逻辑模型第19页

React篇之three渲染

需求：拖拽右侧面板，里面的three模型能够自适应import{useEffect,useState,useRef}from'react'import'.

这个一个非常哈·2025-03-14 17:57

《react》前端面试题

这简化了代码，并使组件的逻辑更易于理解和维护。副作用

微光·2025-03-14 17:27

【vLLM 学习】使用 TPU 安装

vLLM是一款专为大语言模型推理加速而设计的框架，实现了KV缓存内存几乎零浪费，解决了内存管理瓶颈问题。

HyperAI超神经·2025-03-14 17:26

YashanDB UNDO表空间管理

undo记录用于：执行ROLLBACK语句回滚事务恢复数据库提供读取一致性使用闪回查询分析较早时间点的数据使用闪回功能从逻辑损坏中恢复设置最短撤销保留期YashanDB提供一种自动化的机制，称为自动撤销管理

·2025-03-14 17:01

DeepSeek R1 本地部署实战教程来了，带可视化界面，非常详细！

那么，如何本地部署DeepSeekR1的模型？本篇，开干！相关阅读：DeepSeek-R1本地部署配置清单DeepSeek-R11.5b、7b、8b、14b、32b、70b、671b都是什么鬼？如何部

·2025-03-14 17:57

鸿蒙 NEXT 开发中，使用公共事件进行进程间通信

下面我将提供一个完整的业务代码示例，并解释逻辑关系，以便即使是初学者也能按照步骤进行实操，废话不多说，直接上干货。业务场景假设我们有两个应用，应用A和应用B。

·2025-03-14 17:27

责任链模式的C++实现示例

避免硬编码：避免将请求处理逻辑硬编码在某个类中，提高代码的可扩展性和可维护性。使用场景多级审批流程：如请假

香菇滑稽之谈·2025-03-14 17:53

python进程和线程之间通信_python进程和线程通信

实际上使用多线程的编程模型是很困难的，程序员很容易犯

weixin_39718890·2025-03-14 16:21

用Vue实现海报排版设计功能

一、前言本来想做个微信小程序，实现一键生成海报图片（可替换文字、图片，不需要用户排版），所以后台管理系统上需要实现一个制作海报模板的功能（“简单版ps”），写了挺长时间的，逻辑太多了，现在写得差不多了，

powerx_yc·2025-03-14 16:21

使用工厂加策略模式实现操作日志记录

日志实现的方案：方案一、使用切面类思路:切面类适合在不改变原有业务逻辑的基础上，对特定的方法进行增强。在这个场景中

小灰灰是码农...·2025-03-14 16:50

《TypeScript 高级类型实战指南：解决真实项目的 7 大痛点》

目录标题本文解决的问题：一、表单系统：深度类型约束（可直接用于AntDesign表单）痛点：表单校验逻辑与TS类型脱节二、API响应：自动解包层叠类型（Axios拦截器整合）痛点：后端返回结构嵌套导致类型冗余三

前端极客探险家·2025-03-14 16:18

蓝桥杯常见算法模板（Python组）

整数二分（二分答案）：2.浮点数二分（考不到）2.前缀和、差分1.前缀和一维：二维：2.差分一维：二维：3.贪心4.线性DP1.最长上升子序列（子序列问题一般下标从一开始）2.最长公共子序列3.常见背包模型

-777.·2025-03-14 16:45

kotlin与MVVM的结合使用总结（三）

在MVVM（Model-View-ViewModel）架构中，ViewModel（VM层）起到了连接视图（View）和数据模型（Model）的桥梁作用。

每次的天空·2025-03-14 16:45

antd的Form表单校验的方式有几种

2.自定义校验函数使用validator编写自定义校验逻辑。

迷途小码农零零发·2025-03-14 15:14

AI大模型推理加速：技术与实践详解

近年来，AI大模型在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了突破性进展。然而，大模型的推理速度却成为其落地应用的瓶颈。本文将详细探讨AI大模型推理加速的技术手段和实践经验，并结合具体案例进行分析。

AI大模型学习者·2025-03-14 15:43

基于分组 NMS 的检测模型后处理改进

引言在目标检测任务中，后处理阶段的非极大值抑制（Non-MaximumSuppression,NMS）是至关重要的一环，主要用于去除高度重叠的冗余预测框。然而，在某些场景中，不同类别的目标可能会被网络同时预测为多个相近的类别，例如：交通工具检测场景：同一辆车可能被误检测为“自行车”和“电动车”。动物检测场景：同一只动物可能被误检测为“狼”和“狗”。家电检测场景：同一台设备可能被误检测为“微波炉”和

Lunar*·2025-03-14 15:11

深入理解信息检索之BM25算法

1.BM25算法简介BM25算法，全称为"BestMatching25"，是由StephenRobertson和KarenSpärckJones在1990年代初基于早期的概率排名模型（如二元独立检索模型

Lunar*·2025-03-14 15:10

大模型高效优化技术全景解析：微调、量化、剪枝、梯度裁剪与蒸馏

）剪枝（Pruning）梯度裁剪（GradientClipping）知识蒸馏（KnowledgeDistillation）技术对比与协同策略总结与趋势1.微调（Fine-tuning）核心思想在预训练模型

时光旅人01号·2025-03-14 15:40

推理大模型：技术解析与未来趋势全景

1.推理大模型的定义推理大模型（ReasoningLLMs）是专门针对复杂多步推理任务优化的大型语言模型，具备以下核心特性：输出形式创新展示完整逻辑链条（如公式推导、多阶段分析）任务类型聚焦擅长数学证明

时光旅人01号·2025-03-14 15:10

ddddocr识别图片中的汉字

importddddocrfromioimportBytesIOfromPILimportImageurl='图片地址'resp=requests.get(url)img=Image.open(BytesIO(resp.content))#初始化OCR模型

雪小妮·2025-03-14 15:10

解锁Linux命令行的终极指南：从日常操作到系统掌控

本文深度解析Linux命令的底层逻辑与实战技巧，涵盖文件管理、权限控制、进程监控、网络运维等高频场景，结合Shell脚本编写与正则表达式应用，助您实现从命令行基础到高阶系统管理的跃迁。

领码科技·2025-03-14 15:39

LibreTranslate的本地部署与应用服务开发

最近在关注大模型预训练文章和应用服务开发，有时候需要借助翻译工具，使用起来都不太方便，就找了一下类似的常见语言的翻译方案，无意中看到一个开源翻译方案（即LibreTranslate），对于通用和计算机类内容的翻译效果还是不错的

一望无际的大草原·2025-03-14 15:08

Node.js Web 模块详解

Node.jsWeb模块详解引言Node.js作为一款流行的JavaScript运行环境，以其高性能、事件驱动和非阻塞I/O模型而闻名。

froginwe11·2025-03-14 15:08

验证码识别：使用OCR技术识别图形验证码详解

图像处理库2.3OCR引擎2.4Python接口三、实现步骤3.1获取验证码图像3.2图像预处理3.3使用OCR进行字符识别3.4基本OCR识别样例四、提高识别准确率的方法4.1字符分割4.2使用深度学习模型

数据知道·2025-03-14 15:37

亚马逊自养号测评，IP纯净度的重要性

以下是对IP地址在亚马逊自养号测评中重要性的详细分析：一、IP地址的定义与类型IP地址是IP协议提供的统一地址格式，它为互联网上的每个网络和主机分配一个逻辑地址，以屏蔽物理地址的差异。

刘哥测评技术zcwz626·2025-03-14 14:04

MongoDB在Spring商城用户行为记录中的应用

一、MongoDB的优势灵活Schema用户行为数据结构多变（如点击、搜索、下单），MongoDB的文档模型无需固定字段，适应快速迭代。

小小初霁·2025-03-14 14:03

ollama 指定安装路径设置模型路径

在Windows系统中，要自定义Ollama的安装路径，可以通过以下步骤实现：一、安装阶段指定路径手动创建目标目录在非系统盘（如D盘、E盘）创建安装目录，例如D:\ProgramFiles\Ollama或E:\MySoftware\Ollama。通过命令行安装将Ollama安装包（如OllamaSetup.exe）放入目标目录。在目标目录打开CMD窗口：按住Shift键右键点击空白处，选择“在此处

波格斯特·2025-03-14 14:03

【AI论文】TPDiff：时序金字塔视频扩散模型

摘要：视频扩散模型的发展揭示了一个重大挑战：巨大的计算需求。为了缓解这一挑战，我们注意到扩散的反向过程具有内在的熵减少特性。鉴于视频模态中的帧间冗余，在高熵阶段保持全帧率是不必要的。

东临碣石82·2025-03-14 14:31

DeepSeek 与其他 AI 模型的对比：优势与特色分析

一、引言在众多AI模型中，DeepSeek凭借其独特的功能和优势脱颖而出。本文将对比DeepSeek与其他流行的AI模型，分析它的优势与特色。

CarlowZJ·2025-03-14 14:00

DeepSeek 面试题精选

以下是针对DeepSeek面试的精选问题及解答，涵盖技术原理、模型架构、训练方法和应用场景等方面，供面试准备参考：一、DeepSeek模型架构与技术原理1.请简述DeepSeek-V3模型的总体架构和主要创新点

CarlowZJ·2025-03-14 14:00

spring 的model repository service controller的功能

1.Controller层（控制层）•功能：负责接收和处理HTTP请求，协调客户端与业务逻辑之间的交互。•核心职责：•请求处理：解析HTTP请求参数（如URL参数、Body数据、Headers）。

LCY133·2025-03-14 14:00

带有理智的情绪化太可怕！

情绪崩溃的一般逻辑是：因为某个事件或者行为，你认为自己受到了伤害，或者你认为重要的东

戴维斯居士·2025-03-14 13:27

Python和FastAPI框架开发和容器化部署AWS上支持多种LLM和向量数据库的微服务API

用FastAPI创建一个输入提示词和所使用的LLM名称和向量搜索方式的API，返回LLM输出文本，其中用到OpenAIGPT4o3和AWSBedrock上的多个LLM模型的API，通过内部的类配置使用的模型和向量数据搜索类型

weixin_30777913·2025-03-14 13:26

【Agent实战】发票信息识别提取专家（AI +OCR技术结合ChatGPT4o能力+结构化prompt（CoT、One-shot等）+Knowledge - RAG+API工具Agent项目实践）

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·2025-03-14 13:55

卷积神经网络可视化

卷积神经网络（CNN）的可视化是理解模型行为、调试性能和解释预测结果的重要工具。

天行者@·2025-03-14 13:25

深入解析：大型机器学习模型的基本概念与特点

大模型是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型。

AI大模型-大飞·2025-03-14 13:54

【从零开始学习计算机科学】数据库系统（十）XML、XPATH、XQuery与XML数据库

【从零开始学习计算机科学】数据库系统（十）XML、XPATH、XQuery与XML数据库XML基础知识元素属性Namespaces文档类型定义(DTD)文档类型定义(DTD)XML数据文档的树模型XML

贫苦游商·2025-03-14 13:24

普通人如何利用GPT赚钱之开发虚拟助手

普通人如何利用GPT赚钱之开发虚拟助手随着人工智能技术的迅猛发展，GPT（GenerativePre-trainedTransformer）作为一种强大的语言模型，正在改变我们的生活和工作方式。

贫苦游商·2025-03-14 12:53

东哥说-MES|从入门到精通·2025-03-14 12:22

HTML 样式之 CSS 全面解析

Stylesandcolors）、灵活操控文本（ManipulateText）、设置元素的颜色和盒子模型（Colors,Boxes）等诸多功能，极大地提升

烂蜻蜓·2025-03-14 12:51

【漫话机器学习系列】137.随机搜索（Randomized Search）

随机搜索（RandomizedSearch）详解在机器学习和深度学习的模型训练过程中，超参数调优（HyperparameterTuning）是至关重要的一环。

IT古董·2025-03-14 12:50

南京大学×百度“星河杯”AI大模型创意校园赛正式起航

3月9日，教育部长怀进鹏在十四届全国人大二次会议民生主题记者会上，谈到了人工智能+教育的重要性。他强调，要把人工智能技术深入到教育教学和管理的全过程和全环节，研究其有效性和适应性，让青年一代更加主动地学习，让教师更加创造性地教学。南京大学早在年初就已经敏锐地洞察到了人工智能的重要性，在新学期工作布置会上，发布了一个前瞻性决策：24年9月面向全体本科新生开设“人工智能通识核心课程体系”，南京大学党委

·2025-03-14 12:20

打造「大模型全开发周期系列课程」，AI应用开发入门课率先发布！（内含英雄帖）

在这个大模型技术日新月异的时代，AI的潜力正被无限释放，改变着我们的工作和生活方式。你是否渴望成为这场变革的参与者？你是否也想在这个大模型时代中抢占先机？

·2025-03-14 12:50

大模型（DeepSeek等）是否会动摇AI工程师的工作？

引言近年来，人工智能（AI）领域取得了突飞猛进的发展，尤其是大模型（如GPT-3、BERT、DeepSeek等）的出现，极大地推动了自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等领域的进步。

点我头像干啥·2025-03-14 12:50

DeepSeek大模型部署指南

在当今人工智能快速发展的时代，大模型的应用越来越广泛。DeepSeek作为一款高性能的大模型，支持长文本、多模态、代码生成等复杂任务，已经在多个领域展现出强大的能力。

点我头像干啥·2025-03-14 12:20

【大模型学习】第十九章什么是迁移学习

2.什么是迁移学习2.1迁移学习的定义2.2生活实例解释3.技术要点与原理3.1迁移学习方法分类3.1.1基于特征的迁移学习（Feature-basedTransfer）案例说明代码示例3.1.2基于模型的迁移

好多渔鱼好多·2025-03-14 12:49

医学人工智能影像诊断数据收集与整理

为了训练这些模型，需要大量的高质量标注数据。下面我会给出一个简单的示例流程，介绍如何收集、整理和准备医学影像数据集，并提供一些基础的Python代码示例。数据收集首先，你需要收集包含医学影像的数据集。

V搜xhliang0246·2025-03-14 12:18

Django中migrations是什么，是否可以删除？

【1】是什么在Django中，migrations是DjangoORM（对象关系映射）用来同步数据库模式与Django模型定义之间差异的机制。

计算机软件程序设计·2025-03-14 12:48

Spring Cloud Alibaba RocketMQ 消息队列

高性能、分布式消息中间件，它具备以下主要特征：支持海量消息堆积能力，支持发送10万+TPS，且不受单机容量限制；提供灵活的消息过滤机制，支持按照标签，SQL92标准的过滤语法进行消息过滤；丰富的消息订阅模型

AI天才研究院·2025-03-14 12:47

LINUX 磁盘和文件系统管理（二）

LVM管理命令常用的LVM管理命令PV（物理卷）、VG（卷组）、LV（逻辑卷）格式：pvcreate(pvdisplay、pvremove)[分区或磁盘位置]vgcreate[卷组名][物理卷位置][物理卷位置

好多知识都想学·2025-03-14 12:47

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