1、基于内容的推荐：这种方法根据项的相关信息（如描述信息、标签等）和用户对项的操作行为（如评论、收藏、点赞等）来构建推荐算法模型。它可以直接利用物品的内容特征进行推荐，适用于内容较为丰富的场景。‌

我们平时说的橡木塞其实不是用橡木制成的葡萄酒的封装形式有两个大分类，一个是螺旋盖封装，常常用在新世界的葡萄酒上，另一个则是橡木

文章目录一、自编码器（Autoencoder）简单模型介绍二、神经网络自编码模型三、神经网络自编码器三大特点四、自编码器（Autoencoder）搭建五、几种常见编码器1.堆栈自动编码器2.欠完备自编码器

大语言模型（LLMs）极大地提升了人工智能在理解和生成类人文本方面的能力。其中一个影响其效用的基本方面是它们的“上下文窗口”——这个概念直接影响着这些模型接收和生成语言的有效性。

本节介绍SpringCloudStream的编程模型。SpringCloudStream提供了许多预定义的注释，用于声明绑定的输入和输出通道，以及如何收听频道。

近日，OpenAI宣布将在秋季推出代号为“草莓”的全新AI模型，这款全能型AI能够从复杂的数学计算到主观的营销策划，展现出令人惊叹的多样性。

模型预训练错误一“erfinv_cuda”notimplementedfor‘BFloat16’RuntimeError:"erfinv_cuda"notimplementedfor'BFloat16'

引言在人工智能的迅猛发展中，多模态大模型成为了新的研究热点。阿里云推出的Qwen-VL模型，就是在这一领域的重要突破。

学习日记目录学习日记一、关于爬虫1、爬虫的概念2、爬虫的优点3、爬虫的分类4、重要提醒5、反爬和反反爬机制6、协议7、常用请求头和常用的请求方法8、常见的响应状态码9、url的详解二、爬虫基本流程三、可能需要的库四

随着人工智能和大模型技术的飞速发展，大模型技术在各个学科领域的应用已经展现出巨大的潜力和影响力。

微积分在神经架构搜索中的应用1.背景介绍随着深度学习技术的飞速发展,神经网络模型的复杂度也在不断提高,从最初的简单全连接网络,到如今的卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制等各种复杂的神经网络架构。

文件的方法，参数和模型紧密集成到服务器端的代码，允许API来始终保持同步。作用：1.接口的文档在线自动生成。2.功能测试。Swagger使用的注解及其说明：@Api：用在类上，说明该类的作用。

【本周计划/总结】一、职业发展1.设备监控2.安装网络3.修砌厕所4.整理办公室5.规划学习区域6.规划整理收费标准━做差异化的教育，中高端以上定位，小班制人数控制在30人，价格高处400元，分类定价，

目录引言一、全能型AI模型的诱惑1.1通用智能的愿景1.2资源整合的优势1.3应对未知挑战的能力1.4挑战与不足二、专精型AI模型的魅力2.1深度与精度的提升2.2成本控制与效率优化2.3易于监管与解释性增强

目录引言5.3无人机跟踪5.3.1无人机跟踪模型5.3.2无人机位置报告流程5.3.3无人机存在监测流程引言3GPPTS23.256技术规范，主要定义了3GPP系统对无人机（UAV）的连接性、身份识别、

深度解析：从概念到变革——Transformer大模型的前世今生点击：知存科技相关课程推荐知存科技是全球领先的存内计算芯片企业。针对AI应用场景，在全球率先商业化量产基于存内计算技术的神经网络芯片。

一、路由守卫分类VueRouter中的路由守卫主要分为以下几类：全局守卫beforeEachbeforeResolveafterEach

如果我们学会将物品分类管理，每次用完都能把东西放回它该有的位置，不仅可以节约时间，你的生活也会变得更加有条不紊。设置提醒。如今，很多人的生活都是多任务进行的，稍不注意就容易忘记许多事。

训练大模型：场景：自训练大模型人才需求：算法工程师门槛：极高机会：较高特点：这个方向需要深厚的算法和机器学习知识，适合那些对研究和开发新模型感兴趣的人。

Llama-Index是一个基于大型语言模型的索引和检索工具，它允许用户快速检索和使用大量文本数据。

文章目录一、设计模式与面向对象介绍1.1设计模式1.2复习：面向对象1.3接口二、面向对象设计SOLID原则三、设计模式分类四、创造型模式4.1简单工厂模式4.2工厂方法模式4.3抽象工厂模式4.4建造者模式

本文将介绍一款实用的大模型API检测工具，帮助您更好地管理和评估API性能。工具简介这款在线工具定位为一个API测试和验证平

#一生一万本计划#10000/826【阅读日期】20200620【书名】高效能人士的执行4原则【作者】克里斯•麦克切斯尼【关键词】高效执行4原则【分类】管理【简评】作者是富兰克林柯维公司全球执行领袖，高效执行

当NAS遭遇鲁棒性：寻找对抗攻击的坚固架构RobNets项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ro/RobNets在当今深度学习的浪潮中，模型的安全性和鲁棒性日益成为研究的热点

微分方程种类很多，具体分类可参考以下博主的文章：https://blog.csdn.net/air_729/article/details/139411996微分方程的解又分成通解和特解，在工程中大多数微分方程是很难得到通解的

产品在线体验地址-API调用或本地化部署AI算法模型人体跌倒识别-微信扫码立刻-在线体验公安行业：提升应急响应速度在公安行业中，智能跌倒识别系统可以快速识别出在地铁站、交通枢纽等人流密集区域发生的跌倒事件

开源项目介绍(可本地部署，支持国产化)思通数科研发了一款多模态AI能力引擎，专注于提供自然语言处理（NLP）、情感分析、实体识别、图像识别与分类、OCR识别和语

NCP-NetworkControlProtocol-不能互联不同类型的计算机不能互联不同操作系统的计算机TCP-TransfermControlProtocol-可以互联不同类型的、不同操作系统的计算机传输协议TCP/UDPOSI开放模型

Nginx的进程模型：Master-Worker架构解析一、Master-Worker架构概述二、Master进程的职责三、Worker进程的特点四、与Apache进程模型的对比TheBegin点点关注

在机器学习中，鲁棒性和稳定性是评估模型性能的两个关键指标，它们对于确保模型在实际应用中的可靠性至关重要。

对抗样本是通过对输入数据进行微小扰动而产生的，能够导致深度学习模型做出错误预测。这对图像分类、自然语言处理、语音识别等应用构成了严重威胁，因此相应的防御措施也在不断发展。

本次给大家带来的项目是使用谷歌Mediapipe训练好的模型进行特点的手势识别，包括五种特定的手势识别，thumbs_up、victory、thumbs_down、pointing_up等。

项目搭建地址项目开源地址：yihecode-server本项目基于ai场景而开发，提供算法模型管理、摄像头管理、告警管理、数

之前对一件事很好奇，为什么去年训练的大模型可以回答今天的新闻内容。答案是使用了知识扩展系统。基本原理是把参考答案和问题一同提给大模型，给他充分的参考信息做回复编辑。

大模型的发展，是带来了更大的AI安全风险，还是将赋能提升网络安全呢？网络安全正在迎来一场重大范式转移，“AIForSecurity和SecurityForAI”正成为网络安全的主战场。

一、相关概念讲解1、同步与异步同步就是一个任务的完成需要依赖另外一个任务时，只有等待被依赖的任务完成后，依赖的任务才能算完成，这是一种可靠的任务序列。要么成功都成功，失败都失败，两个任务的状态可以保持一致。异步是不需要等待被依赖的任务完成，只是通知被依赖的任务要完成什么工作，依赖的任务也立即执行，只要自己完成了整个任务就算完成了。至于被依赖的任务最终是否真正完成，依赖它的任务无法确定，所以它是不可

缓冲接入业务数据可以忽略;Flink：用于数据ETL，包括接入数据、处理数据及输出数据全链路数据计算任务；Spark：用于数据ETL，包括处理数据及输出数据全链路数据计算任务；Hudi：湖仓一体数据管理框架，用来管理模型数据

+Hudi：湖仓一体数据管理框架，用来管理模型数据，包括ODS/DWD/DWS/DIM/ADS等；+Doris：OLAP引擎，同步数仓结果模型，对外提供数据服务支持；+Hbase：用来存储维表信息，维表数据来源一部分有

回来时，宝贝吃完饭已经开始写作业了，看着他在做数学观察图形时，先用模具摆出题中的模型，用实物去观察，那仔细认真的模样，特别的乖巧可爱，不一会儿，数学就做完了。然后女儿对我说：妈妈，接下来我写英语吧。

样例输入12样例输出131来源/分类（难度系数

目录引言一、创建型模式1.简单工厂模式（SimpleFactoryPattern）2.抽象工厂模式（AbstractFactoryPattern）3.单例模式（SingletonPattern）4.建造者模式（BuilderPattern）5.原型模式（PrototypePattern）二、结构型模式1.适配器模式（AdapterPattern）2.桥接模式（BridgePattern）3.装饰器

地平线旭日x3派部署yolov8总体流程1.导出onnx模型导出YOLOV8_onnxruntime.py验证onnxutils.py2.在开发机转为bin模型2.1准备数据图片2.2转换必备的yaml

知识增强类大语言模型作为生成式AI技术的代表，也是最早进入我们工作和生活的落地场景，随着国内外各个大语言基础模型的快速更新迭代，我们生活中都或多或少在接触着大语言模型，如你手机的语音助手，或者国内热门生成式

引言：在当今科技浪潮以排山倒海之势汹涌澎湃之际，人工智能宛如璀璨星辰般不断涌现，AIGC（如chatgpt、midjourney、claude等）大语言模型如雨后春笋般破土而出，AI辅助编程工具更是以风驰电掣之速迅速席卷编程领域的每一个角落

笔记工具选择传统纸质笔记本电子文档类工具（如MicrosoftWord、WPS等）专业编程笔记软件（如Notion、Evernote等）在线代码托管平台（如GitHub、GitLab等）方向二：笔记结构设计分类标签化建立知识关联方向三

ModelModel(模型)简而言之即数据模型，是一个Django应用的核心。模型不是数据本身（比如数据表里的数据),而是抽象的描述数据的构成和逻辑关系。

自然语言处理扩展研究1.多语言研究2.语言锚定3.伦理问题1.多语言研究多语言(Multilinguality)是NLP的一个重要研究方向，旨在开发能够处理多种语言的模型和算法。

1.DynamicHead描述1.1摘要：在目标检测中，定位和分类相结合的复杂性导致了各种方法的蓬勃发展。以往的工作试图提高各种目标检测头的性能，但未能呈现出统一的观点。

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摇来摇去摇碎点点的金黄伸手牵来一片梦的霞光南方的小巷推开多情的门窗年轻和我们歌唱摇来摇去摇着温柔的阳光轻轻托起一件梦的衣裳古老的都市每天都改变模样方芳《摇太阳》大模型中的PromptEngineering