马斯洛需求层次模型第45页

训练模型时，步长为什么不能太大也不能太小？

在训练模型时，步长（也称为学习率，LearningRate）是一个关键的超参数，它控制着每次参数更新的大小。

yuanpan·2025-03-15 16:52

凯立德C-CAR端口修改器：自定义导航系统通信端口

它简化了根据不同车辆配置或个人需求调整端口参数的过程，用户只需拖放NaviConfig.dll文件到指定位置即可完成修改。这对于需要在不同车辆间切换导航设备或解决设备不兼容问题的用户特别有用。

朱佳顺·2025-03-15 16:22

模型的秘密武器：利用注意力改善长上下文推理能力

【导语】在大语言模型（LLM）不断刷新各项任务记录的今天，很多模型宣称能处理超长上下文内容，但在实际推理过程中，复杂问题往往因隐性事实的遗漏而败下阵来。

步子哥·2025-03-15 16:51

机器学习中的梯度到底是什么？（chat-gpt问答）

在机器学习中，我们通过不断调整参数，使目标函数达到最小值，从而实现模型的训练和学习。2、为什么梯度要求偏导来求解？梯度是一个向量，它的方向指向函数值增加最快的方向，其大小表示函数值的变化率。

湫怿·2025-03-15 16:19

大型语言模型与强化学习的融合：迈向通用人工智能的新范式——基于基础复现的实验平台构建

1.引言大型语言模型（LLM）在自然语言处理领域的突破，展现了强大的知识存储、推理和生成能力，为人工智能带来了新的可能性。

（initial）·2025-03-15 16:17

目标检测中衡量模型速度和精度的指标：FPS和mAP

“FPS”和“mAP”分别衡量了模型的速度和精度。FPS（FramesPerSecond）定义：FPS是“每秒传输帧数”的缩写，用于衡量计算机视觉系统（如目标检测、图像识别等）的实时性能。

asdfg1258963·2025-03-15 16:47

准确率（Precision）和召回率（Recall）

准确率（Precision）定义：准确率是指在模型预测为正的样本中，真正为正的样本所占的比例。它关注的是模型预测的准确性。

asdfg1258963·2025-03-15 16:47

机器学习中的梯度下降是什么意思？

通过迭代调整模型参数，梯度下降帮助模型逐步逼近最优解，从而提升模型的性能。1.核心思想梯度下降的核心思想是利用损失函数的梯度（即导数）来指导参数的更新方向。

yuanpan·2025-03-15 15:45

使用Zerotier在私有云服务器中搭建Moon服务器

参考文章链接：使用Zerotier在私有云服务器中搭建Moon服务器–Rookiediary导读：我自己在家搭建了一台黑nas,由于使用需求，需要在外访问，但是通过frp又比较麻烦所以选用zerotier

Adair～Z·2025-03-15 15:13

基于异构特征融合与轻量级集成学习的软件漏洞挖掘方案设计与Python实现

方案设计原理异构特征工程静态特征：基于AST的代码属性图（CPG）解析（使用Joern+NetworkX）动态特征：内存访问模式分析（通过QEMU模拟执行）上下文特征：CWE漏洞模式匹配（集成Semgrep规则引擎）轻量级模型架构

rockmelodies·2025-03-15 15:10

使用 Doris 和 Iceberg

作为一种全新的开放式的数据管理架构，湖仓一体（DataLakehouse）融合了数据仓库的高性能、实时性以及数据湖的低成本、灵活性等优势，帮助用户更加便捷地满足各种数据处理分析的需求，在企业的大数据体系中已经得到越来越多的应用

向阳1218·2025-03-15 15:10

使用 Doris 和 LakeSoul

作为一种全新的开放式的数据管理架构，湖仓一体（DataLakehouse）融合了数据仓库的高性能、实时性以及数据湖的低成本、灵活性等优势，帮助用户更加便捷地满足各种数据处理分析的需求，在企业的大数据体系中已经得到越来越多的应用

向阳1218·2025-03-15 15:10

2025年开源大模型全景：语言、多模态与开发工具的前沿探索

语言类开源大模型1.Llama系列开发者：Meta发布时间：2024年7月参数量：8B、70B、405B特点：Llama系列模型以其强大的多语言支持和广泛的自然语言处理能力而闻名。

软件职业规划·2025-03-15 15:08

使用 Ollama 对 LLaMA-2 模型进行微调的详细指南

1.1硬件要求大语言模型的微调需要强大的计算能力，尤其是GPU资源。以下是推荐的硬件配置：GPU：建议使用至少NVIDIARTX3090或更高配置的GPU。

软件职业规划·2025-03-15 15:08

写给时间紧迫的软考高项考生：从真题、论文、资料到刷题

误区一：按部就班学教材，脱离考试实战需求这个误区很常见，经常发生在追求完美的伙伴身上，哈哈。很多伙伴认为“教材学完=考试无忧”，于是花数月时间，逐页啃《信息系统项目

指尖疯·2025-03-15 15:06

机器学习_重要知识点整理

数据建模（如高斯分布假设）、生成模型（如贝叶斯网络）。贝叶斯定理计算条件概率，更新先验知识以获得后验概率。贝叶斯分类器、文本分类（如垃圾邮件检测）。

嘉羽很烦·2025-03-15 15:06

我与DeepSeek读《大型网站技术架构》- (15+16) 网站架构师职场攻略

文章目录第15章网站架构师职场攻略15.1发现问题，寻找突破15.2提出问题，寻求支持第16章漫话网站架构师16.1按作用划分架构师16.2按效果划分架构师16.3按职责角色划分架构师16.4按关注层次划分架构师

诺亚凹凸曼·2025-03-15 15:06

AI大模型时代，2025大龄程序员如何轻松转型赢未来？

当前大龄程序员的处境在科技行业的高速发展中，大龄程序员这一群体正面临着前所未有的挑战。随着新兴技术的不断涌现，如云计算、大数据、人工智能等，传统的编程技能逐渐显得“过时”。同时，年轻一代的程序员以更加低廉的薪酬和旺盛的精力涌入市场，加剧了职场的竞争。对于大龄程序员而言，他们不仅需要应对技能更新的压力，还常常受到年龄歧视的影响，尤其是在追求创新和速度的科技公司中。许多大龄程序员发现自己处于尴尬境地，

AI大模型学习不迷路·2025-03-15 15:35

数字孪生对于新基建的价值浅析，算是抛砖引玉。

一、核心价值：虚实映射与智能决策实时动态映射通过传感器、IoT设备实时采集物理实体（如工厂、城市、电网）的运行数据，构建高精度虚拟模型，实现**“所见即所控”**的透明化管理。

大牛工控设计师·2025-03-15 14:04

图解AUTOSAR_CP_ComM

AUTOSAR通信管理模块详细解析目录1.概述1.1.ComM模块的作用1.2.ComM模块的位置2.架构设计2.1.模块上下文视图2.2.内部组件结构3.状态机3.1.通道状态机3.2.PNC状态机4.配置模型

KaiGer666·2025-03-15 14:33

HarmonyNext实战：基于ArkTS的高性能金融数据可视化应用开发

项目背景与需求分析项目背景金融数据通常具有高维度、大

·2025-03-15 14:32

Vuex 进阶：命名空间与状态持久化

随着应用规模的扩大，我们可能会遇到模块化管理和状态持久化的需求。本文将介绍Vuex中的命名空间（namespaced）和状态持久化的实现方法，帮助你更好地组织和管理Vuex代码。

vvilkim·2025-03-15 14:32

HuggingFace下载模型并导入Ollama指南

此处以moka-ai/m3e-base模型下载为例。众所周知，HuggingFace仓库托管了诸多训练模型。

Repetion_Maxumim·2025-03-15 14:00

Langchain链式开发：打造高效、可扩展的AI应用

Langchain是一个开源框架，专门用于开发基于大型语言模型(LLMs)的应用程序。它允许开发者将各种组件(如模型、数据源、工具等)连接在一起，构建复杂的AI应用程序。

小南AI学院·2025-03-15 14:58

长文本、知识库、微调对比

长文本、知识库和微调是三种不同的技术手段，用于增强大模型的能力。1.长文本处理•核心目标：理解和生成长篇内容。•优点：•连贯性强，适合处理需要深入理解背景信息的任务。

司南锤·2025-03-15 13:56

增量预训练和微调的区别

增量预训练和微调的区别二、代码示例1.增量预训练示例2.微调示例3.代码的区别三、数据格式1.增量预训练2.微调3.示例4.小结四、数据量要求1.指导原则2.示例3.实际操作中的考虑4.小结前言增量预训练是一种在现有预训练模型的基础上

做个天秤座的程序猿·2025-03-15 13:54

【Transformer-Hugging Face手册 07/10】微调预训练模型

微调预训练模型-目录一、说明二、在本机PyTorch中微调预训练模型。

无水先生·2025-03-15 13:54

模型量化 (Model Quantization) 算法 (Model Quantization Algorithms)

1模型量化的必要性：降低模型大小、加速推理、减少资源消耗随着深度学习模型的日益复杂和庞大，其在资源受限的设备（如移动端、嵌入式设备）上的部署面临着巨大的挑战。

（initial）·2025-03-15 13:24

负载均衡中四层和七层协议区别

1.L4（四层）负载均衡基于TCP/UDP传输层的负载均衡协议层：工作在OSI模型的第4层（传输层）。工作方式：主要依据IP地址和端口号进

LeonNo11·2025-03-15 13:53

EventStream 处理实时数据流

下面我就以最近的一个功能需求为例，展示一下该如何使用event-stream：streamBack(){consturl="/api/..

小怪兽，让我来保护你·2025-03-15 13:21

Java对比Python，谁才是编程王者？

Python和Java是目前编程最受欢迎的两种语言，本文从多角度比较二者的相同点和差异，帮助你更深入地了解两种语言的特点，最终能根据你自身的需求来进行选择。

Java学研大本营·2025-03-15 13:50

Matlab/simulink 风储调频，风电调频，模糊控制，mpc模型预测，虚拟惯性控制，下垂控制。

风电采用虚拟惯性控制，储能采用下垂控制。风电利用模糊控制改变系数，根据风速和频率变化系数。做到了自适应控制。MPC通过状态空间表达式通过fk预测下一时刻fk+1频率，仿真结果表明预测频率和实际频率相差不大。因此可以用mpc预测频率，去改变风电出力。这样利用mpc的超前预测能力进而预测风电出力。风电采用虚拟惯性控制。1-模糊控制2-mpc控制。

风储wind-专业frequency·2025-03-15 12:48

利用python 执行统计模型:

利用python执行统计模型:http://www.statsmodels.org/stable/index.html

渔好学·2025-03-15 12:17

HarmonyOS 实战开发 —— 基于HMRouter的路由跳转方案

鸿蒙岗位需求突增！移动端、PC端、IoT到底该怎么选？记录一场鸿蒙开发岗位面试经历~持续更新中……HMRouter简介HMRouter作为Har

CTrup·2025-03-15 12:16

【颠覆认知】大模型开发终极实战：30分钟用LangChain打造「超级AI客服」系统（附全代码+黑科技调参技巧）

---###一、撕开大模型开发的遮羞布：传统方案的三大致命陷阱!

煜bart·2025-03-15 12:13

《探秘人工智能与鸿蒙系统集成开发的硬件基石》

对于模型训练任务，尤其是深度学习模型，其复杂的

程序猿阿伟·2025-03-15 12:43

windows下玩转vllm：在wsl下安装vllm后续，设置modelscope作为下载源

文章目录前言所涉及的之前的关键步骤解决模型权重下载网络不通畅的问题vllm和modelscope整合后的bug附录ImportError:cannotimportname'_try_login'from'modelscope.utils.hf_util

几道之旅·2025-03-15 12:42

基于ChatGPT和GoogleScholar的文章总结器

它能够自动抓取GoogleScholar上的研究文章，并利用OpenAI的GPT模型进行摘要生成，同时支持多语言输出，帮助打破语言障碍，加速科研进程。

莫达菲尼·2025-03-15 12:42

fpga驱动rgb液晶屏_以ARM+FPGA结构驱动高分辨率液晶显示设计与效果测试

ARM接口丰富、操作灵活可以满足客户操作方便的需求；FPGA模块采用FPGA+DDR形式，数据存取速度达到400MB/s可以满足画面刷新速度较快的需求；FPGA操作DDR方式采用双端口64bit模式,设计

奶油小馒头·2025-03-15 12:11

Flask-Login完整使用案例

pipinstallflaskflask-loginflask-wtfflask-sqlalchemywerkzeug2.创建Flask项目结构flask_login_demo/│──app.py#Flask入口文件│──models.py#数据库模型

BirdMan98·2025-03-15 12:41

flask mysql orm_Flask的ORM和查询操作

SQLAlchemy“采用简单的Python语言，为高效和高级的数据库访问设计，实现完整的企业级持久模型”。

碍事的尾巴·2025-03-15 12:11

解锁高性能Web应用：Gunicorn、Flask与Docker的高并发部署秘籍

引言在当今的互联网时代，高并发Web应用已成为许多企业的核心需求。无论是电商平台、社交网络还是实时数据分析系统，高并发能力直接影响到用户体验和业务成败。

我是瓦力·2025-03-15 11:41

基于LangChain-Chatchat实现的RAG-本地知识库的问答应用[5]-高阶实战微调

基于LangChain-Chatchat实现的RAG-本地知识库的问答应用[5]-高阶实战微调1.推荐的模型组合在默认的配置文件中，我们提供了以下模型组合LLM:Chatglm2-6bEmbeddingModels

汀、人工智能·2025-03-15 11:40

人工智能_大模型091_大模型工作流001_使用工作流的原因_处理复杂问题_多轮自我反思优化ReAct_COT思维链---人工智能工作笔记0236

#清理环境信息，与上课内容无关importosos.environ["LANGCHAIN_PROJECT"]=""os.environ["LANGCHAIN_API_KEY"]=""os.environ["LANGCHAIN_ENDPOINT"]=""os.environ["LANGCHAIN_TRACING_V2"]=""#安装所需要使用的包!pipinstallopenailanggraphA

添柴程序猿·2025-03-15 11:08

【开源代码解读】AI检索系统R1-Searcher通过强化学习RL激励大模型LLM的搜索能力

关于R1-Searcher的报告：第一章：引言-AI检索系统的技术演进与R1-Searcher的创新定位1.1信息检索技术的范式转移在数字化时代爆发式增长的数据洪流中，信息检索系统正经历从传统关键词匹配到语义理解驱动的根本性变革。根据IDC的统计，2023年全球数据总量已突破120ZB，其中非结构化数据占比超过80%。这种数据形态的转变对检索系统提出了三个核心的挑战：语义歧义消除：如何准确理解"A

accurater·2025-03-15 11:37

系统架构设计师【第5章】: 软件工程基础知识 (核心总结)

文章目录5.1软件工程5.1.1软件工程定义5.1.2软件过程模型5.1.3敏捷模型5.1.4统一过程模型（RUP）5.1.5软件能力成熟度模型5.2需求工程5.2.1需求获取5.2.2需求变更5.2.3

数据知道·2025-03-15 11:37

使用flask快速搭建web应用

3.添加用于显示折线图代码4.在templates目录下，创建用于渲染的line-simple.html页面5.完整的代码结构前端代码后端代码总结前言在数据处理分析过程中，有快速搭建数据展示的应用场景需求

alex190824·2025-03-15 11:36

webgl threejs 云渲染(服务器渲染、后端渲染)解决方案

云渲染和流式传输共享三维模型场景1、本地无需高端GPU设备即可提供三维项目渲染云渲染和云流化媒体都可以让3D模型共享变得简单便捷。

allenjiao·2025-03-15 11:06

为什么要进行数据仓库分层？

对数据仓库进行分层（如常见的ODS、DWD、DWS、ADS等层次）是为了解决复杂数据处理场景中的效率、可维护性、易用性问题。

BenBen尔·2025-03-15 11:04

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