PEST模型第4页

kotlin与MVVM的结合使用总结（三）

在MVVM（Model-View-ViewModel）架构中，ViewModel（VM层）起到了连接视图（View）和数据模型（Model）的桥梁作用。

每次的天空·2025-03-14 16:45

AI大模型推理加速：技术与实践详解

近年来，AI大模型在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了突破性进展。然而，大模型的推理速度却成为其落地应用的瓶颈。本文将详细探讨AI大模型推理加速的技术手段和实践经验，并结合具体案例进行分析。

AI大模型学习者·2025-03-14 15:43

基于分组 NMS 的检测模型后处理改进

引言在目标检测任务中，后处理阶段的非极大值抑制（Non-MaximumSuppression,NMS）是至关重要的一环，主要用于去除高度重叠的冗余预测框。然而，在某些场景中，不同类别的目标可能会被网络同时预测为多个相近的类别，例如：交通工具检测场景：同一辆车可能被误检测为“自行车”和“电动车”。动物检测场景：同一只动物可能被误检测为“狼”和“狗”。家电检测场景：同一台设备可能被误检测为“微波炉”和

Lunar*·2025-03-14 15:11

深入理解信息检索之BM25算法

1.BM25算法简介BM25算法，全称为"BestMatching25"，是由StephenRobertson和KarenSpärckJones在1990年代初基于早期的概率排名模型（如二元独立检索模型

Lunar*·2025-03-14 15:10

大模型高效优化技术全景解析：微调、量化、剪枝、梯度裁剪与蒸馏

）剪枝（Pruning）梯度裁剪（GradientClipping）知识蒸馏（KnowledgeDistillation）技术对比与协同策略总结与趋势1.微调（Fine-tuning）核心思想在预训练模型

时光旅人01号·2025-03-14 15:40

推理大模型：技术解析与未来趋势全景

1.推理大模型的定义推理大模型（ReasoningLLMs）是专门针对复杂多步推理任务优化的大型语言模型，具备以下核心特性：输出形式创新展示完整逻辑链条（如公式推导、多阶段分析）任务类型聚焦擅长数学证明

时光旅人01号·2025-03-14 15:10

ddddocr识别图片中的汉字

importddddocrfromioimportBytesIOfromPILimportImageurl='图片地址'resp=requests.get(url)img=Image.open(BytesIO(resp.content))#初始化OCR模型

雪小妮·2025-03-14 15:10

LibreTranslate的本地部署与应用服务开发

最近在关注大模型预训练文章和应用服务开发，有时候需要借助翻译工具，使用起来都不太方便，就找了一下类似的常见语言的翻译方案，无意中看到一个开源翻译方案（即LibreTranslate），对于通用和计算机类内容的翻译效果还是不错的

一望无际的大草原·2025-03-14 15:08

Node.js Web 模块详解

Node.jsWeb模块详解引言Node.js作为一款流行的JavaScript运行环境，以其高性能、事件驱动和非阻塞I/O模型而闻名。

froginwe11·2025-03-14 15:08

验证码识别：使用OCR技术识别图形验证码详解

图像处理库2.3OCR引擎2.4Python接口三、实现步骤3.1获取验证码图像3.2图像预处理3.3使用OCR进行字符识别3.4基本OCR识别样例四、提高识别准确率的方法4.1字符分割4.2使用深度学习模型

数据知道·2025-03-14 15:37

MongoDB在Spring商城用户行为记录中的应用

一、MongoDB的优势灵活Schema用户行为数据结构多变（如点击、搜索、下单），MongoDB的文档模型无需固定字段，适应快速迭代。

小小初霁·2025-03-14 14:03

ollama 指定安装路径设置模型路径

在Windows系统中，要自定义Ollama的安装路径，可以通过以下步骤实现：一、安装阶段指定路径手动创建目标目录在非系统盘（如D盘、E盘）创建安装目录，例如D:\ProgramFiles\Ollama或E:\MySoftware\Ollama。通过命令行安装将Ollama安装包（如OllamaSetup.exe）放入目标目录。在目标目录打开CMD窗口：按住Shift键右键点击空白处，选择“在此处

波格斯特·2025-03-14 14:03

【AI论文】TPDiff：时序金字塔视频扩散模型

摘要：视频扩散模型的发展揭示了一个重大挑战：巨大的计算需求。为了缓解这一挑战，我们注意到扩散的反向过程具有内在的熵减少特性。鉴于视频模态中的帧间冗余，在高熵阶段保持全帧率是不必要的。

东临碣石82·2025-03-14 14:31

DeepSeek 与其他 AI 模型的对比：优势与特色分析

一、引言在众多AI模型中，DeepSeek凭借其独特的功能和优势脱颖而出。本文将对比DeepSeek与其他流行的AI模型，分析它的优势与特色。

CarlowZJ·2025-03-14 14:00

DeepSeek 面试题精选

以下是针对DeepSeek面试的精选问题及解答，涵盖技术原理、模型架构、训练方法和应用场景等方面，供面试准备参考：一、DeepSeek模型架构与技术原理1.请简述DeepSeek-V3模型的总体架构和主要创新点

CarlowZJ·2025-03-14 14:00

Python和FastAPI框架开发和容器化部署AWS上支持多种LLM和向量数据库的微服务API

用FastAPI创建一个输入提示词和所使用的LLM名称和向量搜索方式的API，返回LLM输出文本，其中用到OpenAIGPT4o3和AWSBedrock上的多个LLM模型的API，通过内部的类配置使用的模型和向量数据搜索类型

weixin_30777913·2025-03-14 13:26

【Agent实战】发票信息识别提取专家（AI +OCR技术结合ChatGPT4o能力+结构化prompt（CoT、One-shot等）+Knowledge - RAG+API工具Agent项目实践）

本文原创作者：姚瑞南AI-agent大模型运营专家，先后任职于美团、猎聘等中大厂AI训练专家和智能运营专家岗；多年人工智能行业智能产品运营及大模型落地经验，拥有AI外呼方向国家专利与PMP项目管理证书。

姚瑞南·2025-03-14 13:55

卷积神经网络可视化

卷积神经网络（CNN）的可视化是理解模型行为、调试性能和解释预测结果的重要工具。

天行者@·2025-03-14 13:25

深入解析：大型机器学习模型的基本概念与特点

大模型是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型。

AI大模型-大飞·2025-03-14 13:54

【从零开始学习计算机科学】数据库系统（十）XML、XPATH、XQuery与XML数据库

【从零开始学习计算机科学】数据库系统（十）XML、XPATH、XQuery与XML数据库XML基础知识元素属性Namespaces文档类型定义(DTD)文档类型定义(DTD)XML数据文档的树模型XML

贫苦游商·2025-03-14 13:24

普通人如何利用GPT赚钱之开发虚拟助手

普通人如何利用GPT赚钱之开发虚拟助手随着人工智能技术的迅猛发展，GPT（GenerativePre-trainedTransformer）作为一种强大的语言模型，正在改变我们的生活和工作方式。

贫苦游商·2025-03-14 12:53

东哥说-MES|从入门到精通·2025-03-14 12:22

HTML 样式之 CSS 全面解析

Stylesandcolors）、灵活操控文本（ManipulateText）、设置元素的颜色和盒子模型（Colors,Boxes）等诸多功能，极大地提升

烂蜻蜓·2025-03-14 12:51

【漫话机器学习系列】137.随机搜索（Randomized Search）

随机搜索（RandomizedSearch）详解在机器学习和深度学习的模型训练过程中，超参数调优（HyperparameterTuning）是至关重要的一环。

IT古董·2025-03-14 12:50

南京大学×百度“星河杯”AI大模型创意校园赛正式起航

3月9日，教育部长怀进鹏在十四届全国人大二次会议民生主题记者会上，谈到了人工智能+教育的重要性。他强调，要把人工智能技术深入到教育教学和管理的全过程和全环节，研究其有效性和适应性，让青年一代更加主动地学习，让教师更加创造性地教学。南京大学早在年初就已经敏锐地洞察到了人工智能的重要性，在新学期工作布置会上，发布了一个前瞻性决策：24年9月面向全体本科新生开设“人工智能通识核心课程体系”，南京大学党委

·2025-03-14 12:20

打造「大模型全开发周期系列课程」，AI应用开发入门课率先发布！（内含英雄帖）

在这个大模型技术日新月异的时代，AI的潜力正被无限释放，改变着我们的工作和生活方式。你是否渴望成为这场变革的参与者？你是否也想在这个大模型时代中抢占先机？

·2025-03-14 12:50

大模型（DeepSeek等）是否会动摇AI工程师的工作？

引言近年来，人工智能（AI）领域取得了突飞猛进的发展，尤其是大模型（如GPT-3、BERT、DeepSeek等）的出现，极大地推动了自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等领域的进步。

点我头像干啥·2025-03-14 12:50

DeepSeek大模型部署指南

在当今人工智能快速发展的时代，大模型的应用越来越广泛。DeepSeek作为一款高性能的大模型，支持长文本、多模态、代码生成等复杂任务，已经在多个领域展现出强大的能力。

点我头像干啥·2025-03-14 12:20

【大模型学习】第十九章什么是迁移学习

2.什么是迁移学习2.1迁移学习的定义2.2生活实例解释3.技术要点与原理3.1迁移学习方法分类3.1.1基于特征的迁移学习（Feature-basedTransfer）案例说明代码示例3.1.2基于模型的迁移

好多渔鱼好多·2025-03-14 12:49

医学人工智能影像诊断数据收集与整理

为了训练这些模型，需要大量的高质量标注数据。下面我会给出一个简单的示例流程，介绍如何收集、整理和准备医学影像数据集，并提供一些基础的Python代码示例。数据收集首先，你需要收集包含医学影像的数据集。

V搜xhliang0246·2025-03-14 12:18

Django中migrations是什么，是否可以删除？

【1】是什么在Django中，migrations是DjangoORM（对象关系映射）用来同步数据库模式与Django模型定义之间差异的机制。

计算机软件程序设计·2025-03-14 12:48

Spring Cloud Alibaba RocketMQ 消息队列

高性能、分布式消息中间件，它具备以下主要特征：支持海量消息堆积能力，支持发送10万+TPS，且不受单机容量限制；提供灵活的消息过滤机制，支持按照标签，SQL92标准的过滤语法进行消息过滤；丰富的消息订阅模型

AI天才研究院·2025-03-14 12:47

开发策略选择：如何为项目找到最优路径？

一、开发策略的核心类型与特点瀑布模型（Waterfall）特点：线性开发流程（需求→设计→开发→测试→交付），阶段严格分离，文档驱动。适用场景：需求明确、变更

Lill_bin·2025-03-14 12:17

【大模型学习】第十五章 Transformer技术看这一篇就足够了

目录一、引言二、Transformer起源背景1.从"健忘症"到"过目不忘"的进化之路三、一个简单的例子让你理解什么是Transformer四、技术要点与底层原理1.自注意力机制（Self-Attention）1.1什么是自注意力？1.1.1如何计算查询（Query）、键（Key）和值（Value）：1.1.2缩放点积注意力（ScaledDot-ProductAttention）1.1.3两个生活

好多渔鱼好多·2025-03-14 12:46

深度学习模块缝合教程：从理论到实践

深度学习模块缝合教程：从理论到实践引言随着深度学习的不断发展，模型的设计与优化成为研究者关注的核心问题之一。

RockLiu@805·2025-03-14 12:46

Stable Diffusion/DALL-E 3图像生成优化策略

云端源想1.硬件与部署优化（进阶）显存压缩技术使用--medvram或--lowvram启动参数（StableDiffusionWebUI），通过分层加载模型降低显存占用（适合6GB以下显卡）。

云端源想·2025-03-14 12:16

AI的发展历程，你知道是从什么时候开始的吗？

）基础理论奠基：1943年，美国神经生理学家沃伦·麦卡洛克和数学家沃尔特·皮茨发表了《Alogicalcalculusofideasimmanentinnervousactivity》论文，提出M-P模型

A达峰绮·2025-03-14 12:15

【扩散模型Diffusion Model系列】1-一篇文章带你快速入门扩散模型Diffusion Model，个人入门学习路线+优质学习博客资料

RectifiedFlow和FlowMatching二、模型结构传统派LDMUNet:StableDiffusion维新派MMDiT：StableDiffusion3/Flux三、加速采样多走一步，再比较

Leafing_·2025-03-14 12:14

ComfyUI之“注入间隔”（Injection Interval）对生成过程进行控制

在ComfyUI的图像生成流程里，尤其是使用扩散模型生成图像时，整个过程会被拆分成多个步骤逐步迭代，每一步都会对图像进行一些细微的调整和更新。

AI-AIGC-7744423·2025-03-14 11:43

英伟达的ptx是什么？ptx在接近汇编语言的层级运行？

它是CUDA编程模型中，主机代码与实际在GPU上执行的机器码之间的桥梁。开发者编写的CUDAC/C++等高级语言代码，在编译过程中

AI-AIGC-7744423·2025-03-14 11:43

大模型开发教程：从零开始的入门指南！

概述大模型开发教程引领人工智能领域前沿，从基础概念至实战项目，全面覆盖Python与深度学习框架使用，指导初学者构建线性回归、逻辑回归、神经网络等模型，深入探索图像分类、情感分析等复杂应用，为探索未来智能世界提供坚实基石

程序员二飞·2025-03-14 11:41

知识蒸馏中的温度参数 T（Temperature）的作用

在知识蒸馏（KnowledgeDistillation,KD）过程中，教师模型的输出通常是一个概率分布（通过softmax计算得到）。

彬彬侠·2025-03-14 11:09

OpenGL实现场景编辑器

这个是软件的界面，中间的widget是用来显示场景的，左侧上方的dockwidget可以拖动模型到显示场景中，左侧下方是dockwidget是用于显示场景中加载的模型列表，右侧的dockwidget是用于显示当前模型的信息

ccloud11·2025-03-14 11:08

XGBoost算法深度解析：从原理到实践

其核心思想通过迭代集成弱学习器（CART树）逐步修正预测误差，并引入正则化机制控制模型复杂度，防止过拟合。

彩旗工作室·2025-03-14 11:36

零信任身份安全的基本原则

可以通过以下6个方面理解：对“谁”和“什么”进行认证和授权在零信任身份安全模型中，对用户和设备的身份进行认证和授权是至关重要的。

芯盾时代·2025-03-14 10:02

redis在SpringBoot中的使用

核心原理1.单线程模型redis使用单线程处理命令（核心逻辑），避免了多线程竞争问题。通过非阻塞I/O多路复用监听多个客户端连接，高效处理请求。所

小野喵喵。·2025-03-14 10:31

C++ 并发编程实战学习笔记

C++并发编程学习笔记目录一.基本接口二.初步了解多线程三.线程所属权管理四.线程间共享数据五.同步并发操作六.C++内存模型和原子类型操作七.基于锁的并发数据结构设计八.无锁数据结构九.并发代码设计十

myc13381·2025-03-14 10:01

这款网站让你一站畅享所有大模型

在科技的浩瀚星空中，人工智能大模型无疑是最为璀璨的星辰，它们以卓越的智慧和强大的能力，为我们的数字生活增添了无尽的魅力与可能。

努力敲代码的小火龙·2025-03-14 10:00

一文讲通锁标记对象std::adopt_lock盲点

一文讲通锁标记对象std::adopt_lock盲点1.核心概念2.代码详解1.单个锁2.多重锁(可以用来预防死锁)3.条件变量的互斥控制4.复杂示例:多生产者-多消费者模型(超纲了，可不看，哈哈哈哈)

郭涤生·2025-03-14 10:00

C++内存模型和原子操作_第五章_《C++并发编程实战》笔记

C++内存模型和原子操作1.原子操作与无锁编程2.内存顺序核心概念示例代码3.原子操作的应用：自旋锁核心概念示例代码4.无锁数据结构：无锁栈核心概念示例代码5.多选题目5.多选答案7.设计题目7.设计题目示例答案

郭涤生·2025-03-14 10:29

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