Gluon模型参数

大厂面试真题-说说DDD中的防腐层以及它和四层架构的关系

DDD（领域驱动设计）中的防腐层（Anti-CorruptionLayer，ACL）是一种设计模式，旨在解决不同子系统或限界上下文间由于领域模型或接口不兼容而带来的集成问题。
鱼跃鹰飞·2025-02-20 04:59

使用Cohere进行文本生成: 从安装到实战

Cohere是一家加拿大初创公司，提供自然语言处理模型，帮助企业提升人机交互体验。本文将详细介绍如何使用Cohere进行文本生成，包括环境配置、核心原理、代码演示和实际应用场景分析。
shuoac·2025-02-20 04:27

开发一个音响控制板程序，需要从硬件架构设计、通信协议选择、核心功能实现三个层面进行系统化开发。以下是基于工业级开发流程的实施方案

STM32F407VGT6），其168MHz主频和硬件浮点单元可满足实时音频处理需求[7]外围电路需集成PT2313音频处理芯片，实现4通道输入选择、音量/音调调节功能[13]存储系统采用W25Q128闪存保存用户配置参数
星糖曙光·2025-02-20 04:55

训练与优化

训练与优化损失函数与反向传播损失函数能够衡量神经网络输出与目标值之间的误差，同时为反向传播提供依据，计算梯度来优化网络中的参数。torch.nn.L1Loss计算所有预测值与真实值之间的绝对差。
钰见梵星·2025-02-20 04:23

KTransformers如何通过内核级优化、多GPU并行策略和稀疏注意力等技术显著加速大语言模型的推理速度？

KTransformers通过内核级优化、多GPU并行策略和稀疏注意力等技术显著加速大语言模型的推理速度，具体体现在以下几个方面：内核级优化：KTransformers采用了高效的内核级优化技术，包括对
魔王阿卡纳兹·2025-02-20 04:53

层次分析法（AHP, Analytic Hierarchy Process）

层次分析法的基本步骤建立层次结构模型首先将决策问题分解为多个层次，通常包括目标层、准则层（即影响决策的主要因素）、子准则层（即对准则进一步细
时代的狂·2025-02-20 04:52

Pytorch实现论文之利用多生成器来预防模式崩溃

模型结构采用DCGAN的框架，原始损失基于WGAN-GP的设计理念。论文题目：StudyofPreventionofModeCollapsein
这张生成的图像能检测吗·2025-02-20 04:17

HCIA网络层协议与IP编址

摘要：网络层是OSI模型中的核心层级，负责实现跨网络的数据传输。
夏の橘·2025-02-20 03:44

ZBrush：导出与导入ZBrush模型_2024-07-15_19-55-08.Tex

ZBrush：导出与导入ZBrush模型ZBrush模型导出基础了解ZBrush的导出格式ZBrush是一款强大的数字雕塑和绘画软件，它支持多种模型导出格式，以适应不同的下游应用需求。
chenjj4003·2025-02-20 03:39

深入浅出：CUDA是什么，如何利用它进行高效并行计算

为了满足这些需求，NVIDIA推出了CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture），这是一种并行计算平台和编程模型。
码上飞扬·2025-02-20 03:38

堆和栈的区别

堆和栈不同点：内存分配方式不同：栈：栈上的内存是自动分配和释放的，通常用于存储函数调用过程中的局部变量、调用参数和使用的寄存器状态等信息。
凌云行者·2025-02-20 02:07

【深度学习】学习率调度策略

什么是学习率可以理解为模型在每一次迭代中的模型更新调整的幅度，“学习”新信息的速度。学习率定义了模型权重（参数）在梯度下降或其他优化算法中的更新步伐。
黑白交界·2025-02-20 02:37

十四、python使用MySQL数据库

在connect()方法中，传入数据库的主机名、用户名、密码和数据库名称等连接参数。importpymysql#创建数据库连接conn
weixin_45460686·2025-02-20 02:07

使用LangChain与Clarifai模型进行交互

在现代AI应用开发中，Clarifai提供了一个完整的AI生命周期管理平台，包括数据探索、数据标注、模型训练、评估和推理。本文将探讨如何使用LangChain库与Clarifai的模型进行交互。
vaidfl·2025-02-20 02:06

深度学习模型中的知识蒸馏是如何工作的?

深度学习模型在多个领域，特别是计算机视觉和自然语言处理中，已经取得了革命性的进展。然而，随着模型复杂性和资源需求的不断攀升，如何将这些庞大模型的知识浓缩为更紧凑、更高效的形式，成为了当前研究的热点。
c++服务器开发·2025-02-20 02:04

使用LangChain与AI21Jurassic模型进行交互

在本指南中，我们将探讨如何使用LangChain与AI21的Jurassic模型进行交互。为了使用Jamba模型，请使用ChatAI21对象。
fgayif·2025-02-20 02:04

AnythingLLM 项目安装与配置指南

AnythingLLM项目安装与配置指南anything-llm为开源和闭源的大型语言模型（LLMs）、嵌入器和向量数据库提供开源的ChatGPT体验。
龙聪山Diane·2025-02-20 02:04

FastApi-基于FastApi实现异步接口的传参和调用(7)

假如说，现在有这么一个接口需求——需要通过FastApi，实现接收别人传递过来的参数，并对获取参数之后的结果信息进行返回。整个接口功能，需要通过异步来实现。
写python的鑫哥·2025-02-20 02:33

stm32正常运行流程图_stm32初始化流程图解析

stm32参数：12V-36V供电兼容5V的I/O管脚优异的安全时钟模式带唤醒功能的低功耗模式内部RC振荡器内嵌复位电路工作温度范围：-40°C至+85°C或105°Cstm32特点：内核：ARM32位
imToken-Daisy·2025-02-20 01:29

Ollama部署大模型并安装WebUi

Ollama用于在本地运行和部署大型语言模型（LLMs）的工具，可以非常方便的部署本地大模型安装Linuxcurl-fsSLhttps://ollama.com/install.sh|sh我是ubuntu
m0_74823611·2025-02-20 01:29

Linux系统性能调优技巧

以下是系统化的调优思路和常用技巧，涵盖CPU、内存、磁盘、网络、内核参数等核心方向：一、性能分析工具速查工具用途示例命令top/htop实时监控进程CPU、内存占用htop-d10vmstat查看内存、
敖光 SRE·2025-02-20 01:29

权重持久化方案优化，让你的模型性能飙升

权重持久化方案优化，让你的模型性能飙升引言你是否在做深度学习项目时，遭遇过模型训练结果无法有效保存，导致之前的努力付诸东流的痛苦？又或者在模型权重持久化时，发现保存和加载的速度极慢，严重影响项目进度？
盼达思文体科创·2025-02-20 01:57

训练时数据增强策略调整，让模型性能飙升

训练时数据增强策略调整，让模型性能飙升引言你是否遇到过模型训练效果不佳，明明投入了大量数据，可模型的准确率、泛化能力就是提不上去？其实啊，很多时候问题就出在数据增强策略上。
盼达思文体科创·2025-02-20 01:26

模型版本回滚机制支持，让你的模型训练不再走弯路

模型版本回滚机制支持，让你的模型训练不再走弯路引言你是否遇到过模型训练过程中，因为一个小失误导致之前的努力白费，只能从头再来的糟心事？为什么辛辛苦苦训练出来的模型，突然效果变差，却找不到问题所在？
盼达思文体科创·2025-02-20 01:26

模型热加载能力大比拼，谁才是真正王者？

模型热加载能力大比拼，谁才是真正王者？引言你是否在开发过程中，为了模型更新而频繁重启服务，浪费大量时间？又是否疑惑为什么有些模型加载速度快如闪电，而有些却慢得像蜗牛？
盼达思文体科创·2025-02-20 01:56

过拟合抑制策略调整方法大揭秘，让模型性能飙升

过拟合抑制策略调整方法大揭秘，让模型性能飙升引言你是否遇到过模型在训练集上表现完美，可一到测试集就“原形毕露”的糟心情况？为啥模型训练得好好的，实际应用时却差强人意呢？这其实就是过拟合在捣乱！
盼达思文体科创·2025-02-20 01:56

模型版本迁移成本差异大揭秘，轻松省下一大笔！

模型版本迁移成本差异大揭秘，轻松省下一大笔！引言你是否在进行模型版本迁移时，被高昂的成本搞得焦头烂额？为什么同样是模型版本迁移，有些团队花费甚少，而有些却成本高得离谱？
盼达思文体科创·2025-02-20 01:26

梯度累积和优化器配置差异，让模型训练效果天差地别！

梯度累积和优化器配置差异，让模型训练效果天差地别！引言你是否还在为模型训练效果不佳而苦恼？明明花费了大量时间和精力，模型的性能却始终无法达到预期。其实，很多时候问题可能就出在梯度累积和优化器配置上。
盼达思文体科创·2025-02-20 01:26

还在为模型权重共享效率发愁？模型权重共享策略优化让效果飙升

还在为模型权重共享效率发愁？模型权重共享策略优化让效果飙升引言你是否在进行模型训练时，常常被漫长的训练时间和巨大的计算资源消耗搞得焦头烂额？
盼达思文体科创·2025-02-20 01:26

图像识别技术与应用第三课

w称为权重：控制输入信号的重要性的参数b称为偏置：偏置是调整神经元被激活的容易程度参数感知机的局限性:感知机的局限性就是只能表示由一条直线分割的
哈哈~156·2025-02-20 01:25

百度智能云千帆 ModelBuilder 技术实践系列：通过 SDK 快速构建并发布垂域模型

百度智能云千帆大模型平台（百度智能云千帆大模型平台ModelBuilder）作为面向企业开发者的一站式大模型开发平台，自上线以来受到了广大开发者、企业的关注。
百度智能云技术站·2025-02-20 01:25

《深入浅出AI》前言知识：深度学习基础总结

AI学习星球推荐：GoAI的学习社区知识星球是一个致力于提供《机器学习|深度学习|CV|NLP|大模型|多模态|AIGC》各个最新AI方向综述、论文等成
GoAI·2025-02-20 00:22

模型保存、训练与验证

模型保存、训练与验证网络模型的保存与读取在PyTorch中，模型的保存与加载有两种主要方式：保存&加载完整模型（包括网络结构和参数）只保存&加载模型参数（推荐方式）可以直接跳过看最后几行。
钰见梵星·2025-02-20 00:21

python中的深度学习框架TensorFlow 和 PyTorch 有什么区别？

以下是它们的主要区别：1.设计理念TensorFlow：静态计算图：TensorFlow使用静态计算图，即在运行模型之前需要先定义整个计算图。
大懒猫软件·2025-02-20 00:51

美股分钟级数据在量化策略回测中的重要性分析

关键词：量化策略优化;量化模型分钟数据;市场情绪监测;历史分钟成交量;
hightick·2025-02-20 00:20

人工智能与机器学习入门：决策树应用

尝试使用决策树模型来训练数据，并进行test数据集的测试。什么是决策树决策树，简单来讲可以认为是一个大的ifelse判断树，有了决策树后，测试集中的数据便可以使用该决策树进行判断了。
·2025-02-20 00:24

【鸿蒙系统APP开发实践案例】--第1课时：新闻阅读类行业实践

Stage开发模型+声明式UI开发方式。按照应用设备形态，规划一个手机设备Entry类型HAP包。本实践性能优先，应用程序包大小可控，且无单独加载模块场景，业务模块包类型采用HAR包。
青少年编程作品集·2025-02-20 00:16

本地运行 DeepSeek-R1 的成本究竟多高？

DeepSeek让人们对大规模生成式模型的追求更进一步，甚至有人想在本地跑下规模高达671B参数的版本。但要在家里开这种“巨无霸”，可不是闹着玩的：光是推理就对硬件提出了非常高的要求。
·2025-02-20 00:52

语音识别使用SenseVoiceSmall模型实现源码

SenseVoiceSenseVoice是具有音频理解能力的音频基础模型，包括语音识别（ASR）、语种识别（LID）、语音情感识别（SER）和声学事件分类（AEC）或声学事件检测（AED）。
丢了个猪·2025-02-19 23:09

oracle 保留两位小数

decimal_places：需要保留的小数位数，可选参数，默认为
&loopy&·2025-02-19 23:39

Flutter中，如何根据条件删除List中的一项

该方法接受一个回调函数作为参数，该函数接受List中的每一项并返回一个布尔值。如果该函数返回true，则该项将被删除。
半清斋·2025-02-19 23:39

MONAI 1.4新版本发布，抢先体验MAISI扩散模型以及VISTA交互式分割模型

MONAI1.4新版本发布，抢先体验MAISI扩散模型以及VISTA交互式分割模型上周，MONAI发布了备受期待的1.4版本，这是时隔一年的重大更新。
Tina姐·2025-02-19 23:38

SenseVoice 实测，阿里开源语音大模型，识别效果和效率优于 Whisper，居然还能检测掌声、笑声！5分钟带你部署体验

带着大家捏了一个对话机器人：手把手带你搭建一个语音对话机器人，5分钟定制个人AI小助手（新手入门篇）其中语音识别（ASR）方案，采用的是阿里开源的FunASR，这刚不久，阿里又开源了一个更强的音频基础模型
AI码上来·2025-02-19 23:38

深入解析 Flutter 高级路由管理：使用 go_router 和 auto_route 实现复杂路由与拦截

简单的Navigator和命名路由可能难以满足需求，比如嵌套路由、动态路由参数、路由守卫（如登录验证）等。
陈皮话梅糖@·2025-02-19 23:07

什么是BIO、NIO、AIO？

譬如：BIO、NIO、AIO的概念同步/异步、阻塞/非阻塞的区别NIO如何实现多路复用功能BIOBIO全称是BlockingIO，是JDK1.4之前的传统IO模型，本身是同步阻塞模式。
PLuto777_·2025-02-19 23:37

深度学习torch之19种优化算法（optimizer）解析

包括经典的LBFGS、Rprop、Adagrad、RMSprop、Adadelta、ASGD、Adamax、Adam、AdamW、NAdam、RAdam以及SparseAdam等，通过对这些算法的公式和参数说明进行详细解析
@Mr_LiuYang·2025-02-19 23:06

R语言中的函数32：seq_along()

用法seq_along(x)参数x:任何R对象（如向量、列表等）。返回值:返回一个从1到x的长度的整数序列。
zoujiahui_2018·2025-02-19 23:36

DeepSeek 本地部署硬件配置全解析

而且它可“省钱”了，预训练费用还不到OpenAIGPT-4o模型的十
喜-喜·2025-02-19 23:34

探索TotalSegmentator：一款强大的全场景图像分割工具

该项目的亮点在于其模型的通用性和易用性，能够处理多种
计蕴斯Lowell·2025-02-19 23:04

DeepSeek的实用方法DeepSeek+kimi生成PPT

在人工智能领域，DeepSeek和KimiAI作为强大的语言模型，为开发者和普通用户提供了丰富的功能。
C_V_Better·2025-02-19 22:02
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