AI疾病模型第20页

火山云未来能冲击国内第一梯队吗

火山云作为后来者，可能需要通过差异化竞争来突破，比如结合字节的短视频、AI等技术优势，提供独特

苹果企业签名分发·2025-03-21 19:14

【NLP】 API在大语言模型中的应用

大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）通过API（应用程序接口）为开发者提供了便捷的调用方式，使其能够快速集成自然语言处理能力到各类应用中。

Nerous_·2025-03-21 18:13

软件工程（数据字典）

数据流图和数据字典共同构成系统的逻辑模型，没有数据字典，数据流图就不严格，然而没有数据流图，数据字典也难于发挥作用。只有数据流图和对数据流图中每个元素的精确定义放在一起，才能共同构成系统的

Rain:)·2025-03-21 18:42

数据结构、图论---数组模拟单链表邻接表

比赛中使用静态链表代替指针型链可以减少内存分配带来的时间消耗，并且使用方式也比较简单比赛中的单链表或者邻接表也可以用vector实现，达到动态内存分配的效果，其实就是类似于指针链表，不过使用方式也比较简单直观比如图论模型

wow_awsl_qwq·2025-03-21 18:10

HRM：分层多步奖励模型

论文标题TowardsHierarchicalMulti-StepRewardModelsforEnhancedReasoninginLargeLanguageModels论文地址https://arxiv.org/pdf/2503.13551代码地址https://github.com/tengwang0318/hierarchial_reward_model作者背景香港大学，北京大学，新加坡国

大模型最新论文速读·2025-03-21 18:39

Java运行jar包需要读取arguments配置文件

2、Eclipse配置arguments在main函数，右击，在弹出的菜单中选择EditConfiguration，在弹出的

好人静·2025-03-21 18:08

【DNN量化工具】QKeras 工具简介

QKeras工具简介QKeras是一个用于量化深度学习模型的Keras扩展库，旨在使深度学习模型的量化（即将模型的浮点权重转换为低精度格式）变得简单而高效。

kanhao100·2025-03-21 18:07

低代码+AI竟让程序员摸鱼接私单月入5W！

目录一、引言：开启低代码+AI新时代二、DeepSeek与低代码、AI的关联（一）DeepSeek简介（二）低代码开发概述（三）AI赋能低代码三、低代码+AI开启私单赚钱大门（一）成功案例剖析（二）私单项目类型

工业甲酰苯胺·2025-03-21 18:07

【nnUnetv2】Code复现

：预处理（resampling和normalization）、训练（loss，optimizer设置、数据增广）、推理（patch-based策略、test-time-augmentations集成和模型集成等

是Winky啊·2025-03-21 18:35

IncDec Sequence（洛谷P4552）

importjava.util.Scanner;publicclassMain{publicstaticvoidmain(String[]args){Scannersc=newScanner(System.in

GordenGhost·2025-03-21 18:33

【Q&A】Qt中直接渲染和离屏渲染效率哪个高？

通常在paintEvent等事件中通过QPainter直接绘制。优势减少数据复制：无需额外的缓冲区传输，直接写入屏幕缓冲区。实时性高：适合需要快速更新的场景（如动画、实时数据可视化）。简

浅慕Antonio·2025-03-21 18:03

软件工程：数据字典

一、数据字典的核心作用定位：数据字典是数据流图（DFD）的补充说明文档，与DFD共同构成系统的逻辑模型。核心价值：消除二义性：明确数据流、存储、元素的定义，避免理解偏差。

愚戏师·2025-03-21 17:02

Softmax温度调节与注意力缩放：深度神经网络中的平滑艺术

今天，我们将探讨两个看似独立却本质相通的机制：生成模型中的温度参数与Transformer注意力机制中的缩放因子。这两个设计都围绕着同一个核心概念——softmax分布的平滑控制。

Mark White·2025-03-21 17:01

cv2 orb 图像拼接_图像拼接Opencv源码重构

代码链接：https://github.com/mhhai/ImageStitch二.特征点检测一切起源于这段代码Ptrf

是佐罗而非索隆·2025-03-21 17:29

决策树算法及其python实例

决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对数据进行分类的过程。它可以认为是if-then规则的集合。

m0_74831463·2025-03-21 17:57

大模型在冠心病风险预测及临床方案制定中的应用研究

目录一、引言1.1研究背景与目的1.2国内外研究现状1.3研究方法与创新点二、大模型预测冠心病风险原理与方法2.1数据收集与预处理2.1.1数据来源2.1.2数据清洗与整理2.2特征工程2.2.1特征提取

LCG元·2025-03-21 17:27

OpenCV图像拼接（2）基于羽化（feathering）技术的图像融合算法拼接类cv::detail::FeatherBlender

操作系统：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述cv::detail::FeatherBlender是OpenCV

村北头的码农·2025-03-21 17:26

车载以太网测试-14【交换机以及MAC地址表】

目录1摘要2车载交换机概述2.1OSI模型中的位置2.2车载交换机在数据链路层的功能3车载交换机的工作原理3.1车载交换机的关键工作步骤3.2车载交换机的关键技术3.3车载交换机的工作示例3.4MAC地址表

车载测试工程师·2025-03-21 17:26

OpenCV图像拼接（1）自动校准之校准旋转相机的函数calibrateRotatingCamera()

操作系统：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述cv::detail::calibrateRotatingCamera

村北头的码农·2025-03-21 17:26

在网页跑3D多人互动之渲染效能瓶颈

已经使用的解决方案：LOD（LevelofDetail）技术：根据距离动态调整模型细节，远距离使用低多边形模型。InstancedRendering：批次渲染相同模型（如重复的树木、建筑物）。

微网兔子·2025-03-21 17:24

【小白深度教程 1.32】手把手教你从多视角图像进行 3D 重建（SfM 算法）

1.32】手把手教你从多视角图像进行3D重建（SfM算法）1.SfM三维重建算法简介2.SfM方法和原理3.安装依赖库4.构建数据集5.可视化结果6.完整代码1.SfM三维重建算法简介从多张照片中开发三维模型被称为多视图

小寒学姐学AI·2025-03-21 17:53

OpenAI 发布新一代 STT/TTS 模型，10 行代码构建 Voice Agent；声网推出对话式 AI 开发套件丨日报

本期编辑：@qqq、@鲍勃01有话题的技术1、OpenAI推出全新一代音频模型今日凌晨，Open

·2025-03-21 16:18

如何选择适合团队沟通管理的AI工具

然而，在AI技术飞速发展的今天，许多智能工具应运而生，为团队带来了全新的解决方案。那么，是否有AI工具能够帮助团队打造高效顺畅的沟通与协作流程呢？答案是肯定的。

·2025-03-21 16:14

Java使用FFmpegFrameGrabber进行视频拆帧，结合Thumbnails压缩图片保存到文件夹

引入依赖net.coobirdthumbnailator0.4.17org.bytedecojavacv1.5.7org.bytedecojavacv-platform1.5.7视频拆帧处理publicstaticvoidmain

Acmen-zym·2025-03-21 16:50

【赵渝强老师】达梦数据库MPP集群的架构

aid=11386961

·2025-03-21 16:12

QKeras、Brevitas和QONNX量化工具对比

QKeras、Brevitas和QONNX量化工具对比一、引言在深度学习模型部署领域，量化技术已成为提升模型执行效率的关键手段。

kanhao100·2025-03-21 16:48

自动语音识别（ASR）：技术、应用与未来

它利用人工智能（AI）、深度学习和自然语言处理（NLP）技术来识别和理解人类的语言，使计算机能够与人类进行更自然的交互。

ajie1117·2025-03-21 16:17

机器学习是怎么一步一步由神经网络发展到今天的Transformer架构的？

背景：感知机由FrankRosenblatt提出，是第一个具有学习能力的神经网络模型。它由单层神经元组成，可以用于简单的二分类任务。特点：输入层和输出层之间直接连接，没有隐藏层。使用简单的

yuanpan·2025-03-21 15:15

30秒生成电子合同：B2B系统+AI引擎缩短80%交易周期|数商云

然而，随着人工智能（AI）技术的飞速发展，结合B2B系统的智能化升级，我们正见证一场合同生成效率的革命。

数商云网络·2025-03-21 15:13

关于重投影误差小记

理想情况下，该点的投影位置应该与实际图像中的观测点（如特征点）完全匹配，但由于噪声、相机模型的不准确性或优化算法的误差，这两个点可能会有偏差。

文弱_书生·2025-03-21 15:12

关于离子滤波小记

设系统的状态模型如下：xk=f(xk−1,uk,wk)x_k=

文弱_书生·2025-03-21 15:12

旋转位置编码（Rotary Positional Encoding, RoPE）：中文公式详解与代码实现

旋转位置编码（RotaryPositionalEncoding,RoPE）：中文公式详解与代码实现在序列模型中，位置信息对于任务的理解至关重要。

RockLiu@805·2025-03-21 15:40

记20个忘10个之七：身体结构

记20个忘10个之七：身体结构附送几个单词：beautyn.美女lookern.靓女girln.女孩lassn.少女，年轻女子lassien.少女，小姑娘maidenn.少女，未婚女子maidn.女仆ladyn

nshkfhwr·2025-03-21 15:40

python异步--asyncio

在python2.x和python3.x早期版本的时候，协程的主流实现方法是gevent，这个我之前讲过asyncio在python3.4后内置在python中了，在后面还有async/await，更后面有

HWQlet·2025-03-21 14:38

目标检测中归一化的目的？

这使得模型在训练和推理时能够处理任意尺寸的图像，而不需要关心图像的具体像素尺寸。2.位置和尺寸的相对性归一化后的坐标和尺寸是相对于图像尺寸的，而不是绝对像素值。这种相对性使得

林语微光·2025-03-21 14:37

关于神经网络中的正则化

神经网络训练中的正则化正则化（Regularization）是神经网络训练中的一个关键技术，主要用于防止模型过拟合（overfitting），提高泛化能力。1.为什么需要正则化？

文弱_书生·2025-03-21 14:07

Python异步编程 - asyncio库

目录：每篇前言：异步IOPython中的异步编程实现方式：协程Python传统协程示例：实现生产者-消费者模型消费者：生产者：运行流程：整体流程：传统协程——>现代协程：asyncio库async/await

孤寒者·2025-03-21 14:06

（备忘） manjaro更换内核后 virtualBox 中打不开虚拟机（已经解决）

(rc=-1908)"TheVirtualBoxLinuxkerneldriveriseithernotloadedornotsetupcorrectly.Pleasetrysettingitupagainbyexecuting

波格斯特·2025-03-21 14:34

北斗导航｜接收机自主完好性监测算法研究现状及发展趋势

接收机自主完好性监测（RAIM）算法是保障卫星导航系统可靠性的核心技术，其研究现状与发展趋势可从算法设计、多系统融合、智能化技术等方面进行分析。

单北斗SLAMer·2025-03-21 14:33

大学期间如何学习利用AI

一、引言人工智能（AI）是当今世界技术发展的重要方向，它已经渗透到医疗、金融、交通、娱乐等各个领域。随着AI技术的快速发展，它不仅改变了我们的生活，也带来了巨大的职业机会。

der丸子吱吱吱·2025-03-21 14:02

ALO蚁狮优化算法：从背景到实战的全面解析

函数优化问题4.2工程优化案例4.3组合优化与约束优化代码实现与结果分析5.1Python代码实现5.2实验设计与结果分析5.3性能评估与优化建议学习资源6.1工具推荐6.2网站与文献资源6.3ALO与AI

der丸子吱吱吱·2025-03-21 14:02

QLabel 的 setAlignment 方法来设置文字的对齐方式。

以下是一个示例，展示如何在QLabel中设置文字居中：cpp复制#include#include#include#includeintmain(intargc,char*argv[]){QApplicationapp

可可乐不加冰·2025-03-21 14:01

传统金融和分布式金融

、DeFi的技术突破与创新机制1.支付与清算：区块链的底层重构2.普惠金融的技术民主化3.去中心化治理与透明化运作三、DeFivs传统金融的范式革命1.价值传递范式的颠覆2.风险分散机制的升级3.经济模型的创新实验四

倒霉男孩·2025-03-21 14:31

谷歌：对比学习将LLM转为嵌入模型

GeminiEmbedding:GeneralizableEmbeddingsfromGemini来源：arXiv,2503.07891摘要在本报告中，我们介绍了Gemini嵌入，这是一种最先进的嵌入模型

大模型任我行·2025-03-21 13:59

第三十篇维度建模：从理论到落地的企业级实践

选择业务过程（以电商为例）2.2声明原子粒度（订单案例）2.3维度设计规范时间维度（含财年逻辑）SCDType2完整实现（Hudi）2.4事实表类型与设计三、企业级建模实战：电商用户分析3.1业务矩阵分析3.2模型实现代码四

随缘而动，随遇而安·2025-03-21 13:25

【人工智能机器学习基础篇】——深入详解无监督学习之降维：PCA与t-SNE的关键概念与核心原理

深入详解无监督学习之降维：PCA与t-SNE的关键概念与核心原理在当今数据驱动的世界中，数据维度的增多带来了计算复杂性和存储挑战，同时也可能导致模型性能下降，这一现象被称为“维度诅咒”（CurseofDimensionality

猿享天开·2025-03-21 13:25

一、大语言模型微调 vs. 大语言模型应用

一、大语言模型微调vs.大语言模型应用1.微调（Fine-Tuning）的含义与特点定义与作用微调指在预训练好（通用）的基础模型上，通过在特定领域或任务的数据集上进一步训练来调整模型参数，使其在该领域任务中获得更优表现

AI Echoes·2025-03-21 13:54

AI实干家：HK深度体验-【外2篇-香港“千年地契”解析之政策背景、优势与投资传承特点】

香港的“千年地契”通常指999年租期的地契，这种超长租期在香港土地历史上确实存在，但在现代政策下已不常见。以下从香港土地政策、税收政策、投资价值和家庭传承角度，详细分析“千年地契”与普通租期地契的区别，并探讨太平山物业的情况。一、香港“千年地契”是什么？定义与历史背景香港的“千年地契”实际上是指999年租期的地契，而非真正的永久业权（Freehold）。在法律和实际操作中，999年租期被视为“准永

SZ0771·2025-03-21 13:23

AI界劳斯莱斯o1 -Pro来了！百万token收费600刀，OpenAI在AI普惠反方向狂奔？

刚刚，OpenAI宣布推出其最新的高性能推理模型o1-pro。

算家计算·2025-03-21 13:23

模型上下文协议 (MCP)是什么？Model Context Protocol 需要你了解一下

大家好，我是同学小张，+v:jasper_8017一起交流，持续学习AI大模型应用实战案例，持续分享，欢迎大家点赞+关注，订阅我的大模型专栏，共同学习和进步。

同学小张·2025-03-21 13:51

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