ARIMA模型第17页

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

用 AI “一句话生成代码”，用创意兑换灵码潮品：技术人的夏日狂欢季来了

活动以体验MCP服务、Qwen3大模型及记忆功能的智能编程助手为核心，通过“小游戏开发”和“MCP场景实践”两大趣味赛道，降低AI技术门槛，让开发者轻松体验“一句话生成代码”的魔力。

·2025-07-07 19:18

向量化编程：SIMD（Single Instruction, Multiple Data）深度解析

本文将从SIMD的基础概念出发，深入探讨其硬件实现、编程模型、性能优化及典型应用场景，帮助开发者充分利用SIMD技术提升代码性能。一、SIMD基础概念1.1什么是SIMD？SIMD是

·2025-07-07 19:36

自然语言处理-基于预训练模型的方法-笔记

自然语言处理-基于预训练模型的方法-笔记【下载地址】自然语言处理-基于预训练模型的方法-笔记《自然语言处理-基于预训练模型的方法》由哈尔滨工业大学出版，深入探讨了NLP领域的前沿技术与预训练模型的应用。

·2025-07-07 18:05

三生原理在三个关键历史断层中实现中西科学传统的创造性弥合？

三生原理将《周易》“阴阳动态平衡”转化为‌参数化递归模型‌（如素性塔的三级筛除结构），在密码学应用中实现效率提升40%，证明东方直觉

葫三生·2025-07-07 18:35

Redis GEO vs MongoDB 地理空间关键指标对比

MySQL或MongoDB）数据同步：需要维护数据一致性（当商家位置更新时，需要同步更新Redis）MongoDB地理空间索引：优点：支持地理位置+属性联合查询（如查找附近且类型为“餐饮”的商家）数据与业务模型存储在一起

·2025-07-07 18:04

深度模型训练，加速数据读取遇到显卡跑不满的问题

问题排查过程：一直在跑模型，但是数据量比较大，之前有段时间还是比较头疼显卡跑不满的。

不是吧这都有重名·2025-07-07 18:30

模型微调方法Prefix-Tuning

随着大规模预训练语言模型（如GPT系列、BERT等）的广泛应用，如何高效、经济地针对特定任务对这些模型进行微调（Fine-Tuning）成为研究热点。

ballball~~·2025-07-07 18:30

红色用 RGB 16进制表示的值

**红色**在RGB颜色模型中，表示为**#FF0000**（16进制表示）。以下是详细解释：---###1.

BlueBirdssh·2025-07-07 17:28

【Statsmodels和SciPy介绍与常用方法】

它提供了丰富的统计模型、假设检验和数据探索工具，适合进行回归分析、时间序列分析等任务。本文将介绍Statsmodels的核心功能，并通过代码示例展示其常用方法。

机器学习司猫白·2025-07-07 17:58

star31.6k，Aider：让代码编写如虎添翼的终端神器

ider是一款运行在终端中的AI结对编程工具，它能与大型语言模型（LLM）无缝协作，直接在您的本地Git仓库中编辑代码。无论是启动新项目，还是优化现有代码库，Aider都能成为您最得力的助手。

·2025-07-07 16:24

ViP-LLaVA: 使大型多模态模型理解任意视觉提示

摘要现有的大型视觉-语言多模态模型主要关注整体图像理解，但在实现区域特定的理解方面仍存在显著差距。目前，使用文本坐标或空间编码的方法通常无法为视觉提示提供用户友好的接口。

AI专题精讲·2025-07-07 16:51

openai-agents记忆持久化（neo4j）

目录环境安装模型配置Memory配置测试环境安装mem0ai[graph]安装uvpipinstall"mem0ai[graph]"docker启动neo4j数据库dockerrun\-p7474:7474

ZHOU_CAMP·2025-07-07 16:21

Aider：27.6K Star！这个终端AI编程神器能用语音改代码，自动生成Git记录并提交，接入DeepSeek斩获编程基准最高分

❤️如果你也关注AI的发展现状，且对AI应用开发感兴趣，我会每日分享大模型与AI领域的开源项目和应用，提供运行实例和实用教程，帮助你快速上手AI技术！

蚝油菜花·2025-07-07 16:21

2025年渗透测试面试题总结-2025年HW(护网面试) 31（题目+回答）

目录2025年HW(护网面试)311.自我介绍2.渗透测试流程（五阶段模型）3.技术栈与开发经历4.自动化挖洞实践5.信息搜集方法论6.深度漏洞挖掘案例8.SQL注入实战技巧9.AWVS扫描与防御10.

独行soc·2025-07-07 16:50

通信算法之278：数据链/自组网通信设备--MIMO(2T2R)-OFDM系统系列--实际工程应用算法代码--1.系统指标需求及帧结构设计

实际工程应用算法代码第一章：系统指标需求拆解分析第二章：通信系统帧结构设计和OFDM参数设计第三章：通信业务速率设计及理论解调门限第四章：同步序列设计及同步性能仿真验证第五章：数据业务设计及性能仿真验证第六章：信道模型设计第七章

秋风战士·2025-07-07 16:50

mysql 主从复制原理、实现方式以及主从同步延迟的处理方式

以下是深度解析：一、主从复制核心原理1.三线程协作模型BinlogDumpThreadI/OThreadSQLThread主库Master从库SlaveRelayLogSlaveDB线程所在位置职责BinlogDumpThread

·2025-07-07 16:49

MongoDB + Voyage AI 详解：重塑数据库与AI的协同范式

通过整合VoyageAI的先进AI检索与嵌入模型能力，MongoDB旨在重新定义AI时代的数据库架构，为企业构建智能应用提供端到端的数据基础设施。

csdn_tom_168·2025-07-07 16:19

HarmonyOS5.0仓颉引擎与盘古大模型：个性化作业批改系统架构设计与实现

本文将展示如何基于HarmonyOS5.0仓颉并发引擎和盘古大模型，构建新一代智能作业批改系统。

H老师带你学鸿蒙·2025-07-07 16:49

DeepSeek在智能教育评估中的应用：试题检索

DeepSeek在智能教育评估中的应用：试题检索关键词：DeepSeek、智能教育、试题检索、自然语言处理、知识图谱、个性化学习、评估系统摘要：本文探讨了DeepSeek大模型在智能教育评估系统中的试题检索应用

AIGC应用创新大全·2025-07-07 16:18

知识图谱的个性化智能教学推荐系统(论文+源码)

毕设工作室_wlzytw·2025-07-07 16:48

基于高斯两步移动搜寻法（2SFCA）的城市绿地可达性分析

范围内的需求点（k），计算供需比Rj；对每个需求点i，搜索所有在i搜寻半径（d0）范围内的供【数据】成都市城区绿地数据、各街道小区数据、路网数据OSM【那再来理解一下高斯两步移动搜索法】对于最初的两步移动模型相当于二分

yorov·2025-07-07 16:47

反向传播神经网络极简入门

单个神经元神经网络是多个“神经元”（感知机）的带权级联，神经网络算法可以提供非线性的复杂模型，它有两个参数：权值矩阵{Wl}和偏置向量{bl}，不同于感知机的单一向量形式，{Wl}是复数个矩阵，{bl}

自信哥·2025-07-07 15:46

Java NIO 模型笔记

JavaBIOvsNIONIO三大核心组件Channel（通道）Buffer（缓冲区）Selector（选择器）Channel详解Buffer详解Selector详解NIO工作流程图示例代码讲解NIO模型的优缺点

笑衬人心。·2025-07-07 15:16

阿里云瑶池数据库 Data Agent for Meta 正式发布，让 AI 更懂你的业务！

然而，当模型调用日益便捷时，核心痛点已不再是模型本身，而是集中在一个关键要素上：数据。AIAgent的落地瓶颈已从技术能力转向高质量、高相关性、安全合规的数据供给。

·2025-07-07 15:46

超轻量级中文OCR项目使用教程

OCR项目使用教程chineseocr_lite超轻量级中文ocr，支持竖排文字识别,支持ncnn、mnn、tnn推理(dbnet(1.8M)+crnn(2.5M)+anglenet(378KB))总模型仅

甄墨疆·2025-07-07 15:14

多模态大模型的技术应用与未来展望：重构AI交互范式的新引擎

随着生成式AI和大模型时代的到来，**多模态大模型（MultimodalFoundationModels）**以统一的建模方式处理图像、文本、音频、视频等多源数据，重塑了“感知-认知-决策”链条，为AGI

zhaoyi_he·2025-07-07 15:43

善用关系网络：开源AI大模型、AI智能名片与S2B2C商城小程序赋能下的成功新路径

在此基础上，引入开源AI大模型、AI智能名片以及S2B2C商城小程序等新兴技术工具，探讨它们如何助力个体在复杂的关系网络中更高效地挖掘和利用资源，提升处理关系的能力，从而为事业成功开拓新道路，揭示这些技术元素在当代成功路径中的创新应用与重要意义

·2025-07-07 15:42

学Simulink——整流器场景：基于Simulink的单相全桥可控硅整流器仿真建模

添加主要模块1.交流电源2.单相全桥可控硅整流器3.LC滤波器4.负载模拟5.触发脉冲生成模块6.测量模块第三步：搭建主电路拓扑第四步：搭建触发脉冲生成逻辑1.设计触发脉冲逻辑2.集成至Simulink模型四

xiaoheshang_123·2025-07-07 15:42

探索 Qwen3-0.6B：轻量级大模型的技术突破与应用潜力

在大模型技术飞速发展的今天，轻量化、高性能的模型成为业界关注的焦点。Qwen3-0.6B作为阿里推出的轻量级大模型，凭借其独特的技术架构和卓越性能，在众多模型中脱颖而出。

·2025-07-07 15:42

vllm推理实践

SamplingParams#定义生成参数sampling_params=SamplingParams(temperature=0.7,top_p=0.9,max_tokens=100,)#加载DeepSeek模型

try2find·2025-07-07 15:12

Transformer模型压缩：结构化剪枝与混合精度量化研究

Transformer模型压缩：结构化剪枝与混合精度量化研究摘要本文针对Transformer模型在实际部署中面临的计算资源消耗大、内存占用高和推理延迟等问题，提出了一种结合结构化剪枝与混合精度量化的综合压缩方案

pk_xz123456·2025-07-07 14:34

Logistic回归预测模型2：R语言实现模型的内部和外部验证

前面我们讲了logistic回归预测模型的建立，今天介绍的是模型的验证，可以在训练集和验证集中通过ROC曲线、校准曲线和决策曲线分别进行验证。

·2025-07-07 13:34

资深php工程师必会必知架构

作为资深PHP工程师，必须掌握以下架构设计及核心组件，这些架构能力决定了系统能否支撑高并发、高可用及复杂业务场景：一、分层架构（基础但关键）经典三层模型HTTP请求SQL表示层业务逻辑层数据访问层数据库表示层

深山技术宅·2025-07-07 13:28

在 Node.js 中如何使用 MongoDB 创建多个关联模型

在Node.js中使用MongoDB创建多个关联模型，通常是通过Mongoose来实现。

·2025-07-07 13:58

【NWFSP问题】基于中华穿山甲算法CPO求解零等待流水车间调度问题NWFSP研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述1.引言2.理论基础2.1中华穿山甲算法（CPO）核心原理2.2NWFSP数学模型3.CPO-NWFSP求解框架设计3.1编码与解码3.2离散化位置更新3.3目标函数适配

·2025-07-07 13:26

机器人动力学模型及其线性化阻抗控制模型

机器人动力学模型机器人动力学模型描述了机器人的运动与所受力和力矩之间的关系。这个模型考虑了机器人的质量、惯性、关节摩擦、重力等多种因素，用于预测和解释机器人在给定输入下的动态行为。

·2025-07-07 12:54

【机器学习笔记 Ⅱ】11 决策树模型

决策树模型（DecisionTree）详解决策树是一种树形结构的监督学习模型，通过一系列规则对数据进行分类或回归。其核心思想是模仿人类决策过程，通过不断提问（基于特征划分）逐步逼近答案。

巴伦是只猫·2025-07-07 12:24

【机器学习笔记 Ⅱ】10 完整周期

机器学习的完整生命周期（End-to-EndPipeline）机器学习的完整周期涵盖从问题定义到模型部署的全过程，以下是系统化的步骤分解和关键要点：1.问题定义（ProblemDefinition）目标

·2025-07-07 12:24

【机器学习笔记Ⅰ】13 正则化代价函数

正则化代价函数（RegularizedCostFunction）详解正则化代价函数是机器学习中用于防止模型过拟合的核心技术，通过在原始代价函数中添加惩罚项，约束模型参数的大小，从而提高泛化能力。

·2025-07-07 12:23

机器学习笔记——支持向量机

支持向量机参数模型对分布需要假设（这也是与非参数模型的区别之一）间隔最大化，形式转化为凸二次规划问题最大化间隔间隔最大化是意思：对训练集有着充分大的确信度来分类训练数据，最难以分的点也有足够大的信度将其分开间隔最大化的分离超平面的的求解怎么求呢

star_and_sun·2025-07-07 12:23

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