OSI模型第38页

Java的SpringAI+Deepseek大模型实战-会话记忆【三】

ChatMemory方式二、注入记忆存储ChatMemory第二步、配置会话记忆方式一、老版本实现方式二、新版本实现第三步、添加会话ID异常处理1、InMemoryChatMemory无法解析背景前两期搭建起大模型对话的框架

梦幻通灵·2025-07-03 13:42

云原生环境下部署大语言模型服务：以 DeepSeek 为例的实战教程

个人主页：一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注一、引言随着DeepSeek、Qwen、ChatGLM等大语言模型（LLM）的开放与普及，企业将其私有化部署并服务化的需求愈发迫切。

一ge科研小菜菜·2025-07-03 13:42

圈子系统公众号app小程序系统源码公众号+圈子小程序：如何用“内容+社交”打造用户闭环生态？

系统设计理念演进1.0基础交流层话题发布/回复功能基础点赞评论互动简单分类标签系统2.0情感共鸣层情绪标签识别（AI分析内容情感倾向）共鸣指数算法（根据互动深度计算）志同道合推荐系统3.0成长体系层多维能力评估模型个性化成长路径成就勋章系统二

·2025-07-03 13:32

AtomNet：在极端MCU约束下基于算子设计微型模型

英文标题：AtomNet:DesigningTinyModelsfromOperatorsUnderExtremeMCUConstraints中文标题：AtomNet：在极端MCU约束下基于算子设计微型模型作者信息

神一样的老师·2025-07-03 12:38

用Firecrawl轻松获取网站数据，提升AI应用的效率！

它不仅能够将整个网站的数据转化为适用于大语言模型（LLM）的markdown或结构化数据，还能通过单一的API实现数据抓取、爬取和提取。从此，清晰、整洁的数据触手可及。什么是Firecrawl？

人工智能我来了·2025-07-03 12:33

【人工智能】 AI的进化之路：大模型如何重塑技术格局

解锁Python编程的无限可能：《奇妙的Python》带你漫游代码世界本文深入探讨了人工智能大模型的进化历程及其对技术格局的深远影响。

蒙娜丽宁·2025-07-03 12:32

SpringBoot高并发上传下载解决方案

3.2关键组件设计3.2.1负载均衡层3.2.2API网关层3.2.3应用服务层3.2.4存储层3.2.5缓存层3.2.6消息队列四、SpringBoot高并发上传下载的关键技术实现4.1异步非阻塞编程模型

hdsoft_huge·2025-07-03 11:31

数字人矩阵源码--基于深度学习的数字人面部表情合成

深度学习数字人面部表情合成的关键技术3D面部建模与参数化建立高精度3D面部模型是表情合成的基础，常用Blendshape或面部动作编码系统（FACS）作为参数化控制方法。

我~18339948121·2025-07-03 11:00

探秘AI的秘密：leaked-system-prompts

揭秘：揭秘系统提示合集背后的秘密在当今这个人工智能技术迅速发展的时代，了解和使用大型语言模型（LLM）已成为技术爱好者、开发者和研究人员的共同目标。

人工智能我来了·2025-07-03 11:28

打造 AI 产品的前端架构：响应式、流式、智能交互三合一

关键点AI产品前端挑战：AI产品前端需要处理流式响应、上下文管理、多模型切换和复杂的用户交互，同时保证高性能和响应式体验。

·2025-07-03 11:28

深入探索 Vanna：让数据库交互更智能

Vanna，一个基于Python的开源工具，通过结合检索增强（RetrievalAugmentation）和大型语言模型（LLM），为这一问题提供了一个创新的解决方案。本文将深入探讨Vanna

从零开始学习人工智能·2025-07-03 11:56

asyncio基本用法介绍

这种编程模型在处理大量I/O密集型任务时非常高效，如网络操作、文件读写

遮天华月·2025-07-03 11:56

引导语言的魔法：从简单指令到智能对话的艺术

大型语言模型（LLMs）就像一台精密的预测机器，依靠输入的提示（prompt）生成令人惊叹的输出。然而，撰写一个高效的提示并非易事——它需要科学与艺术的结合。

步子哥·2025-07-03 11:55

目前最全的国内AI大模型117家名单。。。

AI大模型正在飞速发展，一年多时间国内已有很多大模型公司。前排提示，文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦！这篇文章咱们就来看看，这应该是目前最全面的国内AI大模型及公司名单。

·2025-07-03 10:22

语言的钥匙：提示工程的艺术与驾驭AI的智慧

当大型语言模型（LLM）如GPT-4展现出令人惊叹的通用能力，却又伴随着“幻觉”、“黑箱”和“不可控”等阴影时，一个核心问题变得无比迫切：人类如何有效地与这些庞然大物沟通，引导它们可靠、安全、精准地完成任务

田园Coder·2025-07-03 10:51

巨头开源的背后，是价格战还是价值战？

当巨头们纷纷开源自家模型，他们背后的博弈是什么？

CSDN资讯·2025-07-03 10:51

探索生成式 AI Agent：12类，40+个AI Agent实例应用场景的宝藏库

1.适合初学者的智能体简单会话智能体概览通过集成语言模型、提示模板和历

和老莫一起学AI·2025-07-03 10:50

VSCode-Copilot的系统提示词

title:VSCode-Copilot系统提示词date:2025-07-0211:05categories:技术tags:AI人工智能LLM大语言模型提示词Microsoft开源了VSCodeCopilotChat

youngqqcn·2025-07-03 10:19

Jenkins Pipeline共享库配置错误深度解析与修复实战

JenkinsPipeline共享库配置错误深度解析与修复实战一、共享库配置错误全景图谱1.1经典错误日志矩阵错误类型典型报错特征触发场景诊断关键点仓库克隆失败FailedtoclonerepositoryGit

喜欢编程就关注我·2025-07-03 09:17

ReBEL模型的本地部署与运行，用于三元组抽取任务（事件抽取、知识抽取）

1.服务器CUDA11.72.依赖condacreate-nrebel_envpython=3.10-ycondaactivaterebel_env#安装PyTorch（建议与CUDA11.7配合）pipinstalltorchtorchvisiontorchaudio--index-urlhttps://download.pytorch.org/whl/cu117#安装Transformers和

·2025-07-03 09:46

微信小程序原生实现table组件, 第二弹，支持横向和纵向滚动（固定列，可设置边框）

5e6cb1a645584c9dbf27b6bd1ab9465e.pngtable组件代码wxml文件{{column.title}}{{table[columnItem.key]||'-'}}wxss文件/*项目表格*/.table{position

没脾气的猫·2025-07-03 09:44

C#.NET Newtonsoft.Json 详解

功能丰富：自动映射对象、LINQtoJSON、JSchema验证、自定义转换、性能可调等核心功能与基础使用序列化与反序列化usingNewtonsoft.Json;//模型类publicclassPers

·2025-07-03 09:58

基于改进扩散模型与注意力机制的影像到转基因数据预测系统

基于改进扩散模型与注意力机制的影像到转基因数据预测系统1.项目概述本系统利用改进的扩散模型结合注意力机制，从医学影像中预测转基因数据。

·2025-07-03 08:37

深入剖析AI大模型：关于模型训练

今天说的是模型训练，在AI模型里，它是点亮智慧星辰的关键引擎。

chilavert318·2025-07-03 08:06

RAG技术栈详解：构建智能问答系统的核心组件

技术架构全景图二、核心组件技术选型1.检索模块（Retriever）向量数据库主流选择：Pinecone、Milvus、Qdrant、Weaviate新兴势力：ChromaDB（开源轻量级）、腾讯云向量数据库嵌入模型

认知超载·2025-07-03 08:06

微调 || RAG，项目落地怎么选？LLM应用选型指南，适用场景全解析

基本定义微调：是指利用更小、更具针对性的数据集对经过预先训练的大语言模型进一步训练的过程。在这个过程中，模型基于新数据集修改权重和参数，学习特定于任务的模式，同时保留来自最初预训练模型的知识。

认知超载·2025-07-03 08:36

Gartner《Choosing Event Brokers to Support Event-DrivenArchitecture》心得

一、概述随着企业数字化转型的加速，事件驱动架构（EDA）在应用和集成架构中扮演着越来越重要的角色。事件代理作为EDA的核心组件，其选择对于整个系统的性能、可靠性和可扩展性都有着深远的影响。二、关键发现需求与功能不匹配的代价高：事件代理功能的多样性使得在选择时必须精准匹配需求。例如，若一个系统需要高吞吐量和低延迟，而选择了不适合的代理，后期修改架构和代码的代价极高。四核心领域需关注：客户端连接：涉及

架构师学习成长之路·2025-07-03 08:05

Spring MVC 详解

它实现了模型-视图-控制器（MVC）设计模式，将应用程序分为三个主要部分：模型（Model）、视图

蟒蛇boy·2025-07-03 08:04

Vue简介，什么是Vue（Vue3）？

它基于标准HTML、CSS和JavaScript构建，并提供了一套声明式的、组件化的编程模型，帮助你高效地开发用户界面。无论是简单的还是复杂地界面，Vue都可以胜任。

水云桐程序员·2025-07-03 08:34

ollama v0.9.4 详解：联网功能、模型目录自定义及macOS性能优化全面升级

近年来，随着人工智能技术的快速发展，模型管理与调用变得尤为重要。

·2025-07-03 08:03

深度学习学习经验——卷积神经网络（CNN）

卷积神经网络的完整实现项目示例项目目标1.加载数据2.卷积层：图像的特征探测器2.1第一个卷积层3.激活函数：增加非线性4.池化层：信息压缩器5.多层卷积和池化：逐层提取更高层次的特征6.全连接层：分类器7.模型训练和测试完整的项目示例代码总结卷积神经网络

Linductor·2025-07-03 07:02

【V5.0 - 视觉篇】AI的“火眼金睛”：用OpenCV量化“第一眼缘”，并用SHAP验证它的“审美”

系列回顾：在上一篇《给AI装上“写轮眼”：用SHAP看穿模型决策的每一个细节》中，我们成功地为AI装上了“透视眼镜”，看穿了它基于数字决策的内心世界。但一个巨大的问题暴露了：它的世界里，还只有数字。

爱分享的飘哥·2025-07-03 07:31

Python Day58

Task：1.时序建模的流程2.时序任务经典单变量数据集3.ARIMA（p，d，q）模型实战4.SARIMA摘要图的理解5.处理不平稳的2种差分a.n阶差分—处理趋势b.季节性差分—处理季节性建立一个ARIMA

别勉.·2025-07-03 07:28

Python Day57

Task：1.序列数据的处理：a.处理非平稳性：n阶差分b.处理季节性：季节性差分c.自回归性无需处理2.模型的选择a.AR§自回归模型：当前值受到过去p个值的影响b.MA(q)移动平均模型：当前值收到短期冲击的影响

别勉.·2025-07-03 07:58

Python Day44

Task：1.预训练的概念2.常见的分类预训练模型3.图像预训练模型的发展史4.预训练的策略5.预训练代码实战：resnet181.预训练的概念预训练（Pre-training）是指在大规模数据集上，先训练模型以学习通用的特征表示

别勉.·2025-07-03 07:57

Python Day42

常用于训练过程中的监控、日志记录、模型保存等场景。示例：defcallback_function():print("Epochcompleted!")

别勉.·2025-07-03 07:27

零基础起步：基于GpuGeek的文本生成模型实战

本文将带领读者使用GpuGeek平台，从注册、上传数据到实例部署与训练，完整构建一个基于GPT2模型的文本生成系统，实战掌握AI模型的云端开发流程。

昊昊该干饭了·2025-07-03 06:54

大模型智能运维详解：技术架构、落地挑战与行业实践

大模型智能运维详解：技术架构、落地挑战与行业实践作者：开源大模型智能运维FreeAiOps在数字化转型加速的背景下，企业IT系统复杂度呈指数级增长，传统运维模式面临效率低下、故障定位困难、成本高昂等瓶颈

FreeTools·2025-07-03 06:22

LangServer 与 Langgraph 融合架构：构建智能语言服务系统

LangServer与Langgraph融合架构：构建智能语言服务系统LangServer（语言服务器协议）与Langgraph（语言图模型）的结合将创造新一代智能语言处理平台，实现从底层语言理解到高层应用服务的全链路增强

小赖同学啊·2025-07-03 06:21

Tensorflow 回归模型 FLASK + DOCKER 部署至 Ubuntu 虚拟机

注意事项：1.windows系统运行的模型文件不能直接运行到虚拟机上，需在虚拟机上重新运行并生成模型文件2.虚拟机网络状态改为桥接Flask代码如下：fromflaskimportFlask,request

·2025-07-03 06:19

Instrct-GPT 强化学习奖励模型 Reward modeling 的训练过程原理实例化详解

Instrct-GPT强化学习奖励模型Rewardmodeling的训练过程原理实例化详解一、批次处理的本质：共享上下文的比较对捆绑（1）为什么同一prompt的比较对必须捆绑？

John_今天务必休息一天·2025-07-03 06:19

大模型-FlashAttention 算法分析

一、FlashAttention的概述FlashAttention是一种IO感知精确注意力算法。通过感知显存读取/写入，FlashAttention的运行速度比PyTorch标准Attention快了2-4倍，所需内存也仅是其5%-20%。随着Transformer变得越来越大、越来越深，但它在长序列上仍然处理的很慢、且耗费内存。（自注意力时间和显存复杂度与序列长度成二次方），现有近似注意力方法，

清风lsq·2025-07-03 05:46

【Game】Powerful——Pet Skin（13）

105蒲牢海螺套装幽灵虎帅，感觉当坐骑也不错，6技能YYDS幽灵虎这个皮肤感觉一般，有点鸟化了，羽毛的感觉第二个皮肤，足见其在105的地位妙音死亡骑士我佛慈悲，胸前的法珠拉风死亡骑士折纸版本差点意思，模型变小了感觉

苏堤春不晓·2025-07-03 05:14

LangChain4j在Java企业应用中的实战指南-2

LangChain4j在Java企业应用中的实战指南文章标签langchain4j,JavaAI,RAG系统,智能应用开发,LangChain4j实战,企业级AI应用,Java微服务,检索增强生成文章简述随着大语言模型

在未来等你·2025-07-03 04:43

嵌入式AI模型压缩技术：让大模型变小

嵌入式AI模型压缩技术：让大模型变小关键词：嵌入式AI、模型压缩、剪枝、量化、知识蒸馏、轻量化网络、端侧部署摘要：当我们用手机拍照时，AI能瞬间识别出“这是一只猫”；智能摄像头能在0.1秒内检测到“有人闯入

AI智能探索者·2025-07-03 04:40

基于大模型的地中海贫血全流程预测与治疗管理研究报告

目录一、引言1.1研究背景与意义1.2研究目的与目标1.3研究方法与数据来源二、地中海贫血概述2.1疾病定义与分类2.2病因与发病机制2.3流行病学特征2.4临床表现与诊断方法三、大模型技术原理与应用现状

LCG元·2025-07-03 04:37

基于大模型的胆囊结石全流程预测与诊疗系统技术方案

目录一、系统架构设计1.1数据采集与预处理模块1.2大模型核心算法模块二、全流程系统流程图三、系统集成方案3.1模块交互流程3.2数据流示意图四、系统部署拓扑图五、核心模块实现细节5.1术前风险预测算法

·2025-07-03 04:07

基于大模型的胆囊结石全流程预测与诊疗系统技术方案大纲

目录一、引言二、系统架构设计（一）数据采集与预处理模块（二）大模型核心算法模块（三）应用层功能模块三、全流程系统流程图四、术前阶段详细方案（一）患者信息采集与整合（二）胆囊结石风险预测（三）手术方案制定辅助

LCG元·2025-07-03 04:06

【AI】闭环反馈：构建从用户处学习的人工智能

文章目录前言AI产品性能的双重视角：模型指标vs用户信号模型指标：AI系统的“内部视角”用户信号：AI产品的“外部视角”用户信号类型用户信号的价值模型指标为何难以独立支撑产品成功如何设计AI产品的全面反馈闭环一

秋说·2025-07-03 04:05

【MongoDB】基础知识全面解析：从入门到核心概念

与传统关系型数据库（如MySQL）相比，它具有以下特点：灵活的数据模型：文档结构可动态调整，适应业务需求变化。水平扩展性：支持分片集群，轻松应对海量数据存储。

韩悸桉·2025-07-03 04:05

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