CNN历史第11页

使用Google AlloyDB for PostgreSQL存储聊天消息历史

GoogleCloudAlloyDBforPostgreSQL是一种完全托管的PostgreSQL兼容数据库服务，专为满足企业级工作负载而设计。结合了GoogleCloud的优势与PostgreSQL的强大功能，AlloyDB提供卓越的性能、扩展性和可用性。借助AlloyDB和Langchain的集成，您可以将数据库应用扩展为构建AI驱动的体验。在本文中，我们将介绍如何使用GoogleCloudA

yunwu12777·2025-06-24 15:46

使用 Google Cloud El Carro 和 Langchain 存储聊天消息历史

本指南将介绍如何使用ElCarro的Langchain集成来存储聊天消息历史。技术背景介绍ElCarro是一个开源、注重社区驱动的项目，允许在Kubernetes上

lirxx·2025-06-24 15:12

CNN算法（一）——残差网络ResNet-50

一、完整代码importtorchimporttorch.nnasnnimporttorchvision.transformsastransformsimporttorchvisionfromtorchvisionimporttransforms,datasetsimportos,PIL,pathlib,warningsimportmatplotlib.pyplotaspltimportcopyi

晋丑丑·2025-06-24 14:08

基于pyspark的北京历史天气数据分析及可视化_实时

基于pyspark的北京历史天气数据分析及可视化项目概况[]点这里,查看所有项目[]数据类型北京历史天气数据开发环境centos7软件版本python3.8.18、hadoop3.2.0、spark3.1.2

大数据CLUB·2025-06-24 12:54

[QMT量化交易小白入门]-六十六、加入评分阈值后，历史回测收益率达到74%

本专栏主要是介绍QMT的基础用法，常见函数，写策略的方法，也会分享一些量化交易的思路，大概会写100篇左右。QMT的相关资料较少，在使用过程中不断的摸索，遇到了一些问题，记录下来和大家一起沟通，共同进步。文章目录相关阅读系统的核心逻辑详细解析评分函数`calculate_etf_scores`技术指标计算函数定义2.5综合评分计算2.6负值过滤与评分数据记录评分数据转换为DataFrame数据归一

python自动化工具·2025-06-24 11:48

Linux 基础

目录001操作系统简介01操作系统（OperationSystem，OS）002操作系统的发展史01操作系统的发展历史02Linux内核及发行版03Linux的应用领域003文件和目录（理解）01.单用户操作系统和多用户操作系统

1974年在东南亚·2025-06-24 10:42

易财社谈互联网科技的发展，对未来生活有哪些影响？

2022-02-1810:45·教育公平目前，人类社会已经迈入了网络时代，互联网已经与老百姓的日常工作、学习和生活息息相关，人类社会目前又处于了一个历史飞跃时期，正由高度的工业化时代迈向初步的计算机网络时代

m0_60618746·2025-06-24 10:41

让大模型更了解你

其中，短期记忆我们在讨论聊天机器人时已经谈到了，实现记忆的方案就是将聊天历史放到提示词中，这是一个通用的做法。但是，正如我们那一

无声旅者·2025-06-24 10:08

苹果或140亿美元收购Perplexity，AI搜索格局面临重构

若交易最终达成，可能将以接近140亿美元的估值完成，成为苹果历史上最大规模的收购案12。

未来智慧谷·2025-06-24 09:04

Spring AI Chat Memory 指南

它能够帮助系统记住用户的对话历史，从而提供更加个性化和连贯的交互体验。SpringAI提供了丰富的聊天记忆模块，使得开发者可以轻松地实现这一功能。

超级小忍·2025-06-24 08:29

搜索领域搜索架构的优化策略分享

内容包含：历史演进中的关键技术突破、分布

搜索引擎技术·2025-06-24 07:22

A Survey on Deep Learning Techniques Applied to medical image analysis

BackgroundandKeyConceptsIntroductionKeyTerms&Concepts3.CoreTechnicalConceptsandOperationsConvolutionalNeuralNetwork(CNN

AI天才研究院·2025-06-24 07:19

微算法科技(NASDAQ：MLGO)采用量子卷积神经网络(QCNN)，检测区块链中的DDoS攻击

微算法科技(NASDAQ：MLGO)深入研究量子卷积神经网络(QCNN)，并对其在检测区块链中的DDoS攻击方面进行了一系列创新改进。量子卷积神经网络（QCNN）是结合了量子计

MicroTech2025·2025-06-24 05:41

ComfyUI API 文档调用例子

Apifox原件地址：地址GET获取历史任务数据GET/history获取所有历史任务数据返回示例{"8278b4e6-656a-4dbd-8ec9-4a0784babac7":{"prompt":[0

superjianshang·2025-06-24 04:34

Linux安装配置JDK1.8

一、创建安装目录（自建目录）mkdir-p/usr/local/src/jdk二、查看历史残留rpm-qa|grep-ijdk三、联网下载wget--no-check-certificate--no-cookies

七域茗阳·2025-06-24 02:54

VLM 系列——Qwen2 VL——论文解读

比较创新的是统一视觉处理方式（3DCNN统一视频、图片）+图像缩放方式（自适应缩放）+3DLLM位置编码。

TigerZ*·2025-06-24 01:46

如何深入理解股票实盘交易接口API的各项参数及应用场景

炒股自动化：申请官方API接口，散户也可以python炒股自动化（0），申请券商API接口python炒股自动化（1），量化交易接口区别Python炒股自动化（2）：获取股票实时数据和历史数据Python

财云量化·2025-06-23 22:21

9大策略深度解析MySQL多表JOIN性能优化

一、多表JOIN的现实挑战在实际开发中，MySQL多表JOIN场景主要源于两类场景：•历史遗留系统：老代码中未严格遵循范式设计的SQL语句•数据库迁移：从Oracle迁移至MySQL时保留的复杂关联查询这类操作潜藏多重风险

剽悍一小兔·2025-06-23 21:46

浙江大学公开课第三季：AI+BME，迈向智慧医疗健康——浙大的探索与实践（附PDF下载）

1.AI与BME的结合AI的发展历程：文章回顾了人工智能的发展历史，从1956年达特茅斯会议标志AI诞生，

大模型应用·2025-06-23 20:40

使用 ABAP 弹出 Windows 操作系统的通知消息

我们在Windows操作系统的设置面板里，能够对系统的通知行为进行各种微调：然后使用快捷键Win+N，能查看操作系统曾经收到的通知消息的历史记录:笔者虽然不知道

汪子熙·2025-06-23 19:05

【python实用小脚本-111】基于PyTorch的人脸口罩检测系统技术文档

系统架构系统采用FasterR-CNN（Region-basedConvolutionalNeuralNetwork

Kyln.Wu·2025-06-23 18:27

多目标跟踪

侦探联盟：多目标跟踪大作战适合对象：高中生关键点：多目标跟踪、传统方法、深度学习、卡尔曼滤波、匈牙利算法、CNN、Re-ID序章：神秘的闹市阴影夜晚的星城，一场盛大的街头音乐节即将开幕。

行走的小部落·2025-06-23 18:54

Tool 类 API 文档：灵活的数据状态管理工具

它提供了一种简洁的方式来更新值并同时获取之前的值，使开发者能够轻松实现状态变更、值交换和历史记录等功能。

程序猿全栈の董·2025-06-23 17:51

6月23日热浪来袭：当城市成为“烤炉“的现代寓言疾风气象

翻开历史长卷，人类曾发展出令

非著名架构师·2025-06-23 12:14

多层次特征融合的中医药材推荐方法研究

在TextCNN模型参数量少、特征抽取全面等特点的基础上，进一步融合症状语义特征和序列特征，从而获取更全面的症状药材特征完成中医药材推荐任务，并将其在中医药材公开数据集上进行验证。

罗伯特之技术屋·2025-06-23 10:37

C++ 第一阶段项目二：温度转换工具

目录一、项目简介二、项目目标三、功能需求四、项目亮点1.输入验证增强2.模块化设计3.错误处理机制五、代码实现（核心部分）1.主程序流程2.温度转换函数六、运行示例七、扩展建议1.历史记录功能2.函数指针优化

程序员弘羽·2025-06-23 03:47

如何让SQL Server像MySQL一样拥有慢查询日志（Slow Query Log慢日志）

SQLServer一直以来被人诟病的一个问题是缺少了像MySQL的慢日志功能，程序员和运维无法知道数据库过去历史的慢查询语句。

m0_70960708·2025-06-23 03:45

基于深度学习的智能图像语义分割系统：技术与实践

近年来，深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNN）及其变体，为图像语义分割带来了显著的改进。本文将详细介绍基于深度学习的智能图像语义分割系统的原理、实现方法以及实际应用案例。

Blossom.118·2025-06-23 00:24

基于深度学习的特征映射模块（FMS）实现与分析

传统的CNN虽然在很多任务上表现良好，但面对复杂图像信息时仍显得力不从心。为了解决这一问题，研究者们不断探索新的方法和技术，以更高效地捕捉和表示图像中的特征。

RockLiu@805·2025-06-23 00:53

探秘卷积神经网络（CNN）：从原理到实战的深度解析

在图像识别、视频处理等领域，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，简称CNN）如同一位“超级侦探”，能够精准捕捉图像中的关键信息，实现对目标的快速识别与分析。

LNL13·2025-06-23 00:52

Intel著名产品---ChatGPT o3作答

Intel（英特尔）作为全球领先的半导体公司，历史上推出了多款具有革命性意义的产品，对计算机行业产生了深远影响。

部分分式·2025-06-22 23:49

Agent 重磅升级！长对话记忆翻倍，工具调用更自主，决策快人一步！

●AI模型“健忘症”频发，历史对话一长总要反复重述需求●频繁切换模式调用工具，打断行云流水的创作思路●瞬间就能搞定的需求，却总需走完漫长的Proposal流程●收藏的神级Agent配置，却无法快速共享给团队现在

火山引擎开发者社区·2025-06-22 22:44

[特殊字符] 一键搭建AI语音助理：基于DashScope+GRadio的智能聊天机器人技术全解

一、项目核心技术架构（图1）交互层核心模块pyaudio实时采集流式响应PCM编码GRadio界面状态控制实时对话展示语音输出历史记录管理ASR回调类ASR语音识别聊天处理引擎GPT大模型处理语音合成回调

来自于狂人·2025-06-22 22:10

智能客服系统数据库设计

数据库设计目标本项目数据库设计的目标包括以下几方面：保证智能客服系统中各类数据的结构清晰、访问高效；支持多渠道用户接入，能追踪对话上下文；为AI模型提供可供训练与推理的数据支撑；保证历史消息

大数据张老师·2025-06-22 21:08

faster rcnn预训练模型_Faster-RCNN+TensorFlow 详细训练过程（附github源码）

2、源码地址：https://github.com/dBeker/Faster-RCNN-TensorFlow-Python33、使用git下载源码，gitclonehttps://github.com

weixin_39958631·2025-06-22 21:07

day43python打卡

作业：kaggle找到一个图像数据集，用cnn网络进行训练并且用grad-cam做可视化进阶：并拆分成多个文件importosimporttorchimporttorch.optimasoptimimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransform

qq_58459892·2025-06-22 21:37

小型图像数据集效果优化：使用预训练的CNN

面对解决小型图像数据集，一种常用且非常高效的方法是使用预训练网络。那么什么是预训练网络呢？定义：预训练网络（pretrainednetwork）是一个保存好的网络，之前已经在大型数据集（通常是大规模图像分类任务）上训练好。作用：如果这个原始数据集足够大且足够通用，那么预训练网络学到的特征的空间层次结构可以有效地作为视觉世界的通用模型，因此这些特征可用于各种不通的计算机视觉问题，即使这些新问题涉及的

幸运六叶草·2025-06-22 21:05

Vue框架深度解析：从Vue2到Vue3的技术演进与实践指南

这个问题的答案蕴含在前端开发的现实场景中：历史项目维护：Vue2作为经典版本，在2016-2020年间经历了70多个版本的迭代，目前仍有大量企业项目基于Vue2构建渐进式迁移需求：Vue3设计时考虑了向后兼容性

tianzhiyi1989sq·2025-06-22 18:49

搜索引擎蜘蛛的智能抓取策略：技术解构与动态博弈的深层逻辑

###一、多模态解析引擎的量子化演进现代蜘蛛的解析引擎已突破传统HTML解析的局限，形成多模态感知架构：**1.时空感知型解析器**-**视觉权重建模**：通过卷积神经网络(CNN)分析页面视觉热区，将首屏内容权重提升

我爱学习558·2025-06-22 14:53

数据库领域OLTP与OLAP的对比分析

首先阐述两者的概念基础，包括领域背景、历史发展及问题空间定义。接着构建理论框架，从第一性原理推导其特性。在架构设计上，详细剖析系统分解与组件交互。实现机制部分进行算法复杂度等分析。

数据库管理艺术·2025-06-22 13:13

稳定币：从支付工具到金融基础设施的技术演进与全球竞争新格局

引言：稳定币的崛起与金融体系重构2025年6月，全球稳定币市值突破2500亿美元历史大关，单年链上交易额高达35万亿美元——这一数字已超越Visa和万事达卡交易总和。

一休哥助手·2025-06-22 12:33

atitit.企业管理----商业间谍策略的使用与防务

atitit.企业管理----商业间谍策略的使用与防务1.间谍的历史21.1.公元前10世纪，《旧约全书》中的《士师记》里讲述了参孙的故事是最早的间谍故事。

weixin_34270606·2025-06-22 11:02

构建动态React应用：路由与动画的结合

我们将深入探讨路由机制，如何实现嵌套路由，如何处理路由间的参数传递，以及如何维护历史记录。

kdbshi·2025-06-22 11:58

【深度学习-Day 31】CNN基石：彻底搞懂卷积层 (Convolutional Layer) 的工作原理

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手

吴师兄大模型·2025-06-22 10:21

从0开始理解云原生架构

一、云原生发展历史云原生概念最早起源于2013年，由MattStine首次提出“CloudNative”这一术语，这个概念强调了应用需要充分利用云的优势，如弹性、可扩展性和服务化。

超越不平凡·2025-06-22 03:10

JavaScript基础-history 对象

它允许开发者操作浏览器的历史记录栈，从而实现页面跳转、前进后退、甚至动态修改URL而不刷新页面等功能。特别是在现代Web应用（如单页应用SPA）中，history对象的使用变得尤为重要。

咖啡の猫·2025-06-22 03:09

04、谁发明了深度学习的方法，是怎么发明的？

以下从关键人物、核心技术突破及历史背景三个维度，梳理深度学习方法的起源与发展脉络：一、深度学习的奠基者与关键贡献者1.GeoffreyHinton：从神经网络到深度学习的理论突破核心贡献：20世纪80年代

·2025-06-22 03:09

CNN工作原理和架构

##1.什么是CNN？

hao_wujing·2025-06-22 01:30

【入门级-基础知识与编程环境：NOI以及相关活动的历史】

·2025-06-22 00:54

宋代大模型：智能重构下的文明再发现

作为人工智能与历史学交叉领域的前沿探索，宋代大模型不仅是对两宋文明的深度解构，更是开启文化遗产数字化传承新纪元的钥匙。本文将从技术架构、历史应用、文化创新、社会经济影响四个维度，系统阐释宋代大模型

大明者省·2025-06-22 00:53

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