QObject模型概述

ubuntu安装Redis详细教程 开机重启

下面我们将通过一个表格概述整个流程，然后深入每一步的具体操作。整体流程步骤操作1更新系统包2安装Redis3
大熊苏尔·2025-01-22 03:34

利用Amazon S3实现灾备和多区域部署：多活全面解决方案

2.多活架构概述多活架构是一种高可用性设计，其中多个区域或数据中心同时处理请求，而不是传统的主备模式。这种架构可以提供：更高的可用性更好的性能和低延迟imp
ivwdcwso·2025-01-22 03:34

卷积调制空间自注意力SPATIALatt模型详解及代码复现

背景与意义SPATIALaTT模型的提出源于对自注意力机制和卷积神经网络（CNN）的深入研究。在计算机视觉领域，CNN长期占据主导地位，而自注意力机制的引入为视觉任务带来了新的思路。
清风AI·2025-01-22 03:32

2025 年成为 AI 独立开发者的 3 个步骤

2025年成为AI独立开发者的3个步骤每天拆解一个AI应用或模型功能选择一个热门的AI应用或开源模型（如ChatGPT、MidJourney、Whisper），深度体验其核心功能，分析背后的技术实现。
程序员陆通·2025-01-22 03:00

深入理解GPT底层原理--从n-gram到RNN到LSTM/GRU到Transformer/GPT的进化

每一步的进展都为下一步的突破奠定了基础,最终孕育出了革命性的Transformer架构和GPT大模型。
网络安全研发随想·2025-01-22 02:55

C++: Dtrees:load(constg String& filepath, const String& nodeName)中nodeName参数含义

1.nodeName的作用当你保存模型时，整个决策树会被序列化到一个XML或YAML文件中。nodeName是加载时指定的一个逻辑路径，用于从文件中找到某个节点或子结构，而不是存储在文件中的字段。
湫兮之风·2025-01-22 02:25

Ruby语言的软件开发工具

Ruby语言的软件开发工具概述引言Ruby是一种高效、灵活的动态编程语言，因其简洁的语法和强大的功能而受到开发者的欢迎。在软件开发过程中，使用合适的开发工具可以大幅提高工作效率，提升代码质量。
2501_90183952·2025-01-22 02:55

1月更新 | 国内可用的 ChatGPT 中文版镜像网站攻略合集

一、ChatGPT镜像网站①ChatGPT中文版支持4o以及o1，支持MJ绘画②ChatGPT镜像网站支持通用全模型，支持文件读取、插件、绘画、AIPPT③ChatGPT工具站收集各种可以用的ChatGPT
·2025-01-22 02:58

Transformer入门（1）transformer及其编码器-解码器

文章目录1.Transformer简介2.Transformer的编码器-解码器架构3.transformer的编码器1.Transformer简介Transformer模型是一种用于自然语言处理的机器学习模型
通信仿真实验室·2025-01-22 01:51

月之暗面今日发布k1.5多模态思考模型

月之暗面k1.5多模态思考模型的问世一、月之暗面k1.5多模态思考模型介绍2025年1月20日，月之暗面发布了k1.5多模态思考模型。
百态老人·2025-01-22 01:51

Grape-RAG

Grape-RAG传统RAG的局限性图的优点用知识图谱来呈现数据关系GraphRAG传统RAG的局限性经典的RAG架构以向量数据库（VectorDB）为核心来检索语义相似性上下文，让大语言模型（LLM）
disgare·2025-01-22 01:48

transformer模型代码

importnumpyasnpimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimportmatplotlib.pyplotaspltimportmathdefmake_batch(sentences):input_batch=[[src_vocab[n]forninsentences[0].split()]]output_batch=[[
地瓜不是呱·2025-01-22 01:17

用Python实现概率语言模型（2-元语法模型）

首先构造一个语料库，由6句话组成，每句话3个字。corpus='她很香她很菜她很好他很菜他很好菜很好'.split()构造一个字典，存储一元的字数Count1={}遍历语料库，把每个字出现的次数存储在字典中。forsentenceincorpus:forwordinsentence:ifwordinCount1:Count1[word]+=1#如果word在字典中存在else:Count1[wor
peanutwang·2025-01-22 01:16

Node.js 安装配置完全指南

Node.js安装配置完全指南-从入门到进阶概述本文将详细介绍如何在不同操作系统上安装和配置Node.js环境，包括基础安装、环境变量配置、版本管理等进阶内容，适合新手入门和老手参考。
九情丶·2025-01-22 00:15

分布式资源管理和调度架构

概述不管是计算任务还是数据存储都会涉及资源分配，资源包括但不限于硬件资源如CPU、内存、硬盘、网口。
johnny233·2025-01-22 00:14

【Elasticsearch 】 聚合分析：聚合概述

博主简介：CSDN博客专家，历代文学网（PC端可以访问：https://literature.sinhy.com/#/?__c=1000，移动端可微信小程序搜索“历代文学”）总架构师，15年工作经验，精通Java编程，高并发设计，Springboot和微服务，熟悉Linux，ESXI虚拟化以及云原生Docker和K8s，热衷于探索科技的边界，并将理论知识转化为实际应用。保持对新技术的好奇心，乐于分
程风破～·2025-01-22 00:13

细嗦Transformer（三）：准备训练，讲解及代码实现优化器、学习率调整策略、正则化和KL散度损失

文章目录关注我：细嗦大模型批处理对象/BatchesandMasking训练循环主函数/TrainingLoop优化器/Optimizer学习率调整策略/Learningrateadjustmentstrategy
Ace_bb·2025-01-22 00:08

Transformer架构原理详解：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）

自2017年谷歌发布了基于Transformer的机器翻译模型BERT以来，Transformer及其变体在各种NLP任务上取得了突破性的成果，例如文本分类、问答系统、文本摘要
AI大模型应用之禅·2025-01-22 00:08

用Python爬虫获取微博热搜词：数据抓取、分析与可视化全流程

一、爬虫技术概述与
Python爬虫项目·2025-01-22 00:07

Kafka消息轨迹方案设计与实现

1、Kafka消息处理模型在设计追踪方案前，我们需要先理解Kafka的消息处理模型。一条消息
小马不敲代码·2025-01-22 00:06

深入探究 Java 异常处理

目录一、异常是什么，为啥要处理它二、Java异常体系概述三、Java异常处理方式1.try-catch-finally块2.throws关键字3.throw关键字四、自定义异常五、异常处理的最佳实践六、
潜意识Java·2025-01-21 23:35

Maxwell软件使用问题——旧版本打开新版本（The partner project name of the link cannot be empty）

问题：使用AnsysElectronics2019R1打开2022R1运行maxwell模型是出现了下面问题解决方法：参考链接：(https://bbs.simol.cn/thread-200781-1
加点油。。。。·2025-01-21 23:04

服务化架构 IM 系统之红包功能设计与实现

在前面的文章（见《基于需求分析模型来结构化剖析IM系统》）中，我们曾分析过，“红包”属于扩展功能需求，“消息”属于基础功能需求，红包功能的实现需要基于消息功能的实现。
棕生·2025-01-21 23:03

【人工智能 | 大数据】基于人工智能的大数据分析方法

以下是几种主要的基于AI的大数据分析方法：机器学习模型：通过训练算法让计算机从历史数据中学习并做出预测或分类。常见的机器学习技术包括监督学习（如回归分析、支持向量机）、非监督学
用心去追梦·2025-01-21 22:58

SpringCloud Alibaba：RocketMQ - 分布式消息中间件的最佳实践

一、RocketMQ基础知识1.概述RocketMQ是由阿里巴巴开源的一款分布式消息中间件，以其高效、可靠、易用的特点著称。它支持
mckim_·2025-01-21 22:26

Mybatis框架

目录一、三层架构二、使用JDBC的缺陷三、快速入门1、概述2、解决的主要问题3、入门案例添加Maven坐标加入Maven插件编写Student实体类编写Dao接口StudentDao编写Dao接口Mapper
蓝眸少年CY·2025-01-21 22:54

深度学习中超参数

超参数的选择会显著影响训练模型所需的时间，也会影响模型的性能。超参数是在训练开始之前设置的，而不是从数据中学习的参数。超参数是模型训练期间无法学习的参数，需要事先设置。
fengbingchun·2025-01-21 22:54

MySQL有哪些高可用方案?

以下是一些常见的MySQL高可用方案：1.主从复制（Master-SlaveReplication）概述：主从复制是最常见的
java1234_小锋·2025-01-21 22:52

1月更新 ｜ 国内可用的 ChatGPT 镜像网站整理合集

一、ChatGPT镜像网站①ChatGPT中文版支持4o以及o1，支持MJ绘画②ChatGPT镜像网站支持通用全模型，支持文件读取、插件、绘画、AIPPT③ChatGPT工具站收集各种可以的ChatGPT
·2025-01-21 22:21

1月更新 | 国内可用的 ChatGPT中文版镜像网站攻略整理

一、ChatGPT镜像网站①ChatGPT中文版支持4o以及o1，支持MJ绘画②ChatGPT镜像网站支持通用全模型，支持文件读取、插件、绘画、AIPPT③ChatGPT工具站收集各种可以用的ChatGPT
·2025-01-21 22:21

12月更新｜国内可用的 ChatGPT中文版镜像网站合集~

一、ChatGPT镜像网站①ChatGPT中文版支持4o以及o1，支持MJ绘画②ChatGPT镜像网站支持通用全模型，支持文件读取、插件、绘画、AIPPT③ChatGPT工具站收集各种可以的ChatGPT
·2025-01-21 22:51

深度学习学习笔记（第30周）

一、摘要本周报的目的在于汇报第30周的学习成果，本周主要聚焦于基于深度学习的图像分割领域的常用模型U-net。 U-net是最常用、最简单的一种分割模型，在2015年被提出。
qq_51339898·2025-01-21 21:18

【大模型】Spring AI对接ChatGpt使用详解

目录一、前言二、springai介绍2.1什么是SpringAI2.2SpringAI特点2.3SpringAI为开发带来的便利2.4SpringAI应用领域2.4.1聊天模型2.4.2文本到图像模型2.4.3
小码农叔叔·2025-01-21 21:16

高性能队列Disruptor的初体验

深入理解Disruptor1.概述Disruptor是一个高性能、低延迟的无锁队列替代方案，最初由LMAX公司开发，专为处理高吞吐量和低延迟的消息传递系统而设计。
·2025-01-21 21:46

1月更新｜国内可用的 ChatGPT 中文版镜像网站合集~

一、ChatGPT镜像网站①ChatGPT中文版支持4o以及o1，支持MJ绘画②ChatGPT镜像网站支持通用全模型，支持文件读取、插件、绘画、AIPPT③ChatGPT工具站收集各种可以的ChatGPT
·2025-01-21 21:15

ChatGPT 中文版：国内可用的 ChatGPT 镜像网站整理合集（1月更新）

一、ChatGPT镜像网站①ChatGPT中文版支持4o以及o1，支持MJ绘画②ChatGPT镜像网站支持通用全模型，支持文件读取、插件、绘画、AIPPT③ChatGPT工具站收集各种可以的ChatGPT
·2025-01-21 21:44

Simulink开发项1000例实战专栏--实例69：使用Simulink搭建一个5G NR下行链路物理层功能的仿真模型

目录基于Simulink的5GNR下行链路物理层功能仿真项目实例1.项目背景2.系统架构2.15GNR下行链路物理层功能3.Simulink仿真模型搭建3.1创建新的Simulink模型3.2搭建波形生成模块
xiaoheshang_123·2025-01-21 21:16

rabbitmq+redis防止消息重复消费

ConfigurationpublicclassRabbitMQConfig{publicstaticfinalLoggerLOGGER=LoggerFactory.getLogger(RabbitMQConfig.class);//配置一个工作模型队列
march of Time·2025-01-21 20:41

深入解析如何进行TensorFlow框架下的算子开发与适配插件开发：基于昇腾AI的完整流程

深入解析如何进行TensorFlow框架下的算子开发与适配插件开发：基于昇腾AI的完整流程在人工智能领域中，算子（Operator）作为深度学习模型的基础执行单元，决定了整个模型的计算性能和结果准确性。
快撑死的鱼·2025-01-21 20:40

深入解析CANN算子开发：TBE与AI CPU算子类型及其开发方法全指南

深入解析CANN算子开发：TBE与AICPU算子类型及其开发方法全指南在现代AI计算领域中，高效的算子开发对于优化深度学习模型的推理与训练至关重要。
快撑死的鱼·2025-01-21 20:09

深度学习-90-大型语言模型LLM之基于LM Studio本地化部署运行自己的大模型

文章目录1LMStudio1.1LMStudio的优点1.2LMStudio的安装1.3配置国内下载模型2LMStudio的应用2.1查找/下载模型2.2模型名称的含义2.3查看已经下载的模型2.4使用聊天
皮皮冰燃·2025-01-21 20:38

Transformer 架构对比：Dense、MoE 与 Hybrid-MoE 的优劣分析

基础架构类型DenseTransformerMoE(MixtureofExperts)TransformerHybrid-MoETransformer2.Transformer按照编码方式分类单向自回归模型
m0_74823683·2025-01-21 20:08

Node.js超详细教程！

0.基础概念Node.js是一个基于ChromeV8引擎的JavaScript运行环境，使用了一个事件驱动、非阻塞式I/O模型，让JavaScript运行在服务端的开发平台。
刘大本尊·2025-01-21 20:07

【微服务】Spring AI 使用详解

目录一、前言二、SpringAI概述2.1什么是SpringAI2.2SpringAI特点2.3SpringAI带来的便利2.4SpringAI应用领域2.4.1聊天模型2.4.2文本到图像模型2.4.3
逆风飞翔的小叔·2025-01-21 20:05

Java面试题——面向对象和面向过程的区别

面向过程是具体化的，流程化的，解决一个问题，需要一步一步的分析，一步一步的实现面向过程是模型化的，只需要抽象出一个类，这是一个封闭的盒子，在这里拥有数据也拥有解决问题的方法
Find Our Way·2025-01-21 20:35

企业 CRM 选购指南：深度解析 Salesforce 和 HubSpot 功能优势

1.CRM系统概述1.1定义与作用客户关系管理（CRM）系统是一种集成化的软件解决方案，旨在帮助企业高效管理与客户的关系和互动。
数字化转型2025·2025-01-21 20:03

机器算法之逻辑回归(Logistic Regression)详解

逻辑回归并不是传统意义上的回归分析，而是一种用于处理二分类问题的线性模型。它通过计算样本属于某一类别的概率来进行分类，尽管名字中有“回归”二字，但它实际上是一种分类算法。
HappyAcmen·2025-01-21 20:32

RabbitMQ高级特性 - 消费者消息确认机制

文章目录RabbitMQ消息确认机制背景消费者消息确认机制概述手动确认（RabbitMQ原生SDK）手动确认（Spring-AMQP封装RabbitMQSDK）AcknowledgeMode.NONEAcknowledgeMode.AUTO
陈亦康·2025-01-21 19:59

Python 爱心代码实现动态爱心图案展示

一、代码功能概述这段Python代码借助tkinter库创建了一个窗口，在该窗口中能够绘制出一个动态的爱心图案，效果十分美观，接下来我们一起看看代码的具体内容。
从以前·2025-01-21 19:58

解锁辅助驾驶新境界：基于昇腾 AI 异构计算架构 CANN 的应用探秘

博客主页：倔强的石头的CSDN主页Gitee主页：倔强的石头的gitee主页⏩文章专栏：《AI大模型》期待您的关注目录一、引言二、CANN是什么1.异构计算与人工智能的关系2.CANN的定义和作用3.CANN
倔强的石头_·2025-01-21 19:25
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