IP四层模型

探索安全的开发之路：Eclipse Steady深度揭秘

探索安全的开发之路：EclipseSteady深度揭秘steadyEclipseSteady:这是一个开源的持续集成和持续部署工具，用于自动化软件的开发和部署过程。

尚竹兴·2025-03-22 23:15

深入解析深度学习中的过拟合与欠拟合诊断、解决与工程实践

一、引言：模型泛化能力的核心挑战在深度学习模型开发中，欠拟合与过拟合是影响泛化能力的两个核心矛盾。据GoogleBrain研究统计，工业级深度学习项目中有63%的失败案例与这两个问题直接相关。

古月居GYH·2025-03-22 22:43

.gitlab-ci.yml 配置文件详解

✨系列专栏：前端面试宝典、JavaScript进阶、vue实战资料领取：前端进阶资料以及文中源码可以在公众号“不爱吃糖的程序媛”领取git工具文档说明：https://docs.gitlab.com/ee

程序媛夏天·2025-03-22 22:12

OpenManus 架构的详细技术实现

一、OpenManus架构的详细技术实现1.核心分层架构的深度解析底层：LLM层模型选择与适配：OpenManus允许用户替换底层LLM（如mPLUG-Owl3、Qwen、Llama等），通过统一接口调用模型

大势下的牛马·2025-03-22 22:12

WRF移动嵌套结合伏羲模型与CFD（PALM）高精度多尺度降尺度分析研究

本文将详细介绍如何使用WRF移动嵌套技术结合伏羲（Fuxi）模型，并通过CFD模型PALM实现精细化降尺度，以满足城市或区域局地精细化气象预报的需求。

Hardess-god·2025-03-22 22:10

ModuleNotFoundError: No module named ‘h5py‘

以下是如何在不同环境中安装h5py的步骤：使用pip安装如果你使用的是pip包管理器，可以通过以

Hardess-god·2025-03-22 22:40

深入探讨盘古大模型的高精度多尺度能力

随着人工智能技术的快速发展，大模型的研究逐渐进入新的阶段。其中，盘古大模型以其卓越的高精度和多尺度处理能力成为研究热点。

Hardess-god·2025-03-22 22:40

使用Ollama部署开源大模型

Ollama是一个简明易用的本地大模型运行框架,可以一键启动启动并运行Llama3、Mistral、Gemma和其他大型语言模型。安装MacOS，Windows用户直接在官网下载页下载安装包即可。

好好学习 666·2025-03-22 22:09

01年实习生被曝负责字节RL核心算法！系字节LLM攻坚小组成员

用上该算法后，Qwen2.5-32B模型只经过RL训练，不引入蒸馏等其他技术，在AIME2024基准上拿下50分，优于相同setting下使用GRPO算法的DeepSeek-R1-Zero-Qwen，且

·2025-03-22 22:24

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。

·2025-03-22 22:54

AI巨浪中的安全之舵：天空卫士助力人工智能落地远航

近期，众多企业纷纷接入DeepSeek大模型，迅速推动了大型模型应用的广泛铺开。

天空卫士·2025-03-22 22:09

CBNetV2: A Composite Backbone Network Architecture for Object Detection论文阅读

ACompositeBackboneNetworkArchitectureforObjectDetection论文阅读介绍方法CBNetV2融合方式对Assistant的监督实验与SOTA的比较在主流backbone架构上的通用性与更宽更深的网络比较与可变形卷积的兼容在主流检测器上的模型适用性在

Laughing-q·2025-03-22 22:38

如何使用YOLOv8在AI-TOD数据集上进行遥感目标检测，从安装依赖项、准备数据集、配置YOLOv8、训练和评估模型以及构建GUI应用程序展示检测

如何使用YOLOv8在AI-TOD数据集上进行遥感目标检测，从安装依赖项、准备数据集、配置YOLOv8、训练和评估模型以及构建GUI应用程序展示检测文章目录1.安装依赖2.数据准备3.配置YOLOv83.1

计算机C9硕士_算法工程师·2025-03-22 22:08

机器学习结合伏羲模型高精度多尺度气象分析与降尺度实现

本文详细探讨如何结合机器学习（ML）和伏羲模型进行高精度多尺度气象模拟分析，并提供详细的实现步骤和相关代码。1.研究目标与技术路线目标：结合机器学习模型与伏羲气象模式，实现区域和局地高精度降尺度。

Hardess-god·2025-03-22 21:07

LLM的工具调用能力（如Function Calling）

LLM的工具调用能力（如FunctionCalling）是增强大模型实用性的核心技术，使其能够通过生成结构化指令与外部系统交互。

maxmaxma·2025-03-22 21:35

MSE分类时梯度消失的问题详解和交叉熵损失的梯度推导

前文请移步笔者的另一篇博客：大模型训练为什么选择交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）：均方误差（MSE）和交叉熵损失的深入对比MSE分类时梯度消失的问题详解我们深入探讨MSE（均方误差）的梯度特性

阿正的梦工坊·2025-03-22 21:34

使用Python和LangChain构建检索增强生成（RAG）应用的详细指南

使用Python和LangChain构建检索增强生成（RAG）应用的详细指南引言在人工智能和自然语言处理领域，利用大语言模型（LLM）构建复杂的问答（Q&A）系统是一个重要应用。

m0_57781768·2025-03-22 21:33

学习111

项目名称项目简介主要功能技术原理GitHub地址browser-use智能浏览器工具，让AI像人类一样操作浏览器，实现网页自动化网页浏览与操作、多标签页管理、视觉识别与内容提取、操作记录与重复执行、自定义动作支持、主流LLM模型支持为大语言模型服务的创新

麋鹿叔叔·2025-03-22 21:31

HTTP请求过程详解

重要：当用户输入URL后，浏览器首先解析域名，通过DNS查询获取服务器IP。接着通过三次握手建立TCP连接，如果是HTTPS还会进行TLS加密协商。

酥暮沐·2025-03-22 20:30

经典DP——夜狼

Description夜狼，也被称为黑狼，是非常大型的有力量的狼。据说大部分夜狼起源于德拉诺。夜狼看起来像普通的狼，但这些生物的大小几乎是普通狼的两倍。

_gxd_·2025-03-22 20:30

使用LangChain实现基于LLM和RAG的PDF问答系统

目录前言一.大语言模型(LLM)1.什么是LLM？2.LLM的能力与特点二、增强检索生成(RAG)三.什么是LangChain？

张同学吧·2025-03-22 20:00

基于ChatGPT、GIS与Python机器学习的地质灾害风险评估、易发性分析、信息化建库及灾后重建高级实践

第一章、ChatGPT、DeepSeek大语言模型提示词与地质灾害基础及平台介绍【基础实践篇】1、什么是大模型？

weixin_贾·2025-03-22 20:59

AI 赋能应急管理：ChatGPT、DeepSeek、Grok 的应用探索

个人主页：一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注1.引言随着人工智能（AI）技术的快速发展，大语言模型（LLM）在应急管理领域的应用逐步扩大。

一ge科研小菜菜·2025-03-22 20:58

DeepSeek的崛起：2025新春国产AI模型的全球影响力

摘要在2025年新春之际，国产AI模型DeepSeek以现象级的姿态迅速崛起，凭借免费、易用及高性能的特点，吸引了全球科技界的广泛关注。

耶耶Norsea·2025-03-22 20:27

一文说清楚什么是预训练（Pre-Training）、微调（Fine-Tuning），零基础小白建议收藏！！

前言预训练和微调是现代AI模型的核心技术，通过两者的结合，机器能够在处理复杂任务时表现得更为高效和精准。预训练为模型提供了广泛的语言能力，而微调则确保了模型能够根据特定任务进行细化和优化。

小城哇哇·2025-03-22 20:26

每天分析一个开源项目：open_deep_research

它模拟了OpenAI和Gemini的DeepResearch流程，但提供了更强的自定义能力，允许用户配置模型、Prompt、报告结构

申非zz·2025-03-22 20:56

ONE Deep模型：LG AI Research的开源突破

摘要由LGAIResearch开发的ONEDeep系列开源AI模型，参数规模覆盖2.4亿至32亿。经评估，2.4B参数规模的ONEDeep模型在性能上优于同类其他模型，展现出显著优势。

耶耶Norsea·2025-03-22 20:26

2025.03.22【读书笔记】| fastq-multx：高效barcode拆分数据解决工具

今天，我们要介绍的这个工具，就是fastq-multx，一个用于高效barcode去复用和demultiplex的解决方案。fastq-multx是一个专门设计用于处理高通量

穆易青·2025-03-22 19:26

文章去除AI味的指令

去AI味指令-1Role:AI文章人性化优化专家Profile:author:wirepullerVersion:5.2.0Language:中文Description:专门优化AI生成文章,使其更接近人类自然写作风格的专家

wirepuller_king·2025-03-22 19:26

anythingLLM 使用教程

一、anythingLLM简介anythingLLM是一款灵活且功能强大的语言模型，它基于先进的深度学习架构构建，旨在为用户提供多样化的自然语言处理服务。

惟贤箬溪·2025-03-22 19:24

GitHub项目推荐--基于LLM的开源爬虫项目

以下是一些基于大语言模型（LLM，LargeLanguageModel）的开源爬虫项目，它们结合了自然语言处理（NLP）技术与爬虫的功能，能在一定程度上提升爬取的智能化和精度。

惟贤箬溪·2025-03-22 19:24

深度解析大模型推理框架：原理、应用与实践

在当今数据驱动的时代，大模型推理框架已经成为人工智能领域的重要支柱。

百度_开发者中心·2025-03-22 19:24

大模型推理框架：从理论到实践的全面解析

然而，深度学习模型的训练和推理过程往往涉及大量数据和复杂计算，传统的计算框架难以满足需求。因此，大模型推理框架应运而生，成为解决这一问题的关键。

百度_开发者中心·2025-03-22 19:23

毕业论文代码实验（Python\MATLAB）基于K-means聚类的EMD-BiLSTM-Attention光伏功率预测模型

一、项目背景1.1光伏功率预测意义在能源结构转型背景下（国家能源局2025规划），光伏发电渗透率已超过18%。但受天气突变、云层遮挡等因素影响，光伏出力具有显著波动性，导致：电网调度难度增加（±15%功率波动）电力市场交易风险提升光储协同控制效率降低1.2技术挑战多尺度特征耦合：分钟级辐照度变化与小时级天气模式共存非线性映射关系：气象因素与发电功率呈高阶非线性关系数据模态差异：数值天气预报(NWP

清风AI·2025-03-22 19:51

DeepSeek 部署指南 (使用 vLLM 本地部署)

DeepSeek部署指南(使用vLLM本地部署)本文档将指导您如何使用vLLM在本地部署DeepSeek语言模型。

AGI大模型资料分享员·2025-03-22 19:51

Android 12.0 WiFi连接流程分析之IP地址分配流程

rom定制化开发中，对于wifi的定制功能也是比较多的，在关于wifi连接流程模块的分析，了解整个wifi连接流程也是非常重要的，接下来看下wifi的连接流程分析下相关功能实现2.WiFi连接流程分析之IP

安卓兼职framework应用工程师·2025-03-22 19:48

[每周一更]-(第137期)：Go + Gin 实战：Docker Compose + Apache 反向代理全流程

`docker-compose.yml`直接拉取镜像****5.运行容器****6.测试API**7、配置域名访问**DNS解析：将域名转换为IP地址****DNS寻址示例**8.错误记录访问路径ip+

ifanatic·2025-03-22 18:12

Java基础 3.22

1.break练习//1-100之内的数求和，求当和第一次大于20的当前数ipublicclassBreak01{publicstaticvoidmain(String[]args){intn=0;intcount

anlogic·2025-03-22 18:41

IP地址怎么加密https访问？

然而，当涉及到通过IP地址直接访问服务时，如何为这些连接添加HTTPS加密成为了一个重要的问题。一、了解SSL证书SSL证书则是实现HTTPS的关键。

william082012·2025-03-22 18:09

LLM-Agent方法评估与效果分析

1.引言近年来，随着大型语言模型（LLM）的快速发展，基于强化学习（RL）对LLM进行微调以使其具备代理（Agent）能力成为研究热点。

·2025-03-22 18:50

Javascript基础

目录1.变量声明2.基本数据类型3.复杂数据类型4.字符串方法5.对象方法6.时间方法7.条件（if）8.循环（for/while）9.遍历（forin/of）10.多选（Switch）END1.变量声明const：除非变量需要重新赋值（优先使用）——consta=true;let：需要修改值时使用{大括号内用}（其次使用）——letb="hello"var：除非维护旧代码（避免使用）——varc

GesLuck·2025-03-22 18:08

大模型学习-让其他电脑可访问本地ollama的模型并进行流式响应

解决方法：让Ollama监听局域网地址，而不是localhost我们可以让Ollama监听局域网IP，在Ollama服务器上运行：setOLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434ollamaserve

Gratitute_林腾·2025-03-22 17:35

Eclipse 快捷键

Eclipse快捷键Eclipse是一款功能强大的集成开发环境（IDE），广泛应用于Java开发领域。熟练掌握Eclipse的快捷键可以大大提高开发效率。

lsx202406·2025-03-22 17:05

JavaScript 箭头函数使用总结及注意事项（适合新手到进阶）

箭头函数（=>）是ES6的核心特性之一，它简化了函数写法并改变了this的指向逻辑，但在使用时需要明确其适用场景和限制。以下是详细总结：一、箭头函数核心特点简洁语法：//传统函数constadd=function(a,b){returna+b;};//箭头函数constadd=(a,b)=>a+b;//单行省略returnconstadd=(a,b)=>{returna+b;};//多行需显式re

我真聪明。·2025-03-22 17:04

软件工程简答题整理

软件工程考试简答题整理瀑布模型是软件工程中应用最广泛的过程模型，试述采用瀑布模型进行软件开发的基本过程，该过程有何特点？

~进无止境~·2025-03-22 17:03

使用 React 和 Cypress 进行单元测试

它是一个基于JavaScript的完全开源的测试框架，由Mocha和Chai等支持BDD和TDD断言样式的库构建。此外，如果您熟悉用JavaScript编写测试，那么使用Cypress会很容易。

pxr007·2025-03-22 17:02

OSI七层模型

OSI七层模型传输过程当你在微信上发送一句“你吃了吗”时，这条消息会经历一个从你的手机到接收者手机的复杂旅程。这个过程涉及到网络通信中的七层模型，即OSI（开放系统互连）模型。

_洛_神·2025-03-22 17:02

服务器中防火墙的重要性

服务器防火墙是网络安全的第一道防线，可以控制服务器上的网络访问权限，通过设置适合的规则和策略，管理员可以限制IP地址的访问权限，保护服务器不会受到未经授权的IP地址访问，保护了服务器中重要数据信息的安

wanhengidc·2025-03-22 17:32

Modbus最全最简单讲解

Modbus协议支持多种通信方式，包括RTU（RemoteTerminalUnit，远程终端单元模式）、TCP/IP和ASCII（美国标准信息交换码）等。备注：C#

道传科技上位机·2025-03-22 16:30

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爱串门的小马驹·2025-03-22 16:29

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