AI模型专栏

conda install 和 pip install 的区别

condainstall和pipinstall是两个常用的包安装命令，但它们在很多方面存在差异。
不知江月待何人..·2025-03-23 17:17

机器学习怎么做特征工程

一、特征工程通俗解释特征工程就像厨师做菜前的食材处理：原始数据是“生肉和蔬菜”，特征工程是“切块、腌制、调料搭配”，目的是让机器学习模型（食客）更容易消化吸收，做出更好预测（品尝美味）。
全栈你个大西瓜·2025-03-23 17:47

Sklearn.model_selection.GridSearchCV

estimator:即调整的模型param_grid：即要调参的参数列表，以dict呈现。cv:S折交叉验证的折数，即将训练集分成多少份来进行交叉验证。默认是3,。
kakak_·2025-03-23 17:47

When Large Language Models Meet Speech: A Survey on Integration Approaches

主要内容研究背景：大语言模型（LLMs）在自然语言处理领域取得显著进展，其与语音的融合具有广泛应用前景，但缺乏相关集成方法的综述。
UnknownBody·2025-03-23 17:46

1242: 二维数组输出（2）

输入一个整数N（Nusingnamespacestd;intmain(){intN;cin>>N;//创建一个NxN的二维数组intmatrix[N][N];//按列填充数字for(intcol=0;col
呱呱呱~·2025-03-23 17:45

大模型学习终极指南：从新手到专家的必经之路，全网最详尽解析，你敢挑战吗？

随着人工智能技术的飞速发展，大模型（Large-ScaleModels）已经成为推动自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等领域进步的关键因素。
大模型入门教程·2025-03-23 17:15

数据湖Iceberg、Hudi和Paimon比较_数据湖框架对比(1)

4.Schema变更支持对比项ApacheIcebergApacheHudiApachePaimonSchemaEvolutionALLback-compatibleback-compatibleSelf-definedschemaobjectYESNO
2301_79098963·2025-03-23 17:45

Python 爬虫实战：从知乎盐选专栏，爬取优质内容付费数据

目录一、前言二、准备篇2.1确定目标2.2工具与库2.3法律与道德声明三、实战篇3.1分析知乎盐选专栏页面3.2模拟登录3.3获取文章列表3.4爬取更多文章数据3.5数据存储四、分析篇4.1数据清洗4.2
西攻城狮北·2025-03-23 17:44

机器学习——KNN超参数

sklearn.model_selection.GridSearchCV是scikit-learn中用于超参数调优的核心工具，通过结合交叉验证和网格搜索实现模型参数的自动化优化。
练习AI两年半·2025-03-23 17:44

向量数据库技术系列三-Chroma介绍

一、前言Chroma是一个开源的AI原生向量数据库，旨在帮助开发者更加便捷地构建大模型应用，将知识、事实和技能等文档整合进大型语言模型（LLM）中。
恰恰虎·2025-03-23 16:43

【图像去噪】论文精读：CVPR 2025 | DnLUT: Ultra-Efficient Color Image Denoising via Channel-Aware Lookup Tables

请先看【专栏介绍文章】：【图像去噪（ImageDenoising）】关于【图像去噪】专栏的相关说明，包含适配人群、专栏简介、专栏亮点、阅读方法、定价理由、品质承诺、关于更新、去噪概述、文章目录、资料汇总
十小大·2025-03-23 16:41

《Solidity智能合约开发：从零到一实战指南》大纲

为什么要做这个专栏？做区块链项目的人越来越多，但真正从零系统学习Sol
白马区块Crypto100·2025-03-23 16:40

索骥馆－编程语言之《网络编程实用教程（第2版）》扫描版[PDF]

章介绍windows环境的网络编程，第4章介绍mfc编程，第5章介绍mfcwinsock类的编程，第6章介绍wininet编程，第7章介绍winsock的多线程编程，第8章介绍winsock的输入/输出模型
cinnarnia·2025-03-23 16:10

Windows下重叠I/O模型

目录一.Windows下重叠I/O模型二．重叠模型的优点三．重叠模型的基本原理五、实现重叠模型的步骤六.客户端情况的注意事项七．已知问题原文链接：https://blog.csdn.net/zhongguoren666
智驾·2025-03-23 16:10

3 分钟吃透 map 和 pair 的黄金搭档

文章目录pair一、基本概念二、pair的声明与初始化三、成员访问与修改四、常用操作1.比较运算2.交换值3.tie函数（解包pair）五、pair的应用场景六、pair与结构体/类的对比七、pair与
Reese_Cool·2025-03-23 16:09

LLM之向量数据库Chroma milvus FAISS

以下是Chroma、Milvus和FAISS的核心区别，从功能定位、架构设计、性能及应用场景等维度进行对比：一、功能定位Chroma轻量级向量数据库：专注于快速构建中小型语义搜索原型，提供简单易用的API
maxmaxma·2025-03-23 16:38

【第22节】windows网络编程模型(WSAAsyncSelect模型)

目录引言一、WSAAsyncSelect模型概述二、WSAAsyncSelect模型流程2.1自定义消息2.2创建窗口例程2.3初始化套接字2.4注册网络事件2.5绑定和监听2.6消息循环三、完整示例代码引言在网络编程的广袤天地中
攻城狮7号·2025-03-23 16:38

大模型Agent 和 RAG 的关系

在NLP领域，Agent通常指一个基于大语言模型（LLM）的
大数据追光猿·2025-03-23 16:38

国产模型能否挑战 GPT-4？一文拆解 DeepSeek-V3 架构与实战应用

✳️一、引言✅1.1DeepSeek-V3发布背景与定位随着大模型技术的快速演进，从GPT-3到GPT-4，全球在通用人工智能方向取得了长足进展。
AI筑梦师·2025-03-23 16:07

11.网络编程的基础知识

11.网络编程的基础知识**1.OSI模型与TCP/IP模型****2.IP地址分类****3.Socket编程****4.TCP三次握手与四次挥手****5.常用网络测试工具****6.练习与作业**
就很对·2025-03-23 16:36

Github上神仙级大模型项目：大语言模型(LLM)入门学习路线图，三个月让你从大模型基础到精通！

Github项目上有一个大语言模型学习路线笔记，它全面涵盖了大语言模型的所需的基础知识学习，LLM前沿算法和架构，以及如何将大语言模型进行工程化实践。
AI大模型-大飞·2025-03-23 16:35

深入解析Flink Kafka Connector的分布式流数据采集架构与底层实现

目录1.FlinkKafka连接器的分布式流采集架构1.1架构组成1.2分布式流模型2.数据分区分配策略3.为什么重写序列化和偏移量管理3.1与Flink分布式架构集成3.2与Flink检查点机制集成同时承接多级并行架构
数据与算法架构提升之路·2025-03-23 16:04

Agent、RAG、LangChain的概念及作用

作用：它能利用内置的大语言模型来做出规划，决定执行哪些步骤，以及每个步骤需要调用哪些工具（如RAG），之后调用相应的工具，最终完成任务。
北极冰雨·2025-03-23 16:04

AtCoder备赛冲刺必刷题（C++） | 洛谷 AT_abc396_a Triple Four

欢迎大家订阅我的专栏：算法题解：C++与Python实现！附上汇总贴：算法竞赛备考冲刺必刷题（C++）|汇总【题目来源】洛谷：AT_abc396_a[ABC396A]
热爱编程的通信人·2025-03-23 15:03

ARPG 游戏战斗系统设计详解

ARPG游戏战斗系统设计详解ARPG（ActionRole-PlayingGame，动作角色扮演游戏）的战斗系统需要兼顾操作性、打击感、技能组合、AI交互等多个方面。
小宝哥Code·2025-03-23 15:03

NVIDIA Dynamo源码编译

Refhttps://github.com/PyO3/maturinRust程序设计语言代码库：https://github.com/ai-dynamo/dynamohttps://github.com
Luchang-Li·2025-03-23 15:57

A800核心加速技术深度剖析

通过实测数据显示，在典型AI训练场景下，A800相较于前代架构实现了3.2倍的吞吐量提升，同时单位功耗下的指令执行效率优化达47%。技术维度第二代架构A800架构提升
智能计算研究中心·2025-03-23 15:56

全国一体化算力网演进与多域协同发展

技术层面，异构计算架构的突破与量子计算、模型压缩等创新技术的融合，正在重塑算力系统的可扩展性与可靠性边界
智能计算研究中心·2025-03-23 15:26

H200架构升级与实战解析

本文将从芯片级设计革新出发，剖析其多维度升级路径：首先解读计算单元拓扑重组带来的并行效率提升，阐释内存子系统的带宽优化策略；继而拆解面向AI训练场景的混合精度加速机制，以及科学计算工作负载的动态资源调度方案
智能计算研究中心·2025-03-23 15:56

AI模型技术演进与行业应用图谱

内容概要当前AI模型技术正经历从基础架构到行业落地的系统性革新。
智能计算研究中心·2025-03-23 15:26

模型优化驱动产业应用创新

内容概要当前模型优化技术的迭代正沿着多维路径快速演进，其核心驱动力在于突破算法性能与产业需求间的适配瓶颈。
智能计算研究中心·2025-03-23 15:56

DeepSeek多语言AI高效应用实践

内容概要在人工智能技术快速迭代的背景下，DeepSeek系列模型凭借混合专家架构（MoE）与670亿参数规模，在多语言处理、视觉语言理解及复杂任务生成领域实现了突破性进展。
智能计算研究中心·2025-03-23 15:26

算力网协同创新与多场景应用实践

随着“东数西算”工程推进，算力网络需兼顾性能与可持续性，在芯片制程优化、模型压缩算法及能耗管理等领域形成技术闭环。
智能计算研究中心·2025-03-23 15:26

RTX 4090旗舰显卡效能实战剖析

本文将通过多维度实测数据，系统解析其核心性能：首先聚焦8K游戏帧率与光线追踪效果的实战表现，结合DLSS3.0技术的动态对比，揭示超分辨率技术对高负载场景的优化逻辑；随后深入探讨24GBGDDR6X显存在视频渲染与AI
智能计算研究中心·2025-03-23 15:25

第8章：Docker数据持久化与卷管理

第8章：Docker数据持久化与卷管理作者：DogDog_Shuai阅读时间：约25分钟难度：中级目录1.引言2.Docker数据持久化概述3.Docker卷管理4.数据卷容器5.绑定挂载6.临时文件系统
DogDog_Shuai·2025-03-23 15:55

LabVIEW实现LoRa通信

目录1、LoRa通信原理2、硬件环境部署3、程序架构4、前面板设计5、程序框图设计6、测试验证本专栏以LabVIEW为开发平台，讲解物联网通信组网原理与开发方法，覆盖RS232、TCP、MQTT、蓝牙、
不脱发的程序猿·2025-03-23 15:24

【第1章＞第6节】CMAC小脑模型神经网络的理论学习与MATLAB仿真

目录1.使用软件和版本2.CMAC小脑模型神经网络概述2.1CMAC网络结构2.2CMAC地址映射2.3学习过程3.CMAC网络的MATLAB编程实现4.分辨率，重叠度，学习率对CMAC网络的训练性能影响分析
fpga和matlab·2025-03-23 15:54

【Rust基础】使用Rust和WASM开发的图片压缩工具

工具地址：https://eai.coderbox.cn/image-compression实现方式JPEG对原图进行量化，通过指定质量参数，控制压缩质量。
勇敢牛牛_·2025-03-23 14:21

模式搜索+扩散模型：FlowMo重构图像Token化的技术革命

图像Token化作为现代生成式AI系统的核心技术，长期面临对抗性训练不稳定、潜在空间冗余等挑战。
芯作者·2025-03-23 14:21

【赵渝强老师】达梦数据库的数据库对象

aid=113888909595...一、基本数据库对象常见的基本数据库对象有：表、索引、视图、序列、同义词等。之所以叫做基本数据库对象是因为这些对象直接使用一条DDL（DataDefinitio
·2025-03-23 14:11

重要重要！！fisher矩阵是怎么计算和更新的，以及计算过程中参数的物理含义

fisher矩阵是怎么计算和更新的，以及计算过程中参数的物理含义Fisher信息矩阵（FisherInformationMatrix,FIM）用于衡量模型参数估计的不确定性，其计算和更新在统计学、机器学习和优化中具有重要作用
ZhangJiQun&MXP·2025-03-23 14:20

OpenAI API - Streaming(流) 的概念与基本使用

前言此篇文章旨在通过对OpenAIAPI中Streaming(流)概念的介绍和示例，来帮助大家更好的理解和使用Streaming(流)这个功能，我之所以把Streaming(流)拿出来单独写一篇，是因为
田园里的猫·2025-03-23 14:50

GIS三维可视化进阶：Three.js集成Cesium引擎实现全球地形LOD与OGC标准服务调用

在Web端的三维可视化领域应用广泛，因其能够在浏览器中高效渲染复杂的三维模型和场景，大大降低了开发人员创建三维交互内容的门槛。
贝格前端工场·2025-03-23 14:19

DeepSeek R1 本地部署指南 (3) - 更换本地部署模型 Windows/macOS 通用

DeepSeekR1本地部署指南(2)-macOS本地部署-CSDN博客以下内容Windows和macOS命令执行相同：Windows管理员启动：命令提示符CMDmacOS启动：Terminal1.查看已安装模型
Eric Woo X·2025-03-23 14:19

基于roop/insightface将视频中包含指定人脸的视频片段提取并合并成新视频

利用insightface.app.FaceAnalysis提最一个视频中包含指定人脸的视频片段，并将其合并成一个新视频，使用“buffalo_l”模型，模型需安装在代码当前目录下的.
阆遤·2025-03-23 14:49

facefusion AI换脸软件的本地部署过程记录

tags:AI驾驭facefusion我的环境Win10+N卡安装步骤安装Python3.10方案手动安装Python官网下载安装包安装PythonReleasesforWindows|Python.org
kfrealme·2025-03-23 14:49

关于AIGC降重 方法的总结

在当下信息如潮水般涌来的内容创作世界里，“小狗伪原创”这个独特的存在，犹如一颗投入平静湖面的石子，激起了层层涟漪。那么，小狗伪原创到底处于何种档次呢？这一问题如同神秘的宝藏，亟待我们去探索和剖析。一、小狗伪原创的定义小狗伪原创，说白了，就是借助特定手段，对原始内容进行一番“乔装打扮”。它对原文的语句结构进行巧妙变换，词汇也被替换成看似不同实则相近的表述，可其骨子里的核心思想以及大部分内容，依旧深深
hjehheje·2025-03-23 14:18

维普AIGC降重方法有哪些？

随着科技的发展，维普AIGC为我们提供了一系列有效的降重方法。那么，维普AIGC降重方法有哪些呢？接下来就为大家详细介绍。语义理解与改写维普AIGC具备强大的语义理解能力。
hjehheje·2025-03-23 14:18

从指令集鸿沟到硬件抽象：AI 如何重塑手机与电脑编程语言差异——PanLang 原型全栈设计方案与实验性探索1

AI如何跨越指令集鸿沟？手机与电脑编程语言差异溯源与统一路径——PanLang原型全栈设计方案与实验性探索1文章目录AI如何跨越指令集鸿沟？
灏瀚星空·2025-03-23 14:17

Flutter 用户电话号码 中间显示*

maskedNumber.write('*');}else{maskedNumber.write(phoneNumber[i]);}}returnmaskedNumber.toString();}voidmain
早起的年轻人·2025-03-23 14:17
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