HSPF模型第3页

学习pytorch

学习计划概览学习周期：8周（每周约4-5小时）目标：掌握PyTorch基础，能够实现简单的深度学习模型。第1周：基础知识目标：了解深度学习的基础知识，掌握Python和NumPy基础。

阿什么名字不会重复呢·2025-03-18 07:08

数据挖掘中的数据预处理：填充与主成分分析

现实世界中的数据通常是不完整的，包含噪声、缺失值或异常值，因此在进行模型训练或分析前，我们需要对数据进行清理和转换。

阿什么名字不会重复呢·2025-03-18 07:08

揭秘MANUS ：多代理架构如何碾压竞争对手，人类必读的深度剖析

以下是其与亚信科技AISWareMaaS平台及DeepSeek的架构对比：架构层级ManusDeepSeekAISWareMaaS核心模块规划代理（任务拆解）、执行代理（工具调用）、验证代理（结果审查）单一大语言模型

爱吃青菜的大力水手·2025-03-18 07:37

作为普通程序员，我们该如何学习大模型（LLM），学习路线和知识体系

前言原谅我的后知后觉，才开始从头写，我是已经上了一阶段大模型的课，也搜集了些资料，并自己做了小部分实践，回过头来，才想开始整理些文章。起初，大家都在写，都在发，我那会在焦虑。

和老莫一起学AI·2025-03-18 07:04

零基础入门AI：一键本地运行各种开源大语言模型 - Ollama

Ollama是一个可以在本地部署和管理开源大语言模型的框架，由于它极大的简化了开源大语言模型的安装和配置细节，一经推出就广受好评，目前已在github上获得了46kstar。

和老莫一起学AI·2025-03-18 07:04

大数据开发之Kubernetes篇----安装部署Kubernetes&dashboard

Kubernetes简介由于公司有需要，需要将外后的服务外加Tensorflow模型部署加训练全部集成到k8s上，所以特意记录下这次简单部署的过程。

豆豆总·2025-03-18 06:02

从零学习大模型（六）-----LoRA（上）

LoRA简介LoRA（Low-RankAdaptation）是一种参数高效的微调技术，旨在降低微调大规模预训练模型的存储和计算成本。

懒惰才能让科技进步·2025-03-18 06:01

deepseek接入的GIS地图应用，真的好用！还得是大厂

最近deepseek火的一塌糊涂，各个行业，系统等都宣布接入deepseek大模型。测绘地理信息、GIS行业也不例外，也看到了几个宣布系统接入了deepseek大模型。

GIS思维·2025-03-18 06:59

手机租赁平台开发核心技术解析

有趣的是，这套系统甚至能通过用户刷短视频的停留时长，推演出潜在的履约意愿——当然，这得归功于那些在后台疯狂运算的智能风控模型。就像在游乐场租

红点聊租赁·2025-03-18 06:29

在LORA训练中，LORA模型的矩阵的行列是多少

在LORA训练中，LORA模型的矩阵的行列是多少:Wnew=W+αrBAW_{new}=W+\frac{\alpha}{r}BA

ZhangJiQun&MXP·2025-03-18 05:56

prompt 工程整理（未完、持续更新）

提示工程（PromptEngineering）关注提示词开发和优化，帮助用户将大语言模型（LargeLang

clvsit·2025-03-18 05:55

Cloud Ace 宣布成为 Langfuse 亚太地区首个代理商，提供 LLM 全链路解决方案

通过此次合作，CloudAce将充分发挥Langfuse的先进技术能力与行业专业知识，为企业级客户提供覆盖LLM（大语言模型）应用开发与运营维护的完整解决方案。

·2025-03-18 05:40

LLaVA-Mini用一个视觉Token革新多模态大模型

SGG_CV·2025-03-18 05:18

【Agent】OpenManus-Flow组件详细分析

Flow组件的核心是基于计划的执行模型，它将任务分解为一系列步骤，然后逐步执行这些步骤，直到任务完成。

非晓为骁·2025-03-18 05:18

DeepSeek在智慧物流管控中的全场景落地方案

一、智慧物流核心痛点与DeepSeek解决方案矩阵物流环节行业痛点DeepSeek技术方案价值增益仓储管理库存预测误差率>30%多模态时空预测模型库存周转率↑40%运输调度车辆空驶率35%强化学习动态调度引擎运输成本

猴的哥儿·2025-03-18 04:47

101.HarmonyOS NEXT跑马灯组件教程：数据源与数据类型详解

HarmonyOSNEXT跑马灯组件教程：数据源与数据类型详解效果演示1.数据模型概述在HarmonyOSNEXT跑马灯组件的实现中，数据模型是组件正常工作的基础。

·2025-03-18 04:08

神经网络模型压缩&实例教程—非结构化剪枝

目录1.导包&定义一个简单的网络2.获取网络需要剪枝的模块3.模块剪枝（核心）3.1随机剪枝weight3.2L1范数剪枝bias4.总结最先进的深度学习技术依赖于难以部署的过度参数化模型。

程序先锋·2025-03-18 04:41

深度学习模型压缩：非结构化剪枝与结构化剪枝的定义与对比

****在深度学习中，模型压缩是优化模型性能、降低存储和计算成本的重要技术之一。其中，剪枝（Pruning）是最常用的方法之一。

从零开始学习人工智能·2025-03-18 03:37

基于MapReduce的气候数据分析

方法上，采用MapReduce编程模型对大规模气候数据进行分布式处理，通过数据的映射和归约操作实现并行计算。结果表明，运用该技术能显著提高

赵谨言·2025-03-18 03:03

如何让ai问答机器人通人性？

通用模型的问题在于，它们虽然知识广博，但对特定领域的深度理解不足。解决这个问题的第一步，就是构建一个高质量的领域知识库。数据要精准且全面想让机器人真正“懂”一个领域，数据必须覆盖这个领域的核心知识。

半只小闲鱼·2025-03-18 02:28

探索SwiftUI架构：模型视图、Redux与ViewModel MVVM

探索SwiftUI架构：模型视图、Redux与ViewModelMVVMSwiftUI-ArchitecturesThreedifferentarchitectures(Model-View,Redux

蓬玮剑·2025-03-18 02:28

深入理解AI编程的上下文窗口限制及解决方案：巧妙利用提示词

深入理解AI编程的上下文窗口限制及解决方案：巧妙利用提示词当AI模型遇到记忆瓶颈想象一下这个场景：一位开发者正在使用AI助手编写一个复杂的应用程序。他详细描述了需求，AI生成了初步代码框架。

SuperMale-zxq·2025-03-18 02:27

从Manus爆红到OpenAI反击：AI Agent技术架构与实战解析

欢迎关注《大模型理论和实战》、《DeepSeek技术解析和实战》，一起探索技术的无限可能！

大F的智能小课·2025-03-18 02:56

DeepSeek使用教程

虚拟导师：学生输入数学题或编程问题，模型实时生成分步解析，支持追问互动，解决“卡壳”难题。个性化学习路径：根据学生测试结果，自动推荐课程和习题，提升学习效率30%以上。

rider189·2025-03-18 02:24

探索DeepSeek：前端开发者不可错过的新一代AI技术实践指南

最近，国产AI模型DeepSeek凭借其低成本训练、高性能输出和开源策略，迅速成为开发者社区的热门话题。

formerlyai·2025-03-18 02:21

当你简历有一个agent项目如何准备问答

大模型的“幻觉”问题很难在模型本身上彻底解决，需要引入外部知识确保答案的准确性，Agent具有与其所属环境交互以指导action的能力，能够满足这样的需求。

喂喂喂喂位·2025-03-18 02:51

从“参数竞赛”到“行动革命”：Manus与DeepSeek背后的中国AI范式之争

引言：当中国AI开始定义游戏规则在OpenAI用ChatGPT掀起全球AI浪潮的两年后，中国科技企业正以两种截然不同的姿势重新书写竞争剧本——DeepSeek用671亿参数的R1模型震撼硅谷，而Manus

AWS官方合作商·2025-03-18 01:20

一篇文章让你实现前端JS 、 Golang 、 Python如何接入DeepSeek大模型实现自己的AI

本文将通过三种技术栈实现与DeepSeek大模型的对话交互，提供可直接运行的代码示例及详细注释。

一只理智恩·2025-03-18 01:19

知识蒸馏 vs RLHF：目标函数与收敛分析

1.知识蒸馏（KnowledgeDistillation）知识蒸馏是一种模型压缩技术，旨在将大型复杂模型（教师模型）的知识迁移到较小的模型（学生模型）中，以提高学生模型的性能。

从零开始学习人工智能·2025-03-18 01:48

VariableX·2025-03-18 01:46

Pytorch 小记第八回：GoogleNet卷积神经网络模型代码

本次小记，提供了一份基于pytorch的GoogleNet卷积神经网络模型的代码。除此之外，对代码中不容易理解的部分进行了讲解。

Start_Present·2025-03-18 01:15

从剪枝到知识蒸馏：深度学习模型压缩与加速的多重策略

正在不断更新中文章目录从剪枝到知识蒸馏：深度学习模型压缩与加速的多重策略1.

一键难忘·2025-03-18 00:13

RAG数据嵌入和重排序：如何选择合适的模型

RAG数据嵌入和重排序：如何选择合适的模型在自然语言处理（NLP）领域，Retrieval-AugmentedGeneration（RAG）模型已经成为一种强大的工具，用于结合检索和生成能力来处理复杂的语言任务

从零开始学习人工智能·2025-03-18 00:12

PyTorch 模型剪枝实例教程一、非结构化剪枝

目录1.导包&定义一个简单的网络2.获取网络需要剪枝的模块3.模块剪枝（核心）4.总结目前大部分最先进的（SOTA）深度学习技术虽然效果好，但由于其模型参数量和计算量过高，难以用于实际部署。

小风_·2025-03-18 00:41

行业首个AI课上线！粉笔战略布局加速技术商业化进程

粉笔宣布，将于3月17日上线基于自研垂域大模型打造的“AI刷题系统班”，为用户提供行测、申论全科目覆盖的一站式高效备考支持。

·2025-03-18 00:02

优化深度学习模型：PyTorch中的模型剪枝技术详解

标题：优化深度学习模型：PyTorch中的模型剪枝技术详解在深度学习领域，模型剪枝是一种提高模型效率和性能的技术。

代码之光_1980·2025-03-18 00:38

ChatGPT推理模型&通用模型大解析！

很多人知道通用模型和推理模型了，那么ChatGPT的哪些模型是通用模型，哪些又是推理模型呢？

即兴小索奇·2025-03-18 00:38

Dropout: 一种减少神经网络过拟合的技术

在深度学习中，过拟合是一个常见的问题，尤其是在模型复杂度较高或训练数据较少的情况下。过拟合意味着模型在训练数据上表现得很好，但在未见过的数据上表现不佳，即泛化能力差。

冰蓝蓝·2025-03-17 23:37

模型保存与加载：PyTorch中的实践指南

在深度学习项目中，模型的保存和加载是一个至关重要的步骤。它不仅有助于在训练过程中保存进度，还可以在训练完成后部署模型。PyTorch提供了灵活的方式来保存和加载模型，本文将详细介绍这些方法。

冰蓝蓝·2025-03-17 23:07

深度学习中的注意力机制：解锁智能模型的新视角

在人工智能的快速发展中，深度学习模型已经成为了处理复杂数据和任务的主力军。然而，随着数据量的激增和任务的复杂化，传统的深度学习模型面临着效率和性能的双重挑战。

冰蓝蓝·2025-03-17 23:07

C#—【特性详解以及自定义特性和通过反射读取特性】

特性详解以及自定义特性和通过反射读取特性】目录C#—【特性详解以及自定义特性和通过反射读取特性】介绍：特性可以用于多种用途，包括但不限于：特性的分类：特性的主要用途（举一些直观例子）1.标记代码，让框架自动处理2.数据验证（表单/模型校验

_Csharp·2025-03-17 23:34

Node.js系列（1）--架构设计指南

架构概述Node.js架构主要包括以下方面：事件驱动：基于事件循环的异步非阻塞架构模块系统：CommonJS和ES模块系统进程模型：单线程主进程与工作线程流处理：基于Stream的数据处理错误处理

一进制ᅟᅠ ‌‍‎‏ ·2025-03-17 23:31

如何使用MATLAB进行高效的GPU加速深度学习模型训练？

要使用MATLAB进行高效的GPU加速深度学习模型训练，可以遵循以下步骤和策略：选择合适的GPU硬件：首先，确保您的计算机配备有支持CUDA的NVIDIAGPU，并且其计算能力至少为3.0或以上。

百态老人·2025-03-17 22:56

【技术解密】本地部署 DeepSeek-V3：完整指南

目录引言运行环境需求下载与安装推理部署总结参考资源引言随着人工智能的快速发展，开源大模型正逐步改变着技术生态。

海棠AI实验室·2025-03-17 22:54

【DeepSeek应用】本地部署deepseek模型后，如何在vscode中调用该模型进行代码撰写，检视和优化？

若已成功在本地部署了DeepSeek模型（例如通过vscode-llm、ollama或私有API服务），在VSCode中调用本地模型进行代码撰写、检视和优化的完整流程如下：1.准备工作：确认本地模型服务状态模型服务类型

AndrewHZ·2025-03-17 22:53

小米音频理解技术重大突破：7B模型借助DeepSeek-R1算法引领行业新篇章

其7B模型在MMAU音频评测基准中表现出色，成功登顶排行榜。MMAU评测基准包含10000条音频样本，涵盖语音、环境声和音乐等多种类型，难度极高。

耶耶Norsea·2025-03-17 22:22

生成式AI+安全：API防护的“进化革命”——从被动防御到智能对抗的技术跃迁

然而，这场技术革命也催生了新型威胁：攻击者利用生成式AI自动化构造恶意请求，绕过传统规则引擎；大模型API的滥用导致算力耗尽与数据泄露；甚至AI生成的代码漏洞

数信云 DCloud·2025-03-17 22:51

HarmonyOS实战开发：@ohos.arkui.UIContext （UIContext）

在Stage模型中，WindowStage/Window可以通过loadContent接口加载页面并创建UI的实例，并将页面内容渲染到关联的窗口中，所以UI实例和窗口是一一关联的。

蜀道衫QAQ·2025-03-17 22:50

缓存：节省使用大模型的成本

大模型显然就是一个低速服务，甚至比普通的服务还要慢。为了改善大模型的使用体验，人们已经做出了一些努力，比如采用流式响应，提升第一个字出现在用户面前的速度。缓存，显然是另外一个可以解决大模

雪碧没气阿·2025-03-17 21:49

【大模型实战篇】使用GPTQ量化QwQ-32B微调后的推理模型

量化能将模型权重从高精度（如FP32）转换为低精度（如INT8/FP16），内存占用可减少50%~75%。低精度运算（如INT8）在GPU等硬件上计算效率更高，推理速度可提升2~4倍。

源泉的小广场·2025-03-17 21:19

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