Bell-LaPadula模型

MATLAB基础应用精讲-【数模应用】主成分(pca)分析（附python代码实现）

目录前言知识储备降维概述算法原理什么是PCAPCA降维过程PCA算法数学步骤选择主成分个数（即k的值）sklearn中参数的解释数学模型协方差协方差矩阵编辑编辑原理推导编辑编辑编辑编辑实际操作主成分分析的计算方法方法

林聪木·2025-03-02 10:09

模型优化之强化学习（RL）与监督微调（SFT）的区别和联系

强化学习（RL）与监督微调（SFT）是机器学习中两种重要的模型优化方法，它们在目标、数据依赖、应用场景及实现方式上既有联系又有区别。

搏博·2025-03-02 10:08

华为战略解码-162页八大章节精读

文档详细阐述了华为在战略解码过程中如何利用BLM模型等工具，以及如何从市场洞察、业务设计等方面制定和执行战略。

智慧化智能化数字化方案·2025-03-02 10:36

在nodejs中使用ElasticSearch（三）通过ES语义检索,实现RAG

RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）是一种结合了信息检索和生成模型的技术，旨在提高生成模型的知识获取和生成能力。

konglong127·2025-03-02 09:33

DeepMind首席科学家最新万字访谈：模型「慢思考」，能力大幅提升！

DatawhaleDatawhale分享访谈：JackRae，编译：数字开物2月25日，谷歌DeepMind首席科学家JackRae接受访谈，就谷歌思维模型的发展进行深入讨论。

·2025-03-02 09:43

python代码实现支持神经网络对鸢尾花分类

1、导入支持向量机模型，划分数据集fromsklearnimportdatasetsfromsklearnimportsvmiris=datasets.load_iris()iris_x=iris.datairis_y

邀_灼灼其华·2025-03-02 09:00

马斯克发布新一代AI模型Grok3

就在近期，马斯克宣布推出新一代AI模型——Grok3。这一消息无疑引起了行业的广泛关注，大家都在猜测，这款新AI模型究竟有何独特之处，是否能够在众多强大AI模型中脱颖而出？

Code_流苏·2025-03-02 09:59

Grok 3 vs. DeepSeek vs. ChatGPT：2025终极AI对决

每个模型都有自己独特的优势，无论是在深度思考、速度、编程辅助、创意输出，还是在成本控制方面，都展现出强大的实力。但究竟谁能脱颖而出？没有一个万能的答案。最终的选择取决于你的AI需求和应用场景。

一点一木·2025-03-02 09:28

大模型在白血病诊疗全流程风险预测与方案制定中的应用研究

目录一、绪论1.1研究背景与意义1.2国内外研究现状1.3研究目的与内容二、大模型技术与白血病相关知识2.1大模型技术原理与特点2.2白血病的病理生理与诊疗现状三、术前风险预测与手术方案制定3.1术前数据收集与预处理

LCG元·2025-03-02 09:58

大模型在心力衰竭预测及临床方案制定中的应用研究报告

目录一、引言1.1研究背景与意义1.2研究目的1.3研究方法与创新点二、大模型技术与心力衰竭概述2.1大模型技术原理与发展2.2心力衰竭的病理机制与现状三、大模型在心力衰竭术前风险预测中的应用3.1数据收集与预处理

LCG元·2025-03-02 09:58

volatile关键字

这里的变量包括类变量、实例变量，但不包括局部变量和方法参数，因为后者是线程私有的，不存在线程竞争问题java内存模型（JMM）规定,所有变量都存储在主内存中，同时每个线程还有自己的工作内存。

SJLoveIT·2025-03-02 09:27

Grok-3和DeepSeek-R1，谁更胜一筹？

两大模型代表两种技术演化路径的终极对决，其胜负取决于问题域的边界定义。

xiaocang668888·2025-03-02 08:56

完整的 Python 数据分析案例：在线游戏玩家付费预测

目录1.案例背景代码实现2.主要的代码难点解析2.1数据清洗-缺失值处理2.2特征工程-新特征计算与独热编码2.3特征选择2.4模型训练与评估2.5数据可视化3.可能改进的代码3.1数据清洗与特征工程改进

萧十一郎@·2025-03-02 08:56

边缘AI推理模型更新的秘密武器——Nginx的在线升级魔法

在当今快速发展的物联网和边缘计算时代，如何确保部署于边缘节点上的AI推理模型能够及时、高效地进行在线更新，成为了技术团队面临的一项重要挑战。

墨夶·2025-03-02 08:25

DeepSeek效应初现：Grok-3补刀ChatGPT，OpenAI已在ICU？

这款被誉为“地球上最聪明的AI”的模型不仅证明了ScalingLaw的有效性，还进一步攻破了OpenAI的技术壁垒。深度探讨：ScalingLaw

东方佑·2025-03-02 08:53

轮式机器人在复杂地形中如何选择合适的全局路径规划算法

例如，在多个地方提到了动态窗口法（DWA）、时间弹性带（TEB）、模型预测控制（MPC）、人工势场法

luoganttcc·2025-03-02 08:53

Flutter&JSON

对于简单JSON或模型较少的小项目非常方便。缺点

ClaNNEd@·2025-03-02 08:52

什么叫以太网？它与因特网有何区别？

简单来说，以太网是一种物理和数据链路层的技术（即OSI模型中的第1层(物理层)和第2层(链路层,或者称为叫MAC层)），用于在有限区域内（如家庭、办公室

昊虹AI笔记·2025-03-02 08:21

【DeepSeek】DeepSeek让教学效果翻倍！AI教学案例大揭秘

DeepSeek作为一款功能强大的AI大语言模型，在教育领域的应用场景广泛且深入，能够显著提升教师的工作效率和教学质量，并为教务系统的智能化升级提供技术支持。

深度求索者·2025-03-02 08:20

【大模型】fp32 和 fp16 的区别，混合精度的原理。

LLMs浮点数一、fp32和fp16的区别，混合精度的原理1.fp32与fp16的对比特性fp32（单精度）fp16（半精度）位数32位（4字节）16位（2字节）内存占用高低（仅为fp32的50%）数值范围约±3.4×10³⁸约±6.5×10⁴精度（尾数）23位（约7位有效十进制数）10位（约3位有效十进制数）用途高精度计算（如梯度更新）高效计算（如矩阵乘法）2.混合精度训练的原理核心思想：结合f

深度求索者·2025-03-02 08:20

【模型部署】大模型部署工具对比：SGLang, Ollama, VLLM, LLaMA.cpp如何选择？

在选择大模型部署工具时，需要考虑多个因素，包括性能、支持的语言和模型、硬件支持、易用性以及社区支持等。

深度求索者·2025-03-02 08:19

深度学习-138-LangGraph之应用实例(七)构建自动绘图系统

文章目录1初始化核心功能1.1大语言模型1.2结构化输出1.3搜索引擎1.4Python执行环境2编排流2.1创建图2.2可视化图2.3应用图3绘图指定线型4添加工具增强4.1执行工具和打印工具4.2绑定工具

皮皮冰燃·2025-03-02 08:16

穿越AI边界：深度集成DeepSeek API与云平台的实践之路

DeepSeek作为一款领先的大型语言生成模型，凭借其强大的推理和生成能力，已经被越来越多的开发者和行业专家所青睐。

云边有个稻草人·2025-03-02 07:45

【大模型】什么是蒸馏版大模型

大模型蒸馏一、知识蒸馏与无监督样本训练1.知识蒸馏的核心原理目标：将复杂大模型（Teacher）的知识迁移到轻量化小模型（Student）中，提升小模型性能。

深度求索者·2025-03-02 07:12

【llm对话系统】 LLM 大模型推理python实现：vLLM 框架

它指的是利用训练好的LLM模型，根据输入(Prompt)生成文本的过程。然而，LLM的推理速度往往较慢，尤其是在处理长序列或高并发请求时，效率瓶颈尤为突出。为了解决这个问题，vLLM应运而生！

kakaZhui·2025-03-02 06:06

卷积核在初始阶段的数据是怎么获取的

卷积核的初始化随机初始化：在大多数情况下，卷积核（滤波器）的权重在模型训练开始时是随机初始化的。常用的随机初始化方法包括以下几种：均匀分布初始化：权重从一个均匀分布中抽取值。

abments·2025-03-02 06:05

Python vLLM 实战应用指南

文章目录1.vLLM简介2.安装vLLM3.快速开始3.1加载模型并生成文本3.2参数说明4.实战应用场景4.1构建聊天机器人示例对话：4.2文本补全输出示例：4.3自定义模型服务启动服务调用服务5.性能优化

ghostwritten·2025-03-02 06:34

从零到一：利用DeepSeek构建高精度图像分类模型实战解析

本文将手把手带您实现从零搭建工业级图像分类模型的全过程。一、DeepSeek技术架构

一碗黄焖鸡三碗米饭·2025-03-02 06:03

深度学习模型可视化：通俗易懂的全面解读

目录1.什么是深度学习模型可视化？

Crazy learner·2025-03-02 06:33

架构师面试（七）：评论消息

解析A选项和C选项，都属于定时拉取方案，属于信箱模型，实时性低，不过实现简单（心跳方案实现更简单）；B选项，服务端

棕生·2025-03-02 05:00

SharpGL的视角及投影设置

一般，在需要绘制出对象或要对所绘制对象进行几何变换时，需要将变换矩阵设置成模型视图模式；而当需要对绘制的对象设置某种投影方式时，则需要将变换矩阵设置成投影模式；只有在进行纹理映射时，才需要将变换矩阵设置成纹理模

苜柠·2025-03-02 05:59

自然语言处理NLP入门 -- 第八节OpenAI GPT 在 NLP 任务中的应用

在前面的学习中，我们已经了解了如何使用一些经典的方法和模型来处理自然语言任务，如文本分类、命名实体识别等。但当我们需要更强的语言生成能力时，往往会求助于更先进的预训练语言模型。

山海青风·2025-03-02 05:29

DeepSeek R1 详解：思维链、强化学习和蒸馏

训练过程较小模型基准为什么Deepseek很重要DeepSeekR1常见问题解答来自中国的新型大型语言模型DeepSeekR1的发布在人工智能研究界引起了轰动。这不仅仅是又一次渐进式改进。

前网易架构师-高司机·2025-03-02 05:58

PCL点云系列之如何使用 Python 从 ROS Bags 中提取和可视化彩色点云数据？自动驾驶汽车如何感知周围环境

介绍您是否曾好奇过自动驾驶汽车如何感知周围环境，或者建筑物的3D模型是如何如此精确地创建的？答案就在于点云的魔力。

知识大胖·2025-03-02 05:57

Flink架构体系：深入解析Apache Flink的架构与工作原理

Flink架构概述ApacheFlink的架构基于流式处理模型，它通过将数据流划分为有向无环图（DAG）的形式，将大规模的数据处理任务划分为

雨中徜徉的思绪漫溢·2025-03-02 05:25

考研导师选择方法

985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于大模型算法的研究与应用。曾担任百度千帆大模型比赛、BPAA算法大赛评委，编写微软OpenAI考试认证指导手册。

herosunly·2025-03-02 04:20

深度学习-81-大语言模型LLM之基于litellm与langchain与ollama启动的模型交互

文章目录1LiteLLM1.1生成对话补全1.2响应格式(OpenAIFormat)1.3异步调用1.4流式生成对话补全1.5支持的ollama模型2langchain2.1LangChain简介2.2LangChain

皮皮冰燃·2025-03-02 03:43

如何在本地运行大型语言模型（LLM）：深度指南及最佳实践

如何在本地运行大型语言模型（LLM）：深度指南及最佳实践在当今的人工智能领域，越来越多的开发者希望能够在本地运行大型语言模型（LLM），而不依赖于云端服务。

m0_57781768·2025-03-02 03:42

图神经网络实战（9）——GraphSAGE详解与实现

图神经网络实战（9）——GraphSAGE详解与实现0.前言1.GraphSAGE原理1.1邻居采样1.2聚合2.构建GraphSAGE模型执行节点分类2.1数据集分析2.2构建GraphSAGE模型3

盼小辉丶·2025-03-02 02:39

基于 langchain+ollama 创建私有化知识库

概念介绍什么是RAGRAG是retrieval-augmented-generation的缩写，直译中文的意思是检索增强生成，可以简单理解能让训练好的大模型LLM可以结合外部数据，可以补充或者修正大模型返回的答案

大语言模型·2025-03-02 02:09

DeepSeek怎么用，DeepSeek使用指南最全合集（保姆级教程）

DeepSeek是一款由国内顶尖团队开发的人工智能大模型，旨在为用户提供高效、智能的问答和知识服务。

xiecoding.cn·2025-03-02 02:37

DeepSeek 10 分钟快速部署，告别卡顿，免费使用

一、注册使用硅基流动（SiliconFlow）硅基流动（SiliconFlow）是一款优秀的云服务平台，可提供多种大模型服务。近期它联合华为云推出了基于昇腾云的DeepSeek服务。

爱学习的小孩啦·2025-03-02 01:01

《动手学PyTorch深度学习建模与应用》第二章：2.4-2.6节详解

后续更新第一时间提示哦，每周会更新不同内容，下周更新如何用各种模态的大模型去为你服务，编写

环工人学Python·2025-03-02 01:00

硅基流动：免费领取2000万Token，畅享AI大模型盛宴！

其核心团队来自清华大学、MIT等顶尖高校，致力于为企业和开发者提供高性能的AI模型推理和训练解决方案。

·2025-03-02 01:05

家居行业全渠道零售技术解决方案架构指南

35-42%物流成本高企大件商品平均物流成本占比达18%，破损率超行业标准2.3倍决策周期长客户平均决策周期达12.7天，需构建全链路交互体系核心系统技术实现一、沉浸式体验引擎3D场景化展示WebGL模型轻量化处理

CSTechAIExpert·2025-03-02 01:29

大模型WebUI：Gradio全解12——LangChain原理、架构和组件（3）

大模型WebUI：Gradio全解12——LangChain原理、架构和组件（3）前言本篇摘要12.LangChain原理及agents构建GradioUI12.3LangChain架构12.3.1LangChain12.3.2IntegrationPackages1

龙焰智能·2025-03-02 01:57

苹果AI生态再扩容！iOS 18.4代码泄密：Find My定位将获Gemini多模态能力加持

2025年2月24日，开发者社区通过iOS18.4测试版后端代码发现重大升级——苹果正将谷歌Gemini模型深度整合至FindMy定位体系，这标志着全球超20亿苹果设备组成的FindMyNetwork将迎来智能进化

北京自在科技·2025-03-01 23:19

特征提取：如何从不同模态中获取有效信息？

不同于传统的单一模态任务，在多模态学习中，如何有效地从每种模态中提取出有意义的信息并进行融合，直接影响到最终模型的性能和准确性。

Ash Butterfield·2025-03-01 23:17

介绍下pdf打印工具类 JasperPrint

以下从7个维度展开深度解析：一、核心定位与生命周期中间态实体角色JasperPrint处于报表生成流程的中间阶段（生命周期模型）：JRXML（设计模板）→Jasper（编译模板）→JasperP

东方巴黎～Sunsiny·2025-03-01 23:17

基于LangChain-Chatchat实现的RAG-本地知识库的问答应用[6]-实现Milvus向量检索+实现自定义关键词调整Embedding模型

基于LangChain-Chatchat实现的RAG-本地知识库的问答应用[6]-实现Milvus向量检索+实现自定义关键词调整Embedding模型0.Milvus与Faiss对比Milvus相对于Faiss

汀、人工智能·2025-03-01 23:44

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