问答营销

【Hugging Face】transformers 库中 model 的常用方法和属性

HuggingFacetransformers库中model的常用方法和属性在transformers库中，model代表预训练的Transformer模型，可用于文本分类、问答、文本生成等任务。

彬彬侠·2025-03-11 11:53

【Hugging Face】transformers 库中 model.generate() 方法：自回归模型的文本生成方法

HuggingFacemodel.generate方法model.generate是transformers库中的文本生成（TextGeneration）方法，适用于自回归模型（如GPT-2、T5、BART、LLAMA），用于生成文本、摘要、翻译、问答等

彬彬侠·2025-03-11 11:52

PyTorch实现CNN：CIFAR-10图像分类实战教程

模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战

吴师兄大模型·2025-03-11 11:44

gitlab 中文路径，无法下载？如何解决？？

本文收录于《CSDN问答解答》专栏，主要记录项目实战过程中的Bug之前因后果及提供真实有效的解决方案，希望能够助你一臂之力，帮你早日登顶实现财富自由；同时，欢迎大家关注&&收藏&&订阅！

bug菌¹·2025-03-11 10:40

“大语言模型微调”（Fine-tuning）与“大语言模型应用”（LLM Applications）之间的区别

目标：使模型更好地适应特定任务（如医疗问答、法律咨询、编程辅助等），提高准确性和专业性。

AI Echoes·2025-03-11 09:06

Apache Doris 实现毫秒级查询响应

例如，一个电商公司需要实时监控销售数据以调整库存和营销策略，而传统的数据库可能需要数分钟甚至数小时才能生成报表，这显然无法满足业务需求。1.2ApacheDoris简介ApacheD

随风九天·2025-03-11 07:19

领域大模型之微调技术和最佳实践

微调使它们适应特定领域，如营销、医疗保健、金融。在本指南中，您将了解LLM架构、微调过程以及如何为NLP任务微调自己的预训练模型。

程序员莫玛·2025-03-11 07:17

【DeepSeek问答】Qt布局和控件的关系

在Qt中，布局管理器（Layout）与控件（Widget）的关系是容器与内容的关系。布局负责自动管理控件的排列、尺寸调整和自适应，确保界面在不同窗口尺寸下保持美观和功能。以下是详细说明及用法示例：一、布局与控件的关系容器与内容：布局（如QVBoxLayout、QHBoxLayout）作为容器，管理其内部控件的位置和大小。控件（如QPushButton、QLabel）是布局中的内容，通过addWid

CSUC·2025-03-11 05:37

【DeepSeek问答】QProcess::start是异步的吗?会使UI卡顿吗？

好的，我现在需要回答用户关于QProcess::start是否是异步的，以及它是否会导致UI卡顿的问题。用户之前已经询问过如何开发一个调用7-Zip的Qt应用，并且我给出了示例代码。现在用户可能在使用过程中遇到了问题，或者想更深入了解QProcess的工作机制。首先，我需要确认QProcess::start的异步性。根据Qt文档，QProcess::start确实是异步的。它会立即返回，而不会等待

CSUC·2025-03-11 05:07

【DeepSeek问答】访问QStandardItemModel::index(r,c)获取的空索引导致程序崩溃

好的，我现在来仔细思考一下用户的问题。用户在使用QStandardItemModel的setItem方法时，调用了setItem(4,6,item)，也就是在第4行第6列的位置设置了一个item。然后他们尝试通过index(3,6)来获取这个位置的项目，想知道会有什么后果。首先，我需要回忆一下QStandardItemModel的索引机制。Qt中的模型视图框架里，行和列的索引是从0开始的。所以se

CSUC·2025-03-11 05:32

旅游淡季？这3招让旅行社轻松拓客！

当传统营销手段遭遇获客成本攀升、需求碎片化、服务响应滞后的三重困局时，一张小小的二维码正在重塑旅行社的客户运营逻辑——它不仅是一把打开精准营销大门的钥匙，更是构建客户忠诚度的数字桥梁。

·2025-03-10 18:23

利用大型语言模型进行市场分析与预测

这些数据蕴藏着丰富的市场信息，可以帮助企业更好地了解消费者需求、预测市场趋势、优化营销策略。然而，传统的数据分析方法往往难以有效地处理和分析这些非结构化文本数据。

AI天才研究院·2025-03-10 16:27

Python 流程控制终极指南：if-else 和 for-while深度解析

模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战

吴师兄大模型·2025-03-10 15:50

基于讯飞星火的语音问答

一.简介项目基于讯飞星火api作为核心能力并在其中搭载了WebSpeechAPI中的webkitSpeechRecognition对象来实现语音转文字的功能和TTS(Text-to-Speech)：通过调用百度TTSAPI将文本转换成语音，使机器人能够“说话”。实现了语音输入，语音输出的对话形式。实现方法：后端基于python的flask框架，前端使用了html+css并用AJAX通过XMLHtt

哎呦☞ᨐ·2025-03-10 15:45

利用图数据库构建问答应用指南

在本指南中，我们将逐步介绍如何在图数据库上创建问答链。这些系统可以让我们针对图数据库中的数据提出问题，并返回自然语言的答案。⚠️安全提示⚠️构建基于图数据库的问答系统需要执行模型生成的图查询。

scaFHIO·2025-03-10 09:01

如何高效使用LangChain实现复杂任务：全面功能指南

目录安装LangChain核心功能概览LangChain表达式语言(LCEL)组件详解及实现Prompt模板消息管理文档加载器向量存储应用场景分析问答系统(Q&A)信息

shuoac·2025-03-10 04:00

大模型与图数据库RAG通俗流程拆解

bce-embedding-base_v1重排序模型bce-reranker-base_v1大语言模型Qwen/Qwen2.5-32B-Instruct图数据库tugraph索引faiss核心流程这个调用链日志展示了一个完整的问答系统处理用户输入

gallonyin·2025-03-10 02:15

WebGPT: 基于浏览器辅助的问答系统，结合人类反馈优化答案质量

【摘要】本论文介绍了WebGPT，这是一种通过浏览器辅助问答系统来使用人类反馈进行训练和优化的模型。

土豆.exe·2025-03-10 00:30

提高客户体验：人类计算在营销中的应用

人类计算与营销：开启个性化时代的未来人类计算与营销：开启个性化时代的未来关键词：人工智能、个性化营销、客户体验、数据驱动、客户关系管理摘要：本文探讨了人类计算在营销中的应用，包括语音识别、人脸识别、自然语言处理等技术

AI天才研究院·2025-03-09 21:26

Python实现网络通信：Socket模块与TCP/IP协议全解析

模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战

吴师兄大模型·2025-03-09 19:42

本地大模型-使用Open WebUI页面关联Ollama和Stable Diffusion可视化问答及画图/Ollama常用命令

目录下载地址安装关联Ollama关联StableDiffusion效果下载地址GitHub-open-webui/open-webui:User-friendlyAIInterface(SupportsOllama,OpenAIAPI,...)安装可以使用docker，安装更方便dockerrun-d-p3450:8080--add-host=host.docker.internal:host-g

瑶山·2025-03-09 18:30

OpenAI O1在跨语言生成中的应用：从多语言处理到文化适应性

模型的架构大规模预训练与迁移学习2.O1如何处理语言文化差异语言的隐性差异与文化背景文化敏感内容生成3.O1在多语言环境中的应用跨语言生成自动翻译与多语言理解全球化内容创作4.O1在全球化内容创作中的作用多语言营销与定制化内容本地化与个性化创作

喵手·2025-03-09 16:40

【面经&八股】搜广推方向：面试记录（九）

【面经&八股】搜广推方向：面试记录（九）文章目录【面经&八股】搜广推方向：面试记录（九）1.自我介绍2.科研-项目经历问答3.实习经历问答4.八股5.编程题6.反问1.自我介绍。。。。。。

秋冬无暖阳°·2025-03-09 13:51

PyTorch 训练循环全攻略：从零到精通的深度学习秘籍

模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战

吴师兄大模型·2025-03-09 11:34

Linux-关于管理网络的问答题

目录1.对于IPv4地址，请说明地址结构，以及如何划分网络位和主机位。2.在掩码为24(255.255.255.0)的子网中，最多能有多少台主机?为什么?3.怎么理解IPv4路由?4.对于IPv6地址，请说明地址结构以及它的子网划分,5.Linux中如何解析主机名和IP地址的对应关系?6.RHEL9如何显示网络的IP地址?7.RHEL9的网络配置文件保存在哪个目录，解释device和connect

2302_79952574·2025-03-09 09:16

Spring Boot面试问答

1.SpringBoot基础知识问题1：什么是SpringBoot？它与Spring框架有何不同？回答：SpringBoot是基于Spring框架的一个开源框架，旨在简化新Spring应用的初始化和开发过程。与传统的Spring框架相比，SpringBoot提供了以下优势：自动配置：根据项目依赖自动配置Spring应用，减少繁琐的XML或Java配置。起步依赖（Starters）：通过一组预定义的

愤怒的代码·2025-03-09 00:52

玛卡巴卡的k8s知识点问答题（二）

5.部署安装K8s为什么要关闭swap分区？（1）资源管理失效，k8s无法感知swap的使用情况，因为他只监控物理内存，若启用了swap，pod可能会使用swap空间，导致k8s误判节点的使用情况。（2）性能下降：swap的读写速度远远低于物理内存，使用swap会导致应用性能明显下降。（3）Pod驱逐机制失效：k8s通过内存压力来触发Pod的驱逐机制，如果节点启用了swap，内存不足时系统会优先使

小刘爱喇石( ˝ᗢ̈˝ )·2025-03-09 00:18

Python 代码调试与测试：从 pdb 到 TDD 的全面指南

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吴师兄大模型·2025-03-09 00:41

用 Python 装饰器提升效率：日志与权限验证案例

模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战

吴师兄大模型·2025-03-09 00:41

Python 基础语法入门：从变量到输入输出，零基础也能学会！

模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战

吴师兄大模型·2025-03-09 00:40

Python 性能优化：从入门到精通的实用指南

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吴师兄大模型·2025-03-08 23:04

DeepSeek实际应用场景七大类

今日分享，DeepSeek在日常生活中的实际应用场景可归纳为以下七大类，涵盖高频到低频需求：一、智能助手与效率工具（高频）信息检索与问答快速解答生活常识、学术问题，提供精确搜索结果（如天气查询、政策解读

xinxiyinhe·2025-03-08 23:02

【Python小工具】桌面悬浮题库搜索+AI问答助手 - 支持快捷键&窗口置顶(支持某星考试客户端)

【Python小工具】桌面悬浮题库搜索+AI问答助手-支持快捷键&窗口置顶注：本文章只做简单介绍，完整代码请转到github仓库(https://github.com/SJYssr/CX_EXAM_python

SJY_ssr·2025-03-08 19:10

【AntDB数据库问答日日新】8.24（5）AntDB分布式架构集群节点不包括下面哪一项

17.AntDB分布式架构集群节点不包括下面哪一项？A、GTMCOORDB、CoordinatorC、DatanodeD、Proxy答案:D解析:无难度:普通18.部署AntDB分布式，

数据库爱好者一枚呀·2025-03-08 18:55

电商系统设计专题系列的第一篇：概述与总体架构

业务支持：支持商品管理、订单处理、营销活动、物流配送等核心功能。生态整合：对接供应商、服务商、第三方支付等外部系统。数据驱动：通过大数据分析优化定价、库存和用户服务。

不出名的架构师·2025-03-08 15:37

Arc 浏览器内显示全链接

前言arc浏览器由于其优秀的UI和交互效果获得了一批忠实用户，其分享下载的营销方式抓住用户想尝新的事物。

江梦寻·2025-03-08 12:57

Python爬取58同城广州房源+可视化分析

感谢关注天善智能，走好数据之路↑↑↑欢迎关注天善智能，我们是专注于商业智能BI，人工智能AI，大数据分析与挖掘领域的垂直社区，学习，问答、求职一站式搞定！

R3eE9y2OeFcU40·2025-03-08 11:35

专栏问答：公共数据库发表能发表国际学术期刊吗？能够成为本硕博的毕业论文主要研究吗？以NHANES数据库为例

随着大数据和人工智能的迅猛发展，公共数据库在医药研究中的应用日益广泛。无论是基因组学、流行病学，还是药物研发，公共数据库都提供了海量的数据资源，为研究人员节省了大量的时间和成本。然而，许多医药类专业的学生和研究者仍然对公共数据库的学术价值存在疑问：利用公共数据库的数据进行研究，是否可以发表在国际学术期刊上？能否作为本科、硕士或博士毕业论文的主要研究内容？本文将围绕这些问题展开讨论，并结合实际案例分

DAT｜R科学与人工智能·2025-03-08 09:57

象牙塔中的“智者”：DeepSeek R1 引领高校问答智体新纪元

目录高校问答智体的“前世今生”：痛点与机遇DeepSeekR1：开启推理大模型的新篇章“DeepSeekR1+高校”：场景、架构与实践3.1场景一：智能学术助手3.2场景二：个性化学习导航3.3场景三：

海棠AI实验室·2025-03-08 00:50

python面向对象编程总结：从基础到进阶的 OOP 核心思想与设计技巧

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吴师兄大模型·2025-03-07 23:49

为什么「上下文检索」是提升 RAG 系统问答准确度的关键？

为什么明明答案就在知识库里，但AI却无法准确回答？原因之一是由于RAG系统处理文档的方式。“文档切块”步骤导致丢失语义缺失、语义歧义或全局结构缺失，AI可能只看到了“局部信息”，却忽略了“全局意义”。这正印证了莫拉维克悖论——对人类而言是基于直觉的语义衔接，对AI却是一个需要复杂计算的挑战。针对这一问题，庖丁研究团队推出“上下文检索技术”——突破性地让AI通过结构解析和语义重组跨越文档碎片，让AI

·2025-03-07 21:31

龙兵共享达人系统颠覆传统推广模式：单条视频成本仅3元？老板们坐不住了！

在数字化营销时代，短视频已成为企业推广的重要渠道。然而，传统短视频推广模式成本高昂，效果却难以保证。企业往往需要承担编导、摄影师、达人分成等高额支出，年成本至少30万元，但投入与回报常不成正比。

龙兵科技软件开发小江·2025-03-07 19:55

大模型企业落地：汽车行业知识大模型应用

从设计知识到生产知识，从营销知识到客户服务知识，每一个环节都依赖于大量的专业信息和经验积累。然而，传统的知识管理方式面临着诸多挑战：知识分散：知

AGI大模型学习·2025-03-07 18:55

DHLSP15·2025-03-07 17:17

碰一碰发视频获客系统源码搭建全攻略，支持OEM

一、引言在数字化营销浪潮中，创新的获客手段成为企业脱颖而出的关键。碰一碰发视频的获客系统，借助NFC（近场通信）技术，为用户带来便捷且新颖的互动体验，在产品推广、品牌宣传等方面展现出巨大潜力。

余~~18538162800·2025-03-07 17:15

AI时代，数据分析师如何破局？

从ChatGPT到DeepSeek，再到最新的Manus，AI工具的能力已经从简单的问答和数据分析，进化到能够独立完成复杂任务并交付完整成果。

atbigapp.com·2025-03-07 14:22

Dify 开源大语言模型应用开发平台使用（一）

锂电池选型咨询2.3变量管理三、测试与调试3.1单元测试3.2压力测试3.3安全验证四、部署与优化建议4.1部署配置4.2持续优化结论一、创建锂电池专业知识解答应用1.1应用初始化目标：构建一个基于大模型的问答系统

_S_Q·2025-03-07 13:40

gange574·2025-03-07 13:04

Manus：AI Agent的未来，还是一场营销秀？

作者：TechubNews今天，AI圈子里掀起了波澜。一个名为Manus的产品，凭借一部全英文的宣传片和邀请码制的发布方式，迅速吸引了大量关注。这个由中国团队开发的AIAgent，被官方称为“全球首个通用Agent”，仿佛一夜之间，OpenAI和Anthropic的Operator们都被淘汰了。Manus发布后，迅速在一个小圈子内引发了“炸裂”式的传播，类似于DeepSeek的现象。然而，Manu

·2025-03-07 12:08

【AI辅助工具】Trae和Cursor 对比分析

主要特点：智能问答与代码自动补全：支持通过自然语言描述需求，自动生成相应的代码，减少手动编写代码的时间。Builder模式：类似于Cursor的Composer功能，帮助用户从零开始构建完整

Hello kele·2025-03-07 08:22

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