自动训练模型

Java SpringBoot调用大模型AI构建AI应用

本文是一个用springboot结合springmvc和springaialibaba调用国产大模型通义千问的具体例子，按照这个做能够快速的搞定Java应用的调用。
m0_74823239·2025-03-25 07:33

怎么在linux服务器选择GPU进行训练模型？

首先查看当前节点有那些可用的GPU：使用nvidia-smi命令来查询Linux服务器上可用的GPUnvidia-smi命令会输出一些关于服务器上NVIDIAGPU的信息，包括每个GPU的型号、驱动版本、总内存、使用内存、温度、功率和运行在其上的进程等。然后选择第0个和第1个GPU进行使用：CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1pythontrain.py设置CUDA_VISIBLE_D
LRJ-jonas·2025-03-25 07:03

如何在多个GPU中训练非常大的模型？

目录一、并行训练策略1.数据并行2.模型并行3.混合并行：4.上下文并行二、内存优化技术三、总结在多个GPU上训练超大规模模型（如千亿参数级语言模型）需要结合并行策略、内存优化技术、分布式框架。
Mr终游·2025-03-25 07:00

基于CopyOnWriteArraySet的高并发在线用户状态收集器架构设计

CopyOnWriteArraySet的高并发在线用户状态收集器架构设计》本文将通过一个电商平台实时在线用户监测系统的完整案例，详细讲解如何利用CopyOnWriteArraySet实现线程安全的用户状态收集，包含会话超时自动清理
猿享天开·2025-03-25 07:00

（UI自动化测试web端）第二篇：元素定位的方法_css定位ID选择器

看代码里的【find_element_by_css_selector()】()里的表达式怎么写？文章介绍了第一种写法id选择器，其实XPath元素定位要比CSS好用，原因是CSS无法使用下标（工作当中也是常用的xpath），但CSS定位速度比XPath快，原因是xpath是扫描整个文档的，而CSS不是。1、什么是CSS定位？css是可以用来在selenium中定位元素的。在selenium中推荐使
_庄@雅@丽·2025-03-25 06:30

软件测试笔记｜web自动化测试｜什么是class_name元素定位？

在Web自动化测试中，class_name元素定位是通过HTML元素的class属性值来定位页面元素的一种方式。
阳哥整理软件测试笔记·2025-03-25 06:59

腾讯云大模型知识引擎 + DeepSeek：打造懒人专属的谷歌浏览器翻译插件

科技文章：腾讯云大模型知识引擎+DeepSeek：打造懒人专属的谷歌浏览器翻译插件摘要：随着人工智能技术的飞速发展，尤其是大模型技术的不断突破，智能翻译逐渐成为人们日常互联网活动中不可或缺的一部分。
荣华富贵8·2025-03-25 06:58

Linux C++：标准IO&文件IO

1.什么是标准IO：标准I/O是ANSIC建立的一个标准I/O模型，是一个标准函数包和stdio.h头文件中的定义，具有一定的可移植性。标准IO库处理很多细节。例如缓存分配，以优化长度执行IO等。
回忆是本书·2025-03-25 06:58

UI自动化测试之八大元素定位方法（最新版）

Selenium—UI自动化测试之八大元素定位方法（最新版）前言UI界面本质上就是HTML直接体现,脚本通过HTML标签信息来找到具体的元素。
软测小子·2025-03-25 06:27

模型量化的原因和方法

优化模型参数以适应有限内存环境为了使具有大量参数（例如Llama3.1的4050亿个参数）的大型语言模型在合理内存的设备上高效运行，需要对模型进行一系列优化。
潇湘馆记·2025-03-25 06:27

什么是前端工程化？

前端工程化是指在前端开发中引入一系列标准化和自动化的工具和流程，以提高开发效率、代码质量和项目的可维护性。它包括代码组织、开发工具、构建和打包、版本控制、测试等多个方面。
PromptOnce·2025-03-25 06:23

鸿蒙HarmonyOS NEXT实战开发：自动生成动态路由实现案例

介绍本示例将介绍如何使用装饰器和插件，自动生成动态路由表，并通过动态路由跳转到模块中的页面，以及如何使用动态import的方式加载模块。
前端_王华QAQ·2025-03-25 06:23

Python 利用随机森林评估农业干旱的动态可预测性与关键因子

前言在61年滑动窗口的73年时间片中，基于随机森林（RandomForest,RF）模型计算农业干旱动态可预测性的解释方差（以决定系数R2乘以100%表示，即R2×100%）。
有梦想的Frank博士·2025-03-25 05:22

从OSI七层网络模型角度了解CAN通信协议

CAN通信协议的网络架构基于OSI七层模型进行设计，但实际实现中根据其应用场景（如汽车电子、工业控制等）进行了简化和优化。
草莓仙生·2025-03-25 05:20

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

在今年的英伟达GTC全球大会上，群核科技自主研发的空间理解模型SpatialLM宣布正式开源。该模型仅通过一段视频即可生成物理正确的3D场景布局。
·2025-03-25 04:10

轻量级AI革命：无需GPU就能运算的DeepSeek-R1-1.5B模型及其低配推荐

随着人工智能技术的快速发展，大语言模型已成为推动产业智能化的重要工具。在这一领域，DeepSeek系列模型凭借其创新的架构和高效的性能，成为众多开发者和企业关注的焦点。
·2025-03-25 04:09

使用 AI 技术实现智能问答系统

本文将介绍如何利用OpenAI的大语言模型API来实现一个简单的智能问答系统，并会演示如何通过中转API地址http://api.wlai.vip调用大模型。
llzwxh888·2025-03-25 04:13

测试自动化中遵循的最佳实践

软件自动化测试的出现及其与手动测试的结合使得这种时长的交付成为可能。及时的软件测试会发现问题，在功能到达用户之前对其进行纠正。
·2025-03-25 04:39

自动化测试框架维护成本高怎么办

自动化测试框架维护成本高，可以通过优化测试用例设计、引入持续集成（CI）策略、强化代码规范和审查机制、建立明确的维护计划、定期进行技术债务清理等方式来降低成本。
·2025-03-25 04:38

在windows下安装带有glibc的Linux环境

步骤：1.启用WSL功能-以管理员身份打开PowerShell，运行：```powershellwsl--install```-此命令会自动启用WSL并安装默认的Ubuntu发行版。
小小码农-河北分农·2025-03-25 04:06

PostgreSQL 触发器

在数据库管理中，触发器是一种重要的机制，它可以自动执行预定义的操作，以响应特定数据库事件的发生。本文将详细介绍PostgreSQL触发器的概念、类型、创建方法以及应用场景。
wjs2024·2025-03-25 03:06

day04面向对象高级

1.代码块类的五大成分之一(成员变量,构造器,方法,的代码块,内部类)静态代码块static{}特点:类加载时自动执行,由于类只会加载一次,所以静态代码块也只会执行一次作用:完成类的初始化,对静态变量的初始化
Angelyb·2025-03-25 03:35

Momentum优化器的超参数调优方法

Momentum优化器的超参数调优方法1.背景介绍在深度学习领域，优化器是训练神经网络的关键组件之一。优化器的选择和调优直接影响模型的收敛速度和最终性能。
AI天才研究院·2025-03-25 03:34

Prompt Engineering：如何写出更高效的提示词？

PromptEngineering（提示词工程）是优化输入给AI模型的文本，以提高模型的输出质量和可控性。良好的Prompt设计可以显著提高大模型在文本生成、代码编写、逻辑推理等任务中的表现。
晴天彩虹雨·2025-03-25 03:34

酷黑简洁大气体育直播自适应模板赛事直播门户网站源码

源码名称：酷黑简洁大气体育直播自适应模板赛事直播门户网站源码开发环境：帝国cms7.5安装环境：php+mysql支持PC与手机端同步生成html（多端同步生成插件）带软件采集，可以挂着自动采集发布，无需人工操作
知名站长·2025-03-25 03:03

仿《Q极速体育》NBACBA体育直播吧足球直播综合体育直播源码

码名称：仿《Q极速体育》NBACBA体育直播吧足球直播综合体育直播源码开发环境：帝国cms7.5空间支持：php+mysql仿《Q极速体育》NBACBA体育直播吧足球直播综合体育直播源码+自动采集-我爱模板网源码名称
知名站长·2025-03-25 03:03

汽车制造数字化

一、汽车制造数字化的意义和目的1.目的提升生产效率：通过数字化技术实现生产过程的自动化、智能化，减少人工干预，提高生产节拍，缩短生产周期，从而提升整体生产效率。
观无·2025-03-25 03:33

MarsCode AI为什么适合教育场景

MarsCodeAI在教育场景中展现出独特优势，其技术架构与功能设计精准契合教学需求，具体优势如下：‌一、个性化学习支持‌‌动态难度调节‌根据学生代码提交历史自动调整题目难度（新手→专家模式），匹配不同学习阶段需求‌
test猿·2025-03-25 03:32

一文搞懂RAG，原理，流程，最佳实践

我印象中22年23年，讨论大模型应用，都在讲pe，rag，agent三个方向。但是随着越来越多的应用被开发出来，RAG相对另外两者稍显走弱。
AI领航者·2025-03-25 03:01

mysql

知识介绍：基础篇SQLmysql数据库中关系型数据库：是建立在关系模型基础上的，由多张相互连接的二维表组成的数据库SQL通用语法SQL可以单行或多行书写，以分号结尾SQL可以使用空格或者缩进来增强语句的可读性
wjm041006·2025-03-25 03:30

彻底理解apt 与 yum 的区别：从历史到技术细节的全面解析

省流版本：APT：Debian/Ubuntu系统的包管理工具，用于自动化安装、更新、卸载软件包及解决依赖。
白白白给大魔王·2025-03-25 03:00

领域驱动设计模式、原理与实践_领域驱动设计学习之路—DDD的原则与实践

ScottMillett&NickTune编著的《领域驱动设计模式、原理与实践》一书的学习笔记，一共会分为4个部分如下，此文为第1部分：领域驱动设计的原则与实践战略模式：在有界上下文之间通信战术模式：创建有效的领域模型有效应用程序的设计模式一
餘弦Inverse·2025-03-25 02:29

计算机网络基础：TCP/IP 协议族的奥秘

计算机网络基础：TCP/IP协议族的奥秘一、前言二、TCP/IP协议族的起源与发展2.1起源背景2.2发展历程三、TCP/IP协议族的体系结构3.1层次模型概述3.2各层次详细解析3.2.1网络接口层3.2.2
xcLeigh·2025-03-25 02:27

Kafka 面试备战指南

采用发布-订阅模型，适用于实时数据管道、流处理等场景。Kafka核心组件有哪些？
宋发元·2025-03-25 02:26

Spring中的事务是如何实现的

5.并且修改数据库连接的autocommit属性为false，禁止此连接的自动提交，这是实现Spri
suuijbd·2025-03-25 02:56

机器学习常见模型

其中，有许多常见的模型被广泛应用于各个领域。以下将详细介绍一些机器学习常见模型。
A宝呀·2025-03-25 02:55

Electron从入门到精通：手把手教你用前端技术打造桌面级应用（万字长文）

一、Electron基础篇：环境搭建与核心概念1.1开发环境准备1.2项目结构解析（关键文件详解）关键文件说明：1.3核心概念解析（文字版架构说明）Electron双进程模型：架构要点总结：二、核心机制详解
前端极客探险家·2025-03-25 02:24

Java实习生面试题(2025.3.23 be)

二、mybatis-plus分页插件的原理拦截查询：分页插件通过拦截SQL查询，在执行前修改SQL，自动添加分页条件，例如LIMIT和OFFSET。
suuijbd·2025-03-25 02:23

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

智能体的自适应学习：应对动态环境变化的策略与方法

传统机器学习依赖于预先收集的静态数据集进行训练，这种方法在面对不断变化的环境时显得捉襟见肘。
熵减画眉·2025-03-25 01:48

保姆级大模型学习路线！清华博士耗时半年整理的14个核心阶段，文科生也能跟着冲！（附论文笔记+项目源码+训练技巧）

摘要：从被嘲“调参侠”到GitHub万星大佬，我花了487天吃透大模型技术栈。
大模型入门教程·2025-03-25 01:17

机器学习-分类模型-非线性模型

支持向量机(SVM)通过核函数处理非线性分类（如RBF核）小样本非线性数据svm.SVCK近邻(K-NearestNeighbors)基于局部相似性，无需训练模型小数据量，特征空间均匀neighbors.KNeighborsClassifier
恸流失·2025-03-25 01:17

用selenium+ChromeDriver豆瓣电影 肖申克的救赎 短评爬取（pycharm 爬虫）

豆瓣电影肖申克的救赎短评url=https://movie.douban.com/subject/1292052/comments二、基本知识点讲解1.Selenium的基本使用Selenium是一个用于自动化浏览器操作的库
莓事哒·2025-03-25 01:16

SFT和RLHF是什么意思？

：SFT（SupervisedFine-Tuning，监督微调）和RLHF（ReinforcementLearningfromHumanFeedback，基于人类反馈的强化学习）是两种用于改进大型语言模型
玩人工智能的辣条哥·2025-03-25 00:15

模型部署全流程：SavedModel、TFLite、TF.js、ONNX 的导出与实战

模型部署全流程：SavedModel、TFLite、TF.js、ONNX的导出与实战TensorFlow的最大优势之一，就是拥有“端到端部署闭环”。
AI筑梦师·2025-03-25 00:44

YashanDB故障诊断架构

故障诊断架构由多个组件构成，包括自动诊断存储库、运行日志、告警日志等。其中运行日志、告警日志参考日志管理中说明。#自动诊断存储库自动诊断存储库是基于文件的存储库，用于存储数据库的诊断数据。
·2025-03-25 00:05

Spring Boot深度解析：从核心原理到最佳实践

它通过四大核心特性显著提升了开发效率：自动配置：基于类路径和已有Bean的智能默认配置起步依赖：简化Maven/Gradle依赖管理的StarterPOMs命令行界面：支持Groovy脚本和快速原型开发
遥不可及~~斌·2025-03-25 00:43

NPU上如何使能pytorch图模式

1Pytorch的compile技术PyTorch的torch.compile是一个强大的功能，用于优化PyTorch模型的性能。
·2025-03-25 00:34

入剖析 Android Compose 框架的关键帧动画（keyframes、Animatable）(二十三)

AndroidCompose作为新一代的AndroidUI工具包，以其声明式编程模型和简洁的API为开发者提供了强大的动画支持。其中
&有梦想的咸鱼&·2025-03-25 00:43

阿里一面都会考什么？

今天分享的是训练营的朋友在阿里一面的面试题，内容涉及Redis的核心知识点和LRU算法的实现。这些内容非常实用，尤其是对正在准备面试或工作中需要用到Redis的同学。一起来看看吧！
·2025-03-25 00:02
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