量化模型有损压缩第12页

图片加水印并推送邮箱

准备工作：贺卡模型图片model.jpg[本地测试或上传到文件服务器测试]直接代码://每日同步符合周年纪念的人员publicvoiddailyAnniversaryOfUser(){//查询所有在职人员

言慢行善·2025-02-21 23:14

有哪些好用的AI工具？(你想要的AI工具都在这)

1.常见应用场景1.1.国内通用大模型模型名称简介官网地址DeepSeek深度求索公司研发的高性能开源模型，以低成本、高推理能力著称，支持数学、代码等复杂任务。

·2025-02-21 23:21

AI大模型有哪些常见的应用场景

图像生成应用场景:图像生成功能描述:根据文本描述或参考图生成高质量图片，支持艺术、写实等多种风格。用法示例:输入提示词（如“赛博朋克风格的城市夜景”），调整参数（分辨率、风格强度）。代表应用:即梦AI视频生成应用场景:视频生成功能描述:从文本/图片生成视频，或对现有视频进行编辑（换脸、补帧、去水印）。用法示例:输入脚本或分镜描述，选择时长、画风；或上传视频后指定修改需求。代表应用:即梦AI,AI视

·2025-02-21 23:20

Golang | 每日一练 (3)

携手共前行，未来更辉煌文章目录Golang|每日一练(3)题目参考答案`map`实现原理`hmap``bmap`数据存储模型键值底层访问竞态检测`Sanitizer`检测空检查并发写检查哈希值计算桶定位扩容处理桶内查找安全并发访问

张胤尘·2025-02-21 23:09

【LLM大模型】用智谱 GLM-4大模型开发自己的 IDEA插件

在大模型席卷世界的时代，不搞一搞大模型开发，作为一名程序员总觉得缺点什么，搞点啥呢，就从搞一个自己的IDEA插件开始吧，就拿智谱清言GLM-4来说，在国内大模型中表现较为突出，具有较为均衡和全面的性能，

爱画画的柚子·2025-02-21 22:37

大模型/ChatGPT/AIGC、论文审稿、具身智能、RAG等11大系列集锦

近期则专攻AIGC/ChatGPT，而自己在本blog上也着实花费了巨大的时间和精力，写的东西可能也够几本书的内容了。然不管怎样，希望我能真真正正的为读者提供实实在在的价值与帮助。下面，敬请观赏。有任何问题，欢迎随时不吝指正(同时，若你也能帮助回复blog内留言的任何朋友的问题，欢迎你随时不吝分享&回复，我们一起讨论，互帮互助，谢谢)。无私分享，造福天下以下是本blog内的微软面试100题系列、经

大模型八哥·2025-02-21 22:37

【深度学习】预训练和微调概述

预训练和微调概述1.预训练和微调的介绍1.1预训练（Pretraining）1.2微调（Fine-Tuning）2.预训练和微调的区别预训练和微调是现代深度学习模型训练中的两个关键步骤，它们通常是一个预训练

CS_木成河·2025-02-21 22:35

【深度学习大模型实例教程：Transformer架构、多模态模型与自监督学习】

深度学习大模型实例教程：Transformer架构、多模态模型与自监督学习1.深度学习基础概述1.1深度学习的核心概念1.2常见深度学习模型1.3大模型的挑战与解决方案2.数据准备2.1数据处理示例：CIFAR

生活De°咸鱼·2025-02-21 22:34

深度学习模型的全面解析：技术进展、应用场景与未来趋势

1.深度学习模型概述1.1深度学习模型的定义与分类深度学习模型是基于人工神经网络的算法，它们通过模仿人脑的处理机制来学习数据中的复杂模式和特征。

阿尔法星球·2025-02-21 22:03

尝试在exo集群下使用deepseek模型：第一步，调通llama

exo是一个多机协同AI大模型集群软件，它可以将多种设备统一成一个强大的GPU，支持多种模型，并具有动态模型分区、自动设备发现等功能‌。

skywalk8163·2025-02-21 22:33

深度学习模型：原理、架构与应用

本文将从深度学习的基本原理、常见模型、训练技巧、应用领域及其面临的挑战等方面进行详细探讨，帮助理解深度学习模型如何在现代科技

一ge科研小菜菜·2025-02-21 22:00

基于深度学习的钢材表面缺陷检测系统：UI界面 + R-CNN + 数据集

内容涵盖从数据准备、R-CNN模型训练到UI界面设计

深度学习&目标检测实战项目·2025-02-21 21:30

软件测试技术之iOS 单元测试—逻辑测试

创建工程时选中UnitTests.png1.新建一个Person类，提供字典转模型的方法，这个方法就是需要进行单元测试的：＋(instancetype)personWithDict:(NSDi

学掌门·2025-02-21 21:57

PyTorch torch.logsumexp 详解：数学原理、应用场景与性能优化（中英双语）

PyTorchtorch.logsumexp详解：数学原理、应用场景与性能优化在深度学习和概率模型中，我们经常需要计算数值稳定的对数概率操作，特别是在处理softmax归一化、对数似然计算、损失函数优化等任务时

阿正的梦工坊·2025-02-21 20:22

JavaScript之BOM编程

BrowerObjectModel(浏览器对象模型，)关闭浏览器窗口、打开一个新的浏览器窗口、后退、前进、浏览器地址栏上的地址等，都是BOM编程BOM和DOM的区别与联系？

qq_39095899·2025-02-21 20:51

Spark MLlib中的机器学习算法及其应用场景

以下是SparkMLlib中的机器学习算法及其应用场景的详细描述：一、SparkMLlib中的机器学习算法分类算法：逻辑回归：用于二分类问题，通过最大化对数似然函数来估计模型参数。

Java资深爱好者·2025-02-21 20:47

adeepSeek 使用指南与资源分享

a#deepSeek使用指南与资源分享一、DeepSeek简介deepSeek是一款具有强大推理能力的人工智能模型，其在自然语言处理、逻辑推理和多模态交互等领域表现出色。

·2025-02-21 19:14

媒体声音｜专访阿里云数据库周文超博士：AI就绪的智能数据平台设计思路

大模型在实际业务场景的落地过程中，必须有海量数据的支撑：经过训练、推理和分析等一系列复杂的数据处理过程，才能最终产生业务价值。

·2025-02-21 19:41

大厂物联网(IoT)高频面试题及参考答案

描述IoT设备身份验证的重要性解释“零信任”模型在IoT安全中的应用简述IoT中的数据隐私问题有哪些？描述IoT设备

大模型大数据攻城狮·2025-02-21 18:02

2024年国内人工智能大模型汇总

文心一言文心一言（ERNIEBot）是百度基于文心大模型技术推出的生成式对话产品，将于2023年3月完成内测并面向公众开放。

kiiy2·2025-02-21 18:02

关于网络安全运营工作与安全建设工作的一些思考

二、网络安全运营建设阶段**第一阶段：设备限制阶段第二阶段：能力挖掘阶段第三阶段：运营转型阶段第四阶段：查漏补强阶段第五阶段：运营优化阶段三、网络安全框架及模型介绍***（1）PDR模型*（2）P2DR

码农x马马·2025-02-21 18:01

以太网的MAC（介质访问控制）详解

1.MAC的定义与组成定义：MAC（MediaAccessControl）是OSI模型中数据链路层（第2层）的子层，负责控制网络设备对物理传输介质（如电缆、光纤）的访问。

美好的事情总会发生·2025-02-21 18:29

【DeepSeek】-macOS本地终端部署后运行DeepSeek如何分析图片

**Ollama的限制**：-目前Ollama主要面向文本大模型，原生不支持直接上传/处理图片-需要通过间接方式将图片转换为模型可接受的输入格式2.

goodmao·2025-02-21 17:56

领域驱动设计（DDD）深度解析：从理论到复杂系统落地的全生命周期实践指南

领域驱动设计（Domain-DrivenDesign,DDD）作为一种以业务领域为核心的系统设计方法论，通过统一语言、领域模型与分层架构的结合，为复杂系统的开发提供了从战略到战术的全方位解决方案。

sanggou·2025-02-21 17:50

MarsCode AI 体验

自然语言理解能力挺高，能够精准捕捉开发者的模糊需求，在处理复杂代码逻辑时，模型展现出优秀的上下文关联能力，特别是在多轮对话中能持续保持语义连贯性，对TypeScript和React等框架的支持让我在开发过程中更轻松了

lihongping3000·2025-02-21 16:48

Vision Transformer图像分类实现

VisionTransformer(ViT)是一种基于Transformer架构的图像分类模型。

reset2021·2025-02-21 16:13

嵌入式人工智能应用-第四章逻辑回归 8

1,2,4梯度下降函数1.2.5分类拓展1.2.6正则化2实验代码3实验结果说明1逻辑回归介绍1.1背景介绍逻辑回归的过程可以概括为：面对一个回归或者分类问题，建立代价函数，然后通过优化方法迭代求解出最优的模型参数

数贾电子科技·2025-02-21 16:11

神经网络模型训练中的相关概念：Epoch，Batch，Batch size，Iteration

一杯水果茶！·2025-02-21 16:39

《DeepSeek从入门到精通》下载

从入门到精通》下载–无敌牛DeepSeek：从入门到精通@新媒沈阳团队：余梦珑博士后清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心元宇宙文化实验室DeepSeek是一家专注通用人工智能（AGI）的中国科技公司，主攻大模型研发与应用

疯狂吧小飞牛·2025-02-21 15:37

高斯混合模型（GMM）与K均值算法（K-means）算法的异同

高斯混合模型（GaussianMixtureModel,GMM）和K均值（K-Means）算法都是常用于聚类分析的无监督学习方法，虽然它们的目标都是将数据分成若干个类别或簇，但在实现方法、假设和适用场景上有所不同

路野yue·2025-02-21 15:32

小型字符级语言模型的改进方向和策略

小型字符级语言模型的改进方向和策略一、回顾小型字符级语言模型的处理流程前文我们已经从零开始构建了一个小型字符级语言模型，那么如何改进和完善我们的模型呢？有哪些改进的方向？

搏博·2025-02-21 15:31

NVIDIA B200：高性能 AI 计算的未来

每一代新处理器和加速器都有可能极大地改变我们开发和部署大规模机器学习模型的方式。NVIDIA长期处于人工智能硬件开发的最前沿，它再次凭借由Blackwell架构驱动的B200提高了标准。

知识大胖·2025-02-21 15:01

Java部署机器学习模型:方案二(基于DJL)

DJL（DeepJavaLibrary）是由亚马逊公司开发的一款开源的深度学习框架，它旨在为Java开发人员提供一个简单而强大的API，使得在Java中使用深度学习变得更加容易。DJL有以下几个方面优势：支持多个底层引擎DJL支持多个底层引擎，包括MXNet、TensorFlow和PyTorch等。这使得DJL可以在多个平台上使用，包括Java、Android、iOS和RaspberryPi等。易

iiilloi·2025-02-21 15:01

【MATLAB例程】虚拟长基线校正INS，代码实现

文章目录惯性导航核心算法误差模型改进运行结果：代码代码总结核心功能技术亮点应用场景结果验证扩展建议代码依赖与运行创新点总结惯性导航核心算法采用四元数法进行姿态更新（如搜索结果3所述），解决大角度旋转问题实现速度

MATLAB卡尔曼·2025-02-21 15:00

MVC、MVP和MVVM这三种设计模式的区别

MVVMMVC、MVP和MVVM这三种设计模式的区别1.角色职责2.数据绑定3.性能和可测试性4.复杂性5.技术依赖6.综合比较总结如何选择MVC、MVP和MVVM这三种设计模式的区别1.角色职责MVC模型

是阿超·2025-02-21 14:59

FocusSearch/focus_mcp_sql实战：低成本实现精准自然语言转SQL指南

它不像那些常见的基于大模型的框架那样“高大上”，反而用了一种更接地气的思路解决问题。

·2025-02-21 14:03

三大平台云数据库生态服务对决

三大平台云数据库生态服务对决date:2025/2/21updated:2025/2/21author:cmdragonexcerpt:包含自动分片算法实现、跨云迁移工具链开发、智能索引推荐系统构建等核心内容，提供成本优化计算模型

·2025-02-21 14:03

HarmonyOS Next模型轻量化之基础认知与流程

本文旨在深入探讨华为鸿蒙HarmonyOSNext系统（截止目前API12）中模型轻量化相关技术细节，基于实际开发实践进行总结。

·2025-02-21 14:00

机器学习的模型类型（Model Types）

1.传统机器学习模型线性模型（LinearModels）：线性回归（LinearRegression）：用于回归任务，拟合线性关系。

路野yue·2025-02-21 14:56

零代码生成SQL实操：跟着focus_mcp_sql三步搞定数据查询需求

传统Text2SQL技术试图用自然语言直接生成SQL查询，然而大模型的黑箱特性、高昂成本及不可控的幻觉问题，使得这一目标长期陷入“理想丰满，现实骨感”的困境。

·2025-02-21 14:30

如何掌握SWAT模型在水文水资源、面源污染模拟中的实践技术？

目前，水环境问题逐渐成为制约社会经济和环境可持续发展的重要因素。根据国内外研究表明，受全球环境变化和经济快速发展的影响，面源污染已逐渐成为水环境污染的第一因素。但面源污染由于具有排放分散、隐蔽，排污随机、不确定、不易监测等特点，再加上单位面积上的污染负荷小，人们往往忽视其宏观效应。因此，打好面源污染防治攻坚战，是当前水资源、水环境和水生态管理的主要工作之一。在面源污染防治中，首要的前提是需要结合一

zmjia111·2025-02-21 14:24

机器学习课程的常见章节结构

无监督学习、半监督学习、强化学习机器学习的产生与发展机器学习的历史与现代应用经验误差与过拟合过拟合与欠拟合的概念及解决方案评估方法与性能度量交叉验证、准确率、召回率、F1分数等偏差与方差偏差-方差权衡及其对模型的影响

zhangfeng1133·2025-02-21 14:24

机器学习_19 集成学习知识点总结

集成学习（EnsembleLearning）是一种强大的机器学习范式，通过组合多个模型的预测结果来提高整体性能和泛化能力。它在分类、回归和特征选择等任务中表现出色，广泛应用于各种实际问题。

数据媛·2025-02-21 14:53

云上玩转DeepSeek系列之三：PAI-RAG集成联网搜索，构建企业级智能助手

正文DeepSeek系列模型以卓越性能在全球范围内备受瞩目，在各类评测中表现优异，推理性能接近甚至超越国际顶尖闭源模型。

阿里云大数据AI技术·2025-02-21 14:52

谷歌：缓存增强优化冻结LLM的推理性能

：DeliberationinLatentSpaceviaDifferentiableCacheAugmentation来源：arXiv,2412.17747摘要通过生成和处理中间推理步骤，使大型语言模型

大模型任我行·2025-02-21 14:22

机器学习—逻辑回归

目录1、基础概念1.1、什么是逻辑回归1.2、逻辑回归与线性回归的区别1.3应用场景2、逻辑回归模型2.1、模型定义2.2、Sigmoid函数2.3、决策边界2.4、概率解释3、模型训练3.1、损失函数

60岁的程序猿·2025-02-21 14:22

【机器学习】向量化使得简单线性回归性能提升

向量化使得简单线性回归性能提升一、摘要二、向量化运算概述三、向量化运算在简单线性回归中的应用四、性能测试与结果分析一、摘要本文主要讲述了向量化运算在简单线性回归算法中的应用。

若兰幽竹·2025-02-21 13:50

python版本的列线图绘制（二分类）

python版本的列线图绘制（二分类）列线图是为临床预测模型提供了一个使用的工具，借助列线图可以把指标转变为预测概率，但是近年来随着网页计算器的出现，列线图的使用没有原来广泛。

医学AppMatrix·2025-02-21 13:20

深度学习探索-基础篇-正则化篇

过拟合是指模型在训练数据上表现良好，但在未见

神仙盼盼·2025-02-21 13:49

跨越感官鸿沟：AGI多模态融合技术解析

文章目录引言：当AGI开始拥有"五感"一、多模态认知的理论基础1.1人类感官系统的启示1.2多模态表示学习的数学框架二、多模态融合的核心技术2.1跨模态对齐架构Transformer-based模型2.2

.猫的树·2025-02-21 13:48

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