风控模型案例

TikTok群控运营：指纹浏览器如何增加账号安全性？

然而，随着平台风控算法的持续升级，传统群控模式下批量注册的账号频频遭遇封禁，暴露出IP关联、设备指纹重复、行为轨迹异常等致命隐患。
纯干苹果派·2025-03-26 22:52

Java 并发编程——Java BIO NIO Socket编程

参考Java并发编程——JavaBIONIOSocket编程BIO：阻塞式编程模型Socket服务端编程Socket客户端编程NIO：非阻塞式编程模型NIO介绍Java中NIO非阻塞式与前面BIO阻塞式的区别
ShareBeHappy_Qin·2025-03-26 21:51

ZooKeeper 中的 ZAB 一致性协议与 Zookeeper 设计目的、使用场景、相关概念（数据模型、myid、事务 ID、版本、监听器、ACL、角色）

参考Zookeeper介绍——设计目的、使用场景、相关概念（数据模型、myid、事务ID、版本、监听器、ACL、角色）ZooKeeper设计目的、特性、使用场景ZooKeeper的四个设计目标ZooKeeper
ShareBeHappy_Qin·2025-03-26 21:21

HarmonyOS NEXT 中级开发笔记：电竞直播应用的数据库设计与实践

一、数据模型设计遵循HarmonyOSDesign的"简洁高效"原则，电竞直播应用的核心数据模型设计如下：1.直播房间表(LiveRoom)：存储直播间基础信息2.赛事表(Tournament)：记录电竞赛事元数据
·2025-03-26 21:52

Unsloth 库和Hugging Face Transformers 库对比使用

在深度学习模型的微调过程中，保存模型及其权重是关键步骤。不同的库或框架提供了各自的方法来完成这一任务。Unsloth库：Unsloth是一个专注于加速大语言模型（LLM）微调的开源工具。
背太阳的牧羊人·2025-03-26 21:17

Pydantic递归模型深度校验36计：从无限嵌套到亿级数据的优化法则

title:Pydantic递归模型深度校验36计：从无限嵌套到亿级数据的优化法则date:2025/3/26updated:2025/3/26author:cmdragonexcerpt:递归模型通过前向引用支持无限层级嵌套结构
·2025-03-26 21:47

pdf-craft：PDF秒转Markdown/EPUB！接入DeepSeek轻松生成电子书，自动整理目录、注释和引文

❤️如果你也关注AI的发展现状，且对AI应用开发感兴趣，我会每日分享大模型与AI领域的开源项目和应用，提供运行实例和实用教程，帮助你快速上手AI技术！
蚝油菜花·2025-03-26 21:16

深入学习LLM开发 第六章：LangChain如何从大模型调用工具

Toolcalling模块允许一个大模型通过“调用工具”来响应请求。虽然“工具调用”这个名字意味着模型正在直接执行某些操作，但事实并非如此！该模型只生成工具的参数，实际运行（或不运行）取决于用户。
desert_fish1976·2025-03-26 20:13

深度学习篇---断点重训&模型部署文件

）模式.pdparams文件.pdopt文件.pdscaler文件.pdmeta或.pkl文件2.静态图（StaticGraph）模式.pdparams和.pdopt文件.ckpt文件3.恢复训练二、模型部署文件
Ronin-Lotus·2025-03-26 20:11

字符串切割

案例需求：以字符串的形式从键盘录入学生信息，例如："张三，23"从该字符串中切割出有效数据，封装为Student学生对象实现步骤：1.编写Student类，用于封装数据2.键盘录入一个字符串，用Scanner
无敌的贝利亚大王·2025-03-26 20:10

vscode在win10上安装modelscope库的C盘缓存优化方法

【问题说明】：笔者在VSCode上安装扩展插件和modelscope模型和数据集，发现默认都直接安装和缓存在C盘中，使得C盘的空间消耗特别快。
何雷 — 智能网联汽车·2025-03-26 20:10

基于合作博弈的综合能源系统利益分配优化调度（Matlab代码实现）

概述基于合作博弈的综合能源系统利益分配优化调度研究一、引言二、综合能源系统概述（一）综合能源系统定义与结构（二）综合能源系统的优势三、合作博弈理论基础（一）合作博弈的基本概念（二）Shapley值法四、基于合作博弈的综合能源系统模型构建
@橘柑橙柠桔柚·2025-03-26 20:08

初识TensorFlow：机器学习与深度学习的探索

这本书旨在通过编写代码来实现机器学习和深度学习的概念，构建模型使其行为更接近人类。从计算机视觉到自然语言处理（NLP），这些模型成为了合成的，或者说人造的智能。
韩锋裂变营销·2025-03-26 20:38

【ffuf 详细使用教程】

1.基础命令2.过滤与优化3.递归扫描三、子域名枚举（高效实战）1.基础命令2.多级子域名爆破3.结果优化四、参数模糊测试（漏洞探测）1.GET参数模糊2.POST数据模糊3.JSON参数模糊五、实战案例
D-river·2025-03-26 20:07

深度学习学习经验——生成对抗网络（GAN）

GenerativeAdversarialNetwork）生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork，简称GAN）是由IanGoodfellow等人在2014年提出的一种深度学习模型
Linductor·2025-03-26 19:37

计算机网络，二层和三层协议的理解

二层网络和三层网络二层网络（DataLinkLayer）和三层网络（NetworkLayer）是OSI（OpenSystemsInterconnection）模型中的两个层次，它们在网络通信中扮演着不同的角色
LeonNo11·2025-03-26 19:34

Pydantic递归模型深度校验36计：从无限嵌套到亿级数据的优化法则

title:Pydantic递归模型深度校验36计：从无限嵌套到亿级数据的优化法则date:2025/3/26updated:2025/3/26author:cmdragonexcerpt:递归模型通过前向引用支持无限层级嵌套结构
qcidyu·2025-03-26 19:31

Docker 镜像与容器的备份迁移

参：https://cloud.tencent.com/developer/article/2027894Docker镜像与容器的备份迁移容器迁移直接看最后的案例的方式。
CodeStarNote·2025-03-26 19:31

深度解析购买陪伴就诊 APP 系统时需紧盯软件公司的关键技术环节

别再轻易掉进这些陷阱，有一种极为有效的方法，堪称甄别优质陪伴就诊系统的金钥匙，那就是查看软件公司的顾客案例。
龙兵兵科技·2025-03-26 18:28

那些自学【AI大模型】的，能骂醒一个算一个！

为啥说胡乱自学大模型的，能骂醒一个算一个。因为很多人学会个AI工具就觉得自己会玩大模型了，其实你才刚入门！
大模型入门学习·2025-03-26 18:27

Mysql 回表查询，什么是回表查询，如何拒绝sql查询时的回表问题

文章目录1.什么是回表（回表查询）2.如何减少回表3.使用案例3.1问题分析3.2避免回表查询3.3开始优化前言：在继续讲解专栏内容之前，先学习几个概念，以便更好了解：什么是聚簇索引什么是回表查询这篇文章详细分析回表查询
小学鸡！·2025-03-26 18:26

【大模型技术】RAG系统的难题和解决方案（一）

RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）系统是一种结合了检索（Retrieval）和生成（Generation）能力的混合模型架构，广泛应用于问答系统、对话系统、知识密集型任务等领域
大数据追光猿·2025-03-26 18:24

【大模型技术】RAG系统的难题和解决方案（二）

这种情况通常发生在检索阶段的召回结果未能将正确的文档排在头部，导致生成模型无法基于正确信息生成答案。
大数据追光猿·2025-03-26 18:24

手把手带你在Windows中搭建本地知识库（基于ollama本地部署大模型+客户端安装版AnythingLLM）非docker环境部署

一、Ollama安装Ollama是一个专注于本地运行大型语言模型（LLM）的框架，它使得用户能够在自己的计算机上轻松地部署和使用大型语言模型，而无需依赖昂贵的GPU资源。
慕慕涵雪月光白·2025-03-26 18:24

Linux安装AnythingLLM

它能够将任何文档、资源或内容片段转化为大语言模型（LLM）在聊天中可以利用的相关上下文。AnythingLLM支持多种文档类型（PDF、TXT、DOCX等），具有对话和查询两种聊天模式。
neter.asia·2025-03-26 18:52

k8s学习--Secret详细解释与应用

Secret四种类型及其特点Secret应用案例（1）将明文密码进行base64编码（2）编写创建secret的YAML文件Secret的两种使用方式（1）通过环境变量的方式传递给pod（2）通过volume
爱吃龙利鱼·2025-03-26 18:22

基于深度学习的水果识别系统

YOLO（YouOnlyLookOnce）是一种高效的目标检测模型，其主要特点是检测速度快、精度高，适用于实时目标检测任务。YOLO模型通过
A等天晴·2025-03-26 17:51

Pytorch实现之对称卷积神经网络结构实现超分辨率

该改进方法基于深度神经网络，其生成模型包含多层卷积模块和多层反卷积模块，其中在感知损失基础上增加了跳层连接和损失函数。该判别模型由多层神经网络组成，其损失函数基于生成式对抗网络生成的判别模型损失函数。
这张生成的图像能检测吗·2025-03-26 17:51

Pytorch实现之结合SE注意力和多种损失的特征金字塔架构GAN的图像去模糊方法

简介简介：提出了一种利用特征金字塔作为框架代替多尺度输入的一种方法来构建生成器模型，减少了模型规模并加快了训练速度。在模型架构中还融合了通道注意力方法来提高训练能力。
这张生成的图像能检测吗·2025-03-26 17:21

基于Azure云平台整合Delta Lake、Databricks和Azure Machine Learning的MLOps架构

设计Azure云架构方案实现AzureDeltaLake和AzureDatabricks的机器学习工程（MLOps），提供可靠数据集使得训练数据版本化，确保模型复现性，并集成AzureMachineLearning
weixin_30777913·2025-03-26 17:48

服务器数据恢复—Raid5热备盘同步失败导致阵列崩溃的数据恢复案例

这是一个典型的raid5磁盘阵列的热备盘在同步数据过程中由于其他硬盘掉线导致raid崩溃的案例。针对这种故障情
·2025-03-26 16:37

风控模型算法面试题集结

特征处理1.特征工程的一般步骤什么？什么是特征迭代特征工程一般包含：数据获取，分析数据的可用性（覆盖率，准确率，获取容易程度）数据探索，分析数据业务含义，对特征有一个大致了解，同时进行数据质量校验，包含缺失值、异常值和一致性等；特征处理，包含数据处理和特征处理两部分。数据处理主要做清洗工作（缺失值、异常值、错误值、数据格式处理等），特征转换即对连续特征、离散特征、时间序列进行转换，常用标准化、归一
西木风落·2025-03-26 15:03

大模型微调方法解析

随着大模型（如DeepSeek、LLaMA、QwQ等）的广泛应用，如何高效地通过微调（Fine-tuning）让通用模型适配垂直领域任务，成为行业关注的核心问题。
西木风落·2025-03-26 15:03

Stable Diffusion绘画插件（ControlNet ）

文后附模型下载链接。
Allen-Steven·2025-03-26 15:33

响应式 Web 设计：HTML 与 CSS 协同学习的进度（二）

学习进度与实践案例初级阶段：构建基础页面在初级阶段，主要学习使用HTML和CSS构建简单的网页结构和基本样式。首先，使用HTML搭建页面的基本框架，包含文本内容、图片展示、链接设置等元素。
计算机毕设定制辅导-无忧学长·2025-03-26 15:32

Prompt Engineering（提示工程）

PromptEngineering（提示工程）1、提示工程2、分隔符3、翻译案例4、词库扩展5、Langchain提示模板PromptTemplate（用封装库）6、langchain结构化输出（用封装库
遥望盼望·2025-03-26 15:30

军事级加密通信系统——自毁消息的TEE可信执行环境

自毁消息与TEE的结合三、系统架构与流程设计3.1系统整体架构四、加密算法与安全性分析4.1会话密钥生成4.2对称加密与自毁机制4.3安全性分析五、基于PyQt5的GUI设计5.1设计要求六、完整代码实现七、案例展示与测试八
闲人编程·2025-03-26 15:59

从土木工程专业到AI专业：月入5万的跨界转型之路

本文将结合真实案例与实操路径，揭秘土木工程师如何借助AI技术实现职业跃迁。
AGI-杠哥·2025-03-26 14:58

大模型时代，新手和程序员如何转型入局AI行业？

在当今大模型迅猛发展的环境下，人工智能的应用越来越广泛。然而，这些大模型的背后隐藏着更为深厚的基础技术——传统机器学习和神经网络。
七七Seven～·2025-03-26 14:26

走进吴恩达：揭秘Prompt Engineering 提示词工程

PromptEngineering概览何为Prompt在自然语言处理领域，尤其是与大型语言模型（LLM）互动时，Prompt起着至关重要的作用。
AI大模型教程·2025-03-26 14:55

【Agent篇】AI Agent 搭建平台横向对比：Dify、阿里云百炼、Coze

更多文章可关注《大模型理论和实战》、《DeepSeek技术解析和实战》，一起探索技术的无限可能！
大F的智能小课·2025-03-26 14:25

解锁C++标准库：打开高效编程之门

、C++标准库：编程基石的崛起二、库之溯源：历史与演进三、剖析核心组件3.1基础类型与工具3.2输入输出流魔法3.3数据结构大观园3.4算法的奇妙世界3.5内存管理之道四、跨平台的一致性与差异五、实战案例
大雨淅淅·2025-03-26 14:24

C++数组在图形渲染里的深度应用剖析

一、顶点数据存储与处理在计算机图形学中，三维模型由大量的顶点构成，这些顶点的位置、法线、纹理坐标等信息是渲染的基础。C++数组是存储
wengang345·2025-03-26 14:54

招聘面试季-- 高频出现的Redis经典题目及核心知识点解析

纯内存操作，无磁盘I/O瓶颈‌单线程模型避免上下文切换和锁竞争‌I/O多路复用技术（如epoll）处理高并发连接‌高效数据结构（SDS、跳跃表、压缩列表等）‌‌Redis与Memcached的区别‌数据类型
碧海饮冰·2025-03-26 14:22

制度赋权与技术赋能：乡村内生性治理主体何以重塑——基于参与式治理视角的双案例分析

在阐释制度赋权与技术赋能多维作用路径的基础上，依托参与式治理的CLEAR模型构建了重塑乡村内生性治理主体的分析框架。
罗思付之技术屋·2025-03-26 13:21

MCP协议：AI与外部资源交互的标准化革命

MCP协议解析：AI与外部资源交互的标准化革命1.MCP的核心定义与架构MCP（ModelContextProtocol，模型上下文协议）是由Anthropic开发的开放标准，旨在通过统一协议解决AI模型与外部资源
大囚长·2025-03-26 13:20

【DeepSeek大语言模型】AI智能体开发与大语言模型的本地化部署、优化技术

智能体是一种能够自主行动、感知环境、做出决策并与环境交互的智能应用或实体。特性自主性：智能体能够根据自身的感知和内部状态，独立做出决策，无需人类直接干预。反应性：能对环境的变化做出实时反应，及时调整自身行为以适应环境的动态变化。目的性：具有明确的目标或任务，其行为是为了实现这些目标，会根据目标来规划和执行行动。学习能力：能够从经验中学习，通过处理新信息和积累经验来改进其未来的行为，不断提升自身性能
赵钰老师·2025-03-26 12:15

DeepSeek底层揭秘——deepEP

它旨在优化分布式计算环境中的通信效率，特别是在节点间数据交换、梯度同步、模型分发等方面，能够显著提升训练速度和推理性能。
9命怪猫·2025-03-26 12:45

袋鼠云+DeepSeek，提供大模型私有化部署与一站式大模型运维服务

在此背景下，袋鼠云基于DeepSeek系列模型，推出大模型私有化部署与一站式运维服务，为企业提供从模型选型到持续运维服务的完整解决方案，助力客户轻松驾驭AI，尽享技术红利。
·2025-03-26 12:04

智能知识图谱：大模型如何实现高效实体识别与关系抽取

近年来，随着大模型（如GPT、BERT等）的快速发展，利用大模型自动化生成知识图谱成为可能。
·2025-03-26 12:04
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