限界上下文

MLM: 掩码语言模型的预训练任务

MLM:掩码语言模型的预训练任务掩码语言模型（MaskedLanguageModel,MLM）是一种用于训练语言模型的预训练任务，其核心目标是帮助模型理解和预测语言中的上下文关系。
XianxinMao·2025-03-04 23:41

微调（Fine-tuning）

1.微调的核心思想预训练模型：像BERT、GPT这样的模型，已经在大量通用文本数据上进行了预训练，学习到了丰富的语言知识（如语法、语义、上下文关系等
路野yue·2025-03-04 20:49

Lua | 每日一练 (4)

携手共前行，未来更辉煌文章目录Lua|每日一练(4)题目参考答案线程和协程调度方式上下文切换资源占用实现机制使用场景`lua`中的协程协程的生命周期主要函数创建协程启动或恢复协程检查当前是否在主协程中运行暂停协程检测协程是否可暂停获取协程状态包装函数关闭协程具体使用
张胤尘·2025-03-04 19:42

Deepseek的底层架构思维构成

优势：显存效率：KV缓存需求降低80%以上，支持更长上下文处理
堕落年代·2025-03-04 19:09

PySide（PyQT）重新定义contextMenuEvent()实现鼠标右键弹出菜单

在PySide中，contextMenuEvent()是QWidget类（以及继承自它的所有子类）的一个事件处理方法，主要用于处理上下文菜单事件，也就是当用户在控件上右键点击时触发的事件。
深蓝海拓·2025-03-04 18:01

【AI】手把手教你用Dify+Agent搭建数据查询AI应用，实现自然语言流畅的和AI对话，无感切换数据源！大模型|LLM|Agent

二、工具三、需求：基于Agent构建的聊天式数据查询应用四、Agent主要内容提示词：上下文工具五、效果测试一、为何选择Agent？
厦门德仔·2025-03-04 15:39

BERT 和 Milvus 构建智能问答系统的全面技术解析，涵盖从原理到实践的完整流程

下面Python代码示例和优化策略：一、技术栈协作原理BERT的语义编码能力BERT作为预训练语言模型，通过双向Transformer结构将文本转换为高维向量（如768维），捕捉上下文语义信息。
·2025-03-04 14:28

操作系统的几种调度算法

2、分配：分派实现处理器的分配和绑定工作，将处理器分配给被选中的进程或线程，处理进程或线程上下文交换细节。剥夺式（抢占
重岳·2025-03-04 10:57

深入理解Java并发编程(一)：揭秘并发性能优化的底层机制

为了更深入地理解Java并发编程，本文将详细讲解程序上下文切换、volatile关键字、Java对象头、synchronized锁升级和原子操作的原理与应用，并通过代码示例和图表帮助读者更好地掌握这些知识
西瓜拍两瓣·2025-03-04 07:43

75、Go语言并发利器：context包深度解析与实战技巧

Go语言开发：context包：学习context包，实现跨Goroutine的上下文传递本文将带你了解Go语言中的context包，学习如何使用它来实现跨Goroutine的上下文传递。
多多的编程笔记·2025-03-04 07:10

CPU调度的上下文切换（2）

一、什么是CPU调度的上下文切换上下文切换是指CPU从一个任务切换到另一个任务时，保存当前任务的状态并加载下一个任务的状态的过程。
兴趣使然HX·2025-03-04 06:06

鸿蒙自定义组件预览

通常情况下，自定义组件默认是不支持直接预览的，因为它们需要在一个具体的上下文中运行，而这个上下文可能依赖于应用的其他部分，比如状态管理、路由等。
来之梦·2025-03-04 06:05

面试基础--Spring Boot启动流程及源码实现

深度解析SpringBoot启动流程及源码实现一、SpringBoot启动全景图（含核心阶段）SpringApplication构造Run方法入口初始化事件监听器准备环境配置创建应用上下文准备上下文刷新上下文执行
WeiLai1112·2025-03-04 03:09

# C# 中堆（Heap）与栈（Stack）的区别

1.栈（Stack）1.1定义栈是一种后进先出（LIFO，LastInFirstOut）的内存分配机制，用于存储局部变量、方法调用的上下文信息（如参数、返回地址等）。
HH牛码·2025-03-03 19:09

中间件专栏之Redis篇——Redis的基本IO网络模型

通过将所有请求在一个线程中顺序执行，避免了上下文切换和锁竞争，从而提高了性能。在这个模型中，所有的网络I/O操作（例如，接收请求和发送响应
文弱书生子·2025-03-03 17:22

DeepSeek 1.5B 蒸馏模型的征程 6 部署（Llama 方式）

它利用先进的自然语言处理技术，通过理解查询的上下文和意图，为用户提供更精确、相关的搜索结果。
·2025-03-03 17:17

【OpenAI】API调用测试总结

文章目录常用方法tokenChatCompletionrole参数上下文引用返回参数finish_reasonOpenAI.Completion.createpromptmax_tokenssuffixtemperaturenstreamfrequency_penaltyapikey
返返返·2025-03-03 16:13

Redis多线程模型演进

关键特性：串行化命令执行保证原子性内存操作零等待时间规避多线程上下文切换开销
有诺千金·2025-03-03 04:09

《AI大模型开发笔记》DeepSeek技术创新点

革命性的上下文处理机制实现长文本推理成本断崖式下降，综合算力需求锐减90%，开启高效AI新纪元！
Richard Chijq·2025-03-03 03:57

SpringBoot -拦截器Interceptor、过滤器 Filter 及设置

与过滤器不同的是，拦截器更侧重于对SpringMVC中的控制器（Controller）进行拦截，能够访问到SpringMVC上下文中的对象，比如获取请求的处理器（Handler）信息、模型（Model）
小登ai学习·2025-03-03 02:57

LangChain学习笔记

LangChain是一个用来开发大型语言模型（LLM）应用的框架，为了简化构建基于LLM的应用，它能够为开发LLM应用带来如下能力：根据给定的Prompt方便构建上下文，并连接到LLM，得到更加符合查询的回答结果在构建整个基于
xiaomu_347·2025-03-03 02:22

大语言模型技术专栏（三）：Attention机制——从RNN到Transformer的惊世一跃！

在上一期《RNN语言模型——让AI真正「记住」上下文的秘密武器》
北海yy·2025-03-02 22:53

基于阿里云PAI平台快速部署DeepSeek大模型实战指南

在多项国际评测中，DeepSeek-R1模型在推理能力、多语言支持和长上下文处理（最高128K）方面表现卓越，尤其在企业级场景中展现出以下优势：高性能推理：单张A10显卡即可部署7B参数模型，推理速度提升
硅基打工人·2025-03-02 14:19

Llama 2架构深度解析：Meta开源的70B参数大模型设计哲学

一、架构设计理念Llama2作为Meta开源的商用级大语言模型，其架构设计体现了三大核心原则：效率优先：在7B/13B/70B参数规模下保持线性计算复杂度扩展性强化：通过改进注意力机制支持4k上下文长度安全性内嵌
AI时代已来！·2025-03-02 14:46

git 多分支管理

快速切换：通过gitcheckout或gitswitch切换上下文，建议在开发新功能前创建独立分支以避免污染主分支。分支命名规范：推
大丈夫在世当日食一鲲·2025-03-02 08:50

Flutter 使用OverlayEntry实现Toast

记录一次关于实现Flutter的tosat消息提示框设定传入参数首先，toast需要两个基本参数，BuildContext和String，BuildContext为上下文，String为需要现实的文字信息若是需要自定义字体或者消息框样式
Gm_Cheng·2025-03-02 07:43

计算机基础之操作系统——进程与线程管理（三）

多进程资源隔离性好、安全性高、支持并行，然而资源需求高、进程间通信复杂、上下文切换开销大；多线程轻量级、高度共享资源和数据、线程间通信简单、资源占用低、上下文切换开销小，然而隔离性差，容错性差。
查理养殖场·2025-03-02 02:04

Oracle v$sql 视图详解

占用的共享内存大小(单位：byte)PERSISTENT_MEM：生命期内的固定内存大小(单位：byte)RUNTIME_MEM：执行期内的固定内存大小SORTS：完成的排序数LOADED_VERSIONS：显示上下文堆是否载入
SHIZHK·2025-03-02 00:21

Android 开发使用 AI 提升效率

AI在Android开发中的应用场景1.代码自动补全与生成AI驱动的代码补全工具可以根据上下文，智能地预测并补全代码，减少手动输入，提高编码速度。例如，使用Co
jiet_h·2025-03-01 13:09

CMU 10423 Generative AI：lec10（few-shot、提示工程、上下文学习）

文章目录1概述2摘录2.1zero-shot和few-shot一、Zero-shotLearning（零样本学习）特点：工作原理：优点：缺点：二、Few-shotLearning（少样本学习）特点：工作原理：优点：缺点：三、Zero-shot与Few-shotLearning的对比四、应用案例2.2Prompting（提示）一、Prompting（提示）的定义二、Prompting的原理三、Pro
⊙月·2025-03-01 12:06

【模块】GNConv卷积模块

GlobalContextNetwork）结合了非局部网络（Non-LocalNetwork，NLNet）的长距离依赖捕捉能力和Squeeze-ExcitationNetwork（SENet）的轻量级特性，有效地建模全局上下文信息
dearr__·2025-03-01 10:47

MCP模型上下文协议集锦

MCP模型上下文协议简介MCP模型上下文协议（Model-Context-Protocol，MCP），能够实现大型语言模型（LLM）应用程序与本地或远程资源之间的安全、可控的交互。
galileo2016·2025-03-01 06:09

《AI大模型开发笔记》——提示词工程

1.什么是提示工程提示工程（PromptEngineering），也被称为上下文学习，是指通过精心设计的提示技术来引导LLM行为，而无需更改模型权重。其目标是使模型输出与给定任务的人类意图一致。
Richard Chijq·2025-03-01 04:27

DeepSeek技术全景解析：架构创新与行业差异化竞争力

DeepSeek技术体系的核心突破架构设计：效率与性能的双重革新Multi-headLatentAttention(MLA)：通过将注意力头维度与隐藏层解耦，实现显存占用降低30%的同时支持4096超长上下文窗口
二进制coder·2025-03-01 01:40

清华大学《DeepSeek与AI幻觉》（无套路免费分享）

然而，AI在生成内容时常常会出现“幻觉”——即生成与事实不符、逻辑断裂或脱离上下文的内容。
xiecoding.cn·2025-02-28 16:03

微软发布 Phi-4 迷你模型,适合本地部署ChatBot

该模型属于Phi-4模型系列，支持128K标记上下文长度。该模型经历了一个增强过程，包含了监督微调和直接偏好优化，以支持精确的指令遵循和稳健的安全措施。
吴脑的键客·2025-02-28 13:43

大模型调优方法：提示工程、RAGs 与微调对比

如项目需要一个特定结构的应用程序，如预训练缺失上下文的重要文件，再比如有特定术语和结构的高专业性的行业领域，面对这些问题，需要有特定的方法来调整LLM。要决定用哪种调优方法，首先得明白这些方法的含义。
AI大模型探索者·2025-02-28 11:03

Golang之Context详解

引言之前对context的了解比较浅薄，只知道它是用来传递上下文信息的对象；对于Context本身的存储、类型认识比较少。
高冷小伙·2025-02-28 10:56

通俗理解闭包

另外，使用闭包还可用于保存上下文信息等场景。一、定义从函数角度闭包是指有权访问另一个函数作用域中的变量的函数。即使外部函数已经返回，闭包仍然可以访问外部函数内部的变量。例如：functionouter
yuren_xia·2025-02-28 10:18

python asyncio (协程、异步编程)

4.2事件循环4.3协程函数和协程对象4.4await关键字4.5Task对象4.6asyncio的Future对象4.7concurrent.futures的Future对象4.8异步迭代器4.9异步上下文管理器
_Rabbit_·2025-02-28 05:04

GPT-4提示词冠军如何写 prompt：CO-STAR 框架、文本分段、系统提示

©上下文：为任务提供背景信息通过为大语言模型（LLM）提供详细的背景信息，可以帮助它精确理解讨论的具体场景，确保提供的反馈具有相关性。
天涯倦客的美丽人生·2025-02-28 04:58

Nacos作为配置中心怎么玩，以及Nacos为何启动就挂，Nacos配置中心有多简单。

Nacos主要资源配置项application.properties(主要配置)汉化部分如下:＃***************SpringBoot相关配置***************＃＃##默认的Web上下文路径
YourStarYang·2025-02-28 03:23

Deepseek Api 对话补全（Chat Completion）、补全（Completion）、FIM补全（Fill-in-Middle，Beta）区别

上下文处理：自动维护对话历史，适合多轮交互。适用场景：聊天机器
Dontla·2025-02-28 01:09

Aspect执行时目标方法参数设置完成了吗？

以下是详细的解释：参数绑定的时机：当通过代理对象调用目标方法时，Spring会先解析方法的参数（例如，从请求、上下文或调用方传入的值），并将其正确绑定到方法的参数列表中。
阿湯哥·2025-02-28 01:03

Spring Boot启动过程?

目录1.启动入口2.SpringApplication初始化3.准备环境4.创建应用上下文（ApplicationContext）5.准备应用上下文6.刷新应用上下文7.启动Web服务器（若为Web应用
点滴~·2025-02-28 01:31

字节的豆包和Kimi 的优劣势对比

Moonshot自研长文本大模型，专注超长上下文理解。自研模型聚焦复杂逻辑推理与代码生成，垂直领域优化。长文本处理支持
eso1983·2025-02-27 23:14

LangChain入门：使用Python和通义千问打造免费的Qwen大模型聊天机器人

它提供了一个灵活的框架，使得开发者可以构建具有上下文感知能力和推理能力的应用程序，这些应用程序可以利用公司的数据和APIs。这个框架由几个部分组成。
闯江湖50年·2025-02-27 20:45

ollama api 中 api/generate 和 api/chat 的区别

生成过程不依赖于上下文的历史对话信息，每次请求都
喜-喜·2025-02-27 14:28

【RAG系列】知识加工的艺术 - 文档预处理实战手册

知识加工的艺术-文档预处理实战手册原始文档文档拆分结构化数据非结构化数据表格处理器文本分割器格式化CSV语义分块知识图谱一、文本拆分的积木法则1.1机械分割vs语义理解固定窗口上下文感知段落拆分...模型参数量达到
什么都想学的阿超·2025-02-27 10:35

策略模式结合springboot开发

策略模式中上下文对象，上下文对象封装了接口的具体实现，与一些逻辑，是提供服务与实际的服务底层逻辑相互分离。
别告诉我有BUG·2025-02-27 07:40
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