CS模型

【matlab代码】基于RSSI的wifi定位例程（三维空间，自适应基站的数量）

程序使用以下公式进行位置计算:路径损耗模型公式:RSSI=A−10nlog⁡10(d)RSSI=A-10n\log_{10}(d)RSSI=A−10nlog10(d)其中:RS
MATLAB卡尔曼·2025-03-16 06:03

Java突击小练习--利用正则表达式来简易的校验邮箱与手机号格式

//校验邮箱publicclassTestEmail{publicstaticvoidmain(String[]args){Scannerinput=newScanner(System.in);//*号代表任意数量
CJH~·2025-03-16 06:03

Elasticsearch大文件检索性能提升20倍实践（干货）_elasticsearch 查询优化

Elasticsearch的默认支持的数据条数是10000条，可以通过post请求修改。最终，本步骤将支持ES最大返回值100
2401_84247505·2025-03-16 06:02

css模拟雷达扫描动画

样式：.radar-scan{background-image:linear-gradient(0deg,transparent24%,rgba(32,255,77,0.15)25%,rgba(32,255,77,0.15)26%,transparent27%,transparent74%,rgba(32,255,77,0.15)75%,rgba(32,255,77,0.15)76%,transp
像牛奶却不是牛奶·2025-03-16 06:31

【大模型对话 的界面搭建-Open WebUI】

OpenWebUI前身就是OllamaWebUI，为Ollama提供一个可视化界面，可以完全离线运行，支持Ollama和兼容OpenAI的API。github网址https://github.com/open-webui/open-webui安装第一种docker安装如果ollama安装在同一台服务器上：dockerrun-d-p3000:8080--add-host=host.docker.in
y_dd·2025-03-16 06:31

程序员必看！DeepSeek全栈开发指南：从代码生成到分布式训练的黑科技解析

一、DeepSeek技术新突破：程序员必须掌握的MoE架构实战2025年2月25日，DeepSeek开源了专为MoE模型设计的DeepEP通信库，这项技术革新直接影响了分布式训练和推理效率。
AI创享派·2025-03-16 06:00

elasticsearch analyzer 学习笔记

基本定义analyzer执行将输入字符流分解为token的过程使用场景在indexing的时候，也即在建立索引的时候在searching的时候，也即在搜索时，分析需要搜索的词语analysisCharacterfiltering(字符过滤器):使用字符过滤器转换字符Breakingtextintotokens(把文字转化为标记):将文本分成一组一个或多个标记Tokenfiltering：使用标记过
weixin_40455124·2025-03-16 06:00

【大模型UI\多模型回复UI】

文章目录1、开源大模型用户界面（UI）2、同时让多个模型回复UI1、开源大模型用户界面（UI）LobeChatOpenWebUI：这是一款功能丰富且用户友好的开源自托管AI界面，旨在完全离线运行。
Ai君臣·2025-03-16 06:29

PCIe信号传输的幕后：HCSL与LP-HCSL深度解析

在PCIe体系架构里，HCSL（High-speedCurrentSteeringLogic）与LP-HCSL（Low-Po
赛卡·2025-03-16 06:28

大模型的webui

exportXXX_LLM_C=~/xcore-llm/build/ReleaseexportCUDA_VISIBLE_DEVICES=2,3exportCUDACXX=/usr/local/cuda-12.3/bin/nvccnohup/usr/bin/python3/home/src/api_server/api_server.py--modelLLama2:7b-chat-hf_A800--
Zain Lau·2025-03-16 05:26

大模型+智能代理：自动化测试的终极组合？

近年来，大模型（LLM,LargeLanguageModel）+智能代理（Agent）的结合，为自动化测试带来了新的可能性。这种“智能测试代理”能够利用大模型的自然语言
测试者家园·2025-03-16 05:55

【PCDN】2020架构: 提高穿透和分享、BGP协议

小溪流科技自研海外PCDN系统技术架构与演进转载自腾讯云文/张道远整理/核心组网我们自己的P2P组网模型。我们采用了树形组网，但是我们规避优化了传统树形模型的缺点。
等风来不如迎风去·2025-03-16 05:53

大语言模型原理与工程实践：大语言模型强化对齐

大语言模型原理与工程实践：大语言模型强化对齐作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着人工智能技术的迅猛发展，大语言模型
AGI大模型与大数据研究院·2025-03-16 05:52

LLM对齐方法作用：主要解决大型语言模型（LLMs）输出与人类价值观、需求和安全规范不一致的问题

LLM对齐方法作用：主要解决大型语言模型（LLMs）输出与人类价值观、需求和安全规范不一致的问题对齐方法（AlignmentMethods）主要解决大型语言模型（LLMs）输出与人类价值观、需求和安全规范不一致的问题
ZhangJiQun&MXP·2025-03-16 05:52

庖丁解java(一篇文章学java)

-CSDN博客SpringCloud(
庖丁解java·2025-03-16 05:22

LabVIEW cRIO中CSV文件的读取

在LabVIEWcRIO中读取CSV文件，需通过文件传输、路径配置、数据解析等步骤实现。本文详细说明如何通过代码读取本地存储的CSV文件，并探讨直接通过对话框选择文件的可行性及替代方案。
LabVIEW开发·2025-03-16 05:22

【AI热点】Manus技术细致洞察报告（篇2）

1.引言与背景1.1产品崛起与「全自主通用Agent」的概念自2023年底至2024年初，大模型及其
碣石潇湘无限路·2025-03-16 05:50

鸿蒙HarmonyOS开发系列：WebSocket消息发送应用示例

WebSocket位于网络分层模型的应用层，是建立在TCP之上的双向通讯协议，可以在一个TCP连接上进行全双工通信；和HTTP不同的是，WebSocket通讯需要服务端和客户端先通过握手连接，连接成功后才能相互通信
太空人_喜之郎·2025-03-16 04:49

数据处理和分析之数据降维：t-SNE：使用t-SNE进行数据可视化实践

降维不仅可以帮助我们更有效地存储和处理数据，还能在高维数据中发现潜在的模式和结构，这对于数据可视化和模型训练尤为重要。高维数据往往难以直观理解，通过降维，我们可以将其转换为二维或三维空间，便于可视化
kkchenkx·2025-03-16 04:17

第20篇：从零开始构建NLP项目之电商用户评论分析：模型训练阶段

大家好，今天我们继续探讨如何从零开始构建一个NLP项目，特别是电商用户评论分析中的模型训练阶段。模型训练是NLP项目的核心环节，通过合理的调参和优化，可以显著提升模型性能。
Gemini技术窝·2025-03-16 04:46

MyBatis注解开发之一对多查询

文章目录0.MyBatis的注解实现复杂映射开发1.一对多查询1.1一对多查询的模型1.2一对多查询的语句1.3创建StudentMapper接口1.4使用注解配置Mapper1.5测试类1.6一对多配置总结
我心向阳iu·2025-03-16 04:16

79.HarmonyOS NEXT 手势操作模型详解：移动、缩放与旋转的实现原理

HarmonyOSNEXT手势操作模型详解：移动、缩放与旋转的实现原理1.模型概述这组模型类主要用于处理手势交互中的各种变换操作，包括：位置控制（PositionModel）偏移计算（OffsetModel
·2025-03-16 04:19

selenium+pyquery爬取《鱿鱼游戏》评论2000+条

鱿鱼游戏》的全部评论评论排名评论标题id评论时间评论内容导入所需要的包selenium:模拟浏览器，这里使用的是Edge浏览器，需要安装Edge浏览器驱动解析库：PyQuery保存数据：pandas，保存为csv
铁憨憨0304·2025-03-16 04:15

基于asp.NET的病历管理系统 (源码+net+vue+部署文档+讲解等)

，项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望帮助更多的人文章目录前言程序资料获取一、项目技术二、项目内容和功能介绍三、核心代码数据库参考四、效果图五、资料获取前言博主介绍：✨全网粉丝10W+,CSDN
qq_1406299528·2025-03-16 04:15

Flutter 自定义年月日倒计时

项目里还有其他倒计时类型，比如年月日，天之类的，先上一个工具类：//时间格式化，根据总秒数转换为对应的hh:mm:ss格式staticStringconstructTime(intseconds){intday
xudailong_blog·2025-03-16 03:42

使用yolo训练自己的模型数据遇到的问题

1、报错：NolabelsfoundinD:\xxx\valid\labels.cache查找网上的文章大多都是说文件目录没按规定创建，但我检查了我的目录没问题，后来发现是labels文件夹里的txt文件和images文件夹的图片没有一一对应，对应好之后问题解决2、解决完上个问题之后还是不报上面的错了但还是FatalPythonerror:Aborted；Restartingkernel...检查
次次皮·2025-03-16 03:12

中国首款AI原生IDE：字节跳动Trae国内版深度解析与实践指南

关键发布亮点：模型支持：搭载字节自研的Doubao-
代码的建筑师·2025-03-16 03:41

uni-app移动端应用开发底部安全区域适配

所以我们也需要动态获取底部安全区域来适配在uniapp的manifest.json，打开源码视图，对需要适配的页面添加如下配置"styles":{"safeArea":{"bottom":"auto"}}如果使用CSS
向凡而生·2025-03-16 03:40

Python——文件读取

Python可以读取不同格式的文件，下面简单来介绍一下：1、使用read_excel或read_csv读取文件，若在路径前加r，使用“\”importpandasaspd#在路径前加r,使用“\”df=
一颗小松松·2025-03-16 03:09

大模型火爆 2025：LLaMA、Qwen、DeepSeek 核心原理+就业秘籍，快速入门 AI 工程师

1.大模型核心原理：从零开始理解AI模型这些是大型语言模型（LLMs）的核心技术，适合初学者逐步深入学习。以下是详细拆解，让小白也能掌握：LLaMA系列模型核心原理详解：什么是LLaMA？
weixin_40941102·2025-03-16 03:38

springboot集成钉钉_钉钉通知机器人与SpringBoot的集成

SpringBootAdmin集成自定义监控告警(2.0.1版本)------钉钉机器人-yuancao24的博客-CSDN博客https://blog.csdn.net/yuancao24/article
weixin_39622643·2025-03-16 03:38

【AI热点】MCP协议深度洞察报告

摘要人工智能技术飞速发展，大型语言模型（LLM）如何高效、安全地利用外部数据和工具成为关键问题。
碣石潇湘无限路·2025-03-16 03:37

【AI】Transformer布道：让AI学会“左顾右盼”的超级大脑！（扫盲帖）

在LLM爆火的时代，如果还不了解Transformer就太落伍了，下面我第一次尝试用一种更日常、更口语化的方式，把Transformer这个模型讲个大概。
碣石潇湘无限路·2025-03-16 03:37

【奇点时刻】通义千问开源QwQ-32B技术洞察报告（扫盲帖）

以下报告将基于今天各大社区对Qwen/QwQ-32B（下文简称「QwQ-32B」）模型的讨论、测评与实测体验进行综合性分析与洞察。
碣石潇湘无限路·2025-03-16 03:37

轻松管理CSV数据，Python csv库全解析

文章目录轻松管理CSV数据，Pythoncsv库全解析背景介绍csv库是什么？如何安装csv库？
嘎啦AGI实验室·2025-03-16 03:36

#PyCharm 2024.1新增功能

以下是对这些新增功能的详细解析：一、智能编码辅助HuggingFace模型和数据集文档预览PyCharm2024.1引入了HuggingFace模型和数据集的快速文档预览功能。
Dingdangr·2025-03-16 02:05

TensorRT-LLM保姆级教程-快速入门

随着大模型的爆火，投入到生产环境的模型参数量规模也变得越来越大（从数十亿参数到千亿参数规模），从而导致大模型的推理成本急剧增加。
大模型八哥·2025-03-16 02:34

使用agent搭建一个简易的ai论文写作程序

基于LangGraph和LangChain框架构建，利用大型语言模型和搜索工具协同工作，形成了一个完整的论文写作流水线。
喂喂喂喂位·2025-03-16 02:02

DeepSeek：技术创作者的内容革命，从代码到爆文的AI全栈攻略

作为CSDN的资深用户，你是否经历过这些痛点？选题焦虑：技术热点日新月异，如何抓住「大模型优化」或「量子计算落地」等前沿方向？
不想加班的码小牛·2025-03-16 02:59

——基于“大脑-四肢”模型的三层架构深度解析

摘要本文以“大脑-四肢”类比SDN三层架构，揭示控制器如何通过全局视图管理、南向接口标准化（如OpenFlow）与北向API开放能力，实现对万亿级网络的集中化控制。文中包含OpenFlow协议代码示例、网络拓扑公式及架构图，力求呈现技术细节与实战价值。一、SDN架构的“大脑-四肢”隐喻SDN通过控制平面-数据平面-应用平面的三层架构，构建了网络控制的“中枢神经系统”：控制层（大脑）：集中式控制器掌
不想加班的码小牛·2025-03-16 02:29

NPU的应用场景：从云端到边缘

模型训练加速：在大规模训练任务中，NPU可以作为加速单元，提升训练效率。2.边缘计算智能摄像头：在安防监控中，NPU可以实时处理视频流，实现目标检测和跟踪。
绿算技术·2025-03-16 02:29

NPU的工作原理：神经网络计算的流水线

NPU的工作原理可以概括为以下几个步骤：1.模型加载·将训练好的神经网络模型加载到NPU的内存中。2.数据输入·输入数据（如图像、语音）通过接口传输到NPU。
绿算技术·2025-03-16 02:28

GPU的优势：并行计算的利器

灵活的编程模型:GPU提供了丰富的编程模型和
绿算技术·2025-03-16 02:28

LINUX下的tcp协议

C/S模型：ssize_trecv(intsockfd,void*buf,size_tlen,intflags);功能：从tcp套接字接
Ccc030.·2025-03-16 02:27

Ollama大模型工具的安全风险及应对策略

文章目录**Ollama的安全隐患：不容忽视的风险****未授权访问：门户洞开的风险****数据泄露：敏感信息的外泄****漏洞利用：历史遗留的隐患****安全加固：守护数据与服务的防线****限制监听范围：内网隔离的保护****配置防火墙规则：双向过滤的防御****实施多层认证与访问控制：密钥与白名单的双重保障****禁用危险操作接口：限制权限的策略****修复历史漏洞：及时更新的重要性****
码事漫谈·2025-03-16 01:57

孪生网络模型，当训练集与测试集共用一个数据集时，训练准确率为100%，而测试准确率仍在50%左右浮动

问题描述【问题】孪生网络模型，测试效果异常：当训练集与测试集共用一个数据集（样本、标签完全相同）时，训练准确率为100%，而测试准确率仍在50%左右浮动（正常来说测试的都
bug菌¹·2025-03-16 01:26

机器人基础知识

在机器人学中，“inversedynamics”（逆动力学）和“forwarddynamics”（正向动力学）是两个核心概念，它们帮助我们理解和计算机器人如何移动以及需要应用什么样的力来实现这些移动。
传说故事·2025-03-16 01:55

必看！一文读懂知识蒸馏技术

1.知识蒸馏是什么在深度学习领域，大型模型（如DeepSeek）通常具有强大的性能，但它们的计算量和参数量都非常庞大，这使得它们难以在资源受限的设备（如移动设备或嵌入式设备）上部署。
小天才学习机打游戏·2025-03-16 01:54

从零开始大模型开发与微调：PyTorch 2.0深度学习环境搭建

从零开始大模型开发与微调：PyTorch2.0深度学习环境搭建作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习在各个领域的广泛应用
AI智能涌现深度研究·2025-03-16 01:54

Langchain如何调用Siliconflow的模型

硅基流动之前宣布了部分模型免费，那我们就可以调用API来搞些事情。
LJY_LU·2025-03-16 01:52
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