BP神经网络分类模型第7页

【监控系列】open-falcon

灵活的数据模型：支持Tag（标签）标记数据，便于多维查询。实时告警：支持多条件策略、表达式告警及依赖管理。可视化：提供Dashboard和图表，

yunqi1215·2025-03-24 13:18

R.E.D.算法：革新文本分类的半监督学习新范式

随着大型语言模型（LLMs）在解决问题方面的应用进入新时代，只有少数问题仍然存在不尽如人意的解决方案。

真智AI·2025-03-24 13:43

【大模型学习路线】从月薪6K到年薪35W，普通二本生转行大模型的逆袭之路：我的500小时崩溃实录与实战秘籍（附保姆级学习路线）

摘要：26岁机械专业零基础转大模型，被面试官羞辱“非科班别做梦”，5个月死磕源码，现拿下3个大厂offer。踩过所有新人会踩的坑，总结出普通人高效突围的4个阶段+7个杀手级项目。

AGI大模型学习·2025-03-24 13:11

CSS3学习教程，从入门到精通，CSS3 布局语法知识点及案例代码（15）

CSS3布局知识点及案例代码一、盒模型知识点CSS盒模型是理解CSS布局的基础，它包括内容（content）、内边距（padding）、边框（border）和外边距（margin）四个部分。

知识分享小能手·2025-03-24 12:09

CSS3学习教程，从入门到精通，CSS3 盒子模型语法知识点及案例代码（13）

CSS3盒子模型语法知识点及案例代码CSS3盒子模型概述CSS3盒子模型是用于控制网页元素布局和外观的重要工具。它包括标准盒子模型、IE盒子模型以及CSS3引入的弹性盒子模型和网格布局模型。

知识分享小能手·2025-03-24 12:39

10初识Spring MVC框架

学习内容一、回顾1.JSPModel2架构模型采用JSP+Servlet+JavaBean技术实现了页面显示、流程控制和业务逻辑的分离Jsp负责生成动态网页，只用做显示页面；Servlet负责流程控制，

TechLens·2025-03-24 12:37

文档处理控件Aspose.Words 教程：.NET版中增强的 AI 文档摘要功能

在25.2版中，我们通过使用Anthropic生成语言模型进行摘要扩展了此功能。本篇内容将对此做讨论的。Aspose.wordsfor.Net最新版下载文档摘要有何新

CodeCraft Studio·2025-03-24 12:07

跨域自监督学习：打破数据壁垒的创新突破

自监督学习作为一种无需大量标注数据的方法，能够有效地从未标注数据中提取有用特征，并在跨域或跨模态设置中增强模型的迁移能力和泛化能力。此外，如何处理源域和目标域之间的差异，使得模型能够在多领域或跨模态

mslion·2025-03-24 12:06

前端面试常见的计算机网络内容梳理

网页1和网页2主要讲OSI模型、TCP/IP模型，ARP、DNS、TCP/UDP区别这些基础概念，这些都是常考的点。

GISer_Jinger·2025-03-24 12:36

初识Spring MVC并使用Maven搭建SpringMVC

SpringMVC基于MVC模式（模型(Model)-视图(View)-控制器(Controller)）实现，能够帮助你构建像Spring框架那样灵活和松耦合的Web应用程序。

NPU_Li Meng·2025-03-24 12:34

YOLOv8 改进：添加 AKConv（任意采样形状和任意数目参数的卷积）

为了进一步优化模型性能，可以引入创新的卷积操作，例如AKConv，即“任意采样形状和任意数目参数的卷积”。这种卷积能够灵活地调整采样策略，以更好地适应输入特征。

鱼弦·2025-03-24 12:34

Transformer 架构对比：Dense、MoE 与 Hybrid-MoE 的优劣分析

基础架构类型DenseTransformerMoE(MixtureofExperts)TransformerHybrid-MoETransformer2.Transformer按照编码方式分类单向自回归模型

m0_74825656·2025-03-24 11:01

【微服务】SpringBoot整合LangChain4j 操作AI大模型实战详解

目录一、前言二、Langchain4j概述2.1Langchain4j介绍2.1.1Langchain4j是什么2.1.2主要特点2.2Langchain4j核心组件介绍2.3Langchain4j核心优势2.4Langchain4j核心应用场景三、SpringBoot整合LangChain4j组件使用3.1前置准备3.1.1获取apikey3.1.2导入基础依赖3.1.3添加配置文件3.2对话能

小码农叔叔·2025-03-24 11:01

大模型提示词工程师的自我修养-应用二（RAG数据合成与数据多样性问题的解决） -（专题4）

1.生成数据大型语言模型（LLMs）具有生成连贯文本的强大能力。通过有效的提示策略，可以引导模型生成更好、一致且更有事实依据的响应。LLMs也特别适用于生成数据，这对于进行各种实验和评估非常有用。

AI专题精讲·2025-03-24 11:28

在Mac M1/M2芯片上完美安装DeepCTR库：避坑指南与实战验证

ku_code_ku·2025-03-24 11:56

软件架构设计艺术（从一个案例出发，成为优秀的软件架构师）

通过将共享属性或行为提取成独立模型，可以提高系统的灵活性和扩展性，同时也减少了错误的可能性。案例假设一家汽车经销商销售新车，并提供售后服务。

编码时空的诗意行者·2025-03-24 11:56

深入理解 Java 内存模型（JMM）：原理、可见性与并发控制

深入理解Java内存模型（JMM）：原理、可见性与并发控制1.引言在多线程编程中，内存可见性、指令重排序和线程同步是开发者必须理解的核心概念。

全栈探索者chen·2025-03-24 10:22

股票市场的量化交易策略如何应对市场情绪变化？

在股票市场中，量化交易策略是一种基于数学模型和算法的交易方式，它通过分析历史数据来预测未来价格走势，并据此制定交易决策。然而，市场情绪的变化对股票价格有着不可忽视的影响。

云策量化·2025-03-24 10:16

股神系列：蒋菲的量化投资中，如何利用大数据优化模型？她的数据来源有哪些？

标题：股神系列：蒋菲的量化投资中，如何利用大数据优化模型？她的数据来源有哪些？正文：在金融投资的世界里，量化投资以其科学、系统和客观的特点，成为了众多投资者追求的“圣杯”。

云策量化·2025-03-24 10:16

【AI大模型】搭建本地大模型GPT-NeoX：详细步骤及常见问题处理

搭建本地大模型GPT-NeoX：详细步骤及常见问题处理GPT-NeoX是一个开源的大型语言模型框架，由EleutherAI开发，可用于训练和部署类似GPT-3的大型语言模型。

qzw1210·2025-03-24 09:13

Deepseek 个性化决策输出

Deepseek个性化决策输出：基于用户画像的定制化内容生成在教育场景中，通过构建动态用户画像与智能决策模型，教育数字人可基于学生水平实时调整讲解深度，实现精准化、个性化的学习支持。

meisongqing·2025-03-24 09:43

我与DeepSeek读《大型网站技术架构》- 总结

文章目录读后感一、总结二、反思三、创新四、展望当代大型网站架构一、架构分层模型二、关键组件与技术选型三、架构演进策略四、架构突破口读后感一、总结架构演化优先于设计大型网站架构不是预先设计的产物，而是通过反复迭代和试错演化形成的

诺亚凹凸曼·2025-03-24 09:11

深入探讨Spring MVC：原理、架构与实践

它通过将应用逻辑分为模型（Model）、视图（View）和控制器（Controller），使得开发人员能够清晰地组织代码，提高开发效率和可维护性。

luckilyil·2025-03-24 09:37

LLMOps 是什么？

LLMOps（LargeLanguageModelOperations）指的是一系列用于管理、部署和优化大规模语言模型（LLMs）的操作和实践。

AI Agent首席体验官·2025-03-24 08:35

前端技术学习记录：react+dvajs+ant design实现暴走计算器的页面重构（二）

dva通过model的概念把一个领域的模型管理起来，包含同步更新state的reducers，处理异步逻辑的effects，订阅数据源的subscr

大泡泡糖·2025-03-24 08:02

Cursor44.11 无限续杯攻略：持续畅享 AI 编程利器

Cursor作为一款基于VSCode二次开发的强大AI编程编辑器，凭借其内置的多种AI大模型，如GPT-4、GPT-4o、Claude-3.5以及近期热门的DeepSeek满血版R1，为开发者提供了前所未有的编程体验

不会算法的小灰·2025-03-24 08:31

2024MathorCup数学建模之——MathorCup奖杯”获得者经验思路分享

2.模型算法：多多益善。不一定要精通所有的算法，但是手上至少要准备一些常用的算法（

美赛数学建模·2025-03-24 08:27

蓝桥杯单片机刷题——串口发送显示

串口通信波特率：9600bps。按键模式：BTN;扩展方式：IO模式除字符'A'外，其它字符均为非法字符。

lzb759·2025-03-24 07:25

万字深度解析：DeepSeek-V3为何成为大模型时代的“速度之王“？

引言在AI军备竞赛白热化的2024年，DeepSeek-V3以惊人的推理速度震撼业界：相比前代模型推理速度提升3倍，训练成本降低70%。

羊不白丶·2025-03-24 07:55

YOLOV8多模态(可见光+红外光，基于Ultralytics官方代码实现）

YOLOV8双分支模型架构图YOLOV8多模态目标检测前言：环境配置要求1.数据集DroneVehicle数据集(可见光+热红外)2.数据集文件格式(labeles:YOLO格式)3.权重文件下载4.配置模型

@M_J_Y@·2025-03-24 07:20

Orange 开源项目 - 集成DeepSeek大模型

1DeepSeek大模型DeepSeek是一家专注实现AGI的中国公司，如果你还想了解更多关于DeepSeek的信息，可以前往【官方网站】查询2集成DeepSeek大模型2.1获取API-KEY获取DeepSeekAPI-KEY

mmd0308·2025-03-24 07:49

Deepseek和豆包在技术创新方面有哪些相同点与不同点？

Transformer架构能有效处理长序列数据，捕捉文本语义信息，为模型性能提供基础。混合专家模型（MoE）应用：都采用了MoE架构。

alankuo·2025-03-24 06:16

程序员如何借助 AI 大模型冲破编程效率枷锁？（以DeepSeek，ChatGPT为例）

AI大模型已成为程序员提升效率的有力助手。本文聚焦DeepSeek和ChatGPT，探讨程序员如何借其冲破编程效率枷锁。

羑悻的小杀马特.·2025-03-24 06:45

使用Yeager.ai轻松构建LangChain工具和代理

它的核心组件yAgents是一个无代码的LangChain代理构建器，能够让用户轻松地集成各种语言模型和资源，非常适合开发者、研究人员和AI爱好者在不同应用场景中使用。

qahaj·2025-03-24 06:11

神经网络中层与层之间的关联

数据流动与参数传递1.1数据流动（ForwardPropagation）1.2参数传递（BackwardPropagation）2.常见层与层之间的关联模式2.1典型全连接网络（如手写数字分类）2.2卷积神经网络

iisugar·2025-03-24 06:40

SAP-ABAP：SAP生产业务（PP模块）全流程深度解析

核心主数据表数据对象表结构关键字段事务码物料主数据MARAMATNR,MTART,DISMMMM01工艺路线PLKO/PLPOPLNNR(路由号),VORNR(工序)CA01工作中心CRHD/CRTXARBPL

爱喝水的鱼丶·2025-03-24 06:39

Pytorch深度学习教程_9_nn模块构建神经网络

在前面的几篇中，我们已经介绍了Python、numpy及pytorch的基本使用，进行了梯度及神经网络的实践并学习了激活函数和激活函数，在上一个教程中我们学习了优化算法。

tRNA做科研·2025-03-24 06:08

【机器学习】算法分类

1、有监督学习1.1定义使用带标签的数据训练模型。有监督学习是机器学习中最常见的一种类型，它利用已知的输入特征和对应的输出标签来训练模型，使模型能够学习到特征与标签之间的映射关系。

CH3_CH2_CHO·2025-03-24 05:08

硬核项目 KV 存储，轻松拿捏面试官！

项目概述基于Bitcask模型，兼容Redis数据结构和协议的高性能KV存储引擎设计细节采用Key/Value的数据模型，实现数据存储和检索的快速、稳定、高效存储模型：采用Bitcask存储模型，具备高吞吐量和低读写放大的特征持久化

程序员老舅·2025-03-24 05:03

图神经网络实战——分层自注意力网络

图神经网络实战——分层自注意力网络0.前言1.分层自注意力网络1.1模型架构1.2节点级注意力1.3语义级注意力1.4预测模块2.构建分层自注意力网络相关链接0.前言在异构图数据集上，异构图注意力网络的测试准确率为

盼小辉丶·2025-03-24 05:32

AsyncHttpClient使用说明书

1.核心特性特性说明异步非阻塞基于事件驱动模型，避免线程阻塞，支持高并发（如每秒数千请求）。HT

有梦想的攻城狮·2025-03-24 04:57

基于 PyTorch 的 MNIST 手写数字分类模型

一、概述本代码使用PyTorch框架构建了一个简单的神经网络模型，用于解决MNIST手写数字分类任务。

欣然～·2025-03-24 04:27

使用Couchbase实现高效的AI应用缓存与数据存储

在当今AI应用的开发中，除了模型本身的性能，数据存储和缓存的效率也至关重要。Couchbase作为一款分布式NoSQL云数据库，其性能、可扩展性以及对AI、边缘计算应用的支持能力，使其成为优秀的选择。

scaFHIO·2025-03-24 04:54

使用Titan Takeoff进行高效的自然语言处理模型推理

在自然语言处理(NLP)领域，每一家企业都在寻求更高效的模型训练和推理解决方案。TitanML的平台通过训练、压缩和推理优化帮助企业构建和部署更佳、更小、更便宜、更快速的NLP模型。