Python模型第14页

Python字符串

字符串1.程序中需要加上双引号或者双引号来表示字符串2.字符串可以存放任意数量的字符，无法修改的数据容器字符串运算：加法：多个字符串按照次序合并为一个字符串在实际使用的时候，数字和字符串的加法通常需要将数字的类型转换成str乘法：1个字符串乘以n，可以得到n个复制的字符串例子：输入一个字符，使用该字符打印一个3层的金字塔x=input(':')print(""+x)print(""+x+x+x)p

DDD小小小宇宙·2025-03-15 19:42

Python入门指南：从简介到安装

Python简介Python是一种高级编程语言，由荷兰程序员GuidovanRossum于1989年圣诞节期间开始设计，并于1991年发布了第一个公开发行版。

小团团0·2025-03-15 19:12

大语言模型的潜力是否被高估

关于大语言模型（LLM）的潜力是否被高估，目前学术界和产业界存在显著分歧。

dev.null·2025-03-15 19:12

LLM之Colossal-LLaMA-2：源码解读(init_tokenizer.py文件)实现基于源词表的扩展、(init_model.py文件)实现过计算均值扩展模型、(prepare_pretr

之Colossal-LLaMA-2：源码解读(init_tokenizer.py文件)实现基于jsonl文件中读取新词列表(新中文词汇)→for循环去重实现词表的扩展(中文标记的新词汇)→保存新的分词模型

一个处女座的程序猿·2025-03-15 18:38

LLMs之Colossal-LLaMA-2：源码解读(train.py文件)基于给定数据集实现持续预训练LLaMA-2—解析命令行参数→初始化配置(分布式训练环境colossalai+训练日志+加速插

train.py文件)基于给定数据集实现持续预训练LLaMA-2—解析命令行参数→初始化配置(分布式训练环境colossalai+训练日志+加速插件)→数据预处理(初始化分词器+数据处理器+数据加载器)→模型训练

一个处女座的程序猿·2025-03-15 18:38

论零信任架构在现代网络安全中的变革性作用

通过分析传统网络安全模型的局限性，阐述ZTA的核心原则、技术组件及实践应用，揭示其在应对复杂多变的网络威胁时，如何重塑安全理念与防护模式，为保障组织数字资产安全提供前瞻性的策略与方法。

烁月_o9·2025-03-15 18:07

ollama+qwq小试牛刀

序本文主要演示一下ollama运行QwQ-32B模型步骤pullollamapullqwqpullingmanifestpullingc62ccde5630c...100%▕██████████████

·2025-03-15 18:07

Python扑克牌小游戏

1.游戏规则概述玩家人数：3人牌数：一副扑克牌，共54张（包括大小王）发牌：每人17张牌，剩余3张作为底牌出牌规则：玩家依次出牌，必须出比上家更大的牌型，或者选择不出胜利条件：先出完手中牌的玩家获胜2.游戏框架设计2.1牌型定义classCard:def__init__(self,suit,rank):self.suit=suit#花色：♠,♥,♣,♦self.rank=rank#牌面：3,4,5

Small踢倒coffee_氕氘氚·2025-03-15 18:35

探索Pydoll：基于Python的无驱动浏览器自动化新星

Pydoll作为一款新兴的Python库，以无驱动架构和原生异步支持迅速成为开发者关注的焦点。本文将从技术原理、核心功能、应用场景及实战案例多角度解析这一工具。

几道之旅·2025-03-15 18:04

python opencv轮廓检测_python opencv中的不规则形状检测和测量

正如我在评论中提到的那样,对于这个问题,分水岭似乎是一个很好的方法.但是当你回答时,定义标记的前景和背景是困难的部分！我的想法是使用形态梯度沿着冰晶获得良好的边缘并从那里开始工作;形态梯度似乎很有效.importnumpyasnpimportcv2img=cv2.imread('image.png')blur=cv2.GaussianBlur(img,(7,7),2)h,w=img.shape[:

weixin_39584529·2025-03-15 18:04

【DuodooTEKr】基于Python+OCR+DeepSeek的英国购物小票识别系统开发实战

作者：Odoo技术开发/资深信息化负责人日期：2025年3月11日本方案从甲方信息化负责人视角，分析梳理现状，并给出代码开发案例。一、行业现状与痛点分析1.英国零售业数字化现状根据英国零售协会（BRC）2023年度报告显示：英国年均纸质小票签发量达78亿张87%的企业仍采用人工录入方式处理小票数据零售业每年因小票管理产生的直接成本超12亿英镑2.传统小票管理痛点数据孤岛问题：门店POS系统、财务系

邹工拆解甲方需求·2025-03-15 18:34

18、企业级服务-JMS

JMS支持两种主要的消息模型：点对点（Point-to-Point，

跟着汪老师学编程·2025-03-15 18:02

用Python打造AI玩家：挑战2048，谁与争锋

文章目录一、创作背景二、效果图三、准备工作1.安装Chrome和ChromeDriver2.安装Python库四、代码说明‌1.init_driver函数‌2.play_2048函数‌五、完整代码六、改进版本七

穿梭的编织者·2025-03-15 17:30

猫猫头有亿点炸·2025-03-15 17:59

（大模型微调大模型学习路线大模型入门）_大模型学习，吹爆！2025最详细的大模型学习路线已整理！手把手带你高效入门，大模型论文全打通！

一、初聊大模型1、什么是大模型？大模型，通常指的是在人工智能领域中的大型预训练模型。你可以把它们想象成非常聪明的大脑，这些大脑通过阅读大量的文本、图片、声音等信息，学习到了世界的知识。

大模型老炮·2025-03-15 17:28

国产 DeepSeek V3 被秒成“前浪“？谷歌开放最强 Gemini 2.0 全家桶：速度快60倍，上下文还长16倍！

谷歌向所有人发布了Gemini2.0——迄今为止谷歌“功能最强大”的人工智能模型套件。

Bryan Ding·2025-03-15 17:57

【PyTorch】PyTorch 中改变张量形状的几种方法

在模型开发过程中，我们经常需要改变张量的形状以满足特定的需求。本文将介绍在PyTorch中改变张量形状的几种方法，并给出推荐的使用场景。比如：我们想合并一个张量的最后两个维度。

shengchao0920·2025-03-15 17:27

CESM1.2.1移植使用说明

文章目录概述环境配置cesm1_2_1配置部分环境软件压缩包改变CLM陆面模式结果文件的输出变量、特征值及频率小结概述记录用户如何在Linux系统上移植CESM1.2.1模型，并且使用CLM4.5模式创建并单点模拟算例

༊.枕星＇听光.ঌ·2025-03-15 17:56

vs2019 Qt C++中调用python代码

目录1.添加依赖库，.lib，include2.修改python.h文件3.环境搭建好了下面是测试代码部分4.如果按照面上走可能会出现的问题：5.Qt+vs+python6.说一下这里调py的主要步骤借鉴几位大佬

路奇怪·2025-03-15 17:55

python 基于混合式推荐算法的学术论文投稿系统

以下是实现该系统的关键步骤和Python代码示例。系统设计思路1.数据收集与预处理：-收集论文数据（标题、摘要、关键词、作者信息等）。-收集期刊/会议数据（领域、主题、影响因子、投稿要求等）。

mosquito_lover1·2025-03-15 17:25

[Pytorch] Error:module ‘torch‘ has no attribute ‘logical_and‘

最近学习的模型用到了这个逻辑与的操作，Pytorch1.3.x报错。查阅官方文档，只有logical_not和logical_xor的实现。

江南蜡笔小新·2025-03-15 17:24

一文讲清楚CUDA与PyTorch、GPU之间的关系

CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture）是由NVIDIA开发的一个并行计算平台和编程模型。

平凡而伟大.·2025-03-15 17:23

训练模型时，步长为什么不能太大也不能太小？

在训练模型时，步长（也称为学习率，LearningRate）是一个关键的超参数，它控制着每次参数更新的大小。

yuanpan·2025-03-15 16:52

python hack库_这里有123个黑客必备的Python工具！

123个Python渗透测试工具，当然不仅于渗透~如果你想参与漏洞研究、逆向工程和渗透，我建议你时候用Python语言。Python已经有很多完善可用的库，我将在这里把他们列出来。

weixin_39637571·2025-03-15 16:21

模型的秘密武器：利用注意力改善长上下文推理能力

【导语】在大语言模型（LLM）不断刷新各项任务记录的今天，很多模型宣称能处理超长上下文内容，但在实际推理过程中，复杂问题往往因隐性事实的遗漏而败下阵来。

步子哥·2025-03-15 16:51

机器学习中的梯度到底是什么？（chat-gpt问答）

在机器学习中，我们通过不断调整参数，使目标函数达到最小值，从而实现模型的训练和学习。2、为什么梯度要求偏导来求解？梯度是一个向量，它的方向指向函数值增加最快的方向，其大小表示函数值的变化率。

湫怿·2025-03-15 16:19

如何用爬虫根据关键词获取商品列表：一份简单易懂的代码示例

以下是一个基于Python语言的代码示例，适合初学者学习和实践。一、准备工作在开始编写爬虫之前，我们需要准备以下工具和库：Python环境：确保你的电脑上安装了Python。推荐使用Py

API小爬虫·2025-03-15 16:19

【Python】构建Web应用的首选：Flask框架基础与实战

构建Web应用的首选：Flask框架基础与实战在Python的Web开发生态中，Flask框架以其轻量、灵活和易用的特性成为构建Web应用的首选之一。

萧鼎·2025-03-15 16:48

大型语言模型与强化学习的融合：迈向通用人工智能的新范式——基于基础复现的实验平台构建

1.引言大型语言模型（LLM）在自然语言处理领域的突破，展现了强大的知识存储、推理和生成能力，为人工智能带来了新的可能性。

（initial）·2025-03-15 16:17

目标检测中衡量模型速度和精度的指标：FPS和mAP

“FPS”和“mAP”分别衡量了模型的速度和精度。FPS（FramesPerSecond）定义：FPS是“每秒传输帧数”的缩写，用于衡量计算机视觉系统（如目标检测、图像识别等）的实时性能。

asdfg1258963·2025-03-15 16:47

准确率（Precision）和召回率（Recall）

准确率（Precision）定义：准确率是指在模型预测为正的样本中，真正为正的样本所占的比例。它关注的是模型预测的准确性。

asdfg1258963·2025-03-15 16:47

机器学习中的梯度下降是什么意思？

通过迭代调整模型参数，梯度下降帮助模型逐步逼近最优解，从而提升模型的性能。1.核心思想梯度下降的核心思想是利用损失函数的梯度（即导数）来指导参数的更新方向。

yuanpan·2025-03-15 15:45

CIR-DFENet：结合跨模态图像表示和双流特征增强网络进行活动识别

前言：零基础学Python：Python从0到100最新最全教程。

是Dream呀·2025-03-15 15:42

fastapi和php,Sanic vs Fastapi 性能对比

Sanic，Fastapi都是优秀的pythonweb异步框架，找了半天没找到靠谱的性能对比测试，只能自己做一个。

扫盲君·2025-03-15 15:41

基于异构特征融合与轻量级集成学习的软件漏洞挖掘方案设计与Python实现

标题：基于异构特征融合与轻量级集成学习的软件漏洞挖掘方案设计与Python实现一、方案设计原理异构特征工程静态特征：基于AST的代码属性图（CPG）解析（使用Joern+NetworkX）动态特征：内存访问模式分析

rockmelodies·2025-03-15 15:10

2025年开源大模型全景：语言、多模态与开发工具的前沿探索

语言类开源大模型1.Llama系列开发者：Meta发布时间：2024年7月参数量：8B、70B、405B特点：Llama系列模型以其强大的多语言支持和广泛的自然语言处理能力而闻名。

软件职业规划·2025-03-15 15:08

使用 Ollama 对 LLaMA-2 模型进行微调的详细指南

1.1硬件要求大语言模型的微调需要强大的计算能力，尤其是GPU资源。以下是推荐的硬件配置：GPU：建议使用至少NVIDIARTX3090或更高配置的GPU。

软件职业规划·2025-03-15 15:08

机器学习_重要知识点整理

数据建模（如高斯分布假设）、生成模型（如贝叶斯网络）。贝叶斯定理计算条件概率，更新先验知识以获得后验概率。贝叶斯分类器、文本分类（如垃圾邮件检测）。

嘉羽很烦·2025-03-15 15:06

AI大模型时代，2025大龄程序员如何轻松转型赢未来？

当前大龄程序员的处境在科技行业的高速发展中，大龄程序员这一群体正面临着前所未有的挑战。随着新兴技术的不断涌现，如云计算、大数据、人工智能等，传统的编程技能逐渐显得“过时”。同时，年轻一代的程序员以更加低廉的薪酬和旺盛的精力涌入市场，加剧了职场的竞争。对于大龄程序员而言，他们不仅需要应对技能更新的压力，还常常受到年龄歧视的影响，尤其是在追求创新和速度的科技公司中。许多大龄程序员发现自己处于尴尬境地，

AI大模型学习不迷路·2025-03-15 15:35

数字孪生对于新基建的价值浅析，算是抛砖引玉。

一、核心价值：虚实映射与智能决策实时动态映射通过传感器、IoT设备实时采集物理实体（如工厂、城市、电网）的运行数据，构建高精度虚拟模型，实现**“所见即所控”**的透明化管理。

大牛工控设计师·2025-03-15 14:04

图解AUTOSAR_CP_ComM

AUTOSAR通信管理模块详细解析目录1.概述1.1.ComM模块的作用1.2.ComM模块的位置2.架构设计2.1.模块上下文视图2.2.内部组件结构3.状态机3.1.通道状态机3.2.PNC状态机4.配置模型

KaiGer666·2025-03-15 14:33

HuggingFace下载模型并导入Ollama指南

此处以moka-ai/m3e-base模型下载为例。众所周知，HuggingFace仓库托管了诸多训练模型。

Repetion_Maxumim·2025-03-15 14:00

用Python打造智能家居安防系统，让科技守护你的家

我是Echo_Wish，我的的新专栏《Python进阶》以及《Python！实战！》正式启动啦！

Echo_Wish·2025-03-15 14:30

Python 爬虫实战：游戏论坛评论数据抓取与游戏热度分析

本文将详细介绍如何使用Python爬虫技术抓取游戏论坛的评论数据，并进行游戏热度分析。二、项目背景与目标2.1项目背景游戏论坛如Steam社区、贴吧、NGA等，拥有大量的用户和丰富的评论数据。

西攻城狮北·2025-03-15 14:00

《Operating System Concepts》阅读笔记：p309-p330

一、技术总结1.Python中的并发编程(1)semaphoreclassthreading.Semaphore(value=1)。

·2025-03-15 14:59

python脚本实例演示

主要功能：完全免费相当方便可以合并PDF合并后自动删除原始PDF可设置原始文件夹，和目标文件夹路径支持生成EXE可执行文件，可在非python环境运行通过python脚本编写的，先给大家看脚本，方便了解配置和学习

zhangood·2025-03-15 14:29

Langchain链式开发：打造高效、可扩展的AI应用

Langchain是一个开源框架，专门用于开发基于大型语言模型(LLMs)的应用程序。它允许开发者将各种组件(如模型、数据源、工具等)连接在一起，构建复杂的AI应用程序。

小南AI学院·2025-03-15 14:58

长文本、知识库、微调对比

长文本、知识库和微调是三种不同的技术手段，用于增强大模型的能力。1.长文本处理•核心目标：理解和生成长篇内容。•优点：•连贯性强，适合处理需要深入理解背景信息的任务。

司南锤·2025-03-15 13:56

增量预训练和微调的区别

增量预训练和微调的区别二、代码示例1.增量预训练示例2.微调示例3.代码的区别三、数据格式1.增量预训练2.微调3.示例4.小结四、数据量要求1.指导原则2.示例3.实际操作中的考虑4.小结前言增量预训练是一种在现有预训练模型的基础上

做个天秤座的程序猿·2025-03-15 13:54

【Transformer-Hugging Face手册 07/10】微调预训练模型

微调预训练模型-目录一、说明二、在本机PyTorch中微调预训练模型。

无水先生·2025-03-15 13:54

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