自然语言处理实战

书生大模型全链路开源体系，学习

教学视频书生·浦语大模型全链路开源开放体系_哔哩哔哩_bilibili实战营地址书生·浦语(intern-ai.org.cn)https://internlm.intern-ai.org.cn/developers
小方abc·2025-03-13 01:37

ROS+YOLOV8+SLAM智能小车导航实战（三、Astra Pro深度相机节点+Astra Pro普通color颜色节点）

一、开始创建ROS节点空间mkdiryolov8_ros/src-pcdyolov8_ros/srccd..catkin_make如果报以下错误是因为系统中存在多个python环境解决办法首先查看你本机有多少个python版本，然后你conda版本的python位置在那里找到后替换调/usr/bin/python：查看本机中的python版本位置都有那些which-apython3catkin_m
智慧愚行·2025-03-13 01:06

Redis线上问题排查指南：常见错误与解决思路

本文结合实战经验，总结Redis线上问题排查思路与解决方案，助你快速定位问题，恢复业务稳定。
小小鸭程序员·2025-03-13 00:29

《Unity开发实战》——1.5节把Unity中创建的资源另存为Prefab

本节书摘来自华章社区《Unity开发实战》一书中的第1章，第1.5节把Unity中创建的资源另存为Prefab，作者（爱尔兰）MattSmith（巴西）ChicoQueiroz，更多章节内容可以访问云栖社区
weixin_33859504·2025-03-13 00:28

Python 爬虫实战：全球机场航班数据抓取与延误情况分析

在当今全球化的世界中，航空运输已成为人们出行和货物运输的重要方式。航班的准点到达对于旅客的行程安排和航空公司的运营效率至关重要。通过分析全球机场的航班数据，我们可以了解航班延误的情况及其原因，为旅客和航空公司提供有价值的参考。本文将详细介绍如何使用Python爬虫技术抓取全球机场航班数据，并进行延误情况分析。一、项目背景与目标1.项目背景随着航空业的快速发展，航班数量不断增加，航班延误问题也日益受
西攻城狮北·2025-03-12 23:52

Android Service封装实战：基于Binder与接口的高效通信方案

通过封装Service，可以简化Service的使用和管理，提升代码的可维护性和复用性。无论是本地Service还是跨进程通信，封装都能让代码更加清晰和易于扩展。1.封装Service的步骤1.1创建基础Service类创建一个基础的Service类，封装通用的逻辑（如启动、停止、绑定等）。publicabstractclassBaseServiceextendsService{privatefi
tangweiguo03051987·2025-03-12 22:48

LLM大模型技术实战6：一文总结大模型微调方法

大模型会成为AI时代的一项基础设施。作为像水、电一样的基础设施，预训练大模型这样的艰巨任务，只会有少数技术实力强、财力雄厚的公司去做。绝大多数人，是水、电的应用者。对这部分人来说，掌握如何用好大模型的技术，更加重要。用好大模型的第一个层次，是掌握提示词工程(PromptEngineering)用好大模型的第二个层次，是大模型的微调(FineTuning)，这也是今天这篇文章的主题。为什么要对大模型
AIG暴躁猫叔·2025-03-12 22:16

Adapter-Tuning：高效适配预训练模型的新任务

1.引言近年来，预训练语言模型（PLM）如BERT、GPT和T5在自然语言处理（NLP）任务中取得了巨大成功。
花千树-010·2025-03-12 22:15

iOS安全和逆向系列教程 第7篇：iOS应用静态分析实战

iOS安全和逆向系列教程第7篇：iOS应用静态分析实战作者：自学不成才在上一篇文章中，我们深入探讨了Mach-O文件格式的结构和分析方法。
自学不成才·2025-03-12 22:45

2024-05-21 问AI: 介绍一下大语言模型的推理过程。

文心一言大语言模型的推理过程是一个复杂而精细的序列，它结合了深度学习和自然语言处理的技术，旨在理解和生成人类可以理解的自然语言文本。
BigSharkTech 必杀技·2025-03-12 22:14

HarmonyNext实战案例：基于ArkTS12+的高效分布式任务调度系统开发

HarmonyNext实战案例：基于ArkTS12+的高效分布式任务调度系统开发引言在HarmonyNext生态系统中，分布式任务调度是一个关键的技术领域。
·2025-03-12 22:52

基于HarmonyNext的高性能图像处理实战指南

基于HarmonyNext的高性能图像处理实战指南引言在移动应用开发中，图像处理是一个常见且重要的需求。
·2025-03-12 22:52

HarmonyNext 实战：基于 ArkTS 的分布式文件存储与同步方案

HarmonyNext实战：基于ArkTS的分布式文件存储与同步方案引言在分布式系统中，文件存储与同步是一个复杂且关键的任务。
·2025-03-12 22:51

HarmonyNext 实战：基于 ArkTS 的高性能图像处理与渲染方案

HarmonyNext实战：基于ArkTS的高性能图像处理与渲染方案引言在移动应用开发中，图像处理和渲染是一个复杂且资源密集的任务。
·2025-03-12 22:21

HarmonyNext 实战：基于 ArkTS 的分布式任务调度与资源优化方案

HarmonyNext实战：基于ArkTS的分布式任务调度与资源优化方案引言在现代分布式系统中，任务调度与资源优化是提升系统性能和效率的关键。
·2025-03-12 22:21

基于微信小程序的文章管理系统的设计与开发(源码+lw+部署文档+讲解等)

MyStructuredQueryLanguage）微信小程序具体实现截图详细视频演示系统测试系统测试目的系统功能测试系统测试结论代码参考数据库参考源码获取前言博主介绍：✌新人博主,工作经验两年+、专注于Java、小程序技术领域和毕业项目实战
#Takagi S#·2025-03-12 21:10

资深跨境人分享：5款海外仓库管理软件使用感受

本文结合行业资深从业者的实战经验，对比测评ZohoBooks精英版、领星、吉客云等市场上常见的五款主流海外仓库管理软件，助您找到最适合的解决方案。
·2025-03-12 21:18

使用PHP对接StockTV全球金融市场数据API实战指南

关键词：PHPAPI开发、金融市场数据、WebSocket实时数据、cURL实战一、项目概述StockTV作为全球领先的金融数据平台，提供覆盖股票、外汇、期货和加密货币的实时行情服务。
·2025-03-12 21:48

KMeans实战——聚类和轮廓系数评估啤酒数据集

原理：在数据分析和机器学习中，聚类是一种常用的无监督学习方法，用于将数据集中的样本划分为若干个簇，使得同一簇内的样本相似度较高，而不同簇之间的样本相似度较低。KMeans算法是其中最常用的聚类算法之一。本文将介绍如何使用KMeans算法对啤酒数据集进行聚类，并使用轮廓系数（SilhouetteScore）来评估聚类结果的质量。1.数据准备首先，我们需要导入必要的库并加载数据集。本文使用的数据集是一
巷955·2025-03-12 21:38

K8S Calico网络插件

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。
u012804784·2025-03-12 21:35

Adobe Firefly 技术浅析（二）：Transformer生成模型

1.基本原理1.1Transformer模型简介Transformer模型最初由Vaswani等人在2017年提出，用于自然语言处理（NLP）任务。其核心是自注意力机制（Self-Attention
爱研究的小牛·2025-03-12 20:32

【Docker项目实战】使用Docker与Caddy部署BanBan任务管理工具

【Docker项目实战】使用Docker部署BanBan任务管理工具一、BanBan介绍1.1BanBan简介1.2主要特点1.3使用场景二、本次实践规划2.1本地环境规划2.2本次实践介绍三、本地环境检查
江湖有缘·2025-03-12 20:00

顺序结构双语言征服：C++与Python秒杀洛谷三大经典入门题

目录顺序结构核心思想题目一：P1001A+BProblem题目描述解题思路代码实现题目二：P1425小鱼的游泳时间题目描述解题思路代码实现题目三：P1421小玉买文具题目描述解题思路代码实现顺序结构四步心法常见问题与避坑指南实战扩展
三流搬砖艺术家·2025-03-12 19:58

Struts 2.0核心架构详解与实战应用

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：Struts2.0是一个广泛使用的JavaWeb框架，基于MVC设计模式，简化了Web应用开发流程。它包含多个关键组件，如Action类、配置文件、拦截器、OGNL表达式语言等，支持国际化、异常处理和Ajax集成。开发者可以通过继承ActionSupport类实现业务逻辑，并利用配置文件定义Action映射和拦截器链。Struts2.0还支持注解配置，提高了开
赵阿萌·2025-03-12 19:57

【大模型篇】推理模型大作战（QwQ-32B vs DeepSeek-R1）

欢迎关注《大模型理论和实战》、《DeepSeek技术解析和实战》，一起探索技术的无限可能！写在前面当我让QwQ-32BvsDeepSeek-R1写一封未来自己的信大家更喜欢哪种风格？
大F的智能小课·2025-03-12 19:56

Vue项目构建与启动中的版本依赖问题及解决方案

专栏导航：码农阿豪系列专栏导航面试专栏：收集了java相关高频面试题，面试实战总结️Spring5系列专栏：整理了Spring5重要知识点与
码农阿豪@新空间·2025-03-12 19:56

如何增强机器学习基础，提升大模型面试通过概率

我的好朋友没有通过面试所以我给我的好朋友准备了这一篇学习路线随着大模型（如Transformer、GPT-4、LLaMA等）在自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）和多模态任务中的广泛应用，AI行业的招聘竞争愈发激烈
weixin_40941102·2025-03-12 19:55

【AI论文】SEAP: 无训练稀疏专家激活修剪，解锁大型语言模型的潜力

摘要：大型语言模型在各种自然语言处理任务中取得了显著成功，然而其在推理过程中的高计算成本仍然是一个主要瓶颈。
东临碣石82·2025-03-12 19:53

NexLM 开源系列】让 AI 聊天更丝滑：WebSocket 实现流式对话！

在这系列文章中，我们将一起探索如何搭建一个支持大模型集成项目NexLM的开发过程，从架构设计到代码实战，逐步搭建一个支持多种大模型（GPT-4、DeepSeek等）的一站式大模型集成与管理平台，并集成认证中心
pittLee_·2025-03-12 19:21

数据分析师必看！20个高频SQL面试题+答案解析

本文整理了20个高频出现的SQL面试真题，涵盖基础操作、进阶函数和实战场景，特别加入窗口函数等近年热门考点，助您快速掌握通关秘籍！
数分大拿的Statham·2025-03-12 18:48

深入理解OSPF：原理、配置与实战案例

前言在当今复杂的网络环境中，动态路由协议是网络工程师不可或缺的工具之一。OSPF（OpenShortestPathFirst，开放式最短路径优先）作为一种广泛使用的IGP（内部网关协议），以其快速收敛、灵活扩展和高效管理等特点，成为了许多企业网络的首选。本文将深入探讨OSPF的原理、配置方法以及实际应用案例，帮助读者全面掌握这一强大的路由协议。一、OSPF的基本原理协议概述OSPF是一种基于链路状
w2361734601·2025-03-12 18:17

分布式系统架构设计原理与实战：理解并使用分布式搜索引擎

作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍在当代互联网时代，随着互联网的迅速发展、信息量的爆炸性增长，人们对获取新信息的渠道越来越多，需要快速而准确地检索信息。基于这一需求，许多网站都提供搜索功能。目前，搜索引擎服务主要由传统的基于数据库检索技术向云端托管的检索服务器和搜索引擎框架组成。由于传统的基于数据库检索方式具有很高的查询效率，因此可以满足一般用户的搜索需求；但是，对于一些高级的功能要求或是特
AI天才研究院·2025-03-12 18:47

HarmonyNext实战：基于ArkTS的高性能音视频播放器开发

HarmonyNext实战：基于ArkTS的高性能音视频播放器开发引言在HarmonyNext生态系统中，音视频处理是一个复杂且技术密集的领域。
·2025-03-12 18:44

HarmonyNext实战：基于ArkTS12+的高性能分布式任务调度系统开发

HarmonyNext实战：基于ArkTS12+的高性能分布式任务调度系统开发引言在HarmonyNext生态系统中，分布式任务调度是一个关键的技术领域，尤其是在多设备协同场景下。
·2025-03-12 18:43

HarmonyNext实战案例：基于ArkTS12+的高性能图像处理应用开发

HarmonyNext实战案例：基于ArkTS12+的高性能图像处理应用开发引言在HarmonyNext生态系统中，图像处理是一个重要的应用领域。
·2025-03-12 18:13

基于HarmonyNext的实时音视频通信实战指南

基于HarmonyNext的实时音视频通信实战指南引言随着移动互联网的快速发展，实时音视频通信已成为现代应用中不可或缺的功能。
·2025-03-12 17:43

基于HarmonyNext的跨设备分布式数据同步实战指南

基于HarmonyNext的跨设备分布式数据同步实战指南引言在现代应用开发中，跨设备数据同步是一个复杂但至关重要的需求。
·2025-03-12 17:12

HarmonyNext实战：基于ArkTS的跨平台区块链应用开发

HarmonyNext实战：基于ArkTS的跨平台区块链应用开发引言区块链技术作为一种去中心化的分布式账本技术，近年来在金融、供应链、物联网等领域得到了广泛应用。
·2025-03-12 17:11

Python数据可视化自动化工具：让数据跃然纸上

实战！》正式启动啦！这是专为那些渴望提升Python技能的朋友们量身打造的专栏，无论你是已经有一定基础的开发者，还是希望深入挖掘Python潜力的爱好者，这里都将是你不可错过的宝藏。
Echo_Wish·2025-03-12 16:09

10大实战场景解析

网络工程师常面临拓扑设计复杂、故障定位耗时、策略配置繁琐等痛点，而DeepSeek的AI能力可深度融入工作流。以下结合真实案例，详解AI赋能的进阶玩法：一、智能网络设计场景：某企业需新建跨地域混合云网络，要求满足2000+终端低延迟互通。DeepSeek应用：自然语言生成拓扑图输入需求：“构建北京-上海双中心架构，上海部署阿里云VPC，北京使用本地VMware集群，双线BGP冗余，终端延迟30ms
IT99_·2025-03-12 16:02

大模型问答机器人如何实现自然交互

大模型问答机器人如何实现自然交互关键词：大模型问答机器人,自然语言处理(NLP),深度学习,深度对话,多轮对话,意图理解,信息检索,逻辑推理1.背景介绍1.1问题由来近年来，随着人工智能技术的飞速发展，
杭州大厂Java程序媛·2025-03-12 16:02

使用爬虫获取衣联网商品详情：实战指南

在电商领域，快速获取商品详情是数据分析和市场研究的重要环节。衣联网作为知名的电商平台，提供了丰富的服装商品资源。本文将详细介绍如何快速使用Python爬虫技术获取衣联网商品详情，并确保爬虫行为符合平台规范。一、环境准备（一）Python开发环境确保你的系统中已安装Python（推荐使用Python3.8及以上版本）。（二）安装所需库安装requests和BeautifulSoup库，用于发送HTT
小爬虫程序猿·2025-03-12 15:31

Docker+Flask 实战：打造高并发微服务架构

Docker+Flask实战：打造高并发微服务架构今天我们要深入探讨一个非常热门且实用的主题：基于Docker部署PythonFlask应用。
TechStack 创行者·2025-03-12 15:01

保姆级教程：阿里QwQ-32B模型本地部署与企业级应用实战（附万字指南+工具链）

保姆级教程：阿里QwQ-32B模型本地部署与企业级应用实战（附万字指南+工具链）目录QwQ-32B核心优势与技术突破本地部署全攻略：从环境配置到模型运行六大企业级应用场景深度解析实战案例：数学推理/代码生成
emmm形成中·2025-03-12 15:59

2025最新QwQ-32B模型使用教程：从部署到实战，手把手教你玩转AI推理模型（附保姆级指南）

2025最新QwQ-32B模型使用教程：从部署到实战，手把手教你玩转AI推理模型（附保姆级指南）目录QwQ-32B模型简介与核心优势本地部署教程：从环境配置到模型运行实战案例：数学、编程与逻辑推理能力测试高级功能
emmm形成中·2025-03-12 15:59

神经网络探秘：原理、架构与实战案例

神经网络探秘：原理、架构与实战案例前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，可以分享一下给大家。点击跳转到网站。
二川bro·2025-03-12 14:56

各大AI平台优缺点分析：选对工具，让AI更高效

1.OpenAI(ChatGPT、DALL·E、Codex)优点：自然语言处理（NLP）能力强：ChatGPT在对话、文本生成、翻译等方面表现优异，
JXY_AI·2025-03-12 14:23

C# 与 HALCON 构建基于轮廓模板匹配实战宝典

摘要：本文专注于利用C#与HALCON实现基于轮廓的模板匹配技术。从环境搭建，即HALCON安装、C#项目创建及库引用配置，到核心步骤如初始化HALCON环境、读取图像、提取轮廓、创建模板、执行匹配及显示结果等，结合详尽代码示例进行阐述。还深入探讨在实际应用中的优化策略，包括图像预处理、参数精细调整、多模板匹配及实时匹配实现等。旨在助力读者全方位掌握技术，为机器视觉相关项目开发提供有力支撑，高效解
AI_DL_CODE·2025-03-12 13:49

基于HarmonyNext的高性能图像处理实战指南

基于HarmonyNext的高性能图像处理实战指南引言在移动应用开发中，图像处理是一个至关重要的领域，尤其是在需要高性能和低延迟的场景下。
·2025-03-12 13:32

Spring Cloud Alibaba 实战：Sentinel 保障微服务的高可用性与流量防护

1.1Sentinel作用Sentinel是阿里巴巴开源的一款流量控制和熔断降级框架，主要用于：流量控制：限制QPS，防止流量暴增导致系统崩溃熔断降级：当某个服务不可用时自动降级，避免故障扩散热点参数限流：根据参数值进行精细化流控（例如VIP用户限流策略）系统自适应保护：根据系统负载自动调整限流规则授权规则：根据来源服务进行限流API网关防护：结合SpringCloudGateway保护微服务1.
扣丁梦想家·2025-03-12 13:47
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