CNN模型优化第2页

【智能体架构：Agent】LangChain智能体类型ReAct、Self-ASK的区别

1.什么是智能体将大语言模型作为一个推理引擎。给定一个任务，智能体自动生成完成任务所需步骤，执行相应动作（例如选择并调用工具），直到任务完成。

星星点点洲·2025-03-26 01:47

《Python实战进阶》第32集：使用 TensorFlow 构建神经网络

第32集：使用TensorFlow构建神经网络摘要TensorFlow是一个功能强大的深度学习框架，广泛应用于构建和训练神经网络模型。

带娃的IT创业者·2025-03-26 01:46

使用DeepSeek建立一个智能聊天机器人

DeepSeek是由阿里云开发的多模态预训练模型，可以用于多种自然语言处理任务，包括文本生成、对话等。以下是一个简单的示例，展示如何使用DeepSeek创建一个基本的聊天机器人。

yehaiwz·2025-03-26 01:15

Ray 源码分析(16)—Ray Serve

前言RayServe是一个可扩展的模型服务库，用于构建在线推理API。

Jim.Li·2025-03-26 01:15

Ray 源码分析系列(6)—CoreWorker

CoreWorkerCoreWorker是Ray中最核心的组件之一,它封装了分布式系统的复杂性,为上层应用提供简单统一的编程模型。

Jim.Li·2025-03-26 01:45

C++学习：六个月从基础到就业——C++基础语法回顾：指针与引用基础

C++学习：六个月从基础到就业——C++基础语法回顾：指针与引用基础本文是我C++学习之旅系列的第六篇技术文章，主要回顾C++中的指针与引用基础，包括内存模型、指针操作、引用特性以及它们的区别与应用场景

superior tigre·2025-03-26 00:14

【多线程】JUC(java.util.cuncurrent)

ReentrantLock(可重入锁)3.Semaphore(信号量)4.CountDownLatch5.线程安全的集合类6.ConcurrentHashMap6.1缩小了锁的粒度6.2引入了CAS原子操作6.3扩容的优化

阿查尔·2025-03-26 00:13

第二十一章:模板与继承_《C++ Templates》notes

模板与继承重点和难点编译与测试说明第一部分：多选题(10题)第二部分：设计题(5题)答案与详解多选题答案：设计题参考答案测试说明重点和难点21.1空基类优化（EBCO）知识点空基类优化（EmptyBaseClassOptimization

郭涤生·2025-03-26 00:42

NVIDIA GTC 开发者社区Watch Party资料汇总

NVIDIAGTC开发者社区WatchParty资料汇总以下是所有涉及到的工具中文解读汇总，希望可以帮到各位：1.CUDA编程模型开发者指南和最新功能解析专栏2.NVIDIAWarp：高性能GPU模拟与图形计算的

扫地的小何尚·2025-03-26 00:41

如何用C#继承提升游戏开发效率？Enemy与Boss案例解析

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

吴师兄大模型·2025-03-26 00:10

虚幻四中怎么保持导入模型坐标_程序丨在虚幻引擎4中，光照贴图UV坐标如何快速生成？...

译者：崔嘉艺(milan21)审校：王磊(未来的未来)概要在虚幻引擎4中，为静态网格生成光照贴图的UV坐标是项目烘焙时间和启动时间的重要组成部分，至少直到引擎针对平台特化后的资源版本数据(DDC)被填充之前都是如此。这主要是由于那些用于UV封装的算法和方法造成的。这种方法主要是在艺术家创建美术资源没有创建光照贴图的的时候提供一个备份(当然，他们可以提供一个更好的版本！)。所以当我们必须自动化完成这

weixin_39727336·2025-03-25 23:08

TensorFlow 的性能优化的全面指南

以下是TensorFlow的性能优化的全面指南，涵盖训练、推理、硬件利用及部署阶段的优化策略，适合从入门到进阶的用户：这里写目录标题一、性能优化的核心目标二、训练阶段优化1.硬件加速2.数据管道优化3.

独隅·2025-03-25 23:07

快来看看数据生成全家桶，新增基于NMF非负矩阵分解的数据生成，采用SVM分类模型评估

快来看看数据生成全家桶，新增基于NMF非负矩阵分解的数据生成，采用SVM分类模型评估目录还在苦于数据量不足？

机器学习之心·2025-03-25 23:35

从 0 打造私有知识库 RAG Benchmark 完整实践

背景介绍最近从0构建了一个大模型知识库RAG服务的自动化Benchmark评估服务，可以基于私有知识库对RAG服务进行批量自动化测试与评估。本文是对这个过程的详细记录。

易迟·2025-03-25 23:35

分化浪潮中的坚守与突破 | 第19届中国投资年会·年度峰会即将启幕

市场机制的自我调节与政策的有力引导相互交织，推动着行业的优化与升级。这不仅是一场行业格局的重塑，更是一次价值观、理念和策略的深度

·2025-03-25 23:44

在线教程丨 3 款声音克隆模型真实测评，GPT-SoVITS 精准拿捏「石矶娘娘」特点

春节档电影「哪吒2」的票房一路高歌猛进，现已突破120亿，成为中国首部票房达到百亿大关的影片，已成功跻身全球影史票房榜前10。影片中，配音演员们用灵动的声音赋予了角色鲜活的生命力，从哪吒的「烟嗓」到太乙真人的四川方言，再到石矶娘娘的灵动，引发了大众的广泛讨论，让幕后配音艺术走到台前。提及配音艺术的魅力，「王者荣耀」芈月的白晶晶皮肤堪称绝佳例证。官方特邀「大话西游」电影中的白晶晶原配音演员王蕙君再度

·2025-03-25 23:41

Dify/RagFlow+Ollama本地部署deepseek模型（自用）

第一步：安装Ollama第二步：在ollama上下载模型ollamarun...第三步：安装dockerdesktopdifyb站教程：DeepSeek+Dify本地部署第四步：github拉取dify

橙意满满的西瓜大侠·2025-03-25 23:02

【机器学习】从回声定位到优化引擎：蝙蝠算法在SVR超参数优化中的应用

引言蝙蝠算法（BatAlgorithm，简称BA）是一种启发式优化算法，灵感来自于蝙蝠的自然行为，尤其是它们在夜间通过回声定位来寻找猎物的方式。

Code哈哈笑·2025-03-25 23:32

第七课：Python基础排序算法与比较排序原理深度解析

本文将深入探讨冒泡排序的优化策略、选择排序的变种实现、插入排序的典型应用场景，并通过统计比较次数直观展示算法效率差异。

deming_su·2025-03-25 23:01

《AI赋能SQL Server，数据处理“狂飙”之路》

但随着数据复杂性提升，传统优化方法渐渐力不从心，此时人工智能（AI）的加入，为优化SQLServer查询性能、实现高效数据处理开辟了全新路径。AI洞

·2025-03-25 23:40

曦智科技全球首发新一代光电混合计算卡

曦智科技创始人兼首席执行官沈亦晨博士在发布现场表示：“曦智天枢首次实现了光电混合计算在复杂商业化模型中的应用，是曦智科技光电混合算力技术在产品化和商业化进程中的重要突破。

·2025-03-25 23:39

如何设计系统扩展性以应对业务增长

要设计具备良好扩展性的系统以应对业务增长，关键在于采用分布式架构、实现服务的松耦合、保证数据库的水平扩展能力、使用缓存和CDN优化性能、做好持续监控与自动化运维。其中，服务的松耦合尤为重要。

·2025-03-25 23:39

快速了解Transformer与循环神经网络（LSTM/RNN）的区别

灵活性：Transformer通过堆叠层和注意力头扩展模型容量，RNN/LSTM结构相对固定。硬件适配：Trans

Panesle·2025-03-25 23:30

原型模式详解

以下是一个结合原型模式解决实际开发问题的Java实现案例，涵盖深拷贝实现、性能优化、动态配置克隆等场景需求，附带逐行中文注释：场景描述实现一个可复用的游戏角色模板系统，需满足：快速克隆：避免重复执行角色初始化

搞不懂语言的程序员·2025-03-25 22:59

源码角度分析下ConcurrentHashMap是如何实现线程安全的？

与HashMap类似，但在并发控制上做了优化。核心数据结构：N

搞不懂语言的程序员·2025-03-25 22:59

flutter 拖拽布局_Flutter 布局控件完结篇

本文对Flutter的29种布局控件进行了总结分类，讲解一些布局上的优化策略，以及面对具体的布局时，如何去选择控件。

weixin_39638708·2025-03-25 22:29

机器人学习仿真框架

可模拟牛顿动力学模型，使用质量、速度、摩擦力和空气阻力等变量，为刚性或柔性物体赋

rebekk·2025-03-25 22:58

论RAG技术在借贷业务审批流程优化中的运用及思考

摘要随着金融行业数字化转型加速，借贷业务审批流程的优化成为提升金融机构竞争力的关键。

hy098543·2025-03-25 22:26

python操作selenium的简单封装

config.config.pyimportosimportsys#selenium代理SELENIUM_PROXY='ip:port'#selenium加载超时时间LOADING_TIME_OUT=20#chrome版本CHROME_VERSION=131#模型根路径

什么都干的派森·2025-03-25 21:51

6 卷积神经网络实现MNIST手写数字识别

代码实现了基本的CNN共两层神经网络，包括两层卷积层两层池化层使用的数据集为单通道28*28像素的MNIST数据集，共10个标签训练集可直接在代码里下载代码模块如下：importtorchfromtorchimportnnfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchvisionimportdatasets

机械专业搞视觉的小白·2025-03-25 21:18

具身系列——NLP工程师切入机器人和具身智能方向

以下是为NLP工程师设计的转型路径与策略，结合最新招聘信息和技术趋势：一、技能迁移与知识重构（3-6个月）核心能力复用深度学习基础：迁移Transformer架构经验到多模态场景（视觉-语言-动作融合）大模型微调

music&movie·2025-03-25 21:47

企业估值中的行业周期影响

企业估值中的行业周期影响关键词：企业估值、行业周期、经济波动、估值模型、行业特征摘要：本文深入探讨了企业估值过程中行业周期所产生的影响。首先介绍了相关背景知识，包括目的范围、预期读者等内容。

AI智能涌现深度研究·2025-03-25 21:47

探索C语言编程的未来：智能化工具如何重塑开发体验

inscode_035·2025-03-25 21:45

Java 中装饰者模式与策略模式在埋点系统中的应用

本文将通过一个实际的埋点系统案例，探讨如何在Java中运用装饰者模式和策略模式，以及如何结合工厂方法模式来优化代码结构。

Vic10101·2025-03-25 21:44

代码随想录算法训练营第7天 | 454.四数相加II 383. 赎金信 15. 三数之和 18. 四数之和

目录454.四数相加II思路暴力解【超时】字典类哈希表383.赎金信思路哈希表Counter类15.三数之和思路暴力解【超时】遍历+左右指针进一步优化18.四数之和思路方法454.四数相加II题目链接：

Lchiyu·2025-03-25 21:14

发布AiCube DeepSeek一体机，中兴通讯加速AI大模型商业化落地

MWC25巴塞罗那展会期间，中兴通讯正式发布AiCubeDeepSeek一体机，为企业提供高效的大模型商业化解决方案。

蜂耘·2025-03-25 21:13

Java云原生性能核爆指南：量子级穿透技术捅破天花板，让GC跪着回收！

1.云原生GC优化：像“量子扫描仪”穿透JVM黑箱核心原理：JVM代际GC与云原生适配：G1GC/ZGC：云原生推荐使用低延迟GC算法堆内存分代策略：通过-XX:NewRatio调整新生代/老年代比例代码示例

墨夶·2025-03-25 21:43

深入理解现代C++在IT行业中的核心地位与应用实践

行业中的核心地位与应用实践一、C++在IT行业中的不可替代性现代IT行业中，C++凭借其零成本抽象和系统级控制能力，在以下关键领域保持不可替代地位：应用领域C++优势体现典型应用案例高性能计算直接内存管理，SIMD指令优化科学计算

六七_Shmily·2025-03-25 20:12

基于Python卷积神经网络的Mnist手写数字识别

使用卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，简称CNN）来解决手写数字识别问题，不

2301_79809972·2025-03-25 20:12

Java后端中的链路追踪：使用OpenTelemetry实现全链路监控

在现代的微服务架构中，链路追踪是监控和优化系统性能的关键技术。通过链路追踪，我们可以跟踪请求在系统中的流转，识别性能瓶颈，定位问题根源。

weixin_836869520·2025-03-25 20:40

vue+ts+vite 异步组件&suspense保姆级教程

什么是异步组件及作用1、异步组件是vue的一种优化方法，比如可以运用在首屏加载等场景2、异步组件可以减少打包的结果，会将异步组件分开打包，会采用异步的方式加载组件可以有效的解决一个组件过大的问题，不使用异步组件

白臻·2025-03-25 20:39

【机器学习】什么是逻辑回归？

逻辑回归（LogisticRegression）是一个用于分类问题的统计学模型，尽管名字里有“回归”二字，它其实是用来做分类的，不是做数值预测的。

不加冰的红茶要热的·2025-03-25 20:36

Vue 3 中的 defineAsyncComponent 如何实现异步组件

defineAsyncComponent是一个用于创建异步组件的API，它允许我们在需要时才加载组件，从而优化性能和用户体验。本文将探讨defineAsyncComponent的实现原理以及如

小刘哥007·2025-03-25 19:04

设置 Ollama 模型下载位置

Ollama默认会把模型现在到系统分区，容易造成系统分区空间不足，可以用如下方法快捷的将其模型存储位置设置到其他空间比较大的分区操作方法使用以下命令来设置Ollama的模型下载位置并重启服务：sudosystemctlset-environmentOLLAMA_MODELS

技术流 Gavin·2025-03-25 19:34

新手村：逻辑回归-01.什么是逻辑回归-初识速学

学生思考方向：问题痛点：如果仅依赖sklearn的LogisticRegression类直接调用模型，你可能无法理解以下关键问题：模型如何将输入特征映射到分类结果？参数（如权

嘉羽很烦·2025-03-25 19:32

【C++】继承

目录一、继承的基本语法二、继承方式三、对象模型四、构造和析构的顺序五、同名成员处理六、同名静态成员处理七、多继承语法八、菱形继承问题以及解决方法补充知识：继承是面向对象的三大特性之一一、继承的基本语法class

XYN5114·2025-03-25 19:31

QT USB设备开发

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QT性能优化QT原理源码QT界面美化·2025-03-25 19:28

PyTorch 深度学习实战（8）：Transformer 与机器翻译（基于本地中英文文本文件）

本文将介绍Transformer模型的基本原理，并使用PyTorch和HuggingFace的transformers库实现一个简单的机器翻译模型。我们将基于本地的中英文文本文件进行实战演练。

进取星辰·2025-03-25 18:58

Genesis仿真环境RL训练四足配置方法

生成式物理引擎Genesis最近比较火，源于它生成式的环境建模以及数十倍的渲染优化。目前官方文档功能写的比较详细，基本的机器人RL也都能开始训，有一些比较炫酷的demo还没有实用的案例。

小bai22·2025-03-25 18:26

使用 ByteDance 的 UI-TARS Desktop 探索 AI 驱动的 GUI 自动化新前沿

ByteDance近期推出的UI-TARSDesktop（基于其强大的UI-TARS视觉-语言模型）为我们展示了一种全新的可能性：通过自然语言控制计算机，实现图形用户界面（GUI）的智能化自动化。

码事漫谈·2025-03-25 18:26

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