统计语言模型

LLM大语言模型项目知识点总结——Gunicorn、Flask和Docker

一、Flask框架1.1Blueprint流程：创建蓝图对象；在蓝图上定义路由和视图函数；在应用程序对象上注册蓝图(url_prefix参数指定蓝图的URL前缀)1.2CORS(app)Cross-OriginResourceSharing处理跨域的需求[email protected]_request钩子函数,在正常执行的时候插入一些东西，先执行这个东西然后再正常执行（hook）；并且先执行flas

NLP的小Y·2025-03-11 20:00

AI 问答系统实战：用 Python + Flask + LLM 打造你的智能对话机器人！

随着大语言模型（LLM）的快速发展，打造一个智能问答系统已经成为可能！

Leaton Lee·2025-03-11 20:57

PySpark实现导出两个包含多个Parquet数据文件的S3目录里的对应值的差异值分析

编写PySpark代码实现从一个包含多个Parquet数据文件的AmazonS3目录的dataframe数据里取两个维度字段，一个度量字段的数据，根据这两个维度字段的数据分组统计，计算度量字段的数据的分组总计值

weixin_30777913·2025-03-11 19:55

中国团体保险行业发展规模及投资发展趋向研究报告2021-2027年

第1章：中国团体保险行业发展综述1.1团体保险行业定义及特点1.1.1团体保险行业的定义1.1.2团体保险行业产品/业务特点（1）团体保险与个人保险（2）团体保险与社会统筹保险1.2团体保险行业统计标准

Le9420·2025-03-11 19:21

Uniapp组件 Textarea 字数统计和限制

UniappTextarea字数统计和限制在Uniapp中，可以通过监听textarea的input事件来实现字数统计功能。以下是一个简单的示例，展示如何在textarea的右下角显示输入的字符数。

weixin_42220130·2025-03-11 18:49

模型上下文协议（MCP）：构建 AI 与数据交互的新范式

引言在人工智能领域，大型语言模型（LLMs）的应用正从通用问答向复杂任务执行演进，但数据孤岛、工具集成碎片化及隐私安全等问题制约了其潜力。

xxgshxs·2025-03-11 18:48

Manus联创澄清：我们并未使用MCP技术

公司明确表示并未使用Anthropic的MCP（模型上下文协议）技术，并强调MCP是一个旨在标准化应用程序与大型语言模型（LLM）之间上下文交互的开放标准。

耶耶Norsea·2025-03-11 17:10

ffplay 使用文档介绍

它支持多种视频和音频格式，并且可以实时显示解码过程中的统计信息。使用文档原文地址：http

码流怪侠·2025-03-11 17:06

autoMate - AI实现电脑任务自动化的本地工具

它将大型语言模型的智能理解与RPA的流程执行能力结合，用户只需用自然语言描述任务，如“整理桌面文件”或“生成周报”，即可

小众AI·2025-03-11 16:28

uniapp uni-easyinput组件textarea属性去除在支付宝小程序右下角的数字统计

问题描述：在使用uniapp的uni-easyinput组件的textarea时，编译到支付宝小程序时，右下角带有数字统计，有些时候是不需要的，找了很多方法，最终解决问题解决：使用show-count属性设为

独揽月下萤火√·2025-03-11 16:27

Git前言（版本控制）

实现跨区域多人协同开发追踪和记载一个或者多个文件的历史记录组织和保护你的源代码和文档统计工作量并行开发

Starbright.·2025-03-11 15:23

龙兵上门SPA按摩小程序开发，上门按摩APP平台的崛起，足浴门店功不可没啊！

近年来，足浴行业经历了一场深刻的变革，传统足浴门店的数量急剧减少，据统计，已有60万家足浴门店倒闭。与此同时，上门按摩APP平台却迅速崛起，成为行业的新趋势。

龙兵兵科技·2025-03-11 15:22

Towards Multimodal Large-Language Models for Parent-Child Interaction: A Focus on Joint Attention

然而，目前对共同注意的检测和分析研究仍然有限，尤其是在多模态大语言模型（MLLMs）方面。本研究通过分析由两位语言病理学家标注的26段亲子互动视频，评估了多模态大语言模型理解共同注意的能力。

UnknownBody·2025-03-11 14:41

哪个AI论文生成助手好用？5 款AI论文工具深度评测

这次测评，我挑选了五款极具代表性的AI工具，以“基于大语言模型的医疗诊断研究”为主题，看它们如何大显

AI论文图鉴·2025-03-11 14:09

大语言模型(LLM)入门学习路线图_llm教程，从零基础到精通，理论与实践结合的最佳路径！

Github项目上有一个大语言模型学习路线笔记，它全面涵盖了大语言模型的所需的基础知识学习，LLM前沿算法和架构，以及如何将大语言模型进行工程化实践。

AGI学习社·2025-03-11 14:08

【推荐项目】044-中医门诊管理系统

以下是整理后的功能列表：角色划分核心管理员医生药师用户（普通患者）管理端功能（核心管理员）统计用户统计（按注册时间、活跃度等）药物销售统计处方统计咨询统计用户管理用户列表（查看、编辑、删除）用户角色分配用户权限管理医生管理医生列表

蜗牛 | ICU·2025-03-11 13:05

SeisMoLLM: Advancing Seismic Monitoring via Cross-modal Transfer with Pre-trained Large Language

本文提出SeisMoLLM，这是首个利用跨模态迁移进行地震监测的基础模型，它无需在地震数据集上进行直接预训练，就能充分发挥大规模预训练大语言模型的强大能力。

UnknownBody·2025-03-11 12:29

【春招笔试真题】饿了么2025.03.07-开发岗真题

饿了么2025.03.07-开发岗题目1️⃣：统计01串中0和1的个数，通过计算可能的交换方式确定不同字符串数量2️⃣：使用模板匹配技术识别验证码图片中的"#"符号分布模式3️⃣：构建字典树（Trie）

春秋招笔试突围·2025-03-11 12:59

ollama教程——使用Ollama与LangChain实现Function Calling(函数调用)的详细教程（二）【附完整源码】

walkskyer·2025-03-11 11:23

SpringBoot + vue 管理系统

3.2、员工管理3.2.1、前端核心代码3.2.2、后端代码实现3.3、班级管理3.3.1、前端核心代码3.3.2、后端代码实现3.4、学生管理3.4.1、前端核心代码3.4.2、后端代码实现3.5、数据统计

m0_51274464·2025-03-11 11:17

R语言学习实例：使用R进行数据可视化

R语言学习实例：使用R进行数据可视化R语言是一种功能强大且广泛使用的统计分析和数据可视化工具。在本实例中，我们将使用R语言来创建一些常见的数据可视化图表，包括散点图、柱状图和折线图。

PixelCoder·2025-03-11 11:15

如何在DigitalOcean的H100 GPU服务器上运行DeepSeek R1 模型

在DigitalOcean，我们一直在关注开源大语言模型（LLMs）和商业封闭模型之间差距的不断缩小。其中一个最关键的能力就是“推理”，也就是用合乎逻辑、讲得通的方式思考问题。

DO_Community·2025-03-11 10:44

探索R语言：经典案例解析与源代码

探索R语言：经典案例解析与源代码引言：R语言是一种流行的数据分析和统计建模工具，具有丰富的功能和广泛的应用领域。在本文中，我们将通过经典案例来探索R语言的一些重要功能和技术。

翠绿探寻·2025-03-11 10:12

首个国产AI编辑器Trace的安装及使用教程

Trace官网https://www.trae.com.cn/download双击安装包进行安装安装完成打开Trace，点击登录登录成功后就可以使用大语言模型进行项目开发了！

除了编程啥都会·2025-03-11 09:07

大语言模型原理基础与前沿双层路由多模态融合、多任务学习和模块化架构

大语言模型原理基础与前沿：双层路由多模态融合、多任务学习和模块化架构关键词：大语言模型、双层路由、多模态融合、多任务学习、模块化架构、神经网络、自然语言处理1.背景介绍大语言模型（LargeLanguageModels

AI智能涌现深度研究·2025-03-11 09:07

“大语言模型微调”（Fine-tuning）与“大语言模型应用”（LLM Applications）之间的区别

1.概念与定义大语言模型微调微调指的是在一个经过大规模预训练的通用语言模型基础上，利用针对性较强的小规模数据集对模型进行进一步训练，从而使模型在特定领域或任务上表现得更优秀。

AI Echoes·2025-03-11 09:06

Python机器学习实战：构建序列到序列(Seq2Seq)模型处理翻译任务

传统的机器翻译方法主要依赖于规则和统计方法，如基于短语的翻译、基于统计的机器翻译等。然而，这些方法难以处理复杂的语言现象，翻译质量参差不齐。

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-11 09:03

Unity数据持久化之PlayerPrefs

在Unity中，数据持久化是指在游戏运行结束后，某些数据（如玩家的游戏进度、设置、或统计信息）能够被保存下来，并在下次启动游戏时仍然可用。

FAREWELL00075·2025-03-11 08:27

LangChain 发布政策详解

技术背景介绍LangChain是一个用于构建和部署大型语言模型（LLM）应用的生态系统。

VYSAHF·2025-03-11 08:25

领域大模型之微调技术和最佳实践

BERT和GPT-3等语言模型针对语言任务进行了预训练。微调使它们适应特定领域，如营销、医疗保健、金融。在本指南中，您将了解LLM架构、微调过程以及如何为NLP任务微调自己的预训练模型。

程序员莫玛·2025-03-11 07:17

leetcode 贪心算法

刷题记录以局部最优推出整体最优，且想不到反例，则可以尝试贪心算法455.分发饼干从后向前遍历孩子数组，用大饼干满足胃口大，并统计满足小孩数量classSolution(object):deffindContentChildren

gufly-·2025-03-11 06:13

llama.cpp框架下GGUF格式及量化参数全解析

前言：在人工智能领域，语言模型的高效部署和推理一直是研究热点。随着模型规模的不断扩大，如何在有限的硬件资源上实现快速、高效的推理，成为了一个关键问题。

Black_Rock_br·2025-03-11 06:40

clickhouse去重复数据解决方案

追梦者123·2025-03-11 05:33

如何对大模型进行微调？从原理到实战全解析

随着大语言模型（LLM）的快速发展，微调（Fine-tuning）已成为将通用模型转化为垂直领域专家的核心技术。

挣扎与觉醒中的技术人·2025-03-11 05:32

Gemini 2.0 Flash

Gemini2.0Flash是Google最新推出的AI语言模型，旨在提升速度和效率，满足各种任务需求，包括写作、规划、学习和图片生成等。

dev.null·2025-03-11 04:51

使用Activeloop Deep Lake构建深度学习数据仓库与向量存储

ActiveloopDeepLake是专为深度学习设计的数据仓库，可以作为向量存储使用，支持多模态数据的存储和处理，并且可以直接用于细调大型语言模型（LLMs）。

dgay_hua·2025-03-11 04:49

从零起步：LangChain ChatPromptTemplate基础使用

它专为多轮对话场景设计，能将不同角色的消息整合为连贯提示，助力开发者精准引导语言模型生成符合预期的回复。通过定义角色、消息内容及灵活的模板变量，ChatPromptTemplate让创建复杂对话提示

软件不硬·2025-03-11 03:42

如何添加示例到提示中进行查询分析

在我们的查询分析变得越来越复杂时，LLM（大型语言模型）可能难以理解在某些场景下到底应该如何响应。为了提升性能，我们可以在提示中添加示例来指导LLM。

dgay_hua·2025-03-11 02:39

大语言模型原理基础与前沿挑战与机遇

大语言模型原理基础与前沿挑战与机遇1.背景介绍大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）是近年来人工智能领域的一个重要突破。

AI大模型应用之禅·2025-03-11 02:07

AI Prompt 提示词工程入门指南：新手小白快速上手

近年来，人工智能（AI）发展迅猛，特别是大语言模型（LLMs）（如ChatGPT、Claude、Gemini、Llama等）的广泛应用，让人们可以用自然语言与AI进行互动。

机器学习司猫白·2025-03-11 02:37

MySql--多表查询及聚合函数总结

GROUPBY分组查询HAVING子句三、联合查询（表连接查询）1.内连接2.表连接的执行过程3.外连接4.自连接5.子查询6.合并查询四、SQL语句中各部分的执行顺序一、聚合函数1.COUNT(列||*)：统计结果的个数

小五Z·2025-03-11 01:57

机器学习数学基础：29.t检验

一、t检验的定义与核心思想（一）定义t检验（Student’st-test）是一种在统计学领域中广泛应用的基于t分布的统计推断方法。

@心都·2025-03-11 00:23

R 基础运算

R基础运算引言R是一种广泛用于统计分析和图形表示的编程语言和软件环境。R的基础运算功能是其核心组成部分，它为用户提供了强大的数据处理和分析能力。

froginwe11·2025-03-11 00:21

大语言模型(LLM)入门学习路线图，从零基础到精通，理论与实践结合的最佳路径！