SA模型第11页

element-plus按需引入报错IconsResolver is not a function

官网文档：element-plus-best-practices/vite.config.tsatdb2dfc983ccda5570033a0ac608a1bd9d9a7f658·sxzz/element-plus-best-practices

Beamon__·2025-03-16 13:21

VSCode 接入DeepSeek V3大模型，附使用说明

VSCode接入DeepSeekV3大模型，附使用说明由于近期DeepSeek使用人数激增，服务器压力较大，官网已暂停充值入口，且接口响应也开始不稳定，建议使用第三方部署的DeepSeek，如硅基流动或者使用其他模型

猫猫姐·2025-03-16 13:50

【vscode-03】AUTOSAR CP 插件配置

vscodeAUTOSARCP插件配置1.AUOTSARCP开发推荐接插件2.为什么要使用这些接插件？

工程师平哥·2025-03-16 13:20

第2章 Vue核心架构解析

2.1双版本设计：运行时vs编译器2.1.1版本差异对比//完整版（包含编译器）构建过程newVue({template:'{{message}}'//需要编译模板})//运行时版（需预编译）构建过程newVue

道不尽世间的沧桑·2025-03-16 13:19

C++使用ZeroMQ和MessagePack实现简单又轻量级的RPC框架

本文将介绍如何使用ZeroMQ和MessagePack来构建一个轻量级的RPC框架，并提供一个简单的使用示例。

特立独行的猫a·2025-03-16 13:49

DeepSeek+元脑企智大模型一体机（培训交流）

互联网各领域资料分享专区(不定期更新)：Sheet获取方式：请用手机点击链接进行保存，会自动赠送1TB内存，若链接生效请及时后台留言，谢谢。链接如下（夸克网盘）：夸克网盘分享免责声明：1）所共享的所有内容均来源于网络共享资源，版权归原作者或企业所有，下载的任何资源仅能用于学习和研究目的，请勿用于商业用途，否则后果自负。2）尊重版权，这些资源仅供个人学习和交流使用，请勿用于商业用途。本文档仅做整理。

互联网之路.·2025-03-16 13:48

大规模语言模型从理论到实践开源指令数据集

大规模语言模型从理论到实践开源指令数据集1.背景介绍大规模语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）近年来在自然语言处理（NLP）领域取得了显著的进展。

AI天才研究院·2025-03-16 13:17

Omnissa Horizon 8 2412 (8.14) - 虚拟桌面基础架构 (VDI) 和应用软件

OmnissaHorizon82412(8.14)-虚拟桌面基础架构(VDI)和应用软件之前称为VMwareHorizon,通过高效、安全的虚拟桌面交付增强您的工作空间请访问原文链接：https://sysin.org

·2025-03-16 12:58

Vue实现消息提示功能

这里还可以通过definePorps在外部设置属性值Message组件实例Ximport{ref,onMounted}from'vue';letdisplay=ref(fals

陌路物是人非·2025-03-16 12:43

kaggle-ISIC 2024 - 使用 3D-TBP 检测皮肤癌-学习笔记

中裁剪出单个病变来识别经组织学确诊的皮肤癌病例数据集描述：图像+临床文本信息评价指标：pAUC，用于保证敏感性高于指定阈值下的AUC主流方法分析（文本）基于CatBoost、LGBM和XGBoost三者的组合，为每个算法创建了XX个变体，总共XX个模型

supernova121·2025-03-16 12:10

主流开源大模型能力对比矩阵

模型名称核心优势主要局限Llama2/3✅多语言生态完善✅Rotary位置编码✅GQA推理加速⚠️数据时效性差⚠️隐私保护不足Qwen✅千亿参数规模✅中文语境优化✅复杂文本生成⚠️需高性能硬件⚠️领域知识需二次训练

时光旅人01号·2025-03-16 12:09

构建多序列比对的删除矩阵Deletion Matrix

从多序列比对（MultipleSequenceAlignment,MSA）数据中构建删除矩阵（DeletionMatrix）是蛋白质结构预测中的一个重要步骤。

qq_27390023·2025-03-16 12:09

智能编程新时代：DeepSeek加持下的开发工具革新

inscode_013·2025-03-16 12:08

智能编程新时代：DeepSeek加持下的开发利器

inscode_099·2025-03-16 12:08

智能化编程新时代，DeepSeek加持下的开发革命

ObsidianRaven13·2025-03-16 11:37

智能化开发新时代：DeepSeek加持下的编程革命

MoonbeamOwl67·2025-03-16 11:37

【JCR一区级】被囊群算法TSA-Transformer-GRU负荷数据回归预测【含Matlab源码 6309期】

Matlab武动乾坤博客之家

Matlab武动乾坤·2025-03-16 11:36

RISC-V与ARM

RISC-V与ARMRISC-V架构RISC-V架构特点ARM架构RISC-V与ARM指令集架构(ISA)基本上是汇编级程序员，或编译器编写者可见的机器部分。ISA是软件与硬件相遇的地方。

IT_Beijing_BIT·2025-03-16 11:36

MySQL数据库笔记

特征：数据按模型组织（冗余小、独立性高、易扩展、可共享）。2.实际应用数据存储：高效管理大量结构化数据。数据管理：增删改查（CRUD）与权限控制。数据分析：整合数据源，支持决策。

艽掵猫·2025-03-16 11:35

TRAE与Cursor AI编程工具综合对比（截至2025年3月）

免费策略：完全免费，集成Claude3.5和GPT-4o双模型，支持私有化部署及企业级数据隔离。开发环境：构建完整的AI原生IDE，注重项目全流程管理，支持从需求到部署的端到端开发。

xinxiyinhe·2025-03-16 11:05

基于 Golang 的微服务开发实践：使用 Gin 和 GORM 构建 RESTful API

Golang（Go）以其高效的执行速度、内置并发模型和优秀的性能表现，正逐渐成为后端微服务开发的热门选择。本文将详细介绍如何使用Gin框架与GORMORM构建一个RESTfulAPI微服务。

全栈探索者chen·2025-03-16 11:02

解决约束多目标优化问题的新方法：MOEA/D-DAE算法深度解析

近期，IEEETransactionsonEvolutionaryComputation上的一篇论文提出了一种新颖的解决方案——MOEA/D-DAE算法，通过结合检测-逃逸策略（DAE）和

木子算法·2025-03-16 11:32

【杨乐昆何凯明AI论文】没有归一化的Transformer模型

本研究表明，通过使用一种极其简单的技术，没有归一化的Transformer模型可以达到相同或更好的性能。

东临碣石82·2025-03-16 11:02

WebRTC的ICE之STUN协议

WebRTC的ICE之STUN协议WebRTC的ICE之STUN协议WebRTC的ICE之STUN协议前言一、STUN协议二、STUN协议头格式三、STUNHeader四、STUNMessageType1

chen_song_·2025-03-16 11:31

JAVA从万级QPS到亿级吞吐，如何用非阻塞模型突破传统架构的性能瓶颈

本人外号：神秘小峯山峯转载说明：务必注明来源（注明：作者：王文峰哦）JAVA从万级QPS到亿级吞吐，如何用非阻塞模型突破传统架构的性能瓶颈学习教程（传送门）引言：当线程池成为瓶颈——某视频平台春节

王大师王文峰·2025-03-16 10:30

深入探究YOLO系列的骨干网路

骨干网络是深度学习模型中的核心部分，负责提取图像的特征。如今常用的骨干网络有VGG、ResNet和MobileNet等。YOLO系列算法采用的是Darknet骨干

编码实践·2025-03-16 10:59

基于 svm 的金融咨询情感分析

ouprince/svm处理流程：（1）金融咨询处理1.利用7万多条利好/利空语料（已经标注好的，分为1正性，-1负性两类），首先采用B-gram卡方差提取特征词汇2.使用卡方提取的特征词为每一篇咨询建立向量表示模型

ouprince·2025-03-16 10:28

性能2-科学计算中的日志记录：调试、性能与信任

目录科学计算中的日志记录：调试、性能与信任你已经运行了科学模型的批处理程序，经过数小时的计算后，它输出了一个结果。然而，结果是错误的。

李星星BruceL·2025-03-16 10:27

《Hello YOLOv8从入门到精通》4，模型架构和骨干网络Backbone调优实践

YOLOv8是由Ultralytics开发的最先进的目标检测模型，其模型架构细节包括骨干网络（Backbone）、颈部网络（Neck）和头部网络（Head）三大部分。

Jagua·2025-03-16 10:54

Linux书签上下移动

QStringList.swap(int,int)过时，QStringList.swapItemsAt(int,int)代替。

海天鹰·2025-03-16 09:52

linux下命令行方式的音量控制

输入命令：alsamixer；//设置系统音量，这个百分比会有一定的误差存在amixersetSpeaker100%//设置系统麦克风amixersetMic100%c++代码可以执行运行上面的命令：QStringyl

热爱生活热爱你·2025-03-16 09:52

在web开发中使用spring框架(基础)

servlet中使用spring新建day02项目，导入spring核心开发jar包业务层packagecom.qst.service;publicclassHelloService{publicvoidsayHello

可问可问春风·2025-03-16 09:52

基于人工智能的智能视频内容分析系统

基于人工智能的智能视频内容分析系统系统功能1.视频数据预处理降噪与滤波：去除视频画面中的噪点和干扰画质增强：调整亮度、对比度和色彩平衡关键帧提取：减少数据量，提取关键信息2.目标识别检测基于深度学习模型

小彭律师·2025-03-16 09:21

cv32e40p系列0--概览

参数COREV_PULP:启用PULPISA扩展。这包括自定义的CSR和硬件循环功能，但不包括cv.elw指令。CORE

CDerL·2025-03-16 09:50

WinSW 安装 Jar 为服务

utm_source=bbsseo2.sample-minimal.xmlhttps://github.com/winsw/winsw/releases/download/v2.12.0/sample-minimal.x

baihb1024·2025-03-16 08:16

【Python机器学习】2.2. 聚类分析算法理论：K均值聚类(KMeans Analysis)、KNN(K近邻分类)、均值漂移聚类(MeanShift)

(=･ω･=)2.2.1.K均值聚类(KMeansAnalysis)K均值算法是以空间中K个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类，是聚类算法中最为基础但也最为重要的算法。

SomeB1oody·2025-03-16 08:13

你的AI客服为何总抓不住客户核心诉求？（附特征优化方案）

就需引入文本特征增强技术：语义信息补全：突破单词语义局限，捕获词序关联特征模型适配优化：构建符合算法输入规范的矩阵结构评估指标提升：通过特征增强直接影响模型准确率、召回率等核心KPI如电商评论情感分析场景

·2025-03-16 08:23

LLaMA-Factory 训练数据默认使用 instruction、input、output 三个 key

在LLaMA-Factory进行SFT（Directivesupervisionfine-tuning指令监督微调）时，训练数据的格式非常重要，因为大模型依赖标准化的数据结构来学习指令-响应模式。

背太阳的牧羊人·2025-03-16 08:43

Deepseek 使用攻略

一、什么是DeepseekDeepseek（深度求索）是一家位于杭州的人工智能公司，同时也是一系列大语言模型的统称。它由中国对冲基金高毅资产创立并提供支持，其模型均以开源形式发布。Dee

隔窗听雨眠·2025-03-16 08:12

【手撕算法系列】多头自注意力机制MHSA

importtorch.nnasnnclassAttention(nn.Module):def__init__(self,dim,num_heads=8,qkv_bias=False,qk_scale=

Nastu_Ho-小何同学·2025-03-16 07:10

FastDVDnet：基于深度学习的视频去噪框架

FastDVDnet：基于深度学习的视频去噪框架项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/fastdvdnet项目介绍FastDVDnet是一个高效、开源的深度学习模型

陆可鹃Joey·2025-03-16 07:38

基于 KTransformers的DeepSeek-R1 本地部署方案，成本骤降32倍！

随着DeepSeek-R1模型在全球范围内的流行，越来越多的用户开始在本地尝试部署该模型。然而，高昂的硬件需求和成本让许多公司望而却步。

爱科技Ai·2025-03-16 07:38

手撕multi-head self attention 代码

在深度学习和自然语言处理领域，多头自注意力（Multi-HeadSelf-Attention）机制是Transformer模型中的核心组件之一。

心若成风、·2025-03-16 07:07

【STM32】USART串口收发HEX数据包&收发文本数据包

有关串口知识参考：【STM32】USART串口协议&串口外设-学习笔记-CSDN博客HEX模式/十六进制模式/二进制模式：以原始数据的形式显示文本模式/字符模式：以原始数据编码后的形式显示参考上面文章查看

傍晚冰川·2025-03-16 07:37

深度学习 Deep Learning 第2章线性代数

张量操作是神经网络计算的基石，矩阵乘法是前向传播的核心，范数约束模型复杂度，而生成空间理论揭示模型表达能力的本质。本章介绍线性代数的基本内容，为进一步学习深度学习做准备。

odoo中国·2025-03-16 07:07

Matlab多种算法解决未来杯B的多分类问题

3.训练多个模型我们选取8种常见分类模型，并存储预测结果。

Subject.625Ruben·2025-03-16 06:05

【prompt实战】知乎问题解答专家

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·2025-03-16 06:04

基于群智能算法的三维无线传感网络覆盖优化数学模型-可以使用群智能算法直接调用进行优化，完整MATLAB代码

1.1三维覆盖模型由于节点随机抛洒，而传感器节点的分布情况会影响网络覆盖率，以RcovR_{\text{cov}}Rcov作为覆盖率评价标准。在三维覆盖区域中，传感器节点的覆盖区域是某一半径确定的球。

算法小狂人·2025-03-16 06:04

【matlab代码】基于RSSI的wifi定位例程（三维空间，自适应基站的数量）

程序使用以下公式进行位置计算:路径损耗模型公式:RSSI=A−10nlog⁡10(d)RSSI=A-10n\log_{10}(d)RSSI=A−10nlog10(d)其中:RS

MATLAB卡尔曼·2025-03-16 06:03

【大模型对话的界面搭建-Open WebUI】

OpenWebUI前身就是OllamaWebUI，为Ollama提供一个可视化界面，可以完全离线运行，支持Ollama和兼容OpenAI的API。github网址https://github.com/open-webui/open-webui安装第一种docker安装如果ollama安装在同一台服务器上：dockerrun-d-p3000:8080--add-host=host.docker.in

y_dd·2025-03-16 06:31

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