语义理解
海持Alvin·2025-03-25 17:16

DeepSeek 使用窍门与提示词写法指南

一、通用提示词技巧窍门分类技巧说明示例提示词明确需求用“角色+任务+要求”明确目标作为健身教练，为30岁上班族设计一周减脂计划，需包含饮食和15分钟居家训练结构化提问分步骤、分模块提问第一步：列出Python
V文宝·2025-03-25 13:49

DW2.0下一代数据仓库架构_第19章 DW2.0和非结构化数据(读书笔记)

据统计，在企业里有80%的数据是非结构化数据。但是当前计算机的技术都是致力于处理结构化、可重复的数据。这导致在企业中做决策时没有利用到一些有价值的信息，文本中的有用信息没有成为决策过程的一个重要部分。
cuiba1921·2025-03-25 12:12

混合云环境下非结构化数据管理策略

然而，随着非结构化数据的爆炸式增长，如何在混合云环境中有效管理这些数据成为了企业面临的一大挑战。
CaritoB·2025-03-25 12:10

html+css语言例题,前端HTML+CSS笔试题面试题

2、HTML语义化就是让页面的内容结构化，便于对浏览器、搜索引擎解析；3、在没有样式CSS情况下也以一种文档格式显示，并且是容易阅读的。
周咕嘟·2025-03-25 12:06

AutoGluon快速上手

它支持多种数据类型，包括结构化数据、文本、图像和时间序列，具有简单易用的特点。以下是一些常见的AutoGluon模型：1.LGBModel：基于LightGB
不三不四୭·2025-03-25 11:03

Java SpringBoot调用大模型AI构建AI应用

然后就可以把这类应用泛化到所有的涉及到非结构化数据结构化的场景中。
m0_74823239·2025-03-25 07:33

模型量化的原因和方法

这包括理解参数的概念、采用量化技术、剪枝、稀疏表示等方法。参数的概念权重(Weights)定义：权重是连接输入特征与输出预测之间的系数。
潇湘馆记·2025-03-25 06:27

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

就像我们环顾四周环境便可以理解背后的空间结构一样，SpatialLM模型能够基于从视频中提取的点云数据，准确认知和理解其中的结构化场景信息，并将它以脚本语言的形式呈现出来。
·2025-03-25 04:10

AI生成Json结构化数据的几种方案

AI生成Json结构化数据的几种方案在AI功能开发中，我们通常希望AI生成的数据是结构化的，不仅仅是简单的一层字段，也可以包含嵌套关系。
Dashesand·2025-03-25 04:14

图论--最短路算法

1Floyd2Dijkstra算法3Dijkstra+堆优化4Bellman-Ford5SPFA(ShortestPathFasterAlgorithm)0图的储存方式边目录(记下来，仅此而已)邻接矩阵(适合稠密图)邻接表(适合稀疏图
Dream_Maker_yangkai·2025-03-25 04:38

智能提示词生成器：助力测试工程师快速设计高质量测试用例

为了帮助测试工程师高效生成测试用例提示词，本文介绍了一款智能提示词生成器，结合常见的测试设计方法，能够快速生成结构化的测试用例提示词，便于测试工程师使用大模型（例如国产之光deepse
Python测试之道·2025-03-25 01:21

MySQL中处理JSON数据

MySQL中处理JSON数据已成为大数据分析领域的一个新方向，这一功能自MySQL5.7版本引入以来，为数据库管理系统在处理非结构化数据方面提供了强大的支持。
小村学长毕业设计·2025-03-24 19:32

基于推理的强化学习智能体设计与开发

理论基础与核心概念1.1推理强化学习（Reasoning-EnhancedRL）定义核心思想：在传统强化学习的马尔可夫决策过程（MDP）基础上，引入符号推理、因果推断和知识引导机制，解决复杂环境中的长程依赖和稀疏奖励问题
由数入道·2025-03-24 17:45

mongodb与爬虫的关系

以下是它们之间关系的具体分析：1.爬虫的数据存储需求爬虫在运行过程中会抓取大量的非结构化或半结构化数据（例如HTML页面、JSON数据、图片链接等）。这些数据通常具
getapi·2025-03-24 14:22

Elasticsearch 搜索引擎原理与实践

它是一个基于Lucene的全文搜索服务器，能够把结构化或非结构化的数据经过索引生成一个索引库，使其可以被搜索到。在现代Web应用中，搜索功能已经成为不可或缺的一项功能。
AI天才研究院·2025-03-24 13:16

图解HTTP的知识框架详解

图解HTTP的知识框架详解，我需要结合提供的搜索结果来整理出一个结构化的回答。
GISer_Jinger·2025-03-24 12:05

加州CA 65测试（Proposition 65）的深度解读

以下是关于加州CA65测试（Proposition65）的深度解读，结合法规核心、测试范围及合规影响进行结构化分析：一、法规背景与核心要求1.法规起源-名称：《1986年加州安全饮用水和有毒物质执行法》
南京速跃检测技术服务有限公司·2025-03-24 10:53

【TypeScript学习】TypeScript基础学习总结二

能够实现代码更加灵活，更具有结构化。类作用都是提供一个模板，通过类可以创建多个具有相同结构的对象。
JAMJAM_NoName·2025-03-24 08:35

如何使用Langchain加载AZLyrics网页到可用文档格式

如果我们可以将这些网页内容自动加载到结构化的文档格式中，将极大地提升我们处理和分析歌词的效率。##核心原理解析Langchain提供了一种简单的方式来将网页内容转换为可用的文档格式。
dgay_hua·2025-03-24 05:02

利用Docugami将商业文档转化为XML知识图谱

技术背景介绍Docugami通过将文档转化为结构化的XML语义树，使得原本无序的文本变得有序和可操作。这种转化不仅仅是格式的改变
bBADAS·2025-03-24 03:13

新需求如何实现

作为产品经理，面对新需求时，我会结合产品管理和项目管理的双重逻辑，采用以下结构化流程，确保需求既能满足用户价值，又能高效落地：一、需求澄清与价值验证（NPDP核心逻辑）需求背景挖掘与需求提出方（用户/业务
火火PM打怪中·2025-03-23 18:24

QGIS结合天地图API实现批量经纬度转地址的完整指南

一、技术背景与工具选择地理编码（Geocoding）是将地址转换为地理坐标的过程，反向地理编码（ReverseGeocoding）则是将经纬度坐标转换为结构化地址。
网优随笔·2025-03-23 17:49

高德地图API详解

地理/逆地理编码：提供结构化地址与经纬度之间的相互转化的能力。地理编码是将具体的地址转换为经纬度坐标的过程，逆地理编码则是通过经纬度获取地址信息。路线规划：
芯作者·2025-03-23 15:23

使用AI识别语音和B站视频并通过GPT生成思维导图

脑图公众号直接发送语音（如使用语音说厦门三天两夜的旅行攻略），AI脑图会自动识别语音内容然后根据内容要求生成思维导图上传语音文件：支持多种音频格式，上传完成后AI脑图会识别音频内容，然后提炼内容关键信息、结构化梳理
·2025-03-23 06:05

使用AI识别语音和B站视频并通过GPT生成思维导图

脑图公众号直接发送语音（如使用语音说厦门三天两夜的旅行攻略），AI脑图会自动识别语音内容然后根据内容要求生成思维导图上传语音文件：支持多种音频格式，上传完成后AI脑图会识别音频内容，然后提炼内容关键信息、结构化梳理
·2025-03-23 06:04

利用Pinecone和Hybrid Search实现高效向量检索

HybridSearch结合了密集向量和稀疏向量检索的优势，在提高检索准确性的同
dgay_hua·2025-03-23 05:35

如何使用JSON输出解析器解析语言模型的输出

在现代AI应用中，让语言模型返回结构化的数据是一个重要的能力，特别是在需要进一步处理或集成的时候。本文将深入探讨如何利用JsonOutputParser来解析语言模型的JSON输出。
vaidfl·2025-03-23 04:25

知识图谱中NLP新技术

系统梳理知识图谱中NLP的最新进展：一、核心技术突破基于预训练模型的图谱构建与增强预训练语言模型与知识嵌入融合：以BERT、KEPLER为代表的模型通过联合优化知识嵌入（KE）和语言建模目标，将知识图谱中的结构化知识融入预训练过程
魔王阿卡纳兹·2025-03-23 02:34

微软 LIDA 库：基于大模型的自动化数据分析与可视化

微软LIDA库：基于大模型的自动化数据分析与可视化一、核心架构与LLM交互流程调用LLM生成数据摘要基于LLM推理分析目标LLM生成可视化代码结合图像生成模型优化原始数据Summarizer模块结构化摘要
窝窝和牛牛·2025-03-23 01:01

OpenManus 架构的详细技术实现

OpenManus允许用户替换底层LLM（如mPLUG-Owl3、Qwen、Llama等），通过统一接口调用模型API，实现跨模型兼容性Prompt工程设计：用户输入的自然语言指令通过精心设计的Prompt转换为结构化指令
大势下的牛马·2025-03-22 22:12

LLM的工具调用能力（如Function Calling）

LLM的工具调用能力（如FunctionCalling）是增强大模型实用性的核心技术，使其能够通过生成结构化指令与外部系统交互。
maxmaxma·2025-03-22 21:35

将MySQL数据同步到Elasticsearch作为全文检索数据的实战指南

而MySQL作为传统的关系型数据库，虽然能够处理结构化数据，但在全文检索方面的性能不如Elasticsearch。因此，将MySQL中的数据同步到Elasticsearch中，可以充分发挥两者的优势。
格子先生Lab·2025-03-22 19:47

【集成学习】：Stacking原理以及Python代码实现

Stacking集成学习在各类机器学习竞赛当中得到了广泛的应用，尤其是在结构化的机器学习竞赛当中表现非常好。今天我们就来介绍下stacking这个在机器学习模型融合当中的大杀器的原理。
Geeksongs·2025-03-22 14:14

【数据库系统原理】Ch4 SQL与关系数据库基本操作

目录大纲4.1SQL概述4.2MySQL预备知识4.3数据定义4.4数据更新4.5数据查询4.6视图习题真题2024-102024-042023-102023-042022-10大纲4.1SQL概述结构化查询语言
GIS程序媛—椰子·2025-03-22 11:16

使用SQL-PGVector进行PostgreSQL与语义搜索/RAG的结合

技术背景介绍PostgreSQL是一个功能强大的开源关系数据库，在处理结构化数据方面具备优势。为了增强其在非结构化数据处理中的能力，我们可以使用pgvector扩展，该
fgayif·2025-03-22 01:05

解析稳定率达99.99%！合合信息“大模型加速器2.0”助力AI打破“幻觉”

训练数据是影响大模型“认知能力”的关键要素，近期，上海合合信息科技股份有限公司（简称“合合信息”）TextIn“大模型加速器2.0”版本正式上线，基于领先的智能文档处理技术，对复杂文档的版式、布局和元素进行精准解析及结构化处理
·2025-03-21 21:56

MySQL学习路线

学习内容：数据库基础什么是数据库、数据库管理系统（DBMS）数据库的类型（关系型数据库与非关系型数据库）SQL（结构化查询语言）概述MySQL入门MySQL的
蜡笔小新星·2025-03-21 19:16

用Python实现SFM

SFM(结构化光流法)是一种用于解决三维重建问题的方法，它可以根据许多二维图像和它们之间的相对位置，估计出三维场景的深度和摄像机的姿态。在Python中，你可以使用OpenCV库来实现SFM。
薄辉·2025-03-21 17:30

mysql修改表中所有字段不许为空_如何用SQL语句修改一个表的字段，让它不能为空...

结构化查询语言(StructuredQueryLanguage)简称SQL，结构化查询语言是一种数据库查询和程序设计语言，用于存取数据以
Asama浅间·2025-03-21 17:00

GS-SLAM论文阅读笔记-MGSO

前言MGSO首字母缩略词是直接稀疏里程计(DSO)，我们建立的光度SLAM系统和高斯飞溅(GS)的混合。
zenpluck·2025-03-21 17:29

探索Sfm-python: 一款强大的计算机视觉库

Sfm-python:一款强大的计算机视觉库去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/在计算机视觉领域，Sfm-python是一个值得关注的开源项目，它以简洁高效的Python接口提供结构化从运动
缪昱锨Hunter·2025-03-21 17:25

CCF CSP 历年真题 C语言版 满分代码集合 (至2021.9 持续更新中

灰度直方图2021-4-2领域均值2020-12-1期末预测之安全指数2020-12-2期末预测之最佳阈值2020-9-1称检测点查询2020-9-2风险人群筛查2020-6-1线性分类器2020-6-2稀疏向量
JY_0329·2025-03-21 17:55

EN 71-3测试

以下是关于EN71-3测试的深度解读，结合法规背景、测试方法及实际应用进行结构化分析：一、EN71-3测试的核心目的EN71-3是欧盟《玩具安全指令》的第三部分，专门针对玩具材料中可迁移有害元素的限量要求
南京速跃检测技术服务有限公司·2025-03-21 15:43

知识图谱在人工智能语义理解与推理中的关键作用及发展研究

它以结构化形式组织海量知识，揭示实体间复杂关系，
@王威&·2025-03-21 13:50

【机器学习】建模流程

数据库是企业内部常见的数据存储方式，例如：MySQL、Oracle等关系型数据库，以及MongoDB等非关系型数据库，它们能够存储大量的结构化和非结构化数据API（应用程序编程接口）提供了从外部获取数据的便捷方式
CH3_CH2_CHO·2025-03-21 11:38

【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

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。这种方法依赖于创建良好的提示词，并将LLM的输出解析为所需的Python对象。
scaFHIO·2025-03-21 08:38
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