通意千问大语言模型学习笔记第9页

DeepSeek 如何处理多模态数据（如文本、图像、视频）？

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·2025-03-23 17:50

ZYNQ学习笔记_GPIO之输入输出

ZYNQ学习笔记_GPIO之输入输出GPIO介绍MIO介绍EMIO介绍控制GPIO接口的寄存器原理_输入输出部分GPIO介绍GPIO的英文全称为General-purposeinput/output，即一种通用外设

凌星星星星星·2025-03-23 17:20

Python知识分享第十四天

闵少搞AI·2025-03-23 17:19

zynq设计学习笔记2——GPIO之MIO控制LED实验

vivado软件操作步骤与学习笔记1——helloworld差不多，这里不再过多赘述，不同点是在zynq的设置中添加上GPIO的设置即可。

墨漓_lyl·2025-03-23 17:49

When Large Language Models Meet Speech: A Survey on Integration Approaches

主要内容研究背景：大语言模型（LLMs）在自然语言处理领域取得显著进展，其与语音的融合具有广泛应用前景，但缺乏相关集成方法的综述。

UnknownBody·2025-03-23 17:46

【机器学习】机器学习四大分类

机器学习的方法主要可以分为四大类，根据学习方式和数据标注情况进行分类：1.监督学习（SupervisedLearning）特点：有标注数据（即训练数据有明确的输入(X)和输出(Y)）。

藓类少女·2025-03-23 17:16

大模型学习终极指南：从新手到专家的必经之路，全网最详尽解析，你敢挑战吗？

随着人工智能技术的飞速发展，大模型（Large-ScaleModels）已经成为推动自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等领域进步的关键因素。

大模型入门教程·2025-03-23 17:15

机器学习——KNN超参数

交叉验证支持：通

练习AI两年半·2025-03-23 17:44

应用程序编程接口API的类型与结构

目录API的主要类型API的组成部分API的作用和优势使用API的例子如何使用API总结API的主要类型WebAPI：这是最常见的一种API类型，通常用于通过网络与远程服务器进行通

恶霸不委屈·2025-03-23 17:14

向量数据库技术系列三-Chroma介绍

一、前言Chroma是一个开源的AI原生向量数据库，旨在帮助开发者更加便捷地构建大模型应用，将知识、事实和技能等文档整合进大型语言模型（LLM）中。

恰恰虎·2025-03-23 16:43

Macrorit Partition Expert：守护硬盘数据的「分区手术专家」

想给C盘扩容却怕误删文件，硬盘买回来发现系统不认大容量分区，或是想彻底清除隐私数据却担心被恢复软件找回……传统分区工具要么功能受限，要么操作风险高，稍有不慎就会导致数据灾难。

KJ-拾荒者·2025-03-23 16:09

大模型Agent 和 RAG 的关系

在NLP领域，Agent通常指一个基于大语言模型（LLM）的

大数据追光猿·2025-03-23 16:38

国产模型能否挑战 GPT-4？一文拆解 DeepSeek-V3 架构与实战应用

✳️一、引言✅1.1DeepSeek-V3发布背景与定位随着大模型技术的快速演进，从GPT-3到GPT-4，全球在通用人工智能方向取得了长足进展。

AI筑梦师·2025-03-23 16:07

Github上神仙级大模型项目：大语言模型(LLM)入门学习路线图，三个月让你从大模型基础到精通！

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-大飞·2025-03-23 16:35

Agent、RAG、LangChain的概念及作用

作用：它能利用内置的大语言模型来做出规划，决定执行哪些步骤，以及每个步骤需要调用哪些工具（如RAG），之后调用相应的工具，最终完成任务。

北极冰雨·2025-03-23 16:04

【如何打包docker大镜像】

项目场景：需要将容器服务部署到离线服务器上；方案：本机的镜像进行打包，然后拷贝到服务器上部署问题描述提示：这里描述项目中遇到的问题：docker中镜像太大，以至于打包时电脑卡死解决方案：压缩打包dockersavemmyolo:v8|gzip>mmyolo.tar.gz拷贝到服务器上后先解压再加载#解压缩gunzipmmyolo.tar.gz#加载dockerload-immyolo.tar

青柚~·2025-03-23 15:28

H800能效架构实战解析

其核心技术覆盖智能负载分配、电压频率动态调节及热管理三大模块，形成从芯片级到数据中心级的垂直优化链路。

智能计算研究中心·2025-03-23 15:56

模型优化驱动产业应用创新

在部署层面，边缘计算与联邦学习的协同应用不仅缩短了金融预测、医疗影像分析等场景的响应延迟，更通

智能计算研究中心·2025-03-23 15:56

DeepSeek多语言AI高效应用实践

本文系统性拆解其技术架构设计逻辑，聚焦论文写作、代码生成、SEO关键词拓展三大核心场景，分析模型在高生成质量、低使用成本维度的差异化优势。

智能计算研究中心·2025-03-23 15:26

SSE进阶详解

但用户问的是如何处理图片、视频等二进制数据。可能需要用Base64编码，这在网页5和6中提到了二进制数据的处理，但SSE本身不支持，所以需要转换。另

GISer_Jinger·2025-03-23 15:54

模式搜索+扩散模型：FlowMo重构图像Token化的技术革命

一、传统图像Token化的困境与FlowMo的破局之道1.1传统方法的三大桎梏传统T

芯作者·2025-03-23 14:21

维普AIGC降重方法有哪些？

在学术写作和论文创作中，重复率过高是许多人面临的一大难题。随着科技的发展，维普AIGC为我们提供了一系列有效的降重方法。那么，维普AIGC降重方法有哪些呢？接下来就为大家详细介绍。

hjehheje·2025-03-23 14:18

功率(电功率)的四大计算公式

以下是电功率的四大计算公式：1.功率公式（直流电）对于直流电（DC），功率(P)可以通过以下公式计算：[P=V\timesI]其中：(P)为功率（瓦特，W）(V)为电压（伏特，V）(I)为电流（安培，A

深圳市青牛科技实业有限公司小芋圆·2025-03-23 14:47

linux+docker安装常见中间件+shell学习笔记

初始设置下载虚拟机软件：选择适合的虚拟机软件（如VirtualBox或VMware）。下载操作系统ISO映像文件：选择并下载你想安装的Linux发行版（例如Ubuntu、CentOS等）的ISO文件。ISO映像文件：是包含了完整光盘内容的文件，包含引导记录、文件系统、数据文件和目录结构。导入ISO文件到虚拟机，并进行相关配置，如分配内存、硬盘空间等。了解基本linuxLinux常见目录及其用途Li

芦屋花绘·2025-03-23 13:43

设计模式：创建型、结构型、行为型

根据其目的，设计模式可以分为三大类：创建型模式、结构型模式和行为型模式。创建型模式创建型模式主要用于创建对象，抽象了实例化的过程，使系统独立于对象的创建、组合和表示。

0319zz·2025-03-23 13:41

基于springboot的在线点餐系统

通过RBAC权限控制+订单状态机+实时库存预警三大核心机制，支持日均万级订单处理，覆盖从用户选餐、支

爱编程的小哥·2025-03-23 12:07

AI大模型训练教程

1.引言随着人工智能技术的快速发展，大模型（如GPT-3、BERT等）在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了显著的成果。训练一个大模型需要大量的计算资源、数据和专业知识。

Small踢倒coffee_氕氘氚·2025-03-23 12:07

Redis大key

Redis大key基本概念，影响Redis大key指在Redis中存储了大量数据的键，它会对Redis的性能和内存管理产生影响。

不7夜宵·2025-03-23 12:06

多模态大模型常见问题

1.视觉编码器和LLM连接时，使用BLIP2中Q-Former那种复杂的Adaptor好还是LLaVA中简单的MLP好，说说各自的优缺点？Q-Former（BLIP2）：优点：Q-Former通过查询机制有效融合了视觉和语言特征，使得模型能够更好地处理视觉-语言任务，尤其是在多模态推理任务中表现优秀。缺点：Q-Former结构较为复杂，计算开销较大。MLP（LLaVA）：优点：MLP比较简单，计算

cv2016_DL·2025-03-23 12:06

华山论剑，大模型(deepseek qwq gemini)辩论人生意义

借助DeepDiscussion程序，通过让大模型(deepseekqwqgemini)讨论“人生意义是什么”这一挑战问题，我们得以客观观察目前这几种大模型的价值观，能力，不足。

Lifeng66666666·2025-03-23 11:32

大语言模型微调和大语言模型应用的区别？

大语言模型微调和大语言模型应用的区别？关键要点微调大型语言模型（LLM）是调整预训练模型以适应特定任务或领域的过程，研究表明这能显著提升性能。

AI Echoes·2025-03-23 11:30

【今日EDA行业分析】2025年3月21日

然而，Synopsys、Cadence、Mentor这三大行业巨头依旧牢牢占据着超过85%

知梦EDA·2025-03-23 11:59

C语言-排序

C语言-排序冒泡排序选择排序冒泡排序两两比较，大的放后面。每比较一轮，记录交换的次数。当交换的次数为零时，则表示排序完成。

<三木>·2025-03-23 10:57

GPT-4o mini TTS：OpenAI 推出轻量级文本转语音模型！情感操控+白菜价冲击配音圈

❤️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·2025-03-23 10:56

Dify-Plus：企业级AI管理核弹！开源方案吊打SaaS，额度+密钥+鉴权系统全面集成

❤️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·2025-03-23 10:55

二分答案思路

问猴子赶在农夫醒来能吃完香蕉的最小速度是多少。一般情况下，要使猴子能在农夫醒来之前把香蕉吃完应该是越快越好，但是这里又要最小速度，所以要找到所有符合条件的最小值，这就是二分答案的应用场

yi.Ist·2025-03-23 10:24

如何用 Python 实现树结构

一、树结构基础认知1.1树的四大特征层级关系：父子节点的从属关系唯一根节点：访问起点无循环：从根到叶的路径不形成环N叉分支：每个节点可有多个子节点1.2核心组件解析classTreeNode:def__

不辉放弃·2025-03-23 10:22

mysql数据库学号数据类型_MySQL数据库学习笔记（二）----MySQL数据类型

【正文】上一章节中，我们学习了MySQL软件的安装，既然软件都装好了，现在就正式开始MySQL的基础知识的学习吧，即使是零基础，也要一步一个脚印。恩，首先要学习的就是MySQL的数据类型。一、数据类型：1、整型(xxxint)2、浮点型(float和double)3、定点数(decimal)4、字符串(char,varchar,xxxtext)5、二进制数据(xxxBlob)6、日期时间类型二、数

艾萨里昂之光·2025-03-23 10:50

学习笔记——GPU

本文为学习笔记，故只对知识点依据自己的理解作概要总结，方便以后复习激活记忆。注：本文中GPU的讲解以A100型号为例，V100跟A100的架构差别不大也可适用，但是其他架构可能会有所出入。

鹤岗小串·2025-03-23 09:17

端到端的NLP框架（Haystack）

它提供了数据预处理、文档存储、检索和生成等一系列组件，支持多种语言模型和检索器。

deepdata_cn·2025-03-23 09:13

读书笔记五 ---大数据之路--数仓分层

在这一层,实时和离线在源头上是统一的,这样的好处是用同一份数据加工出来的指标,口径基本是统一的,可以更方便进行实时和离线问数据比对。例如:原始的订单变更记录数据、服务器引擎的访同日志。（原始数据

qq_38215991·2025-03-23 08:11

春招，作为普通IT实习生的我有哪些想法和准备？

想法&随记对即将毕业的大学生来说，秋招和春招是求职的好机会，也是一次尝试向社会进行"自我推销"的机会，体现自己的综合能力，是“意满签Offer”？还是“露出马脚，社死场面”？

十八朵郁金香·2025-03-23 08:11

[前端面试场景题]虚拟列表

嗯，用户问的是“前端虚拟列表详解”，我需要详细回答这个问题。首先，我得先理解虚拟列表的概念和用途。根据搜索结果，虚拟列表主要用于优化长列表的渲染性能，特别是在处理大量数据时。

GISer_Jinger·2025-03-23 08:10

DeepSeek、Grok 与 ChatGPT 三巨头：技术架构与应用场景的全方位解析

前言在当今人工智能领域，DeepSeek、Grok和ChatGPT作为语言模型的三巨头，各自凭借独特的技术架构和广泛的应用场景，在自然语言处理领域占据着重要地位。

云策量化·2025-03-23 08:36

侯捷 C++ 课程学习笔记：深入掌握 C++ 高阶特性 —— 实践与心得分享

侯捷C++课程学习笔记：深入掌握C++高阶特性——实践与心得分享自从开始接触侯捷C++系列精品课程以来，我对C++语言有了全新的认识与深入理解。

清水白石008·2025-03-23 08:35

探索AI模型的巅峰之战：ChatGPT、DeepSeek与Grok 3，谁才是最强？

大型语言模型（LLMs）如ChatGPT、DeepSeek和Grok3纷纷亮相，各展所长，为人们带来了前所未有的体验。在这场"谁是最强"的竞争中，每一方都展现出了令人惊叹的能力和独特的优势。

温暖阳光阿斌·2025-03-23 08:05

一文说清预训练与微调：AI的双重训练法则

预训练是大型语言模型训练的第一步。它在资金和计算能力的支持下，通过深入分析大量的文本数据，使模型建立起语言的基本构架。在这一阶段，模型通过学习海量的书籍、文章和网页，识别出语言的语法、句法和词汇规律。

TGITCIC·2025-03-23 07:02

开发小型、专业、安全且可扩展的语言模型：Arcee的实用指南

技术背景介绍在现代企业中，利用语言模型提升效率和推动创新已成为趋势。然而，大型语言模型（LLMs）的高资源消耗和安全性问题，往往让企业望而却步。

fgayif·2025-03-23 07:00

MES管理系统破解车间管理四大难题指南

本文将从四大核心痛点切入，深度解析MES管理系统的破局之道。痛点一：计划脱离实际，排产如同“盲人摸象”传统排产模式下，计

深蓝易网·2025-03-23 07:26

精密校平机：工业制造的精度之源

其工作原理是通过机械设备对材料施加一定的力，使材料在弹塑性弯曲条件下，通

玛哈特-小易·2025-03-23 07:22

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