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读算法简史：从美索不达米亚到人工智能时代15读后总结与感想兼导读

1.基本信息算法简史：从美索不达米亚到人工智能时代克里斯·布利克利著中信出版集团股份有限公司,2024年9月出版1.1.读薄率书籍总字数18.6万字，笔记总字数51653字。
躺柒·2025-02-16 22:53

理论一、大模型—概念

大模型全称是大型语言模型（LLM，LargeLanguageModel），这个“大”主要指模型结构容量大，结构中的参数多，用于预训练大模型的数据量大。一个大模型可以
伯牙碎琴·2025-02-16 20:31

一、大模型微调的前沿技术与应用

大模型微调的前沿技术与应用随着大规模预训练模型（如GPT、BERT、T5等）的广泛应用，大模型微调（Fine-Tuning,FT）成为了提升模型在特定任务中性能的关键技术。
伯牙碎琴·2025-02-16 20:31

大语言模型常用微调与基于SFT微调DeepSeek R1指南

概述大型语言模型（LLM，LargeLanguageModel）的微调（Fine-tuning）是指在一个预训练模型的基础上，使用特定领域或任务的数据对模型进行进一步训练，以使其在该领域或任务上表现更好
知来者逆·2025-02-16 16:08

（15-3）DeepSeek混合专家模型初探：模型微调

3.4模型微调在本项目中，微调脚本文件finetune.py提供了一套全面的工具，用于对DeepSeek-MoE预训练语言模型进行微调。
码农三叔·2025-02-16 16:35

Linux基础之文件权限的八进制表示法

1.Linux文件权限概述在Linux中，每个文件或目录都有三种基本权限，分别是：读权限-r：允许查看文件内容。写权限-w：允许修改文件内容。执行权限-x：允许执行文件或进入目录。
vortex5·2025-02-16 13:16

AI 大模型创业：如何利用市场优势？

这些大模型通过在大规模数据集上进行预训练，具备强大的泛化能力和适应性，能够广泛应用于自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、生成对抗网络（GAN）等多个领域。然而，
SuperAGI2025·2025-02-16 12:37

乙巳年正月十九凌晨感怀

垒读史书时易逝，功名喧嚣盖下沉。耕耘当前专精喜，利禄万千情爱恨。回首往昔歌外人，再临天府武侯奋。
一叶迎秋·2025-02-16 09:12

DeepSeek为什么超越了OpenAI

其中，技术架构的突破最具革命性——DeepSeek创造性地采用"混合专家系统+领域预训练"架构，在特定领域的推理效率比OpenAI的GPT-4提升40%以上（根据2023年MLPerch基准测试）。
·2025-02-16 07:40

HBase的合并操作

compact的作用flush操作会将memstore的数据落地为一个个StoreFile（HFile），那么随着时间的增长在HDFS上面就会有很多的HFile文件，这样对读操作会产生比较大的影响（读操作会对
b1gx·2025-02-16 06:20

#渗透测试#网络安全# 反弹shell 技巧教学！！！

免责声明本教程仅为合法的教学目的而准备，严禁用于任何形式的违法犯罪活动及其他商业行为，在使用本教程前，您应确保该行为符合当地的法律法规，继续阅读即表示您需自行承担所有操作的后果，如有异议，请立即停止本文章读。
独行soc·2025-02-16 06:49

java 缓存篇2

Cluster）数据分片不支持不支持支持，基于slot进行水平分片高可用性部分支持（手动故障转移）高可用性，自动故障转移高可用性，自动故障转移及数据分片配置复杂度低中高扩展性低至中中高适用场景中小规模应用，读多写少需要高可用性且不需要分片的应用大规模分布式应用
dzl84394·2025-02-16 06:48

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
AIGC大模型 吱屋猪·2025-02-16 05:12

第三章 回归训练实战（以预测新冠感染人数为例）

预测第三天的新冠感染人数）fromsklearn.feature_selectionimportSelectKBestfromsklearn.feature_selectionimportchi2importcsv#读CSVimportnumpyasnpimporttimeimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdfromtorchimp
不吃香菜（扣1复活版）·2025-02-16 04:03

使用 YOLOv8 模型分析摄像头的图像

bashpipinstallultralytics2.编写Python代码以下是一个使用YOLOv8模型对摄像头图像进行分类的示例代码：importcv2fromultralyticsimportYOLO#加载预
欣然～·2025-02-16 02:19

Spring Boot集成ShardingSphere实现读写分离 | Spring Cloud 43

对于同一时刻有大量并发读操作和较少写操作类型的应用系统来说，将数据库拆分为主库和从库，主库负责处理事务性的增删改操作，从库负责处理查询操作，能够有效的避免由数据更新导致的行锁，使得整个系统的查询性能得到极大的改善
gmHappy·2025-02-15 22:21

cocos creator从零开发虚拟摇杆(完结)-跟随移动摇杆

关注干货悦读公众号，获取摇杆资源。编辑scripts/JoyStick.ts，修改onTouchMove方法。
·2025-02-15 22:33

LangChain开发【NL2SQL】应用（few-shot优化）

这篇文章来讲一下优化什么是few-shot使用这些少量的、调整后的样本对预训练模型进行微调其实就是给LLM少量示例关于few-shot的研究：https://medium.com/ubiai-nlp/step
向羿燃·2025-02-15 22:48

蓝桥杯备战 Day3 2022.3.1

特殊回文数问题描述123321是一个非常特殊的数，它从左边读和从右边读是一样的。输入一个正整数n，编程求所有这样的五位和六位十进制数，满足各位数字之和等于n。数据规模和约定1<=n<=54。
Astoria_Csy·2025-02-15 21:40

1.5 企业级AI大模型四阶技术全景解析：从Prompt到Pre-training的进化路径

企业级AI大模型四阶技术全景解析：从Prompt到Pre-training的进化路径一、技术演进金字塔：四阶技术如何构建AI新范式▲预训练│（万亿参数基建）├─大模型微调│（领域知识注入）├─AI智能体
少林码僧·2025-02-15 21:08

GCN推导合集

读论文,发现看论文最重要的是推导,因此写了这篇文章,记录重要的推导过程(个人人为的)(持续更新)SGC以及最常见优化的推到邻接矩阵归一化:A~=D~−1/2A~D~−1/2\tilde{A}=\tilde
mumukehao·2025-02-15 18:46

python开发基础——day14 模块与包

一、上节回顾迭代器--把一个有很多数据的容器整理好，把里面的数据一个个取出来使用生成器--自定义的迭代器，主要作用是用来制定规则，生成数据文件操作--用python代码来读/写电脑里的文件1.打开文件2
寰宇榛仁·2025-02-15 15:54

#最新#2025年护网#蓝队防守必须排查的57个安全漏洞与解决方案 （上）

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独行soc·2025-02-15 12:03

基于开源千文模型（如Qwen、ChatGLM等）实施如何进行动态蒸馏，详细说明操作步骤.

基于开源千文模型（如Qwen、ChatGLM等）实施如何进行动态蒸馏，详细说明操作步骤.1.动态蒸馏的核心思想动态蒸馏的目标是通过教师模型（通常是一个较大的预训练模型）的输出，指导学生模型（较小的模型）
墨者清风·2025-02-15 11:54

python:文件操作

file.read(num)num:读多少字符file.write()file.close()f=open('muxue.txt','w')f.write('不要悲伤')f.close()#f=open
muxue178·2025-02-15 11:23

【深度学习】YOLO-World: Real-Time Open-Vocabulary Object Detection，目标检测

2401.17270代码：https://github.com/AILab-CVC/YOLO-World文章目录摘要Introduction第2章相关工作2.1传统目标检测2.2开放词汇目标检测第3章方法3.1预训练公式
XD742971636·2025-02-15 09:07

【Elasticsearch】runtime_mappings搜索请求中定义运行时字段

运行时字段的核心概念运行时字段基于“读时模式（SchemaonRead）”的概念，允许用户在查询时定义字段的映射和计算逻辑。与传统的索引字段
risc123456·2025-02-15 07:55

利用Infinity Embeddings创建文本嵌入

核心原理解析InfinityEmbeddings利用强大的预训练模型，通过对输入的文本数据进行编码，生成具有语义意义的高维向量。这个过程不仅仅是简
qahaj·2025-02-15 03:16

仅用10张图片，AI就能学会识别万物？多模态小样本学习颠覆传统！

此外，CPE-CLIP和MMFL等方法通过利用预训练模型和冻结的大规模视觉语言模型，实现了跨会话的迁移学习和快速适应新样本。
沃恩智慧·2025-02-15 03:15

Oracle DBA 诊断及统计工具-2

影响分配比例的因素数据读写比例如果应用程序以读操作为主，那么索引的使用频率会较高，可能需要为索引表空间分配相对更多的资源，以提高查询性能。若写操作频繁，如大量的数据插入、更新和删除，数据表空间可
数澜悠客·2025-02-15 01:32

数字孪生遭遇 “DeepSeek 之问”：谁在批量制造昂贵玩具？

“如果数字孪生不能预判设备故障，和3D动画有什么区别？”DeepSeek技术总监的犀利发问，揭开了行业的遮羞布。
wlsjdszls·2025-02-14 22:09

▌告别无效搜索！GitHub三维精准检索开源项目！实测匹配度高得爆炸

当我想在github上搜索某一个开源项目的时候总是因为名称和功能不够匹配还是花费很多时间，如果ai可以根据我的需求自动去搜索去读readme来匹配我的需求是不是会好一些？有的兄弟有的。
夜信431·2025-02-14 22:39

一文了解MVCC——解锁数据库并发控制的“魔法钥匙”

MVCC的出现主要是为了提升数据库并发性能，用较好的方式处理事务并发的读写冲突,避免了加锁操作，降低性能开销，在有读写冲突时，能够做到非阻塞并发读。
程序员谷美·2025-02-14 22:03

格拉姆角场（GAF）将一维序列转化为图像

二、步骤数据预处
开发小途·2025-02-14 14:09

#渗透测试#批量漏洞挖掘#致远互联AnalyticsCloud 分析云 任意文件读取

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独行soc·2025-02-14 09:34

视觉中的transformer：ViT

但是在cv领域用的很少，视觉里一般是和cnn一起用或者把某些conv替换成transformer（整体还是CNN）本篇文章证明纯的transformer直接在图片分类上也做得很好：在大量数据集上进行预训练的前提上
ch隔壁老张·2025-02-14 06:12

12-Qt QFile文件操作详解

很多应用程序都需要具备操作文件的能力，包括对文件内容进行读/写、创建和删除文件等，甚至某些应用程序的诞生纯粹是为了操作文件，比如WPSOffice、PDFedit等。
程序员架构笔记·2025-02-14 06:37

java后端研发经典面试题总结二

2.SAX为解决DOM1、边读边解析，应用于大型XML文档2、只支持读3、访问效率低4、顺序访问3.DOM4J生成和解析XM
Netty711·2025-02-14 06:04

使用OpenAI的API构建聊天机器人

核心原理解析聊天机器人主要依赖于生成式预训练模型（GPT），它通过大量文本数据训练，学习语言模式和上下文关联，从而能够生成
dgay_hua·2025-02-14 04:16

你对 Vue 项目进行哪些优化？

watch区分使用场景•v-for遍历必须为item添加key，且避免同时使用v-if•长列表性能优化•事件的销毁•图片资源懒加载•路由懒加载•第三方插件的按需引入•优化无限列表性能•服务端渲染SSRor预渲染第二个方面
LuckXinXin·2025-02-14 02:52

人工智能之自然语言处理技术演进

近年来，NLP技术经历了从规则驱动到数据驱动的革命性演进，尤其是在深度学习和大规模预训练模型的推动下，取得了显著突破。
香橙薄荷心·2025-02-14 02:50

GPT 系列模型发展史：从 GPT 到 ChatGPT 的演进与技术细节

GPT（2018）：划时代的起点：GPT（GenerativePre-trainedTransformer）首次将Transformer架构与无监督预训练结合，开启了大规模语言模型的新时代。
Ash Butterfield·2025-02-14 00:08

自然语言处理（NLP）入门：基础概念与应用场景

换句话说，NLP是让机器像人一样“读、写、听、说”的技术，它结合了语言学、机器学习、计算机科学等多学科知识。
Ash Butterfield·2025-02-14 00:38

DeepSeek使用手册，其中一份是清华大学出品

它既包含预训练大语言模型（如DeepSeek-R1系列），也提供配套工具链，助力开发者快速实现AI应用落地。二、De
cpa007·2025-02-13 20:45

IDC服务器初始化--PXE引导

PXE（PrebooteXecutionEnvironment，预启动执行环境）是一种网络启动技术。想象一
·2025-02-13 20:42

从零开始大模型开发与微调：Miniconda的下载与安装

这些模型通过在海量文本数据上进行预训练,能够捕捉到丰富的语义和上下文信息,从而在自然语言处理任务中表现出色。
AGI大模型与大数据研究院·2025-02-13 18:30

【云原生技术】微服务架构中如何实现高效调用远程方法

微服务架构中如何实现高效调用远程方法1.使用轻量级通信协议2.异步和非阻塞调用3.负载均衡和服务发现4.缓存和数据预取5.异常处理和重试机制6.使用合适的技术栈和工具示例在微服务架构中，高效调用远程方法是至关重要的
阿寻寻·2025-02-13 18:28

leetcode_双指针 125.验证回文串

125.验证回文串如果在将所有大写字符转换为小写字符、并移除所有非字母数字字符之后，短语正着读和反着读都一样。则可以认为该短语是一个回文串。字母和数字都属于字母数字字符。
MiyamiKK57·2025-02-13 16:17

微软 LayoutLMv3：通过统一文本和图像掩码进行文档人工智能预训练

LayoutLMv3：通过统一文本和图像掩码进行文档人工智能预训练LayoutLMv3应用统一的文本-图像多模态Transformer来学习跨模态表示。
·2025-02-13 16:39

【深度学习】常见模型-GPT（Generative Pre-trained Transformer，生成式预训练 Transformer）

GPT（GenerativePre-trainedTransformer，生成式预训练Transformer）是由OpenAI开发的基于Transformer解码器（Decoder）的自回归（Autoregressive
IT古董·2025-02-13 16:15
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