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JavaScript基础-DOM事件流

本文将深入探讨DOM事件流的基本概念，包括事件捕获、目标阶段和事件冒泡，并通过示例展示如何应用这些知识。一、什么是DOM事件流？DOM事件流是指事件在整个页面结构中传播的过程。根据W3C标准

難釋懷·2025-03-23 01:25

如何用Function Calling解锁OpenAI的「真实世界」交互能力？（附Node.js 实战）

手脚延伸器」1.1核心定义FunctionCalling是OpenAI在2023年6月13日推出的革命性功能（对应模型版本gpt-3.5-turbo-0613和gpt-4-0613），允许开发者通过自然语言指令触发预定义函数

hongkid·2025-03-23 00:54

Node.js系列（2）--性能优化指南

本文将深入探讨Node.js性能优化的各个方面，包括内存管理、CPU优化、I/O优化等，帮助开发者构建高性能的Node.js应用。

一进制ᅟᅠ ‌‍‎‏ ·2025-03-23 00:23

简单理解机器学习中top_k、top_p、temperature三个参数的作用

在机器学习中，top_k、top_p和temperature是用于控制生成模型（如语言模型）输出质量的参数，尤其在文本生成任务中常见。

无级程序员·2025-03-23 00:53

自定义kafka高效的protoStuff序列化

欢迎各位小伙伴来访吖：https://www.ares-stack.cn/blog_service/#/game目前序列化领域中，谷歌的protobuf应该是性能好，效率高的了，并且protobuf支持多种语言

_夜渐凉·2025-03-23 00:21

使用PyTorch搭建Transformer神经网络:入门篇

1.简介Transformer是一种强大的神经网络架构,在自然语言处理等多个领域取得了巨大成功。本教程将指导您使用PyTorch框架从头开始构建一个Transformer模型。

DASA13·2025-03-23 00:21

解析大模型归一化：提升训练稳定性和性能的关键技术

本文将深入探讨大模型归一化的原理、常见方法及其应用场景，并结合实际案例和代码示例进行说明。一、归一化的作用与理论基础归一化的主要目的是为了提高模型的训练稳定性和性能。

秋声studio·2025-03-23 00:19

深度剖析哈希表数据结构：原理、冲突解决与优化策略

本文深入探讨哈希表的工作原理，详细分析常见的冲突解决方法，如开放地址法、链地址法等，并进一步研究哈希表在不同场景下的优化策略，旨在帮助读者全面理解哈希表数据结构及其应用。

麻辣酸甜·2025-03-23 00:49

Python 向量检索库Faiss使用

Faiss能够在几毫秒内搜索数亿个向量，这使得它非常适合于实现近似最近邻（ANN）搜索，这在许多应用中都非常有用，比如图像检索、推荐系统和自然语言处理。

懒大王爱吃狼·2025-03-22 23:48

AWS WAF实战指南：从入门到精通

本文将带您从入门到精通，深入探讨AWSWAF的实际应用策略，并提供具体案例，帮助您更好地保护您的Web应用程序。2.AWSWAF基础2.1什么是AWSWAF？

ivwdcwso·2025-03-22 23:46

C++基础系列【26】排序和查找算法

年大厂工作经验嵌入式/人工智能/自动驾驶/音视频/游戏开发入门级选手《C++20高级编程》《C++23高级编程》等多本书籍著译者更多原创精品文章，首发gzh，见文末记得订阅专栏，以防走丢C++基础系列专栏C语言基础系列专栏

程序喵大人·2025-03-22 23:15

探索简明虚拟机新纪元 —— SSVM 深度揭秘与应用指南

本文将深入剖析SSVM的核心特性，探讨其技术实现，展示应用场景，并揭示

殷巧或·2025-03-22 23:44

《Python实战进阶》No28: 使用 Paramiko 实现远程服务器管理

本集将深入讲解Paramiko的核心功能，并通过实战案例展示如何高效管理远程服务器。核心概念和知识点SSH协议的基本原

带娃的IT创业者·2025-03-22 23:43

云原生周刊丨CIO 洞察：Kubernetes 解锁 AI 新纪元

LazyjournalLazyjournal是一个用Go语言编写的终端用户界

KubeSphere 云原生·2025-03-22 22:43

深入解析深度学习中的过拟合与欠拟合诊断、解决与工程实践

一、引言：模型泛化能力的核心挑战在深度学习模型开发中，欠拟合与过拟合是影响泛化能力的两个核心矛盾。据GoogleBrain研究统计，工业级深度学习项目中有63%的失败案例与这两个问题直接相关。本文将从基础概念到工程实践，系统解析其本质特征、诊断方法及解决方案，并辅以可复现的代码案例。二、核心概念与通熟易懂解释简单而言，欠拟合是指模型不能在训练集上获得足够低的误差。换句换说，就是模型复杂度低，模型在

古月居GYH·2025-03-22 22:43

OpenManus 架构的详细技术实现

核心分层架构的深度解析底层：LLM层模型选择与适配：OpenManus允许用户替换底层LLM（如mPLUG-Owl3、Qwen、Llama等），通过统一接口调用模型API，实现跨模型兼容性Prompt工程设计：用户输入的自然语言指令通过精心设计的

大势下的牛马·2025-03-22 22:12

深入探讨盘古大模型的高精度多尺度能力

本文将详细分析盘古模型在高精度多尺度问题上的技术特征、优势和应用潜力，并探讨其深入研究的方向。一、盘古模型概述盘古模型是华为推出的中文预训练大模型系列，拥有数十亿甚至千亿级的参数规模。

Hardess-god·2025-03-22 22:40

使用Ollama部署开源大模型

Ollama是一个简明易用的本地大模型运行框架,可以一键启动启动并运行Llama3、Mistral、Gemma和其他大型语言模型。安装MacOS，Windows用户直接在官网下载页下载安装包即可。

好好学习 666·2025-03-22 22:09

量子位招聘 | DeepSeek帮我们改的招聘启事

岗位面向：社招、应届毕业生，所有岗位均可实习——表现出色均可转正加分项：乐于探索AI新工具，善用AI新工具；拥有解读论文的能力，能深入浅出讲解原理；有写代码能力；量子位长期读者。加入我们，你可以获得：

·2025-03-22 22:54

DeepSeek重塑软件行业：研发工程师的机遇与挑战

一、技术革新：从“重复劳动”到“创造力释放”代码生产的效率革命DeepSeek通过自然语言指令生

LiuSid7·2025-03-22 22:38

蓝桥杯---纯职业小组（c语言）

问题描述在蓝桥王国，国王统治着一支由n个小队组成的强大军队。每个小队都由相同职业的士兵组成。具体地，第i个小队包含了bi名职业为ai的士兵。近日，国王计划在王宫广场举行一场盛大的士兵检阅仪式，以庆祝王国的繁荣昌盛。然而，在士兵们入场的过程中，一场突如其来的风暴打乱了他们的行列，使得不同小队的士兵混杂在一起，次序乱成一团，尽管国王无法知道每个士兵的具体职业，但为了确保仪式能顺利进行，国王打算从这些混

写代码的熊萌新·2025-03-22 21:37

C语言求自幂数

如果在一个固定的进制中，一个n位自然数等于自身各个数位上数字的n次幂之和，则称此数为自幂数。例如：在十进制中，153是一个三位数，各个数位的3次幂之和为1^3+5^3+3^3=153，所以153是十进制中的自幂数。我们熟知的水仙花数只是自幂数的一种，严格来说3位数的3次幂数才称为水仙花数。一位自幂数：独身数、两位自幂数：没有、三位自幂数：水仙花数、四位自幂数：四叶玫瑰数、五位自幂数：五角星数、六位

张同学吧·2025-03-22 21:06

MSE分类时梯度消失的问题详解和交叉熵损失的梯度推导

前文请移步笔者的另一篇博客：大模型训练为什么选择交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）：均方误差（MSE）和交叉熵损失的深入对比MSE分类时梯度消失的问题详解我们深入探讨MSE（均方误差）的梯度特性

阿正的梦工坊·2025-03-22 21:34

使用Python和LangChain构建检索增强生成（RAG）应用的详细指南

使用Python和LangChain构建检索增强生成（RAG）应用的详细指南引言在人工智能和自然语言处理领域，利用大语言模型（LLM）构建复杂的问答（Q&A）系统是一个重要应用。

m0_57781768·2025-03-22 21:33

医疗旅游发展方案

一、策划目标在深入剖析医疗旅游市场环境的基础上，设计出针对中低端市场的医疗旅游产品，通过有效的冷启动推广策略，实现项目的初步盈利与客户积累，逐步树立专业品牌形象，建立客户信任机制，形成可复制、可规模化的商业模式

cainiaojunshi·2025-03-22 21:01

学习111

GitHub地址browser-use智能浏览器工具，让AI像人类一样操作浏览器，实现网页自动化网页浏览与操作、多标签页管理、视觉识别与内容提取、操作记录与重复执行、自定义动作支持、主流LLM模型支持为大语言模型服务的创新

麋鹿叔叔·2025-03-22 21:31

Umi-OCR 实践教程：离线、免费、高效的图像文字识别工具

它基于深度学习技术，能够高效提取图像中的文字，支持多语言识别、批量处理、截屏识别等功能，尤其适合对隐私敏感或网络受限的场景。核心亮点：离线运行：无需联网，保护隐私。

几道之旅·2025-03-22 20:30

使用LangChain实现基于LLM和RAG的PDF问答系统

目录前言一.大语言模型(LLM)1.什么是LLM？2.LLM的能力与特点二、增强检索生成(RAG)三.什么是LangChain？

张同学吧·2025-03-22 20:00

基于ChatGPT、GIS与Python机器学习的地质灾害风险评估、易发性分析、信息化建库及灾后重建高级实践

第一章、ChatGPT、DeepSeek大语言模型提示词与地质灾害基础及平台介绍【基础实践篇】1、什么是大模型？

weixin_贾·2025-03-22 20:59

AI 赋能应急管理：ChatGPT、DeepSeek、Grok 的应用探索

个人主页：一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注1.引言随着人工智能（AI）技术的快速发展，大语言模型（LLM）在应急管理领域的应用逐步扩大。

一ge科研小菜菜·2025-03-22 20:58

一文说清楚什么是预训练（Pre-Training）、微调（Fine-Tuning），零基础小白建议收藏！！

预训练为模型提供了广泛的语言能力，而微调则确保了模型能够根据特定任务进行细化和优化。近年来，人工智能（AI）在各个领域的突破性进展，尤其是在自然语言处理（NLP）方面，引起了广泛关注。

小城哇哇·2025-03-22 20:26

文章去除AI味的指令

:author:wirepullerVersion:5.2.0Language:中文Description:专门优化AI生成文章,使其更接近人类自然写作风格的专家Background:你是一位精通自然语言处理和人类写作风格的专家

wirepuller_king·2025-03-22 19:26

Cursor + 向量数据生产力的提升！！

语义搜索能力：向量数据库使Cursor能够执行基于语义的代码搜索，而不仅仅是关键词匹配，开发者可以用自然语言描述需求，找到语义

AI Agent首席体验官·2025-03-22 19:55

anythingLLM 使用教程

一、anythingLLM简介anythingLLM是一款灵活且功能强大的语言模型，它基于先进的深度学习架构构建，旨在为用户提供多样化的自然语言处理服务。

惟贤箬溪·2025-03-22 19:24

GitHub项目推荐--基于LLM的开源爬虫项目

以下是一些基于大语言模型（LLM，LargeLanguageModel）的开源爬虫项目，它们结合了自然语言处理（NLP）技术与爬虫的功能，能在一定程度上提升爬取的智能化和精度。

惟贤箬溪·2025-03-22 19:24

深度解析大模型推理框架：原理、应用与实践

本文将通过简明扼要、清晰易懂的方式，带领读者深入了解大模型推理框架的原理、应用领域和实践经验，帮助读者更好地掌握这一技术，并在实际工作中发挥其价值。

百度_开发者中心·2025-03-22 19:24

大模型推理框架：从理论到实践的全面解析

在数据驱动的时代，深度学习技术已经渗透到各个行业，从图像识别到自然语言处理，从推荐系统到智能客服，其应用无处不在。

百度_开发者中心·2025-03-22 19:23

广州各大IT公司情况调查总结

腾讯微信地址：广东省广州市海珠区新港中路397号TIT创意园B1-B3号使用C语言，C#居多门槛比较高字节跳动广州市天河区珠江东路6号广州周大福金融中心15层01-06室应聘比较注重算法阿里广州市海珠区阅江西路唯品会总部大厦西侧约

Monika Zhang·2025-03-22 19:52

PHP与Java的区别分析

一、语言特点php：一种的像Python的动态弱语言类型的服务器脚本语言，不需要编译代码；它是专为Web开发目的而开发和设计的，而且简单容易上手。

Monika Zhang·2025-03-22 19:52

DeepSeek 部署指南 (使用 vLLM 本地部署)

DeepSeek部署指南(使用vLLM本地部署)本文档将指导您如何使用vLLM在本地部署DeepSeek语言模型。

AGI大模型资料分享员·2025-03-22 19:51

简单工厂模式：思考与解读

智想天开·2025-03-22 19:48

C语言中的结构体

一.结构体1.结构体的概念：结构体可以理解为自定义的数据类型，它是由一批数据组合而成的结构型数据2.结构体格式：struct结构体名字{成员1;成员2;...成员n;};案例：#include#includestructstudent{charname[100];intage;chargender;};intmain(){structstudents1;strcpy(s1.name,"zhangs

NaZiMeKiY·2025-03-22 19:48

Python基础知识点总结

1Python简介Python特点：解释型语言：无需编译，逐行执行。动态类型：变量类型在运行时确定。简洁易读：语法接近自然语言，代码简洁。跨平台支持：Windows/Linux/macOS均可运行。

豆芽819·2025-03-22 18:16

Python与区块链隐私保护技术：如何在去中心化世界中保障数据安全

Python作为区块链开发中最受欢迎的语言之一，提供了强大的工具和库来增强隐私保护。本文将深入探讨区块链的隐私保护技术，并结合Python代码示例，带你了解如何在Web3时代

Echo_Wish·2025-03-22 18:46

YOLO算法全面改进指南（二）

一、多模态提示驱动的开放场景检测系统1.核心创新三模态提示机制：文本提示编码器：基于RepRTA（可重参数化区域文本对齐）构建轻量级文本编码网络，将自然语言描述映射为128维语义向量。

niuTaylor·2025-03-22 18:13

算法之魂：深入剖析数据结构中的七大排序算法

目录1.冒泡排序（BubbleSort）2.选择排序（SelectionSort）3.插入排序（InsertionSort）4.希尔排序（ShellSort）5.快速排序（QuickSort）6.归并排序（MergeSort）7.堆排序（HeapSort）在计算机科学领域，排序是一项基础但至关重要的操作。无论你是处理数据库查询结果还是优化搜索效率，了解不同的排序算法及其适用场景都至关重要。本文将介

GeminiGlory·2025-03-22 18:13

Oracle数据库与Java全栈开发一篇搞定（指南式教学）

一、基础操作篇1.数据定义语言（DDL）核心操作1.1表结构设计技巧--电商用户表设计示例CREATETABLEtb_users(user_idNUMBER(10)PRIMARYKEY,usernameVARCHAR2

Aphelios380·2025-03-22 18:41

LLM-Agent方法评估与效果分析

1.引言近年来，随着大型语言模型（LLM）的快速发展，基于强化学习（RL）对LLM进行微调以使其具备代理（Agent）能力成为研究热点。

·2025-03-22 18:50

业务逻辑漏洞

依赖业务理解：需深入分析目标业务流程的设计逻辑。二、常见业务逻辑漏洞类型1.权限控制漏洞平行越权场景：用户A通过篡改ID

波兰的蓝·2025-03-22 17:05

深入解析 Java Stream API：筛选根节点的优雅实现！！！

深入解析JavaStreamAPI：筛选根节点的优雅实现大家好！今天我们来聊聊Java8中一个非常常见的操作：使用StreamAPI从List中筛选出特定条件的元素。

小丁学Java·2025-03-22 16:30

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