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【零基础学AI】第27讲：注意力机制（Attention） - 机器翻译实战

本节课你将学到理解注意力机制的核心思想掌握注意力计算的数学原理实现基于注意力机制的Seq2Seq模型构建英语到法语的神经翻译系统开始之前环境要求Python3.8+需要安装的包：tensorflow==

1989·2025-07-08 05:54

TensorFlow图神经网络(GNN)入门指南

我们将从图数据的基本概念开始，深入探讨GNN的核心原理，包括图卷积网络(GCN)、图注意力网络(GAT)等流行架构，并通过TensorFlow代码示例展示如何构建和训练GNN模型。文章还将涵盖

AI天才研究院·2025-07-08 05:23

HarmonyOS多语言支持：如何实现语言资源智能分发

通过剖析资源目录结构、配置文件语法、动态加载机制等底层原理，结合自适应优先级调度算法和数学匹配模型，展示如何实现基于用户习惯、设备环境、区域特征的智能资源分发

操作系统内核探秘·2025-07-08 05:22

《王者荣耀》游戏优化的AI革命：从性能提升到生态治理

产业技术外溢：说明游戏AI如何向智能制造、自动驾驶等领域输出协作决策模型。伦理争议：探讨“超规格能力

AI编程员·2025-07-08 05:51

Yuzu模拟器Vulkan模式配置指南与性能优化实战

这项技术革新不仅解决了长期困扰AMD显卡用户的兼容性问题，更通过底层渲染架构的革新，为复杂3D游戏带来显著性能提升。

mmoo_python·2025-07-08 04:20

前端开发常见问题（从布局到性能优化）

本文将围绕前端开发中常见的十大问题展开讲解：页面布局相关问题（盒模型、浮动、Flex布局）CSS样式冲突与继承JavaScript异步处理（Promise、async/await）跨域问题及解决方

白仑色·2025-07-08 04:48

【机器学习笔记 Ⅲ】4 特征选择

特征选择（FeatureSelection）系统指南特征选择是机器学习中优化模型性能的关键步骤，通过筛选最相关、信息量最大的特征，提高模型精度、降低过拟合风险并加速训练。

巴伦是只猫·2025-07-08 04:17

LangChain核心组件全解析

文章目录一、核心架构组件1.模型I/O(ModelI/O)2.检索(Retrieval)3.记忆(Memory)4.链(Chains)5.代理(Agents)二、关键支持组件1.回调系统(Callbacks

北辰alk·2025-07-08 04:47

机器学习笔记二-回归

1.回归的基本概念：自变量（IndependentVariable）:也称为预测变量、解释变量，是模型中的输入变量，用于预测或解释因变量的变化。因变量（Dependent

·2025-07-08 04:46

AI LLM架构与原理 - 预训练模型深度解析

一、引言在人工智能领域，大型语言模型（LLM）的发展日新月异，预训练模型作为LLM的核心技术，为模型的强大性能奠定了基础。

陈乔布斯·2025-07-08 04:46

PEFT（参数高效微调）技术全面解析：原理、方法与实战应用

2.1大模型时代的核心挑战2.2PEFT的核心优势三、主流PEFT方法技术剖析3.1代表性PEFT方法对比3.2关键技术实现细节3.2.1LoRA（Low-RankAdaptation）3.2.2Adapter

·2025-07-08 04:13

深度学习微调中的优化器全景解析：从理论到实践

文章目录一、基础优化器：深度学习微调的基石1.1随机梯度下降（SGD）1.2AdaGrad（自适应梯度算法）二、自适应优化器：现代深度学习的标配2.1RMSProp2.2Adam（自适应矩估计）三、大模型微调专用优化器

北辰alk·2025-07-08 04:13

【AI论文】GLM-4.1V-思考：借助可扩展强化学习实现通用多模态推理

摘要：我们推出GLM-4.1V-Thinking这一视觉语言模型（VLM），该模型旨在推动通用多模态推理的发展。在本报告中，我们分享了在以推理为核心的训练框架开发过程中的关键发现。

东临碣石82·2025-07-08 04:43

【AI论文】FineWeb2：一个管道，规模适配所有语言——使预训练数据处理适应每一种语言

摘要：预训练最先进的大型语言模型（LLMs）需要大量干净且多样的文本数据。

东临碣石82·2025-07-08 04:43

3dmax插件贴图片尺寸自动修改场景贴图为2的N次冥方

3dmax插件贴图片尺寸自动修改场景贴图为2的N次冥方3dmax插件贴图片尺寸自动修改场景贴图为2的N次冥方

·2025-07-08 03:41

osgb倾斜摄影转导入3dmax，osgb转gltf，osgb转glb，倾斜摄影转fbx，转obj，转su，转3dmax，转ue4，转u3d，c4d，untiy

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在下胡三汉·2025-07-08 03:11

根据无人机倾斜摄影osgb做的3dmax模型3dtiles制作，导出.b3dm加载到谷歌地图cesiumlab

根据无人机倾斜摄影osgb做的3dmax模型3dtiles制作，导出.b3dm加载到谷歌地图cesiumlab根据无人机倾斜摄影osgb做的3dmax模型3dtiles制作，导出.b3dm加载到谷歌地图

·2025-07-08 03:11

3dmax里面cr材质转换vr材质_不花钱，教你学会VR与CR材质互转！

今天，欧模网客服肚兜猫医生化身小编再次为大家分享关于VR与CR的材质互换方法！方法非常简单，跟着视频就能轻松学会。无需购买插件或者找别人帮忙，自己动手学起来，方便快捷不求人！事不宜迟，先放个视频给大家【一、VR转CR材质操作步骤】1、首先打开一个VR属性的材质球，单击右键，选择"CoronaConverter"；2、打开后，鼠标点击"STARTCONVERSION"即可转换；3、你会发现原先为VR

weixin_39657662·2025-07-08 03:10

Home Assistant Piper语音引擎新增en_US-hfc_female-medium语音模型支持分析

HomeAssistantPiper语音引擎新增en_US-hfc_female-medium语音模型支持分析addons:heavy_plus_sign:Dockeradd-onsforHomeAssistant

·2025-07-08 03:08

PythonOCC-core项目中的Wayland显示支持探索

适合对3D建模、CAD、CAE以及Python有兴趣的开发者。项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pytho

颜如良·2025-07-08 03:37

一键将 SQL 转为 Java 实体类，全面支持 MySQL / PostgreSQL / Oracle！

现在，一款强大而简洁的开发神器来了：SQL转Java实体类在线工具（支持MySQL、PostgreSQL、Oracle）适用人群Java后端开发工程师数据库表结构设计者ORM模型搭建者（如Hiber

A__tao·2025-07-08 03:07

结合 deepseek R1 模型，新的 AI Cursor 编程最佳实践！让第三方 ai 成为我们和 cursor 沟通的桥梁

hello，我是魔王哒，流光卡片开发者，来分享一下自己最新的ai编程实践经验，不管你是零基础小白还是专业技术人这里的思路相信一定会对你有启发。一句话总结，让deepseek成为你与cursor沟通的桥梁，让其他deepseek来将作为编程小白的我们的语言转换为更适合与cursor对话的提示词。有人要问了，这能说是最佳实践吗？是不是不知道，但是他解决了很多技术人或者小白的痛点，那就是不知道该如何好好

·2025-07-08 02:05

大数据技术之Flink

第1章Flink概述1.1Flink是什么1.2Flink特点1.3FlinkvsSparkStreaming表Flink和Streaming对比FlinkStreaming计算模型流计算微批处理时间语义事件时间

·2025-07-08 02:35

2025主流AI大模型终极指南：横向对比+实战测评+官方注册教程

《2025主流AI大模型终极指南：横向对比+实战测评+官方注册教程》在人工智能技术飞速发展的今天，大型语言模型(LLM)已成为推动数字化转型的核心引擎。

AI新视界·2025-07-08 02:04

如何在YashanDB中实现灵活的数据建模？

尤其是在面对复杂的业务需求时，合理的数据模型能够有效支撑数据的存储、查询和管理。在这样的背景下，如何在YashanDB中实现灵活的数据建模，成为开发者和数据库管理员亟需解决的技术挑战。

·2025-07-08 02:01

【Python】深入解析 Hydra 库

它决定了我们的程序连接哪个数据库、使用哪个API密钥、以多大的批次处理数据、模型的学习率应该是多少、日志应该输出到哪里、以何种级别输出…可以说，配置定义了程序的行为

宅男很神经·2025-07-08 02:32

深入解析 SAE 训练输出文件：结构与意义

深入解析SAE训练输出文件：结构与意义在利用SAELens框架进行稀疏自编码器（SparseAutoencoder,SAE）训练时，训练完成后会生成一组关键文件，这些文件记录了模型的权重、状态以及相关信息

阿正的梦工坊·2025-07-08 02:31

redis实现消息队列

✅一、使用List实现消息队列的原理（经典队列模型）RedisList本质是什么？Redis的List是一个双向链表（quicklist实现），支持从两端高效地插入和弹出元素。队列模型怎么实现？

秋恬意·2025-07-08 02:28

Java NIO 核心知识总结

NIO简介在传统的JavaI/O模型（BIO）中，I/O操作是以阻塞的方式进行的。也就是说，当一个线程执行一个I/O操作时，它会被阻塞直到操作完成。

·2025-07-08 02:59

[驱动开发篇] PWM驱动开发 - 原理解析篇

1.1.1.PWM波形结构1.1.2.核心控制方程1.2、通用实现原理（硬件无关）1.2.1.PWM生成基本组件1.2.2.参数关系公式1.2.3.计数模式（所有芯片通用）1.3、PWM控制机制（通用模型

车载操作系统---攻城狮·2025-07-08 01:21

AIGC视觉生成革命：文生图、图生图与视频生成垂直模型发展全景报告（2025）

2023-2025年间，文生图、图生图与视频生成垂直模型逐步跨越技术奇点，从实验室玩具进化为工业化生产力工具。

Liudef06小白·2025-07-08 01:50

【一起来学AI大模型】支持向量机（SVM）：核心算法深度解析

一、算法核心思想支持向量机（SVM）是一种强大的监督学习算法，核心思想是通过寻找最优超平面实现分类或回归：分类目标：找到能最大化两类数据间隔的超平面回归目标：找到包含最多数据点的ε带关键概念图解超平面：w·x+b=0/\/\+1|支持向量|-1|●●||●●||●●||_________________|最大间隔(margin)二、数学原理与优化问题1.线性可分情况目标函数：\min_{w,b}\

运器123·2025-07-08 00:48

【一起来学AI大模型】算法核心：数组/哈希表/树/排序/动态规划（LeetCode精练）

以下是五大核心算法的重点解析和LeetCode经典题解，包含最优解法和模板代码：一、数组操作（双指针/滑动窗口）核心思想：通过索引指针高效遍历与操作数组1.移动零（No.283）defmoveZeroes(nums):slow=0forfastinrange(len(nums)):ifnums[fast]!=0:nums[slow],nums[fast]=nums[fast],nums[slow]

运器123·2025-07-08 00:16

xGen-MM (BLIP-3):一类开放式大型多模态模型

xGen-MM(BLIP-3):AFamilyofOpenLargeMultimodalModelsGitHub-salesforce/LAVISatxgen-mm|2408.08872(arxiv.org)AbstractThisreportintroducesxGen-MM(alsoknownasBLIP-3),aframeworkfordevelopingLargeMultimodalMod

Phoenixtree_DongZhao·2025-07-08 00:44

深度 |AI高质量数据集交易爆发式增长

AI产业从通用模型向行业垂直应用快速融合下沉的阶段演进，人工智能三大基本要素之一数据，面临的高质量数据不足问题却凸显。

数智前沿·2025-07-07 23:39

VTK着色器MarbleShader代码学习(4)

/examples.vtk.org/site/Cxx/Shaders/MarbleShader/这段代码是一个使用VTK（VisualizationToolkit）实现的复杂着色器渲染示例，主要用于在3D

点PY·2025-07-07 23:06

Aletheia 情感智能模型：完整实现

Aletheia情感智能模型，整合所有核心模块并解决之前指出的问题。这个实现包含完整的神经动力学系统、多模态情感融合、伦理约束场和量子意识接口。

·2025-07-07 23:06

60天python训练营打卡day46

3.通道注意力：模型的定义和插入的位置4.通道注意力后的特征图和热力图学习时间：2025.06.29@浙大疏锦行

·2025-07-07 23:35

Python 训练营打卡 Day 46

通道注意力一、什么是注意力注意力机制是一种让模型学会「选择性关注重要信息」的特征提取器，就像人类视觉会自动忽略背景，聚焦于图片中的主体（如猫、汽车）。

2401_86382089·2025-07-07 23:03

5.31.15 使用图像到图像转换和 YOLO 技术对先前的乳房 X 光检查结果中的异常进行早期检测和分类

在本研究中，我们研究了基于You-Only-Look-Once(YOLO)架构的端到端融合模型的有效性，该模型可同时检测和分类数字乳房X光检查中的可疑乳腺病变。

托比-马奎尔·2025-07-07 22:31

Python 训练营打卡 Day 50

预训练模型CBAM注意力现在我们思考下，是否可以对于预训练模型增加模块来优化其效果，这里我们会遇到一个问题：预训练模型的结构和权重是固定的，如果修改其中的模型结构，是否会大幅影响其性能。

2401_86382089·2025-07-07 22:28

Python训练营打卡 Day50

预训练模型+CBAM模块知识点回顾：resnet结构解析CBAM放置位置的思考针对预训练模型的训练策略差异化学习率三阶段微调预训练模型+CBAM模块知识点回顾ResNet结构解析残差块：ResNet的核心是残差块

·2025-07-07 22:58

flex布局原理以及各属性详解

1布局原理1.1flex是flexibleBox的缩写，意为“弹性布局”，用来为盒状模型提供最大的灵活性，任何一个容器都可以指定为flex布局*当我们为父盒子设为flex布局以后，子元素的float、clear

卷尾猫·2025-07-07 20:18

开源模型应用落地-OpenAI Agents SDK-集成MCP与Qwen3-8B模型的创新应用探索（七）

一、前言在人工智能技术飞速发展的今天，如何将先进的模型和技术无缝结合，成为推动行业变革的关键。

开源技术探险家·2025-07-07 20:18

开源模型应用落地-OpenAI Agents SDK-集成Qwen3-8B-探索output_guardrail的创意应用（六）

一、前言随着人工智能技术的迅猛发展，大语言模型（LLM）在各行各业的应用日益广泛。然而，模型生成的内容是否安全、合规、符合用户预期，成为开发者和企业不可忽视的问题。

开源技术探险家·2025-07-07 20:17

什么是深度学习框架中的计算图？

在深度学习框架中，计算图是核心的数据结构和抽象概念，它用来表示和定义深度学习模型的计算过程。我们可以把它想象成一个描述数学运算如何组合和执行的有向图。

杰瑞学AI·2025-07-07 20:17

CSS3盒子模型

div:nth-child(1){/*传统盒子模型=width+border+padding*/width:200px;height:200px;background-color:pink;padding

·2025-07-07 20:45

开源模型应用落地-让AI更懂你的每一次交互-Mem0集成Qdrant、Neo4j与Streamlit的创新实践（四）

一、前言在人工智能迅速发展的今天，如何让AI系统更懂“你”？答案或许藏在个性化的记忆管理之中。Mem0作为一个开源的记忆管理系统，正致力于为AI赋予长期记忆与个性化服务能力。通过结合高性能向量数据库Qdrant、图数据库Neo4j的强大关系分析能力以及Streamlit的高效可视化交互，我们可以打造出一个既能存储用户历史行为、又能实时推理并展示结果的智能记忆助手。本文将带您一步步探索这一技术组合的

开源技术探险家·2025-07-07 20:44

如何在YashanDB中管理数据模型变更

在现代企业中，数据模型的变更管理扮演着关键角色。无论是扩展现有业务，还是应对新的需求，业务模型的改变往往需要相应的数据模型更新。

·2025-07-07 19:23

如何在YashanDB数据库中实现数据模型的简化

在现代数据库技术领域，数据模型的复杂性经常导致性能瓶颈和维护困惑。随着数据规模的增长和业务诉求的增加，复杂的数据结构、冗余的存储和不必要的关联关系都会影响整体数据库的性能和可维护性。

·2025-07-07 19:22

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