语法纠错模型

使用LangChain实现最新NLP研究成果

技术背景介绍LangChain作为一个强大且灵活的开源工具，旨在简化大语言模型（LLMs）的开发与应用。通过对最新研究的集成，
eahba·2025-03-10 05:33

python openai 关于会话管理问题（一）

一旦消息的大小超过了模型的上下文窗口，线程将尝试聪明地截断消息，然后再完全删除它认为最不重要的消息。
哦里 哦里哦里给·2025-03-10 05:03

JavaWeb（8） 正则表达式

1.定义2.语法3.常用的写法（1）修饰符（2）方括号（3）元字符（4）量词（5）RegExp对象方法（6）支持正则的String的方法二、正则表达式举例1.验证2.匹配3.替换4.全文查找5.忽略大小写
Theodore_1022·2025-03-10 05:02

Python使用OpenAI的API（附大模型资源）

提供了一系列不同能力级别的模型，适用于不同任务的，并且能够微调自己的自定义模型。
闯江湖50年·2025-03-10 05:02

领域驱动设计（DDD）与CQRS架构实践：Eric Evans DDDSample项目深入分析

该项目通过将复杂业务逻辑映射为领域模型，展示了DDD在实际软件开发中的应用。项目还融合了命令查询职责分离（CQRS）架构和领域特定语言（DSL），并采用Java语言实现，以提升软件性能和可维护性。
红钻头机·2025-03-10 04:31

markdown语法

Markdown语法目录Markdown语法一、基础语法1.标题2.字体3.列表4.分割线二、高级功能1.表格制作‌2.公式3.流程图4.代码一、基础语法1.标题#号与文字之间要有一个空格#一级标题##
cclsdxs·2025-03-10 04:30

如何高效使用LangChain实现复杂任务：全面功能指南

LangChain是一个强大的工具集，它为开发基于大语言模型(LLM)的应用提供了丰富的组件和功能支持。
shuoac·2025-03-10 04:00

什么是MCP协议？AI Agent时代如何选择MCP协议？

摘要在人工智能（AI）迅猛发展的今天，如何让大型语言模型（LLM）充分利用外部数据和工具已成为关键问题。
猫头虎·2025-03-10 04:29

构建一个完整的视觉Transformer（ViT）图像分类模型 VIT （vision transformer）图像分类

构建一个完整的视觉Transformer（ViT）图像分类模型VIT（visiontransformer）图像分类根据提供的截图内容，我们可以看到一个名为VitNet的视觉Transformer（VisionTransformer
Jackie_AI·2025-03-10 04:29

【PyQt5 应用程序】开启PyQt5入门之旅

在当今的软件开发领域，Python因其简洁的语法和强大的功能库而广受欢迎。PyQt是一个创建跨平台桌面应用程序的工具集，它允许开发者使用Python语言。
Mr数据杨·2025-03-10 04:29

mysql语法汇总

注：目标表示需要改变的表，源表名表示数据来源的表1.把其它库的一张表的数据插入到其它库的新表insertinto库名.目标表名(ID,DepartmentName,DepartmentCode,IsEnable,ParentId)selectdepartId,departNm,departNo,isEffect,uppDepartIdfrom库名.源表名;2.日期拼接SELECTCONCAT("D
爱吃奶酪的松鼠丶·2025-03-10 04:57

使用LangChain构建大语言模型(LLM)应用程序: 基础入门

使用LangChain构建大语言模型(LLM)应用程序:基础入门在这个教程中，我们将了解如何使用LangChain快速上手并构建一个基本的大语言模型(LLM)应用。
bavDHAUO·2025-03-10 04:57

开放充电点协议（OCPP）技术解析：架构演进与通信机制 - 慧知开源充电桩平台

本文将从协议演进、消息模型、通信机制及安全性设计四个维度，深入探讨OCPP的技术细节。1.OCPP协议版本演进与技术特性对比OCPP协议历经多个版
文慧的科技江湖·2025-03-10 04:24

关于JavaScript（你所不知道的小秘密）

/blinkfirefox：GeckoOpera：最初是presto，现在用的是blinkSafari：webkit引入JS的方式页面内嵌标签（可在head内或body内）外部引入（常用方法）JS基本语法变量
Taptaq·2025-03-10 03:22

Windows下的PaddleOCR本地部署

anaconda（网上教程很多很详细）2.创建环境3.激活环境并在该环境下安装PaddlePaddle框架4.下载requirments.txt中的库（二）PaddleOCR安装【非重点】二、在自己的数据集上训练模型
wangkun_cl·2025-03-10 03:22

给求职者的建议：软件工程师

一、编程基础：构建核心能力语言选择与学习首推Python：语法简洁，适合入门。推荐书籍《Python编程：从入门到实践》，重点掌握列表推导、装饰器、文件操作。
追寻向上·2025-03-10 03:21

YOLOv7-Tiny：轻量化实时目标检测的革新实践

一、模型定位与核心优势YOLOv7-Tiny作为YOLOv7系列的轻量级版本，专为边缘计算设备和实时检测场景设计。
追寻向上·2025-03-10 03:21

Ollama Modelfile详解及验证

Modelfile2.2查看Modelfile2.2.1llama3.2Modelfile2.2.2Deepseek-r1:1.5bModelfile3指令3.1FROM(Required)3.1.1从现有模型构建
Karl_zhujt·2025-03-10 03:50

Ollama Template 详解

文章目录OllamaTemplate详解1基本模板结构1.1示例2为模型添加模板3变量4提示和最佳实践5示例5.1示例消息5.1.1ChatML5.2示例工具5.2.1Mistral5.3示例：中间填充
Karl_zhujt·2025-03-10 03:50

C语言-预处理中的宏定义

预处理-宏定义在C语言程序源码中，凡是以井号（#）开头的语句被称为预处理语句，这些语句严格意义上并不属于C语言语法的范畴，它们在编译的阶段统一由所谓预处理器（cc1）来处理。
k要开心·2025-03-10 03:50

【人工智能基础】生成模型：让数据“无中生有”的神奇魔法

文章目录一、生成模型的发展脉络二、生成模型的基本原理三、主要生成模型及其逻辑1、生成对抗网络（GAN）2、变分自编码器（VAE）3、扩散模型（DPM）4、基于能量的模型（EBM）5、正规化流（NF）四、
roman_日积跬步-终至千里·2025-03-10 03:49

智能客服到个人助理，国内AI大模型如何改变我们的生活？

引言随着人工智能（AI）技术的高速发展，AI大模型越来越多地出现在我们的日常生活和工作中。国内的AI大模型在过去几年里取得了显著的进展，不少独创的技术点和实际应用令人瞩目。
python_知世·2025-03-10 02:16

PiscTrace以YOLOv12为例定义兴趣区域提高识视图别效率

2160*38401.裁剪与贴合的运算流程在传统的机器视觉模型中，由于输入尺寸的固定要求，一旦图像尺寸较大，缩放后的目标往往会变得模糊，导致小目标难以被精确识别。而
那雨倾城·2025-03-10 02:15

大模型与图数据库RAG通俗流程拆解

图构建（略）neo4j、tugraph等均可，不影响GraphRAG核心框架模型向量化模型bce-embedding-base_v1重排序模型bce-reranker-base_v1大语言模型Qwen/
gallonyin·2025-03-10 02:15

程序员必看！快速提升技术的实用指南

以编程语言为例，扎实掌握基本语法、数据类型、控制结构等基础知识，是灵活运用这门语言进行开发的前
不太会写·2025-03-10 02:13

使用LangChain构建简单的LLM应用

在这篇快速入门教程中，我们将向您展示如何使用LangChain构建一个简单的LLM（大型语言模型）应用程序。
fgayif·2025-03-10 02:12

Python|基于DeepSeek大模型，自动生成语料数据（10）

前言本文是该专栏的第10篇，后面会持续分享AI大模型干货知识，记得关注。
写python的鑫哥·2025-03-10 02:41

运行OpenManus项目（使用Conda）

直接新建虚拟环境的时候装好即可），如果不装Anaconda或者Miniforge，只装过Python，需要确保Python是3.12（目前官网是这么推荐的），如果你没玩过Ollama，建议玩玩，参考链接：使用ollama本地跑大模型其实步骤非常简单
邵奈一·2025-03-10 01:40

DeepSeek-R1的Qwen和Llama区别

首先，我需要仔细阅读并分析我搜索到的资料，特别是要关注这三个模型的不同参数、性能表现、技术基础和应用场景。首先，根据，提到Qwen系列随着参数增加性能提升，比如32B的MA
百态老人·2025-03-10 01:08

（2.1-大模型发展历程 之 背景与开端）

文章大纲按照目标不同，AI大模型可分为四类，多模态为未来方向NLP大模型CV大模型科学计算大模型多模态大模型2022年是大模型技术的拐点,前期技术铺垫奠定了基础生成式模型的开端VAE与GANVAEGAN
shiter·2025-03-10 01:08

语义检索-BAAI Embedding语义向量模型深度解析[1-详细版]：预训练至精通、微调至卓越、评估至精准、融合提升模型鲁棒性

语义检索-BAAIEmbedding语义向量模型深度解析[1-详细版]：预训练至精通、微调至卓越、评估至精准、融合提升模型鲁棒性语义向量模型（EmbeddingModel）已经被广泛应用于搜索、推荐、数据挖掘等重要领域
汀、人工智能·2025-03-10 01:36

每日AIGC最新进展(41)：上海AI Lab提出新型DiT结构Lumina-Next、Adobe研究院提出图像与文本对齐方法AlignIT、新型多模态图像生成模型MUMU

DiffusionModels专栏文章汇总：入门与实战Lumina-Next:MakingLumina-T2XStrongerandFasterwithNext-DiTLumina-Next是一种新型的生成模型
沉迷单车的追风少年·2025-03-10 01:06

探秘开源项目 MapReduce：分布式计算的新篇章

这是一个由Google提出的并被广泛应用的编程模型，用于大规模数据集的并行计算。本文将带你深入了解这一开源实现的魅力，分析其技术原理，探讨它的应用场景，并揭示它独特的特性。
褚知茉Jade·2025-03-10 01:32

AIGC实战——Transformer模型

AIGC实战——Transformer模型0.前言1.T52.GPT-3和GPT-43.ChatGPT小结系列链接0.前言我们在GPT(GenerativePre-trainedTransformer)
盼小辉丶·2025-03-10 01:31

基于Python的CATIA V5二次开发实战：工程图视图批量重链接技术解析

本文针对工程图视图与三维模型断链的常见问题，深入解析基于pycatia的二次开发解决方案，提供一套可批量重链接视图的Python实现代码。
Python×CATIA工业智造·2025-03-10 01:31

MapReduce：分布式并行编程的基石

目录概述分布式并行编程分布式并行编程模型分布式并行编程框架MapReduce模型简介Map和Reduce函数Map函数Map函数的输入和输出Map函数的常见操作Reduce函数Reduce函数的输入和输出
JAZJD·2025-03-10 01:31

基于Python的微博舆情分析与可视化系统【附源码】

基于Python的微博舆情分析与可视化系统摘要研究背景及意义一、数据流程总体架构二、详细处理流程与代码实现1.数据采集模块2.数据清洗与预处理3.情感分析与特征工程4.舆情分析模型5.可视化呈现三、性能优化要点摘要基于
AI博士小张·2025-03-10 01:31

WebGPT: 基于浏览器辅助的问答系统，结合人类反馈优化答案质量

【摘要】本论文介绍了WebGPT，这是一种通过浏览器辅助问答系统来使用人类反馈进行训练和优化的模型。
土豆.exe·2025-03-10 00:30

MapReduce：分布式计算的基石

MapReduce是一种用于处理和生成大数据集的编程模型，以及一个用于执行该模型的关联实现。它使得在大型商用硬件集群（数千台机器）上进行并行处理海量数据成为可能。
Earth explosion·2025-03-10 00:30

《DeepSeek-V3：动态温度调节算法，开启推理新境界！》

这项算法犹如一把神奇的钥匙，巧妙地开启了推理速度与精度动态平衡的大门，为大语言模型的发展开辟了新的道路。温度，在大语言模型的世界里，是一个极为关键的参数，它掌控着模型输出的随机性。
·2025-03-10 00:01

【Hadoop】如何理解MapReduce？

MapReduce是一种用于处理大规模数据集的编程模型和计算框架。它的核心思想是将复杂的计算任务分解为两个简单的阶段：Map（映射）和Reduce（归约）。
2302_79952574·2025-03-10 00:30

数字识别项目

集成算法·Bagging·随机森林构造树模型：由于二重随机性，使得每个树基本上都不会一样，最终的结果也会不一样。
不要天天开心·2025-03-10 00:29

多线程案例二 ------阻塞队列

阻塞队列应用基于阻塞队列的特性，可以实现“生产者消费者模型”，生产者消费者模型的作用：1）引入生产者消费者模型，就可以更好的做的“解耦合"(
wuyunhang123456·2025-03-10 00:29

正则表达式捕获组详解：从入门到掌握

捕获组是正则表达式中用于==‌捕获子匹配内容‌==的语法，通过()包裹的部分会被单独记录。它是处理复杂文本匹配时最常用的功能之一。
漠月瑾-西安·2025-03-10 00:58

Redis的线程模型

Redis的线程模型Redis的原子性是如何保证的？Redis是一个非常快的内存数据库，它的操作默认是原子性的，意思是每个操作要么完全成功，要么完全不做，中间不会被打断或停止。
IT小锅巴·2025-03-10 00:26

Lua：Lua控制结构详解_2024-07-14_15-25-42.Tex

这种结构不需要任何特殊的语法，只需编写一系列的语句即可。示例--顺序执行示例print("Hello,world!")
chenjj4003·2025-03-09 23:51

Java基础语法以及面试技巧（三）

Java流程控制核心指南（面试重点）上期面试题解答上文链接：https://blog.csdn.net/weixin_73492487/article/details/1461290581.i++与++i的实现原理区别？2.短路运算符的实际应用场景？3.如何不用临时变量交换两个整数？1.i++与++i的实现原理区别？答：字节码层面，i++先加载值再自增，++i先自增再加载值2.短路运算符的实际应用
self-discipline634·2025-03-09 23:46

作为 .NET CAD 二次开发工程师的核心知识与建议

作为.NETCAD二次开发工程师的核心知识与建议一、必备知识与硬性要求编程技能与工具•C#与.NET平台：◦熟练掌握C#语法、面向对象编程（OOP）、泛型、LINQ等核心特性。
周杰伦fans·2025-03-09 23:15

RabbitMQ之交换机

文章目录1.交换机概念2.fanout交换机3.direct交换机4.topic交换机1.交换机概念RabbitMQ消息传递模型的核心思想是:生产者生产的消息从不会直接发送到队列。
CodePanda@GPF·2025-03-09 23:13

设计高并发系统：从理论到实践

目录高并发系统概述系统架构设计核心技术与实现线程模型异步处理缓存策略数据库优化分布式系统设计消息队列与事件驱动负载均衡与反向代理性能测试与监控实际应用案例总结1
专业WP网站开发-Joyous·2025-03-09 22:12
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