网络模型解读第9页

一杯咖啡的时间学习大模型（LLM）：LLaMA解读之旋转编码RoPE（含代码实现）

文章目录一、LLaMA的核心改进全景二、旋转位置编码（RoPE）2.1改进动机2.2数学原理2.3源码实现一、LLaMA的核心改进全景Meta开源的LLaMA模型凭借其卓越的性能表现成为大模型发展的重要里程碑。相较于标准Transformer架构，LLaMA主要在以下几个方面进行了关键改进：位置编码升级：采用旋转位置编码（RotaryPositionEmbedding,RoPE）归一化革新：对每个

Bug_makerACE·2025-02-14 02:52

面向生成式语言模型场景到底是选择4卡5080还是选择两卡5090D

下面将详细解读各项指标及实际应用场景下的影响，并给出总结建议。1.算力对比——单卡TOPS与总算力在

weixin_40941102·2025-02-14 01:47

人工智能之推荐系统实战系列(协同过滤,矩阵分解,FM与DeepFM算法)

weixin_58351028·2025-02-13 23:31

【专题】2025中国消费者的转型报告汇总以精准战略驱动新常态PDF解读（附原数据表）

原文链接：https://tecdat.cn/?p=39932在当下复杂多变的商业环境中，中国消费者市场正经历着深刻的变革。经济增长模式的转变、宏观经济环境的不确定性，都在重塑着消费者的行为与偏好。深入理解这些变化，对于企业制定精准有效的市场策略、把握增长机遇至关重要。本报告汇总洞察基于文末403份消费者行业研究报告的数据，报告合集已分享在交流群，阅读原文进群和500+行业人士共同交流和成长。运用

·2025-02-13 20:19

AI前端开发技能提升路径：从入门到精通，成为AI时代的前端专家

本文将为你详细解读AI前端开发技能提升路径，助你成为AI时代的前端专家。

·2025-02-13 16:08

AI前端开发：与新技术融合，重塑职业发展之路

本文将探讨AI前端开发与其他技术的融合，分析其对职业发展的影响，并以ScriptEcho为例，解读AI如何赋能前端开发。

·2025-02-13 15:30

【16. 深入理解 C++ 字符串】

本文将从两者的概念、用法以及各自的特性入手，详细解读它们的应用场景，并通过创新示例和读者常见疑问为你提供深入的理解。C风格

涛ing·2025-02-13 13:55

美国大学生数学建模竞赛COMAP2025-C题深度解读

COMAP竞赛C题深度分析与创新解答一、问题重述与目标细化核心目标：预测2028年洛杉矶奥运会各国金牌及总奖牌数，并提供预测区间。识别可能首次获奖的国家，量化其概率。分析运动项目对奖牌的贡献度，提出国家优势项目优化策略。量化“教练效应”，推荐需引进教练的国家及项目组合。挑战：历史数据跨度长（1896–2024），需处理国家演变（如苏联解体）。教练数据稀疏，需设计间接指标衡量其影响。新兴项目（如滑板

@BreCaspian·2025-02-13 09:22

美国大学生数学建模竞赛COMAP2025-A题深度解读

COMAP2025A题全面深度解答：基于多尺度建模与智能分析的楼梯磨损研究一、问题背景与核心挑战题目要求：通过非破坏性测量方法，分析楼梯的磨损特征（如深度、形状、材料成分），推断以下信息：使用频率：每日或每年的使用次数。使用方向：单向或双向通行。同时使用人数：高峰时段的并行使用者数量。年龄与修复历史：楼梯的建造时间及是否经过修复。材料来源：验证材料是否与已知采石场或木材来源匹配。核心挑战：数据采集

@BreCaspian·2025-02-13 09:22

DeepSeek-V2 论文解读：混合专家架构的新突破

论文链接：DeepSeek-V2:AStrong,Economical,andEfficientMixture-of-ExpertsLanguageModel目录一、引言二、模型架构（一）多头部潜在注意力（MLA）：重塑推理效率（二）DeepSeekMoE：经济高效的训练架构三、预训练（Pre-Training）：夯实模型基础（一）实验设置（二）评估四、对齐（Alignment）：优化模型表现（一

进一步有进一步的欢喜·2025-02-13 09:49

巴菲特的财务报表分析：解读数字经济时代的新指标

巴菲特的财务报表分析：解读数字经济时代的新指标关键词：巴菲特，财务报表分析，数字经济，新指标，投资策略摘要：本文深入探讨了巴菲特的财务报表分析方法在数字经济时代的演变，分析了传统财务指标与新兴指标的区别与联系

AI天才研究院·2025-02-13 04:43

全面解读Java微服务模式：六大核心实践详解与代码示例

Java微服务模式是指在Java开发环境中实现微服务架构所采用的设计模式、架构模式和技术手段。微服务架构强调将大型复杂应用拆分成一系列小型、独立、自治的服务，每个服务专注于单一业务功能，通过轻量级通信机制相互协作。以下是几种常见的Java微服务模式，以及相关的详细描述、代码示例和注释：1.RESTfulAPI微服务描述：REST（RepresentationalStateTransfer）是一种基

墨瑾轩·2025-02-13 01:20

《DeepSeek攻击事件深入解读与科普整理》

时事事件科普篇系列文章目录文章目录时事事件科普篇系列文章目录前言DeepSeek攻击事件深入解读与科普整理事件解析一、事件背景二、攻击过程三、攻击来源四、攻击手段五、影响与后果六、应对措施七、DeepSeek-R1

故障抖机灵大师·2025-02-13 01:48

性能测试的结果如何解读和分析

性能测试的结果如何解读和分析？性能测试的结果需要进行细致的解读和分析，以便找出系统的瓶颈和问题，并提出改进建议。

程序员小远·2025-02-13 00:43

pcb中的生产工序解读

开料PCB压合是将多层印刷电路板通过压力和温度的作用，使其内部层与层之间紧密粘合在一起的过程。这一步骤对于保证PCB的可靠性和性能至关重要，因为良好的压合效果可以减少层间短路、电阻和信号干扰等问题。压合过程通常分为预压合和正式压合两个阶段：预压合：也称预层压，主要目的是将层间初步粘合，为正式压合做准备。预压合过程中会使用预热和低压，以避免层间材料过度流动，同时防止空气和杂质的进入。正式压合：需要在

麻花2013·2025-02-12 23:39

基于泰勒展开改进的物理信息神经网络

基于泰勒展开改进的物理信息神经网络一、引言1.1、研究背景和意义物理信息神经网络（PINN）作为一种结合物理模型和数据驱动的新型神经网络模型，近年来在科学计算和工程应用中展示了广泛的应用前景。

天天酷科研·2025-02-12 20:39

计算机网络面经：快来看看你是否全部掌握？

目录1、TCP/IP网络模型有哪几层？2、键入网址到网页显示，期间发生了什么？3、HTTP常见的状态码都有哪些4、HTTP常见字段有哪些？5、get与post有什么区别？6、HTTP的缓存技术有哪些？

准入职的java螺丝钉一枚·2025-02-12 18:25

DeepSeek-R1蒸馏技术：让小模型“继承”大模型的推理超能力

最近有不少朋友来询问Deepseek的核心技术，陆续针对DeepSeek-R1论文中的核心内容进行解读，并且用大家都能听懂的方式来解读。

马拉AI·2025-02-12 15:34

2024年美国App Store下载榜单解读：AI时代下的应用趋势变革

2024年美国区AppStore下载榜单新鲜出炉，榜单反映了美国市场应用类型和用户需求的显著变化。Temu蝉联冠军宝座，TikTok和Threads紧随其后，而ChatGPT的强势崛起更是令人瞩目。这不仅预示着电商应用的持续火热和社交媒体的蓬勃发展，更标志着AI写代码工具等AI应用开始深刻地影响着人们的数字生活。本文将深入分析榜单背后的趋势，探讨未来应用发展的方向。Temu的持续霸榜：低价策略与精

·2025-02-12 14:46

手把手教你使用deepseek和ChatGPT，从入门到精通

在科研中，它们能够帮助研究人员快速梳理海量文献资料，精准定位关键信息，为实验设计、理论推导提供思路启发，还能辅助进行数据分析和结果解读，从而加速科研进程，推动学术创新。

WangYan2022·2025-02-12 12:18

【2025版】最新AI大模型NLP全面解析，零基础入门到精通，收藏这篇就够了

AI大模型，作为一类具备庞大参数规模与卓越学习能力的神经网络模型，如BERT、GPT等，已在自然语言处理、计算机视觉等多个领域展现出卓越成效，极大地推动了相关领域的技术进步。

程序员二飞·2025-02-12 11:15

k8s常见面试题1

k8s常见面试题1Kubernetes基础知识核心组件及作用K8S生成pod过程Pod、Deployment、Service的区别保证Pod高可用ConfigMapvsSecret网络模型与Pod通信Ingress

风车带走过往·2025-02-12 11:43

厂家解读：全钢pvc防静电架空地板的优缺点

为了防止静电带来的危害，数据中心、监控室、多媒体教室等这些电子设备较多、对静电敏感的场所都会安装防静电地板。其中全钢pvc防静电架空地板颇受欢迎，那么什么是全钢pvc防静电架空地板？全钢pvc防静电架空地板是由优质合金冷轧钢板经过拉伸后点焊成形的。经磷化处理的外表面进行静电喷塑处理，内腔中填充水泥，上表面贴有PVC防静电贴面，四周嵌有黑色PVC导电边条。全钢防静电地板系统包含地板、横梁和支座。横梁

火龙火·2025-02-12 11:42

YOLOv8改进策略【Neck】| NeurIPS 2023 融合GOLD-YOLO颈部结构，强化小目标检测能力

一、本文介绍本文主要利用GOLD-YOLO中的颈部结构优化YOLOv8的网络模型。

Limiiiing·2025-02-12 09:31

神经网络的基本构成和功能

2.感知机（Perceptron）定义：感知机是最基本的神经网络模型，用于线性分类任务。结构：输入层：

西洲啊·2025-02-12 04:56

开源开发者指南：欧盟《人工智能法案》解读

本指南重点解读了该法规的关键要点，特别是针对开源开发者，提供了对这一法规的清晰介绍，并指引您使用相关工具来帮助合规。免责声明：本指南提供的信息仅供参考，不能被视为

·2025-02-12 01:27

详细解读 React useCallback & useMemo

前言阅读本文章需要对Reacthooks中useState和useEffect有基础的了解。我的这篇文章内有大致介绍在React项目中全量使用Hooks。useCallbackuseCallback的作用官方文档：Passaninlinecallbackandanarrayofdependencies.useCallbackwillreturnamemoizedversionofthecallba

夏天的味道123·2025-02-12 01:30

深度学习-电商推荐

我们将通过构建一个神经网络模型，输入用户特征和商品特

小赖同学啊·2025-02-11 22:41

轻量化网络模型调研报告

一、轻量化网络的为何诞生深度神经网络模型被广泛应用在图像分类、物体检测，目标跟踪等计算机视觉任务中，并取得了巨大成功。

云雨、·2025-02-11 22:35

N-Beats：一种用于时间序列预测的纯前馈神经网络模型

介绍N-Beats（NeuralBasisExpansionAnalysisforInterpretableTimeSeriesForecasting）是一种基于纯前馈神经网络的时间序列预测模型，由BorisOreshkin等人在2019年提出。与传统的递归神经网络（如LSTM和GRU）不同，N-Beats通过堆叠多个简单的前馈块来生成预测，具有高度的可解释性和灵活性。工作原理模型架构N-Beat

TIM老师·2025-02-11 20:25

私有化部署战略：企业数字化转型的分阶段实施

本文将结合行业实践和权威报告，详细解读企业如何分阶段实施私有化部署战略。一、规划阶段：明确业务需求与资源评估私有化部署的第一步是规划阶段，企业需要明确自身的业务需求和资源状况，制定合理的部署方案。

·2025-02-11 16:03

前三季度我国可数字化交付的服务进出口2.13万亿元，跨境电商进出口1.88万亿元，均创历史新高| 产业互联网观察第187期

清华长三角研究院产业互联网研究中心王玉荣主任解读观察热点第187期前三季度我国可数字化交付的服务进出口2.13万亿元，跨境电商进出口1.88万亿元，均创历史新高12月5日，商务部新闻发言人何亚东在商务部例行新闻发布会上介绍

·2025-02-11 16:58

SPSS多元回归得到的VIF值要怎么看每个变量都有一个VIF值怎么判断多重共线性

SPSS多元回归中的VIF值解读与多重共线性的判断当你在使用SPSS进行多元线性回归分析时，面对复杂的统计结果，可能会遇到一个问题：如何通过查看每一个解释变量的方差膨胀因子（VarianceInflationFactor

xiamu_CDA·2025-02-11 12:29

极狐GitLab 正式发布最新版本 17.6

下面是部分重点功能的详细解读。关于极狐GitLab的安装升级，可以查看官方指导文档。

·2025-02-11 11:10

轻量级C通用库Klib解读 —— kbtree【待补充】

前言Klib是一个独立的轻量级c通用库，里面大多数组件除了C标准库外不包含外部库，想用对应组件直接拷贝对应文件即可使用。该库致力于高效和较小的内存占用，其中部分组件（如khash、kbtree、ksort、kvec），无论是内存还是速度方面，都是所有编程语言中相似算法或数据结构最高效的实现之一。kbtree源代码在这里注：这个B树并不限定为二叉树，所以一个节点可以有很多子节点数据结构主体注1：这里

浅浅280·2025-02-11 10:43

Autosar --- CAN Driver标准解读

前言本文是对Autosar文档的翻译与解读，通过对规范的理解，加上实际的应用来一一对应，方便大家更好的理解。注意：本文并非完全的按照【AUTOSAR_SWS_CANDriver.pdf】来进行翻译的。

常学常思·2025-02-11 10:10

YOLOv8改进策略【Neck】| TPAMI 2024 FreqFusion 频域感知特征融合模块解决密集图像预测问题

一、本文介绍本文主要利用FreqFusion结构改进YOLOv8的目标检测网络模型。

Limiiiing·2025-02-11 09:37

[机缘参悟-233]：从人工智能的角度上看：神经网络模型确定的情况下，训练的数据决定了神经网络的权重，预测的准确性取决于训练的数据。这既称为经验，也称为成见，也称为认知。

前言：从人工智能的角度上看：神经网络模型确定的情况下，训练的数据决定了神经网络的权重，预测的准确性取决于训练的数据。

文火冰糖的硅基工坊·2025-02-11 09:31

TensorFlow 学习笔记--基础文本分类

这笔记里代码里都改过来了文章目录电影评论文本分类导入库下载IMDB数据集加载数据集对训练数据进行预处理创建神经网络模型编译模型训练模型评估模型导出模型对新数据进行预测参考：[基本文本分类](htt

小陈加油中····2025-02-11 08:55

2025最新主流深度学习算法全解析

深度学习通过构建具有多个层次的神经网络模型，使计算机能够自动从大量数据中学习到复杂的模式和特征，从而实现对数据的分类、预测、生成等任务。

lucky_syq·2025-02-11 08:25

AF3 drmsd函数解读

drmsd（distanceRootMeanSquareDeviation，距离均方根偏差）函数在AlphaFold3的src.utils.validation_metrics模块中定义，用于计算两个蛋白质结构（或其他分子结构）之间的距离偏差。它衡量了两个结构的成对原子间距离差异，而不是直接比较原子坐标。这种度量方式比RMSD（RootMeanSquareDeviation，均方根偏差）更能反映全

qq_27390023·2025-02-11 08:51

了解深度神经网络模型（Deep Neural Networks, DNN）

深度神经网络模型（DeepNeuralNetworks,DNN）深度神经网络模型是一种包含多个隐藏层的神经网络，能够通过多层次的非线性变换从数据中提取复杂特征，广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域。

huaqianzkh·2025-02-11 05:02

RLHF代码解读

参考资料参考资料代码RLHF训练流程SFT 将人类打好标签的数据输入到一个预训练的模型，进行languagemodeling。其目的是使经过SFT后的模型能生成合适的输出RW模型架构模型训练的目的是能对chosen的回答打高分，即最大化value_chosen，最小化value_rejected。#模型的损失函数loss=value_chosen-value_rejectedloss=-to

木木木马马·2025-02-11 00:25

神经网络（二.多层神经网络模型）

多层神经网络（Multi-LayerNeuralNetwork），也称为深度神经网络（DeepNeuralNetwork,DNN），是机器学习中一种重要的模型，能够通过多层次的非线性变换解决复杂的分类、回归和模式识别问题。以下是其详细介绍：1.基本概念多层神经网络由多个层（Layer）堆叠而成，包括：输入层（InputLayer）：接收原始数据（如图像像素、文本向量等）。隐藏层（HiddenLay

啊波次得饿佛哥·2025-02-11 00:52

MySQL的事务实现原理和隔离级别？

目录MySQL事务实现原理1.事务的基本概念2.实现原理日志系统锁机制MySQL隔离级别1.隔离级别概述2.各隔离级别详解读未提交（ReadUncommitted）读已提交（ReadCommitted）

点滴~·2025-02-10 23:42

为何标书总是被误读？投标沟通中的文化差异与心理因素

在投标过程中，标书的撰写与解读往往成为企业竞标成败的关键环节。然而，在实际操作中，许多企业发现标书经常被误读，导致评分偏差甚至落标。

AI慧聚堂·2025-02-10 12:49

论文解读（MGAE）《MGAE: Masked Autoencoders for Self-Supervised Learning on Graphs》

优质资源分享学习路线指引（点击解锁）知识定位人群定位Python实战微信订餐小程序进阶级本课程是pythonflask+微信小程序的完美结合，从项目搭建到腾讯云部署上线，打造一个全栈订餐系统。Python量化交易实战入门级手把手带你打造一个易扩展、更安全、效率更高的量化交易系统论文信息论文标题：MGAE:MaskedAutoencodersforSelf-SupervisedLearningonG

虚幻私塾·2025-02-10 03:26

CNN-day5-经典神经网络LeNets5

等提出的第一个用于手写数字识别问题并产生实际商业（邮政行业）价值的卷积神经网络参考：论文笔记：Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognition-CSDN博客1网络模型结构整体结构解读

谢眠·2025-02-10 03:54

自动驾驶---E2E架构演进

端到端自动驾驶架构是一种基于深层神经网络模型和方法的自动驾驶技术模式。

智能汽车人·2025-02-09 23:25

DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning论文解读

文章目录前言一、摘要二、引言三、贡献1.贡献后训练：基础模型的大规模强化学习蒸馏：较小的模型也可以很强大2.评估结果概览reasoningtasksknowledgeohters四、方法1.Overview2.DeepSeek-R1-Zero:ReinforcementLearningontheBaseModelReinforcementLearningAlgorithm(GRPO重点)Rewar

tangjunjun-owen·2025-02-09 23:54

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