软件测试V模型简介第51页

Deep Lake：人工智能时代的数据湖

它提供高效的多模态数据管理、类似Git的版本控制、强大的查询和可视化功能，并与MLOps生态系统无缝集成，助你轻松驾驭海量数据，加速模型训练！

开源项目精选·2025-03-13 22:43

Self-Attention 中的 Q / K / V

Self-Attention中的Q/K/V没问题！你能继续追问就说明真的在思考了我再用一个更形象、生活化的类比来讲一下Self-Attention中的Q/K/V，你一定能懂。

有人给我介绍对象吗·2025-03-13 22:42

vue+django 前后端数据同步

目标：在views.py中，准备好数据后，通过Vue的v-model双向绑定功能在index.html中显示。当数据修改后，点击按钮提交后，以对象的形式向views.py传递并更新后端数据。

weixin_44079503·2025-03-13 22:11

PyTorch深度学习框架进阶学习计划 - 第21天：自然语言处理基础

PyTorch深度学习框架进阶学习计划-第21天自然语言处理基础今天我们将深入学习自然语言处理(NLP)的基础概念，重点关注词嵌入技术、序列建模原理以及主流模型之间的区别和优缺点。

凡人的AI工具箱·2025-03-13 22:41

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划 - 第19天：时间序列预测

天进阶学习计划-第19天：时间序列预测目录时间序列预测概述滑动窗口数据构造方法归一化策略对比：MinMaxvsZ-ScoreLSTM基础原理Attention机制与LSTM结合LSTM-Attention模型实现

凡人的AI工具箱·2025-03-13 22:11

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划 - 第18天：模型压缩技术

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划-第18天：模型压缩技术目录模型压缩技术概述知识蒸馏详解软标签生成策略KL散度损失推导温度参数调节结构化剪枝技术通道剪枝评估准则L1-norm剪枝算法APoZ

凡人的AI工具箱·2025-03-13 22:10

爱学习的大牛123·2025-03-13 21:33

离线服务器ollama新增qwen2:0.5b模型

离线服务器ollama新增qwen2:0.5b模型Dify集成ollama前面已经介绍过离线服务器CentOS使用的docker安装的ollama，其中在ollama中已经安装了deepseek-r1:

slient_love·2025-03-13 20:30

在 Ubuntu 下通过 Docker 部署 Caddy 服务器

Docker和Caddy简介Docker是一个开源的平台，允许开发者打包应用及其依赖，形成一个轻量级的容器。这样，应用可以在任何环境中保持一致，减少“在我电脑上可以运行”的烦恼。

reddingtons·2025-03-13 20:00

查看自己某个conda环境的Python版本的方法

再输入：python-V#注意V是大写1

小剧场的阿刁·2025-03-13 20:30

logger入门（基于Python3）

目录简介核心优势基础用法常用配置与标准库logging对比简介在Python中，fromloguruimportlogger是用于导入Loguru库的核心日志记录工具logger。

弱冠少年·2025-03-13 20:29

《探秘人工智能与鸿蒙系统集成开发的硬件基石》

对于模型训练任务，尤其是深度学习模型，其复杂的

·2025-03-13 20:02

第81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。

·2025-03-13 20:59

嵌入式学习笔记：LVGL v8 的按钮控件使用方法

嵌入式学习笔记：LVGLv8的按钮控件使用方法LVGL（LightandVersatileGraphicsLibrary）是一个开源的嵌入式图形库，提供了丰富的图形控件和界面设计工具，适用于各种嵌入式系统。本文将介绍LVGLv8版本中按钮控件的使用方法，并提供相应的源代码示例。LVGLv8中的按钮控件是常用的用户交互界面元素之一，它可以用于触摸屏或其他输入设备上，让用户能够与嵌入式系统进行交互。下

WangWEel·2025-03-13 20:25

轻量级多模型部署实践：Ollama 与 vLLM 快速构建高效 AI 工作流20250306

轻量级多模型部署实践：Ollama与vLLM快速构建高效AI工作流本文将详细介绍如何在MacOS与Ubuntu环境下使用Ollama与vLLM进行轻量级多模型部署，包括模型并行推理、安全与性能优化的实践经验

Narutolxy·2025-03-13 20:55

云起无垠荣获第八届“强网杯”高阶技术专项赛优秀奖

但大模型在安全场景落地时存在诸多难题，为此云起无垠构建了AI安全智能体平台。该

·2025-03-13 20:29

Python 网络编程实战：5分钟实现多线程下载工具与 Web 服务器

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain

吴师兄大模型·2025-03-13 20:25

地理信息系统（ArcGIS）在水文水资源及水环境中的应用：实践技术与案例分析深度剖析

一、ArcGIS简介及其在水文水资源中的应用优势ArcGIS是Esri公司开发的一款功能

KY_chenzhao·2025-03-13 20:24

LVGL v8学习笔记 | 字体的应用技巧嵌入式

LVGLv8学习笔记|字体的应用技巧嵌入式在嵌入式系统中，显示器的使用是非常普遍且重要的功能。而为了实现更灵活、美观的用户界面，字体的应用不可或缺。本文将介绍LVGLv8中字体的基本概念以及在嵌入式系统中使用字体的方法，并提供相应的源代码示例。一、字体的基本概念在LVGLv8中，字体是以像素点阵的形式存在的。每个字符由一系列像素点组成，这些像素点排列成矩阵，在显示器上渲染出相应的字符。字体可以分为

CodeMaven·2025-03-13 20:24

三天斩获10万用户。零基础用ChatGPT+Flutter开发AI算命小程序，流量变现全流程

无需算法基础，手把手教你用ChatGPT生成风水命理模型，Flutter快速开发上线，抓住玄学经济红利！（文末送开光版源码+裂变增长脚本）**关键词**：AI算命、ChatGPT变现、Flutter开

众口烁金·2025-03-13 19:53

Python讲解：模板方法模式

Python讲解：模板方法模式简介模板方法模式（TemplateMethodPattern）是一种行为型设计模式，它定义了一个操作中的算法骨架，而将一些步骤延迟到子类中实现。

软件架构师笔记·2025-03-13 19:22

vue2 中 watch 监听属性

文章目录vue2中watch监听属性1.简介2.基本语法1.函数式写法2.对象式写法3.示例1.基础用法2.深度监听对象属性3.立即执行watcher4.性能优化5.实际应用场景1.数据变化时执行异步操作

Hopebearer_·2025-03-13 19:49

Neo4j之CQL基础

Neo4j之CQL基础文章目录Neo4j之CQL基础一、CQL概念二、CQL简介三、CQL命令使用creatematch+returnwheredeleteremovesetorderbymerge四、

风云诀4·2025-03-13 19:19

【智能客服】意图识别训练协作优化机制

本文原创作者：姚瑞南AI-Agent大模型运营专家，先后任职于美团、猎聘等中大厂AI训练专家和智能运营专家岗；多年人工智能行业智能产品运营及大模型落地经验，拥有AI外呼方向国家专利与PMP项目管理证书。

姚瑞南·2025-03-13 19:19

基于多模态大模型的不完整多组学数据特征选择策略

基于多模态大模型的不完整多组学数据特征选择策略是当前生物信息学和精准医学领域的一个前沿问题。

m0_65156252·2025-03-13 18:17

基于SWIFT和Qwen1.5-0.5B-Chat进行大模型全参微调（魔搭社区）

1，swift框架安装pipinstallms-swift2，模型下载gitclonehttps://www.modelscope.cn/qwen/Qwen1.5-0.5B-Chat.git二、数据集准备使用

m0_65156252·2025-03-13 18:47

m0_65156252·2025-03-13 18:16

通信行业语言大模型技术和应用研究

语言大模型在通信运营商中有着非常广阔的应用前景。阐述了语言大模型开发的基本技术方案及原理并对其在通信行业的应用进行了研究与展望。前言ChatGPT的出现迅速引爆了AI的又一波热潮。

人工智能-猫猫·2025-03-13 18:16

【LLM大模型】大模型涌现能力及 Prompt Engineering提示词

涌现能力GPT3是第一批拥有“涌现能力”的大语言模型，即模型未经特定任务的训练，但在适当的提示下，仍然能够解决某些特定领域的问题。

Langchain·2025-03-13 18:15

一文掌握Prompt：万能框架+优化技巧+常用指标

随着大模型在2023年横空出世，“Prompt工程”应运而生，作为用好大模型最重要的武器，Prompt的好坏对模型效果有着决定性的影响。

Langchain·2025-03-13 18:45

分布式存储—— HBase数据模型详解

目录1.3HBase数据模型1.3.1两类数据模型1.3.2数据模型的重要概念1.3.3数据模型的操作1.3.4数据模型的特殊属性1.3.5CAP原理与最终一致性1.3.6小结本文章参考、总结于学校教材课本

Future_yzx·2025-03-13 18:14

【AI大模型应用开发】1.3 Prompt攻防（安全）和 Prompt逆向工程

尤其是最近GPTs刚刚开放，藏在GPTs后面的提示词就被网友们扒了出来，甚至直接被人作为开源项目发布，一点安全和隐私都没有，原作者的收益也必然受到极大损失…到目前为止，大语言模型的防御也没有一个比较完美的解决方式

同学小张·2025-03-13 18:44

Yashan DB 实例管理

启动到NOMOUNT状态的命令为`yasbootclusterstart-cyashandb-mnomount`，此时查询`V$INSTANCE`视图的`STATUS`状态值为`STARTED`。

不三不四୭·2025-03-13 18:43

数据恢复软件 Glarysoft File Recovery Pro v1.27 中文注册版

GlarysoftFileRecoveryPro是一款操作简单但功能强大的Windows数据恢复工具。无论你是意外删除了重要文件，还是由于病毒攻击导致数据丢失，这款软件都能帮你快速、轻松地找回丢失的数据。凭借卓越的数据恢复能力和灵活的选项，GlarysoftFileRecoveryPro为用户提供了高效且安全的数据恢复解决方案。该版本已注册，可以使用全部功能。操作说明：1、将压缩文件解压到固定位置

友善的猴子·2025-03-13 18:43

揭秘Prompt Engineering 提示词工程（附学习文档）

PromptEngineering概览何为Prompt在自然语言处理领域，尤其是与大型语言模型（LLM）互动时，Prompt起着至关重要的作用。

LLM.·2025-03-13 18:43

Prompt优化 COT/COD

例如：大模型用来画思维导图指令：帮我写一个模型训练的思维导图。背景信息：千帆ModelBuilder训练流程为框架。

陌陌623·2025-03-13 18:12

docker 打包镜像部署

dockerfile直接复制粘贴，把jar包位置改一下就行#设置本镜像需要使用的基础镜像#FROMjava:11FROMopenjdk:11#把jar包添加到镜像中ADDip-v1.jar/app.jar

Perfect珈蓝·2025-03-13 18:40

IBM DB2 数据库

1.数据查询(SELECT)--基本查询SELECT*FROMemployeesWHEREdept='IT'FETCHFIRST10ROWSONLY;--分页查询(DB2V9.7+)SELECT*FROMemployeesORDERBYidOFFSET20ROWSFETCHNEXT10ROWSONLY

无始无终993·2025-03-13 18:10

AI与Saas思考【中国SaaS的发展】

系列文章目录提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加AI与SAAS的思考提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录系列文章目录前言一、大模型做不了解决方案二

修炼十万年的狗尾巴草·2025-03-13 17:08

Transformer大模型实战对比ALBERT与BERT

文章标题在当今人工智能领域的迅速发展中，Transformer大模型无疑成为了自然语言处理（NLP）领域的璀璨明星。

AI天才研究院·2025-03-13 17:06

Windows 10/11下安装labelImg标注工具

1、下载windows免安装版本进入下载地址：Releases·HumanSignal/labelImg(github.com)，选择windows_v1.8.1.zip，下载并解压，直接双击exe文件即可打开或者可以访问

czimt开摆·2025-03-13 17:05

适合机器学习的Linux系统推荐及基本配置指南

它不仅影响开发效率，还可能影响模型训练的性能。经过广泛调研和用户反馈，Ubuntu脱颖而出，成为众多机器学习爱好者的首选。下面将详细介绍为何推荐Ubuntu以及其基本配置需求。

金外飞176·2025-03-13 17:05

电机控制常见面试问题（五）

六.在电机控制中如何优化控制器的性能以提高效率一.面对电机控制中的非线性特征应采取什么方法在电机控制中，非线性特征指系统或模型中存在无法用线性数学关系（如比例、叠加）描述的特性，偏离了理想模型

小雀丝·2025-03-13 17:05

Diffusion Transformer与Differential Transformer：技术创新与应用前景

随着技术的不断发展，DiffusionTransformer和DifferentialTransformer等新型架构逐步涌现，为生成模型和注意力机制带来了突破性的进展。

AI大模型learner·2025-03-13 17:33

【八股学习】面试问到JMM如何优雅回答？

1、Java是跨平台语言，需要自己提供内存模型来屏蔽硬件和系统的差异。2、JMM简化多线程编程（屏蔽底层设计可能导致的多线程问题）3、JMM抽象了线程和主内存之间的关系。

illus10n_CHOU·2025-03-13 17:02

【图像检测】基于霍夫变换 Hough变换实现图片车道线检测matlab代码

1简介本文提出了一种新的基于霍夫变换的复杂情况下车道线检测的算法,这个算法能够成功在夜晚,白天,有阴影,车道线磨损不太严重等复杂情况下检测出车道线.传统的车道线检测算法主要为直接在图像中进行霍夫变换,这种算法实时性差

Matlab科研辅导帮·2025-03-13 17:31

颠覆认知的AI黑科技：这3项突破正在改写人类生存法则

：三大AI黑科技重构人类文明底层逻辑在青藏高原海拔5000米的冰川实验室里，AI系统正以每秒数百万次的频率模拟全球冰川消融轨迹；纽约证券交易所的地下机房中，量子神经网络以人类无法理解的维度重构全球经济模型

小筱在线·2025-03-13 17:01

RISC-V架构测试项目教程

RISC-V架构测试项目教程riscv-arch-test项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ri/riscv-arch-test项目介绍RISC-V架构测试项目（riscv-arch-test

卢颜娜·2025-03-13 16:00

LLM Weekly（2025.03.03-03.09）

研究人员推出了QwQ-32B，这是一个拥有320亿参数的模型，它利用强化学习来提升推理能力。尽管参数较少，但通过整合类似智能体的推理和反馈机制，QwQ-32B的表现可与更大规模的模型相媲美。

UnknownBody·2025-03-13 16:29

支持 40+ 插件，Spring AI Alibaba 简化智能体私有数据集成

RAG通过结合检索技术和生成模型的强大能力，使智能体能够实时从外部数据源获取信息，并在生成过程中增强其知识深度和推理能力。通过这种方式，智能体不仅能依赖于模型的预

阿里云云原生·2025-03-13 16:29

推荐频道

软件测试V模型简介