SQL模型

神经网络模型压缩&实例教程—非结构化剪枝

目录1.导包&定义一个简单的网络2.获取网络需要剪枝的模块3.模块剪枝（核心）3.1随机剪枝weight3.2L1范数剪枝bias4.总结最先进的深度学习技术依赖于难以部署的过度参数化模型。

程序先锋·2025-03-18 04:41

深度学习模型压缩：非结构化剪枝与结构化剪枝的定义与对比

****在深度学习中，模型压缩是优化模型性能、降低存储和计算成本的重要技术之一。其中，剪枝（Pruning）是最常用的方法之一。

从零开始学习人工智能·2025-03-18 03:37

MySQL数据库架构设计：分片与分区策略实战

超萌技术攻略，轻松晋级编程高手技术宝库已备好，就等你来挖掘订阅墨瑾轩，智趣学习不孤单即刻启航，编程之旅更有趣在数据库的魔法森林中，MySQL就像是一位智慧的老树精，而分片（Sharding）与分区（Partitioning

墨瑾轩·2025-03-18 03:06

数据库语句

SQL语句createschemaDataDefinitionLanguage:数据定义语言(DDL)查看创建和删除数据库：showdatabases;createdatabaseWorker;dropdatabaseWorker

lrydnh·2025-03-18 03:04

基于MapReduce的气候数据分析

方法上，采用MapReduce编程模型对大规模气候数据进行分布式处理，通过数据的映射和归约操作实现并行计算。结果表明，运用该技术能显著提高

赵谨言·2025-03-18 03:03

MySQL探秘之旅：总体架构介绍

上次做了一个统计，相对来说，大家对于MySQL的文章比较

互联网全栈架构·2025-03-18 03:31

超详细：数据库的基本架构

MySQL基础架构下面这个图是我给出的一个MySQL基础架构图，可以清楚的了解到SQL语句在MySQL的各个模块进行执行过程。然后MySQL可以分为两个部分，一个是server层，另一个是存储引擎。

m0_74824661·2025-03-18 03:31

如何让ai问答机器人通人性？

通用模型的问题在于，它们虽然知识广博，但对特定领域的深度理解不足。解决这个问题的第一步，就是构建一个高质量的领域知识库。数据要精准且全面想让机器人真正“懂”一个领域，数据必须覆盖这个领域的核心知识。

半只小闲鱼·2025-03-18 02:28

探索SwiftUI架构：模型视图、Redux与ViewModel MVVM

探索SwiftUI架构：模型视图、Redux与ViewModelMVVMSwiftUI-ArchitecturesThreedifferentarchitectures(Model-View,Redux

蓬玮剑·2025-03-18 02:28

MYSQL8.0数据库误删除记录恢复 MYSQL8.0数据库崩溃恢复 MYSQL8.0数据库删除表恢复

数据类型MYSQL8.0数据大小242MB故障检测主机断电导致数据库崩溃,无法启动.修复结果收到文件后,修正不一致的地方，成功启动MYSQL8.0完成恢复客户验收数据成功。完成恢复。

caihuayuan5·2025-03-18 02:27

深入理解AI编程的上下文窗口限制及解决方案：巧妙利用提示词

深入理解AI编程的上下文窗口限制及解决方案：巧妙利用提示词当AI模型遇到记忆瓶颈想象一下这个场景：一位开发者正在使用AI助手编写一个复杂的应用程序。他详细描述了需求，AI生成了初步代码框架。

SuperMale-zxq·2025-03-18 02:27

从Manus爆红到OpenAI反击：AI Agent技术架构与实战解析

欢迎关注《大模型理论和实战》、《DeepSeek技术解析和实战》，一起探索技术的无限可能！

大F的智能小课·2025-03-18 02:56

DeepSeek使用教程

虚拟导师：学生输入数学题或编程问题，模型实时生成分步解析，支持追问互动，解决“卡壳”难题。个性化学习路径：根据学生测试结果，自动推荐课程和习题，提升学习效率30%以上。

rider189·2025-03-18 02:24

探索DeepSeek：前端开发者不可错过的新一代AI技术实践指南

最近，国产AI模型DeepSeek凭借其低成本训练、高性能输出和开源策略，迅速成为开发者社区的热门话题。

formerlyai·2025-03-18 02:21

当你简历有一个agent项目如何准备问答

大模型的“幻觉”问题很难在模型本身上彻底解决，需要引入外部知识确保答案的准确性，Agent具有与其所属环境交互以指导action的能力，能够满足这样的需求。

喂喂喂喂位·2025-03-18 02:51

从“参数竞赛”到“行动革命”：Manus与DeepSeek背后的中国AI范式之争

引言：当中国AI开始定义游戏规则在OpenAI用ChatGPT掀起全球AI浪潮的两年后，中国科技企业正以两种截然不同的姿势重新书写竞争剧本——DeepSeek用671亿参数的R1模型震撼硅谷，而Manus

AWS官方合作商·2025-03-18 01:20

10-30 查询平均成绩最高的同学(MSSQL)

本题目要求编写SQL语句，查询平均成绩最高的同学的学号，姓名，性别，年龄及平均成绩。注意：假设以当前系统时间为2020年来计算学生年龄。提示：MSSQLServer评测SQL语句。

拿下pta500题·2025-03-18 01:49

一篇文章让你实现前端JS 、 Golang 、 Python如何接入DeepSeek大模型实现自己的AI

本文将通过三种技术栈实现与DeepSeek大模型的对话交互，提供可直接运行的代码示例及详细注释。

一只理智恩·2025-03-18 01:19

python+MySQL+HTML实现自习室座位管理系统

自习室座位管理系统项目介绍自习室座位管理系统是一个基于PythonFlask框架开发的Web应用，旨在提供高效、便捷的自习室座位预约和管理功能。该系统适用于学校图书馆、自习室等场所，帮助管理员有效管理座位资源，同时为学生提供便捷的座位预约服务。功能特点1、用户认证模块用户注册：学生可以注册账号，填写个人信息用户登录：支持学生和管理员登录找回密码：通过邮箱验证重置密码2、座位管理模块座位预约：学生可

IT小本本·2025-03-18 01:49

知识蒸馏 vs RLHF：目标函数与收敛分析

1.知识蒸馏（KnowledgeDistillation）知识蒸馏是一种模型压缩技术，旨在将大型复杂模型（教师模型）的知识迁移到较小的模型（学生模型）中，以提高学生模型的性能。

从零开始学习人工智能·2025-03-18 01:48

VariableX·2025-03-18 01:46

MyBatis是什么

的一个开源项目iBatis,随着2010年这个项目由apachesoftwarefoundation迁移到了googlecode，ibatis3.x正式更名为Mybatis2.MyBatis是支持普通SQL

Exclusive_Cat·2025-03-18 01:15

Pytorch 小记第八回：GoogleNet卷积神经网络模型代码

本次小记，提供了一份基于pytorch的GoogleNet卷积神经网络模型的代码。除此之外，对代码中不容易理解的部分进行了讲解。

Start_Present·2025-03-18 01:15

从剪枝到知识蒸馏：深度学习模型压缩与加速的多重策略

正在不断更新中文章目录从剪枝到知识蒸馏：深度学习模型压缩与加速的多重策略1.

一键难忘·2025-03-18 00:13

RAG数据嵌入和重排序：如何选择合适的模型

RAG数据嵌入和重排序：如何选择合适的模型在自然语言处理（NLP）领域，Retrieval-AugmentedGeneration（RAG）模型已经成为一种强大的工具，用于结合检索和生成能力来处理复杂的语言任务

从零开始学习人工智能·2025-03-18 00:12

基于oracle linux的 DBI/DBD 标准化安装文档(二)

其是perl连接数据库的最优方法，他支持包括Orcale,Sybase,mysql,db2等绝大多数的数据库，下面将简要介绍其安装方法。

·2025-03-18 00:36

数据库：SQLite/MySQL/PostgreSQL 的破圈之战

数据库类型对比维度SQLiteMySQLPostgreSQL类型嵌入式数据库关系型数据库管理系统(RDBMS)对象-关系型数据库(ORDBMS)架构无服务端，单文件存储客户端-服务器架构客户端-服务器架构事务支持

·2025-03-18 00:35

MySQL：多表查询、笛卡尔积、内连接、外连接、子查询

多表查询同时查询多张表获取到需要的数据例如：查询到开发部有多少人，需要对部门表dept和员工表emp同时进行查询笛卡尔积对上图两张表进行查询select*fromemp,dept;左表中的数据分别和右表中的数据进行结合，查询出来的总记录为：左表记录数*右表记录数总记录数为6*3=18条清除笛卡尔积清除笛卡尔积需要使用等值连接，过滤掉不符合条件的数据select*fromemp,deptwhere<

平安1113·2025-03-18 00:41

PyTorch 模型剪枝实例教程一、非结构化剪枝

目录1.导包&定义一个简单的网络2.获取网络需要剪枝的模块3.模块剪枝（核心）4.总结目前大部分最先进的（SOTA）深度学习技术虽然效果好，但由于其模型参数量和计算量过高，难以用于实际部署。

小风_·2025-03-18 00:41

行业首个AI课上线！粉笔战略布局加速技术商业化进程

粉笔宣布，将于3月17日上线基于自研垂域大模型打造的“AI刷题系统班”，为用户提供行测、申论全科目覆盖的一站式高效备考支持。

·2025-03-18 00:02

【Mysql数据库第6章】MySQL的多表操作—多表联合查询、子查询、内外连接

文章目录往期精彩知识1、多表联合查询介绍2、交叉连接查询3、内连接查询4、外连接查询（1）外连接介绍（2）左外连接（3）右外连接（4）满外连接综合代码演示5、子查询（1）子查询的介绍和特点（2）子查询的关键字all关键字any和some关键字in关键字exists关键字6、自关联查询作者：KJ.JK往期精彩知识Spring中的创建对象的三种方式、第三方资源配置管理详细描述及使用（XML版完结篇）S

KJ.JK·2025-03-18 00:09

优化深度学习模型：PyTorch中的模型剪枝技术详解

标题：优化深度学习模型：PyTorch中的模型剪枝技术详解在深度学习领域，模型剪枝是一种提高模型效率和性能的技术。

代码之光_1980·2025-03-18 00:38

ChatGPT推理模型&通用模型大解析！

很多人知道通用模型和推理模型了，那么ChatGPT的哪些模型是通用模型，哪些又是推理模型呢？

即兴小索奇·2025-03-18 00:38

SQL注入-01-什么是SQL注入？

什么是SQL注入?1、正常的web端口访问正常访问是web传入程序设计者所希望的参数值，由程序查询数据库完成处理后，呈现结果页面给用户。2、SQL注入是如何访问？

AnQ_xiao·2025-03-18 00:08

Dropout: 一种减少神经网络过拟合的技术

在深度学习中，过拟合是一个常见的问题，尤其是在模型复杂度较高或训练数据较少的情况下。过拟合意味着模型在训练数据上表现得很好，但在未见过的数据上表现不佳，即泛化能力差。

冰蓝蓝·2025-03-17 23:37

模型保存与加载：PyTorch中的实践指南

在深度学习项目中，模型的保存和加载是一个至关重要的步骤。它不仅有助于在训练过程中保存进度，还可以在训练完成后部署模型。PyTorch提供了灵活的方式来保存和加载模型，本文将详细介绍这些方法。

冰蓝蓝·2025-03-17 23:07

深度学习中的注意力机制：解锁智能模型的新视角

在人工智能的快速发展中，深度学习模型已经成为了处理复杂数据和任务的主力军。然而，随着数据量的激增和任务的复杂化，传统的深度学习模型面临着效率和性能的双重挑战。

冰蓝蓝·2025-03-17 23:07

【漏洞复现】泛微OA E-Cology getdata.jsp SQL注入漏洞

免责声明：本文内容旨在提供有关特定漏洞或安全漏洞的信息，以帮助用户更好地了解可能存在的风险。公布此类信息的目的在于促进网络安全意识和技术进步，并非出于任何恶意目的。阅读者应该明白，在利用本文提到的漏洞信息或进行相关测试时，可能会违反某些法律法规或服务协议。同时，未经授权地访问系统、网络或应用程序可能导致法律责任或其他严重后果。作者不对读者基于本文内容而产生的任何行为或后果承担责任。读者在使用本文所

0x0000001·2025-03-17 23:37

GBase8c aes_encrypt和aes_decrypt函数

GBase8c与MySQL的aes_encrypt和aes_decrypt函数区别：1、GBase8c中的初始化向量init_vector不能为空2、MySQL的加密模块block_encryption_mode

keep__go·2025-03-17 23:05

C#—【特性详解以及自定义特性和通过反射读取特性】

特性详解以及自定义特性和通过反射读取特性】目录C#—【特性详解以及自定义特性和通过反射读取特性】介绍：特性可以用于多种用途，包括但不限于：特性的分类：特性的主要用途（举一些直观例子）1.标记代码，让框架自动处理2.数据验证（表单/模型校验

_Csharp·2025-03-17 23:34

GBASE 8C——SQL参考6 sql语法（15

STARTTRANSACTION功能描述启动事务。语法格式STARTTRANSACTION[transaction_mode[,...]]其中transaction_mode是下列之一：ISOLATIONLEVEL{SERIALIZABLE|REPEATABLEREAD|READCOMMITTED|READUNCOMMITTED}READWRITE|READONLY[NOT]DEFERRABLE参

m0_49291452·2025-03-17 23:32

GBASE 8C——SQL参考6 sql语法（14）

ROLLBACKPREPARED功能描述取消一个先前为两阶段提交准备好的事务。语法格式ROLLBACKPREPAREDtransaction_id参数说明transaction_id：待提交事务的标识符。它不能和任何当前预备事务已经使用了的标识符同名。注意事项要想回滚一个预备事务，必须是最初发起事务的用户，或者是系统管理员。pg_prepared_xacts系统视图中列出了当前可用的所有准备好的事

aisirea·2025-03-17 23:31

GBASE 8C——SQL参考6 sql语法（5）

aisirea·2025-03-17 23:01

GBASE 8C——SQL参考6 sql语法（2）

ALTERINDEX功能描述修改一个索引的参数。语法格式ALTERINDEX[IFEXISTS]nameRENAMETOnew_nameALTERINDEX[IFEXISTS]nameSETTABLESPACEtablespace_nameALTERINDEXnameDEPENDSONEXTENSIONextension_nameALTERINDEX[IFEXISTS]nameSET(storag

aisirea·2025-03-17 23:01

Node.js系列（1）--架构设计指南

架构概述Node.js架构主要包括以下方面：事件驱动：基于事件循环的异步非阻塞架构模块系统：CommonJS和ES模块系统进程模型：单线程主进程与工作线程流处理：基于Stream的数据处理错误处理

一进制ᅟᅠ ‌‍‎‏ ·2025-03-17 23:31

MYSQL数据备份与恢复（mysqldump）

MySQL备份之mysqldump表级别备份还原格式：mysqldump[OPTIONS]database[tables]实例：把db_user数据库中的tb_student数据表进行备份备份：#mysqldumpdb_usertb_student

一诚学编程·2025-03-17 23:29

如何使用MATLAB进行高效的GPU加速深度学习模型训练？

要使用MATLAB进行高效的GPU加速深度学习模型训练，可以遵循以下步骤和策略：选择合适的GPU硬件：首先，确保您的计算机配备有支持CUDA的NVIDIAGPU，并且其计算能力至少为3.0或以上。

百态老人·2025-03-17 22:56

【技术解密】本地部署 DeepSeek-V3：完整指南

目录引言运行环境需求下载与安装推理部署总结参考资源引言随着人工智能的快速发展，开源大模型正逐步改变着技术生态。

海棠AI实验室·2025-03-17 22:54

【DeepSeek应用】本地部署deepseek模型后，如何在vscode中调用该模型进行代码撰写，检视和优化？

若已成功在本地部署了DeepSeek模型（例如通过vscode-llm、ollama或私有API服务），在VSCode中调用本地模型进行代码撰写、检视和优化的完整流程如下：1.准备工作：确认本地模型服务状态模型服务类型

AndrewHZ·2025-03-17 22:53

小米音频理解技术重大突破：7B模型借助DeepSeek-R1算法引领行业新篇章

其7B模型在MMAU音频评测基准中表现出色，成功登顶排行榜。MMAU评测基准包含10000条音频样本，涵盖语音、环境声和音乐等多种类型，难度极高。

耶耶Norsea·2025-03-17 22:22

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