CASA模型

MySQLvs Redis 事务：核心差异详解（简单易懂）

MySQLvsRedis事务：核心差异详解（简单易懂）一、事务定义对比特性MySQL事务Redis事务事务模型符合ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）非严格ACID，更接近“命令批处理”核心命令BEGIN

以恒1·2025-03-04 19:15

AI Agent，大模型重要落地方向

OpenAI将AIAgent定义为，以大语言模型为大脑驱动，具有自主理解感知、规划、记忆和使用工具的能力，能自动化执行完成复杂任务的系统。

IT猫仔·2025-03-04 19:15

大模型应用开发简易指南：Git教程助力亲自动手微调大型模型

前排提示，文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦！目前，关于LLM的介绍以及零散的LLM开发技能课程已有不少，但质量参差不齐，且没有很好

大模型官方资料·2025-03-04 19:11

袋鼠数据库工具 6.4 AI 版已上线

AI模型支持：增加了对DeepSeekR1模型的支持。菜单重构：对数据库相关菜单进行了动态重组，单数据库版本将

自不量力的A同学·2025-03-04 19:11

袋鼠数据库工具 6.4 AI 版已上线

袋鼠数据库工具6.4AI版已上线，以下是其相关介绍1：模型支持方面新增模型支持：增加了对DeepSeekR1模型的支持，进一步丰富了AI能力的模型选择，用户可以根据具体需求和场景，利用DeepSeekR1

自不量力的A同学·2025-03-04 19:11

AI应用开发究竟难在哪？万字解析技术挑战与实践突破【系列文章】

万字解析技术挑战与实践突破引言：当AI成为业务标配的阵痛期一、生态丛林：AI应用开发的复杂性迷宫1.1数据处理流程的千层饼结构1.2技术选型的决策困局1.3跨团队协作的沟通鸿沟二、积木难题：大模型能力的组合艺术

AI天才研究院·2025-03-04 19:40

Deepseek的底层架构思维构成

专业解释一、核心架构组件：注意力机制与专家模型的革新1.多头潜在注意力机制（MLA）功能与作用：MLA是DeepSeek对传统Transformer注意力机制的创新改进。

堕落年代·2025-03-04 19:09

模型参数超 RFdiffusion 5 倍！英伟达等发布 Proteina，从头设计蛋白质主链性能达 SOTA

自上个世纪以来，科学家们便投身于依据氨基酸序列来预测蛋白质结构的探索之中，并怀揣着利用氨基酸创造全新蛋白质、构建生命蓝图的愿景。然而，这项宏伟的使命在时间的长河中进展缓慢，直至近几年，随着AI技术的迅猛发展，才如同被注入强劲动力，驶入发展快车道。自2016年以来，由分子之心创始人兼首席科学家许锦波等人开启的一场科技革命，正悄然改变着这一领域。他们开创性地将深度残差网络ResNet架构引入结构预测领

·2025-03-04 19:47

LangChain数据代理（Agents）与Function Calling解析

数据代理（Agents）：赋予模型行动力的FunctionCalling在LangChain的生态中，数据代理（Agents）是一个关键部分，它将语言模型的能力从“回答问题”拓展为“主动行动”，为自动化和复杂任务处理带来了巨大优势

一个头发很多的程序员·2025-03-04 18:08

【K8S】K8S架构及相关组件

K8S的架构采用主从设备模型（Master-Slave架构），即由Ma

m0_74823892·2025-03-04 18:08

数栈基于Flink CEP与规则热更新扩展的深度解析

它可以让你在无限事件流中检测出特定的事件模型，并允许用户做出针对性的处理。它更多被应用在实时营销、实时风控

·2025-03-04 18:11

(二)数据库原理

我思故我在6789·2025-03-04 18:08

大语言模型生成式AI学习笔记——1. 1.1 大语言模型及生成式AI项目生命周期简介——课程简介

GenerativeAIwithLargeLanguageModelsbyDeepLearning.AI&AmazonWebServicesAboutthisCourseInGenerativeAIwithLargeLanguageModels(LLMs),you’lllearnthefundamentalsofhowgenerativeAIworks,andhowtodeployitinreal

预见未来to50·2025-03-04 18:07

本地部署Dify及避坑指南

Dify作为开源的大模型应用开发平台，支持本地私有化部署，既能保障数据安全，又能实现灵活定制。但对于新手而言，从环境配置到服务启动可能面临诸多挑战。

挣扎与觉醒中的技术人·2025-03-04 18:36

Unity插件合集（二十）：涵盖了场景构建、角色设计、物理系统、特效、UI、音效等多个方面，适用于不同类型的游戏开发

这些Unity插件涵盖了广泛的游戏开发需求，包括低多边形风格的环境和角色资源、科幻与奇幻主题的场景和人物模型、强大的物理引擎与交互工具、以及实用的开发工具和系统，如脚本化对象架构和动画工具。

Unity游戏资源学习屋·2025-03-04 18:05

让AI团队来分析股票！一份可以参考的简单研报——基于Python的CrewAI库

OpenAI将AIAgent定义为“以大语言模型为大脑驱动的系统，具备自主理解、感知、规划、记忆和使用工具的能力，能够自动化执行完成复杂任务的系统。”

Ra1n_Su·2025-03-04 18:03

大模型学习笔记-基于《Deep Dive into LLMs like ChatGPT》

模型是什么从逻辑层面理解，模型类似于函数。给定模型一个输入，它会产生一个输出。例如，垃圾邮件识别器就是一种模型。当输入一封电子邮件时，它会输出该邮件是否为垃圾邮件的判断结果。

XiyouLinux_Kangyijie·2025-03-04 18:33

清单（Manifest）——Adaptive AUTOSAR模型配置规范

在智能汽车软件开发中，AUTOSAR自适应平台（AP）如同汽车的“数字神经系统”，而**清单（Manifest）**则是这个系统的核心“配置蓝图”。它通过分层、分阶段的精细化管理，确保从软件设计到硬件部署的每一步都精准可控。本文将用通俗语言与技术视角，解析四大清单的分类、作用及落地实践。一、为什么需要清单？——解决汽车软件开发的三大痛点复杂度爆炸：现代汽车软件模块超500个，传统开发模式易失控跨平

aFakeProgramer·2025-03-04 17:58

R语言广义加性模型：使用广义线性加性模型GAMs构建logistic回归

R语言广义加性模型：使用广义线性加性模型GAMs构建logistic回归在数据分析和建模领域，广义加性模型（GeneralizedAdditiveModels，简称GAMs）是一种常用的非参数统计方法。

TechInk·2025-03-04 17:52

R语言广义加型模型（GAM）的运用例子及实现教程

文章目录步骤1：加载所需包和数据步骤2：数据预处理步骤3：拟合广义加型模型步骤4：查看模型摘要和诊断模型摘要系数估计平滑项模型质量步骤5：预测和可视化结论广义加型模型（GeneralizedAdditiveModel

Mrrunsen·2025-03-04 17:52

文献阅读 250303-Fire weakens land carbon sinks before 1.5 °C

Fireweakenslandcarbonsinksbefore1.5 °C来自##Intro:使用火-植被耦合模型来探索全球变暖水平的区域影响和反馈。

ZzYH22·2025-03-04 16:17

【Weaviate RAG】OpenAI+Weaviate RAG实践

主要功能包括：生成响应：使用OpenAI的GPT-3.5模型生成流式响应。混合检索：结合向量和关键词检索，获取相关文档块，并通过OpenAI生成最终响应。

星星点点洲·2025-03-04 16:46

Java NIO Socket 多线程

JavaNIOSocket多线程JavaNIOSocket多线程IO模型介绍JavaNIO的工作原理NIO三大基本组件ChannelBufferSelectorNIO代码实现服务端普通客户端多线程NIO

sjzjibixi·2025-03-04 16:15

自动驾驶平行仿真（基础课程一）

要开发一个预测房价的模型，我们需要得到我们亲身体验数据，包

Yours monkey brother·2025-03-04 15:13

安心联车辆管理系统费用分析

根据搜索结果中不同车辆管理系统的费用模型和功能特点，以下从多个维度展开分析：一、初始成本硬件采购与安装费用系统通常需要车载设备（如GPS、北斗终端）和服务器等硬件支持。

安心联-车辆监控管理系统·2025-03-04 15:12

大模型|LLM|Agent

大模型|LLM|Agent一、为何选择Agent？二、工具三、需求：基于Agent构建的聊天式数据查询应用四、Agent主要内容提示词：上下文工具五、效果测试一、为何选择Agent？

厦门德仔·2025-03-04 15:39

机器学习--特征选择

一、方法介绍（一）定义在机器学习中，特征选择是一个至关重要的环节，其目的是从原始特征集合中挑选出最具代表性和信息量的特征子集，使得在该子集上构建的机器学习模型能够达到最佳的预测或分类效果。

Luis Li 的猫猫·2025-03-04 14:06

【计算机视觉】手势识别

一、手掌检测importcv2importmediapipeasmp#初始化MediaPipe手部模型mp_hands=mp.solutions.handshands=mp_

油泼辣子多加·2025-03-04 14:06

如何在Python用Plot画出一个简单的机器人模型

如何在Python中使用Plot画出一个简单的模型在下面的程序中，首先要知道机器人的DH参数，然后计算出每一个关节的位置，最后利用plot函数画出关节之间的连杆就可以了，最后利用animation库来实现一个动画效果

独坐寒江边·2025-03-04 14:06

BERT 和 Milvus 构建智能问答系统的全面技术解析，涵盖从原理到实践的完整流程

下面Python代码示例和优化策略：一、技术栈协作原理BERT的语义编码能力BERT作为预训练语言模型，通过双向Transformer结构将文本转换为高维向量（如768维），捕捉上下文语义信息。

·2025-03-04 14:28

【八股】计算机网络篇

网络模型应用层【HTTP报文/消息】传输层【TCP或UDP段MSS】处理主机到主机的通信网络层【IP、寻址和路由MTU】①IP（InternetProtocol，网际协议）主要作用是定义数据包的格式、对数据包进行路由和寻址

林子漾·2025-03-04 14:29

Java虚拟机书单参考

阿立聊全栈·2025-03-04 14:58

docker部署stable-diffusion-webui

大模型弄好了，想着玩玩stable-diffusion-webui，结果折腾了几天无果，最后使用大佬的docker镜像弄好了。

特制蛋炒饭·2025-03-04 13:57

Qt QListWidget 总结

与QListView的区别：QListWidget直接操作项，而QListView基于模型/视图架构，适合复杂数据。2.核心功能项管理：添加、删除、插入、遍历

enyp80·2025-03-04 13:24

顶配版SAM：由分割一切迈向感知一切

文章目录0.前言1.论文地址1.1项目&代码1.2模型地址1.3Demo2.模型介绍2.1亮点2.2方法3.量化结果、可视化展示Reference0.前言现有的视觉分割基础模型，如SAM及其变体，集中优势在形状

猛码Memmat·2025-03-04 13:23

AI大模型-提示工程学习笔记22-元提示(meta-prompting)

Meta-Prompting的解决方案2.Meta-Prompting的工作流程(1)元提示输入(2)提示生成(3)提示评估(可选)(4)提示选择(可选)(5)任务执行3.Meta-Prompting的关键组件(1)大语言模型

9命怪猫·2025-03-04 13:22

HSPF水文模型

HSPF模型与SWAT模型一样都是著名的水文模型软件，在世界各地的水文模拟中得到广泛的应用。

岁月如歌，青春不败·2025-03-04 13:21

Helix 是开源的私有 GenAI 堆栈，用于构建具有声明性管道、知识（RAG）、API 绑定和一流测试的 AI 应用程序。

包括对RAG、API调用和微调模型的支持，就像拖放一样简单。通过编写helix.yaml来构建和部署LLM应用程序。正在寻找私人GenAI平台？

2301_78755287·2025-03-04 13:50

关于 SPU、SKU 和多对一关系的解释

关于SPU、SKU和多对一关系的解释1.SPU（StandardProductUnit）SPU是标准化产品单元，指的是一个标准化的产品模型或模板。它定义了产品的基本属性，但不涉及具体的库存或销售信息。

今天你慧了码码码码码码码码码码·2025-03-04 12:48

Express + MongoDB 实现视频点播

一、安装依赖npminstallmulter二、编写代码1.定义视频模型constmongoose=require("mongoose");constvideoSchema=newmongoose.Schema

yqcoder·2025-03-04 12:47

【C#之WPF+OllamaSharpe实现离线AI对话】

在运行前需要线安装好Ollama,如何安装请自行搜索Ollama下载地址：https://ollama.org.cnOllama模型下载地址：https://ollama.org.cn/library1.1

吾与谁归in·2025-03-04 12:16

python流水线自动化项目教程

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言1.项目环境准备Python安装选择Python开发环境安装必要库2.数据获取与理解4.模型训练流水线6.模型保存7.模型部署

小白教程·2025-03-04 12:46

大模型工程师学习日记（八）:基于 LangChain 构建向量存储和查询：Chroma

Vectorstores(向量存储)存储和搜索非结构化数据的最常见方法之一是将其嵌入并存储生成的嵌入向量，然后在查询时将非结构化查询嵌入并检索与嵌入查询“最相似”的嵌入向量。向量存储会处理存储嵌入数据并为您执行向量搜索。可以通过以下方式将向量存储转换为检索器接口：Retrievers(检索器)是一个接口，根据非结构化查询返回文档。它比向量存储更通用。检索器不需要能够存储文档，只需要能够返回（或检索

MMMMMMMay Love Code·2025-03-04 12:45

SFT与RLHF的关系

在大模型训练中，SFT（监督微调）和RLHF（基于人类反馈的强化学习）是相互关联但目标不同的两个阶段，通常需要结合使用以优化模型性能，而非互相替代。

一只积极向上的小咸鱼·2025-03-04 11:12

最节省成本的架构方案：无服务器架构

无服务器架构（ServerlessArchitecture）是一种颠覆性的云计算执行模型，它允许开发者专注于编写和部署代码，而无需担心底层服务器基础设施的管理。

fxrz12·2025-03-04 11:40

Neurlps2024论文解析|Understanding Representation of Deep Equilibrium Models from Neural Collapse

论文标题UnderstandingRepresentationofDeepEquilibriumModelsfromNeuralCollapsePerspective从神经坍缩视角理解深度均衡模型的表示论文链接

SJ_HP·2025-03-04 11:08

AI大模型与区块链技术的结合

AI大模型与区块链技术的结合，为解决大模型多重组合带来的伦理安全问题提供了创新的解决方案。区块链技术的去中心化、透明性和不可篡改性，可以有效应对AI大模型在数据隐私、模型可信度、责任追溯等方面的挑战。

小赖同学啊·2025-03-04 10:31

BERT 模型和 Milvus 向量数据库分步骤讲解如何实现「文本相似度搜索」

结合BERT模型和Milvus向量数据库，通过一个Python示例分步骤讲解如何实现「文本相似度搜索」。整个过程分为：文本向量化→存储到Milvus→相似度搜索。

·2025-03-04 10:23

大模型驱动智能合规 | 构建企业个保审计新范式

《个人信息保护合规审计管理办法》即将于2025年5月1日正式施行，在该办法的答记者问中提及：“个人信息处理者开展个人信息保护合规审计分两种情形：一是自行开展合规审计，即个人信息处理者应当定期对其处理个人信息遵守法律、行政法规的情况进行合规审计。处理超过1000万人个人信息的个人信息处理者，应当每两年至少开展一次个人信息保护合规审计。其他个人信息处理者根据自身情况合理确定定期开展个人信息保护合规审计

·2025-03-04 10:22

蚂蚁技术研究院发布推理大模型强化学习框架，邀请开发者共同助力 AGI 生态

AReaL源自开源项目ReaLHF，旨在训练每个人都可以复现和贡献的大型推理模型(LRM)。AReaL是蚂蚁技术研究院为开发一个完全开放和包容的AGI世界迈出的一步。

·2025-03-04 10:52

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