SBM模型第2页

【十自然语言处理项目实战】【10.2 数据收集与预处理】

这玩意儿看着像脏活累活，实则是决定你模型上限的生死关卡。作为一个曾把BERT训成人工智障的老司机，这就把五年掉坑经验熬成一锅十全大补汤！

再见孙悟空_·2025-03-20 13:39

根据论文复现大模型方法以及出错处理技巧

复现一篇论文中的大模型搭建涉及以下几个关键步骤：理解论文的模型架构、数据集处理、超参数设置以及实验环境的搭建。

Ai玩家hly·2025-03-20 13:39

从 DeepSeek 到 AI 工具箱：Websoft9 应用托管平台赋能高校教学与科研

在这一背景下，如何将大模型能力与多样化AI工具无缝整合，构建安全、易用的科研教学环境，成为高校数字化转型的关键命题。一、高校智能化转型的三大痛点技术门槛高•AI工具部署依赖专业运维

·2025-03-20 13:49

聊聊关于Python与人工智能那些事

Python提供了许多用于构建和训练人工智能模型的库和框架。本文将介绍一些常见的人工智能技术以及Python在这些技术中的应用。

小G-biu-·2025-03-20 13:37

获取网站流量的方法有哪些？

1、直接访问来源搜索引擎源和外部链源依赖于外部，因此通常存在较大的不确定性，如搜索引擎算法调整、业务模型调整、策略监管等，这可能会使网站的流量从每天数十万IP急剧下降到数千。

liuliangpuzi·2025-03-20 13:06

Matlab基于BP神经网络与NSGA-II的多目标工艺参数优化方法

Matlab基于BP神经网络与NSGA-II的多目标工艺参数优化方法一、方法原理与框架BP神经网络的作用BP神经网络通过建立工艺参数与目标性能（如翘曲变形、收缩率、硬度等）之间的非线性映射关系，作为代理模型替代复杂的物理仿真或实验

天天酷科研·2025-03-20 13:02

复旦：过程奖励优化多模态推理

AnEffectiveProcessRewardModelforMultimodalReasoning来源：arXiv,2503.10291摘要我们引入了VisualPRM，这是一种具有8B参数的高级多模态过程奖励模型

大模型任我行·2025-03-20 13:59

使用 TensorFlow 进行图像处理：深度解析卷积神经网络（CNN）

2.使用TensorFlow构建CNN2.1环境准备2.2加载并预处理MNIST数据集2.3构建CNN模型2.4编译和训练模型2.5评估模型3.CNN的优化与改进3.1使用数据增强3.2调整网络结构4.

一碗黄焖鸡三碗米饭·2025-03-20 12:28

FastAPI测试策略：参数解析单元测试

扫描二维码关注或者微信搜一搜：编程智域前端至全栈交流与成长探索数千个预构建的AI应用，开启你的下一个伟大创意第一章：核心测试方法论1.1三层测试体系架构#第一层：模型级测试deftest_user_model_validation

qcidyu·2025-03-20 12:27

AI写作平台推荐：AnKo免费AI助力高效写作！

zhongken259·2025-03-20 12:20

量化投资中的投资组合风险溢价模型

量化投资中的投资组合风险溢价模型在量化投资的世界里，风险和回报总是如影随形。投资者们就像是在大海中航行的船长，既要寻找宝藏，又要避开暗礁。

云策量化·2025-03-20 11:46

【3D模型】【游戏开发】【Blender】Blender模型分享-狮头木雕附导入方法

导入方法：[Blender]如何导入包含纹理的.blend模型文件在3D建模和渲染工作中，Blender是一款功能强大的免费开源软件。

踏雪无痕老爷子·2025-03-20 10:45

实战LLM强化学习——使用GRPO（DeepSeek R1出圈算法）

通过不断优化决策策略，DRL能在大量数据中学习最佳行为，尤其是大型语言模型（LLM）在任务中展现出的巨大潜力。

大富大贵7·2025-03-20 10:10

AI学习指南RAG篇(24)-RAGFlow的社区与开源贡献

RAGFlow通过结合大型语言模型（LLMs）的强大生成能力和高效的信息检索系统，为用户提供了一种全新的交互体验。本文将鼓励读者参与到RAGFlow的开源社区中，共同推动技术的发展和创新。

俞兆鹏·2025-03-20 10:07

量子密码学技术架构解析与程序员视角

量子计算威胁模型分析传统公钥密码体系（RSA/ECC）的安全假设基于：大数分解问题的计算复杂度（RSA）椭圆曲线离散对数问题（ECC）有限域离散对数问题（DSA）Shor算法的时间复杂度为O((logN

·2025-03-20 09:17

有了大模型为何还需要Agent智能体

Agent（智能体）是一种能感知环境、自主决策、执行动作的智能实体，当它与大语言模型（如通义千问QWen、GPT）结合时，形成一种**“增强型AI系统”**。

全栈你个大西瓜·2025-03-20 09:59

Manus详细介绍

其名称源自拉丁语“MensetManus”，意为“手脑并用”，强调将大模型的逻辑推理能力转化为实际生产力。

accurater·2025-03-20 09:28

21.7 ChatGLM3-6B私有化部署实战：2小时快速搭建200 QPS高可用模型服务

ChatGLM3-6B私有化部署实战：2小时快速搭建200QPS高可用模型服务ChatGLM3-6B私有化部署实战指南关键词：ChatGLM3-6B部署，私有化模型服务，性能优化，容器化部署，API服务封装

少林码僧·2025-03-20 08:56

通过LoRA（Low-Rank Adaptation）低秩矩阵分解来高效微调权重变化

基本公式假设预训练模型的某一层权重为(W\in\mathbb{R}^{d\timesk})，LoRA的调整方式是：[W’=W+\DeltaW]其中(\DeltaW)是调整后的权重变化。

背太阳的牧羊人·2025-03-20 08:53

centos7输入python -m bitsandbytes报错CUDA Setup failed despite GPU being available. Please run the follo

在centos7.9系统中安装gpu驱动及cuda，跑大模型会报错，提示让输入python-mbitsandbytes依然报错：CUDASETUP:Loadingbinary/usr/local/python3

小太阳，乐向上·2025-03-20 08:21

glm-4v-9b 踩坑（4-bit量化，bitsandbytes 异常）

前言本文只分享了自己在体验glm-4v-9b过程中遇到的问题，没有涉及对模型本身以及更多问题的分析，大家可先看问题描述，再决定是否看下去。实验平台：linux系统，RTXA4000。

phynikesi·2025-03-20 08:50

大模型——模型上下文协议 (MCP)

大模型——模型上下文协议(MCP)我一直在尝试一种新技术，通过Anthropic提出的一种新兴的开放标准——模型上下文协议（MCP），将知识和功能插入到像聊天这样的AI应用程序中。

不二人生·2025-03-20 07:48

神经网络基础之正则化

引言：正则化（Regularization）是机器学习中一种用于防止模型过拟合技术。

硬水果糖·2025-03-20 07:45

【阿里百炼大模型-使用】

spm=5176.account-console-pc.console-base_top-nav.dlogo.10d24bab70FmIm，注册完毕用它登录阿里云百炼，然后开通服务（即使是免费的开元模型也需要开通

y_dd·2025-03-20 07:14

21.11 《ChatGLM3-6B+Gradio工业级落地：多模态交互+60%性能优化，手把手实现生产部署》

《ChatGLM3-6B+Gradio工业级落地：多模态交互+60%性能优化，手把手实现生产部署》关键词：ChatGLM3-6B应用开发，Gradio界面集成，模型交互优化，Web服务容器化，多模态输入支持使用

少林码僧·2025-03-20 07:44

DeepSeek智能政务大脑：城市服务知识库构建全指南——从RAG架构到民生场景落地实践

系统需具备：自然语言理解能力（NLU）异构知识整合能力政策法规精准解读能力多轮对话上下文管理应急服务联动机制1.2DeepSeek技术栈选择基于DeepSeek-Large语言模型构建核心系统，

Coderabo·2025-03-20 07:42

JVM技术八股文

什么是双亲委派类加载模型？双亲委派方式加载类有什么优势、劣势？描述一下类加载时候的基本步骤是怎样的？什么情况下会触发类的加载？类加载时静态代码块一定会执行吗？如何理解类的主动加载和被动加载？

小麟School·2025-03-20 07:40

thinkphp5模型查询数据库，查出来的字段直接修改成另外的名字

示例代码：//使用Db类查询$result=Db::name('user')->field('idASuser_id,nameASfull_name')->select();//使用模型查询

知码客·2025-03-20 07:09

史上最全JVM面试八股文合集

简述JVM内存模型线程私有的运行时数据区:程序计数器、Java虚拟机栈、本地方法栈。线程共享的运行时数据区:Java堆、方法区。简述程序计数器程序计数器表示当前线程所执行的字节码的行号指示器。

Java小海.·2025-03-20 07:39

华为云在工业数字化方面的优势

其诊断模型参考国际国内标准，结合多体系理论与华为自身实践，能够精准定位企业运营中的问题点，并提供针对性的解决方案。同时，华为云拥有丰富的诊断团队和案例，基于全国180余个赋能云创新中心、

九河智造云·2025-03-20 07:07

deepseek具体应用场景

以下是基于证据的详细总结：金融领域DeepSeek在金融领域的应用表现突出，例如通过其大语言模型（如DeepSeekLLM67Bt）提供数学、逻辑推理等能力，帮助金融机构提升服务效率。

ahyouxiang·2025-03-20 06:06

DeepSeek 大模型落地成都高新区：科技赋能警务的创新变革

全国第一例警用DeepSeek大模型落地成都高新区，这一突破性举措在警务智能化发展进程中具有里程碑意义，为公安工作带来了全方位的革新。

AGI大模型学习·2025-03-20 06:05

五、AIGC大模型_08Agent基础知识

0、概述根据知识的生命周期分类，我们通常会采取不同的方法（微调、RAG、Agent）来将知识融入到AI中0.1长生命周期知识这类知识通常具有较高的稳定性和通用性，不会因时间的推移而轻易改变。它们是知识体系中的“基石”，在较长时间内保持有效性和价值。特点：稳定性强：如数学定理、物理公式等，这些知识经过长期验证，具有高度的确定性和普适性基础性强：往往是学习和研究其他知识的基础，例如教科书中的基础知识更

学不会lostfound·2025-03-20 06:33

SMOTE算法的改进与扩展

这样做可以增加这些关键区域的少数类样本数量，使得模型在

Java 第一深情·2025-03-20 06:33

利用 HAI 平台进行 DeepSeek 模型训练的详细指南

摘要本文旨在为非专业用户提供在HAI平台上进行DeepSeek模型训练的详细步骤。从创建项目、上传数据集、配置训练参数到启动训练任务并监控训练过程，本文将逐步指导用户完成整个流程。

·2025-03-20 06:41

【AI Agent教程】各种Agent开发框架都是如何实现ReAct思想的？深入源码学习一下

大家好，我是同学小张，持续学习C++进阶知识和AI大模型应用实战案例，持续分享，欢迎大家点赞+关注，共同学习和进步。驱动大模型有很多种方式，例如纯Prompt方式、思维链方式、ReAct方式等。

同学小张·2025-03-20 05:29

五、AIGC大模型_09手动实现ReAct_Agent

，我们了解到：create_react_agent是LangGraph提供的一个预构建方法（fromlanggraph.prebuiltimportcreate_react_agent），它可以将语言模型

学不会lostfound·2025-03-20 05:59

agent实现：通过prompt方式实现agent自定义使用

openvino_tonypihttps://github.com/QwenLM/Qwen/blob/main/examples/react_prompt.md（思想类似react）通过prompt形式，基本任何llm模型都可以使用来自定义

loong_XL·2025-03-20 05:27

DeepSeek的实际应用场景：AI技术如何赋能多领域创新

场景一：金融风控建模‌在信贷风险评估领域，传统模型存在数据维度单一、更新滞后等问题。

2501_91189350·2025-03-20 05:54

使用LangSmith Chat Datasets微调模型

在这篇文章中，我们将探讨如何通过LangSmithChatDatasets轻松微调模型。这一过程分为三个简单的步骤：创建聊天数据集。使用LangSmithDatasetChatLoader加载示例。

scaFHIO·2025-03-20 04:49

DeepSeek爆火，背后模型竟藏着这些秘密！

DeepSeek，全称杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司，是一家专注于开发先进大语言模型（LLM）和相关技术的企业。它成

qq_23519469·2025-03-20 04:49

决策树算法全解析：从零基础到Titanic实战，一文搞定机器学习经典模型

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain

吴师兄大模型·2025-03-20 04:18

Ai时代初期全球不同纬度的层级辐射现象

龙胥伯·2025-03-20 04:48

Redis客户端jedis与lettuce的区别

它支持高级的Redis特性，如Sentinel、集群、流水线、自动重新连接和redis数据模型等。

风雨无阻1203·2025-03-20 03:17

自定义Retriever的实现方法

技术背景介绍在许多大语言模型（LLM）应用中，检索器（Retriever）用于从外部数据源获取信息。

vaidfl·2025-03-20 03:17

如何缓存聊天模型响应以提高效率

技术背景介绍在开发基于大型语言模型（LLM）的应用程序时，API调用的成本和响应速度是需要考虑的两个重要因素。尤其是在开发过程中，重复请求相同的文本生成可能会增加额外的成本和延迟。

scaFHIO·2025-03-20 03:46

如何在一行代码中初始化各种AI模型

技术背景介绍在开发大语言模型(LLM)应用时，用户有时需要选择不同的模型提供商和具体模型。这通常需要一定的逻辑来根据用户配置初始化不同的聊天模型。

qahaj·2025-03-20 03:16

使用Tiktoken进行文本分割：优化大语言模型的输入

引言在处理大语言模型时，因其对输入的token数量有限制，文本分割成为一个至关重要的任务。为了确保生成的文本块不会超过模型的token限制，我们需要使用与模型相同的tokenizer来计数和分割文本。

bhawfgrcbtwny·2025-03-20 03:15

大模型应用编排工具Dify二开之登录Token改造

1.前言dify工作室支持在画布上直接编辑业务流程，通过调用开源大模型可以实现特定场景的业务，而且可以迅速更新发布。

Daphnis_z·2025-03-20 03:14

文本纠错（Text Correction）

其核心目标是通过算法模型将错误文本转换为符合语言规范的表达。该任务在自动写作辅助、搜索引擎优化、智能客服、教育等多个领域具有广泛应用。输入：包含错误的原始文本（如“我明天要去北京，希望天汽好。”）

dundunmm·2025-03-20 02:31

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