逃离大迷宫第2页

Apipost一站式API工具评测：整合Postman+Swagger+JMeter三大功能，打造全流程开发解决方案

作为一名Java开发者，始终追求开发过程的高效性。使用IntelliJIDEA编写代码只是开始。一般来说，代码完成后，我们会切换到Postman进行API调试。在确保API表现符合预期后，我们会使用Swagger为前端团队生成文档。最后，再使用JMeter进行性能和负载测试，以确保API工作流顺畅且自动化。Apipost=Postman+Swagger+JMeter然而，这种多工具的方法存在诸多挑

·2025-03-11 07:42

领域大模型之微调技术和最佳实践

“大”是指它们训练的海量数据集及其参数的大小，即模型在训练过程中学习的记忆和知识;“通用”意味着他们具有广泛的语言任务能力。更明确地说，L

程序员莫玛·2025-03-11 07:17

利用AI大模型，破解医疗数据困境_医疗ai大模型

随着AI技术飞跃，医疗基础模型在2023年逐渐涌现。它们不仅能深刻理解临床数据，还能生成富有洞见的医疗知识。从影像诊断到药物研发，这些模型正逐步改写医疗服务的未来。然而，数据量有限、标注成本高、多模态数据融合困难等挑战仍旧存在。如何在确保隐私的前提下，高效利用有限的医疗数据？医疗数据困境新解：基础模型医疗诊断对减少疾病发生、降低死亡率、提高民众健康水平具有重要意义。高质量的医疗数据在其中扮演了不可

喝不喝奶茶丫·2025-03-11 06:45

LangChain大模型应用开发指南-大模型Memory不止于对话

【一一AGI大模型学习所有资源获取处一一】①人工智能/大模型学习路线②AI产品经理资源合集③200本大模型PDF书籍④超详细海量大模型实战项目⑤LLM大模型系统学习

喝不喝奶茶丫·2025-03-11 06:45

leetcode 贪心算法

刷题记录以局部最优推出整体最优，且想不到反例，则可以尝试贪心算法455.分发饼干从后向前遍历孩子数组，用大饼干满足胃口大，并统计满足小孩数量classSolution(object):deffindContentChildren

gufly-·2025-03-11 06:13

简单区分五大算法分析策略（分治、动态规划、贪心、回溯、分支限界）

一、分治法1、设计思想将一个难以直接解决的大问题，分割成k个规模较小的子问题，这些子问题相互独立，且与原问题相同，然后各个击破，分而治之。2、递归算法分治法常常与递归结合使用：通过反复应用分治，可以使子问题与原问题类型一致而规模不断缩小，最终使子问题缩小到很容易求出其解，由此自然导致递归算法。3、子问题规模根据分治法的分割原则，应把原问题分割成多少个子问题才比较适宜？每个子问题是否规模相同或怎样才

土味儿~·2025-03-11 06:42

数巅科技携手智慧足迹深耕行业大模型应用

近日，数巅科技与智慧足迹数据科技有限公司（智慧足迹）达成战略合作，双方将联合开展AI大模型应用研发，提供定制化行业解决方案，以技术创新推动AI大模型应用创新，助力企业数智化转型。

Dipeak数巅科技·2025-03-11 05:07

如何对大模型进行微调？从原理到实战全解析

随着大语言模型（LLM）的快速发展，微调（Fine-tuning）已成为将通用模型转化为垂直领域专家的核心技术。

挣扎与觉醒中的技术人·2025-03-11 05:32

【技术干货】三大常见网络攻击类型详解：DDoS/XSS/中间人攻击，原理、危害及防御方案

1.DDoS攻击1.1什么是DDoS攻击？DDoS（DistributedDenialofService，分布式拒绝服务攻击）通过操控大量“僵尸设备”（Botnet）向目标服务器发送海量请求，耗尽服务器资源（带宽、CPU、内存），导致正常用户无法访问服务。1.2攻击原理与分类流量型攻击：如UDP洪水、ICMP洪水，通过发送大量无效数据包占用带宽。协议型攻击：如SYN洪水攻击，利用TCP三次握手漏洞

挣扎与觉醒中的技术人·2025-03-11 05:01

《Python实战进阶》No20: 网络爬虫开发：Scrapy框架详解

No20:网络爬虫开发：Scrapy框架详解摘要本文深入解析Scrapy核心架构，通过中间件链式处理、布隆过滤器增量爬取、Splash动态渲染、分布式指纹策略四大核心技术，结合政府数据爬取与动态API逆向工程实战案例

带娃的IT创业者·2025-03-11 03:15

【带你 langchain 双排系列教程】8.LangChain开发Agent智能体：从入门到实战

LangChain是一个专为构建大模型应用设计的开发框架，其模块化设计和丰富的工具链让智能体开发更高效。

夜里慢慢行456·2025-03-11 03:43

第二章：标签大狂欢：从基础到变形

第二章：标签大狂欢：从基础到变形2.1文本标签的魔法咒语一、专治「文字乱跑症」的标签想象一下，你刚写了一段优美的文字，结果浏览器像个熊孩子一样把它们堆成一团——这时候就需要标签施展「定身咒」了！

我自纵横2023·2025-03-11 03:10

大语言模型原理基础与前沿挑战与机遇

大语言模型原理基础与前沿挑战与机遇1.背景介绍大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）是近年来人工智能领域的一个重要突破。

AI大模型应用之禅·2025-03-11 02:07

AI Prompt 提示词工程入门指南：新手小白快速上手

近年来，人工智能（AI）发展迅猛，特别是大语言模型（LLMs）（如ChatGPT、Claude、Gemini、Llama等）的广泛应用，让人们可以用自然语言与AI进行互动。

机器学习司猫白·2025-03-11 02:37

清华、北大DeepSeek使用手册：8本，698页大合集

链接：https://pan.quark.cn/s/79b8b14e2c56以前看了很多教程，都感觉特别花哨，没啥干货，大部分就是把GPT的说明书稍微改改，就拿来用在DeepSeek上了，没啥用。但清华和北大这个手册完全不一样！它先是给你讲清楚原理，然后手把手教你怎么科学地使用。它不只是告诉你怎么提问，还会告诉你为啥要这么问，这不就是教你怎么掌握提示词的底层逻辑嘛。

2501_90850576·2025-03-11 01:58

DeepSeek源码解析（2）

在大模型（如深度学习模型）中，张量扮演着核心角色，具体来说：数据表示：张量用于表示输入数据、模型参数和中间计算结果。

白鹭凡·2025-03-11 01:26

面向对象的三大特性?

面向对象的三大特性?封装定义与目的将数据和操作这些数据的方法绑定在一起，形成一个类，并通过访问控制机制限制外部对类内部数据和方法的直接访问。

毛小茛·2025-03-11 00:24

动态规划经典算法详解与C++实现

本文精选六大经典动态规划问题，提供详细的算法解析和C++实现代码。

金外飞176·2025-03-11 00:54

DeepSeek使用手册资料下载地址分享

DeepSeek无疑是2025开年AI圈的一匹黑马，在一众AI大模型中，DeepSeek以低价高性能的优势脱颖而出。

心灵宝贝·2025-03-10 23:48

华为昇腾适配阶跃星辰多模态开源模型，上线魔乐社区

今日，魔乐社区（Modelers）宣布已上架由阶跃星辰自研的Step-Video视频生成和Step-Audio语音模型两款开源多模态大模型，并基于华为昇腾CANN异构计算架构和昇腾服务器，完成了对模型的适配

·2025-03-10 22:05

大语言模型(LLM)入门学习路线图，从零基础到精通，理论与实践结合的最佳路径！

Github项目上有一个大语言模型学习路线笔记，它全面涵盖了大语言模型的所需的基础知识学习，LLM前沿算法和架构，以及如何将大语言模型进行工程化实践。

ai大模型应用开发·2025-03-10 22:39

在Ubuntu系统下部署大语言模型

前言在Ubuntu系统下部署大语言模型，可以使用HuggingFace的Transformers库来加载和使用预训练的模型。

脱泥不tony·2025-03-10 22:39

Nanobrowser：开源版OpenAI Operator！AI自动操控浏览器，复杂网页任务一键搞定

❤️如果你也关注AI的发展现状，且对AI应用开发感兴趣，我会每日分享大模型与AI领域的开源项目和应用，提供运行实例和实用教程，帮助你快速上手AI技术！

蚝油菜花·2025-03-10 22:05

设计模式七大设计原则Java 实践

1.单一职责原则（SingleResponsibilityPrinciple,SRP）单一职责原则规定一个类应该仅对一项职责负责。这意味着一个类应只关注一件事情，以便降低类之间的耦合度，提高代码的可维护性。示例：//用户登录类publicclassUserLogin{publicbooleanlogin(Stringusername,Stringpassword){//登录逻辑returntrue

sevevty-seven·2025-03-10 21:34

周报 | 25.3.3-25.3.9文章汇总

周报|25.2.24-25.3.2文章汇总-CSDN博客Datawhale|最新「大模型简史」整理！从Transformer（2017）到DeepSeek-R1（2025）--建议收藏！

双木的木·2025-03-10 21:04

Compressed Channel Estimation for Intelligent Reflecting Surface-Assisted Millimeter Wave Systems

本文表明，为了实现联合主动式和被动式波束形成，需要获取大尺寸级联信道矩阵的知识。为了减少训练开销，利用了毫米波信

No_one-_-2022·2025-03-10 20:21

机器视觉3D上下料技术上的分析

以下是其核心内容梳理：核心组成3D视觉系统：硬件：常用3D相机（结构光、ToF、双目视觉等），如Kinect、IntelRealSense、工业级品牌（Keyence、康耐视，苏州大视通智能科技有限公司

视觉人机器视觉·2025-03-10 19:47

解密DeepSeek-R1模型微调实战：VIP专属技巧助你轻松掌握行业核心技术

引言大模型微调已成为AI工程师的核心竞争力，但90%的学习者卡在以下痛点：❌开源数据集质量参差不齐❌实验环境搭建耗时易出错❌行业级调优方案闭源难获取CSDN大模型VIP专项计划针对上述问题，提供：✅金融

竹木有心·2025-03-10 19:16

如何通过 DeepSeek 开发一个简单的 AI 辅助工具？

关注我，持续分享逻辑思维&管理思维&面试题；可提供大厂面试辅导、及定制化求职/在职/管理/架构辅导；推荐专栏《10天学会使用asp.net编程AI大模型》，目前已完成所有内容。

借雨醉东风·2025-03-10 19:45

AI产品大模型学习指南：清晰路线，AI产品经理必备知识点一网打尽！_AI产品经理

一、AI产品经理知识扫盲1️⃣【AI的产品形态到底是什么】？没有固定形态。实际上AI只是一种对传统产品或服务赋能的手段而已，将各种“中间件”（通常是一种训练好的模型，当输入一定数据后自动返回一定的输出值）、传感器等不同形式的软件、硬件融入传统产品或服务的使用或体验流程中。AI只是一种工具而已，产品的终极目标仍然不变为用户创造最大价值，提供最佳用户体验。2️⃣【AI产品的三要素】算法+计算能力+数据

AGI大模型学习·2025-03-10 18:38

Java集合_八股&场景题

答案：Java集合框架主要分为三大接口：Collection、Map和Queue。Collection：是集合的顶级接口，它又分为List和Set。

吃海鲜的骆驼·2025-03-10 18:35

手把手教你玩转DeepSeek大模型的5个实战技巧

上个月在克拉玛依云计算产业园，我亲眼见到值班工程师用DeepSeek-R1大模型自动生成油田设备监测报告，原本需要3小时的工作现在10分钟就能完成。

·2025-03-10 18:59

MPPT与PWM充电原理及区别详解

充电过程：初期以大电流快速充电（电池电压较低）。当电池接近充满时，通过调节脉冲宽度（占空比）减少电流，防止过充。电压

·2025-03-10 18:27

二维码标签制作攻略：如何选择苗木树牌制作工具？

这些传统树牌看似“尽职尽责”，实则作用有限：信息量不足：一块巴掌大的标牌，最多只能写下树木的学名、科属和简短介绍。

·2025-03-10 18:57

用双色球数据集微调后的大模型

最近用Qwen/Qwen1.5-1.8B-Chat大模型来微调训练双色球2003001-2025011的数据集，实验测一下大模型出球的预测情况。

qq_29790801·2025-03-10 17:33

2025年大模型AI产品经理学习路线图：零基础到精通，一篇收藏，开启学习之旅！悄悄努力然后惊艳所有人

随着人工智能技术的发展，尤其是大模型（LargeModel）的兴起，越来越多的企业开始重视这一领域的投入。

AGI大模型老王·2025-03-10 17:30

【大模型】DeepSeek-R1-Distill-Qwen部署及API调用

DeepSeek-R1-Distill-Qwen是由中国人工智能公司深度求索（DeepSeek）开发的轻量化大语言模型，基于阿里巴巴的Qwen系列模型通过知识蒸馏技术优化而来。

油泼辣子多加·2025-03-10 17:29

打造RAG系统：四大向量数据库Milvus、Faiss、Elasticsearch、Chroma 全面对比与选型指南

本文将深入对比四大主流向量数据库——Milvus、Fai

橙子小哥的代码世界·2025-03-10 16:57

QwQ-32B通用能力测评的详细分析

QwQ-32B通用能力测评的详细分析一、测评框架与核心基准测试QwQ-32B的通用能力测评围绕三大核心评测体系展开，覆盖逻辑推理、多轮对话、复杂指令遵循、工具调用等综合能力：LiveBench（“最难LLMs

大势下的牛马·2025-03-10 16:57

判断序列是否为堆

堆分为最大堆和最小堆，也成为大根堆和小根堆，将序列看成完全二叉树，1.若所有父节点都比其左子树和右子树大则为最大堆（大根堆）2.若所有父节点都比起左子树和右子树小则为最小堆（小根堆）

南巷旧人寻·2025-03-10 16:55

利用CUDA与OpenCV实现高效图像处理：全面指南

然而，图像处理的计算量非常大，往往需要强大的计算能力来保证实时性和高效性。幸运的是，CUDA和OpenCV为我们提供了一种高效的图像处理解决方案。

快撑死的鱼·2025-03-10 16:25

计算机学习的五大避坑指南新手必藏

避坑一：盲目跟风学习编程语言技术性深化：在选择编程语言时，要考虑语言的特点、适用场景以及未来发展趋势。例如，Java适合企业级应用开发，Python在数据分析和人工智能领域有广泛应用，而JavaScript则是前端开发的基础。明确自己的职业发展方向，选择与之匹配的语言进行深入学习。避坑二：忽视基础知识的掌握技术性深化：深入理解算法如排序、搜索等，熟悉常见的数据结构如链表、栈、队列、树等，并掌握设计

编程诗人华仔·2025-03-10 16:52

大模型“瘦身”革命——模型压缩与加速

随着AI大模型（如GPT、BERT、DALL·E等）的崛起，它们在自然语言处理、图像生成等领域的表现令人惊叹。然而，大模型的参数量动辄数十亿甚至上千亿，带来了巨大的计算资源消耗和部署成本。

大模型应用场景·2025-03-10 15:50

从前端程序员到大模型工程师的转型攻略

在科技日新月异的今天，人工智能（AI）特别是大规模预训练模型（大模型）的发展正引领着新一轮的技术革命。

七七Seven～·2025-03-10 15:19

Windows 红色警戒合集含红警1+2+3代所有版本内含明细介绍免安装中文版

pwd=v6vc#红警大合集，附送地图+修改器包含红警1+红警2+红警3所有版本其中,红警2含超级大全，包括:红色警戒2:共和国之辉联机版(可上对战平台)红色警戒2:共和国之辉疯狂版红色警戒2:原版(开局有

私人珍藏库·2025-03-10 15:46

第k个数（acwing）c++

请你计算并输出该数列从大到小排序后的第kk个数。输入格式第一行包含两个整数n,kn,k。第二行包含nn个整数a1,a2,…,ana1,a2,…,an。

xinghuitunan·2025-03-10 15:16

大话机器学习三大门派：监督、无监督与强化学习

以武侠江湖为隐喻，系统阐述了机器学习的三大范式：监督学习（少林派）凭借标注数据精准建模，擅长图像分类等预测任务；无监督学习（逍遥派）通过数据自组织发现隐藏规律，在生成对抗网络（GAN）等场景大放异彩；强化学习

安意诚Matrix·2025-03-10 15:44

L2-031 深入虎穴 (25 分) PTA GPLT 天梯题目集记忆数组+以尾顶点向上递归求解 C/C++ 题解

已知情报藏在一个地下迷宫里，迷宫只有一个入口，里面有很多条通路，每条路通向一扇门。

陈一啊·2025-03-10 14:42

大模型交互-超拟人合成

2、唤醒的持久运行--->合成能力加持（唤醒成功后语音答复：主人我在）--->调用在线或离线听写能力（建议用讯飞在线效果好）--->识别用户说的语音成文字后发给大模型--->建议调用讯飞星火认知大模型-

定制开发才有价值·2025-03-10 14:12

解锁激光焊接新境界：填丝/填粉自适应技术大揭秘

激光焊接的品质之重在现代制造业的宏大版图中，激光焊接已然成为一股不可或缺的关键力量，深深扎根于众多核心领域。从汽车制造的精密车身架构搭建，到航空航天飞行器的关键部件连接，再到电子设备的微型化精密组装，激光焊接以其独特的技术优势，为这些行业的高效生产和产品性能提升提供了坚实保障。在汽车制造领域，激光焊接能够实现车身零部件的高精度连接，有效提升车身的结构强度与刚性，同时降低车身重量，为汽车的轻量化设计

计算机学长·2025-03-10 14:09

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