预检

NLP实践:pytorch 实现基于LSTM的预训练模型以及词性分类任务

环境版本配置1:CUDA版本:Cudacompilationtools,release11.8,V11.8.89在cmd中用以下指令查看nvcc-V**2:cudnn版本:**8700importtorch#用这个查看print(torch.backends.cudnn.version())3:python版本:3.94:Pytorch版本:torch2.0.0+cu1185:nltk:3.8.1
某科学の憨憨·2025-04-11 06:29

【AI论文】OmniSVG：一种统一的（可扩展）矢量图形生成模型

为了生成高质量且复杂的SVG，我们提出了OmniSVG，这是一个统一的框架，利用预训练的视觉语言模型（V
东临碣石82·2025-04-11 05:54

LeetCode第132题_分割回文串II

示例2：输入：s="a"输出：0示例3：输入：s="ab"输出：1提示1int:n=len(s)#预处
@蓝莓果粒茶·2025-04-10 23:48

用 AI 做简历优化赚钱，从零开始构建你的 AI 简历服务平台

与此同时，企业招聘中使用ATS进行简历预筛选，使得简历的关键词匹配和格式化要求越来越高。正因为如此，专业的简历优化服务具有非常大的市场需求。
annus mirabilis·2025-04-10 20:29

探索人工智能：从概念到应用的深度剖析

通过对大量数据的分析和处理，人工智能系统能够发现模式、规律，并据此进行预
bkz0000·2025-04-10 18:47

【AI大模型】Prompt Engineering 基础知识与挑战_promote engineer

随着自然语言处理技术的快速发展，特别是预训练语言模型（如GPT-3）的崛起，PromptEngineering变得越来越重要。
大耳朵爱学习·2025-04-10 12:37

好家伙！仅需1行Python，腾讯云智能OCR让手写发票识别效率飙升！

该产品预学习建立键值对应关系，支持客户定制模板，提升数据提取录入效
Python自动化办公社区·2025-04-10 12:34

【学Rust写CAD】37 premultiply 函数(argb.rs补充方法）

源码fnpremultiply(self)->Argb{//预乘//ThiscouldbeoptimizedbyusingSWARleta=self.alpha32();ifaArgb{leta=self.alpha32
Source.Liu·2025-04-10 08:09

大模型位置编码：RoPE的优化方案

然而，随着对超长上下文（如128k甚至更长）的需求日益增长，标准RoPE在超出其预训练长度时表现出的
kakaZhui·2025-04-10 06:23

项目经理如何避免成为“救火队长”？

项目经理要避免成为“救火队长”，必须从源头预防问题发生，具体包括：明确项目目标和责任分工、做好风险预判和管理、提升团队自我管理能力、建立高效沟通机制。
·2025-04-10 02:28

项目经理如何避免成为“救火队长”？

项目经理要避免成为“救火队长”，必须从源头预防问题发生，具体包括：明确项目目标和责任分工、做好风险预判和管理、提升团队自我管理能力、建立高效沟通机制。
·2025-04-10 02:24

一文搞懂通义千问(Qwen)相关的核心概念

语言和多模态模型均在大规模、多语言、多模态数据上进行预训练，并在高质量语料上后训练以与人类偏好对齐。通义千问分为闭源和开源两大版本。开源模型包括：通义千问(Qwen)：语言模型Qw
大模型面试·2025-04-09 20:47

AI 大模型微调原理深度剖析与源码解读

然而，这些预训练的大模型往往是在大规模的通用数据上进行训练的，在特定的下游任务中可能无法达到最佳性能。为了让大模型更好地适应特定任务，微调（Fine-Tuning）技术应运而生。微调是指
Android 小码蜂·2025-04-09 13:31

百度大模型岗面试，还是比较有压力的

一面自我介绍和项目介绍介绍一下了解的大模型有哪些，这些模型在结构上有什么差异说一下大模型常用的位置编码有哪些，各有什么优缺点介绍一下大模型的预训练后训练以及推理是怎么做的，并且详细问了RLHF
大模型.·2025-04-09 10:12

【大模型学习】第十七章 预训练技术综述

目录一、预训练技术的起源与演进1.1人工智能的范式转变1.2预训练的技术演进史二、预训练的本质：像人类一样学习2.1生活中的预训练启示2.2技术定义与核心价值三、预训练的技术解剖3.1核心架构：Transformer
好多渔鱼好多·2025-04-09 08:00

【学Rust写CAD】38 over_in 函数(alpha256补充方法）

pubfnover_in(self,src:Argb,dst:Argb)->Argb{//计算目标alpha因子=self*src的alpha通道letdst_alpha=self*src.alpha_t();//预乘源和目标的颜色分量
Source.Liu·2025-04-09 06:19

如何从零开始训练大模型？

但还有一个很直观的情况，随着预训练样本的质量不断提升，训练手段的优化。新的模型，往往效果能轻松反超参数量两倍于它的模型。例如，最新出的minicpm，微信内部评测效果也是非常棒的。
知世不是芝士·2025-04-09 06:48

iPaaS实施指南，避免这7个常见误区！

一、对iPaaS理解不充分iPaaS是一种基于云的集成平台，它允许企业通过预构建的连接器和可视化工具，快速实
谷云科技RestCloud·2025-04-09 04:36

【项目实战】Python 之 如何在 PyCharm 中设置 FastAPI和Uvicorn 服务器，fastapi is supported by PyCharm Professional

调试工具：利用PyCharm的内置调试器，你可以更方便地调试FastAPI应用，包括设置断点、检
本本本添哥·2025-04-08 14:06

深入解析LangChain：构建智能应用的全方位指南

随着语言模型，特别是大型预训练模型的兴起，开发者逐渐认识到这些模型不仅可以生成文本，还可以被用于处理复杂的对话、数据分析以及其他需要自然语言处理的任务。然而，这些模型的集成和实
AI知识分享官·2025-04-08 12:46

前端加密方式 AES对称加密 RSA非对称加密 以及 MD5哈希算法详解

常见场景：文件完整性校验（如检
刺客-Andy·2025-04-08 11:11

金融监管体系的改革推动行业进入超级监管时代

一是针对金融科技的统一监管和穿透式监管将进一步落实，监管范围持续扩大，延伸到金融科技活动全链条，审慎监管、行为监管等各种监管形态进入新阶段，提升对重大风险的提前预判和处置能力。
若愚致远·2025-04-08 10:33

ViT（Vision Transformer） VS CLIP

预训练策略：在大规模数据集（如ImageNet）
charles666666·2025-04-08 09:28

用于预训练BERT的数据集——wiki数据集问题以及存在的其他问题

问题1：出现"fileisnotazipfile"原因是链接已经失效。解决方法：打开下面链接自行下载，需要魔法。下载完解压到特定位置。下载链接：项目首页-Wikitext-2-v1数据包下载:Wikitext-2-v1数据包下载本仓库提供了一份Wikitext-2-v1的标准数据包，方便无法通过亚马逊网址下载的用户获取-GitCode修改load_data_wiki函数中data_dir的路径，如
成为不掉头发的工程师·2025-04-08 04:24

LLM架构与关键技术解析

预训练和后训练数据集的准备与优化是构建高效LLM的关键步骤，数据质量直接影响模型的性能和泛化能力。
XianxinMao·2025-04-08 02:18

云手机与宿主机的分辨率自适应匹配技术分享

云手机与宿主机的分辨率自适应匹配技术分享结合AI的智能预测（如预判用户屏幕切换习惯）和5G网络低延迟特性，分辨率自适应技术将更加实时精准。
云手机分享者·2025-04-07 21:15

「青牛科技 」GC4931P/4938/4939 12-24V三相有感电机驱动芯片 对标Allegro A4931/瑞盟MS4931

芯片描述：•芯片工作电压4.7-36V（GC4931P）•芯片工作电压7.5-36V（GC4938/4939）•外置mos驱动，N+N结构，内置升压预驱•QFN5X5-28封装，带ePAD散热，引脚间距
深圳市青牛科技实业有限公司·2025-04-07 16:42

CORS与OPTIONS请求

浏览器执行流程：浏览器发现请求是跨域的（不同域、端口、协议）发起一个预检请求（OPTIO
三金C_C·2025-04-07 16:40

DeepSeek-V3 API：开启高效智能应用开发的新篇章

二、DeepSeek-V3API简介DeepSeek-V3是一款基于大规模预训练的语言模型，具备强大的自然语言处理能力
·2025-04-07 14:27

如果重做日志缓冲区内容还没被刷新到重做日志文件中发生宕机，Innodb是如何保证持久化的？

InnoDB通过预写式日志（Write-AheadLogging,WAL）机制和事务提交时的强制日志刷新策略来保证持久性（Durability）。
BenBen尔·2025-04-07 11:42

地理信息科学在灾害管理中的应用：GIS构建防灾减灾的智慧防线

利用空间分析、时间序列分析和机器学习算法，GIS能够识别灾害发生的高风险区域，预
GeoSaaS·2025-04-07 04:28

风电行业预测性维护解决方案：AIoT驱动下的风机健康管理革命

本文基于中讯烛龙系统的实战经验，解析如何构建基于LSTM、数字孪生与边缘计算的智能运维体系，实现从“故障维修”到“健康预判”的技术跃迁。
zxsz_com_cn·2025-04-07 04:54

参数高效微调（PEFT）研究综述

1.引言近年来，随着深度学习模型规模的不断扩大，预训练大模型（Pre-trainedLargeModels）在自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等领域取得了显著的性能提升。
Ender（弹射回家版）·2025-04-07 00:34

网络安全从入门到精通（特别篇IV）：应急响应之挖矿病毒处置流程

挖矿木马常见利用漏洞1.5挖矿木马常规处置方法1.5.1隔离被感染的服务器和主机1.5.2确认挖矿程序1.6挖矿木马防范1.6.1挖矿木马僵尸网络的防范1.6.2网页和客户端木马的防范1.7技术排查指南1.7.1初步预判
HACKNOE·2025-04-06 22:49

NLP任务之文本分类(情感分析)

目录1加载预训练模型对应的分词器2加载数据集3数据预处理4构建数据加载器DataLoader5定义下游任务模型6测试代码7训练代码#做（中文与英文的）分类任务，Bert模型比较合适，用cls向下游任务传输数据
Hiweir ··2025-04-06 19:57

NLP任务之翻译

目录1加载预训练模型的分词器2加载本地数据集3数据预处理4创建数据加载器5定义下游任务的模型6测试代码7训练代码8.保存与加载训练好的模型#加载预训练的翻译分词器之前需要先安装一个第三方库#-后面接的是清华源
Hiweir ··2025-04-06 19:57

代码静态分析与安全检测工具COBOT

通过被检代码可以自动生成部分测试用例，并自动计算语句、分支、路径覆盖率（自动给出不可达路径）。
老元001·2025-04-06 18:54

软件源代码静态分析工具（CoBOT SAST）

与源代码管理系统（Git、SVN等）、缺陷管理系统（如Jira、Bugzilla、禅道等）、持续集成工具（如Jenkins、禅道）无缝对接，将源代码检测融入企业的研发流程，实现了源代码编码规则检测、运行时缺陷检
alwayssun·2025-04-06 18:23

RAGFlow + LlamaIndex 本地知识库RAG增强架构与实现直播智能复盘

核心模块技术方案1.直播流实时处理（输入层→实时处理层）技术栈流接入：FFmpeg（RTMP推流）、WebRTC（低延迟互动）语音识别：Whisper（本地部署）+NVIDIATriton（加速推理）合规检
每天三杯咖啡·2025-04-06 14:01

【通信观察家】2025年Q1通信业技术跃迁与生态重构：AI+低空经济双轮驱动

2)中国移动和中国联通明确算力投资规划：移动计划2025年投入373亿元，智算规模超34EFLOPS;联通算力投资同比增28%，重点支持预训练
迈威通信·2025-04-06 06:30

文章记单词 | 第8篇（六级）

：准备工作，初步行动，预赛，预试h
阿图灵·2025-04-06 05:27

ARM Cortex-A7处理器中`ISB`汇编指令解析

刷新指令流：后续指令会重新从指令缓存或内存中获取，避免使用预取的旧指令。上下文同步：在修改系统控制寄存器
指令集诗人·2025-04-05 22:11

【图像处理基石】什么是neural style transfer？

核心原理内容与风格分离使用预训练的卷积神经网络（如VGG）分别提取内容图像的结构特征（如物体边缘
AndrewHZ·2025-04-05 22:36

计划任务crond

一、Crondcrond:是一款支持配置定时任务的软件，在几乎所有的Linux发行版中都是预安装的。
鲸屿195·2025-04-05 19:23

基于半监督深度学习的木马流量检测方法

利用大量未标记网络流量用于模型训练.首先，采用基于meanteacher模型的检测方法提高检测准确率；然后，为解决meanteacher模型中采用随机噪声导致模型泛化能力不足的问题，提出基于虚拟对抗meanteacher模型的检
罗伯特之技术屋·2025-04-05 19:49

你觉得软件测试的核心竞争力是什么？

一、反直觉竞争力：破坏性建设思维逆向需求解构能力优秀测试工程师能在PRD评审时预判「完美方案」的崩塌点案例：某电商大促系统，通过反向推导「订单取消」场景，提前发现库存回滚漏洞（涉及分布式事务补偿机制）工具链
海姐软件测试·2025-04-05 08:40

SpringRabbitMQ消息接收：SimpleMessageListenerContainer配置

文章目录引言一、SimpleMessageListenerContainer基础概念二、并发和预取配置三、消息确认和异常处理四、消息转换与反序列化五、高级特性与生产实践总结引言在企业级分布式系统中，消息队列作为核心中间件发挥着至关重要的作用
程序媛学姐·2025-04-05 03:35

06.‌kubeadm init 各阶段命令详解

kubeadminit各阶段命令详解以下是kubeadminit分阶段命令的完整列表及详细说明，适用于‌精准控制集群初始化流程‌（如调试、自定义证书、高可用部署等场景）1.预检阶段(preflight)‌
Liao wen xiu·2025-04-04 17:01

【时间序列分析】时间序列的预处理——平稳性检验和纯随机性检验

平稳性检验平稳性检验是时间序列分析中的一个重要步骤，主要用于判断时间序列数据的统计特性（如均值和方差）是否随时间变化方法一：图检验•时序图检验•自相关图检验方法二：构造检验统计量进行假设检验（之后的文章详细介绍）•单位根检验平稳性的时序图检
知识快到我脑里来·2025-04-04 09:06

GPT-4在图像识别、图像生成和图像分割方面的应用分析

GPT-4在图像识别、图像生成和图像分割方面的应用分析报告一、引言1.GPT-4简介GPT-4（GenerativePre-trainedTransformer4）是OpenAI开发的新一代预训练语言模型
Aicytab·2025-04-04 08:30
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