CNN模型介绍

【探商宝】DeepSeek开源周第四弹：双向流水并行与专家负载均衡技术解析

引言在千亿级大模型训练领域，计算资源利用率与通信效率是制约训练速度的核心瓶颈。
探熵科技·2025-03-01 15:19

iOS自归因详细介绍

iOS自归因详细介绍自归因（Self-Attribution）是指应用或广告平台通过分析用户行为数据，确定用户安装应用的来源渠道。
AirZilong·2025-03-01 14:48

本地大模型编程实战(25)用langgraph实现基于SQL数据构建的问答系统(4)

使大语言模型(LLM)查询结构化数据与非结构化文本数据有所不同。查询非结构化数据时，通常需要将待查询的文本嵌入到向量数据库中；而查询结构化数据的方法则是让LLM编写和执行DSL（例如SQL）进行查询。
火云牌神·2025-03-01 14:47

【vLLM 学习】使用 Neuron 安装

vLLM是一款专为大语言模型推理加速而设计的框架，实现了KV缓存内存几乎零浪费，解决了内存管理瓶颈问题。
HyperAI超神经·2025-03-01 14:47

基于 Pytorch 的全卷积网络人脸表情识别：从数据到部署的实战之旅

前言：本文将详细介绍基于Pytorch框架，利用全卷积网络进行人脸表情识别的完整过程，涵盖从数据集的准备、模型的设计与训练，再到模型的部署与预测，通过代码实现以及详细讲解，帮助读者深入理解并掌握这一技术
那年一路北·2025-03-01 14:16

uview2.0封装http请求实战以及常见请求传参实录

2.1配置请求拦截器以及api集中管理配置2.2main.js中进行引入请求拦截器2.3页面中引入请求方法并使用1.前言uview2.0是uniapp开发中使用频率相对来讲比较高的一款框架,今天从实战角度介绍一下关于
卖柴火的小伙子·2025-03-01 14:46

YOLOv8 赋能道路状况检测：革新交通基础设施监测

一）检测原理（二）相较于传统方法的优势二、YOLOv8在道路状况检测中的具体应用实例（一）裂缝检测（二）坑洼检测（三）积水检测三、基于YOLOv8的道路状况检测流程（一）图像采集（二）数据预处理（三）模型训练与评估
他是只猫·2025-03-01 14:15

yolo位姿估计实验

目录介绍实验过程2.1数据集下载2.2模型和数据配置文件修改2.3模型训练参考链接1.介绍1.1简介YOLOv8-Pose是基于YOLOv4算法的姿势估计模型，旨在实现实时高效的人体姿势估计。
jarreyer·2025-03-01 14:15

ChatGPT 提示词框架

本文将详细介绍ChatGPT提示词的框架，并结合Kotlin代码示例，帮助大家更高效地使用ChatGPT。1.什么是提示词框架？提示词框架（PromptFram
jiet_h·2025-03-01 14:44

介绍目前主流的IT资产设备管理系统之【WGFIX】篇

WGFIX是一款轻量免费的资产设备管理系统，安装部署使用都非常简单，适合快速上手使用，稳定高效主要功能包括资产概要图表，资产设备管理，资产设备变更管理，资产设备维护管理，设备巡检，账号密码管理等功能模块运行效果图如下
·2025-03-01 13:22

互联网医院实时数据监测智能分析系统设计概述（上）

根据中国互联网络信息中心（CNNIC）发布的报告显示，我国互联网医疗用户规模达4.18亿人，较2023年12月增长372万人，占网民整体的37.7%，这表明互联网医
Allen_LVyingbo·2025-03-01 13:12

.net机器学习框架：ML.NET模型生成器

ML.NETModelBuilder是一个直观的图形化VisualStudio扩展，用于构建、训练和部署自定义机器学习模型。
NotOnlyCoding·2025-03-01 13:41

基于yolov8的糖尿病视网膜病变严重程度检测系统python源码+pytorch模型+评估指标曲线+精美GUI界面

【算法介绍】基于YOLOv8的糖尿病视网膜病变严重程度检测系统基于YOLOv8的糖尿病视网膜病变严重程度检测系统是一款利用深度学习技术，专为糖尿病视网膜病变早期诊断设计的智能辅助工具。
FL1623863129·2025-03-01 13:10

YOLOv5 + SE注意力机制：提升目标检测性能的实践

本文将详细介绍如何在YOLOv5中引入SE（Squeeze-and-Excitatio
那年一路北·2025-03-01 13:09

Java 垃圾回收机制详解

以下将详细介绍Java的堆结构、分配回收规则、死亡对象的判断方法以及GC的工作原理。1.堆的结构Java堆是JVM用于存储对象的内存区域，通常被称为GC堆。
一点多余.·2025-03-01 13:07

（脑肿瘤分割笔记：五十二）RFNet: Region-aware Fusion Network for Incomplete Multi-modalBrain Tumor Segmentation

目录摘要：Introduction方法3.1任务定义3.2模型结构3.3RFM模块概率图学习区域感知多模态融合3.4分割正则化器3.5整体损失函数总结摘要：在现有的脑肿瘤分割方法中，常常会出现缺少某些模态图像的问题
不想敲代码的小杨·2025-03-01 12:06

0004-Ultralytics YOLOv10

YOLOv10由清华大学的研究人员基于UltralyticsPython包构建，引入了一种实时对象检测的新方法，解决了之前YOLO版本中发现的后处理和模型架构缺陷。
熟悉的黑曼巴·2025-03-01 12:36

提升AI测试效率：如何通过RAG技术优化LLM输出质量

用ChatGPT做软件测试随着人工智能（AI）和大规模语言模型（LLM）在软件测试领域的应用日益广泛，测试效率和质量的提升成为业界关注的焦点。
测试者家园·2025-03-01 12:05

Django 模型

Django模型在Django框架中，模型（Model）是ORM（对象关系映射）的核心，它允许开发者以面向对象的方式操作数据库。模型类定义了数据库表的结构，每个实例代表表中的一行记录。
jay丿·2025-03-01 12:34

django数据查询

在Django中，模型（Model）是与数据库表进行交互的桥梁。通过模型，你可以执行数据的增删改查（CRUD）操作。以下是对Django模型操作的详细扩展，包括数据查询的高级用法。
jay丿·2025-03-01 12:34

SpringBoot中使用MyBatis-Plus详细介绍

目录一、MyBatis-Plus的使用步骤1.引入MybatisPlus的起步依赖2.定义Mapper（也叫dao）层的接口3.MyBatis-Plus中常用注解4.使用MyBatis-Plus时要做如下配置5.条件构造器Wrapper一、MyBatis-Plus的使用步骤1.引入MybatisPlus的起步依赖MyBatisPlus官方提供了starter依赖包,其中集成了Mybatis和Myb
m0_74823878·2025-03-01 12:03

大模型训练与微调（4）——Top-k 和 Top-p 采样策略介绍

大模型训练与微调（4）——Top-k和Top-p采样策略介绍**一、Top-k采样****1.核心思想****2.数学实现****3.示例****4.特点****二、Top-p（Nucleus）采样**
John_今天务必休息一天·2025-03-01 12:33

设计模式概要介绍

本文是对设计模式的概要介绍，包括23种设计模式和一些设计原则。文章目录优秀代码的特点设计模式基础概念设计模式及其作用什么是设计模式？
Good Note·2025-03-01 12:02

工业以太网的核心：数据链路层如何支撑智能制造与自动化

数据链路层的基本职能数据链路层位于OSI模型的第二层，它位于物理层和网络
光路科技·2025-03-01 12:02

【Python】path：简化文件路径处理的 Python 库

本文将介绍path库的功能和用法，并展示如何使用该库来简化文件和目录的操作。➰缘起path的主要特点1.简洁
@Unity打怪升级·2025-03-01 12:31

python汽车数据分析可视化系统 Django框架 爬虫+Vue框架 Echarts可视化大屏 懂车帝（源码） ✅

python汽车数据分析可视化系统Django框架爬虫+Vue框架Echarts可视化大屏（源码）✅1、项目介绍技术栈：Python语言Django框架vue框架mysql数据库requests爬虫Echarts
Q_2564007092·2025-03-01 12:00

Stable Diffusion在中国的生态分析报告

一、技术演进与产业布局‌核心技术突破‌国内企业已深度参与StableDiffusion生态，例如北京灵动天地于2024年8月申请了模型融合专利，通过动态权重插值技术提升生成效果‌。
Liudef06·2025-03-01 12:00

腾讯混元文生图大模型（Hunyuan-DiT）与Stable Diffusion（SD）对比分析

腾讯混元文生图大模型（Hunyuan-DiT）与StableDiffusion（SD）对比分析腾讯混元文生图大模型（Hunyuan-DiT）与StableDiffusion（SD）作为当前文生图领域的两大代表模型
Liudef06·2025-03-01 12:00

AI大模型-提示工程学习笔记21-图提示 (Graph Prompting)

GraphPrompting的解决方案2.GraphPrompting的工作流程(1)图构建(2)图选择/子图提取(3)图编码(4)提示构建(5)LLM推理与生成3.GraphPrompting的关键组件(1)大语言模型
9命怪猫·2025-03-01 12:30

SQL 插入数据详解

本文介绍如何利用SQL的INSERT语句将数据插入表中。1.数据插入顾名思义，INSERT用来将行插入（或添加）到数据库表。插入有几种方式：插入完整的行；插入行的一部分；插入某些查询的结果。
ADFVBM·2025-03-01 12:30

嵌入式边缘计算：融合创新与未来展望

接着介绍了关键技术，包括嵌入式系统设计、边缘计算架构、通信技术和数据分析与处理技术。在应用领域方面，涵盖了工业物联网、智能交通、智能家居和医疗保健等。
嵌入式大圣·2025-03-01 12:59

Linux 学习必杀技：从菜鸟到高手的蜕变密码

一、本篇介绍：在当今的技术领域，Linux操作系统以其开源、稳定、高效等特性，占据着至关重要的地位。无论是服务器领域、嵌入式系统，还是云计算、大数据等新兴技术，Linux都发挥着核心作用。
羑悻的小杀马特.·2025-03-01 12:59

单卡挑战千亿模型！深度求索MoE架构实战指南：从理论到开源工具全解析

引言：为什么需要单GPU训练千亿参数模型？随着大模型参数规模突破千亿级别，训练成本与算力需求呈指数级增长。传统密集架构（DenseModel）在单卡训练中面临显存不足、计算效率低等问题。
小诸葛IT课堂·2025-03-01 11:27

【国产MCU】-CH32V307-实时时钟（RTC）

实时时钟（RTC）文章目录实时时钟（RTC）1、实时时钟（RTC）介绍2、RTC驱动API介绍3、RTC使用实例RTC实时时钟是一组32位可编程计数器，时基支持20位预分频，用于较长时间段的测量。
视觉与物联智能·2025-03-01 11:27

PCEP介绍

PCEP（PathComputationElementProtocol）是一种网络协议，用于在计算机网络中计算路径，特别是在多协议标签交换（MPLS）和通用网络中。PCEP允许路径计算元素（PCE）与路径请求者（如路由器或网络管理系统）之间进行通信，以计算和分发最优路径。PCEP的主要特点：路径计算：PCEP允许网络设备请求路径计算，PCE根据网络状态和约束条件计算出最佳路径。灵活性：支持多种网络
有趣的我·2025-03-01 11:26

Odoo软件二次开发：Odoo自动化测试与持续集成

Odoo测试框架介绍Odoo的测试框架基于
kkchenjj·2025-03-01 11:26

Brave 132 编译指南 Android 篇 - 更新和维护源代码 (八)

本节将详细介绍如何更新Brave的源代码，如何处理与上游Chromium同步时可能遇到的
守城小轩·2025-03-01 11:25

软件测试零基础小白入门从零到有 DAY01 测试基础

接口测试系统测试：功能和非功能测试验收测试：内测和公测根据代码可见度划分白盒测试：源代码√UI功能×类似单元测试灰盒测试：源代码某些可见UI功能×类似接口测试黑盒测试：源代码×UI功能√类似系统测试1.3质量模型功能性能安全易用兼容
Lorraine-灵·2025-03-01 11:55

融合多源高校画像数据与协同过滤算法的高考择校推荐系统[Java]—计算机毕业设计源码+LW文档

本文介绍了一种基于SpringBoot的融合多源高校画像数据与协同过滤算法的高考择校推荐系统。
qq_375279829·2025-03-01 11:25

【RA-Eco-RA2L1-48PIN】电容触摸按键

【RA-Eco-RA2L1-48PIN】电容触摸按键工程目标：触摸按键控制板载LED操作流程介绍项目实现的具体操作步骤。硬件连接使用自制JLink-OB连接开发板与电脑。
无垠的广袤·2025-03-01 11:24

host.docker.internal 及 host-gateway 知多少

在开始本文之前，我们先看一下最近在使用界面工具进行与大模型交互时，我们一般会用到OpenWebUI，部署方式如下，具体要了解DeepSeek的本地化部署，可参见《本地使用CPU快速体验DeepSeekR1
强哥之神·2025-03-01 11:24

MongoDB快速入门

操作指令连接与数据库操作集合操作文档操作索引操作聚合操作1什么是MongoDBMongoDB是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统属于NOSQL（非关系型数据库）的范畴，它以高性能，高可扩展性和灵活的数据模型而受到广泛关注
南枝杜鹃·2025-03-01 11:23

【HDLbits--FSM状态机】

HDLbits--FSM状态机1.6FSM介绍1.6FSM示例1单输入单输出FSM2双输入单输出FSM3真指标状态4MooreFSMdemo5时序图和状态图写状态机【博客首发于微信公众号《漫谈芯片与编程
中古传奇·2025-03-01 11:22

2月27日全球科技信息差：技术浪潮下的信息博弈与应对策略

在科技领域，这种不对称性尤为显著，原因在于：技术迭代速度快：例如量子计算、人工智能模型（如DeepSeekR2）的研发进展往往由少数企业或机构主导，公众与普通投资者难以实时掌握动态。
eqwaak0·2025-03-01 11:21

Linux内核自定义协议族开发指南：理解net_device_ops、proto_ops与net_proto_family

在Linux内核中开发自定义协议族需要深入理解网络协议栈的分层模型。net_device_ops、proto_ops和net_proto_family是三个关键结构体，分别作用于不同的层次。
109702008·2025-03-01 11:21

【每日科技动态】2025年2月16日科技信息差深度解析——普通人认知提升计划

从AI大模型的全球博弈到人形机器人的产业化落地，从开源生态的崛起再到科技成果转化的新范式，每一个动态都
我的青春不太冷·2025-03-01 10:49

Windows和AD域提权枚举脚本及工具介绍

在Windows和ActiveDirectory(AD)域环境中，权限提升和枚举是渗透测试的关键部分。为了有效进行这些操作，使用特定的工具和脚本可以帮助你识别和利用系统中的漏洞。以下是一些常用于Windows和AD域环境中的权限提升和枚举脚本工具：Windows环境中的提权枚举脚本PowerUp描述：PowerUp是一个PowerShell脚本，专注于在Windows系统中查找权限提升漏洞。它能够
vortex5·2025-03-01 10:18

【模块】Non-local Neural

这些操作允许模型在空间、时间或时空中的任何位置间直接计算相互作用，从而捕获长距离的交互和依赖关系。这种方法对于视频分类、对象检测/分割以及姿态估计等任务表现出了显著的改进。
dearr__·2025-03-01 10:48

嵌入式开发：嵌入式软件开发和编程

介绍首先，应该注意的是，我们安装在笔记本电脑或智能手
粤嵌教育·2025-03-01 10:16

【华为OD机试真题E卷】 27、计算最大乘积 | 机试真题+思路参考+代码解析（C++、Java、Py）

文章目录一、题目题目描述输入输出样例1二、代码与思路参考C++代码Java代码Python代码订阅本专栏后即可解锁在线OJ刷题权限个人博客首页：KFickle专栏介绍：最新的华为OD机试真题D、E卷，每题都使用
KFickle·2025-03-01 10:16
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