LMS自适应滤波算法第8页

本地部署LLM工具大比拼：谁才是你的智能之选？

Python_金钱豹·2025-02-02 21:10

索引的底层数据结构、B+树的结构、为什么InnoDB使用B+树而不是B树呢

索引的底层数据结构MySQL中常用的是Hash索引和B+树索引Hash索引：基于哈希表实现的，查找速度非常快，但是由于哈希表的特性，不支持范围查找和排序，在MySQL中支持的哈希索引是自适应的，不能手动创建

因特麦克斯·2025-02-02 17:43

在Windows上用Llama Factory微调Llama 3的基本操作

llama3模型微调保存-CSDN博客也可以参考LlamaFactory的Readme：GitHub-hiyouga/LLaMA-Factory:UnifyEfficientFine-Tuningof100+LLMsUnifyEfficientFine-Tuningof100

蛐蛐蛐·2025-02-02 13:16

基于 YOLOv8+PyQt5 的无人机红外目标检测系统：开启智能监测新时代

基于YOLOv8+PyQt5的无人机红外目标检测系统：开启智能监测新时代【毕业与课程大作业参考】基于yolov8+pyqt5界面自适应的无人机红外目标检测系统demo.zip资源-CSDN文库在科技飞速发展的今天

人工智能教学实践·2025-02-02 09:16

Canvas-lms 开源在线学习管理系统源码部署（生产版）_canvas lms(1)

我们的产品：https://canvaslms.zut.edu.cn/开始接到部署Canvas-lms这个开源教学平台的任务时，还不知道Canvas-lms是什么，网上关于他的介绍也比较少，上面只给了CanvasGitHub

花开的季节293·2025-02-02 00:49

开源LLMs导览：工作原理、顶级LLM列表对比

万俟淋曦·2025-02-01 23:11

【AI知识点】三种不同架构的大语言模型（LLMs）的区别

【AI论文解读】【AI知识点】【AI小项目】【AI战略思考】在自然语言处理（NLP）中，预训练语言模型（LLMs,LargeLanguageModels）通常基于不同的架构，如仅编码器的模型（Encoder-only

AI完全体·2025-02-01 23:09

【OpenCV-Python】——图像变换&色彩空间变换&几何变换&图像模糊（滤波）&阈值处理&形态变换

1.1RGB色彩空间1.2GRAY色彩空间1.3YCrCb色彩空间1.4HSV色彩空间2、几何变换3、图像模糊3.1均值滤波3.2高斯滤波3.3方框滤波3.4中值滤波4、阈值处理4.1全局阈值处理4.2自适应阈值处理

柯宝最帅·2025-02-01 20:51

深入探索Llama.cpp：在LangChain中使用llama-cpp-python

深入探索Llama.cpp：在LangChain中使用llama-cpp-python随着大语言模型（LLMs）的普及，开发者需要更有效的方法来部署和使用这些模型。

dfvcbipanjr·2025-02-01 16:10

《DeepSeek-R1 问世，智能搜索领域迎来新变革》

该模型凭借其卓越的语言理解能力、高效的数据处理能力、自适应学习能力、高安全性与可靠性以及广泛的应用场景与拓展性，在众多人工智能模型中脱颖而出。

黑金IT·2025-02-01 08:35

表格化数据处理中大语言模型的微调优化策略研究

ResearchonFine-TuningOptimizationStrategiesforLargeLanguageModelsinTabularDataProcessing论文主要内容这篇论文的主要内容是研究大型语言模型（LLMs

C7211BA·2025-01-31 23:25

使用大语言模型在表格化网络安全数据中进行高效异常检测

论文链接Efficientanomalydetectionintabularcybersecuritydatausinglargelanguagemodels论文主要内容这篇论文介绍了一种基于大语言模型（LLMs

C7211BA·2025-01-31 23:54

具身智能VLA（视觉-语言-动作）入门+RTX4060+Ubuntu22.04

第一个阶段：学习transformer和大模型：我喜欢刷微信的短视频，看到了入门的课程：GitHub-rasbt/LLMs-from-scra

铮铭·2025-01-31 19:51

DeepSeek R1与OpenAI o1深度对比

企业智能化升级教育与培训数据分析与智能决策部署与集成DeepSeekR1OpenAIo1伦理考量DeepSeekR1OpenAIo1未来展望DeepSeekR1OpenAIo1引言在科技飞速发展的当下，人工智能领域中的大型语言模型（LLMs

码事漫谈·2025-01-31 13:01

揭秘MySQL中基于负载的自适应缓存资源调度策略——让数据库响应更敏捷

今天，我们将深入探讨一种创新的方法——基于负载的自适应缓存资源调度策略，并展示其具体实现过程。为什么选择自适应缓存？‍传统的缓存管理方式通

墨夶·2025-01-31 11:40

软件工程概论试题三

A.现实性B.可验证性C.一致性D.正确性E.完整性正答：C2.下列开发方法中，()不属于敏捷开发方法,A.自适应软件开发B.螺旋模型C.水晶方法D.极限编程正答：B3.下列关于敏捷方法的叙述，错误的是

minaMoonGirl·2025-01-31 09:23

论文笔记（七十）DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning（二）

DeepSeek-R1:IncentivizingReasoningCapabilityinLLMsviaReinforcementLearning（二）文章概括摘要：2.方法2.3.DeepSeek-R1

墨绿色的摆渡人·2025-01-31 07:01

一个简单的自适应html5导航模板

一个简单的HTML导航模板示例，它包含基本的导航栏结构，同时使用了CSS进行样式美化，让导航栏看起来更美观。另外，还添加了一些JavaScript代码，用于在移动端实现导航菜单的展开和收起功能。PHP网址导航模板body{font-family:Arial,sans-serif;margin:0;padding:0;background-color:#f4f4f4;}header{backgrou

很酷的站长·2025-01-31 03:56

[特殊字符]文献阅读分享：《负面情绪更吸睛？利用大型语言模型重构新闻推荐系统中的情感框架》

随着人工智能技术的发展，大型语言模型（LLMs）逐渐被引入新闻生产过程，为新闻框架的重构提供了新的可能性。本文通过实验研究，探讨了基于LLM的情感框架重构对用户情感、参与度和付费意愿的影响。相关工

Sheakan·2025-01-30 22:20

Open WebUI应用实践

open-webui/open-webui:User-friendlyWebUIforLLMs(FormerlyOllamaWebUI)(github.com)Tutorial|OpenWebUIOpenWebUITip

孙将帼·2025-01-30 20:38

github最强Chatbox AI 模型桌面，支持 ChatGPT、Claude等主流模型，适用于 Win、Linux等，总结文档图片并互动，智能编程，AI实时联网搜索与查询，图片生成，科研写作等

github地址：GitHub-Bin-Huang/chatbox:User-friendlyDesktopClientAppforAIModels/LLMs(GPT,

struggle2025·2025-01-30 18:12

OpenCV中的图像处理函数详解

下面将详细介绍六个重要的图像处理函数：二值化函数、自适应二值化函数、腐蚀函数、膨胀函数、仿射变换函数和透视变换函数。

Luzem0319·2025-01-30 12:55

大型语言模型构建指南：从头开始构建大语言模型《Build a Large Language Model (From Scratch)》免费PDF

通过从头开始构建一个大型语言模型，了解如何创建、训练和调整大型语言模型（LLMs）！一、构建大型语言模型（从头开始）在《构建大型语言模型（从头开始）》中，你将了解如何LLMs从内到外工作。

AGI大模型学习·2025-01-30 05:34

书籍推荐：《从零构建大型语言模型》附免费PDF下载

通过从头开始构建一个大型语言模型，了解如何创建、训练和调整大型语言模型（LLMs）！一、构建大型语言模型（从头开始）在《构建大型语言模型（从头开始）》中，你将了解如何LLMs从内到外工作。

大模型入门学习·2025-01-30 05:33

Deepseek爆火背后的多Token技术预测

近年来，大语言模型（LLMs）的发展如火如荼，它们在聊天机器人、文档生成、代码编写等领域大放异彩。然而，随着模型规模的增加，生成效率也成为了一大瓶颈。

明哲AI·2025-01-29 22:41

开源模型应用落地-qwen模型小试-Qwen2.5-7B-Instruct-LangGraph-链式处理（一）

LangGraph作为一种创新的架构，其链式处理机制为充分发挥LLMs的潜力提供了新的途径。

开源技术探险家·2025-01-29 21:33

利用 PyTorch 动态计算图和自动求导机制实现自适应神经网络

在深度学习任务中，不同任务的复杂度千差万别。为了解决复杂任务对模型容量的需求，同时避免简单任务因过度拟合导致的性能下降，我们可以构建一个能够根据任务自动调整网络结构的神经网络。在PyTorch中，动态计算图和自动求导机制为实现这一目标提供了强大的工具。动态网络结构设计PyTorch的动态计算图允许我们根据运行时的输入数据或任务复杂度，动态创建和修改网络结构。动态添加/移除层：可以在训练过程中根据需

drebander·2025-01-29 11:24

Qwen-VL论文解读

Qwen-VL：用于理解、定位、文本阅读等的通用视觉-语言模型摘要在本文中，我们介绍了Qwen-VL系列，这是一组大规模的视觉-语言模型（LVLMs），旨在感知和理解文本和图像。

dream_home8407·2025-01-29 09:10

一款自适应的 AI 集成开发环境 (IDE)—Trae

Trae是一款自适应的AI集成开发环境(IDE)，通过与您协作工作，帮助您更高效地运行并加速开发进程。

蚂蚁在飞-·2025-01-28 23:07

DeepSeek R1：中国AI黑马的崛起与挑战

推理能力的全方位跃升基准测试：超越顶尖闭源模型蒸馏技术：小模型的逆袭行业启示：AGI之路的新范式纯RL训练的价值与挑战蒸馏技术的普惠意义开源生态的推动力未来展望：从推理到通用智能结语在人工智能领域，大型语言模型（LLMs

码事漫谈·2025-01-28 16:13

llamafactory0.9.0微调qwen2vl

LLaMA-Factory/data/README_zh.mdatmain·hiyouga/LLaMA-Factory·GitHubEfficientlyFine-Tune100+LLMsinWebUI

Kun Li·2025-01-28 15:07

改进候鸟优化算法之三：引入自适应策略的候鸟优化算法（AS-MBO）

引入自适应策略的候鸟优化算法（MigratingBirdsOptimizationwithAdaptiveStrategy，简称AS-MBO）是对传统候鸟优化算法（MigratingBirdsOptimization

搏博·2025-01-28 15:34

GPT4All:免费使用本地运行无需GPU的基于C++的GPT模型和UI: A free-to-use, locally running, privacy-aware chatbot. No GPU

输出：GPT4All如何运作RunningLLMsonCPU在CPU上运行LLMSideloadinganyggMLmodel加载任何ggML模型GPT4ALL:目前已经

AI天才研究院·2025-01-28 09:28

YOLOv9改进，YOLOv9检测头融合ASFF（自适应空间特征融合），全网首发

摘要一种新颖的数据驱动的金字塔特征融合策略，称为自适应空间特征融合（ASFF）。它学习了在空间上过滤冲突信息以抑制不一致的方法，从而提高了特征的尺度不变性，并引入了几乎免费的推理开销。

挂科边缘·2025-01-28 02:32

AI语言模型竞争加剧：新秀崛起格局生变

XianxinMao·2025-01-27 14:11

构建桌面聊天助手：Mistral AI、LangChain 和 Tkinter 的结合

在人工智能（AI）技术日新月异的今天，大型语言模型（LLMs）和LangChain成为了炙手可热的话题。

花生糖@·2025-01-27 09:08

深入解析vLLM：加速大模型推理的高效框架

vLLM(VirtualLargeLanguageModel)是由伯克利大学LMSYS组织开源的大语言模型高速推理框架，旨在极大地提升实时场景下的语言模型服务的吞吐量与内存使用效率。

秋声studio·2025-01-27 00:34

VSCode配置golang开发环境

各语言插件Go:extinstallms-vscode.GoGolang开发必备插件Docker:extinstallPeterJausovec.vscode-dockerDocker语法高亮，自动补全

少林码僧·2025-01-26 21:48

【数字信号去噪】LMS算法、AdaGrad、RMSProp、Adam算法数字信号去噪【含Matlab源码 11076期】

⛄一、LMS算法、AdaGrad、RMSProp、Adam算法数字信号去噪1LMS算法（LeastMeanSqu

Matlab武动乾坤·2025-01-26 19:26

大语言模型应用指南：OpenAI大语言模型简介

大语言模型应用指南：OpenAI大语言模型简介1.背景介绍1.1问题的由来在过去几年中,自然语言处理(NLP)领域取得了长足的进步,这主要归功于大型语言模型(LargeLanguageModels,LLMs

AI大模型应用之禅·2025-01-26 15:02

element ui Table组件内容自适应的情况下实现表头相对页面固定

此时有一个弊端，如果页面布局内容较多，会出现两个滚动条，一个table的一个页面的，我们的需求是页面高度随着数据数量而自适应撑开，而不是固定table视窗的高度二、效果图对比如下：三、实现步骤1、首先监听页面滚动事件

木有是我·2025-01-26 08:36

智能推理的革命：DeepSeek-R1 深度解析其算法与实现

在人工智能（AI）领域，语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）正以惊人的速度发展，变得越来越智能，能够理解和生成复杂的语言内容。

步子哥·2025-01-26 04:26

KNOWLEDGE UNLEARNING FOR MITIGATING PRIVACY RISKS IN LANGUAGE MODELS

语言模型的隐私方法2.2机器去学习2.3语言模型中的记忆3语言模型中的知识去学习3.1方法论3.2量化语言模型的隐私风险4实验4.1模型、数据集和配置4.2主要实验4.3知识去学习的分析5结论摘要预训练语言模型（LMs

绒绒毛毛雨·2025-01-26 02:10

QT笔记——实现窗体自适应

我们想要所有的控件都随窗口的大小改变而改变。第一种方法：思路：1.我们需要获取到所有的控件m_Widget=this->findChildren(QString(),Qt::FindDirectChildrenOnly);2.我们需要知道所有控件的位置以及大小3.重写resizeEvent事件protected:voidresizeEvent(QResizeEvent*event);4.获取主窗口

lion_cxq·2025-01-25 22:37

PointNet++改进策略：模块改进 | OA-CNNs | ，全自适应3D稀疏卷积神经网络（OA-CNNs），超越基于Transformer的模型，同时显著降低计算和内存成本

目录介绍核心思想及其实现引入空间自适应感受野自适应关系卷积（ARConv）网络整体架构设计训练和验证实验与评估如何改进PointNet++引入空间自适应感受野引入自适应关系学习利用自适应聚合器论文题目：

我是瓦力·2025-01-25 12:59

计算机视觉：卷积核

卷积神经网络中的卷积核可以通过反向传播算法进行训练和优化，使其能够自适应地学习输入数据中的特征。因此，卷积神经网络在图像

每天五分钟玩转人工智能·2025-01-25 12:23

吴恩达《提示词工程》（Prompt Engineering for Developers）课程详细笔记

课程简介目标：帮助开发者理解如何有效地使用大语言模型（LLMs），提升通过提示词解决问题的能力。适用对象：开发者、AI从业者、产品经理等，希望通过提示词优化生成模型性能的人。

拾工·2025-01-24 23:17

语言模型的价值定位与技术突破：从信息处理到创新认知

在模型计算机制方面，推理能力的实现包括chain-of-thought和自适应计算两种范式，而内部计算过程研究将成为未来重点。

XianxinMao·2025-01-24 14:09

QTableWidget设置行高与列宽自适应文本大小

背景：item文本过长被隐藏掉或其它等问题固定行高列宽，不允许用户拉伸表格行高与列宽一、基础用法（QTableWidget中没有其它控件）设置表头#include设置自适应tableWidget->

常乐か·2025-01-24 13:37

YOLOv10改进，YOLOv10添加ASFF检测头（自适应空间特征融合），添加小目标检测层（四头检测）+CA注意机制，全网首发