BS模型第16页

LangChain深度解析以及主要应用场景

LangChain的核心组件（1）PromptTemplates（提示模板）原理代码实例应用场景提示词优化策略（2）LLMs（大语言模型）原理代码实例应用场景调优策略（3）Chains（多步任务链）原理代码实例应用场景优化策略

小Rr·2025-03-16 00:16

开源应用驱动企业新质生产力：Websoft9以EPP+AI+知识库助您领跑未来

开源应用驱动企业新质生产力：Websoft9以EPP+AI+知识库助您领跑未来在数字化转型加速的今天，企业新质生产力的核心已从传统资源投入转向技术驱动的效率革命。

·2025-03-16 00:16

AI大模型测试用例生成平台

AI测试用例生成平台项目背景技术栈业务描述项目展示项目重难点项目背景针对传统接口测试用例设计高度依赖人工经验、重复工作量大、覆盖场景有限等行业痛点，基于大语言模型技术实现接口测试用例智能生成系统。

王根生·2025-03-16 00:14

Deepseek-R1大模型微调实战技术深度解析

一、Deepseek-R1架构特性与微调适配性分析1.1核心架构创新对微调的影响Deepseek-R1基于Deepseek-V3-Base架构，通过MoE（Mixture-of-Experts）与MLA（Multi-HeadLatentAttention）的协同设计，实现了参数规模与计算效率的平衡。其6710亿参数总量中，每个token仅激活37B参数的机制，使得微调过程中可针对不同任务动态调整专

大势下的牛马·2025-03-16 00:14

模型可解释性：基于博弈论的SHAP值计算与特征贡献度分析（附PyTorch/TensorFlow实现）

[f(S∪{i})−f(S)]\phi_i=\sum_{S\subseteqF\setminus\{i\}}\frac{|S|!(|F|-|S|-1)!}{|F|!}

燃灯工作室·2025-03-15 23:43

模型可解释性：基于因果推理的反事实生成与决策可视化

1.技术原理与数学公式1.1因果推理基础结构方程模型（SEM）：X=fX(PaX,UX)X=f_X(Pa_X,U_X)X=fX(PaX,UX)其中PaXPa_XPaX为父节点集合，UXU_XUX为外生变量反事实定义

燃灯工作室·2025-03-15 23:43

自动化特征选择：基于模型重要性的递归消除原理与实战指南

一、技术原理与数学公式1.1递归特征消除（RFE）核心思想J(S)=∑i=1n∣wi∣(特征重要性评分)J(S)=\sum_{i=1}^n|w_i|\quad(特征重要性评分)J(S)=i=1∑n∣wi∣(特征重要性评分)Sk+1=Sk−arg⁡min⁡fJ(Sk∖{f})(迭代消除策略)S_{k+1}=S_k-\arg\min_{f}J(S_k\setminus\{f\})\quad(迭代消除策

燃灯工作室·2025-03-15 23:42

Nature：你的大脑衰老速度受这64个基因影响

·2025-03-15 23:14

推理流水线DAG调度：多模型组合执行优化方案

一、技术原理与数学模型1.1DAG调度核心公式设推理流水线由n个模型节点组成，定义：V={v1,v2,...,vn}V=\{v_1,v_2,...,v_n\}V={v1,v2,...,vn}为节点集合E

燃灯工作室·2025-03-15 23:12

边缘设备模型量化部署：TFLite INT8校准实现细节深度解析

一、技术原理与数学公式INT8量化的核心是通过线性映射将浮点数值范围（[-max,max]）映射到8位整数范围（[-128,127]）。校准过程通过分析真实数据分布确定最优缩放因子（scale）和零点（zeropoint）：量化公式：Q=round(float_valuescale)+zero_pointQ=round(\frac{float\_value}{scale})+zero\_point

燃灯工作室·2025-03-15 23:42

基于时间序列预测的推理服务弹性扩缩容实战指南：（行业案例+数学推导+源码解析）

技术原理（数学公式）整体架构请求量预测→扩缩容决策→资源配置动态调整三阶段闭环，周期为5-30分钟核心预测模型（时间序列预测）LSTM预测公式（CSDN兼容格式）：$$h_t=\text{LSTM}(x_t

燃灯工作室·2025-03-15 23:12

开源应用驱动企业新质生产力：Websoft9以EPP+AI+知识库助您领跑未来！

开源应用驱动企业新质生产力：Websoft9以EPP+AI+知识库助您领跑未来在数字化转型加速的今天，企业新质生产力的核心已从传统资源投入转向技术驱动的效率革命。

·2025-03-15 23:44

模型蒸馏：从复杂到精简，AI技术的“瘦身”秘籍

引言在人工智能的浪潮中，大型模型如BERT、GPT系列等在自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等领域取得了显著的成果。

lmtealily·2025-03-15 23:41

干货：Farrow设计实现详解

以下是Farrow系数设计的主要方法及步骤：1.设计目标与基本模型Farrow结构的一般形式为：H(z,μ)=∑m=0Mμm⋅(∑k=0Nck,mz−k)H(z,\mu)=\sum_{m=0}^{M}\

jz_ddk·2025-03-15 23:41

CSS伸缩盒模型(弹性盒子)

伸缩盒模型（Flexbox，FlexibleBoxLayout）是CSS中一种一维布局模型，用于更高效地处理元素的对齐、分布和响应式布局。

申朝先生·2025-03-15 23:39

Python自动化炒股：基于自然语言处理的股票新闻情感分析模型开发与优化的最佳实践

Python自动化炒股：基于自然语言处理的股票新闻情感分析模型开发与优化的最佳实践在股市中，信息的力量是巨大的。一条新闻、一篇报道，甚至一条推文，都可能引发股价的波动。

云策量化·2025-03-15 23:08

【深度学习与大模型基础】第3章-张量

大家好！今天我们来聊聊张量（Tensor）。别被这个词吓到，其实它没那么复杂。什么是张量？简单来说，张量就是一个多维数组。你可以把它看作是一个装数据的容器，数据的维度可以是一维、二维，甚至更高。标量（0维张量）：就是一个单独的数字，比如3。向量（1维张量）：一串数字，比如[1,2,3]。矩阵（2维张量）：一个表格，比如[[1,2],[3,4]]。更高维张量：比如[[[1,2],[3,4]],[[5

lynn-66·2025-03-15 23:08

基于热力梯度的线圈设计用来更替新型的储能方式

2.开发动态热-电-磁耦合模型，结合有限元分析（COMSOL）与机器学习算法（遗传算法优化参数）。

热爱电气·2025-03-15 23:07

HTML5 Web SQL

HTML5WebSQL引言随着互联网技术的飞速发展，HTML5作为新一代的网页技术，已经逐渐成为网页开发的主流。

froginwe11·2025-03-15 23:36

向量存储与检索器

文章目录向量存储如何创建和查询向量存储相似性搜索按向量进行相似性搜索异步操作检索器如何使用向量存储作为检索器从向量存储创建检索器最大边际相关性检索传递搜索参数相似性得分阈值检索指定前k案例案例1案例2langchain支持从向量数据库和其他来源检索数据，以便与LLM（大型语言模型

小码农0912·2025-03-15 22:05

鸿蒙初学者学习手册(HarmonyOSNext_API14)_UIContext（@ohos.arkui.UIContext (UIContext)）

前言Context是鸿蒙中及其重要的Api包括了非常多的接口和功能，而且在官方文档中也是优先推荐使用Context中的接口在Stage模型中基本介绍1.UI实例与窗口的一一关联在Stage模型中，WindowStage

余多多_zZ·2025-03-15 22:03

《今日AI-人工智能-编程日报》-源自2025年2月28日

技术突破OpenAI发布GPT-4.5：OpenAI正式推出新一代大模型GPT-4.5，语言理解、情商及逻辑推理能力显著增强，幻觉问题大幅减少，计算效率较GPT-4提升超10倍，已逐步向用户开放试用。

小亦编辑部·2025-03-15 22:59

《今日AI-人工智能-编程日报》-源于2025年3月11日

Manus的成功引发了开源复现潮，DeepSeek模型已被整合到OWL项目中，并在GAIA基准测试中表现接近Manus。1.2DeepSeek-R2

小亦编辑部·2025-03-15 22:59

【机器学习】skit-learn中LSI模型的实现

参考文献[1]sklearn_api.lsimodel–ScikitlearnwrapperforLatentSemanticIndexing[2]Pythonmodels.LsiModel方法代码示例

一穷二白到年薪百万·2025-03-15 21:28

pytorch训练权重转化为tensorflow模型的教训

模型构建时候有时候在工程量比较大的时候，不可避免使用迭代算法，迭代算法本身会让错误的追踪更加困难，因此掌握基本的框架之间的差异非常重要。以下均是在模型转换过程中出现的错误。

小枫小疯·2025-03-15 21:57

MMD模型及动作一键完美导入UE5-Blender方案（三）

1、下载并安装blender_mmd_tools插件1、下载并安装Blender，Blender，下载Blender3.6，下载太新的版本可能会跟blender_mmd_tools不匹配2、github下载blender_mmd_tools：https://github.com/UuuNyaa/blender_mmd_tools/3、Edit->Preference->Addons->Instal

tangfuling1991·2025-03-15 21:26

OpenCV 深度学习模块 cv2.dnn 与其他深度学习框架的优缺点对比及适用场景

OpenCV提供了一个深度学习模块cv2.dnn，让开发者能够在计算机视觉项目中轻松加载和推理深度学习模型。

白.夜·2025-03-15 21:26

深度学习中的 blob 格式：与普通 image 的区别及转换原因

在深度学习模型推理过程中，我们经常会用到cv2.dnn.blobFromImage函数将普通图像转换为blob格式。那么，blob格式到底是什么？它和普通image有什么区别？

白.夜·2025-03-15 21:25

第三十个问题-讲讲Agent、MCP、OpenAI Responses API

1.Agent（智能体）136定义与核心功能Agent是什么：能够自主执行复杂任务的智能实体，通常基于大语言模型（LLM）构建，配备指令和工具，可独立完成多步骤任务（如网络搜索、文件处理、自动化操作等）

释迦呼呼·2025-03-15 21:54

大模型在招聘场景下的应用

大模型在招聘场景下的应用具有广泛的可能性。一、简历自动化筛选与匹配应用：大模型能够自动分析大量简历，根据职位要求筛选出合适的候选人，并按匹配度排序。

IT猫仔·2025-03-15 21:23

DeepSeek多语言智能创作引擎解析

该系统依托动态路由机制，将视觉语言理解模块与多语言处理单元进行深度耦合，使模型在解析图文混合信息时展现出超越单一模态的认知能力。

智能计算研究中心·2025-03-15 20:22

大模型工程师学习日记（十五）：Hugging Face 模型微调训练（基于 BERT 的中文评价情感分析）

1.datasets库核心方法1.1.列出数据集使用datasets库，你可以轻松列出所有HuggingFace平台上的数据集：fromdatasetsimportlist_datasets#列出所有数据集all_datasets=list_datasets()print(all_datasets)1.2.加载数据集你可以通过load_dataset方法加载任何数据集：fromdatasetsim

MMMMMMMay Love Code·2025-03-15 20:52

大模型工程师学习日记（十四）：检索增强生成（RAG）

如何递归分割文本递归分割(recursively)，这个文本分割器是用于通用文本的推荐工具。它接受一个字符列表作为参数。它会按顺序尝试在这些字符上进行分割，直到块足够小。默认的字符列表是["\n\n","\n","",""]。这样做的效果是尽可能保持所有段落（然后是句子，再然后是单词）在一起，因为这些通常看起来是语义上相关的文本块。文本如何分割：根据字符列表。块大小如何衡量：根据字符数量。下面我们

MMMMMMMay Love Code·2025-03-15 20:52

iOS OC使用正则表达式去除特殊符号并加粗文本，适用于接入AI大模型的流模式数据的文字处理

在接入AI大模型后，返回的字符串会带有特殊字符用于做文字处理，下面代码简单进行了文字处理展示。2、代码实现1、NSString+Markdown.h#importNS_ASSUME_N

MrZWCui·2025-03-15 20:21

WebSocket JAVA客户端和服务端传送文件DEMO

Server端WebSocketServer.java用于启动Server服务importcn.hutool.core.bean.BeanUtil;importcn.hutool.json.JSONUtil

易天法地·2025-03-15 20:51

通义千问：阿里巴巴的AI大模型深度解析

通义千问：阿里巴巴的AI大模型深度解析在人工智能（AI）技术日新月异的今天，大型语言模型作为其中的佼佼者，正逐步改变着我们的生活与工作方式。

俊星学长·2025-03-15 20:20

【模拟面试】计算机考研复试集训（第二天）

文章目录前言一、专业面试1、OSI参考模型和TCP/IP模型的主要区别是什么？简述各层功能2、什么是瀑布模型？其优缺点是什么？3、什么是递归？使用时需注意什么？

Albert Edison·2025-03-15 20:20

人大预算联网监督系统

项目地址：Github、国内Gitee演示地址：http://silianpan.cn/bss/以下是演示角色和账号（密码同账号）：超级管理员：seal_adminXXX市人大管理员：xxx

·2025-03-15 20:41

DeepSeek：中国大模型 “破壁者” 引发的四大产业地震

导语：当全球AI产业还在为GPT-4的1750亿参数惊叹时，中国团队DeepSeek以颠覆性创新撕开了大模型领域的“铁幕”。

赵同学爱学习·2025-03-15 20:47

小白零基础学数学建模系列-Day1-数学建模入门介绍与案例实践

1.2数学建模的重要性二、常见的数学建模方法概述2.1线性模型和案例2.1.1特点2.1.2应用2.1.3问题2.1.4模型2.1.5数学表达式2.1.6求解算法2.2非线性模型和案例2.2.1特点2.2.2

川川菜鸟·2025-03-15 20:17

Transformer动画讲解 - 工作原理

Transformer模型在多模态数据处理中扮演着重要角色，其能够高效、准确地处理包含不同类型（如图像、文本、音频、视频等）的多模态数据。

ghx3110·2025-03-15 19:16

谷歌Gemini 3大模型发布，AI领域再掀波澜！

而近期，谷歌发布的Gemini3大模型，无疑是其中最为耀眼的存在，它在AI领域激起的波澜，迅速蔓延至全球科技圈，引发了广泛关注与热烈讨论。随着AI技术的迅猛发展，我们已经见证了众多令人惊叹的创新成果。

广拓科技·2025-03-15 19:14

大语言模型的潜力是否被高估

关于大语言模型（LLM）的潜力是否被高估，目前学术界和产业界存在显著分歧。

dev.null·2025-03-15 19:12

态势感知产品通用的一些安全场景设计

互联网网络攻击类类别序号名称互联网络攻击类1识别DDOS攻击2web高频攻击3外网主机发起特定端口扫描4webshell攻击5xss攻击检测6SQL注入检测7网站挂马1.1识别DDOS攻击场景描述DDoS

sinfoyou·2025-03-15 19:10

Cohen‘s Kappa 系数（κ系数）

1.计算公式Cohen’sKappa计算方式如下：[\kappa=\frac{p_o-p_e}{1-p_e}]其中：(p_o)（ObservedAgreement）：观察到的一致性，即两个标注者给出相同标签

大霸王龙·2025-03-15 19:09

LLM之Colossal-LLaMA-2：源码解读(init_tokenizer.py文件)实现基于源词表的扩展、(init_model.py文件)实现过计算均值扩展模型、(prepare_pretr

之Colossal-LLaMA-2：源码解读(init_tokenizer.py文件)实现基于jsonl文件中读取新词列表(新中文词汇)→for循环去重实现词表的扩展(中文标记的新词汇)→保存新的分词模型

一个处女座的程序猿·2025-03-15 18:38

LLMs之Colossal-LLaMA-2：源码解读(train.py文件)基于给定数据集实现持续预训练LLaMA-2—解析命令行参数→初始化配置(分布式训练环境colossalai+训练日志+加速插

train.py文件)基于给定数据集实现持续预训练LLaMA-2—解析命令行参数→初始化配置(分布式训练环境colossalai+训练日志+加速插件)→数据预处理(初始化分词器+数据处理器+数据加载器)→模型训练