通讯模型

AI系列：大语言模型的function calling（下）- 使用LangChain

LangChainTool/Functioncalling1.Tool/function加强功能LangChain的tool装饰器其他方式:Pydantic2.绑定tools/functions3.调用大模型
liyane·2025-02-10 05:38

LLM 中的 vocabulary 和 embedding vector

vocabulary将自然语言转换为tokenid是根据模型使用的词汇表(vocabulary)进行的。
Overman..·2025-02-10 04:33

动态规划入门练习【01背包问题】——洛谷

思路可以看哔哩哔哩视频哈】附上视频链接吧代码实现【菜鸟本鸟自己写的】P1060[NOIP2006普及组]开心的金明思路跟01背包一样，没什么区别哦视频链接哈哈哈，不过不管怎么说，我还是喜欢二维数组来做，模型其实很固定洛谷试练场普及组动态规划的背包问题
小白卷不动·2025-02-10 04:30

AI大模型系列之七：Transformer架构讲解

前馈神经网络编码器（Encoder）解码器（Decoder）：基于卷积神经网络（CNN）的编码器-解码器结构基于Transformer架构的主流语言模型有哪
m0_74823683·2025-02-10 03:58

GraphRAG如何使用ollama提供的llm model 和Embedding model服务构建本地知识库

使用GraphRAG踩坑无数在GraphRAG的使用过程中将需要踩的坑都踩了一遍（不得不吐槽下，官方代码有很多遗留问题，他们自己也承认工作重心在算法的优化而不是各种模型和框架的兼容性适配性上），经过了大量的查阅各种资料以及
m0_74824865·2025-02-10 03:58

基于simulink的永磁同步电动机矢量控制仿真

Simulink的矢量控制（Field-OrientedControl,FOC）永磁同步电动机（PMSM）建模仿真1.背景介绍1.1项目背景1.2系统描述1.3应用场景2.具体的仿真建模过程2.1系统模型构建
xiaoheshang_123·2025-02-10 03:27

什么是AI人工智能

比如说，如果我给一个深度学习模型显示很多猫图片，它会自己识别出猫的特征，比如眼睛、鼻子和胡须，然后知道这是猫。但是，如何让计算机学会这
西洲啊·2025-02-10 03:57

NLP_[2]-认识文本预处理

文本张量表示方法2.3文本语料的数据分析2.4文本特征处理2.5数据增强方法2.6重要说明2文本处理的基本方法1.什么是分词2什么是命名实体识别3什么是词性标注¶1认识文本预处理1文本预处理及其作用文本语料在输送给模型钱一般需要一系列的预处理工作才能符合模型输入的要求
闵少搞AI·2025-02-10 03:57

R语言机器学习与临床预测模型77--机器学习预测常用R语言包

R小盐准备介绍R语言机器学习与预测模型的学习笔记你想要的R语言学习资料都在这里，快来收藏关注【科研私家菜】01预测模型常用R包常见回归分析包:rpart包含有分类回归树的方法;earth包可以实现多元自适应样条回归
武昌库里写JAVA·2025-02-10 03:25

【论文精读】《Towards Deep Learning Models Resistant to Adversarial Attacks》

摘要本文探讨了深度学习模型在面对对抗性攻击时的脆弱性，并提出了一种基于鲁棒优化的方法来增强神经网络的对抗鲁棒性。
智算菩萨·2025-02-10 03:25

大模型学习笔记 - LLM 对齐优化算法 DPO

LLM-DPOLLM-DPODPO概述DPO目标函数推导DPO目标函数梯度的推导DPO概述大模型预训练是从大量语料中进行无监督学习，语料库内容混杂，训练的目标是语言模型损失，任务是nexttokenprediction
JL_Jessie·2025-02-10 03:54

自监督的主要学习方法

自监督学习是一种机器学习方法，其中模型从未标注的数据中学习生成标签，通常通过构造预训练任务或预测任务来从数据的内部结构中提取信息。
一只波加猹~·2025-02-10 03:54

CNN-day5-经典神经网络LeNets5

等提出的第一个用于手写数字识别问题并产生实际商业（邮政行业）价值的卷积神经网络参考：论文笔记：Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognition-CSDN博客1网络模型结构整体结构解读
谢眠·2025-02-10 03:54

深度学习和机器学习的区别|自注意力机制和多头注意力机制的展示|售前面试题

深度学习和机器学习的区别|自注意力机制和多头注意力机制的展示|售前面试题分类机器学习是人工智能的一个分支深度学习是机器学习下的一个分支模型结构机器学习较为简单，可能就是几层，比如线性层深度学习较为复杂，
Red Red·2025-02-10 03:53

c语言——网络编程【多路文件IO实现 poll、epoll模型总结】内附代码

1.poll模型poll函数原型函数原型：intpoll(structpollfd*fds,nfds_tnfds,inttimeout);功能描述：监视fds中的描述符是否激活参数描述：参数fds：是一个
Heris99·2025-02-10 03:22

算力机房选择RoCE还是InfiniBand（IB）

前言超高带宽、超低延迟、超高可靠，这是大模型训练对于网络的要求。多年来，TCP/IP协议一直是互联网通信的支柱，但对于AI网络来说，TCP/IP在某些方面存在着致命的缺点。
helpme流水·2025-02-10 03:52

运维经典面试题总结100道（含答案）---2024常见面试题

如果挂载目录卸载不掉应该怎么办2.如果你向文件系统中写入数据，发现无法写入，怎么处理3.客户反映服务器卡顿，你会怎么排查4.如果你在执行命令时，发现Linux系统命令执行速度很慢，你会怎么解决5.了解七层模型吗
helpme流水·2025-02-10 03:22

AIOS: 一个大模型驱动的Multi-Agent操作系统设计与Code分析

AIOS:一个大模型驱动的Multi-Agent操作系统设计与Code分析随着人工智能技术的快速发展，传统操作系统逐渐暴露出难以适应AI时代多样化需求的局限性。
大霸王龙·2025-02-10 02:51

基于Simulink的分布式能源系统场景下的光伏逆变器建模仿真

目录基于Simulink的分布式能源系统场景下的光伏逆变器建模仿真1.背景介绍1.1项目背景1.2系统描述1.3应用场景2.具体的仿真建模过程2.1系统模型构建2.1.1光伏电池模型2.1.2MPPT控制器模型
小蘑菇二号·2025-02-10 02:44

基于Simulink的并网控制策略下的光伏逆变器建模仿真

目录基于Simulink的并网控制策略下的光伏逆变器建模仿真1.背景介绍1.1项目背景1.2系统描述1.3应用场景2.具体的仿真建模过程2.1系统模型构建2.1.1光伏电池模型2.1.2MPPT控制器模型
小蘑菇二号·2025-02-10 02:44

基于Simulink的微电网场景下的微电网逆变器建模仿真

目录基于Simulink的微电网场景下的微电网逆变器建模仿真1.背景介绍1.1项目背景1.2系统描述1.3应用场景2.具体的仿真建模过程2.1系统模型构建2.1.1分布式电源模型2.1.2MPPT控制器模型
小蘑菇二号·2025-02-10 02:44

手把手教你学matlab（8.11）--实例： 基于 Simulink 的单相全桥逆变器仿真实例项目

Simulink添加模块3.参数设置直流电源通用桥（Full-BridgeInverter）PWM生成器串联RLC负载示波器4.电路连接5.仿真设置6.运行仿真7.结果分析观察输出波形调整参数8.完整模型示例具体模块设置电路连接
小蘑菇二号·2025-02-10 02:13

从运输到植保：DeepSeek大模型探索无人机智能作业技术详解

DeepSeek，作为一家专注于深度学习与人工智能技术研究的企业，近年来在AI领域取得了显著成果，尤其在无人机智能作业技术方面展现了其大模型的强大能力。
无人机技术圈·2025-02-10 01:41

手把手教你学simulink（89.1）--单项逆变器实例：基于Simulink的SPWM控制的单相逆变器建模仿真

目录基于Simulink的SPWM控制的单相逆变器建模仿真1.背景介绍1.1项目背景1.2系统描述1.3应用场景2.具体的仿真建模过程2.1系统模型构建2.1.1直流电源模型2.1.2逆变桥模型2.1.3SPWM
小蘑菇二号·2025-02-10 01:10

[python]读取大模型.gguf后缀文件

1、首先安装gguf包pipinstallgguf2、运行以下代码，把路径改成自己的gguf文件路径即可。importloggingimportsysfrompathlibimportPathfromgguf.gguf_readerimportGGUFReaderlogger=logging.getLogger("reader")defread_gguf_file(gguf_file_path):
孙奶奶爱吃溜溜梅·2025-02-10 01:09

AI学习专题（一）LLM技术路线

阶段1：AI及大模型基础（1-2个月）数学基础线性代数（矩阵、特征值分解、SVD）概率论与统计（贝叶斯定理、极大似然估计）最优化方法（梯度下降、拉格朗日乘子法）编程&框架Python（NumPy、Pandas
王钧石的技术博客·2025-02-10 01:39

使用 llama-cpp-python 在 LangChain 中运行 LLM 模型

使用llama-cpp-python在LangChain中运行LLM模型引言在人工智能和自然语言处理领域，大型语言模型（LLMs）的应用越来越广泛。
qq_37836323·2025-02-10 01:37

AI大模型：一文搞懂大模型文件存储格式新宠GGUF

在日常AI模型训练过程中，训练好的模型权重通常需要以一种格式存储在磁盘中。
Llama-Turbo·2025-02-10 01:37

行人检测系统：基于YOLOv5的行人检测与UI界面实现

随着深度学习技术的快速发展，YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模型在目标检测任务中表现出了极高的准确性和速度，成为了行人检测的常用工具。本文将详细介绍如何使用YOLOv5实现行人检
深度学习&目标检测实战项目·2025-02-10 01:37

拧紧“安全阀”，AORO-P300 Ultra防爆平板畅通新型工业化通信“大动脉”

在油气管道泄漏的浓烟中，在矿道坍塌的密闭空间里，在洪水肆虐的救援现场，传统通讯设备频频失效的困境已成为历史。
AORO_BEIDOU·2025-02-10 01:06

DeepSeek 引发 AI 大模型战火

目录一、本篇背景：二、DeepSeek简介：2.1模型概述：2.2应用场景：三、Python：大模型开发的宠儿：3.1语言优势：3.2使用Python调用DeepSeek示例：3.3代码解释:3.4局限性
zxfxcbxc·2025-02-10 00:04

亚远景-ASPICE评估：提升汽车软件开发过程的质量与效率

ASPICE（汽车软件过程改进和能力确定）是一种用于评估汽车软件开发和维护过程中组织的能力的模型。它提供了一个框架，用于确定和改进软件开发过程，确保高质量的软件产品。
亚远景aspice·2025-02-10 00:04

什么是aspice?为什么需要aspice和aspice认证?

AutomotiveSoftwareProcessImprovementandCapacityDetermination”，即汽车软件过程改进及能力评定，是汽车行业用于评价软件开发团队的研发能力水平的模型框架
亚远景aspice·2025-02-10 00:33

解决Pytorch的cuDNN error: CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED

目录1.问题报错2.可能原因2.1GPU内存不足2.2缓存问题2.3CUDA和Pytorch版本不兼容2.4CUDA和cuDNN版本不兼容3.验证CUDA是否可用4.参考1.问题报错在使用GPU加速模型训练的过程中经常会遇到这样的错误
Jurio.21·2025-02-10 00:31

DeepSeek：如何表达需求

表达公式：目标+选项+评估标准适配策略：推理模型：要求AI进行逻
小稻草打打打·2025-02-10 00:31

snmp trap 详解

Traps是一种推送式消息机制，与常规的SNMP请求-响应模型（如GET和SET）不同，Traps是由代理主动发出的。
dlz0836·2025-02-10 00:29

如何设计一套API接口?思维导图 代码示例（java 架构)

定义数据模型和交互模式。选择HTTP方法使用标准的HTTP动词（GET,POST,PUT,DELETE等）来表示操作类型。
用心去追梦·2025-02-09 23:26

Spring Boot整合DeepSeek实现AI对话

本篇博文会分为DeepSeek开放平台上的API，以及本地私有化部署DeepSeekR1模型两种方式来整合使用，本地化私有部署可以参考这篇博文：DeepSeek介绍及使用ollama本地化部署DeepSeek-R1
chengpei147·2025-02-09 23:26

netconf 代码架构

NETCONF通过安全的通信渠道提供设备配置和监控能力，通常与YANG模型一起使用。1.NETCONF代码架构概述在实现NETCONF的系统架构中，通常会涉及以下几个主要组
dlz0836·2025-02-09 23:56

自动驾驶---E2E架构演进

1背景模型最早应用的自动驾驶模块就是感知层面，随着技术的发展，逐渐开始应用到决策规划等其它模块。端到端自动驾驶架构是一种基于深层神经网络模型和方法的自动驾驶技术模式。
智能汽车人·2025-02-09 23:25

景联文科技：专业数据采集标注公司 ，助力企业提升算法精度！

随着人工智能技术加速落地，高质量数据已成为驱动AI模型训练与优化的核心资源。据统计，全球AI数据服务市场规模预计2025年突破200亿美元，其中智能家居、智慧交通、医疗健康等数据需求占比超60%。
景联文科技·2025-02-09 23:55

DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning论文解读

文章目录前言一、摘要二、引言三、贡献1.贡献后训练：基础模型的大规模强化学习蒸馏：较小的模型也可以很强大2.评估结果概览reasoningtasksknowledgeohters四、方法1.Overview2
tangjunjun-owen·2025-02-09 23:54

多头注意力机制的创新优化：MLA架构解析

摘要MLA（Multi-headLatentAttention）架构是对Transformer模型中多头注意力（MHA）结构的创新优化，旨在提高推理阶段的效率并降低资源消耗。
耶耶Norsea·2025-02-09 23:22

创新领先！珈和科技获评省级企业技术中心

近日，湖北省经信厅对申报2024年湖北省中小企业技术中心的企业进行审核认定并通报，珈和科技自建技术中心获认定，标志着珈和自研农业算法模型能力及新技术应用能力在行业的领先地位再获认可。
珈和info·2025-02-09 23:21

MoE揭秘

1.数据准备MoE的数据准备需要根据任务的特点进行设计，尤其是因为MoE的核心思想是“专家分工”，所以数据的分布和特性对模型的效果至关重要。(1)数据分布与
9命怪猫·2025-02-09 23:21

深度学习笔记——pytorch构造数据集 Dataset and Dataloader

系列文章目录机器学习笔记——梯度下降、反向传播机器学习笔记——用pytorch实现线性回归机器学习笔记——pytorch实现逻辑斯蒂回归Logisticregression机器学习笔记——多层线性（回归）模型
旺仔喔喔糖·2025-02-09 22:19

机器学习回归评估指标全解析：如何衡量模型的准确性？回归评估指标-MSE、MAE、RMSE、R²分数

机器学习回归评估指标全解析：如何衡量模型的准确性？
·2025-02-09 22:18

架构设计部分（必考！！）

活动：提出架构模型、产生架构设计、进行设
一个比较菜的程序猿·2025-02-09 22:45

Spring WebFlux：响应式编程

在软件开发领域，随着互联网应用的规模和复杂性不断增加，传统的编程模型逐渐暴露出一些局限性，尤其是在面对高并发、大规模数据流处理等场景时。
春哥的魔法书·2025-02-09 21:40

基于STM32+华为云IOT设计的云平台监控系统_102

空气质量传感器3.4DHT11温湿度传感器3.5STM32系统板3.6OLED显示屏3.7母对母杜邦线3.8BH1750光敏传感器4.登录华为云创建云端产品与设备4.1创建产品4.2创建设备4.3产品模型定义
DS小龙哥·2025-02-09 21:10
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