LeNet模型解读第12页

纪念鲁迅先生

他的形象一直被定格为斗士，但抛开教科书的解读，他其实是个很有趣的人。会版画，做翻译，大笑的时候连烟卷都拿不住。

楚慕·2024-09-10 09:40

鸿蒙内核解析,鸿蒙内核源码分析(内存概念篇)|解读鸿蒙源码

提示：本文基于开源鸿蒙内核分析，官方源码【kernel_liteos_a】官方文档【docs】参考文档【HuaweiLiteOS】本文作者：鸿蒙内核发烧友，用生活场景讲故事的方式去解构内核，一窥究竟，让神秘的内核栩栩如生，浮现眼前。博文全部原创，持续更新，敬请关注。内容仅代表个人观点，错误之处，欢迎大家指正完善。本系列全部文章进入鸿蒙源码分析(总目录)查看目录最难讲的章节坦白讲内存是整个系列里面最

刘轩鸿·2024-09-10 09:53

Python实现多线程、多进程及协程

Multiprocessing）2.1多进程的基本概念2.2多进程的优点和缺点2.3Python多进程的实现3.协程（Coroutine）3.1协程的基本概念3.2协程的优点和缺点3.3Python协程的实现4.三种并发模型的对比与选择

闲人编程·2024-09-10 09:51

大模型面试通关指南：常见问题与答案解析史上最全超详细收藏我这一篇就够了

程序员辣条·2024-09-10 09:49

【C-实践】文件服务器（4.0）

文件服务器1.0文件服务器2.0文件服务器3.0概述使用了tcp+epoll+线程池+生产者消费者模型，实现文件服务器有两个进程，主进程负责接收退出信号用来退出整个程序；子进程负责管理线程池、客户端连接以及线程池的退出子进程中的主线程生产任务

轩轶子·2024-09-10 09:48

gpt-2语言模型训练

一、通过下载对应的语言模型数据集1.1根据你想让回答的内容，针对性下载对应的数据集，我下载的是个医疗问答数据集1.2针对你要用到的字段信息进行处理，然后把需要处理的数据丢给模型去训练，这个模型我是直接从

谷隐凡二·2024-09-10 09:48

大模型落地指南：从下载到本地化部署全流程解析

一、引言随着人工智能技术的迅猛发展，大规模预训练模型（如GPT-4、BERT等）在自然语言处理、图像识别等领域展现出了卓越的性能。

网安猫叔·2024-09-10 09:18

道德经第九章解读

天道规律：盈满则亏，锐利则挫，不如持平。我们普通人的思维，都是要盈满，要最多，要拔尖，以为这样才好。其实，天道的规律，不是这样的。日中则昃，月盈则亏。老子说：“持而盈之，不如其已。揣而锐之，不可长保。”太阳升到最中央，就会开始西斜；月亮最圆，就会开始变小；持的东西太盈满，就会溢出；尖锐的东西，很难长保。自然界和人事的规律，是一致的。木秀于林，风必摧之；堆出于岸，流必湍之；行高于人，众必非之。一个人

三生万物A·2024-09-10 09:47

如何在5个步骤中编写更好的ChatGPT提示

在本文中，我将向你展示如何编写提示，激励驱动ChatGPT的大语言模型（LLM）提供最佳答案。另请参阅:自从ChatGPT问世以来，我测试了几十个AI聊天机器人。

AI脑极体·2024-09-10 08:15

说说百度大模型算法工程师二面经历

百度大模型算法工程师面试题应聘岗位：百度大模型算法工程师面试轮数：第二轮整体面试感觉：偏简单面试过程回顾1.自我介绍在自我介绍环节，我清晰地阐述了个人基本信息、教育背景、工作经历和技能特长，展示了自信和沟通能力

AI小白熊·2024-09-10 08:15

一口气了解大模型相关通识，基础笔记！

一、大模型生态有哪些语言类大模型:GPT-3、GPT-3.5、GPT-4系列模型。

AI小白熊·2024-09-10 08:15

漫悟人生(之一百零三)

人生是一本书，等你来解读。生活不光是柴米油盐酱醋茶，更应拥有琴棋书画诗酒花。嘤其鸣矣，求其友聲!1.仰不愧於天，俯不怍於地。乐天而知命，素位而行之。

武商路漫漫·2024-09-10 08:31

文件权限类

Linux权限：安全模型：文件权限：r,w,x目录权限：r,w,xrwx:rw-,r--,r-xrwx:111,7rw-:110,6r-x:101,5r--:100,4-wx:011,3-w-:010,2

不排版·2024-09-10 08:28

微机原理第七周笔记

5.7汇编语言程序设计举例汇编源程序的设计步骤分析问题，建立数学模型确定最佳算法合理分配存储单元和寄存器绘制流程图编写程序调试程序程序基本结构模块化设计方法✓“自顶向下，逐步细化”结构化编码方法✓顺序、

遥控老爷·2024-09-10 08:16

netty源码解读三（NioEventLoop）

NioEventLoop初始化EventExecutor类型的数组数组大小默认为cpu数量的两倍，遍历数组，通过newNioEventLoop(xxx)往数组中添加元素，NioEventLoop继承了EventExecutor；每次需要线程时，执行chooser的next方法从数组中取出一个线程；关键代码打开netty源码，找到example包下的EchoService类，追溯创建boss线程组和

orcharddd_real·2024-09-10 07:39

读《逃离》，你一定会从中找到自己的影子

解读预告：嘿，我是左左，欢迎来到“左左爱读写”。今天，我给大家解读艾丽丝.门罗的短篇小说集《逃离》。艾丽丝.门罗被誉为“当今北美最杰出小说家”，并于2013年获得诺贝尔文学奖。

左左爱读写·2024-09-10 07:39

Nginx中Location匹配(官方文档解读)

学习一样东西，最直观的就是学习它的官方文档，Nginx也不例外。本文要学习的是Nginx配置文件中Location的配置规则。官方文档链接：http://nginx.org/en/docs/http/ngx_http_core_module.html#locationSyntax:location[=|~|~*|^~]uri{...}location@name{...}Default:—Conte

宁静的猫·2024-09-10 07:09

OPENAI中RAG实现原理以及示例代码用PYTHON来实现

近年来，OPENAI发布了许多创新的NLP模型，其中之一就是RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）模型。

dzend·2024-09-10 07:04

Linux 用户和组的增删改查，用户切换及权限超详细解读

目录用户和组及权限简单介绍用户及组创建和删除用户创建useradd-m创建用户john-g创建用户john-d创建指定家目录的用户john-m-g-d的组合使用用户删除userdel用户密码设置组创建groupadd组删除groupdel主组和附加组修改用户所在主组或附加组usermod更换或添加附加组更换主组用户及组的信息查询用户信息查询id/getentpasswdidgetentpasswd

人工智障调包侠·2024-09-10 07:04

django实操：换用自建mysql用户表（一次失败的经历）

实操重写用户模型这是我唯一成功的案例，你需要建一个类似如下的django-orm模型mysql_models.pyfromdjango.dbimportmodelsfromdjango.contrib.auth.modelsimportAbstrac

EelBarb·2024-09-10 07:03

【微服务】springboot 整合 SA-Token 使用详解

目录一、前言二、认证与授权介绍2.1什么是认证2.1.1认证的目的2.1.2认证基本步骤2.2什么是授权2.2.1常用的授权模型三、微服务中常用的认证安全框架3.1SpringSecurity3.1.1SpringSecurity

小码农叔叔·2024-09-10 06:01

超越传统：Reflection 70B如何革新AI语言处理

Reflection70B：AI语言模型的新里程碑AI领域迎来了革命性的变革，HyperWrite公司推出的开源AI大模型Reflection70B，以其卓越的性能在多个基准测试中超越了GPT-4o和Llama3.1

黑金IT·2024-09-10 06:31

双重差分模型DID

双重差分模型（DID）–潘登同学的计量经济学笔记文章目录双重差分模型（DID）--潘登同学的计量经济学笔记基本思想构造模型数据前提稳健性检验共同趋势（CT）检验安慰剂检验stata示例DID估计平行趋势检验安慰剂检验基本思想双重差分法可以理解为对随机分配实验的一种模拟

PD我是你的真爱粉·2024-09-10 06:00

auto encoder

Deepauto-encoder与受限玻尔兹曼机有点像，都可以进行信息的压缩，都可以用作pre-trainning.区别在于受限玻尔兹曼机是无向图模型，而Deepauto-encoder是一种神经网络,

war3gu·2024-09-10 06:58

apimodel 可以重复吗_fastapi教程翻译(十三)： Response Model(响应模型)

您可以在任何路径操作中使用参数response_model声明用于响应的模型：@app.get()@app.post()@app.put()@app.delete()etc.一、response_model1

小丸子书单·2024-09-10 06:58

自动编码器 - Autoencoder

文章目录一、自编码器（Autoencoder）简单模型介绍二、神经网络自编码模型三、神经网络自编码器三大特点四、自编码器（Autoencoder）搭建五、几种常见编码器1.堆栈自动编码器2.欠完备自编码器

hellozhxy·2024-09-10 05:53

大语言模型的上下文窗口（Context Windows）：对人工智能应用的影响

大语言模型（LLMs）极大地提升了人工智能在理解和生成类人文本方面的能力。其中一个影响其效用的基本方面是它们的“上下文窗口”——这个概念直接影响着这些模型接收和生成语言的有效性。

澳鹏Appen·2024-09-10 05:20

叶玲敏，中原焦点团队网络初级第33期，坚持分享第一天2022年02月19号

比如:刘老师讲到:①平时要多换位去理解孩子和爱人，解读对方的想法、感受、反馈。②关注就是强化，多去强化正向面。③更多的心放在术上，如何训

2586e008310d·2024-09-10 05:27

IAAS: IT公司去IOE-Alibaba系统构架解读

从Hadoop到自主研发，技术解读阿里去IOE后的系统架构原地址：......................云计算阿里飞天摘要：从IOE时代，到Hadoop与飞天并行，再到飞天单集群5000节点的实现

wishchin·2024-09-10 04:18

编程模型

本节介绍SpringCloudStream的编程模型。SpringCloudStream提供了许多预定义的注释，用于声明绑定的输入和输出通道，以及如何收听频道。

咔啡·2024-09-10 04:00

全能型AI与专业型AI：多样性与精专性的博弈

近日，OpenAI宣布将在秋季推出代号为“草莓”的全新AI模型，这款全能型AI能够从复杂的数学计算到主观的营销策划，展现出令人惊叹的多样性。

wangzaojun·2024-09-10 04:44

[Lora][微调] Qwen-VL/Qwen-VL-chat微调问题

模型预训练错误一“erfinv_cuda”notimplementedfor‘BFloat16’RuntimeError:"erfinv_cuda"notimplementedfor'BFloat16'

翔迅AI·2024-09-10 03:07

多模态视野：探索Qwen-VL的70亿参数世界

引言在人工智能的迅猛发展中，多模态大模型成为了新的研究热点。阿里云推出的Qwen-VL模型，就是在这一领域的重要突破。

努力犯错·2024-09-10 03:37

“SMP-智谱AI大模型交叉学科基金”第二期持续申报中！数百万元现金或等额赞助支持...

随着人工智能和大模型技术的飞速发展，大模型技术在各个学科领域的应用已经展现出巨大的潜力和影响力。

AITIME论道·2024-09-10 03:35

微积分在神经架构搜索中的应用

微积分在神经架构搜索中的应用1.背景介绍随着深度学习技术的飞速发展,神经网络模型的复杂度也在不断提高,从最初的简单全连接网络,到如今的卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制等各种复杂的神经网络架构。

光剑书架上的书·2024-09-10 03:34

Swagger使用手册

文件的方法，参数和模型紧密集成到服务器端的代码，允许API来始终保持同步。作用：1.接口的文档在线自动生成。2.功能测试。Swagger使用的注解及其说明：@Api：用在类上，说明该类的作用。

纬一·2024-09-10 02:26

AI模型：追求全能还是专精？

目录引言一、全能型AI模型的诱惑1.1通用智能的愿景1.2资源整合的优势1.3应对未知挑战的能力1.4挑战与不足二、专精型AI模型的魅力2.1深度与精度的提升2.2成本控制与效率优化2.3易于监管与解释性增强

小周不想卷·2024-09-10 02:02

【学习笔记】无人机系统（UAS）的连接、识别和跟踪（五）-无人机跟踪

目录引言5.3无人机跟踪5.3.1无人机跟踪模型5.3.2无人机位置报告流程5.3.3无人机存在监测流程引言3GPPTS23.256技术规范，主要定义了3GPP系统对无人机（UAV）的连接性、身份识别、

瑶光守护者·2024-09-10 02:01

深度解析：从概念到变革——Transformer大模型的前世今生以及大模型预备知识讲解[知存科技]

深度解析：从概念到变革——Transformer大模型的前世今生点击：知存科技相关课程推荐知存科技是全球领先的存内计算芯片企业。针对AI应用场景，在全球率先商业化量产基于存内计算技术的神经网络芯片。

汀、人工智能·2024-09-10 02:00

“东风谬掌花权柄，却忌孤高不主张”——刘克庄《落梅》精析

一个好的诗人，作品可以超脱诗人本身，由后人读者不断生发自己的想法和解读。但是一般的诗人，作品大多是性情之作，摆脱不了本身性格和文

梧桐树边羽·2024-09-10 02:32

一文告诉你程序员该掌握和应用大模型

训练大模型：场景：自训练大模型人才需求：算法工程师门槛：极高机会：较高特点：这个方向需要深厚的算法和机器学习知识，适合那些对研究和开发新模型感兴趣的人。

大耳朵爱学习·2024-09-10 01:23

利用 Llama-Index为你的应用程序注入智能搜索

Llama-Index是一个基于大型语言模型的索引和检索工具，它允许用户快速检索和使用大量文本数据。

黑金IT·2024-09-10 01:11

一款实用的大模型API检测工具：保障您的API质量和真实性

本文将介绍一款实用的大模型API检测工具，帮助您更好地管理和评估API性能。工具简介这款在线工具定位为一个API测试和验证平

花生糖@·2024-09-10 00:38

《红楼梦》的另类解读

忽然看到了网上对红楼梦的另类解读，说红楼梦是影射了明亡史的。当时读了开头几回，觉得曹雪芹作为一个男子，纵然被抄家，但是文章也太煽情了吧，书中有不少是煽情到我这个女子也写不出来的语句。

喵喵呆·2024-09-10 00:33

当NAS遭遇鲁棒性：寻找对抗攻击的坚固架构

当NAS遭遇鲁棒性：寻找对抗攻击的坚固架构RobNets项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ro/RobNets在当今深度学习的浪潮中，模型的安全性和鲁棒性日益成为研究的热点

甄如冰Lea·2024-09-09 23:30

解读《道德经》51章道生之

道生之，德畜之。物形之，势成之。是以，万物莫不尊道而贵德。道之尊，德之贵，夫莫之命而常自然。故道生之，德畜之。长之育之，亭之毒之，养之覆之。生而不有，为而不恃，长而不宰，是谓玄徳。译文：“道”化生万物，“徳”养育万物。万物长成，形状繁复各种各样，是自然环境使它这样。因此，万物没有不遵崇“道”而重视“徳”的。“道”受尊崇，“徳”受重视，是因为它们对万物不强加干涉，而是任其自然生长。所以，“道”化生万

顺其自然一·2024-09-09 23:00

跌倒识别：守护公共安全的AI技术应用场景-免费API调用

产品在线体验地址-API调用或本地化部署AI算法模型人体跌倒识别-微信扫码立刻-在线体验公安行业：提升应急响应速度在公安行业中，智能跌倒识别系统可以快速识别出在地铁站、交通枢纽等人流密集区域发生的跌倒事件

思通数科x·2024-09-09 22:24

LINUX-网络编程

NCP-NetworkControlProtocol-不能互联不同类型的计算机不能互联不同操作系统的计算机TCP-TransfermControlProtocol-可以互联不同类型的、不同操作系统的计算机传输协议TCP/UDPOSI开放模型

小林's freesky·2024-09-09 22:54

“翩翩君子”你见过吗？

原文解读：孔子温和而严厉，有威仪而不凶猛，谦恭而安详。个人感悟：人们形容美丽的女子，通常喜欢用优雅和气质之类的词汇，而形容优质的男子，风度可谓是一个好词。

小夭读书·2024-09-09 22:33

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