阿里云通义大模型第6页

简单优化模型实例（1）

lingo实例简单线性规划简单线性规划是数学中线性规划的一种简化形式，主要用于解决具有两个决策变量的线性目标函数在一组线性约束条件下的最优化问题。目标函数：是一个关于决策变量的线性函数，通常表示z=ax+by的形式，其中a和b是常数。目标函数需要在约束条件下达到最大值或最小值。约束条件：是一组关于决策变量的线性不等式或等式。这些约束条件限制了决策变量的取值范围，使得问题的解在一定的可行域内。例如x

补三补四·2025-01-17 10:02

编码必看！智能代码助手帮你快速解释代码、解释函数

文心快码(BaiduComate)是基于百度文心大模型，在研发全流程全场景下为开发者提供辅助建议的智能代码助手。

·2025-01-17 10:56

阿里云OSS文件流读取及MD5加密

//创建一个新的MD5哈希计算器hasher2:=md5.New()//将文件流复制到哈希计算器中_,err=io.Copy(hasher2,object)iferr!=nil{return"",fmt.Errorf("errorcalculatingMD5:%v",err)}//返回MD5值的十六进制字符串videoSignature2:=hex.EncodeToString(hasher2.S

·2025-01-17 10:25

作为前端，需要知道这些工具，解放我的重复劳动力

本文首发于微信公众号：大迁世界,我的微信：qq449245884，我会第一时间和你分享前端行业趋势，学习途径等等。

·2025-01-17 09:18

Docker入门系列之三：如何将dockerfile制作好的镜像发布到Docker hub上

在多模态模型的架构上，ChatGPT的绘图能力主要依赖以下几个核心组件：跨模态编码器（Cross-ModalEncoder）：跨模态编码器的作用是将文本和图像的特征进行对齐。

·2025-01-17 09:17

成功

在多模态模型的架构上，ChatGPT的绘图能力主要依赖以下几个核心组件：跨模态编码器（Cross-ModalEncoder）：跨模态编码器的作用是将文本和图像的特征进行对齐。

·2025-01-17 09:17

【Rust的2种线程锁 & 阻塞 vs 挂起】

async_std::sync::Mutex和std::sync::Mutex之间的主要区别在于它们如何处理线程阻塞和异步编程模型。

LiuIleCPP_Golang·2025-01-17 09:28

docker + nginx +微信小程序后台 (springboot)

1.资源环境阿里云ecs服务器、centos8系统、docker2.0、nginx、微信小程序、springbootjar包、ssl证书、已备案的域名www.dan-huang.cn2.centos8中安装

少侠好刀法·2025-01-17 09:56

Redis缓存穿透、缓存雪崩和缓存击穿

可以把所有的可能存在的key放到一个大的Bitmap中，查询时通过该bitmap过滤。二

～风起～·2025-01-17 08:21

ubuntu20:04快速安装docker教程

1.使用国内镜像替代官方源先删除可能已有的apt官方源：sudorm-f/etc/apt/sources.list.d/docker.list然后配置国内源（以阿里云为例）：aptinstallcurlsudomkdir-p

与君相识·2025-01-17 08:46

AWS云计算概览（自用留存）

目录一、云概念概览（1）云服务模型（2）云计算6大优势（3）web服务（4）AWS云采用框架（AWSCAF）二、云经济学&账单（1）定价的基本知识（2）总拥有成本（3）AWSOrganizations（

给bug两拳·2025-01-17 08:46

AI大模型

系列简书文章目录https://www.jianshu.com/p/d47d5cdc8a3e本篇目录AI大模型什么是AI大模型AI大模型，通常指的是在人工智能领域中，特别是机器学习和深度学习范畴内，具有巨大参数量和复杂结构的模型

荆州克莱·2025-01-17 07:12

迎接2025年：人工智能引领的新时代变革

美国《福布斯》杂志的一篇文章《人人都必须为2025年的十大人工智能趋势做好准备》为我们描绘了未来几年AI领域的壮丽图景。这些趋势不仅预示着技术的革新，更反映了我们如何适应和塑造这个由AI主导的新世界。

海森大数据·2025-01-17 07:41

北大新模型FAN：新型神经网络架构，填补周期性特征建模空白

然而，传统的神经网络模型，如多层感知器（MLP）和Transformer，在周期性建模方面却存在明显不足。

海森大数据·2025-01-17 07:11

深度学习：从基础到实践（上、下册）(安德鲁·格拉斯纳)

训练与测试：深度学习模型的训练过程包括使用训练数据来优化模型参数，而测试过程则使用测试数据来评估模型的性能。过拟合与欠拟合：过拟合是指模型在训练数据上表现过

fyjgfyjfg·2025-01-17 07:11

设备树与 Linux 内核设备驱动模型的整合

往期内容总线：驱动中的device和device_driver结构体-CSDN博客bus总线的相关结构体和注册逻辑-CSDN博客bus中设备驱动的probe触发逻辑和device、driver的添加逻辑-CSDN博客platformbus平台总线详解-CSDN博客设备树：设备树语法规则讲解-CSDN博客基于设备树的嵌入式系统硬件平台识别与参数传递流程解析-CSDN博客device_node：解压设

憧憬一下·2025-01-17 07:08

港科夜闻 | 香港科大与微软亚洲研究院签署战略合作备忘录,推动医学健康教育及科研协作...

合作方向将涵盖人才培训、革新智慧医疗服务及发展医疗科技研究等三大范畴，全面推动及提升未来医学教育。香港科大在早期已与微软公司有多方面的合作，探索不同领域的研究。本次双方进一步深化协作，并专注于AI与生

香港科大内地办(北京)·2025-01-17 07:37

星火文档问答上线！定制你的专属知识库

放眼全球，大模型正从热烈讨论走向应用落地。麦肯锡最新研究报告，生成式AI有望为全球经济贡献约7万亿美元的价值，并将AI的总体经济效益提高50%左右。一方面，越来越多工作实现自动化与智能化。

AI 研究所·2025-01-17 06:06

事务隔离机制（超详细）

事务的四大特性一、原子性二、一致性三、隔离性四、持久性事务的生命周期一、开始事务二、执行事务操作三、提交事务四、回滚事务五、事务结束事务的并发控制一、并发控制的基本概念二、并发控制的目标三、并发控制的方法四

上官花雨·2025-01-17 06:33

C#关于架构框架与的CRUD思考

它将应用程序分为三个主要部分：模型（数据和业务逻辑）、视图（用户界面）和控制器（处理输入并响应）。这种分

Daniel的万事通杂货铺·2025-01-17 06:30

数据仓库的复用性：模型层面通用指标体系、参数化模型、版本化管理

下面将从模型层面的复用性、通用指标体系、参数化模型、版本化管理四个方面进行详细介绍，并提供可落地的设计方案。1.模型层面的复用性1.1复用性设计目标减少重复建模：通过统一的模型设计满足多个业务场景。

PersistDZ·2025-01-17 06:30

mac地址是用来做什么的

MAC地址是数据链路层（OSI模型的第二层）使用的地址，主要用于局域网（LAN）内设备之间的通信。MAC地址的作用：设备标识：MAC地址在局域网（LAN）中唯一标识设备，类似于设备的身份证号。

毛毛的毛毛·2025-01-17 05:57

智能视界·大模型驱动视频矩阵管理系统

开头先配两张ER图一张不带字段，一张带字段，剩下的内容按需拿取1.产品介绍产品名称：智能视界·大模型驱动视频矩阵管理系统主要功能：智能视频分析与识别功能介绍：该系统集成先进的人工智能大模型，能够实时对视频流进行深度分析

大霸王龙·2025-01-17 05:55

python面向对象——三大特性

python面向对象——三大特性1.引言Python是面向对象的语言，自然也支持面向对象的三大特性：封装、继承、多态。

星尘博客·2025-01-17 05:25

DeepSeek Artifacts：前端开发的新利器

这款轻量级模型凭借在大语言模型（LLM）排行榜上的优异表现，以及亲民的价格和卓越的性能，在人工智能社区中广受关注。然而，它的姊妹工具DeepSeekArtifacts却因截然不同的缘由引发了热议。

·2025-01-17 05:12

【无标题】

以下是对Nginx七层反向代理架构的详细剖析：文章目录一、工作原理二、核心优势三、配置示例四、特殊场景应用五、Nginx进程模型六、Nginx线程模型七、Nginx进程及线程模型

thinking-fish·2025-01-17 05:25

数据结构笔记——概述

就是直接拉出一大块数据存在那里。数组的快速存取其实只是一个副作用，因为所有的数据都在一起，可以直接算出来数据的地址。链表则是为了解决可以无线增长的需求的。

空旷在远方·2025-01-17 05:52

喜大普奔，适用于 VS Code 的 GitHub Copilot 全新免费版本正式推出，GitHub 全球开发者突破1.5亿

2024年12月18日，GitHub官方宣布了一个激动人心的重大消息：GitHubCopilot将为VisualStudioCode用户推出免费版本，同时GitHub平台的全球开发者数量已突破1.5亿大关

·2025-01-17 05:33

《量子计算对人工智能发展的深远影响》

加速机器学习训练机器学习，尤其是深度学习，通常需要处理海量数据和复杂的模型训练，耗时极长。量子计算的并行性可使训练过程大幅加速

·2025-01-17 05:02

前端开发：Web前端和HTML

前端开发主要涉及HTML、CSS和JavaScript这三大核心技术。HTML用于构建网页内容的骨架，CSS用于设置和控制网页的外观和布局，而JavaScript则赋予网页动态交互能力。‌‌

qincjun·2025-01-17 05:50

Python基于YOLOv8和OpenCV实现车道线和车辆检测

汽车检测：使用YOLOv8模型识别汽车并在汽车周围绘制边界框。距离估计：使用边界框大小计算检测到的汽车与摄像头的距离。2、环境

old_power·2025-01-17 05:50

6850亿参数混合专家(MoE)架构开源大模型！Deepseek V3全方位客观评测文档处理、逻辑推理、算法编程等多维度的真实能力水平！是卓越还是拉胯？真能超越Claude还是言过其实？

本篇笔记所对应的视频：6850亿参数混合专家(MoE)架构开源大模型！DeepseekV3全方位客观评测文档处理、逻辑推理、算法编程等多维度的真实能力水平！是卓越还是拉胯？

AI超元域·2025-01-17 04:19

Redis的缓存雪崩、缓存穿透、缓存击穿

然而，在实际使用过程中，缓存雪崩、缓存穿透和缓存击穿是常见的三大问题。深入理解这些问题的本质及其解决方案，对于构建健壮的缓存系统至关重要。

·2025-01-17 04:56

DDD-必须理解的领域服务

上一章我们理解了领域模型中的实体和值对象，还有一种跟实体和值对象联系非常紧密的领域模型，那就是领域服务。这一章我们一起来学习和掌握领域服务。一、DDD已经有实体和值对象，为什么还需要领域服务？

liruiqiang05·2025-01-17 04:48

软考-系统集成项目管理工程师考试用书目录

系统集成项目管理工程师考试教材自2024年11月起使用第三版，与第二版差异大。备考时需做第三版题，案例分析计算题不受影响。教材与高项第四版章节归类相似，建议先学高项再学中级。

kong7906928·2025-01-17 04:18

图书推荐 | 鸿蒙HarmonyOS应用开发从入门到精通（文末免费送书）

1、HarmonyOS鸿蒙系统与应用程序开发HarmonyOS鸿蒙系统是继苹果iOS、谷歌Andriod之后的第三大手机操作系统，目前在华为手机等多个终端设备上得到了广泛的使用。

dvlinker·2025-01-17 04:14

中间件 MetaQ

以下是关于MetaQ的详细介绍：基本特性•高性能：具有消息存储顺序写、吞吐量大等特性，适用于大吞吐量、顺序消息、广播和日志数据传输等场景。•高可用：基于其物理部署架构实现高可用性。

Zero_pl·2025-01-17 04:43

法国第二大互联网服务商遭遇数据泄露，波及1900万用户

Free是法国第二大电信公司，也是欧洲第六大移动运营商IliadGroup的子公司，截至今年6月底，其移动和固话用户超过2290万。

FreeBuf-·2025-01-17 04:41

复习打卡python篇——python面向对象与高级编程01

目录1.面向对象基本概念2.魔术方法2.1初始化方法、构造方法：__init__（）2.2__str__()方法2.3__del__()方法3.面向对象三大特性3.1封装3.2继承3.2多态4.面向对象其他特性

筒栗子·2025-01-17 04:40

AI如何帮助电商企业进行数据分析

电商数据分析，人工智能，机器学习，深度学习，推荐系统，预测模型，客户画像1.背景介绍在当今数字化时代，电商行业蓬勃发展，数据成为企业最重要的资产。

AI大模型应用之禅·2025-01-17 03:09

大规模语言模型从理论到实践大语言模型预训练数据

大规模语言模型从理论到实践：大语言模型预训练数据关键词：大规模语言模型、预训练数据、数据集选择、数据清洗、数据增强、数据集评估、数据集扩展1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习和大规模神经网络的发展，

AI大模型应用之禅·2025-01-17 03:39

交换机和路由器的区别

以下是交换机和路由器之间的主要区别：1.工作层级交换机（Switch）：主要工作在数据链路层（OSI模型的第2层），也可以工作在网络层（第3层），这种交换机称为“三层交换机”。

毛毛的毛毛·2025-01-17 03:37

神经架构搜索在大模型效率优化中的应用

神经架构搜索，大模型，效率优化，自动机器学习，深度学习1.背景介绍近年来，深度学习模型取得了令人瞩目的成就，在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域展现出强大的能力。

AI大模型应用之禅·2025-01-17 03:06

Data Mesh：《华为数据之道》中的数据治理和Data Mesh架构的理念差异

书中提出了数据治理的五化模型（标准

PersistDZ·2025-01-17 03:34

卷积神经网络（CNN）：深度学习中的核心模型

引言卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNNs）是深度学习领域的一种重要模型，广泛应用于图像处理、计算机视觉、自然语言处理等多个领域。

任义礼智信·2025-01-17 02:01

NL2SQL技术方案系列(6)：金融领域知识检索，NL2SQL技术方案以及行业案例实战讲解4

NL2SQL技术方案系列(6)：金融领域NL2SQL技术方案以及行业案例实战讲解4NL2SQL基础系列(1)：业界顶尖排行榜、权威测评数据集及LLM大模型（SpidervsBIRD）全面对比优劣分析[Text2SQL

汀、人工智能·2025-01-17 02:26

Maven 构建配置文件

Maven的构建配置主要通过一系列的XML文件来实现，最核心的是pom.xml（ProjectObjectModel，项目对象模型）。

用心去追梦·2025-01-17 01:23

频域增强通道注意力机制EFCAM模型详解及代码复现

FECAM模型的开发正是基于这一背景，旨在结合频域分析和通道注意力机制，以提高模型对时间序列数据的特征提取和表示能力。通过这种创新方法，FECAM模型能够更有效地捕捉时间序列中的关键特

呆头鹅AI工作室·2025-01-17 01:20

关于固定随机种子，模型每次结果也不一样的问题可能解决方法

问题描述最近一直被“固定随机种子，模型每次结果也不一样”这个问题困扰，我的模型同样的代码每次跑的结果都不一样，而且还忽高忽低，有可能有模型本身架构不合适的问题（按理来说，即便有变动也不会差别太大），忽略掉每次结果差距较大这个问题

小白每天学一点·2025-01-17 01:17

阿里云通义开源首个推理步骤评估标准，探索AI推理模型新路径

1月16日，阿里云通义开源全新的数学推理过程奖励模型Qwen2.5-Math-PRM，72B及7B尺寸模型性能均大幅超越同类开源过程奖励模型；在识别推理错误步骤能力上，Qwen2.5-Math-PRM以

·2025-01-17 01:49

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