超级位置模型

DeepSeek R1：中国AI黑马的崛起与挑战

文章目录技术突破：从零开始的推理能力进化DeepSeekR1-Zero：纯RL训练的“自我觉醒”DeepSeekR1：冷启动与多阶段训练的平衡之道实验验证：推理能力的全方位跃升基准测试：超越顶尖闭源模型蒸馏技术

码事漫谈·2025-01-28 16:13

ultralytics 是什么？

它最著名的功能是实现YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模型，特别是最新的YOLOv8。1.YOLO是什么？YOLO是一种流行的目标检测算法，以其速度快和精度高而闻名。

博刻·2025-01-28 16:09

多智能体系统的构建

文章目录多智能体系统的构建方法多智能体系统的通讯协同机制大语言模型智能体的典型应用待解决的关键技术问题与单智能体系统的独立工作模式不同，多智能体系统着重强调智能体间的协同合作，以发挥集体智慧的优势

三月七꧁ ꧂·2025-01-28 16:08

《Python 动画：实现多种不同速度的炫酷烟花效果》

本篇文章将教你如何实现多个不同速度、位置的烟花动画，让它们在屏幕上绚丽绽放，占满整个画布。效果预览本代码的最终效果如下，完整代码底部获取：多个烟花随机从屏幕不同位置升空。

后端工匠之道·2025-01-28 16:38

Kaggle房价预测

本节将提供未经调优的数据的预处理、模型的设计和超参数的选择。我们希望读者通过动手操作、仔细观察实验现象、认真分析实验结果并不断调整方法，得到令自己满意的结果。

一名小菜鸟的学习之路·2025-01-28 15:38

C++ 与机器学习：构建高效推理引擎的秘诀

随着深度学习模型逐渐从研究走向生产环境，推理能力成为部署中的关键环节。模型的推理引擎需要以极低的延迟快速处理输入数据，同时最大化地利用硬件资源。

salsm·2025-01-28 15:07

使用 C++ 和函数式编程构建高效的 AI 模型

将C++与函数式编程结合，可以打造高效、模块化的AI模型，同时提高代码的可读性和可维护性。本文将深入探讨如何利用现代C++和函数式编程的强大特性，优化AI模型的构建流程，并提升整体性能。

salsm·2025-01-28 15:37

第76期 | GPTSecurity周报

GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区，集成了生成预训练Transformer（GPT）、人工智能生成内容（AIGC）以及大语言模型（LLM）等安全领域应用的知识。

云起无垠·2025-01-28 15:05

PAT乙级题解1003(超级详细分析，看完就懂)

题目描述：题意简化：给定一个字符串和一些判定规则,判断该字符串是否正确思路分析(解读规则)：①字符串中只能含有P,A,T这三种字符②形如PAT,APATA,AAPATAA,AAAPATAAA…这种都算正确，可以观察到：P和T都是有且只有一个P一定在T的左边P和T中间A的个数一定不为0③第三点是在第二点的基础上进行的拓展先拓展②中的字符串，看看正确的字符串都有什么规律{PAT−>PAAT−>PAAA

算法小白TQ·2025-01-28 15:04

2025年1月27日人工智能与科技新闻：DeepSeek震撼全球科技市场

中国AI初创公司DeepSeek震撼全球科技市场DeepSeekR1模型的突破性发展在科技迅猛发展的时代，中国人工智能初创公司DeepSeek推出的R1模型，以其卓越的技术能力，在全球AI领域掀起一场变革

海棠AI实验室·2025-01-28 15:03

第84期 | GPTSecurity周报

GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区，集成了生成预训练Transformer（GPT）、人工智能生成内容（AIGC）以及大语言模型（LLM）等安全领域应用的知识。

云起无垠·2025-01-28 14:30

使用onnxruntime-web 运行yolov8-nano推理

ONNX（OpenNeuralNetworkExchange）模型具有以下两个特点促成了我们可以使用onnxruntime-web直接在web端上运行推理模型，为了让这个推理更直观，我选择了试验下yolov8

CHEN_RUI_2200·2025-01-28 14:27

Javaweb入门-Maven项目学习（Day2）

（一）Maven坐标maven中的坐标是资源的唯一标识，可以通过坐标唯一定义资源位置*使用坐标来定义项目或引入项目中需要的依赖*Maven坐标主要组成*groupld:定义当前Maven项目隶属组织名称

半截詩·2025-01-28 14:27

EtherCAT主站IGH-- 54 -- IGH之控制电机旋转周期同步位置模式（CSP模式）

EtherCAT主站IGH--54--IGH之控制电机旋转周期同步位置模式（CSP模式）0Ubuntu18.04系统IGH博客、视频欣赏链接1修改电机的ID一代码实现二编译运行该文档修改记录：总结环境：

常驻客栈·2025-01-28 14:57

LEETCODE | PYTHON | 63 | 不同路径Ⅱ

网格中的障碍物和空位置分别用1和0来表示。来源：力扣（LeetCode）链接：https://leet

Angelawlc·2025-01-28 14:24

FSMN-VAD与Silero-VAD

这篇文章主要介绍两种的ASR中的VAD开源模型，第一种就是FSMN-VAD，这个是达摩院语音团队提出的高效语音端点检测模型，用于检测输入音频中有效语音的起止时间点信息。

Wasser.·2025-01-28 13:23

AI大模型DreamShaper XL v2系列分享，适用于Stable Diffusion和ComfyUI

DreamShaperXLv2TurboDPMpp_v2Turbo通过百度网盘分享的文件：DreamShaperXLv2TurboDPMpp_v2TurboDPMpp.safetensors链接:https://pan.baidu.com/s/1ja-9GrFPy7enGKAO-cUUFQ?pwd=5566提取码:5566–StableDiffusion放在models\Stable-diffus

szboy2003·2025-01-28 13:52

jvm优化_day02

如果，程序员在某些位置没有写delete进行释放，那么申请的对象将一直占用内存资源，最终可能会导致内存溢出。3

qq_42514129·2025-01-28 13:22

开放传神（OpenCSG）手撕Sora的Diffusion Transformer (DiT)算法

OpenAI尝试过递归网络、生成对抗网络、自回归Transformer及扩散模型。最终诞生了DiffusionTransformer。

OpenCSG·2025-01-28 13:20

树的存储结构&树和森林的遍历

双亲表示法（顺序存储）每个结点中保存指向双亲的“指针”#definemaxsize100//树中最多结点数typedefstruct{//树中结点定义intdata;//数据元素intparent;//双亲位置域

于冬恋·2025-01-28 13:50

【STL笔记】字符串

字符串下标从0开始，常规用法不再赘述，持续更新中…1.substr(pos，len):返回从位置pos开始，长度为len的子串。

Flower#·2025-01-28 13:49

基于粒子群算法的电力系统无功优化研究(IEEE14节点)（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、引言二、粒子群算法简介三、无功优化数学模型四、IEEE14节点系统简介五、基于粒子群算法的无功优化实现六、仿真结果与分析七、结论与展望2运行结果3参考文献4Matlab

科研_G.E.M.·2025-01-28 12:14

python高级爱心代码

turtle.Screen()screen.bgcolor("black")#创建画笔pen=turtle.Turtle()pen.speed(0)pen.color("red")pen.penup()#移动画笔到起始位置

爱掉发的小龙·2025-01-28 12:13

深度神经网络（DNN）详解

深度神经网络（DNN，DeepNeuralNetwork）是人工智能领域中的一种重要模型，它通过模拟人脑神经网络的结构和工作原理，实现了对复杂数据的处理和决策。

古龙飞扬·2025-01-28 12:12

Azure AI-102 认证全攻略: (三十四)基本提示工程与 API 指南

基本提示工程与API指南（修订版）本指南将详细介绍如何在AzureAIStudio中配置和使用AzureOpenAI服务，从创建和管理AIHub，到部署GPT-3.5Turbo及其他大语言模型（LLM）

海棠AI实验室·2025-01-28 12:12

基于架构的软件开发方法

ABSD模型把整个软件过程划分为：架构需求、设计、文档化、复审、实现、演化架构需求：需求是指用户对目标软件系统在功能、行为、性能、设计约束等方面的期望。架构需求

light900·2025-01-28 12:42

探索GigaChat与LangChain的完美结合：深度解析与实战指南

探索GigaChat与LangChain的完美结合：深度解析与实战指南引言在人工智能的领域中，语言模型和嵌入技术正逐步改变我们与数据交互的方式。

asdfujhgy·2025-01-28 11:10

人工智能学习框架：深入解析与实战指南

本指南将全面介绍人工智能主流学习框架的特点、安装方法、核心功能，以及通过实践案例展示如何使用这些框架进行AI模型开发、训练与优化。1.

一ge科研小菜鸡·2025-01-28 11:07

【大模型】Hugging Face下载大模型的相关文件说明

个人首页：神马都会亿点点的毛毛张随着大模型的火热，许多人开始纷纷入坑️大模型，不过目前很多人都只是基于开源的大模型做微调，今天毛毛张要分享的是关于HuggingFace下载大模型微调文件的说明，有助于大家下载的微调文件的作用文章目录

神马都会亿点点的毛毛张·2025-01-28 11:36

【前沿聚焦】机器学习的未来版图：从自动化到隐私保护的技术突破

图书作者：《ESP32-C3物联网工程开发实战》图书作者：《SwiftUI入门，进阶与实战》超级个体：CO

网罗开发·2025-01-28 10:04

json格式的标记文件转yolo格式（txt）的标记文件

背景我在使用anylabeling标记软件时发现导出的标记文件格式只能是json格式，而我yolov8训练模型的标记文件需要时txt格式的，所以我需要写一个转换脚本脚本1.脚本1这个脚本是针对于矩形框标记的转换

帅气的亮·2025-01-28 10:33

力扣HOT100-接雨水

我们可以维两个数组，分别记录当前位置左边的最高列的高度和右边最高列的高度，这是我们就省去了对每个列的单独寻找

笨cc·2025-01-28 10:33

【insert函数】

在C++中，std::string::insert是一个功能强大的成员函数，用于在字符串的指定位置插入内容。它有多个重载版本，支持插入字符、字符串、子字符串等。

柠石榴·2025-01-28 10:31

AI人工智能深度学习算法：搭建可拓展的深度学习模型架构

AI人工智能深度学习算法：搭建可拓展的深度学习模型架构作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着人工智能技术的飞速发展

AI天才研究院·2025-01-28 10:30

LeetCode - #195 Swift 实现打印文件中的第十行

图书作者：《ESP32-C3物联网工程开发实战》图书作者：《SwiftUI入门，进阶与实战》超级个体：CO

网罗开发·2025-01-28 10:00

GPT4All:免费使用本地运行无需GPU的基于C++的GPT模型和UI: A free-to-use, locally running, privacy-aware chatbot. No GPU

输出：GPT4All如何运作RunningLLMsonCPU在CPU上运行LLMSideloadinganyggMLmodel加载任何ggML模型GPT4ALL:目前已经

AI天才研究院·2025-01-28 09:28

接口技术-第1次作业

2、接口芯片的编程模型方法是什么？采用编程模型方法对分析与应用微机系统的硬件资源有什么意义？3、什么是接口？阐述接口的功能。4、什么是多总线技术？多总线层次化总线结构主要有哪几个层次？

厂里英才·2025-01-28 09:57

机器学习&深度学习目录

机器学习模型机器学习笔记：Transformer_刘文巾的博客-CSDN博客attention相关机器学习笔记：attention_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客机器学习笔记：ELMOBERT_UQI-LIUWJ

UQI-LIUWJ·2025-01-28 09:26

使用Python调用OpenCV中的solvePnP函数

solvePnP函数使用了一种称为Perspective-n-Point（PnP）问题的算法，它可以估计相机的旋转和平移向量，从而确定相机在3D空间中的位置。这对

WzisTypescript·2025-01-28 08:52

两种交换排序算法--冒泡，快速

如果第一个元素大于第二个元素，就交换它们的位置；如果不大，则继续比较下一对元素。第一轮排

juechen333·2025-01-28 08:50

【AI论文】FilmAgent: 一个用于虚拟3D空间中端到端电影制作自动化的多智能体框架

受近期基于语言智能体社会的自动化决策领域进展的启发，本文提出了FilmAgent，这是一个新颖的、基于大型语言模型（LLM）的多智能体协作框架，旨在实现我们构建的3D虚拟空间中的端到端电影制作自动化。

东临碣石82·2025-01-28 08:19

最小二乘法-线性回归和梯度下降法

它通过最小化观测值与模型预测值之间的差的平方和来估计模型参数。

梦回楼~·2025-01-28 08:19

容器化检索增强框架（R2R）

主要特点包括实现新颖的检索算法，支持多步检索过程，与各种嵌入模型和向量存储集成，以及用于分析和可视化检索性能的工具。适合有兴趣突破检索技术界限的开发人员和研究人员，特别是在需要创新检索方法的场景。

deepdata_cn·2025-01-28 08:19

高效向量搜索RAG解决方案（Canopy）

一、基本原理1.向量嵌入：Canopy首先会将文本数据转换为向量表示，通常使用预训练的语言模型等技术，将文本映射到

deepdata_cn·2025-01-28 08:18

遥感深度学习过程中图像分割的尺寸对模型训练结果的影响

小尺寸图像：显存占用低，但可能丢失全局上下文信息（如大面积地物分布），影响模型对复杂场景的理解。2.模型感受野与上下文信息小尺寸输入：模型感受野受限，可能无法捕捉大范围地物（如河流、

司南锤·2025-01-28 08:18

使用小尺寸的图像进行逐像素语义分割训练，出现样本不均衡训练效果问题

小尺寸裁剪后，部分训练样本可能完全不含某些类别（例如一块纯农田的补丁），导致模型对这些类别缺乏学习机会。示例：原图中“道路”占比5%，若裁剪为256x256的小图，部分小图中可能