AI大模型助力智慧办公第8页

轻量级的注意力网络（LANMSFF）模型详解及代码复现

LANMSFF模型作为一种新型的轻量级网络架构，在保持高性能的同时，显著降低了模型的复杂度。

清风AI·2025-02-17 00:02

人狗大战 Java新实现，更有趣，Java _Springboot_Spring AI

人狗大战场景介绍人狗大战最核心的还是用一个具体的例子来表达面向对象编程的能力，在最新的实现里面，我们扩展一下人和狗对战的流程，增加springboot，整合springaialibaba，实现一个人一边说话

m0_74824112·2025-02-17 00:01

落实“双碳”行动，深兰科技推动分子能源技术在AI硬件产品领域的应用及产业化进程

仪式上，深兰科技践行“双碳”目标，与上海东八能源技术有限公司签署分子能源AI应用产业化合作协议。

AI周刊·2025-02-17 00:31

MongoDB入门与实践

MongoDB是一个NoSQL数据库，它采用文档模型来存储数据，具有高性能、易扩展、灵活的特点。以下是MongoDB的入门指南和一些基本的实践示例，帮助你开始使用MongoDB。

风中凌乱的猿·2025-02-16 23:31

字符串相似度算法

publicstaticvoidmain(String[]args){Stringaddress1="济南市历下区经十路69号12号楼1单元401号";Stringaddress2="济南市历下区经十路

S Y H·2025-02-16 23:30

AI驱动的药物设计的优势表现在哪些方面

AI驱动的药物设计（AI-DrivenDrugDesign）正在彻底改变传统药物研发的模式，其优势主要体现在以下几个方面：1.加速药物发现过程传统药物发现：通常需要10-15年，耗资数十亿美元。

小宝哥Code·2025-02-16 23:30

Xsens惯性动捕技术优化人型机器人AI训练流程

为了实现人型机器人动作的精准与流畅，惯性动捕技术正逐步成为优化其AI训练流程的关键手段。惯性动捕技术是一种利用惯性传感器（如加速度计、陀螺仪等）捕捉人体运动数据的方法。

宋13810279720·2025-02-16 23:29

教您如何选购触觉力反馈设备

目前全球市场上基本被三大品牌垄断。分别为：美国3Dsystems（Geomagic/Sensable），瑞士For

宋13810279720·2025-02-16 23:59

高效高并发调度架构

常用于微服务之间的通信，例如机器学习模型服务与前端应用之间的交互。RSocket：是一种基

之群害马·2025-02-16 23:59

英码科技基于昇腾算力实现DeepSeek离线部署

DeepSeek-R1模型以其创新架构和高效能技术迅速成为行业焦点。如果能够在边缘进行离线部署，不仅能发挥DeepSeek大模型的效果，还能确保数据处理的安全性和可控性。

英码科技·2025-02-16 23:58

kafka动态监听主题

importorg.springframework.kafka.core.ConsumerFactory;importorg.springframework.kafka.listener.ConcurrentMessageListenerContainer

S Y H·2025-02-16 23:27

【一文读懂】HTTP与Websocket协议

HTTP是一个应用层协议，位于OSI模型的第七层，通常通过TCP（传输控制协议）进行通信。HTTP是无状态的、面向请求/响应的协议，意思是每

Bl_a_ck·2025-02-16 23:57

95%人都不知道的，或许是最全DeepSeek 提示词合集、使用技巧与代码实现全攻略【建议收藏】

一、引言DeepSeek作为一款强大的AI大语言模型工具，凭借其高效、灵活的特点，受到了众多开发者和用户的青睐。

大F的智能小课·2025-02-16 23:26

AWS: ECS Fargate + ELB的使用(CDK)

AWS:ECSFargate+ELB的使用(CDK)一、ECS定义AmazonElasticContainerService(AmazonECS)是一种高度可扩展的快速容器管理服务，它又包含两种服务：使用

wucong60·2025-02-16 23:26

【vLLM 学习】安装

vLLM是一款专为大语言模型推理加速而设计的框架，实现了KV缓存内存几乎零浪费，解决了内存管理瓶颈问题。

·2025-02-16 23:25

TPAMI 2024 | SSR-2D: 从2D图像进行语义3D场景重建

Semantic3DSceneReconstructionFrom2DImagesSSR-2D:从2D图像进行语义3D场景重建作者：JunwenHuang,AlexeyArtemov,YujinChen,ShuaifengZhi

小白学视觉·2025-02-16 23:54

Cursor 小白入门

Cursor是一款基于AI的智能代码编辑器，结合了强大的代码编辑功能和AI技术，旨在通过AI驱动的智能补全、聊天功能和代理帮助开发者提高工作效率。

迪小莫学AI·2025-02-16 23:54

Android App开发之Jetpack架构，带你全面理解View的绘制流程

在UI组件日益完善的同时，也开始出现了RecyclerView、ConstraintLayout、MotionLayout等一些可以辅助大家写出更加符合性能要求的界面效果。

m0_66144992·2025-02-16 22:23

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

算法霸权极简算法史：从数学到机器的故事算法的陷阱：超级平台、算法垄断与场景欺骗天才与算法：人脑与AI的数学思维算法图解1.3.笔记--章节对

躺柒·2025-02-16 22:53

揭秘DeepSeek代码改写提示词：从低效代码到工业级优化的AI魔法

揭秘DeepSeek代码改写提示词：从低效代码到工业级优化的AI魔法引言：代码改写——AI时代的"编程外科手术"在软件工程领域，代码改写（CodeRefactoring）既是基本功也是高阶技能。

老六哥_AI助理指南·2025-02-16 22:21

基于 LLM 的智能运维 Agent 系统设计与实现

摘要本文详细介绍了一个基于大语言模型(LLM)的智能运维Agent系统的设计与实现。该系统采用多Agent协同的架构，通过事件驱动的方式实现了自动化运维流程。

LLM教程·2025-02-16 22:51

Android AIDL实现进程间通讯IPC

以下是一个简单的实现：1.AIDLServer提供数据接口①创建.aidl文件，公开接口给Client：packagecom.example.aidlserver.aidl;interfaceDataService

2501_90326753·2025-02-16 22:21

python后端调用Deep Seek API

python后端调用DeepSeekAPI需要依次下载●Ollama●DeepseekR1LLM模型●嵌入模型nomic-embed-text/bge-m3●AnythingLLM参考教程：DeepseekR1

YY_oot·2025-02-16 22:20

智能巡检机器人在电力行业的应用

传统的人工巡检方式存在劳动强度大、效率低、容易出现漏检和误判等问题。随着科技的发展，智能巡检机器人应运而生，并在电力行业中得到了广泛而深入的应用，为电力系统的可靠运行提供了有力保障。

zxsz_com_cn·2025-02-16 22:50

JVM内存模型与Java线程内存模型的区别

文章目录JVM内存模型与Java线程内存模型的区别JVM内存模型1.程序计数器（ProgramCounterRegister）2.Java虚拟机栈（JavaVirtualMachineStacks）3.

我心向阳iu·2025-02-16 22:49

.Net 7 新编译器 ILC 简析

一.CLR的主要功能：1.构建内存模型，比如MethodTable,EECla

dotNET跨平台·2025-02-16 22:18

【AI论文】随机鹦鹉在大型语言模型（LLM）之肩：物理概念理解的总结性评估

摘要：我们以系统的方式探讨了一个被广泛提及的问题：大型语言模型（LLM）真的理解它们所说的话吗？这与人们更为熟悉的术语“随机鹦鹉”息息相关。

东临碣石82·2025-02-16 21:16

JVM内存区域以及内存分配策略

在虚拟机的概念模型里，字节码解释器工作时就是通过改变这个计数器的值来选取下一条需要执行的字节码指令，分支、跳转、循坏、异常处理、线程恢复等基础功能都需要依

NPU_Li Meng·2025-02-16 21:46

LLaMA3大模型技术全网最全解析——模型架构与训练方法（收录于GPT-4/ChatGPT技术与产业分析）

chenweiPhD·2025-02-16 21:15

第二章：13.1 机器学习的迭代发展

目录机器学习模型开发流程构建电子邮件垃圾邮件分类器示例总结垃圾邮件分类示例构建垃圾邮件分类器机器学习模型开发流程确定系统架构：首先，需要决定机器学习系统的总体架构，这包括选择合适的模型、确定使用的数据集

望云山190·2025-02-16 21:44

备战蓝桥杯：贪心算法之货仓选址

货仓到每家商店的距离最短#include#include#includetypedeflonglongLL;usingnamespacestd;intn;constintN=1e5+10;LLa[N];intmain

无敌大饺子 1·2025-02-16 21:13

阅读笔记：x86系统调用入门

阅读笔记：x86系统调用入门原作者:RussBlaine原文来自:http://blogs.sun.com/roller/page/rab译注者:BadcoffeeEmail:blog.oliver@gmail.comBlog

yayong·2025-02-16 21:11

【PyQt】工具栏(QToolBar)与动作按钮(QAction)使用指南

PyQt工具栏(QToolBar)与动作按钮(QAction)使用指南️一、基础用法示例classMainWindow(QMainWindow):def__init__(self):super().

shanks66·2025-02-16 21:41

DeepSeek 如何获取数据库中的表信息（表名和字段名称）

本文将介绍如何利用DeepSeek模型结合数据库查询，自动生成表结构信息（包括表名和字段名称）。此外，还会展示如何通过自然语言描述

Python测试之道·2025-02-16 21:10

李志军老师操作系统实验

vmwarefusionpro（之前用的是免费版本的vmwarefusion，但是安装了ubuntu后发现始终安装不了vmwaretools）ubuntu18.04.6，这里附上我的网盘链接链接:https://pan.baidu.com

JHFeng_white&black·2025-02-16 21:40

AI创业：数据管理的策略与对策分析

AI创业：数据管理的策略与对策分析1.如何评估一个创业公司所收集的数据的价值？题目：请解释如何评估一个创业公司所收集的数据的价值，并提供几个关键指标。

AI天才研究院·2025-02-16 21:07

docker compose部署zookeeper集群

networks:net:name:netservices:zookeeper1:image:zookeeper:3.7.0restart:alwayscontainer_name:zookeeper1hostname

现实、太残忍·2025-02-16 21:07

C 语言模块化编程中的头文件

前面我们在演示多文件编程时创建了main.c和module.c两个源文件，并在module.c中定义了一个函数和一个全局变量，然后在main.c中进行了声明。

Dola_Pan·2025-02-16 21:06

简化版奇异值分解（SVD）方法详解

然而，对于大规模数据或高维矩阵，计算和存储的开销非常大，因此提出了多种简化版的SVD方法。这些简化版方法在保证解的精度的同时，能够显著减少计算量和内存占用。

DuHz·2025-02-16 21:36

私有AI对话系统实战：基于Ollama+OpenWebUI的DeepSeek-R1本地化部署手把手教学（可共享访问）

引言：为什么选择本地部署大模型？在数据隐私日益重要的今天，云端AI服务的局限性逐渐显现——敏感信息泄露风险、网络延迟依赖、定制化能力不足。

Developer-YC·2025-02-16 21:36

【封印宝石——线段树】

题目分析封印宝石题解https://www.acwing.com/solution/content/261922/代码#includeusingnamespacestd;usingpll=pair;#definexfirst

Kent_J_Truman·2025-02-16 20:36

【JavaScript】异步编程汇总

异步编程解决方案：回调函数PromiseGeneratorawait/async回调函数回调函数是早期处理异步编程的主要方式，虽然它本身存在很多的缺陷，比如那个时候对于复杂的异步处理常常会出现回调地狱。

秀秀_heo·2025-02-16 20:34

deepseek本地部署指南（解决下载速度慢）

很多人都照着网上的教程去下载，但是网上的下载Ollama模型都下载不了，所以我打算写一篇不同的deepseek本地部署指南。

灶龙·2025-02-16 20:04

Python 自动排班表格（代码分享）

小知识，大智慧。

趣享先生·2025-02-16 20:32

理论一、大模型—概念

一、总述大模型通常指的是参数规模庞大、训练难度较高的人工智能模型。随着深度学习技术的发展，研究人员和企业越来越倾向于构建更大的模型，以提高模型的性能和泛化能力。

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。