自动训练模型

vue3+vite 自动引入export default的包

importautoImportfrom'unplugin-auto-import/vite';exportdefaultdefineConfig({plugins:[vue(),vueJsx(),autoImport({imports:['vue','vue-router','pinia',{//相当于importuseRouterStackStorefrom'@/store/modules/r

大橙子-·2025-02-20 07:47

ECharts 柱状图X轴或Y轴空值无数据不占位不渲染不展示

效果查看：将option复制到echarts解析垂直方向：//垂直方向代码示例option={legend:{//这里data省略echarts会自动匹配，也可自行配置},xAxis:[//关键点：多个

大橙子-·2025-02-20 07:17

DeepSeek使用中的问题及解决方案（部分）

1.模型部署与配置问题问题1：环境依赖冲突现象：安装模型依赖库时出现版本不兼容（如Python、PyTorch版本冲突）。解决方案：使用虚拟环境（如conda或venv）隔离依赖。

WeiLai1112·2025-02-20 07:17

vue3 项目如何接入 AI 大模型

以下是在Vue3项目中接入AI大模型的一般步骤：准备工作确定要接入的AI模型，如OpenAI的gpt-3.5-turbo、科大讯飞的星火大模型等。

代码搬运媛·2025-02-20 07:46

Linux基础（2）：APT及YUM包管理工具及apt命令

前面我们也提到过，Ubuntu提供了一个软件商店，虽然它也可以提供软件的下载，并且能够自动安装，但是有些软件并不一定能够在里面搜索得到，那只能以源码的方式来安装软件。

lishing6·2025-02-20 07:45

自动驾驶感知、端到端论文集（2024-10-11）

文章目录1.Detection2.Segmentation（Map）3.DepthEstimation4.HighResolution5.End-to-EndAutonomousDriving1.DetectionLabelDistill:Label-guidedCross-modalKnowledgeDistillationforCamera-based3DObjectDetectionECCV

自动驾驶小学生·2025-02-20 07:43

Selenium使用指南

概述selenium是网页应用中最流行的自动化测试工具，可以用来做自动化测试或者浏览器爬虫等。

程序员杰哥·2025-02-20 07:42

TensorFlow LiteRT 概览

您可以找到适用于各种机器学习/AI任务的LiteRT就绪模型，也可以使用AIEdge转换和优化工具将TensorFlow、PyTorch和JAX模型转换为TFLite格式并运行。

姚家湾·2025-02-20 06:42

Python Web开发新选择：FastAPI框架详细教程

FastAPI适用于构建：Web站点WebAPI测试平台持续集成工具自动生成API文档2.为什么要学习FastAP

车载testing·2025-02-20 06:41

百度极速版APP 自动脚本 javascript代码

使用JavaScript编写针对百度极速版APP的自动化脚本通常涉及到使用WebView测试框架，比如Puppeteer或Selenium，这些工具允许你控制一个浏览器或WebView环境，从而与网页或

zaxjb123·2025-02-20 06:11

教程分享：手机应用自动化

手机应用程序的自动化通常涉及使用专门设计的自动化框架和工具。

QH_ShareHub·2025-02-20 06:09

C# Serializable序列化？

尽管我理解半天也不知道它内部的含义是什么，只知道在属性或者类上面添加可以让它们在Inspector上暴露出来，但是无意间发现了一个现象，可能是序列化所带来的影响，在类的上面添加Serializable可以让这个类自动实例化出一个对象

prime？·2025-02-20 06:09

使用 Rebuff 进行Prompt Injection的检测和防护

技术背景介绍在AI应用领域，PromptInjection(PI)攻击是一种通过恶意输入操控AI模型行为的攻击方式。这可能导致严重的安全问题，比如数据泄露、执行未授权的操作等。

scaFHIO·2025-02-20 06:08

AScript自动化脚本游戏辅助系列教程

Python自动化脚本开发，AScript零基础从入门到精通，游戏脚本，自动化脚本，python核心与进阶实战教程AScript基础-python核心与进阶课程简介_哔哩哔哩_bilibiliAScript

jinglong.zha·2025-02-20 05:05

SpringCloud----如何解决灾难性雪崩效应

2.熔断当失败率(如因网络故障/超时造成的失败率高)达到阀值自动触发降级，熔断器触发的快速失败会进行快速恢复。通俗理解：熔断就是具有特定条件的降级。所以在代码上熔断和降级都是

Catalina_yep·2025-02-20 05:04

华为的云端训练算力与迭代效率

华为云、云端训练、算力、迭代效率、人工智能、深度学习、模型训练、分布式训练、优化算法1.背景介绍人工智能（AI）技术近年来发展迅速，深度学习作为其核心驱动力，在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性进展

AI大模型应用之禅·2025-02-20 05:34

使用Yuan 2.0与LangChain构建智能聊天应用：完整指南

技术背景介绍Yuan2.0是IEIT系统开发的新一代基础大语言模型，包括Yuan2.0-102B、Yuan2.0-51B和Yuan2.0-2B三种版本。

scaFHIO·2025-02-20 05:33

使用LM Studio在WordPress基于大模型原创文章上稿进行SEO优化

在进行自动化文章生成与发布的流程中，首先需要确保基础配置的完善性和数据的准确性。通过手动设置分类和标签，文章能够在发布时被准确归类，从而提升SEO的效果。

Mr数据杨·2025-02-20 05:00

uniapp邪门事件

uni-app中使用（微信小程序）》：THREEJS在uni-app中使用（微信小程序）_uni-app_帶刺的小葡萄-华为开发者空间中学到了如何在uniapp的微信小程序里接入three.js的3d模型由于小程序自身很多不兼容原因

岑梓铭·2025-02-20 05:30

Leave No Context Behind: Efficient Infinite Context Transformers with Infini-attention

不让任何上下文掉队：无限关注的高效无限上下文Transformer摘要1引言2方法3实验4相关工作5结论摘要这项工作介绍了一种将基于Transformer的大型语言模型（LLM）扩展到具有有限内存和计算的无限

UnknownBody·2025-02-20 05:00

使用Python爬虫实时监控行业新闻案例

如果你有一项需求是要实时监控某个行业的新闻，自动化抓取并定期输出这些新闻，Python爬虫可以帮你轻松实现这一目标。本文将通过一个案例，带你一步一步实现一个简单的Python爬虫

海拥✘·2025-02-20 04:59

大厂面试真题-说说DDD中的防腐层以及它和四层架构的关系

DDD（领域驱动设计）中的防腐层（Anti-CorruptionLayer，ACL）是一种设计模式，旨在解决不同子系统或限界上下文间由于领域模型或接口不兼容而带来的集成问题。

鱼跃鹰飞·2025-02-20 04:59

阿里云部署Django项目（超详细图文教程）—— Part3. Django settings修改、PostgreSQL配置

配置前言：花了一个月的空闲时间，终于成功把Django网站部署到了阿里云ECS上，包含以下功能：不使用任何第三方工具，直接用网页连接阿里云ECS使用GIT进行源码控制和上传到服务器使用githooks实现自动部署用的是时下比较流行的一套部署方案

马志峰的编程笔记·2025-02-20 04:28

使用Cohere进行文本生成: 从安装到实战

Cohere是一家加拿大初创公司，提供自然语言处理模型，帮助企业提升人机交互体验。本文将详细介绍如何使用Cohere进行文本生成，包括环境配置、核心原理、代码演示和实际应用场景分析。

shuoac·2025-02-20 04:27

训练与优化

训练与优化损失函数与反向传播损失函数能够衡量神经网络输出与目标值之间的误差，同时为反向传播提供依据，计算梯度来优化网络中的参数。torch.nn.L1Loss计算所有预测值与真实值之间的绝对差。

钰见梵星·2025-02-20 04:23

KTransformers如何通过内核级优化、多GPU并行策略和稀疏注意力等技术显著加速大语言模型的推理速度？

KTransformers通过内核级优化、多GPU并行策略和稀疏注意力等技术显著加速大语言模型的推理速度，具体体现在以下几个方面：内核级优化：KTransformers采用了高效的内核级优化技术，包括对

魔王阿卡纳兹·2025-02-20 04:53

层次分析法（AHP, Analytic Hierarchy Process）

层次分析法的基本步骤建立层次结构模型首先将决策问题分解为多个层次，通常包括目标层、准则层（即影响决策的主要因素）、子准则层（即对准则进一步细

时代的狂·2025-02-20 04:52

Pytorch实现之利用特征分布的差异来指导GAN的训练

简介简介：FIDGAN通过将FID损失引入GAN的训练过程，显著提升了生成图像的质量。其核心思想是利用特征分布的差异来指导生成器的训练，同时通过使用轻量级的MobileNet-v3提高了计算效率。

这张生成的图像能检测吗·2025-02-20 04:47

Pytorch实现论文之利用多生成器来预防模式崩溃

模型结构采用DCGAN的框架，原始损失基于WGAN-GP的设计理念。论文题目：StudyofPreventionofModeCollapsein

这张生成的图像能检测吗·2025-02-20 04:17

使用 pjsua2 开发呼叫机器人，批量拨打号码并播放固定音频

引言在今天的播客中，我们将为你展示如何利用pjsua2库开发一个智能呼叫机器人，实现批量拨打号码并自动播放固定音频。这项技术可以应用于营销电话、客

滴水成川·2025-02-20 03:46

本地音乐库与自动搜歌播放全搞定！（如何让小爱音响播放本地音乐库？如何让小爱音响自动搜索下载音乐到本地并播放？）

今天，我们就来解决这个痛点，教你如何让小爱音响支持播放本地音乐库，还能自动搜索下载并播放歌曲，告别收费困扰，享受

xiaoqiangclub·2025-02-20 03:45

Wi-Fi 8（802.11bn）的超高可靠性特性介绍

这项新技术的目标是提供超高可靠性(UltraHighReliability的无线网域连接，特别适用于对低延迟和高稳定性有严格要求的应用，如扩增实境/虚拟实境（AR/VR）、工业自动化和远端医疗手术等。

WPG大大通·2025-02-20 03:15

HCIA网络层协议与IP编址

摘要：网络层是OSI模型中的核心层级，负责实现跨网络的数据传输。

夏の橘·2025-02-20 03:44

【Java】Java 常用核心类篇（二）

java.lang包是Java语言的核心包，在使用其中的类时，无需额外导入，Java编译器会自动处理。Math类有两个显著特点：被fina

hrrrrb·2025-02-20 03:40

Steamworks：Steamworks平台概览_2024-07-25_00-28-31.Tex

Steamworks集成了Steam的多项服务，包括但不限于自动更新、成就系统、云存储、社交网络功能、反作弊机制、以及Steam创意工坊等，为游戏

chenjj4003·2025-02-20 03:39

ZBrush：导出与导入ZBrush模型_2024-07-15_19-55-08.Tex

ZBrush：导出与导入ZBrush模型ZBrush模型导出基础了解ZBrush的导出格式ZBrush是一款强大的数字雕塑和绘画软件，它支持多种模型导出格式，以适应不同的下游应用需求。

chenjj4003·2025-02-20 03:39

深入浅出：CUDA是什么，如何利用它进行高效并行计算

为了满足这些需求，NVIDIA推出了CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture），这是一种并行计算平台和编程模型。

码上飞扬·2025-02-20 03:38

堆和栈的区别

堆和栈不同点：内存分配方式不同：栈：栈上的内存是自动分配和释放的，通常用于存储函数调用过程中的局部变量、调用参数和使用的寄存器状态等信息。

凌云行者·2025-02-20 02:07

【深度学习】学习率调度策略

什么是学习率可以理解为模型在每一次迭代中的模型更新调整的幅度，“学习”新信息的速度。学习率定义了模型权重（参数）在梯度下降或其他优化算法中的更新步伐。

黑白交界·2025-02-20 02:37

QT 周期性的杀死一个进程（软件），一分钟后自动退出

1.原因：某软件开机自启动很烦，搞一个程序干掉这个自启动的软件2.QT代码main.cpp#include"KillXXX.h"#includeintmain(intargc,char*argv[]){QApplicationa(argc,argv);KillXXXk;returna.exec();}KillXXX.h#includeclassKillXXX:publicQObject{Q_OBJ

Mr.Wang809·2025-02-20 02:37

使用LangChain与Clarifai模型进行交互

在现代AI应用开发中，Clarifai提供了一个完整的AI生命周期管理平台，包括数据探索、数据标注、模型训练、评估和推理。本文将探讨如何使用LangChain库与Clarifai的模型进行交互。

vaidfl·2025-02-20 02:06

深入剖析Java内存管理与垃圾回收：优化程序性能的核心技能

Java作为一种高效的编程语言，采用了自动垃圾回收机制（GarbageCollection），大大简化了内存管理。但这并不意味着开发者可以完全忽视内存的管理与优化。

一碗黄焖鸡三碗米饭·2025-02-20 02:05

【深度学习pytorch-93】Transformer 相比 RNN 的优势

这意味着，在训练

华东算法王·2025-02-20 02:04

深度学习模型中的知识蒸馏是如何工作的?

深度学习模型在多个领域，特别是计算机视觉和自然语言处理中，已经取得了革命性的进展。然而，随着模型复杂性和资源需求的不断攀升，如何将这些庞大模型的知识浓缩为更紧凑、更高效的形式，成为了当前研究的热点。

c++服务器开发·2025-02-20 02:04

使用LangChain与AI21Jurassic模型进行交互

在本指南中，我们将探讨如何使用LangChain与AI21的Jurassic模型进行交互。为了使用Jamba模型，请使用ChatAI21对象。

fgayif·2025-02-20 02:04

AnythingLLM 项目安装与配置指南

AnythingLLM项目安装与配置指南anything-llm为开源和闭源的大型语言模型（LLMs）、嵌入器和向量数据库提供开源的ChatGPT体验。

龙聪山Diane·2025-02-20 02:04

ceph nautilus(14.2.22) 通过ansible部署grafana无法启动

cephnautilus(14.2.22)通过ansible部署grafana无法启动一、ceph环境ceph版本：nautilus(14.2.22)二、cephansible部署1、在cephansible自动化部署的时候

Ethan@YL·2025-02-20 01:00

自动化运维工具ansible

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theo.wu·2025-02-20 01:29

Ollama部署大模型并安装WebUi

Ollama用于在本地运行和部署大型语言模型（LLMs）的工具，可以非常方便的部署本地大模型安装Linuxcurl-fsSLhttps://ollama.com/install.sh|sh我是ubuntu

m0_74823611·2025-02-20 01:29

探索AutoJS：一款强大的Android自动化工具

探索AutoJS：一款强大的Android自动化工具去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/在如今高度数字化的世界中，自动化扮演着越来越重要的角色。

夏庭彭Maxine·2025-02-20 01:28

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