DR模型集群概述第45页

Stable Diffusion 模型具体如何设置参数？

num_inference_steps：控制模型推理的步数。步数越多，生成的图像质量通常越高，但生成时间也会相应增加。

壁纸样机神器·2025-03-16 19:01

YOLO优化之扫描融合模块（SimVSS Block）

为克服这些问题，研究人员开始探索将状态空间模型（SSM）引入目标检测领域，以期提高

清风AI·2025-03-16 19:00

新手村：线性回归-实战-波士顿房价预测

嘉羽很烦·2025-03-16 18:28

新手村：混淆矩阵

新手村：混淆矩阵一、前置条件知识点要求学习资源分类模型基础理解分类任务（如二分类、多分类）和常见分类算法（如逻辑回归、决策树）。

嘉羽很烦·2025-03-16 18:28

Android手机中各类安全相关知识总结

数据知道·2025-03-16 18:57

计算机视觉（Computer Vision, CV）的入门到实践的详细学习路线

学习统计推断方法，如假设检验、置信区间估计，以评估模型性能。微积分掌握梯度、

云梦优选·2025-03-16 18:57

RAG技术深度解析：从基础Agent到复杂推理Deep Search的架构实践

小爷毛毛（卓寿杰）·2025-03-16 18:56

Linux企业级应用（二）深入解析LNMP架构与Nginx在企业级应用中的关键角色

文章目录深入解析LNMP架构与Nginx在企业级应用中的关键角色引言第一部分：LNMP架构概述第二部分：Nginx的核心功能与优势第三部分：LNMP平台的搭建与配置第四部分：LNMP平台的应用部署与管理第五部分

洛秋_·2025-03-16 18:56

以太网驱动Eth的AutoSAR配置及源代码实现

一、概述在现代汽车中以太网(Ethernet)被广泛应用于实现车辆内部的高速数据通信，AutoSAR(AUTomotiveOpenSystemARchitecture)作为汽车行业的标准化框架，提供了一套规范和方法论

程序员杨弋·2025-03-16 18:25

Free QWQ - 世界首个免费无限制分布式 QwQ API

安替-AnTi·2025-03-16 17:54

【解锁机器学习：探寻数学基石】

毫不夸张地说，数学是打开机器学习大门的钥匙，是理解和掌握机器学习算法与模型的核心所在。想象一下，机器学习就像是一座

游戏乐趣·2025-03-16 17:23

深入解析 item_get_app 接口：获取淘宝 APP 商品详情原数据

一、接口概述item_get_app是淘宝开放平台提供的一个API接口，用于获取淘宝APP上指定商品的详细信息。通过该接口，开发者可以获取商品的标题

2501_90907859·2025-03-16 17:22

组态软件在物联网中的应用概述

组态软件在物联网（IoT）中的应用主要体现在以下几个方面：1.设备监控与管理组态软件通过图形化界面实时监控物联网设备的状态，如温度、湿度、压力等，并支持远程控制，帮助用户及时发现并处理异常。2.数据采集与分析组态软件能够从物联网设备中采集数据，进行存储和分析，生成趋势图、报表等，辅助用户优化系统运行。3.系统集成组态软件支持多种通信协议（如MQTT、OPCUA等），能够集成不同厂商的设备，实现统一

by组态软件·2025-03-16 17:22

简单以太网配置

displayarp//查看路由器mac地址交换机配置命令：system-view//从用户视图进入系统视图dismac-address//查看mac地址表路由器配置命令:system-view//从用户视图进入系统视图

像linux的企鹅·2025-03-16 17:21

即插即用模块--KANLinear

这是一个即插即用模块–KANLinear，使用时import这个代码文件，然后模型中的nn.Linear换成这个KANLinear即可impor

苏格拉没有鞋底·2025-03-16 17:51

机器学习——正则化、欠拟合、过拟合、学习曲线

过拟合（overfitting）:模型只能拟合训练数据的状态。即过度训练。

代码的建筑师·2025-03-16 17:51

【kafka的零拷贝原理】

kafka的零拷贝原理一、零拷贝技术概述二、Kafka中的零拷贝原理三、零拷贝技术的优势四、零拷贝技术的实现细节五、注意事项一、零拷贝技术概述零拷贝（Zero-Copy）是一种减少数据拷贝次数，提高数据传输效率的技术

@Corgi·2025-03-16 17:50

Android Studio运行错误分析与解决：Caused by: org.codehaus.groovy.control.MultipleCompilationErrorsException: s

AndroidStudio运行错误分析与解决：常见问题汇总作为一名Android开发者，在使用AndroidStudio时，难免会遇到各种运行错误。

LuXi_foryou·2025-03-16 17:19

UDS学习计划

第一阶段：基础认知（1周）学习目标理解UDS的基本概念和应用场景掌握UDS协议的核心组成部分熟悉相关工具的使用学习内容UDS概述UDS的定义与作用（ISO14229标准）应用场景：ECU诊断

正当少年·2025-03-16 17:49

WPF Prism模块加载 1.Appconfig的配置方式

手动配置app.config加载Prism模块的步骤1.添加必要的NuGet包确保你的项目中包含了以下NuGet包：Prism.Unity或其他你选择的依赖注入容器（如Prism.DryIo

她说彩礼65万·2025-03-16 17:18

简易C语言Web服务器

概述：这个项目是一个用C语言实现的简易Web服务器，使用了套接字（sockets）和pthread。服务器能够处理基本的HTTP请求，提供静态HTML和图片文件。它采用多线程以同时处理多个客户端连接。

mzg__·2025-03-16 17:18

了解状态机

前言状态机（StateMachine）是一种数学模型，用于描述系统或程序在不同状态之间转换的行为。它由一组状态、转移条件和动作组成。一、什么是状态机？

Mcband·2025-03-16 17:18

mysql设置不区分表名大小写

为了不区分表名大小写，我们需要完成以下配置十分简单1.使用root用户，修改/etc/my.cnf文件在[mysqld]下添加lower_case_table_names=12.重启mysqlservicemysqldrestart

俏布斯·2025-03-16 17:17

从过拟合到强化学习：机器学习核心知识全解析

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·2025-03-16 16:16

应用层之网络应用模型，HTTP/HTTPS协议

应用层是网络协议栈的最顶层，直接为应用程序提供通信服务，定义了不同主机间应用进程交互的规则，包括报文类型、语法、语义及通信时序一、网络应用模型1.定义及特点模型定义核心特点典型应用场景C/S客户端向服务器发起请求

@ANONYME·2025-03-16 16:46

计算机网络：（一）详细讲解互联网概述与组成（附带图谱更好对比理解）

计算机网络（一）详细讲解互联网概述与组成前言一、计算机网络在信息时代中的作用二、互联网概述1.网络中的网络2.互联网基础的三个阶段3.什么是标准化工作三、互联网的组成1.边缘部分2.核心部分总结（核心概念速记

珹洺·2025-03-16 16:46

Simulink实例演示：智能车辆自动超车策略仿真

目录Simulink实例演示：智能车辆自动超车策略仿真一、背景介绍二、所需工具和环境三、步骤详解步骤1：创建Simulink模型

xiaoheshang_123·2025-03-16 16:45

Android 百度语音合成工具类封装：内存泄漏防护与简化调用

适配高版本Android系统使用ApplicationContext避免内存泄漏默认回调支持，调用更简洁线程安全与资源释放优化完整代码：BaiduTTSManager.java：importandroid.content.Context

tangweiguo03051987·2025-03-16 16:44

MyBatis-Plus 逻辑删除：让数据“消失”却不真正删除的秘密！

了解DELETE、TRUNCATE、DROP关键字请看：MySQL数据删除三剑客：DELETE、TRUNCATE、DROP秒懂！

码熔burning·2025-03-16 16:44

利用matlab实现贝叶斯优化算法（BO）优化支持向量机回归(SVR)的超参数

【导读】在机器学习建模中，支持向量机（SVM）回归模型的效果高度依赖超参数选择。但手动调参就像"大海捞针"，而网格搜索又面临"计算爆炸"的难题。今天给大家介绍一个智能调参黑科技——贝叶斯优化算法。

是内啡肽耶·2025-03-16 16:41

LangChain大模型应用开发：LangGraph快速入门

今天给大家分享的内容是使用LangChain进行大模型应用开发中的LangGraph，那么什么是LangGraph呢？我们直接进入正题。

老赵爱学习·2025-03-16 16:40

大模型巅峰对决：DeepSeek vs GPT-4/Claude/PaLM-2 全面对比与核心差异揭秘

喜欢可以到主页订阅专栏目录技术架构对比性能表现与基准测试多模态与多语言能力推理效率与成本分析开源生态与行业适配应用场景与案例研究未来发展与技术趋势代码实现与调用示例1.技术架构对比DeepSeek：动态稀疏激活的混合专家系统（MoE）动态路由机制：每个输入仅激活约5.5%的参数（如6710亿参数中激活370亿），显著降低计算能耗40%。模块化设计：支持金融、医疗等领域的即插即用式微调，行业适配能力

accurater·2025-03-16 16:40

【DevOps】Azure Kubernetes 服务 (AKS) 集群中安装ArgoCD

【DevOps】AzureKubernetes服务(AKS)集群中安装ArgoCD推荐超级课程：本地离线DeepSeekAI方案部署实战教程【完全版】Docker快速入门到精通Kubernetes入门到大师通关课

小涵·2025-03-16 15:39

基于DeepSeek R1构建下一代Manus通用型AI智能体的技术实践

目录一、技术背景与目标定位1.1大模型推理能力演进趋势1.2DeepSeekR1核心特性解析-混合专家架构(MoE)优化-组相对策略优化(GRPO)原理-多阶段强化学习训练范式1.3Manus智能体框架设计理念

zhangjiaofa·2025-03-16 15:08

采用OllamaSharp实现.NET快速对接deepseek实现聊天、模型管理、流式响应等功能

它提供了对OllamaAPI端点的全面支持，包括聊天、模型管理、流式响应等功能，适合需要与Ollama服务进行交互的.NET开发者。

zzlyx99·2025-03-16 15:08

《恐龙餐厅菜单页面代码说明文档》

一、整体概述此HTML文件构建了一个恐龙餐厅的菜单页面，用户能够浏览菜品、将菜品添加到购物车，并进行支付操作。页面运用HTML搭建结构，CSS进行样式设计，JavaScript实现交互功能。

欣然～·2025-03-16 15:08

利用 OpenCV 库进行实时目标物体检测

一、代码概述此代码利用OpenCV库实现了基于特征匹配的实时物体检测系统。通过摄像头捕获实时视频帧，将其与预先加载的参考图像进行特征匹配，从而识别出视频帧中是否存在与参考图像匹配的物体。

欣然～·2025-03-16 15:08

使用python制作网站

定义一个名为Pizza的模型，它包含字段name，用于存储比萨名称，如Hawaiian和MeatLovers。

欣然～·2025-03-16 15:07

访问指定网站获取页面标题信息

一、代码功能概述bid_search.py是一个使用Selenium库的Python脚本，其主要功能是自动化访问特定的招投标信息网站（浙江招标投标公共服务平台-首页），点击页面上的“查看更多”按钮，获取页面上所有元素的内容

欣然～·2025-03-16 15:07

处理创造性词汇 & 词组特征（Creative Words & Features Model），词袋模型处理未知词，模型得分

词组特征（CreativeWords&FeaturesModel）1.处理否定（NegationHandling）2.词组特征（Bigrams&N-grams）3.结合否定传播与n-grams进行优化词袋模型

pen-ai·2025-03-16 15:37

python-提示词对大模型推理有多重要？

文章目录前言测试一个失败的提示词提示词内容knowledge内容提问的内容得到的回答说点啥能引导的提示词提示词内容knowledge内容提问的内容得到的回答说点啥结束语前言神级提示词一度成为AI圈的热搜，那么提示词对大模型推理到底有多重要

给自己做加法·2025-03-16 15:07

自动语音识别（ASR）模型全览

以下为截至2024年底主流ASR模型的详细列表，涵盖传统模型、端到端模型、开源框架及商业解决方案，按技术类型分类整理，并标注适用场景：一、传统混合模型（GMM/HMM、DNN/HMM）GMM/HMM公开时间

u013250861·2025-03-16 15:05

【开源所有代码-全在线智能音箱】树莓派智能音箱，自定义唤醒词，大模型LLM GPT对话

安装sounddevicepipinstallsounddevice安装portAudiosudoapt-getinstalllibportaudio2sudoapt-getinstalllibasound-devsudoapt-getinstallportaudio.devsudoapt-getinstallpython3-pyaudiopipinstallpyaudio安装wavepipins

南七小僧·2025-03-16 15:04

大语言模型微调和大语言模型应用区别

大语言模型微调和大语言模型应用区别微调与应用LLM的区别微调大语言模型（LLM）是指取一个已经预训练好的模型，进一步用特定数据集训练，使其更好地适应某个任务或领域，比如为医疗聊天机器人优化医疗术语理解。

AI Echoes·2025-03-16 15:34

一篇文章介绍清楚什么是Web自动化智能体？

大模型智能体的“大脑”Web自动化智能体的核心驱动力来自于大模型（如ChatGPT、Claude、Ollama）。这些大模型赋予了智能体强大的自然语言理解和任务规划能力。任务理解：智能体能够准

霍格沃兹测试开发学社·2025-03-16 15:01

计算机四级 - 数据库原理 - 第7章「数据库系统实现技术」

7.1数据库管理系统概述7.1.1数据库管理系统的基本功能数据定义功能：数据库模式（包括外模式、模式、内模式）的定义、数据库完整性的定义、安全保密的定义，索引和视图的定义数据操纵功能数据存储和管理功能事务管理功能数据定义功能

akbar&·2025-03-16 15:01

Manus（一种AI代理或自动化工具）与DeepSeek（一种强大的语言模型或AI能力）结合使用任务自动化和智能决策

一、Manus与DeepSeek差异十分好奇DeepSeek和Manus究竟谁更厉害些，DeepSeek是知识型大脑，Manus则是全能型执行者。即DeepSeek专注于语言处理、知识整合与专业文本生成。其核心优势在于海量参数支持的深度学习和知识推理能力，例如撰写论文、润色法律合同、解答专业问题等。Manus则更强调从规划到交付的闭环能力。它通过工具链调用（如浏览器、代码编辑器）自主执行复杂任务，

zzlyx99·2025-03-16 15:01

Android手写签名功能（包含画米字格，人名和书写轨迹）

本文主要介绍Android手写签名的功能实现，效果如下图1、根据人名的个数绘制人的名称这个逻辑分几个步骤：首先创建画笔，然后根据一个字，创建一个字的矩形框，然后根据矩形框获取到画这个字的宽高。

zhang106209·2025-03-16 15:00

力扣 2697. 字典序最小回文串

题目来源：https://leetcode.cn/problems/lexicographically-smallest-palindrome/C++题解：从两端往中间判断，不同时则用字典序小的替换字典序大的

江湖人称贺行风·2025-03-16 14:29

2021-05-25

12306网站登陆界面弹出来这样一个界面进入登陆界面的网站，把鼠标放在确定的位置右键点击检查，找到#我把它放在另一个函数中，这样调用就可以了defclick_ok1(self):bounce_button=driver.find_element_by_css_selector

张辣鸡·2025-03-16 14:57

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