GEE嵌套协方差结构仿真模型第2页

RoPE——Transformer 的旋转位置编码

在自然语言处理领域，Transformer是现代深度学习模型的基础，而位置编码（PositionEmbedding）则是Transformer处理序列数据的关键模块之一。

机智的小神仙儿·2025-03-10 09:34

利用图数据库构建问答应用指南

⚠️安全提示⚠️构建基于图数据库的问答系统需要执行模型生成的图查询。这其中存在固有风险。确保数据库连接权限范围尽可能地缩小以满足链/代理的需求。这将减轻但不会消除构建模型驱动系统的风险。

scaFHIO·2025-03-10 09:01

Deepseek-R1性能指标

Pass@1)4.MATH-500(Pass@1)5.MMLU(Pass@1)6.SWE-benchVerified(Resolved)Figure基准测试任务1.AIME2024(Pass@1)主要衡量模型在数学竞赛题目上的解题能力

ZHOU_CAMP·2025-03-10 08:31

Process-based Self-Rewarding Language Models 论文简介

基于过程的自奖励语言模型：LLM优化的新范式引言大型语言模型（LLM）在多种任务中展现出了强大的能力，尤其是在使用人工标注的偏好数据进行训练时。

ZHOU_CAMP·2025-03-10 08:31

鸿蒙开发API 12 完全解析：核心技术升级与开发实战

文章目录一、API12架构全景图1.1系统架构层次1.2API12核心模块对比二、ArkUI3.0革命性升级2.13D图形能力2.1.13D组件基础结构2.1.2物理引擎集成2.2新增组件库三、分布式能力增强

北辰alk·2025-03-10 08:00

什么是 YAML及OCP、IBM CP4BA中的YAML文件解析

一、YAML介绍1、YAML的主要特点：易于阅读：YAML语法简洁明了，使用缩进和符号来表示数据结构，避免了像XML那样繁琐的标签，以及像JSON那样大量的花括号和方括号。数据序列化：YAM

自由鬼·2025-03-10 08:29

每天五分钟深度学习pytorch：基于Pytorch搭建ResNet模型的残差块

残差块我们分析一下这个残差块，x经过两个卷积层得到F(x)，然后F(x)+x作为残差块的输出，此时就有一个问题，这个问题就是F(x)+x的维度问题，如果图片数据经过两个卷积层之后F(x)变小（height和weight变小）或者通道数发生了变化，那么此时F(x)是没有办法和x相加的，当然我们可以学习前面的GoogLeNet的方式，也就是说卷积之后的F(x)和x一样，大小不变，或者对x变道和F(x)

每天五分钟玩转人工智能·2025-03-10 08:59

玩转python: 掌握Python数据结构之字典

字典（Dictionary）是Python中一种非常强大的数据结构，它以键值对（Key-ValuePair）的形式存储数据。字典的特点是快速查找、灵活存储和高效操作。

千益·2025-03-10 08:28

实战1. 利用Pytorch解决 CIFAR 数据集中的图像分类为 10 类的问题

实战1.利用Pytorch解决CIFAR数据集中的图像分类为10类的问题加载数据建立模型模型训练测试评估你的任务是建立一个用于CIFAR图像分类的神经网络，并实现分类质量>0.5。

啥都鼓捣的小yao·2025-03-10 08:57

信号处理应用：控制系统中的信号处理_（2）.控制系统的数学建模

数学模型可以描述系统的动态行为，帮助我们理解和预测系统的响应。本节将详细介绍控制系统的数学建模方法，包括传递函数、状态空间模型和频域分析。

kkchenkx·2025-03-10 08:57

分子动力学仿真软件：GROMACS_（12）.并行计算与性能优化

在分子动力学仿真中，系统的规模往往非常大，涉及数百万甚至数十亿个原子的相互作用。因此，并行计算是提高仿真效率的关键技术之一。

kkchenjj·2025-03-10 08:54

json文件如何转为txt

将JSON文件转换为txt文件的方法如下：使用编程语言读取JSON文件并将其解析为数据结构(例如，字典或列表)。对数据结构进行操作以将其转换为想要在txt文件中输出的格式。

一筐猪的头发丝·2025-03-10 07:23

物理层与数据链路层：网络通信的基石

引言在上一篇中，我们介绍了计算机网络的基础概念和OSI模型的整体结构。今天，我们将深入探讨OSI模型的最底层——物理层和数据链路层。这两层是网络通信的基础，它们直接负责数据的物理传输和帧的封装与传输。

Evaporator Core·2025-03-10 07:52

[arxiv论文解读]LlamaFactory：100+语言模型统一高效微调

该文档是一篇关于LLAMAFACTORY的学术论文，这是一个用于高效微调大型语言模型（LLMs）的统一框架。

强化学习曾小健·2025-03-10 07:22

计算机网络（5）数据通信的基础知识

一、数据通信的基本概念信息：是对客观事物的运动状态和存在形式的反映，可以是客观事物的形态、大小、结构、性能等描述，也可以是客观事物与外部之间的联系。数据：是传递信息的实体，是信息的一种表现形式。在计

IT 青年·2025-03-10 07:51

基于PyTorch的深度学习5——神经网络工具箱

这些核心组件包括：1)层：神经网络的基本结构，将输入张量转换为输出张量。2)模型：层构成的网络。3)损失函数：参数学习的目标函

Wis4e·2025-03-10 07:49

Linux Shell中的for循环用法

在LinuxShell编程中，for循环是一种非常有用的结构，用于迭代执行一系列命令或操作。它允许我们在一定范围内重复执行特定的任务，例如遍历一个数组、处理文件列表或执行一组命令。

PixelLancer·2025-03-10 07:19

python可應用在金融分析的那一個方面，如何部署在linux server上面。

**機器學習與預測**-使用**scikit-learn**、**TensorFlow**或**PyTorch**建立模型進行股票價格預測、信用風險評估

蠟筆小新工程師·2025-03-10 07:48

Prompt Engineering 指南

但是大预言模型（LLM）的作用不仅于此，使用它构建业务系统或者给业务系统赋能的能力现阶段还未完全开发出来，我相信在不久之后，尤其是国产LLM成熟、相关监管法规落实之后，

陈小龙丶呐喊·2025-03-10 06:16

开源模型应用落地-Qwen2.5-7B-Instruct与vllm实现推理加速的正确姿势-Docker-OpenResty（三）

一、前言目前，大语言模型已升级至Qwen2.5版本。无论是语言模型还是多模态模型，均在大规模多语言和多模态数据上进行预训练，并通过高质量数据进行后期微调以贴近人类偏好。

开源技术探险家·2025-03-10 06:43

DeepSeek 提示词样例

api-docs.deepseek.com/zh-cn/prompt-library文章目录一、代码改写提示词样例输出二、代码解释提示词样例输出三、代码生成提示词样例输出四、内容分类提示词样例输出五、结构化输出提示词样例输出六

量仔搞靓化·2025-03-10 06:13

支持向量机——SVM

支持向量机支持向量机是一种经典的二分类模型，基本模型定义为特征空间中的最大间隔的线性分类器，其学习的优化目标便是间隔最大化，因此，支持向量机本身可以转换一个凸二次规划求解问题。

big_matster·2025-03-10 06:42

Stm32学习笔记2-中断系统-对射式红外传感器计次

3.参考nvic基本结构：可以看出stm32中的许多外设像EXTI、TIM等都有中断通道。通过NVIC统一管理。经过NVIC裁决后可向中断CPU当前程序转而执行这些外设的中断程序。

Anon_Tokoyo·2025-03-10 06:12

RISC-V ISA 模拟器Spike安装与使用指南

安装与使用指南riscv-isa-simSpike,aRISC-VISASimulator项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ri/riscv-isa-sim1.项目目录结构及介绍

郝赢泉·2025-03-10 06:12

【OpenAI官方课程】第一课：GPT-Prompt 的构建原则指南

本课程将教您如何通过OpenAIAPI有效地利用大型语言模型（LLM）来创建强大的应用程序。

euffylee·2025-03-10 06:12

LangChain大模型应用开发：消息管理与聊天历史存储

而聊天历史存储则赋予模型“记忆”，多轮对话时能参考过往记录，理解意图更精准，回复更连贯。二者相辅相成，为构建智能对话应用筑牢基础。希望大家能通过我本次的分享，对它们有更清晰的认知。消息存储在内存

老赵爱学习·2025-03-10 06:41

DeepSeek市场份额攀至9.6%，探索生成式AI的行业变革之路

耶耶Norsea·2025-03-10 06:41

Java直通车系列15【Spring MVC】（ModelAndView 使用）

：使用ModelAndView处理列表数据示例3：使用ModelAndView处理异常情况1.ModelAndView概述在SpringMVC中，ModelAndView是一个非常重要的类，它用于封装模型数据和视图信息

浪九天·2025-03-10 05:08

Redis 架构师核心知识掌握概览

以下是关于Redis需要学习和掌握的核心知识点：核心知识点基础概念：数据结构：了解Redis支持的五种基本数据类型：字符串（String）、哈希（Hash）、列表（List）、集合（Set）和有序集合（

将臣三代·2025-03-10 05:07

量子位招聘 | DeepSeek帮我们改的招聘启事

如果你与我们志同道合，对AI大模型、具身智能、终端硬件、AI新媒体编辑感兴趣，我们正在招聘这些领域的原创作者。以下岗位均为全职，工作地点：北京中关村。

·2025-03-10 05:37

物联网通过数字孪生技术实现设备状态的实时仿真和优化

数字孪生（DigitalTwin）是一种通过虚拟模型实时映射和仿真物理设备状态的技术。它结合了物联网（IoT）、大数据、人工智能（AI）和仿真技术，能够实现对设备状态的实时监控、预测和优化。

小赖同学啊·2025-03-10 05:36

【vLLM 教程】使用 TPU 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。

·2025-03-10 05:07

使用LangChain实现最新NLP研究成果

技术背景介绍LangChain作为一个强大且灵活的开源工具，旨在简化大语言模型（LLMs）的开发与应用。通过对最新研究的集成，

eahba·2025-03-10 05:33

python openai 关于会话管理问题（一）

一旦消息的大小超过了模型的上下文窗口，线程将尝试聪明地截断消息，然后再完全删除它认为最不重要的消息。

哦里哦里哦里给·2025-03-10 05:03

Python使用OpenAI的API（附大模型资源）

提供了一系列不同能力级别的模型，适用于不同任务的，并且能够微调自己的自定义模型。

闯江湖50年·2025-03-10 05:02

Tomcat服务器

以下是Tomcat安装包目录结构的详细解析，以及各目录的功能扩展说明。一、bin目录位置：Tomcat安装包的根目录下功能：存放To

小布不吃竹·2025-03-10 05:31

领域驱动设计（DDD）与CQRS架构实践：Eric Evans DDDSample项目深入分析

该项目通过将复杂业务逻辑映射为领域模型，展示了DDD在实际软件开发中的应用。项目还融合了命令查询职责分离（CQRS）架构和领域特定语言（DSL），并采用Java语言实现，以提升软件性能和可维护性。

红钻头机·2025-03-10 04:31

如何高效使用LangChain实现复杂任务：全面功能指南

LangChain是一个强大的工具集，它为开发基于大语言模型(LLM)的应用提供了丰富的组件和功能支持。

shuoac·2025-03-10 04:00

HTML简单入门

HTML简单入门文章目录HTML简单入门一、HTML概念二、HTML简介2.1什么是html2.2html能做什么2.3html书写规范三、HTML基本标签3.1结构标签3.2排版标签3.3块标签3.4

鑫仔的记忆·2025-03-10 04:29

什么是MCP协议？AI Agent时代如何选择MCP协议？

摘要在人工智能（AI）迅猛发展的今天，如何让大型语言模型（LLM）充分利用外部数据和工具已成为关键问题。

猫头虎·2025-03-10 04:29

构建一个完整的视觉Transformer（ViT）图像分类模型 VIT （vision transformer）图像分类

构建一个完整的视觉Transformer（ViT）图像分类模型VIT（visiontransformer）图像分类根据提供的截图内容，我们可以看到一个名为VitNet的视觉Transformer（VisionTransformer

Jackie_AI·2025-03-10 04:29

杂乱笔记（一）

一、嵌套定义在Spring中，一个Bean的属性值可以是基本数据类型（如字符串、整数等），也可以是另一个Bean的实例。

五块钱三个·2025-03-10 04:59

OCPP1.6模拟器

OCPP1.6仿真软件-devTest.runOCPP1.6是一种用于电动汽车充电站通信的协议，具有高效、可靠和安全的特点。

刨冰雨·2025-03-10 04:57

使用LangChain构建大语言模型(LLM)应用程序: 基础入门

使用LangChain构建大语言模型(LLM)应用程序:基础入门在这个教程中，我们将了解如何使用LangChain快速上手并构建一个基本的大语言模型(LLM)应用。

bavDHAUO·2025-03-10 04:57

开放充电点协议（OCPP）技术解析：架构演进与通信机制 - 慧知开源充电桩平台

本文将从协议演进、消息模型、通信机制及安全性设计四个维度，深入探讨OCPP的技术细节。1.OCPP协议版本演进与技术特性对比OCPP协议历经多个版

文慧的科技江湖·2025-03-10 04:24

Windows下的PaddleOCR本地部署

anaconda（网上教程很多很详细）2.创建环境3.激活环境并在该环境下安装PaddlePaddle框架4.下载requirments.txt中的库（二）PaddleOCR安装【非重点】二、在自己的数据集上训练模型

wangkun_cl·2025-03-10 03:22

数据湖架构与实时数仓实践：Hudi、Iceberg、Kafka + Flink + Spark

数据湖能够存储原始数据，支持半结构化和非结构化数据，提供更灵活的计算框架，但其缺乏事务管理和数据一致性

晴天彩虹雨·2025-03-10 03:22

给求职者的建议：软件工程师

数据结构与算法基础必刷：数组、链表、哈希表

追寻向上·2025-03-10 03:21

YOLOv7-Tiny：轻量化实时目标检测的革新实践

一、模型定位与核心优势YOLOv7-Tiny作为YOLOv7系列的轻量级版本，专为边缘计算设备和实时检测场景设计。