马斯洛需求模型分析云安全

flask实现mvc模式

目录结构flask_mvc_app/│──app/│├──models.py#Model(数据库模型)│├──v
dev.null·2025-03-11 11:47

警惕AI神话破灭：深度解析大模型缺陷与禁用场景指南

摘要当前AI大模型虽展现强大能力，但其本质缺陷可能引发系统性风险。
领码科技·2025-03-11 11:16

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的序列分类模型，简单学习记录

一、代码#本地离线模型使用fromtransformersimportAutoModelForCausalLM,AutoTokenizer,pipeline,BertForSequenceClassification
努力努力再努力呐·2025-03-11 11:16

视频生成缩略图

视频生成缩略图最近有个需求，视频上传之后在列表和详情页需要展示缩略图使用ffmpeg首先引入jar包org.bytedecojavacpp1.4.3org.bytedecojavacv1.4.3org.bytedeco.javacpp-presetsffmpeg-platform4.0.2
·2025-03-11 11:47

xuggle操作视频

xuggle操作视频有个需求是要读取视频的宽高，找到了Xuggle和FFmpeg两种方式，FFmpeg很强大，但是我并不需要那些功能，所以使用了轻量一点的Xuggle引入依赖xugglexuggle-xuggler5.4
·2025-03-11 11:47

成功案例丨开发时间从1小时缩短到3分钟：如何利用历史数据训练AI模型，预测设计性能？

（以下简称Hero）致力于通过将人工智能（AI）和机器学习技术融入有限元分析（FEA）流程，以加速产品开发周期。
Altair澳汰尔·2025-03-11 11:45

农业生产模拟和农业政策分析：WOFOST模型与PCSE模型安装、运行、数据准备；农田农作物生长模拟和产量预测等

WOFOST（WorldFoodStudies）和PCSE（PythonCropSimulationEnvironment）是两个用于农业生产模拟的模型：WOFOST是一个经过多年开发和验证的模型，被广泛用于全球的农业生产模拟和农业政策分析
WangYan2022·2025-03-11 11:45

HSPF模型有哪些优势？可以进行哪些模拟？HSPF模型的原理与组成；前处理、后处理与参数率定；水质与泥沙模块等

HSPF模型与SWAT模型一样都是著名的水文模型软件，在世界各地的水文模拟中得到广泛的应用。
WangYan2022·2025-03-11 11:15

R语言学习实例：使用R进行数据可视化

R语言学习实例：使用R进行数据可视化R语言是一种功能强大且广泛使用的统计分析和数据可视化工具。在本实例中，我们将使用R语言来创建一些常见的数据可视化图表，包括散点图、柱状图和折线图。
PixelCoder·2025-03-11 11:15

PyTorch实现CNN：CIFAR-10图像分类实战教程

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain
吴师兄大模型·2025-03-11 11:44

如何在DigitalOcean的H100 GPU服务器上运行DeepSeek R1 模型

在DigitalOcean，我们一直在关注开源大语言模型（LLMs）和商业封闭模型之间差距的不断缩小。其中一个最关键的能力就是“推理”，也就是用合乎逻辑、讲得通的方式思考问题。
DO_Community·2025-03-11 10:44

用共线性分析的方法进行古基因组重构（前置知识与准备）

一、什么是全基因组加倍事件许多生物目前是多倍体，或者具有多倍体祖先并且现在具有次生的“二倍体化”基因组。这一发现令人惊讶，因为保留整个基因组重复（WGD）非常罕见，这表明多倍体往往是进化的死胡同。我们认为，古代基因组倍增可能只在非常特定的条件下能够存活，但是，无论何时建立，它们可能对物种多样化产生显著影响，并导致生物复杂性增加和进化新奇性的起源。全基因组复制（WGD）或多倍体，随后伴随基因丢失和二
ALPH_·2025-03-11 10:44

清华大学出品《DeepSeek从入门到精通》超详细使用手册pdf

手册内容涵盖基础入门、核心能力与模型对比、进阶提示语策略、场景化应用以及人机协作与能力进阶等方面。它不仅适合新手快速掌握DeepSeek的基础操作，还为进阶用户提供了系统性方法论。
2501_90570130·2025-03-11 10:43

关于两次项目的学习感悟

经过这两次项目，我学到了以下几点：1.模块化与结构化思维：代码展示了如何将深度学习任务分解为多个模块（如数据加载、模型定义、训练循环、评估等）。
罗婕斯特·2025-03-11 10:43

探索R语言：经典案例解析与源代码

探索R语言：经典案例解析与源代码引言：R语言是一种流行的数据分析和统计建模工具，具有丰富的功能和广泛的应用领域。在本文中，我们将通过经典案例来探索R语言的一些重要功能和技术。
翠绿探寻·2025-03-11 10:12

数据分析与AI丨AI Fabric：数据和人工智能架构的未来

在当今商业环境中，数据分析和人工智能领域发展可谓日新月异。几乎每天都有新兴技术诞生，新的应用场景不断涌现，前沿探索持续拓展。可遗憾的是，众多企业在利用数据和人工智能方面，脚步总是滞后。
Altair澳汰尔·2025-03-11 10:42

Manus演示案例： 英伟达财务估值建模 解锁投资洞察的深度剖析

Manus凭借专业的财务估值建模能力，深入挖掘英伟达的潜在价值，为投资者提供了一份极具价值的分析报告。Manus在接到为英伟达进行详细财务估值建模的任务后，迅速且有条不紊地开展工作。
ylfhpy·2025-03-11 10:42

Linux下安装Mysql环境

它是最流行的数据库管理系统之一，被广泛应用于网站开发、数据存储和数据分析等领域。2.mysql优点1.开源免费：MySQL是开源软件，可以免费使用和修改，没有任何使用限制。
软件分享工作室·2025-03-11 10:41

llama.cpp编译

-Bbuild2.下载模型验证#下载地址https://huggingface.co/filipealmeida/open-llama-7b-v2-open-instruct-GGUF/blob/main
1nv1s1ble·2025-03-11 10:10

基于llama_cpp 调用本地模型（llama）实现基本推理

零基础实践本地推理模型基本应用：基于llama_cpp的本地模型调用。本文先安装llama_cpppython库，再编写程序，利用其调用llama-2-7b-chat.Q4_K_M.ggu模型。
月光技术杂谈·2025-03-11 10:40

Python学习指南：系统化路径 + 避坑建议

数据分析（如Excel自动化、可视化）Web开发（如搭建网站）人工智能（如机器学习）自动化办公（如处理文件、邮件）目标不同，后续学习侧重点不同（但基础通用）。
程之编·2025-03-11 09:39

首个国产AI编辑器Trace的安装及使用教程

Trace官网https://www.trae.com.cn/download双击安装包进行安装安装完成打开Trace，点击登录登录成功后就可以使用大语言模型进行项目开发了！
除了编程啥都会·2025-03-11 09:07

机器学习之KMeans算法

KMeans算法流程三、KMeans的关键点1.优点：2.缺点：四、如何确定最佳k值1.肘部法则2.轮廓系数五、Kmeans的典型应用场景六、代码示例KMeans是一种广泛使用的无监督学习算法，主要用于聚类分析
Mr终游·2025-03-11 09:07

二手劳力士价格暴跌，跌幅比房价还高，昔日的保值神器，怎么一下子就跌了这么多？

以下从核心原因、市场影响和未来趋势三个维度展开分析：一、暴跌的核心原因供需失衡：稀缺性泡沫破裂劳力士曾通过严格控制年产量（过去十年约100万只/年）和配货规则维持稀缺性，但2022年增产至124万只后，
日记成书·2025-03-11 09:37

大语言模型原理基础与前沿 双层路由多模态融合、多任务学习和模块化架构

大语言模型原理基础与前沿：双层路由多模态融合、多任务学习和模块化架构关键词：大语言模型、双层路由、多模态融合、多任务学习、模块化架构、神经网络、自然语言处理1.背景介绍大语言模型（LargeLanguageModels
AI智能涌现深度研究·2025-03-11 09:07

统信uos20：利用docker部署python+jupyterlab开发环境

很多统信uos20计算机没有联网安装python开发环境的条件，但是工作中需要对数据进行分析处理，因而产生了离线部署python开发环境的想法。
阆遤·2025-03-11 09:36

“大语言模型微调”（Fine-tuning）与“大语言模型应用”（LLM Applications）之间的区别

1.概念与定义大语言模型微调微调指的是在一个经过大规模预训练的通用语言模型基础上，利用针对性较强的小规模数据集对模型进行进一步训练，从而使模型在特定领域或任务上表现得更优秀。
AI Echoes·2025-03-11 09:06

浅谈ArcGIS的地理处理（GP）服务的不足与可能的解决方法

尽管ArcGIS的地理处理（GP）服务提供了强大的空间分析和数据处理功能，但至今它未能真正广泛流行和被所有GIS开发者接受。
匹马夕阳·2025-03-11 09:35

大模型GPT辅助学习解释代码-HttpSession 监听器

本文主题大模型解释代码。最近在接触旧项目代码是往往没有注释，或者是注释和代码对应不上，这样对于了解业务逻辑，以及后期的改造开发造成了很大的困扰。尽然大模型这么强大，我们尝试下用大模型来解释代码。
ahauedu·2025-03-11 09:05

太翌氏文化产业: AGI架构部署

在之前RGOA-重力算法等基础上，分析春秋历日盘排盘驱动行为的ai模式，是否达到AGI标准春秋历日盘排盘驱动行为的AI模式与AGI标准的对比分析一、RGOA-重力算法与春秋历日盘排盘的核心逻辑RGOA算法原理
太翌修仙笔录·2025-03-11 09:34

智能语音交互新标杆：WT2003HX语音芯片赋能扫地机器人产品升级

用户对扫地机器人的需求不再局限于基础清洁能力，而是更加注重设备的交互体验、智能化反馈以及使用便捷性。
广州唯创电子·2025-03-11 09:04

地理信息系统（ArcGIS）在水文水资源、水环境中的技术应用

在水文水环境保护中，对于信息的采集、处理和分析是关键步骤。水文水环境及其相关数据均具有空间分布特征，传统的方法难以发挥作用。
岁月如歌，青春不败·2025-03-11 09:33

Python机器学习实战：构建序列到序列(Seq2Seq)模型处理翻译任务

Python机器学习实战：构建序列到序列(Seq2Seq)模型处理翻译任务1.背景介绍1.1问题的由来翻译是跨语言沟通的重要桥梁，随着全球化进程的加速，翻译需求日益增长。
AGI大模型与大数据研究院·2025-03-11 09:03

ArcGIS 工程文件到 ArcGIS Pro 的无缝迁移：详细步骤与技巧

在地理信息系统（GIS）领域，ArcGIS长期以来都是专业人士进行地图制作、空间分析和数据管理的重要工具。
白水先森·2025-03-11 09:33

Python第十六课：深度学习入门 | 神经网络解密

本节目标理解生物神经元与人工神经网络的映射关系掌握激活函数与损失函数的核心作用使用Keras构建手写数字识别模型可视化神经网络的训练过程掌握防止过拟合的基础策略一、神经网络基础（大脑的数字化仿生）1.神经元对比生物神经元人工神经元树突接收信号输入层接收特征数据细胞体整合信号加权求和
程之编·2025-03-11 09:03

mitmproxy配合Wireshark 抓包分析

Mitmproxy是一款非常强大的交互式HTTP代理工具，它被广泛应用于Web开发、API调试、安全测试等领域。与Wireshark侧重于被动监听网络流量不同，Mitmproxy更像一个主动的中间人，可以拦截、检查、修改和重放HTTP/HTTPS流量，让你能够更深入地理解和控制你的网络通信。一、什么是mitmproxy？Mitmproxy是一个自由且开源的交互式TLS拦截代理。“中间人(Man-i
自由鬼·2025-03-11 09:02

通过 Ollama 本地部署 DeepSeek-r1:1.5b 模型后，用 Python 调用推理并生成基于 pytest + PO 设计模式的 Playwright 自动化测试文件

以下是完整的实现步骤和代码示例，详细说明了如何通过Python调用本地部署的DeepSeek-r1:1.5b模型，将功能测试用例转换为适合pytest和PageObject（PO）设计模式的Playwright
Python测试之道·2025-03-11 09:00

Ubuntu 下 nginx-1.24.0 源码分析 - ngx_modules

定义在objs\ngx_modules.c#include#includeexternngx_module_tngx_core_module;externngx_module_tngx_errlog_module;externngx_module_tngx_conf_module;externngx_module_tngx_openssl_module;externngx_module_tngx_
若云止水·2025-03-11 09:30

linux 同一机器 mongodb 分片,MongoDB自动分片介绍

MongoDB自动分片介绍高性能、易扩展一直是MongoDB的立足之本，同时规范的文档和接口更让其深受用户喜爱，这一点从分析DB-Engines的得分结果不难看出——仅仅1年时间，MongoDB就完成了第
吴炳忠·2025-03-11 09:00

架构生命周期（演进史）技术应服务于业务

架构生命周期简介本篇幅主要讲述架构的各阶段出现的需求问题、业务问题、性能问题以及相应的解决方案。
Limbo1213·2025-03-11 09:59

【氮化镓】基于SiC脉冲I-V系统研究Schottky型p-GaN HEMT正栅极ESD机制

研究重点是探讨肖特基型p-GaN门极高电子迁移率晶体管（HEMTs）在正向门极人体模型
北行黄金橘·2025-03-11 08:29

【氮化镓】p-GaN HEMTs空穴陷阱低温冻结效应

文章通过电容深能级瞬态谱（C-DLTS）测试和理论模型分析，探讨了空穴陷阱对栅极漏电电流的影响。
北行黄金橘·2025-03-11 08:28

Ollama 已部署DeepSeek模型，如果用Java语言实现调用

以下是使用Java调用Ollama部署的DeepSeek模型的详细方法：1.通过HTTPAPI调用（推荐）Ollama提供了RESTfulAPI，可以用Java的HTTP客户端库（如OkHttp）直接调用
meisongqing·2025-03-11 08:58

DeepSeek + Cline：编程如何加速引擎

以下是具体实现方式及技术要点：一、智能规划与代码生成问题分析与规划（Plan模式）DeepSeek-R1模型擅长处理复杂逻辑推理，开发者可在Cline的Plan模式下用自然语言描述需求（如“用Python
meisongqing·2025-03-11 08:58

Unity数据持久化之PlayerPrefs

数据持久化是游戏开发中的常见需求，用于确保玩家的游戏体验不会因为退出游戏而丢失重要
FAREWELL00075·2025-03-11 08:27

UI自动化页面性能分析与实践

1.背景基于我们的POM平台的UI测试已经基本完成，平台构建主要是对页面进行常规操作，对于页面的加载性能的获取还很缺失，所以为了之后对页面进行分析和优化，我们需要在进行页面操作的同时，获取到页面的加载情况
lee_shaoyang·2025-03-11 08:57

【大模型开发】Megatron-LM 深度解析：原理、应用与代码实现

所有内容基于Megatron-LM官方实现（GitHub:NVIDIA/Megatron-LM），并结合大规模模型训练的关键理念进行介绍。
云博士的AI课堂·2025-03-11 08:27

【大模型开发】深入解析 DeepSpeed：原理、核心技术与示例代码

深入解析DeepSpeed：原理、核心技术与示例代码DeepSpeed是由微软开源的高性能深度学习训练优化引擎，专注于帮助研究人员和工程团队在分布式环境中高效地训练超大规模模型。
云博士的AI课堂·2025-03-11 08:57

【大模型开发】大模型背后的基础组件与生态概览

支撑大模型开发与部署的关键组件与生态系统当今大模型（LLM,LargeLanguageModel）在工业与学术界的应用日益广泛，从ChatGPT、BERT到DeepSeek等新兴模型，背后离不开一整套成熟的技术生态和工具链支持
云博士的AI课堂·2025-03-11 08:56

系统架构设计师【第14章】: 云原生架构设计理论与实践 (核心总结)

云原生架构原则14.2.3主要架构模式14.2.4典型的云原生架构反模式14.3云原生架构相关技术14.3.1容器技术14.3.2云原生微服务14.3.3无服务器技术14.3.4服务网格14.4云原生架构案例分析
数据知道·2025-03-11 08:56
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