Java模型

LLM归因的限制和挑战

LLM归因虽然能提升任务性能和模型的可解释性，但面临多个方面的限制。

·2025-07-04 03:53

增刊第5章：模型性能优化

第5章：模型性能优化完成DeepSeek大模型的部署和基本运维后，下一步就是对其进行性能优化。

技术与健康·2025-07-04 03:52

滴滴Android开发面试题及参考答案

Java可以多实现或者多继承吗？

大模型大数据攻城狮·2025-07-04 03:50

JUnit注解，枚举

一、JUnit注解（Annotations）JUnit是Java中用于编写和运行单元测试的框架。JUnit提供了许多注解，用于控制测试的执行顺序、测试生命周期、断言结果等。

·2025-07-04 03:18

学习java基础：java开发常用技术

基础部分1.线程和进程的区别线程三个基本状态：就绪、执行、阻塞线程五个基本操作：创建、就绪、运行、阻塞、终止进程四种形式：主从式、会话式、消息或邮箱机制、共享存储区方式进程是具有一定功能的程序关于某次数据集合上的一次运行活动，是系统进行资源分配和调度的一个独立单位。一个进程包含多个线程。线程是进程的一个实体，是CPU调度和分配的基本单元。2.JSP四大域对象和九大内置对象四大域对象：PageCon

molihuaya·2025-07-04 02:18

[探索Tavily Search API：为AI代理提供实时准确搜索的利器]

探索TavilySearchAPI：为AI代理提供实时准确搜索的利器引言在现代AI应用程序中，实时和准确的数据获取对AI代理（如大型语言模型）是至关重要的。

·2025-07-04 02:17

java——Junit单元测试、反射、注解

publicclassCalculator{/***加法*@parama*@paramb*@return*/publicintadd(inta,intb){//inti=3/0;returna-b;}/***减法*@parama*@paramb*@return*/publicintsub(inta,intb){returna-b;}}publicclassCalculatorTest{public

放牛娃@搞IT·2025-07-04 02:47

JavaSE查漏补缺：Junit_反射_注解摘要

文章目录Part1Junit单元测试Part2反射-框架设计的灵魂Part3Java注解Part1Junit单元测试测试分类黑盒测试：不需要写代码，给输入值，看程序能否输出期望的值白盒测试：需要写代码，

Kenny_Xu_00101854·2025-07-04 02:47

Python 快速入门教程：构建一个 A2A Agent

然后，您将看到一个集成了大型语言模型(LLM)的更高级示例。本实践指南将帮助您理解：A2A协议背后的基本概念。如何使用SDK为A2A开发设置Python环境。

@井九·2025-07-04 02:47

Kotlin协程与异步编程

协程通过轻量级线程模型和挂起机制，彻底改变了Android开发和服务器端编程的异步处理方式。今天我们将聚焦于Kotlin协程这一现代异步编程的核心工具。

·2025-07-04 02:16

ReentrantLock-signal()唤醒失败原因

以下是Java中signal()唤醒失败的常见原因及解决方案分析：一、核心原因锁未正确持有调用signal()的线程必须持有与Condition关联的锁，否则抛出IllegalMonitorStateException

summerkissyou1987·2025-07-04 02:45

RT-DETR改进|爆改模型|涨点|使用VMamba作为骨干网络（附代码+修改教程）

一、文本介绍本文修改的模型是RT-DETR，在原本的RT-DETR中，使用ResNet作为骨干网络，本文使用最新的VMamba（VisualStateSpaceModel）替换ResNet作为RT-DETR

爆改模型·2025-07-04 02:14

Android Studio在移动开发中的性能优化案例分析

结合具体代码示例和数学模型，分析内存泄

移动开发前沿·2025-07-04 02:14

TypeScript基本类型

一、前言TypeScript是JavaScript的一个超集，它通过添加静态类型系统帮助开发者写出更健壮、可维护性更强的代码。而理解TypeScript的基本类型是学习TypeScript的第一步。

·2025-07-04 02:43

HTTP 协议深入理解

一、HTTP协议演进与版本差异1.1版本特性对比版本发布年份核心改进局限性HTTP1.01996基础请求-响应模型，支持GETPOSTHEAD方法无持久连接，每次请求需建立TCP连接HTTP1.11999

大曰编程·2025-07-04 01:42

RocketMQ 5.x 架构与端口差异、Java客户端代码示例及修改 RocketMQ Proxy 默认端口

RocketMQ5.x端口差异及代码解释端口差异的原因在RocketMQ5.x版本中，端口使用与之前版本不同，主要原因如下：架构变化：RocketMQ5.x引入了新的Proxy模块，作为客户端与Broker之间的中间层默认端口：4.x版本：NameServer默认端口9876，Broker默认端口109115.x版本：Proxy默认端口8080/8081分离设计：5.x将路由发现与消息传输分离，客

·2025-07-04 01:12

Hadoop入门案例WordCount

wordcount可以说是hadoop的入门案例，也是基础案例主要体现思想就是mapreduce核心思想原始文件为hadoop.txt，内容如下：hello,javahello,java,linux,hadoophadoop

码喵喵·2025-07-04 01:42

深入理解观察者模式及其JavaScript实现

文章目录一、观察者模式的核心概念二、观察者模式的优点三、JavaScript实现观察者模式1.基本实现2.更实用的例子-天气预报系统3.使用函数作为观察

布兰妮甜·2025-07-04 01:40

MVC与MVVM架构模式详解：原理、区别与JavaScript实现

本文将深入探讨这两种模式的原理、实现差异以及在实际项目中的应用场景，通过JavaScript代码示例展示它们的核心思想，帮助开发者理解如何根据项目需求选择合适的架构模式。

布兰妮甜·2025-07-04 01:40

八股文——JAVA基础：什么是反射？反射的优点和缺点都有哪些？反射的原理是什么？

缺点在于安全性不足，因为使用反射可以绕过java的语

Hellyc·2025-07-04 01:40

八股文——JAVA基础：常量折叠是什么？

常量折叠是jvm在底层进行常量的基本运算，比如Strings="hello"+"world";//编译时直接折成"helloworld"再比如：publicclassC{publicstaticfinalStringA="he";publicstaticfinalStringB="llo";publicstaticfinalStringC=A+B;//也会在编译时折成"hello"}而String

Hellyc·2025-07-04 01:40

MIT 6.S184 Lec01 Flow and Diffusion Models

例如，流匹配和扩散模型分别涉及模拟常微分方程（ODE）和随机微分方程（SDE）。因此，本节的目标是定义和构建这些生成模型。具体来说，我们首先定义ODE和SDE，并讨论它们的模拟。

克斯维尔的明天_·2025-07-04 01:09

【设计模式05】原型模式

前言通过clone来实例化对象，适用于复杂大对象的创建，一般用不着UML类图无代码示例packagecom.sw.learn.pattern.B_create.d_prototype;importjava.lang.reflect.Array

鼠鼠我呀2·2025-07-04 01:39

JAVA八股文：异常有哪些种类，可以举几个例子吗？Throwable类有哪些常见方法？

Throwable、Error与Exception所有的异常类型都继承自java.lang.Throwable。

Hellyc·2025-07-04 01:09

BAAI/BGE-VL多模态模型部署、原理、代码详解（实现图像文本混合检索），包含BEG-VL多模态模型的本地部署详细步骤及代码原理解析

本文包含BGE-VL多模态模型的本地部署详细步骤及代码原理解析文章目录前言一、模型下载二、计算流程解析1.BGE-VL-base/Large2.BGE-VL-MLLM-s1/s2三、总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容

令令小宁·2025-07-04 01:09

本地部署Jina-CLIP v2:多语言多模态文本图像向量模型（包含一些踩坑记录和技巧）

JinaCLIPv2：Jina-CLIP-v2是一个全新的通用多语言多模态向量模型，该模型基于jina-clip-v1和jina-embeddings-3构建，实现了一些关键改进。

令令小宁·2025-07-04 01:08

AutoGen行业应用与典型场景实践

1.AutoGen行业应用全景与价值支持多智能体协作，适配复杂业务流程易于集成主流大模型与行业工具分布式部署，满足高可用与弹性扩展需求典型行业：金融风控、医疗问答、教育

·2025-07-04 01:08

AI 大模型重塑软件开发流程的四点观察：跃迁/重构/变革/挑战

作为软件开发的从业者，笔者深刻感受到AI大模型对开发流程的颠覆性影响。从最初的代码补全工具到如今能够自主完成复杂任务的智能协作者，AI的角色转变正推动软件开发范式发生系统性变革。

敖行客 Allthinker·2025-07-04 01:07

go channel用法

Go语言采用CSP（CommunicatingSequentialProcesses）模型，也就是鼓励：“不要通过共享内存来通信，而要通过通信来共享内存”也就是通过channel来传递数据，

三金C_C·2025-07-04 01:07

Llama改进之——RoPE旋转位置编码

目前很火的大模型LLaMA、QWen等都应用了旋转位置编码。

愤怒的可乐·2025-07-04 01:37

Llama改进之——分组查询注意力

引言今天介绍LLAMA2模型引入的关于注意力的改进——分组查询注意力(Grouped-queryattention,GQA)1。Transformer中的多头注意力在解码阶段来说是一个性能瓶颈。

愤怒的可乐·2025-07-04 01:37

Llama改进之——均方根层归一化RMSNorm

引言在学习完GPT2之后，从本文开始进入Llama模型系列。本文介绍Llama模型的改进之RMSNorm(均方根层归一化)。

愤怒的可乐·2025-07-04 01:36

Llama改进之——SwiGLU激活函数

引言今天介绍LLAMA模型引入的关于激活函数的改进——SwiGLU1，该激活函数取得了不错的效果，得到了广泛地应用。SwiGLU是GLU的一种变体，其中包含了GLU和Swish激活函数。

愤怒的可乐·2025-07-04 01:36

强化学习RLHF详解

RLHF（ReinforcementLearningfromHumanFeedback）模型详解一、背景1.传统强化学习的局限性传统的强化学习（ReinforcementLearning,RL）依赖于预定义的奖励函数

贝塔西塔·2025-07-04 01:36

强人工智能是否会诞生于现在的AI之中

随着大模型的发展日新月异，越来越多的人开始相信我们正在接近通用人工智能（AGI）。

一花·一叶·2025-07-04 01:06

手把手从零打造 Llama3：解锁下一代预训练模型

引言Llama3相较于Llama2，不仅在模型架构上做了显著优化，尤其是全局查询注意力机制（GQA）的引入，使得模型在大规模数据处理上表现更加出色。

会飞的Anthony·2025-07-04 01:35

从零实现Llama3：深入解析Transformer架构与实现细节

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/llama3-from-scratch引言本文将深入探讨如何从零开始实现Llama3语言模型。

祁婉菲Flora·2025-07-04 00:05

PyTorch-Llama: 从零开始实现LLaMA 2模型教程

PyTorch-Llama:从零开始实现LLaMA2模型教程pytorch-llamaLLaMA2implementedfromscratchinPyTorch项目地址:https://gitcode.com

乔昕连·2025-07-04 00:05

如何训练一个 Reward Model：RLHF 的核心组件详解

RewardModel（奖励模型）是RLHF的核心，决定了模型“觉得人类偏好什么”的依据。

茫茫人海一粒沙·2025-07-04 00:04

Github 2025-07-03Go开源项目日报Top10

根据开发语言中项目的数量，汇总情况如下：开发语言项目数量Go项目10JavaScript项目2Go编程语言：构建简单、可靠和高效的软件创建周期：3474天开发语言：Go协议类型：BSD3-Clause“

老孙正经胡说·2025-07-04 00:03

Github 2025-07-01 开源项目月报 Top16

根据开发语言中项目的数量，汇总情况如下：开发语言项目数量TypeScript项目5JupyterNotebook项目4Python项目4Rust项目2JavaScript项目1非开发语言项目1Shell

·2025-07-04 00:33

【Rust日报】Rust稳定2024版本将于 2025年2月20日发布

默认模型是FlagEmbedding,在M

·2025-07-04 00:32

JDK 25 功能预览：Java 生态的重大升级

JDK25计划于2025年9月发布，作为长期支持版本（LTS），它将为Java生态带来多项重要的语言增强、性能优化、安全改进以及体验优化，以下是对JDK25主要预期功能的详细介绍。

深盾科技·2025-07-04 00:31

昇腾NPU节点软件版本检查与升级方法

一、问题背景当我们需要在节点部署DeepSeek大模型时，需要检查昇腾云配套的版本驱动和固件版本，如果发现节点版本不配套建议升级到配套版本。

·2025-07-04 00:29

利用人名语言分类案例演示RNN、LSTM和GRU的区别（基于PyTorch）

文章目录一、程序结构1.1程序整体结构1.2各模块功能关系流程图二、数据预处理模块详解2.1定义字符集和语言类别2.2读取数据2.3人名转换为one-hot编码张量2.4自定义数据集类2.5数据加载器三、模型定义模块详解

.30-06Springfield·2025-07-04 00:29

YOLOv8 轴承缺陷检测使用YOLOv8进行训练、评估和可视化预测结果包含1440张图片的轴承缺陷检测数据集 YOLO格式或XML格式

可以直接用于模型训练。YOLOv8轴承缺陷检测importosimporttorchfromIPy

OICQQ67658008·2025-07-03 23:59

Web 服务器架构选择深度解析

本文从架构演进脉络出发，系统解析单体架构、微服务、服务网格、Serverless等主流架构的核心特性、适用场景及Java技术栈实现。

·2025-07-03 23:45

Flask实现MTV分层

但结构大体一样步骤1.简化入口文件run.pyfromflaskdemoimportappapp.run(host="127.0.0.1",port=80)2.配置文件config.pyDEBUG=False3.模型文件

不会吃萝卜的兔子·2025-07-03 23:28

飞算JavaAI实战：5分钟生成SpringCloud完整工程

双流程图解析横向对比：传统开发vsAI生成纵向核心流程四、量化性能对比五、生产级部署方案安全审计实现高可用部署架构六、技术前瞻性分析七、附录：完整技术图谱传统SpringCloud工程搭建平均耗时8小时，而使用飞算JavaAI

LCG元·2025-07-03 23:57

【Agent实战】用“前置编码器+LLM”复刻ChatGPT附件功能

1.引言：多模态LLM解耦原生多模态LLM将多种模态的处理能力“内化”于一个庞大的模型中，是技术的前沿。

kakaZhui·2025-07-03 23:56

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