CNN模型优化第36页

【LLM大模型】大模型涌现能力及 Prompt Engineering提示词

涌现能力GPT3是第一批拥有“涌现能力”的大语言模型，即模型未经特定任务的训练，但在适当的提示下，仍然能够解决某些特定领域的问题。

Langchain·2025-03-13 18:15

一文掌握Prompt：万能框架+优化技巧+常用指标

随着大模型在2023年横空出世，“Prompt工程”应运而生，作为用好大模型最重要的武器，Prompt的好坏对模型效果有着决定性的影响。

Langchain·2025-03-13 18:45

分布式存储—— HBase数据模型详解

目录1.3HBase数据模型1.3.1两类数据模型1.3.2数据模型的重要概念1.3.3数据模型的操作1.3.4数据模型的特殊属性1.3.5CAP原理与最终一致性1.3.6小结本文章参考、总结于学校教材课本

Future_yzx·2025-03-13 18:14

【AI大模型应用开发】1.3 Prompt攻防（安全）和 Prompt逆向工程

尤其是最近GPTs刚刚开放，藏在GPTs后面的提示词就被网友们扒了出来，甚至直接被人作为开源项目发布，一点安全和隐私都没有，原作者的收益也必然受到极大损失…到目前为止，大语言模型的防御也没有一个比较完美的解决方式

同学小张·2025-03-13 18:44

揭秘Prompt Engineering 提示词工程（附学习文档）

PromptEngineering概览何为Prompt在自然语言处理领域，尤其是与大型语言模型（LLM）互动时，Prompt起着至关重要的作用。

LLM.·2025-03-13 18:43

Prompt优化 COT/COD

文章目录基本的方法论框架COT/CODCOT/COD对比其他优化点1.示例引导与少样本学习2.角色设定与背景引导3.任务分解与步骤引导基本的方法论框架基础要素：指令、背景信息、补充数据（要求）、输出格式

陌陌623·2025-03-13 18:12

应用商店评论分析实战：Python逆向工程破解Google Play加密接口与NLP建模

一、项目概述在移动互联网时代，应用商店中的用户评论成为了开发者优化应用、提升用户体验的重要依据。然而，GooglePlay等应用商店对评论数据进行了加密处理，直接爬取难度较大。

西攻城狮北·2025-03-13 18:42

uniapp，自绘仪表盘组件（基础篇）

二、准备知识三、实现基础仪表盘1.组件模板结构2.核心绘制逻辑3.样式优化四、使用示例五、核心实现原理六、扩展方向七、常见问题一、为什么需要自绘仪表盘？

智驾·2025-03-13 18:41

67-OpenCVSharp 创建实现Halcon的tile_images_offset算子（用于图像拼接，对每张图像设置偏移量）

代码中包含了详细注释和性能优化策略。为了优化运行时间和性能，我们可以从以下几个方面对代码进行改进：并行处理：利用多核CPU的能力，通过Parallel.For或其他并行技术加速图像复制操作。

搬码驿站·2025-03-13 17:39

AI与Saas思考【中国SaaS的发展】

系列文章目录提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加AI与SAAS的思考提示：写完文章后，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系列文章目录前言一、大模型做不了解决方案二

修炼十万年的狗尾巴草·2025-03-13 17:08

anaconda和python区别_anaconda与python是什么关系

Anaconda是Python的一个发行版，里面内置了很多工具，不用单独安装，因为做了优化也免去了单独安装带来的一些麻烦。

weixin_39636898·2025-03-13 17:37

Transformer大模型实战对比ALBERT与BERT

文章标题在当今人工智能领域的迅速发展中，Transformer大模型无疑成为了自然语言处理（NLP）领域的璀璨明星。

AI天才研究院·2025-03-13 17:06

物联网中如何增加其可扩展性协议网络设备还包括软件层面上的

为了增加物联网的可扩展性，需要从协议、网络、设备和软件等多个层面进行优化和设计。

小赖同学啊·2025-03-13 17:36

Kissat学习笔记

Kissat求解器曾在SAT竞赛中取得了优异成绩，作为CaDiCal求解器的继承者，Kissat在保持高性能的同时，通过优化内存和简化代码实现了更高的

柯尼塞格475·2025-03-13 17:05

适合机器学习的Linux系统推荐及基本配置指南

它不仅影响开发效率，还可能影响模型训练的性能。经过广泛调研和用户反馈，Ubuntu脱颖而出，成为众多机器学习爱好者的首选。下面将详细介绍为何推荐Ubuntu以及其基本配置需求。

金外飞176·2025-03-13 17:05

电机控制常见面试问题（五）

六.在电机控制中如何优化控制器的性能以提高效率一.面对电机控制中的非线性特征应采取什么方法在电机控制中，非线性特征指系统或模型中存在无法用线性数学关系（如比例、叠加）描述的特性，偏离了理想模型

小雀丝·2025-03-13 17:05

Diffusion Transformer与Differential Transformer：技术创新与应用前景

随着技术的不断发展，DiffusionTransformer和DifferentialTransformer等新型架构逐步涌现，为生成模型和注意力机制带来了突破性的进展。

AI大模型learner·2025-03-13 17:33

接口优化方案

接口优化方案一、并发编程一、并发编程场景：性能不达标接口内部串行调用，优化方案：调整为并发调用案例如下：pom文件配置：4.0.0cn.demojava_base0.0.1-SNAPSHOTjava_basejava_base1.8UTF

二斤理想·2025-03-13 17:03

【八股学习】面试问到JMM如何优雅回答？

1、Java是跨平台语言，需要自己提供内存模型来屏蔽硬件和系统的差异。2、JMM简化多线程编程（屏蔽底层设计可能导致的多线程问题）3、JMM抽象了线程和主内存之间的关系。

illus10n_CHOU·2025-03-13 17:02

颠覆认知的AI黑科技：这3项突破正在改写人类生存法则

：三大AI黑科技重构人类文明底层逻辑在青藏高原海拔5000米的冰川实验室里，AI系统正以每秒数百万次的频率模拟全球冰川消融轨迹；纽约证券交易所的地下机房中，量子神经网络以人类无法理解的维度重构全球经济模型

小筱在线·2025-03-13 17:01

AI时代的SaaS架构变革

同时，AI在任务规划和编排方面的能力，使得复杂的工作流程得以简化和优化。通过智能算法，系统能够

leijiwen·2025-03-13 16:00

LLM Weekly（2025.03.03-03.09）

研究人员推出了QwQ-32B，这是一个拥有320亿参数的模型，它利用强化学习来提升推理能力。尽管参数较少，但通过整合类似智能体的推理和反馈机制，QwQ-32B的表现可与更大规模的模型相媲美。

UnknownBody·2025-03-13 16:29

支持 40+ 插件，Spring AI Alibaba 简化智能体私有数据集成

RAG通过结合检索技术和生成模型的强大能力，使智能体能够实时从外部数据源获取信息，并在生成过程中增强其知识深度和推理能力。通过这种方式，智能体不仅能依赖于模型的预

阿里云云原生·2025-03-13 16:29

Math.NET Numerics 库怎么装

数值计算（积分、微分、优化等）。统计和概率分布。回归分析（包括多元线性回归）。它是C#中进行科学计算和数据分析的常用工具。安装Math.NETNumerics你可以通过NuGet包管理器安

9677·2025-03-13 16:26

SaaS+AI应用架构：业务场景、智能体、大模型、知识库、传统工具系统

SaaS+AI应用架构：业务场景、智能体、大模型、知识库、传统工具系统大家好，我是汤师爷~在SaaS与AI应用的演进过程中，合理的架构设计至关重要。

公众号-AI架构师汤师爷·2025-03-13 16:26

MES系统：制造业智能化管理与流程优化的关键

2、MES系统有助于优化生产计划与调度根据订单需求、库存情况、设备产能等因素，自动生成或调整生产计划，并确保计划的可行性和高效性。同时，MES系统

·2025-03-13 15:23

Spring Boot 接口延迟响应的实现与应用场景

接口延迟响应的实现1.创建SpringBoot项目2.编写控制器3.运行项目二、延迟响应的应用场景1.测试超时处理2.模拟网络延迟3.调试异步任务4.性能测试三、注意事项1.性能影响2.异步处理3.超时设置四、优化方案

和烨·2025-03-13 15:53

代码托管平台对比分析：Gitee与GitLab

一、Gitee：本土化服务的深度实践者Gitee凭借对中国开发者需求的精准洞察，提供了多项针对性优化功能，尤其适合国内团队：高速稳定的访问体验服务器均部署于国内，代码拉取、推送及CI/CD流程的执行速度显著优于跨境平台

·2025-03-13 15:19

数据结构----数组与广义表专题

数组与广义表专题数组的顺序表示和实现前言数组中任意一个元素存储地址的计算一维数组二维数组更一般的二维数组矩阵的压缩存储前言对称矩阵三角矩阵前言上三角对应关系下三角关系三对角矩阵下标对应关系稀疏矩阵前言稀疏矩阵的三元组表示用三元组表示矩阵的转置优化快速转置数组的顺序表示和实现前言在计算机中

落春只在无意间·2025-03-13 15:19

第二十八个问题-Dify、RAG-Flow、FastGPT 核心特点对比

核心特点：多模型支持：无缝集成数百种专有/开源大模型（如GPT、Llama3、Mistral），支持通过API或本地部署调用18。流程编排能力：提供Chatflow（对话类应用）和Workfl

释迦呼呼·2025-03-13 15:18

大模型时代的数据智能新趋势｜章文嵩、蒋晓伟、李飞飞、张凯巅峰对谈

主论坛压轴的圆桌对话环节，AutoMQ联合创始人&首席战略官章文嵩、ProtonBase研究员蒋晓伟、阿里云数据库产品事业部负责人李飞飞、蚂蚁集团AI安全商业化总经理张凯围绕“大模型时代的数据智能新趋势

ProtonBase·2025-03-13 15:47

Python 爬虫实战：在线论坛用户活跃度分析系统构建

这对于了解用户行为、提升社区活跃度和优化运营策略具有重要意义。一、项目背景在线论坛是用户交流和分享信息的重要平台。用户的活跃度直接影响论坛的氛围和价值。

西攻城狮北·2025-03-13 14:45

全面解析RRU软件可测性设计引入AI算法的实践

文章目录全面解析RRU软件可测性设计引入AI算法的实践本文概要整体架构流程一、引言二、具体思想点2.1智能测试用例生成2.2异常检测与定位三、落地要求3.1数据基础3.2算法与模型3.3系统集成四、检查评估项

youngerwang·2025-03-13 14:14

本地部署时，如何通过硬件加速（如 CUDA、TensorRT）提升 DeepSeek 的推理性能？不同显卡型号的兼容性如何测试？

本地部署DeepSeek模型的硬件加速优化与显卡兼容性测试指南一、硬件加速技术实现路径CUDA基础环境搭建版本匹配原则：根据显卡架构选择CUDA版本（如NVIDIARTX50系列需CUDA12+，V100

百态老人·2025-03-13 14:43

使用docker-compose部署时序数据库InfluxDB1.8.4

背景如今InfluxDB已经更新到了2.x，InfluxDB1.x和2.x版本之间有几个主要的区别：数据模型：1.x：使用数据库和保留策略来组织数据。

Heartsuit·2025-03-13 14:12

【软考-架构】3.1、数据库概述-三级模式-设计-数据模型

✨资料&文章更新✨GitHub地址：https://github.com/tyronczt/system_architect文章目录数据库系统三级模式-两级映像数据库设计考试真题第一题第二题数据模型✨E-R

小天努力学java·2025-03-13 14:12

云原生边缘计算：分布式智能的最后一公里革命

引言：从集中式云到边缘计算的范式演进阿里云ENS覆盖3000边缘节点，腾讯云ECM支持5ms内就近接入，特斯拉每辆车部署轻量K8s管理AI模型。

桂月二二·2025-03-13 14:12

【图像去噪】论文复现：TPAMI 2025！全面提升单图像去噪泛化性！像素级零样本去噪方法Pixel2Pixel的Pytorch源码复现，跑通源码，修改各种报错，框架详解，注释详细！

ImageDenoising）】关于【图像去噪】专栏的相关说明，包含适配人群、专栏简介、专栏亮点、阅读方法、定价理由、品质承诺、关于更新、去噪概述、文章目录、资料汇总、问题汇总（更新中）完整代码和训练好的模型权重文件下载链接见本文底部

十小大·2025-03-13 14:11

卷积神经网络中的卷积操作

在卷积神经网络（CNN）中，卷积操作是一种数学运算，它的目的是从图像（或其他数据）中提取局部特征。简单来说，卷积就像是用一个小的“扫描仪”在图像上滑动，每次扫描一小块区域，并从中提取有用的信息。

m0_61360701·2025-03-13 13:09

分布式训练中的参数local_rank

在分布式训练中，我们常常需要确保某些操作（例如下载模型和词汇表）只由一个进程完成，以避免重复工作和资源浪费。以下是local_rank在不同情况下的用法解释：loca

挨打且不服66·2025-03-13 13:09

深度学习中的异构特征介绍

深度学习，特别是现在的大模型，数据永远是最紧要的基础和前提。数据中有大量的各种各样的特征，这些特征类型不同、来源不同，因此称之为”异构特征“。

赫连达·2025-03-13 13:08

Epoch 和 Batch Size的设计 + 模型的早停策略（基于上篇）

一.epoch和batchsize的设计epoch和batchsize是训练神经网络时的两个关键超参数，它们的设计会直接影响模型的训练速度、收敛性和最终性能。

一只小铁柱·2025-03-13 13:08

使用Argostranslate模型进行翻译（python）

\Scripts\activate#macOS/Linuxsourcemyenv/bin/activate#安装argostranslatepipinstallargostranslate2.下载语言模型

一只小铁柱·2025-03-13 13:38

(4-8)基于DeepSeekMoE架构的DeepSeek-V3：测试模型

4.8测试模型DeepSeek-V3是一款基于PyTorch的深度学习模型，主要用于文本生成任务。在加载模型时，首先需要从指定路径加载模型的配置文件和预训练权重。

码农三叔·2025-03-13 13:37

卷积神经网络（CNN）详解：从原理到应用的全景解析

一、定义与核心特征卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种专为处理网格状数据（如图像、视频）设计的深度前馈神经网络，其核心特征包括：局部连接：卷积层神经元仅与输入数据的局部区域连接

彩旗工作室·2025-03-13 13:37

Unity3D 批处理与Draw Call减少（Batching & Reducing Draw Calls）

前言在Unity3D中，批处理（Batching）是优化渲染性能的核心手段，主要通过减少DrawCall数量来降低CPU与GPU之间的通信开销。

Thomas_YXQ·2025-03-13 13:37

人工智能 - TensorRT与DeepDP终极指南：释放GPU潜能的深度学习推理优化之道

TensorRTTensorRT（TensorRuntime）是英伟达（NVIDIA）推出的高性能深度学习推理（Inference）优化器和运行时库，专为在NVIDIAGPU上高效部署深度学习模型而设计

天机️灵韵·2025-03-13 13:36

AI大模型：教育行业的革新引擎

借助DeepSeek大模型，教师

AI360labs_atyun·2025-03-13 13:06

AIGC论文查重和传统论文查重有什么区别？

技术原理：主要利用自然语言处理和深度学习技术，分析文本的风格、语法结构和语义连贯性，以判断内容是否可能由AI模型产生。传统论文查重检测目标：主要检测论文中是否存在抄袭或剽窃

真不二价825·2025-03-13 13:06

图像识别技术与应用

方法和技术看到了生活方式的转变比如智能语音闹钟控制系统、自动驾驶和人脸识别考勤智能购物、医疗日常生活的智能比如指纹、淘宝、抖音还能用软件看到天气的好坏了解了典型训练和机器学习中的关键组件机器学习中的关键组件包含：数据模型目标函数优化算法这节课学习了第一节剩下

超帅的好吧·2025-03-13 13:36

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