部署阿里云人工智能模型云原生

揭秘Java内存模型：那些让人头疼的可见性问题--JVM基础(15)

一、揭秘Java内存模型：那些让人头疼的可见性问题在Java的世界里，多线程编程如同一场精彩的魔术表演，但稍有不慎，就可能陷入“内存可见性”这个魔术黑洞。
guangzhi0633·2025-03-23 02:04

知识图谱中NLP新技术

知识图谱与自然语言处理（NLP）的结合是当前人工智能领域的前沿方向，其技术发展呈现多维度融合与场景深化的特点。
魔王阿卡纳兹·2025-03-23 02:34

掌握ChatGPT写代码的秘诀：开发者的完整指南

4.如何向ChatGPT提问以获取最佳结果5.实际应用案例6.ChatGPT的局限性及其解决方法7.关于隐私和安全性的注意事项8.未来展望结论前言：如何利用ChatGPT来写代码：一个深度指南近年来，人工智能技术取得了飞跃性的进展
酷酷的崽798·2025-03-23 02:34

k8s学习笔记（3）--- kubernetes核心技术概念

Container）2.API对象3.集群（Cluster）4.Master5.Node6.Pod7.复制控制器（ReplicationController，RC）8.副本集（ReplicaSet，RS）9.部署
梦谜·2025-03-23 01:02

微软 LIDA 库：基于大模型的自动化数据分析与可视化

微软LIDA库：基于大模型的自动化数据分析与可视化一、核心架构与LLM交互流程调用LLM生成数据摘要基于LLM推理分析目标LLM生成可视化代码结合图像生成模型优化原始数据Summarizer模块结构化摘要
窝窝和牛牛·2025-03-23 01:01

CST Microwave Studio助力射频电路多物理场耦合分析

通过解析射频电路中涉及的电磁场、热场、机械场等多物理场耦合现象，详细介绍如何运用CSTMicrowaveStudio构建多物理场联合模型，进行全面的仿真分析。
FindEveryone·2025-03-23 01:00

逐行讲解大模型解码超参数大全（temperature、top-k、top-p等所有参数）

目录简介宏观概览解码策略实现逻辑常见的解码超参数temperature温度系数top_ktop_prepetition_penalty重复惩罚不常见的解码超参数min_ptypical解码ϵ采样η采样Classifier-FreeGuidance(CFG)序列偏置干预HammingDiversity编码器重复惩罚n-gram重复惩罚编码器n-gram重复惩罚bad_token惩罚最小长度限制最小新
Gaffey大杂烩·2025-03-23 01:56

Shell 脚本：自动化运维的利器

无论是系统管理员进行服务器维护，还是开发者进行项目部署，Shell脚本都发挥着重要的作用。本文将详细介绍Shell脚本的基
Waitccy·2025-03-23 01:55

如何用Function Calling解锁OpenAI的「真实世界」交互能力？（附Node.js 实战）

一、FunctionCalling：大模型的「手脚延伸器」1.1核心定义FunctionCalling是OpenAI在2023年6月13日推出的革命性功能（对应模型版本gpt-3.5-turbo-0613
hongkid·2025-03-23 00:54

简单理解机器学习中top_k、top_p、temperature三个参数的作用

在机器学习中，top_k、top_p和temperature是用于控制生成模型（如语言模型）输出质量的参数，尤其在文本生成任务中常见。
无级程序员·2025-03-23 00:53

使用PyTorch搭建Transformer神经网络:入门篇

本教程将指导您使用PyTorch框架从头开始构建一个Transformer模型。我们将逐步解释每个组件,并提供详细的代码实现。2.环境设置首先,确保您的系统中已安装Python(推荐3.7+版本)。
DASA13·2025-03-23 00:21

解析大模型归一化：提升训练稳定性和性能的关键技术

引言在深度学习领域，特别是在处理大型神经网络模型时，归一化（Normalization）是一项至关重要的技术。它可以提高模型的训练稳定性和性能，在加速收敛方面发挥了重要作用。
秋声studio·2025-03-23 00:19

PyTorch数据归一化处理：transforms

torchvision.transforms：常用的图像预处理方法*torchvision.datasets：常用的数据集Dataset实现*torchvision.models：常用的CV（预训练）模型实现
2401_87555420·2025-03-22 23:48

Ubuntu使用Docker部署Nginx并结合内网穿透实现公网远程访问

目录1.安装Docker2.使用Docker拉取Nginx镜像3.创建并启动Nginx容器4.本地连接测试5.公网远程访问本地Nginx5.1内网穿透工具安装5.2创建远程连接公网地址5.3使用固定公网地址远程访问在开发人员的工作中，公网远程访问内网是其必备的技术需求之一。对于运维人员和开发者来说，能够通过公网远程访问内部的服务和应用，能够极大地提升工作效率和便利性。本文将介绍如何利用Ubuntu
鸭鸭渗透·2025-03-22 23:18

Python 应用部署云端实战指南 —— AWS、Google Cloud 与 Azure 全解析

Python应用部署云端实战指南——AWS、GoogleCloud与Azure全解析在当下云计算飞速发展的时代，将Python应用部署到云平台已成为大多数开发者和企业的首选。
清水白石008·2025-03-22 23:48

【 现代后端架构演进：微服务设计与云原生】

现代后端架构演进：微服务设计与云原生一、架构演进历程1.单体架构到分布式系统单体架构瓶颈典型问题：代码耦合（代码行超百万级）、扩展困难（垂直扩容成本>105>10^5>105美元/节点）、技术栈固化故障扩散
蝉叫醒了夏天·2025-03-22 23:47

C++基础系列【26】排序和查找算法

博主介绍：程序喵大人35-资深C/C++/Rust/Android/iOS客户端开发10年大厂工作经验嵌入式/人工智能/自动驾驶/音视频/游戏开发入门级选手《C++20高级编程》《C++23高级编程》等多本书籍著译者更多原创精品文章
程序喵大人·2025-03-22 23:15

探索安全的开发之路：Eclipse Steady深度揭秘

探索安全的开发之路：EclipseSteady深度揭秘steadyEclipseSteady:这是一个开源的持续集成和持续部署工具，用于自动化软件的开发和部署过程。
尚竹兴·2025-03-22 23:15

阿里云全球节点：技术无国界，开发者如何借力数字新基建

阿里云作为国内最早布局全球化基础设施的云服务商之一，其海外服务器的核心价值并非简单的“资源覆盖”，而是通过技术架构与本地化服务，为开发者构建了一张无缝连接的“数字高速公路”。
AWS官方合作商·2025-03-22 23:44

《Python实战进阶》No28: 使用 Paramiko 实现远程服务器管理

Python的Paramiko模块是一个强大的工具，能够帮助我们实现自动化任务，如代码部署、批量命令执行和文件传输。本集将深入讲解Paramiko的核心功能，并通过实战案例展示如何高效管理远程服务器。
带娃的IT创业者·2025-03-22 23:43

云原生周刊丨CIO 洞察：Kubernetes 解锁 AI 新纪元

DRANET采用Apache-2.0开源许可，鼓励社区贡献与扩展，是云原生环境下提升网络性能的创新解决方案。LazyjournalLazyjournal是一个用Go语言编写的终端用户界
KubeSphere 云原生·2025-03-22 22:43

深入解析深度学习中的过拟合与欠拟合诊断、解决与工程实践

一、引言：模型泛化能力的核心挑战在深度学习模型开发中，欠拟合与过拟合是影响泛化能力的两个核心矛盾。据GoogleBrain研究统计，工业级深度学习项目中有63%的失败案例与这两个问题直接相关。
古月居GYH·2025-03-22 22:43

OpenManus 架构的详细技术实现

一、OpenManus架构的详细技术实现1.核心分层架构的深度解析底层：LLM层模型选择与适配：OpenManus允许用户替换底层LLM（如mPLUG-Owl3、Qwen、Llama等），通过统一接口调用模型
大势下的牛马·2025-03-22 22:12

新书速览|云原生Kubernetes自动化运维实践

《云原生Kubernetes自动化运维实践》本书内容：《云原生Kubernetes自动化运维实践》以一名大型企业集群运维工程师的实战经验为基础，全面系统地阐述Kubernetes（K8s）在自动化运维领域的技术应用
全栈开发圈·2025-03-22 22:11

WRF移动嵌套结合伏羲模型与CFD（PALM）高精度多尺度降尺度分析研究

本文将详细介绍如何使用WRF移动嵌套技术结合伏羲（Fuxi）模型，并通过CFD模型PALM实现精细化降尺度，以满足城市或区域局地精细化气象预报的需求。
Hardess-god·2025-03-22 22:10

深入探讨盘古大模型的高精度多尺度能力

随着人工智能技术的快速发展，大模型的研究逐渐进入新的阶段。其中，盘古大模型以其卓越的高精度和多尺度处理能力成为研究热点。
Hardess-god·2025-03-22 22:40

使用Ollama部署开源大模型

Ollama是一个简明易用的本地大模型运行框架,可以一键启动启动并运行Llama3、Mistral、Gemma和其他大型语言模型。安装MacOS，Windows用户直接在官网下载页下载安装包即可。
好好学习 666·2025-03-22 22:09

【赵渝强老师】在Docker中运行达梦数据库

达梦官方提供了DM8在Docker容器中进行部署的镜像文件，下面通过具体的步骤进行演示。视频讲解如下：https://www.bilibili.com/video/BV1yBfB
·2025-03-22 22:25

01年实习生被曝负责字节RL核心算法！系字节LLM攻坚小组成员

用上该算法后，Qwen2.5-32B模型只经过RL训练，不引入蒸馏等其他技术，在AIME2024基准上拿下50分，优于相同setting下使用GRPO算法的DeepSeek-R1-Zero-Qwen，且
·2025-03-22 22:24

量子位招聘 | DeepSeek帮我们改的招聘启事

如果你与我们志同道合，对AI大模型、具身智能、终端硬件、AI新媒体编辑感兴趣，我们正在招聘这些领域的原创作者。以下岗位均为全职，工作地点：北京中关村。
·2025-03-22 22:54

分析K8S中Node状态为`NotReady`问题

它通常作为系统服务运行，而不是以容器形式存在，但也有使用容器化部署的情况。2.kube-pr
网络飞鸥·2025-03-22 22:09

GitLab：构建自动化流水线教程_2024-07-18_02-20-35.Tex

随着时间的推移，GitLab不断发展，引入了持续集成/持续部署（CI/CD）功能，使其成为一个全面的
chenjj4003·2025-03-22 22:09

AI巨浪中的安全之舵：天空卫士助力人工智能落地远航

近期，众多企业纷纷接入DeepSeek大模型，迅速推动了大型模型应用的广泛铺开。
天空卫士·2025-03-22 22:09

CBNetV2: A Composite Backbone Network Architecture for Object Detection论文阅读

ACompositeBackboneNetworkArchitectureforObjectDetection论文阅读介绍方法CBNetV2融合方式对Assistant的监督实验与SOTA的比较在主流backbone架构上的通用性与更宽更深的网络比较与可变形卷积的兼容在主流检测器上的模型适用性在
Laughing-q·2025-03-22 22:38

DeepSeek重塑软件行业：研发工程师的机遇与挑战

人工智能技术的浪潮正以前所未有的速度重塑软件行业，而DeepSeek作为其中的代表性技术，已成为研发工程师日常工作中不可忽视的变革力量。
LiuSid7·2025-03-22 22:38

如何使用YOLOv8在AI-TOD数据集上进行遥感目标检测，从安装依赖项、准备数据集、配置YOLOv8、训练和评估模型以及构建GUI应用程序展示检测

如何使用YOLOv8在AI-TOD数据集上进行遥感目标检测，从安装依赖项、准备数据集、配置YOLOv8、训练和评估模型以及构建GUI应用程序展示检测文章目录1.安装依赖2.数据准备3.配置YOLOv83.1
计算机C9硕士_算法工程师·2025-03-22 22:08

机器学习结合伏羲模型高精度多尺度气象分析与降尺度实现

随着人工智能的发展，机器学习技术在气象预报领域展现出巨大潜力。本文详细探讨如何结合机器学习（ML）和伏羲模型进行高精度多尺度气象模拟分析，并提供详细的实现步骤和相关代码。
Hardess-god·2025-03-22 21:07

K8S之POD调度

K8S-Pod调度1、Deployment/RC:全自动调度简述Deployment或RC的主要功能就是自动部署一个容器应用的多份副本，及持续监控副本的数量并维持该值。
〰振振 ༽·2025-03-22 21:06

2023年全国职业院校技能大赛（高职组）“云计算应用”赛项赛卷10（公有云）

搭建基于云原生的DevOps相关服务，构建云、边、端一体化的边缘计算系
忘川_ydy·2025-03-22 21:05

LLM的工具调用能力（如Function Calling）

LLM的工具调用能力（如FunctionCalling）是增强大模型实用性的核心技术，使其能够通过生成结构化指令与外部系统交互。
maxmaxma·2025-03-22 21:35

MSE分类时梯度消失的问题详解和交叉熵损失的梯度推导

前文请移步笔者的另一篇博客：大模型训练为什么选择交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）：均方误差（MSE）和交叉熵损失的深入对比MSE分类时梯度消失的问题详解我们深入探讨MSE（均方误差）的梯度特性
阿正的梦工坊·2025-03-22 21:34

使用Python和LangChain构建检索增强生成（RAG）应用的详细指南

使用Python和LangChain构建检索增强生成（RAG）应用的详细指南引言在人工智能和自然语言处理领域，利用大语言模型（LLM）构建复杂的问答（Q&A）系统是一个重要应用。
m0_57781768·2025-03-22 21:33

学习111

项目名称项目简介主要功能技术原理GitHub地址browser-use智能浏览器工具，让AI像人类一样操作浏览器，实现网页自动化网页浏览与操作、多标签页管理、视觉识别与内容提取、操作记录与重复执行、自定义动作支持、主流LLM模型支持为大语言模型服务的创新
麋鹿叔叔·2025-03-22 21:31

这个AI神器让我5分钟变身人工智能达人

直到我发现了一个叫DeepSeek本地部署一键包的神器，我的AI探索之旅终于变得像搭乐高一样简单！
阳光永恒736·2025-03-22 20:01

使用LangChain实现基于LLM和RAG的PDF问答系统

目录前言一.大语言模型(LLM)1.什么是LLM？2.LLM的能力与特点二、增强检索生成(RAG)三.什么是LangChain？
张同学吧·2025-03-22 20:00

基于ChatGPT、GIS与Python机器学习的地质灾害风险评估、易发性分析、信息化建库及灾后重建高级实践

第一章、ChatGPT、DeepSeek大语言模型提示词与地质灾害基础及平台介绍【基础实践篇】1、什么是大模型？
weixin_贾·2025-03-22 20:59

DeepSeek API在AutoCAD中的创新应用与挑战

在数字化设计领域，随着人工智能技术的飞速发展，将AI能力融入传统设计软件成为提升设计效率和质量的重要趋势。
CodeJourney.·2025-03-22 20:29

golang面经整理（一）（k8s,docker二次开发方向，云原生方向）

笔者在2022年7月份-9月份之间面试了很多golang和k8s相关的面试，主要想从事云原生相关的开发工作，大小公司面试了很多，现将整体面试感受和一些通用的问题做一些整理记录，帮助大家在面试的时候更好的进行准备
gooooer·2025-03-22 20:59

AI 赋能应急管理：ChatGPT、DeepSeek、Grok 的应用探索

个人主页：一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注1.引言随着人工智能（AI）技术的快速发展，大语言模型（LLM）在应急管理领域的应用逐步扩大。
一ge科研小菜菜·2025-03-22 20:58

DeepSeek的崛起：2025新春国产AI模型的全球影响力

摘要在2025年新春之际，国产AI模型DeepSeek以现象级的姿态迅速崛起，凭借免费、易用及高性能的特点，吸引了全球科技界的广泛关注。
耶耶Norsea·2025-03-22 20:27
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