自然语言处理：基于预训练

Python Web开发新选择：FastAPI框架详细教程

PythonWeb开发新选择：FastAPI框架详细教程简介FastAPI是一个用于构建API的现代、快速（高性能）的Web框架，它基于Python3.6+的类型提示。
车载testing·2025-02-20 06:41

Stm32中SysTick 定时器的使用

ysTick_Config(SystemCoreClock/100);这行代码通常出现在基于ARMCortex-M内核微控制器的程序中，用于配置SysTick定时器，下面结合代码进行详细解释：1.SysTick
weixin_58038206·2025-02-20 06:09

串口uart编程——基于imx6ull

1.main.c#include"uart.h"voiddelay(volatileintd){while(d--);}intmain(void){charc;uart_init();while(1){c=getchar();putchar(c);putchar(c+1);}return0;}2.uart.c/*设置uart的总时钟寄存器：CCM_CSCDR1；地址：20C_4024h；设置的位b
鄧二寶official·2025-02-20 06:09

java中类似sort_java中的Sort函数，你值得看

基于C语言中的sort如此这么方便，自然而然，java中也有类似C的sort函数。1.普通数组：Arrays.sort(数组名，开始位置，结束位置)。
weixin_39928844·2025-02-20 06:09

python进程数上限_python 多进程数量 对爬虫程序的影响

基于这个特性，常常会用多进程来实现守护服务器的功能。然而多线程不足之处在于，任何一个线程崩溃都可能造成整个进程的崩溃，因为它们共享了进程的内存资源池。
weixin_39759995·2025-02-20 06:08

【拥抱AI】一文讲清楚MCP(Model Context Protocol)核心功能及应用

MCP的主要功能包括数据集成、工具集成、模板化交互、安全性、开发者支持、预构建服务器和上下文维护。它通过客户端-服务器架构，支持多个服务连接到任何兼容的客户端，
奔跑草-·2025-02-20 06:08

【拥抱AI】如何实现AI外呼通话，并与客户达成确认

自然语言处理（NLP）：理解和生成自然语言对话。语音合成（TTS）：将文本转换为客户可以听到的语音。呼叫平台/API：用于发起和管理电话呼叫。数据库：存储客户信息、通话记录等数据。
奔跑草-·2025-02-20 06:08

探索Vearch：高效的深度学习向量相似度搜索系统

从图像识别、推荐系统到自然语言处理，向量搜索可以极大地提升系统的性能。然而，随着数据量的增
scaFHIO·2025-02-20 06:08

[项目源码]2024年11月C#相关项目优质项目源码

序号项目名称文件大小项目时间1基于C#的企业文档管理系统源码.zip32.64M2023-08-282基于C#的医院电子病历系统源码.zip197.15M2023-10-023基于C#简单的组态软件开发
写代码变成了秃子·2025-02-20 05:06

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

相比之前的Yuan1.0，Yuan2.0使用了更广泛的高质量预训练数据，并通过指令微调数据集增强了模型的语义理解、数学推理、编程知识等能力。
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。通过Excel表格的方式管理这些分类与标签，结合Python脚本，可以高效地实现自动化文章的生成和发布。该流程依赖于对WordPress数据库的操作，包括标签的批量导入、分类和标签的映射，以及通过AI生成内容的自动发布。全面的配置不仅节省了手动处
Mr数据杨·2025-02-20 05:00

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

AI外呼机器人：营销新利器还是骚扰电话的升级版？

AI外呼系统的核心技术是语音识别和自然语言处理。通过深度学习海量
yoloGina·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

腿足机器人之五- 粒子滤波

腿足机器人之五粒子滤波直方图滤波粒子滤波上一篇博客使用的是高斯分布结合贝叶斯准则来估计机器人状态，本篇是基于直方图和粒子滤波器这两种无参滤波器估计机器人状态。
shichaog·2025-02-20 04:26

以下是基于工业级开发流程的实施方案

一、硬件架构设计阶段主控芯片选型推荐采用STM32F4系列（如STM32F407VGT6），其168MHz主频和硬件浮点单元可满足实时音频处理需求[7]外围电路需集成PT2313音频处理芯片，实现4通道输入选择、音量/音调调节功能[13]存储系统采用W25Q128闪存保存用户配置参数，预留SDIO接口支持扩展存储信号处理架构cc//典型信号链路配置voidAudioPath_Init(void){
星糖曙光·2025-02-20 04:55

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

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nginx+rtmp+ffmpeg实现桌面直播

使用nginx+rtmp+ffmpeg实现桌面直播流媒体服务器搭建dockerrundocker镜像基于添加了rtmp模块的nginx，和ffmpegdockerpullalfg/nginx-rtmpdockerrun-d-p1935
handsomestWei·2025-02-20 03:16

基于SSM的实验室管理系统设计与实现 JAVA MYSQL

10175_基于SSM的实验室管理系统技术：SSM工具：eclipse+tomcat+mysql+jdk功能详情介绍：管理员界面：用户管理、实验室管理、设备管理、耗材管理、统计管理教师界面：个人信息管理
tangyuzhidao·2025-02-20 03:13

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

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

Transformer相比RNN的优势Transformer和RNN（循环神经网络）都是自然语言处理（NLP）领域的重要架构，但它们的工作原理和应用方式有很大不同。
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

FastApi-基于FastApi实现异步接口的传参和调用(7)

对此，我们基于FastApi，要怎么去实现呢？废话不多说，具体的实现思路以及详细逻辑，跟着笔者直接往下看正文详细内容。（附带完整代码）正文1.依赖库安装
写python的鑫哥·2025-02-20 02:33

Electron学习

Electron的简介Electron基于chromium和Node.js，让我们可以使用Javascript,HTML,CSS构建跨平台的桌面应用程序，同时Electron兼容Mac,Window,和
星空0107·2025-02-20 01:00

electron学习笔记

electron个人学习笔记一、electron简单了解Electron是一个跨平台的、基于Web前端技术的桌面GUI应用程序开发框架。
weixin_46452138·2025-02-20 01:30

stm32正常运行流程图_stm32初始化流程图解析

STM32系列基于专为要求高性能、低成本、低功耗的嵌入式应用专门设计的ARMCortex-M3内核。
imToken-Daisy·2025-02-20 01:29

自动化运维工具ansible

Ansible批处理工具Ansible批处理工具功能图Ansible项目架构图一、Ansible介绍1、Ansible简介简介ansible是一种自动化运维工具，基于paramiko模块开发，实现了批量系统配置
theo.wu·2025-02-20 01:29

吐血整理！权重持久化方案优化，让你的模型性能飙升

权重持久化方案优化，让你的模型性能飙升引言你是否在做深度学习项目时，遭遇过模型训练结果无法有效保存，导致之前的努力付诸东流的痛苦？又或者在模型权重持久化时，发现保存和加载的速度极慢，严重影响项目进度？
盼达思文体科创·2025-02-20 01:57

训练时数据增强策略调整，让模型性能飙升

训练时数据增强策略调整，让模型性能飙升引言你是否遇到过模型训练效果不佳，明明投入了大量数据，可模型的准确率、泛化能力就是提不上去？其实啊，很多时候问题就出在数据增强策略上。
盼达思文体科创·2025-02-20 01:26

模型版本回滚机制支持，让你的模型训练不再走弯路

模型版本回滚机制支持，让你的模型训练不再走弯路引言你是否遇到过模型训练过程中，因为一个小失误导致之前的努力白费，只能从头再来的糟心事？为什么辛辛苦苦训练出来的模型，突然效果变差，却找不到问题所在？
盼达思文体科创·2025-02-20 01:26

吐血整理！模型热加载能力大比拼，谁才是真正王者？

核心内容模型热加载概念科普场景化描述：想象一下，你正在运营一个基于机器学习模型的在线推荐系统。当你训练出了一个新的、性能更好的模型时，如果不能进行热加
盼达思文体科创·2025-02-20 01:56

吐血整理！过拟合抑制策略调整方法大揭秘，让模型性能飙升

过拟合抑制策略调整方法大揭秘，让模型性能飙升引言你是否遇到过模型在训练集上表现完美，可一到测试集就“原形毕露”的糟心情况？为啥模型训练得好好的，实际应用时却差强人意呢？这其实就是过拟合在捣乱！
盼达思文体科创·2025-02-20 01:56

梯度累积和优化器配置差异，让模型训练效果天差地别！

梯度累积和优化器配置差异，让模型训练效果天差地别！引言你是否还在为模型训练效果不佳而苦恼？明明花费了大量时间和精力，模型的性能却始终无法达到预期。其实，很多时候问题可能就出在梯度累积和优化器配置上。
盼达思文体科创·2025-02-20 01:26

还在为模型权重共享效率发愁？模型权重共享策略优化让效果飙升

模型权重共享策略优化让效果飙升引言你是否在进行模型训练时，常常被漫长的训练时间和巨大的计算资源消耗搞得焦头烂额？为什么明明使用了模型权重共享策略，却还是达不到理想的训练效果和效率？
盼达思文体科创·2025-02-20 01:26

百度百舸 DeepSeek 一体机发布，支持昆仑芯 P800 单机 8 卡满血版开箱即用

百度百舸DeepSeek一体机基于百度百舸平台打造，提供纯国产的算力组合，支持昆仑芯P800单
百度智能云技术站·2025-02-20 01:55

【开源免费】基于Vue和SpringBoot的医院后台管理系统（附论文）

本文项目编号T170，文末自助获取源码\color{red}{T170，文末自助获取源码}T170，文末自助获取源码目录一、系统介绍二、数据库设计三、配套教程3.1启动教程3.2讲解视频3.3二次开发教程四、功能截图五、文案资料5.1选题背景5.2国内外研究现状六、核心代码6.1查询数据6.2新增数据6.3删除数据一、系统介绍在管理员功能模块确定下来的基础上，对管理员各个功能进行设计，确定管理员功
杨荧·2025-02-20 00:24

从C语言的角度重构数据结构系列（十三）-位运算

位运算简介位运算位运算就是基于整数的二进制表示进行的运算。由于计算机内部就是以二进制来存储数据，位运算是相当快的。基本的位运算共6种，分别为按位与、按位或、按位异或、按位取反、左移和右移。
文宇肃然·2025-02-20 00:24

模型保存、训练与验证

模型保存、训练与验证网络模型的保存与读取在PyTorch中，模型的保存与加载有两种主要方式：保存&加载完整模型（包括网络结构和参数）只保存&加载模型参数（推荐方式）可以直接跳过看最后几行。
钰见梵星·2025-02-20 00:21

python中的深度学习框架TensorFlow 和 PyTorch 有什么区别？

这使得TensorFlow在大规模分布式训练和部署时具有优势，但调试和动态修改模型时可能不够灵活。功能全面：TensorFlow提
大懒猫软件·2025-02-20 00:51

人工智能与机器学习入门：决策树应用

在人工智能与机器学习入门：使用Kaggle完成Titanic推断学习一文中，给出了使用Kaggle进行机器学习入门的方法，本文基于上文的需求。尝试使用决策树模型来训练数据，并进行test数据集的测试。
·2025-02-20 00:24

【鸿蒙系统APP开发实践案例】--第1课时：新闻阅读类行业实践

应用布局说明实践应用框架代码运行图，开发者可以基于框架代码替换
青少年编程作品集·2025-02-20 00:16

怎么使用DeepSeek？DeepSeek使用教程

1.简介DeepSeek是一款基于人工智能技术的智能搜索引擎和信息检索工具。它能够通过自然语言处理技术理解用户的查询需求，并提供精准、全面的搜索结果。
轻创思维·2025-02-19 23:37

深度学习torch之19种优化算法（optimizer）解析

Adam、AdamW、NAdam、RAdam以及SparseAdam等，通过对这些算法的公式和参数说明进行详细解析，博客旨在为机器学习工程师和研究人员提供清晰的理论指导，帮助读者选择合适的优化算法提升模型训练效率
@Mr_LiuYang·2025-02-19 23:06

延迟任务的11种实现方式（下）！！

接上文：Redisson的RDelayedQueueRedisson他是Redis的儿子（Redisson），基于Redis实现了非常多的功能，其中最常使用的就是Redis分布式锁的实现，但是除了实现Redis
架构文摘JGWZ·2025-02-19 23:05

DeepSeek 本地部署硬件配置全解析

而且它可“省钱”了，预训练费用还不到OpenAIGPT-4o模型的十
喜-喜·2025-02-19 23:34

探索TotalSegmentator：一款强大的全场景图像分割工具

探索TotalSegmentator：一款强大的全场景图像分割工具项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/to/TotalSegmentator项目简介是一个开源的、基于深度学习的全场景图像分割框架
计蕴斯Lowell·2025-02-19 23:04

DeepSeek接入大数据能做什么

结合其核心能力提供创新解决方案：一、DeepSeek接入大数据领域的技术路径多模态数据处理能力支持文本/图像/视频/传感器数据的统一处理自主研发的MoE（MixtureofExperts）架构可并行处理异构数据超大规模特征工程基于千亿参数模型的自动特征提取支持非结构化数据的深度语义解析实时计算优化自研分布
PersistDZ·2025-02-19 22:59
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