统一视觉模型第11页

AI预测体彩排3新模型百十个定位预测+胆码预测+杀和尾+杀和值2025年3月21日第25弹

当然，也有很多朋友一直咨询3D超级助手开发的进度，在这里统一回复下。由于本人既精通编程+大数据分析，也热衷于彩票研究，所以很多彩友通过一些渠道找到了我。

GIS小天·2025-03-21 22:40

mysql总结

2.MySQL在Linux中的安装安装前准备：配置防火墙、创建统一的管理目录（如/export/s

tianyunlinger·2025-03-21 22:10

UI自动化测试往往在功能测试之后进行的核心原因

2.瀑布模型与敏捷开发的差异瀑布模型：严格

豌豆射手^·2025-03-21 21:37

知识蒸馏：让大模型“瘦身“而不失智慧的魔术

引言：当AI模型需要"减肥"在人工智能领域，一个有趣的悖论正在上演：大模型的参数规模每年以10倍速度增长，而移动设备的算力却始终受限。

一休哥助手·2025-03-21 21:06

用Python修改Word文档字体

传统手动调整字体格式的操作模式存在显著局限性：当面对批量文档处理、动态内容生成或企业级模板维护时，逐一手工修改不仅效率低下，更难以保障格式规范的统一性。

·2025-03-21 21:27

合合信息“大模型加速器2.0”助力AI打破“幻觉”

随着大模型在社会应用中逐渐普及，人们在享受便利的同时，也面临着“AI幻觉”产生的风险。

·2025-03-21 21:56

10.2 如何解决从复杂 PDF 文件中提取数据的问题？

方法：使用计算机视觉和深度学习技术，如卷积神经网络（CNN）或其他先进的图像处理算法。效果：能够检测出页面

墨染辉·2025-03-21 21:33

深入了解 C# 中的 LINQ：功能、语法与应用解析

LINQ提供了一个统一的查询模型，可以对各种数据源进行查询，包括集

江沉晚呤时·2025-03-21 21:01

收入突破 5 万，从大专生到大模型开发-第二篇（下）

第二篇下：实战案例拆解——我用AI干掉80%重复工作大家好，我是明聪，98年逆袭的大模型研发工程师，前Java转型幸存者，湖北荆州人，毕业武汉某职校。

智码工坊·2025-03-21 20:30

C/C++学习路线概述

1C/C++学习概述1.1C语言的基础知识1.2C++的基础知识2C/C++编程学习四大件2.1数据结构和算法2.2操作系统2.3计算机网络2.3.1计算机网络分层2.3.2典型协议（以TCP/IP四层模型举例

DustWind丶·2025-03-21 20:59

GitHub霸榜神器！NextChat领衔DeepSeek全栈开发范式

NextChat（原ChatGPT-Next-Web）是GitHub上斩获81.2K星标的现象级开源项目，定位为"轻量级AI助手终端"，支持DeepSeek、Claude、GPT-4、Gemini等20+主流大模型

大禹智库·2025-03-21 20:57

自主移动机器人模型制作

AGV搭载机械手的复合型机器人，主要用于将物流按要求输送至指定工位，可用于加工工件的抓取、组装、搬运、装卸等作业。此外，复合机器人也可快速布局于工厂、仓储分拣、自动化货物超市等诸多场景，为物料的自动搬运、物品的上下料，以及物料的分拣提供自动化、柔性化的作业支持，使厂内可以实现真正的无人搬运。现有的产品多是AGV+UR机械臂，在plant里面怎么去处理这个呢，接下来我们就针对这个问题进一步展开说明。

竹森科技-杨波·2025-03-21 20:25

nextjs 实现rag知识库检索增强的ai问答app

AI-Chat-一个基于LLM大语言模型的知识库问答系统项目源码：https://github.com/goliter/ai-chat项目简介AI-Chat是一个基于Next.js和React开发的现代化大语言模型的知识库问答系统

*goliter *·2025-03-21 20:55

域名如何绑定服务

本文将详细介绍这一过程，包括DNS解析、反向代理以及Java服务的配置，最后会展示代码示例和视觉化流程图。一、理解域名与Java服务之

我真的不想做程序员·2025-03-21 20:54

使用大语言模型API在AI应用中的实现

随着人工智能技术的迅速发展，大语言模型（LLM）在自然语言处理（NLP）领域的应用越来越广泛。

qq_37836323·2025-03-21 19:47

Vscode niuhe 插件使用教程 - xorm 代码生成

为提高开发效率，niuhe插件0.3.4版本新增Xorm基础代码生成功能，可自动生成：数据库表对应的Golang模型结构体基础CURD操

诗意地回家·2025-03-21 19:16

复旦大学等提出4D扩散模型，成果入选AAAI 2025

19世纪中期，科学界普遍认为蛋白质结构是固定的、刚性的，类似「锁与钥匙」模型(lock-and-keymodel)，即蛋白质与配体的结合是由固定的三维结构决定的。

HyperAI超神经·2025-03-21 19:16

国外7个最佳大语言模型 (LLM) API推荐

大型语言模型(LLM)API将彻底改变我们处理语言的方式。在深度学习和机器学习算法的支持下，LLMAPI提供了前所未有的自然语言理解能力。

幂简集成·2025-03-21 19:15

【深度学习】DeepSeek模型介绍与部署

原文链接：DeepSeek-V31.介绍DeepSeek-V3，一个强大的混合专家(MoE)语言模型，拥有671B总参数，其中每个token激活37B参数。

Nerous_·2025-03-21 19:15

【NLP】 API在大语言模型中的应用

大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）通过API（应用程序接口）为开发者提供了便捷的调用方式，使其能够快速集成自然语言处理能力到各类应用中。

Nerous_·2025-03-21 18:13

软件工程（数据字典）

数据流图和数据字典共同构成系统的逻辑模型，没有数据字典，数据流图就不严格，然而没有数据流图，数据字典也难于发挥作用。只有数据流图和对数据流图中每个元素的精确定义放在一起，才能共同构成系统的

Rain:)·2025-03-21 18:42

数据结构、图论---数组模拟单链表邻接表

比赛中使用静态链表代替指针型链可以减少内存分配带来的时间消耗，并且使用方式也比较简单比赛中的单链表或者邻接表也可以用vector实现，达到动态内存分配的效果，其实就是类似于指针链表，不过使用方式也比较简单直观比如图论模型

wow_awsl_qwq·2025-03-21 18:10

HRM：分层多步奖励模型

论文标题TowardsHierarchicalMulti-StepRewardModelsforEnhancedReasoninginLargeLanguageModels论文地址https://arxiv.org/pdf/2503.13551代码地址https://github.com/tengwang0318/hierarchial_reward_model作者背景香港大学，北京大学，新加坡国

大模型最新论文速读·2025-03-21 18:39

【DNN量化工具】QKeras 工具简介

QKeras工具简介QKeras是一个用于量化深度学习模型的Keras扩展库，旨在使深度学习模型的量化（即将模型的浮点权重转换为低精度格式）变得简单而高效。

kanhao100·2025-03-21 18:07

【nnUnetv2】Code复现

：预处理（resampling和normalization）、训练（loss，optimizer设置、数据增广）、推理（patch-based策略、test-time-augmentations集成和模型集成等

是Winky啊·2025-03-21 18:35

3分钟带你了解Vue3的nextTick()

简单来说，Vue在修改数据后，视图不会立刻更新，而是等同一事件循环中的所有数据变化完成之后，再统一进行视图更新，nextTick()方法就会在这样的DOM更新循环结束后调用指定的函数。

嫣嫣细语·2025-03-21 18:04

软件工程：数据字典

一、数据字典的核心作用定位：数据字典是数据流图（DFD）的补充说明文档，与DFD共同构成系统的逻辑模型。核心价值：消除二义性：明确数据流、存储、元素的定义，避免理解偏差。

愚戏师·2025-03-21 17:02

Softmax温度调节与注意力缩放：深度神经网络中的平滑艺术

今天，我们将探讨两个看似独立却本质相通的机制：生成模型中的温度参数与Transformer注意力机制中的缩放因子。这两个设计都围绕着同一个核心概念——softmax分布的平滑控制。

Mark White·2025-03-21 17:01

【数据治理】数据湖治理实践：腾讯云数据湖元数据实践指南

本文的内容主要包括四部分：1、数据湖背景概述，介绍腾讯数据湖的整体架构；2、数据湖统一元数据模块的详细架构实现；3、介绍腾讯云上元数据多租户的设计模式；4、介绍统一元数据的两大核心能力：在线数据目录和离线数据治理的功能

菜鸟蜀黍·2025-03-21 17:59

c++ stl库有哪些技术

迭代器提供了一种统一的方式来访问容器中的

C++ 老炮儿的技术栈·2025-03-21 17:28

决策树算法及其python实例

决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对数据进行分类的过程。它可以认为是if-then规则的集合。

m0_74831463·2025-03-21 17:57

大模型在冠心病风险预测及临床方案制定中的应用研究

目录一、引言1.1研究背景与目的1.2国内外研究现状1.3研究方法与创新点二、大模型预测冠心病风险原理与方法2.1数据收集与预处理2.1.1数据来源2.1.2数据清洗与整理2.2特征工程2.2.1特征提取

LCG元·2025-03-21 17:27

存算一体与存算分离：架构设计的深度解析与实现方案

存算一体，顾名思义，是将数据存储与计算资源紧密结合，形成一个统一的架构。在这种架构下，存储和计算不仅在物理层面上结合，更在架构设计上深度融合。具体来说，

克里斯蒂亚诺罗纳尔多阿维罗·2025-03-21 17:57

车载以太网测试-14【交换机以及MAC地址表】

目录1摘要2车载交换机概述2.1OSI模型中的位置2.2车载交换机在数据链路层的功能3车载交换机的工作原理3.1车载交换机的关键工作步骤3.2车载交换机的关键技术3.3车载交换机的工作示例3.4MAC地址表

车载测试工程师·2025-03-21 17:26

探索Sfm-python: 一款强大的计算机视觉库

探索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

缪昱锨Hunter·2025-03-21 17:25

在网页跑3D多人互动之渲染效能瓶颈

已经使用的解决方案：LOD（LevelofDetail）技术：根据距离动态调整模型细节，远距离使用低多边形模型。InstancedRendering：批次渲染相同模型（如重复的树木、建筑物）。

微网兔子·2025-03-21 17:24

【小白深度教程 1.32】手把手教你从多视角图像进行 3D 重建（SfM 算法）

1.32】手把手教你从多视角图像进行3D重建（SfM算法）1.SfM三维重建算法简介2.SfM方法和原理3.安装依赖库4.构建数据集5.可视化结果6.完整代码1.SfM三维重建算法简介从多张照片中开发三维模型被称为多视图

小寒学姐学AI·2025-03-21 17:53

OpenAI 发布新一代 STT/TTS 模型，10 行代码构建 Voice Agent；声网推出对话式 AI 开发套件丨日报

本期编辑：@qqq、@鲍勃01有话题的技术1、OpenAI推出全新一代音频模型今日凌晨，Open

·2025-03-21 16:18

使用Three.js渲染器创建炫酷3D场景

从影视制作到游戏开发，从虚拟现实到网页交互，3D场景以其强烈的视觉冲击力和沉浸式的体验，成为了吸引用户、传达信息的重要手段。

·2025-03-21 16:48

QKeras、Brevitas和QONNX量化工具对比

QKeras、Brevitas和QONNX量化工具对比一、引言在深度学习模型部署领域，量化技术已成为提升模型执行效率的关键手段。

kanhao100·2025-03-21 16:48

机器学习是怎么一步一步由神经网络发展到今天的Transformer架构的？

背景：感知机由FrankRosenblatt提出，是第一个具有学习能力的神经网络模型。它由单层神经元组成，可以用于简单的二分类任务。特点：输入层和输出层之间直接连接，没有隐藏层。使用简单的

yuanpan·2025-03-21 15:15

关于重投影误差小记

理想情况下，该点的投影位置应该与实际图像中的观测点（如特征点）完全匹配，但由于噪声、相机模型的不准确性或优化算法的误差，这两个点可能会有偏差。

文弱_书生·2025-03-21 15:12

关于离子滤波小记

设系统的状态模型如下：xk=f(xk−1,uk,wk)x_k=

文弱_书生·2025-03-21 15:12

旋转位置编码（Rotary Positional Encoding, RoPE）：中文公式详解与代码实现

旋转位置编码（RotaryPositionalEncoding,RoPE）：中文公式详解与代码实现在序列模型中，位置信息对于任务的理解至关重要。

RockLiu@805·2025-03-21 15:40

常见经典目标检测算法

ChatGPT目标检测（ObjectDetection）是计算机视觉领域的一个重要分支，其目的是识别数字图像中的不同对象，并给出它们的位置和类别。近年来，许多经典的目标检测算法被提出并广泛应用。

109702008·2025-03-21 15:39

目标检测中归一化的目的？

在目标检测任务中，归一化坐标和尺寸时需要除以图像的宽度和高度，主要有以下几个原因：1.统一尺度不同图像可能具有不同的宽度和高度。

林语微光·2025-03-21 14:37

关于神经网络中的正则化

神经网络训练中的正则化正则化（Regularization）是神经网络训练中的一个关键技术，主要用于防止模型过拟合（overfitting），提高泛化能力。1.为什么需要正则化？

文弱_书生·2025-03-21 14:07

Python异步编程 - asyncio库

目录：每篇前言：异步IOPython中的异步编程实现方式：协程Python传统协程示例：实现生产者-消费者模型消费者：生产者：运行流程：整体流程：传统协程——>现代协程：asyncio库async/await

孤寒者·2025-03-21 14:06

传统金融和分布式金融

、DeFi的技术突破与创新机制1.支付与清算：区块链的底层重构2.普惠金融的技术民主化3.去中心化治理与透明化运作三、DeFivs传统金融的范式革命1.价值传递范式的颠覆2.风险分散机制的升级3.经济模型的创新实验四

倒霉男孩·2025-03-21 14:31

谷歌：对比学习将LLM转为嵌入模型

GeminiEmbedding:GeneralizableEmbeddingsfromGemini来源：arXiv,2503.07891摘要在本报告中，我们介绍了Gemini嵌入，这是一种最先进的嵌入模型

大模型任我行·2025-03-21 13:59

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