AI大模型

DeepSeek 推出全新推理模型 R1-Lite 预览版

DeepSeek全新研发的推理模型预览版DeepSeek-R1-Lite现已正式上线网页版。R1系列模型采用强化学习训练，推理过程中包含大量反思和验证，思维链长度可达数万字。

三花AI·2025-01-31 22:47

Java程序员开发软件(工具)清单

【001】项目管理：禅道/JIRA【002】办公协同：钉钉【003】工作邮件：Foxmail/OutLook【004】项目文档：MS-Office(Word/Excel/PowerPoint)/WPS【

nshkfhwr·2025-01-31 22:15

IT词汇量

■□Aaccumulatorn.1）累加器，累加计数器；2）蓄电池actuatorn.执行器，执行元件；致动器；激励器；执行机构■Actuatorn.执行器，执行元件，是SpringBoot四大组件之一

nshkfhwr·2025-01-31 22:15

探索未来AI：飞桨大模型套件PaddleFleetX引领技术新高度

探索未来AI：飞桨大模型套件PaddleFleetX引领技术新高度PaddleFleetX飞桨大模型开发套件，提供大语言模型、跨模态大模型、生物计算大模型等领域的全流程开发工具链。

窦育培·2025-01-31 22:14

跨平台物联网漏洞挖掘算法评估框架设计与实现文献综述之GMN

GMN模型针对图的相似性学习问题，提出了一种使用GNNs将图嵌入到向量空间，并通过交叉图注意机制来计算相似度分数以关联图之间的相似性的模型。GMN模型不是独立地

XLYcmy·2025-01-31 22:43

向AI提问：Genius提取ACFG

Genius提取ACFG的过程如下：首先，Genius会对给定的源代码进行语法分析，生成语法树。然后，Genius会对语法树进行遍历，提取出函数、变量、控制语句等信息，并构建AST（抽象语法树）接下来，Genius会对AST进行数据流分析，确定每个变量在程序执行过程中的值和使用情况在数据流分析的基础上，Genius会构建CFG（控制流图），表示程序中各个控制语句之间的依赖关系最后，Genius会将

XLYcmy·2025-01-31 22:43

【TVM教程】为 Mobile GPU 自动调优卷积网络

HyperAI超神经·2025-01-31 22:43

代码随想录day4

24.两两交换链表：注意虚拟头节点的使用ListNode*swapPairs(ListNode*head){ListNode*dummy=newListNode();dummy->next=head;ListNode

独正己身·2025-01-31 21:11

【Node.js】Koa2 整合接口文档

部分学习来源：https://blog.csdn.net/qq_38734862/article/details/107715579依赖//koa2-swagger-uiUI视图组件swagger-jsdoc

秀秀_heo·2025-01-31 21:11

“星门计划对AI未来的意义——以及谁将掌控它”

“星门计划对AI未来的意义——以及谁将掌控它”图片由DALL-E3生成就在几天前，唐纳德·特朗普宣布了“星门计划”，OpenAI随即跟进，分享了更多细节。

果冻人工智能·2025-01-31 21:40

Cursor 的 AI 模型：代码生成与理解的原理

引言在当今的软件开发领域，人工智能（AI）正在迅速改变开发者的工作方式。Cursor作为一款智能编程助手，通过集成先进的AI模型，为开发者提供了强大的代码生成、补全和优化功能。

drebander·2025-01-31 21:09

使用Ollama部署deepseek大模型

使用Ollama部署deepseek大模型前置条件使用英伟达显卡下载cuda驱动https://developer.nvidia.com/cuda-downloadsOllamaOllama官方版:https

·2025-01-31 21:04

AI对接之对话API对接指南

AI对接之对话API对接指南本系列AI的API对接均以DeepSeek为例，其他大模型的对接方式类似。在人工智能领域，对话系统是连接人与机器的重要桥梁。

我码玄黄·2025-01-31 21:07

一文看懂Go语言协程的设计与原理

事实上每一个Go程序至少有一个Goroutine：mainGoroutine。Go程序从main包的main()函数开始，在程序启动时，Go程序就会为main()函数创建一个默认的goroutin

「已注销」·2025-01-31 21:07

AI人工智能代理工作流 AI Agent WorkFlow：在物流与供应链中的应用

AI人工智能代理工作流AIAgentWorkFlow：在物流与供应链中的应用1.背景介绍1.1物流与供应链行业面临的挑战物流与供应链行业是现代经济的重要组成部分,涉及原材料采购、产品生产、仓储配送、销售等多个环节

AI架构设计之禅·2025-01-31 21:37

Go语言协程

目录前言一、进程、线程、协程1.进程2.线程3.协程4.协程的优势5.进程、线程、协程的对比二、协程1.协程数据结构2.协程执行过程3.GMP调度模型4.调度策略1.队列轮转2.系统调用3.工作量窃取4

kawhi794·2025-01-31 21:06

深度学习篇---深度学习框架

简介特点动态计算图易于上手强大的社区支持与Python的集成度高核心组件2.TensorFlow简介特点静态计算图跨平台强大的生态系统Keras集成核心组件3.PaddlePaddle简介特点易于使用高性能工业级应用丰富的预训练模型核心组件第二部分

Ronin-Lotus·2025-01-31 21:05

Spring AI 与企业级应用架构的结合

随着AI技术的不断发展，越来越多的企业开始将AI模型集成到其业务系统中，从而提升系统的智能化水平、自动化程度和用户体验。

drebander·2025-01-31 21:04

微信小程序压缩图片

所以我们需要做一下特殊的处理：1.获取文件，判断文件是否大于设定的大小2.如果大于则使用canvas进行绘制，并生成新的图片路径3.上传图片asyncchooseImage(){letres=awaitwx.chooseMedia

Goat恶霸詹姆斯·2025-01-31 21:33

软件架构设计与模式之：DevOps与运维架构

DevOps的关键点DevOps的价值3.DevOps基本概念、术语及流程管理工程价值流动方法论模型职能团队能力圈景气文化工具链4.DevOps与运维架构DevOps与运维架构的区别DevOps实践与运维架构

AI天才研究院·2025-01-31 20:31

Count Operations to Obtain Zero 解题报告

youmustsubtractnum2fromnum1,otherwisesubtractnum1fromnum2.Forexample,ifnum1=5andnum2=4,subtractnum2fromnum1,thusobtai

杨鑫newlfe·2025-01-31 20:01

YOLOv10：面向下一代目标检测模型的创新探索

随着计算机视觉技术的飞速发展，目标检测模型在各类应用场景中的重要性与日俱增。从自动驾驶到智能监控，目标检测的准确性和实时性都直接影响着应用的效果和用户体验。

AgriTube·2025-01-31 20:31

DeepSeek-V3 技术报告

1概述本文介绍了DeepSeek-V3，一个强大的混合专家（MoE）语言模型，总参数量为6710亿，每个token激活的参数量为370亿。

mingo_敏·2025-01-31 20:01

导入PyQt5的各个模块

添加需要自动提示的模块importPyQt5.QtWidgetsimportPyQt5.QtCoreimportPyQt5.QtGuiimportPyQt5.QtSqlimportPyQt5.QtMultimediaimportPyQt5

夏尔Gaesar·2025-01-31 20:30

ambari-server页面错位问题解决

的前端文件：/usr/lib/ambari-server/web/javascripts/app.js原代码：initNavigationBar:function(){if(App.get('router.mainController.isClusterDataLoaded

王木头·2025-01-31 20:59

安装VIM遇到问题：软件包vim-gtk没有可安装候选

问题2：如图见：更改镜像源https://skysys.blog.csdn.net/article/details/108663145改成中科大的镜像源Ubuntu18.10cosmic换源_Ninedays-CSDN

逐梦156·2025-01-31 20:29

DeepSeek 系列之构建我自己的 DeepSeek Janus Pro Web 界面：使用 Gradio 进行本地实验

介绍在探索了DeepSeek-R1并使用Ollama在本地运行模型后，我忍不住深入研究了DeepSeekJanusPro。

知识大胖·2025-01-31 20:28

Springboot mysql配置和连接

useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&serverTimezone=Asia/Shanghaispring.datasource.username=rootspring.datasource.password

奶龙牛牛·2025-01-31 20:58

前端的核心技术

前端开发的核心技术主要围绕HTML、CSS、JavaScript三大基础语言展开，同时结合现代前端开发的需求，还包括前端框架、构建工具、前端安全和性能优化等内容。

善良的小乔·2025-01-31 20:56

强化学习在自动驾驶中的实现与挑战

而强化学习（ReinforcementLearning,RL），作为机器学习的一大分支，在自动驾驶的实现中扮演了至关重要的角色。它通过模仿人类驾驶员的决策过程，为车辆提供动态、灵活的导航与控制能力。

Echo_Wish·2025-01-31 20:55

Python 中PyQt5 多界面切换

首先是主界面的实现，以企业进销存项目为例：fromPyQt5importQtCore,QtGui,QtWidgetsclassUi_MainWindow(object):defsetupUi(self,

纵码奔腾·2025-01-31 20:25

2024-2025自动驾驶技术演进与产业破局的深度实践——一名自动驾驶算法工程师的年度技术总结与行业洞察

从特斯拉FSDV12的端到端技术突破，到中国L3法规的破冰，从大模型重构感知架构，到城市NOA的"千城大战"，自动驾驶正在经历从实验室到真实场景的"惊险一跃"。

xiaomu_347·2025-01-31 20:54

AI：263-强化学习在自动驾驶领域的应用与前沿挑战

强化学习在自动驾驶中的应用与挑战自动驾驶汽车是当前人工智能和机器学习的热门研究方向，而强化学习（ReinforcementLearning，RL）因其在复杂动态环境中的决策能力，成为推动自动驾驶技术的重要工具。本文将探讨强化学习在自动驾驶中的应用、面临的挑战，并提供一个简单的代码实例以展示如何在自动驾驶中应用强化学习。1.强化学习的基础概念强化学习是一种通过试错的方式来学习最佳策略的机器学习方法。

一键难忘·2025-01-31 20:24

基于强化学习的自动驾驶决策规划算法

传统基于规则和模型的决策规划方法已经难以满足自动驾驶的需求。近年来,基于强化学习的决策规划算法越来越受到关注,它能够在复杂动态环境中学习出高效的决策策略。2.核心概念与联系强化学习是一种通过与环境的

AI天才研究院·2025-01-31 19:22

PySide6(Qt for Python) Quick start

目录需求安装创建并激活一个环境安装:测试安装结果创建一个简单的应用导入依赖库MainClass运行应用需求在安装PySide6之前，必须先安装以下软件::Python3.6+,建议使用,像conda、venv

maskmoo·2025-01-31 19:21

Docker:容器（Container）和镜像(Image)的关系

文章目录引言一、广义上的Docker二、与Docker相关的名词和概念1.容器（Container）2.镜像（Image）3.仓库（Registry）4.Docker引擎（DockerEngine）5.

D3Zane·2025-01-31 19:21

DeepSeek 系列之无需互联网即可在本地运行 DeepSeek R1

Ollama和ChatboxAI为您提供保障！

知识大胖·2025-01-31 19:21

具身智能VLA（视觉-语言-动作）入门+RTX4060+Ubuntu22.04

第一个阶段：学习transformer和大模型：我喜欢刷微信的短视频，看到了入门的课程：GitHub-rasbt/LLMs-from-scra

铮铭·2025-01-31 19:51

搞嵌入式开发，如何才能“小有所成”，获得更高的收入？

文章目录引言一、技术能力体系构建（金字塔模型）1.基础层（硬件理解）2.核心层（软件能力）3.扩展层（系统级能力）二、项目经验增值策略1.开源项目参与2.行业级项目实战3.专利布局三、高价值领域选择1.

智驾·2025-01-31 19:19

联想Y7000+RTX4060+i7+Ubuntu22.04运行DeepSeek开源多模态大模型Janus-Pro-1B+本地部署

直接上手搓了：condacreate-nmyenvpython=3.10-ygitclonehttps://github.com/deepseek-ai/Janus.gitcdJanuspipinstall-e.pipinstallwebencodingsbeautifulsoup4tinycss2pipinstall-e

铮铭·2025-01-31 19:48

python kivy使用教程

安装Anaconda后，在命令行中运行以下命令来安装Kivy：condainstall-cconda-forgekivy然后，你就可以在Python代码中导

又可乐·2025-01-31 19:17

构建DDPM模型：实现手写数字生成

构建DDPM模型：实现手写数字生成作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1.图像生成技术的演进图像生成技术近年来取得了飞速的发展，从早期的像素级操作到如今的深度生成模型，技术不断革新，生成的图像也越来越逼真

AI天才研究院·2025-01-31 19:16

CloudCompare 二次开发(37)——点云最近邻插值

二、代码集成1、mainwindow.h文件public中添加：voiddoActionNearestInsert();//最近邻插值2、mainwindow.cpp文件voidMainWindow::

点云侠·2025-01-31 19:45

python中文件加密

1、RSA加密算法详解参考：https://blog.csdn.net/wm_1991/article/details/519545652、http://blog.sina.com.cn/s/blog_

你猜·2025-01-31 19:45

原创prompt：员工加班助手

本文原创作者：姚瑞南AI-agent大模型运营专家，先后任职于美团、猎聘等中大厂AI训练专家和智能运营专家岗；多年人工智能行业智能产品运营及大模型落地经验，拥有AI外呼方向国家专利与PMP项目管理证书。

姚瑞南·2025-01-31 19:45

深入探讨：如何在Python中使用流式传输技术高效调用大型语言模型

深入探讨：如何在Python中使用流式传输技术高效调用大型语言模型在现代人工智能应用中，大型语言模型（LargeLanguageModels,LLM）已经成为了强大的工具，能够生成高质量的自然语言文本，

m0_57781768·2025-01-31 19:14

NLP模型大对比：Transformer ＞Seq2Seq ＞ LSTM ＞ RNN ＞ n-gram

Transformer大于传统的Seq2Seq大于LSTM大于RNN大于传统的n-gramn-gramVSTransformer我们可以用一个图书馆查询的类比来解释它们的差异：一、核心差异对比维度n-gram模型

feifeikon·2025-01-31 19:14

修改训练配置记录

修改影响:调整此值可以显著影响模型的训练速度和最终性能。

positive546·2025-01-31 18:42

煤矿数据处理：日数据与月数据的协同更新（Mysql）

项目需求该项目围绕煤矿数据处理展开，主要需求可归纳为数据存储与更新两方面：数据存储：建立两个MySQL数据库表，daily_data用于存储每日煤矿车次重量数据，包含id（自增主键）、date（日期）、

漏刻有时·2025-01-31 18:42

从0到1：C++ 开启游戏开发奇幻之旅（二）

目录游戏开发核心组件设计游戏循环游戏对象管理碰撞检测人工智能（AI）与物理引擎人工智能物理引擎性能优化技巧内存管理优化多线程处理实战案例：开发一个简单的2D射击游戏项目结构设计代码实现总结与展望游戏开发核心组件设计游戏循环游戏循环是游戏运行的核心机制

小周不想卷·2025-01-31 18:41

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