BS模型

Llama-Omni会说话的人工智能“语音到语音LLM” 利用低延迟、高质量语音转语音 AI 彻底改变对话方式（教程含源码）

——史蒂夫·乔布斯近年来，人机交互领域发生了重大变化，尤其是随着ChatGPT、GPT-4等大型语言模型(LLM)的出现。
知识大胖·2025-07-12 11:50

NVIDIA 系列之 使用生成式 AI 增强 ROS2 机器人技术：使用 BLIP 和 Isaac Sim 进行实时图像字幕制作

简介在快速发展的机器人领域，集成先进的AI模型可以显著增强机器人系统的功能。
知识大胖·2025-07-12 11:20

卫星分析系列之 使用卫星图像量化野火烧毁面积 在 Google Colab 中使用 Python 使用 Sentinel-2 图像确定森林火灾烧毁面积

简介几年前，当大多数气候模型预测如果我们不采取必要措施，洪水、热浪和野火将会发生更多时，我没想到这些不寻常的灾难现象会成为常见事件。其中，野火每年摧毁大量森林面积。
知识大胖·2025-07-12 11:20

AnythingLLM教程系列之 12 AnythingLLM 上的 Ollama 与 MySQL+PostgreSQL

系列文章如何安装《无需任何代码构建自己的大模型知识库：AnythingLLM最易于使用的一体化AI应用程序，可以执行RAG、A
知识大胖·2025-07-12 11:20

AnythingLLM教程系列之 09 AnythingLLM 支持自定义音频转录提供程序

您需要为您的企业或组织提供一款完全可定制、私有且一体化的AI应用程序，该应用程序基本上是一个具有许可的完整ChatGPT，但具有任何LLM、嵌入模型或矢量数据库。
知识大胖·2025-07-12 11:50

AnythingLLM教程系列之 04 AnythingLLM 允许您以正确的格式导出聊天日志，以构建 GPT-3.5 和 OpenAI 上其他可用模型的微调模型（教程含安装步骤）

您需要为您的企业或组织提供一款完全可定制、私有且一体化的AI应用程序，该应用程序基本上是一个具有许可的完整ChatGPT，但具有任何LLM、嵌入模型或矢量数据库。
知识大胖·2025-07-12 11:20

使用NVIDIA NeRF将2D图像转换为逼真的3D模型（Python）

使用NVIDIANeRF将2D图像转换为逼真的3D模型（Python）NeuralRadianceFields（NeRF）是一种强大的方法，可以将2D图像转换为逼真的3D模型。
ByteWhiz·2025-07-12 11:48

优化版三国主题MySQL建表与查询练习（细节增强）

文章目录优化版三国主题MySQL建表与查询练习（细节增强）题目一：三国人物信息表（全面优化）建表语句（增强约束与注释）插入数据（含完整信息）查询练习（增强实用性）题目二：三国战役表（增强关系设计）建表语句（完整关系模型
韩公子的Linux大集市·2025-07-12 11:16

php加密的是什么,看看下面这个php代码是使用什么加密的?

SvY5Yqg4krevoSQuIUEiE0LYAwuijKbEGA2YbMk+TUOjEnyc976b+Y2pKZqpNcgz3gm46r5BpL69Ln3nnvved3PrrFyRhOJEAoySvT66ceoMFbS02BNEFE8XRsLRAmkHI7eKMxMHC7tnKOz
xiao龟·2025-07-12 11:46

php rad加密公钥过长,看看下面这个php代码是使用什么加密的?

SvY5Yqg4krevoSQuIUEiE0LYAwuijKbEGA2YbMk+TUOjEnyc976b+Y2pKZqpNcgz3gm46r5BpL69Ln3nnvved3PrrFyRhOJEAoySvT66ceoMFbS02BNEFE8XRsLRAmkHI7eKMxMHC7tnKOz
范特嘻嘻·2025-07-12 11:16

大模型MoE模型技术详解

场景：大型超市的收银区域想象一下周末的超市，人山人海（就像大模型要处理海量的Token）。众多收银台（专家）：超市有20个收银台，每个收银台都是一个“专家”。
大雷神·2025-07-12 10:44

flask模型model--多表操作

#在A模型中（比如Grade）students=db.relationship('Student',backref='grade')#那么在B模型（Student）中
lpy817·2025-07-12 10:42

搜广推校招面经九十三

字节懂车帝一面一、NDCG（NormalizedDiscountedCumulativeGain）的计算NDCG是信息检索和排序任务中常用的评价指标，用于衡量模型预测的排序质量与真实相关性排序的一致程度
Y1nhl·2025-07-12 10:40

【AI大模型】LLM模型架构深度解析：BERT vs. GPT vs. T5

在其基础上，BERT、GPT和T5分别代表了三种不同的模型范式，主导了预训练语言模型的演进。理解它们的差异是LLM开发和学习的基石。
我爱一条柴ya·2025-07-12 10:10

【代码学习】扩散模型原理+代码

来源：超详细的扩散模型（DiffusionModels）原理+代码-知乎(zhihu.com)代码：drizzlezyk/DDPM-MindSpore(github.com)DDPM1.Unet1.1正弦位置编码
李加号pluuuus·2025-07-12 10:39

Android 图像处理 - Bitmap 图像处理观察记录（基本图像复制、带目录创建的图像复制、字节流处理的图像复制、并发图像复制、单线程池顺序图像复制）

Bitmap对象将Bitmap重新压缩保存为newTest.png操作成功，compress返回trueFilefile=newFile(getFilesDir(),"test.png");StringabsolutePath
·2025-07-12 10:39

Ollama平台里最流行的embedding模型： nomic-embed-text 模型介绍和实践

nomic-embed-text模型介绍nomic-embed-text是一个基于SentenceTransformers库的句子嵌入模型，专门用于特征提取和句子相似度计算。
skywalk8163·2025-07-12 10:39

LLM 大模型学习必知必会系列(十三)：基于SWIFT的VLLM推理加速与部署实战

LLM大模型学习必知必会系列(十三)：基于SWIFT的VLLM推理加速与部署实战1.环境准备GPU设备:A10,3090,V100,A100均可.
汀、人工智能·2025-07-12 10:09

目标检测中的NMS算法详解

问题：目标检测模型（如FasterR-CNN,YOLO,SSD等）在推理时，对于同一个目标物体，通常会预测出多个重叠的、不同置信度（confidencescore）的候选边界框（BoundingBoxes
·2025-07-12 10:08

[论文阅读]Distilling Step-by-Step! Outperforming Larger Language Models with Less Training Data and Smal

以较少的训练数据和较小的模型规模超越较大的语言模型发布链接：http://arxiv.org/abs/2305.02301AcceptedtoFindingsofACL2023阅读原因：近期任务需要用到蒸馏操作
0x211·2025-07-12 10:38

【亲测免费】 Mamba：快速跨平台的包管理器

项目核心功能Mamba的核心功能包括：快速依赖解析：利用libsolv库进行高效的依赖解析，这是RedHat、
林梦雅·2025-07-12 10:37

2025年的RAG技术发展趋势与演进

本文将分享作为大模型应用创业者的经历与观察，讨论RAG技术和市场环境在2024年的变化。
码农Q！·2025-07-12 10:36

Android开发中RxJava的使用与原理

一、RxJava核心概念Observable(可观察者)：数据源或事件源。它负责发出数据项(onNext)或事件（成功完成onComplete/发生错
你过来啊你·2025-07-12 10:36

AI人工智能浪潮中文心一言的独特优势

关键词：文心一言,AI大模型,中文处理,多模态融合,产业落地,安全可控,百度ERNIE摘要：在全球AI大模型浪潮中，百度文心一言（ERNIEBot）凭借“懂中文、会多模态、能落地、守规矩”的四大核心优势
·2025-07-12 09:36

运维笔记＜4＞ xxl-job打通

相信很多人都有使用的经验这次我们的业务场景是在k8s集群中，用xxl-job来做定时调度加上第一次倒腾，也是遇到了不少问题，在这里做一些记录1.xxl-job的集群安装首先是xxl-job的集群安装先贴上xxl-jobsql
GeminiJM·2025-07-12 09:03

FlinkSQL 自定义函数详解

FlinkSQL当中自定义函数主要分为四大类:1.ScalarFunction:标量函数特点:每次只接收一行的数据，输出结果也是1行1列典型的标量函数如:upper(str),lower(str),abs
Tit先生·2025-07-12 09:32

Elasticsearch混合搜索深度解析（下）：执行机制与完整流程

引言在上篇中，我们发现了KNN结果通过SubSearch机制被保留的关键事实。本篇将继续深入分析混合搜索的执行机制，揭示完整的处理流程，并解答之前的所有疑惑。
GeminiJM·2025-07-12 09:59

GMSK调制解调算法的仿真与研究(源码+万字报告+讲解)

目录GMSK调制解调算法的仿真与研究1摘要1Abstract11绪论51.1研究背景及意义51.2国内外研究现状61.3研究内容102几种数字调制方式112.1GMSK调制112.1.1GMSK简介112.1.2GMSK
炳烛之明科技·2025-07-12 08:58

【实战AI】macbook M1 本地ollama运行deepseek

请自行；2.设备macbookM132G下载ollamaOllama是一款跨平台推理框架客户端（MacOS、Windows、Linux），专为无缝部署大型语言模型（LLM）（如Llama2、Mistral
东方鲤鱼·2025-07-12 08:24

基于SSE+Worker+MarkdownIt 实现流式对话

与WebSocket不同，SSE是单向的（只从服务器到客户端），专为数据流式传输设计，特别适合AI对话这类需要实时展示生成内容的场景。
小周同学:·2025-07-12 08:53

若依框架（路由跳转，如何动态修改tabs页的title ）

//store/modules/tagsView.js页面中添加constmutations={//动态改变tab页签EDIT_VISITED_VIEWS:(state,view)=>{for(varIndexinstate.visitedViews){console.log(state.visitedViews[Index].path)if(state.visitedViews[Index].p
5335ld·2025-07-12 08:52

【前端】异步任务风控验证与轮询机制技术方案（通用笔记版）

一、背景场景在某类生成任务中，例如用户点击“执行任务”按钮后触发一个较耗时的后端操作（如生成报告、渲染图像、转码视频等），由于其调用了模型、渲染服务或需要较长处理时间，为了防止接口被频繁恶意调用，系统需要加入风控验证机制
·2025-07-12 08:51

Git 分支管理规范

一、大公司的分支管理实践1.GitFlow（经典模型）master：主分支，仅用于发布正式版本featureelop：开发分支，集成新功能feature/*：功能分支，从featureelop分支创建，
·2025-07-12 08:20

本地部署大模型的几种方式

现在大模型可谓是满天飞,只要你稍微关注时下的AI资讯,几乎每天都有新的AI大模型出现.这之中当然有诸如GhatGPT,Gemini这样的私有化大模型,更吸引人关注的可能是开源的可私有化部署的一些大模型.
AI产品经理·2025-07-12 08:50

推荐系统中的归因分析

参考网络相关资料，常用的用户转化归因分析模型有如下6种，现收录参阅。1）最后点击归因转化全部归因于用户转化前最后一次点击的渠道。
liliangcsdn·2025-07-12 07:20

mac m1安装大模型工具vllm

1更新系统环境参考vllm官网文档，vllm对applem1平台macos,xcoder,clang有如下要求OS:macOSSonomaorlaterSDK:XCode15.4orlaterwithCommandLineToolsCompiler:AppleClang>=15.0.0在AppStore更新macOS和XCoder，依据XCoder版本号安装commandlinetools。htt
liliangcsdn·2025-07-12 07:17

Ubuntu系统下pip install的accelerate包没有安装至conda环境下，而是错误放入.local文件中

服务器上跑模型时莫名报了一个没有‘torch’包的错误Traceback(mostrecentcalllast):File"/home/ubuntu/.local/bin/accelerate",line5
·2025-07-12 07:46

NLP_知识图谱_大模型——个人学习记录

1.自然语言处理、知识图谱、对话系统三大技术研究与应用https://github.com/lihanghang/NLP-Knowledge-Graph深度学习-自然语言处理(NLP)-知识图谱：知识图谱构建流程【本体构建、知识抽取（实体抽取、关系抽取、属性抽取）、知识表示、知识融合、知识存储】-元気森林-博客园https://www.cnblogs.com/-402/p/16529422.htm
macken9999·2025-07-12 07:45

解决 Python 包安装失败问题：以 accelerate 为例

一、问题背景在开发一个深度学习项目时，我需要安装accelerate包来优化模型的训练过程。然而，当我运行以下命令时：bash复制pipins
·2025-07-12 07:14

思维链革命：让大模型突破“机器思考”的边界

以下是对LilianWeng思维链技术深度解析文章（原文链接）的博客化重构，融合技术本质与应用实践：思维链革命：让大模型突破“机器思考”的边界——解析ChainofThought技术体系与下一代推理架构一
John Song·2025-07-12 07:13

操作系统 线程模型 用户级线程 内核级线程 混合线程 多对一模型 一对一模型 多对多模型

根据操作系统内核是否对线程可感知，可以把线程分为内核线程和用户线程。名称描述用户级线程由应用程序所支持的线程实现,内核意识不到用户级线程的实现内核级线程内核级线程又称为内核支持的线程在只有用户级线程的系统内，CPU调度还是以进程为单位，处于运行状态的进程中的多个线程，由用户程序控制线程的轮换运行；在有内核支持线程的系统内，CPU调度则以线程为单位，由操作系统的线程调度程序负责线程的调度。对于多用户
littleAirport~·2025-07-12 06:12

在mac m1基于llama.cpp运行deepseek

llama.cpp支持1.5位、2位、3位、4位、5位、6位和8位整数量化，通过ARMNEON、Accelerate和Metal支持Apple芯片，使得在MACM1处理器上运行Deepseek大模型成为可能
·2025-07-12 06:41

LLaMA 学习笔记

目录LLaMA模型结构：模型微调手册：推理示例：指定位置加载模型测试ok：模型下载：llama-stack下载modelscope下载LLaMA优化技术RMSNormSwiGLU激活函数旋转位置编码（RoPE
AI算法网奇·2025-07-12 06:41

LLaMA-Omni 深度解析：打开通往无缝人机语音交互的大门

一、引言：语音交互大模型今天我们来看语音交互大模型LLaMA-Omni，它由中国科学院计算技术研究所的研究者们推出，是一个基于强大的Llama-3.1-8B-Instruct构建的语音语言模型。
kakaZhui·2025-07-12 06:41

浏览器视角看 —— 消息队列和事件循环、宏任务和微任务

浏览器视角看——消息队列和事件循环、宏任务和微任务1.JavaScript执行模型简介2.消息队列与事件循环2.1消息队列2.2事件循环示例一：基本事件循环3.宏任务与微任务3.1宏任务与微任务的区别3.2
DTcode7·2025-07-12 06:40

MCP协议：AI时代的“万能插座”如何重构IT生态与未来

2024年11月由Anthropic首次发布，MCP在短短半年内获得OpenAI、谷歌、亚马逊、阿里、腾讯等全球科技巨头的支持，被业内誉为AI时代的HTTP协议或USB-C接口，正在成为连接大模型与现实世
·2025-07-12 06:08

android studio调用python_Android Studio调用python运行thensorflow模型--CLE方案实现

AndroidStudio调用python运行thensorflow模型--CLE方案实现AndroidStudio调用python运行thensorflow模型--CLE方案实现我使用的是虚拟android
孔良·2025-07-12 06:07

Redis简介之它是啥

什么是RedisRedis是一个基于BSD协议的开源数据库,是一个以键值对形式的存储系统Redis常用于消息队列,缓存,会话存储等场景Redis是使用C语言编写使用许可证：BSD许可证是一个开源的宽松的软件许可协议
财神爷首席大弟子·2025-07-12 06:04

如何从性能菜鸟变性能大咖之------jvm 内存

理解JVM（Java虚拟机）内存的性能优化，需要从JVM内存模型、垃圾回收机制、以及如何通过参数调优来提高应用程序的性能等方面入手。
颜挺锐·2025-07-12 05:33

【机器学习笔记Ⅰ】9 特征缩放

特征缩放（FeatureScaling）详解特征缩放是机器学习数据预处理的关键步骤，旨在将不同特征的数值范围统一到相近的尺度，从而加速模型训练、提升性能并避免某些特征主导模型。1.为什么需要特征缩放？
巴伦是只猫·2025-07-12 05:30
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