SA模型

第20篇：从零开始构建NLP项目之电商用户评论分析：模型训练阶段

大家好，今天我们继续探讨如何从零开始构建一个NLP项目，特别是电商用户评论分析中的模型训练阶段。模型训练是NLP项目的核心环节，通过合理的调参和优化，可以显著提升模型性能。
Gemini技术窝·2025-03-16 04:46

MyBatis注解开发之一对多查询

文章目录0.MyBatis的注解实现复杂映射开发1.一对多查询1.1一对多查询的模型1.2一对多查询的语句1.3创建StudentMapper接口1.4使用注解配置Mapper1.5测试类1.6一对多配置总结
我心向阳iu·2025-03-16 04:16

79.HarmonyOS NEXT 手势操作模型详解：移动、缩放与旋转的实现原理

HarmonyOSNEXT手势操作模型详解：移动、缩放与旋转的实现原理1.模型概述这组模型类主要用于处理手势交互中的各种变换操作，包括：位置控制（PositionModel）偏移计算（OffsetModel
·2025-03-16 04:19

使用yolo训练自己的模型数据遇到的问题

1、报错：NolabelsfoundinD:\xxx\valid\labels.cache查找网上的文章大多都是说文件目录没按规定创建，但我检查了我的目录没问题，后来发现是labels文件夹里的txt文件和images文件夹的图片没有一一对应，对应好之后问题解决2、解决完上个问题之后还是不报上面的错了但还是FatalPythonerror:Aborted；Restartingkernel...检查
次次皮·2025-03-16 03:12

中国首款AI原生IDE：字节跳动Trae国内版深度解析与实践指南

关键发布亮点：模型支持：搭载字节自研的Doubao-
代码的建筑师·2025-03-16 03:41

RocketMQ、Kafka、RabbitMQ，如何选型？

分布式、微服务、高并发架构中，消息队列（MessageQueue，简称MQ）扮演着至关重要的角色。消息队列用于实现系统间的异步通信、解耦、削峰填谷等功能。
大梦谁先觉i·2025-03-16 03:11

uni-app移动端应用开发底部安全区域适配

针对IOS机型，底部安全区域是系统动态计算的，所以我们也需要动态获取底部安全区域来适配在uniapp的manifest.json，打开源码视图，对需要适配的页面添加如下配置"styles":{"safeArea
向凡而生·2025-03-16 03:40

Python——文件读取

Python可以读取不同格式的文件，下面简单来介绍一下：1、使用read_excel或read_csv读取文件，若在路径前加r，使用“\”importpandasaspd#在路径前加r,使用“\”df=
一颗小松松·2025-03-16 03:09

大模型火爆 2025：LLaMA、Qwen、DeepSeek 核心原理+就业秘籍，快速入门 AI 工程师

1.大模型核心原理：从零开始理解AI模型这些是大型语言模型（LLMs）的核心技术，适合初学者逐步深入学习。以下是详细拆解，让小白也能掌握：LLaMA系列模型核心原理详解：什么是LLaMA？
weixin_40941102·2025-03-16 03:38

【AI热点】MCP协议深度洞察报告

摘要人工智能技术飞速发展，大型语言模型（LLM）如何高效、安全地利用外部数据和工具成为关键问题。
碣石潇湘无限路·2025-03-16 03:37

【AI热点】OpenAI新发布API技术深度洞察

本报告将围绕最新发布的ResponsesAPI（智能体核心新接口）、内置工具（websearch、filesearch、computeruse）、全新的AgentsSDK以及核心安全与可观测性机制，帮助您深入理解其原理
碣石潇湘无限路·2025-03-16 03:07

【AI】Transformer布道：让AI学会“左顾右盼”的超级大脑！（扫盲帖）

在LLM爆火的时代，如果还不了解Transformer就太落伍了，下面我第一次尝试用一种更日常、更口语化的方式，把Transformer这个模型讲个大概。
碣石潇湘无限路·2025-03-16 03:37

【奇点时刻】通义千问开源QwQ-32B技术洞察报告（扫盲帖）

以下报告将基于今天各大社区对Qwen/QwQ-32B（下文简称「QwQ-32B」）模型的讨论、测评与实测体验进行综合性分析与洞察。
碣石潇湘无限路·2025-03-16 03:37

jenkins通过ssh连接远程服务器出错解决方案（Algorithm negotiation fail）

错误截图jenkins.plugins.publish_over.BapPublisherException:FailedtoconnectandinitializeSSHconnection.Message
luopeng207663436·2025-03-16 03:06

#PyCharm 2024.1新增功能

以下是对这些新增功能的详细解析：一、智能编码辅助HuggingFace模型和数据集文档预览PyCharm2024.1引入了HuggingFace模型和数据集的快速文档预览功能。
Dingdangr·2025-03-16 02:05

TensorRT-LLM保姆级教程-快速入门

随着大模型的爆火，投入到生产环境的模型参数量规模也变得越来越大（从数十亿参数到千亿参数规模），从而导致大模型的推理成本急剧增加。
大模型八哥·2025-03-16 02:34

使用agent搭建一个简易的ai论文写作程序

基于LangGraph和LangChain框架构建，利用大型语言模型和搜索工具协同工作，形成了一个完整的论文写作流水线。
喂喂喂喂位·2025-03-16 02:02

DeepSeek：技术创作者的内容革命，从代码到爆文的AI全栈攻略

选题焦虑：技术热点日新月异，如何抓住「大模型优化」或「量子计算落地」等前沿方向？
不想加班的码小牛·2025-03-16 02:59

——基于“大脑-四肢”模型的三层架构深度解析

摘要本文以“大脑-四肢”类比SDN三层架构，揭示控制器如何通过全局视图管理、南向接口标准化（如OpenFlow）与北向API开放能力，实现对万亿级网络的集中化控制。文中包含OpenFlow协议代码示例、网络拓扑公式及架构图，力求呈现技术细节与实战价值。一、SDN架构的“大脑-四肢”隐喻SDN通过控制平面-数据平面-应用平面的三层架构，构建了网络控制的“中枢神经系统”：控制层（大脑）：集中式控制器掌
不想加班的码小牛·2025-03-16 02:29

NPU的应用场景：从云端到边缘

模型训练加速：在大规模训练任务中，NPU可以作为加速单元，提升训练效率。2.边缘计算智能摄像头：在安防监控中，NPU可以实时处理视频流，实现目标检测和跟踪。
绿算技术·2025-03-16 02:29

NPU的工作原理：神经网络计算的流水线

NPU的工作原理可以概括为以下几个步骤：1.模型加载·将训练好的神经网络模型加载到NPU的内存中。2.数据输入·输入数据（如图像、语音）通过接口传输到NPU。
绿算技术·2025-03-16 02:28

GPU的优势：并行计算的利器

灵活的编程模型:GPU提供了丰富的编程模型和
绿算技术·2025-03-16 02:28

LINUX下的tcp协议

C/S模型：ssize_trecv(intsockfd,void*buf,size_tlen,intflags);功能：从tcp套接字接
Ccc030.·2025-03-16 02:27

Ollama大模型工具的安全风险及应对策略

文章目录**Ollama的安全隐患：不容忽视的风险****未授权访问：门户洞开的风险****数据泄露：敏感信息的外泄****漏洞利用：历史遗留的隐患****安全加固：守护数据与服务的防线****限制监听范围：内网隔离的保护****配置防火墙规则：双向过滤的防御****实施多层认证与访问控制：密钥与白名单的双重保障****禁用危险操作接口：限制权限的策略****修复历史漏洞：及时更新的重要性****
码事漫谈·2025-03-16 01:57

孪生网络模型，当训练集与测试集共用一个数据集时，训练准确率为100%，而测试准确率仍在50%左右浮动

问题描述【问题】孪生网络模型，测试效果异常：当训练集与测试集共用一个数据集（样本、标签完全相同）时，训练准确率为100%，而测试准确率仍在50%左右浮动（正常来说测试的都
bug菌¹·2025-03-16 01:26

《数据挖掘导论》 第二章数据

第二章数据数据类型数据质量数据预处理相似度测量数据Collectionofdataobjectsandtheirattributes特征值数值型的或者描述性的（男/女-->0/1）特征和特征值之间的区别
爱吃草莓的西瓜酱·2025-03-16 01:56

必看！一文读懂知识蒸馏技术

1.知识蒸馏是什么在深度学习领域，大型模型（如DeepSeek）通常具有强大的性能，但它们的计算量和参数量都非常庞大，这使得它们难以在资源受限的设备（如移动设备或嵌入式设备）上部署。
小天才学习机打游戏·2025-03-16 01:54

从零开始大模型开发与微调：PyTorch 2.0深度学习环境搭建

从零开始大模型开发与微调：PyTorch2.0深度学习环境搭建作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习在各个领域的广泛应用
AI智能涌现深度研究·2025-03-16 01:54

Vue3使用ECharts入门示例

官方网址使用示例第一步：NPM安装EChartsnpminstallecharts--save第二步：使用EChartsimport*asechartsfrom'echarts';constmain=ref
牧小七·2025-03-16 01:24

Langchain如何调用Siliconflow的模型

硅基流动之前宣布了部分模型免费，那我们就可以调用API来搞些事情。
LJY_LU·2025-03-16 01:52

【Java网络编程】OSI七层网络模型与TCP/IP协议簇

1.1、OSI七层网络模型OSI七层网络模型中，每层的功能如下：应用层：人与计算机网络交互的窗口。表示层：负责数据格式的封装，如加密、压缩、编解码等。会话层：建立、终止、管理不同端间的会话连接。
xiaoli8748_软件开发·2025-03-16 01:22

如何快速开发一款AI小程序？基于微信云开发的实战指南

本文将深入讲解如何利用微信云开发快速搭建一款AI小程序，展示从模型训练到云端部署的完整流程。准备工作在开始开发之前，确保完成以下准备工作：
一键难忘·2025-03-16 00:21

AI大模型学习路线及相关资源推荐

本文为大家带来AI大模型学习路线及相关资源推荐，这对于学习掌握AI大模型很有帮助呦，希望大家多多点赞收藏～感谢～～1AI大模型的基础信息1.1什么是AI大模型AI大模型，即人工智能大型模型，是一种基于深度学习技术
python游乐园·2025-03-16 00:51

Mac下安装Zed以及Zed对MCP（模型上下文协议）的支持

Zed是当前新流行的一种编辑器，支持MCP（模型上下文协议）Mac下安装Zed比较简单，直接有安装包，在这里：brewinstall--caskzedMacMonterey下是可以安装上的，亲测有效。
skywalk8163·2025-03-16 00:20

数据分布偏移检测：保障模型在生产环境中的稳定性

数据分布偏移检测：保障模型在生产环境中的稳定性引言在机器学习系统从开发环境部署到生产环境的过程中，数据分布偏移问题是影响模型性能的主要挑战之一。
trust Tomorrow·2025-03-16 00:18

Sass：深度解析与实战应用

其中，Sass（SyntacticallyAwesomeStylesheets）无疑是这些预处理器中的佼佼者。本文将深入解析Sass的核心概念、语法特性以及实战应用，并通过代码样例展示其强大的功能。
li_Michael_li·2025-03-16 00:18

模拟退火算法详解

一、引言模拟退火算法（SimulatedAnnealing，简称SA）是一种通用概率型优化算法，用来在一个大的搜寻空间内找寻问题的最优解。
琛哥的程序·2025-03-16 00:18

在线 SQL 转 Python ORM工具

一款高效的在线SQL转PythonORM，支持自动解析SQL语句并生成PythonORM模型代码，适用于数据库管理、后端开发和ORM结构映射。
A__tao·2025-03-16 00:47

LangChain深度解析以及主要应用场景

LangChain的核心组件（1）PromptTemplates（提示模板）原理代码实例应用场景提示词优化策略（2）LLMs（大语言模型）原理代码实例应用场景调优策略（3）Chains（多步任务链）原理代码实例应用场景优化策略
小Rr·2025-03-16 00:16

AI Agent 时代开幕-Manus AI与OpenAI Agent SDK掀起新风暴

【本周AI新闻:AIAgent时代开幕-ManusAI与OpenAIAgentSDK掀起新风暴】https://www.bilibili.com/video/BV1bkQyYCEvQ/?
新加坡内哥谈技术·2025-03-16 00:46

AI大模型测试用例生成平台

AI测试用例生成平台项目背景技术栈业务描述项目展示项目重难点项目背景针对传统接口测试用例设计高度依赖人工经验、重复工作量大、覆盖场景有限等行业痛点，基于大语言模型技术实现接口测试用例智能生成系统。
王根生·2025-03-16 00:14

Deepseek-R1大模型微调实战技术深度解析

一、Deepseek-R1架构特性与微调适配性分析1.1核心架构创新对微调的影响Deepseek-R1基于Deepseek-V3-Base架构，通过MoE（Mixture-of-Experts）与MLA（Multi-HeadLatentAttention）的协同设计，实现了参数规模与计算效率的平衡。其6710亿参数总量中，每个token仅激活37B参数的机制，使得微调过程中可针对不同任务动态调整专
大势下的牛马·2025-03-16 00:14

模型可解释性：基于博弈论的SHAP值计算与特征贡献度分析（附PyTorch/TensorFlow实现）

一、技术原理与数学推导（含典型案例）1.1Shapley值基础公式SHAP值基于合作博弈论中的Shapley值，计算公式为：ϕi=∑S⊆F∖{i}∣S∣!(∣F∣−∣S∣−1)!∣F∣![f(S∪{i})−f(S)]\phi_i=\sum_{S\subseteqF\setminus\{i\}}\frac{|S|!(|F|-|S|-1)!}{|F|!}[f(S\cup\{i\})-f(S)]ϕi=S
燃灯工作室·2025-03-15 23:43

模型可解释性：基于因果推理的反事实生成与决策可视化

1.技术原理与数学公式1.1因果推理基础结构方程模型（SEM）：X=fX(PaX,UX)X=f_X(Pa_X,U_X)X=fX(PaX,UX)其中PaXPa_XPaX为父节点集合，UXU_XUX为外生变量反事实定义
燃灯工作室·2025-03-15 23:43

自动化特征选择：基于模型重要性的递归消除原理与实战指南

一、技术原理与数学公式1.1递归特征消除（RFE）核心思想J(S)=∑i=1n∣wi∣(特征重要性评分)J(S)=\sum_{i=1}^n|w_i|\quad(特征重要性评分)J(S)=i=1∑n∣wi∣(特征重要性评分)Sk+1=Sk−arg⁡min⁡fJ(Sk∖{f})(迭代消除策略)S_{k+1}=S_k-\arg\min_{f}J(S_k\setminus\{f\})\quad(迭代消除策
燃灯工作室·2025-03-15 23:42

Nature：你的大脑衰老速度受这64个基因影响

根据Nature最新报道，科学家们通过利用AI模型分析大量脑部扫描和遗传数据，确定了64个影响大脑衰老速度的基因，并指出了13种潜在的抗衰老药物。
·2025-03-15 23:14

推理流水线DAG调度：多模型组合执行优化方案

一、技术原理与数学模型1.1DAG调度核心公式设推理流水线由n个模型节点组成，定义：V={v1,v2,...,vn}V=\{v_1,v_2,...,v_n\}V={v1,v2,...,vn}为节点集合E
燃灯工作室·2025-03-15 23:12

边缘设备模型量化部署：TFLite INT8校准实现细节深度解析

一、技术原理与数学公式INT8量化的核心是通过线性映射将浮点数值范围（[-max,max]）映射到8位整数范围（[-128,127]）。校准过程通过分析真实数据分布确定最优缩放因子（scale）和零点（zeropoint）：量化公式：Q=round(float_valuescale)+zero_pointQ=round(\frac{float\_value}{scale})+zero\_point
燃灯工作室·2025-03-15 23:42

基于时间序列预测的推理服务弹性扩缩容实战指南：（行业案例+数学推导+源码解析）

技术原理（数学公式）整体架构请求量预测→扩缩容决策→资源配置动态调整三阶段闭环，周期为5-30分钟核心预测模型（时间序列预测）LSTM预测公式（CSDN兼容格式）：$$h_t=\text{LSTM}(x_t
燃灯工作室·2025-03-15 23:12

模型蒸馏：从复杂到精简，AI技术的“瘦身”秘籍

引言在人工智能的浪潮中，大型模型如BERT、GPT系列等在自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等领域取得了显著的成果。
lmtealily·2025-03-15 23:41
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