SWMM模型

机器学习是怎么一步一步由神经网络发展到今天的Transformer架构的？

背景：感知机由FrankRosenblatt提出，是第一个具有学习能力的神经网络模型。它由单层神经元组成，可以用于简单的二分类任务。特点：输入层和输出层之间直接连接，没有隐藏层。使用简单的
yuanpan·2025-03-21 15:15

关于重投影误差小记

理想情况下，该点的投影位置应该与实际图像中的观测点（如特征点）完全匹配，但由于噪声、相机模型的不准确性或优化算法的误差，这两个点可能会有偏差。
文弱_书生·2025-03-21 15:12

关于离子滤波小记

设系统的状态模型如下：xk=f(xk−1,uk,wk)x_k=
文弱_书生·2025-03-21 15:12

旋转位置编码（Rotary Positional Encoding, RoPE）：中文公式详解与代码实现

旋转位置编码（RotaryPositionalEncoding,RoPE）：中文公式详解与代码实现在序列模型中，位置信息对于任务的理解至关重要。
RockLiu@805·2025-03-21 15:40

目标检测中归一化的目的？

这使得模型在训练和推理时能够处理任意尺寸的图像，而不需要关心图像的具体像素尺寸。2.位置和尺寸的相对性归一化后的坐标和尺寸是相对于图像尺寸的，而不是绝对像素值。这种相对性使得
林语微光·2025-03-21 14:37

关于神经网络中的正则化

神经网络训练中的正则化正则化（Regularization）是神经网络训练中的一个关键技术，主要用于防止模型过拟合（overfitting），提高泛化能力。1.为什么需要正则化？
文弱_书生·2025-03-21 14:07

Python异步编程 - asyncio库

目录：每篇前言：异步IOPython中的异步编程实现方式：协程Python传统协程示例：实现生产者-消费者模型消费者：生产者：运行流程：整体流程：传统协程——>现代协程：asyncio库async/await
孤寒者·2025-03-21 14:06

传统金融和分布式金融

、DeFi的技术突破与创新机制1.支付与清算：区块链的底层重构2.普惠金融的技术民主化3.去中心化治理与透明化运作三、DeFivs传统金融的范式革命1.价值传递范式的颠覆2.风险分散机制的升级3.经济模型的创新实验四
倒霉男孩·2025-03-21 14:31

谷歌：对比学习将LLM转为嵌入模型

GeminiEmbedding:GeneralizableEmbeddingsfromGemini来源：arXiv,2503.07891摘要在本报告中，我们介绍了Gemini嵌入，这是一种最先进的嵌入模型
大模型任我行·2025-03-21 13:59

第三十篇 维度建模：从理论到落地的企业级实践

选择业务过程（以电商为例）2.2声明原子粒度（订单案例）2.3维度设计规范时间维度（含财年逻辑）SCDType2完整实现（Hudi）2.4事实表类型与设计三、企业级建模实战：电商用户分析3.1业务矩阵分析3.2模型实现代码四
随缘而动，随遇而安·2025-03-21 13:25

【人工智能机器学习基础篇】——深入详解无监督学习之降维：PCA与t-SNE的关键概念与核心原理

深入详解无监督学习之降维：PCA与t-SNE的关键概念与核心原理在当今数据驱动的世界中，数据维度的增多带来了计算复杂性和存储挑战，同时也可能导致模型性能下降，这一现象被称为“维度诅咒”（CurseofDimensionality
猿享天开·2025-03-21 13:25

一、大语言模型微调 vs. 大语言模型应用

一、大语言模型微调vs.大语言模型应用1.微调（Fine-Tuning）的含义与特点定义与作用微调指在预训练好（通用）的基础模型上，通过在特定领域或任务的数据集上进一步训练来调整模型参数，使其在该领域任务中获得更优表现
AI Echoes·2025-03-21 13:54

AI界劳斯莱斯o1 -Pro来了！百万token收费600刀，OpenAI在AI普惠反方向狂奔？

刚刚，OpenAI宣布推出其最新的高性能推理模型o1-pro。
算家计算·2025-03-21 13:23

模型上下文协议 (MCP)是什么？Model Context Protocol 需要你了解一下

大家好，我是同学小张，+v:jasper_8017一起交流，持续学习AI大模型应用实战案例，持续分享，欢迎大家点赞+关注，订阅我的大模型专栏，共同学习和进步。
同学小张·2025-03-21 13:51

MCP服务器：AI智能体的新时代连接标准

在AI技术的不断发展中，MCP（ModelContextProtocol，模型上下文协议）正成为AI智能体与外部系统交互的新标准。
真挺乐·2025-03-21 13:20

ollama 基本使用教程

目录1.安装OllamamacOS或LinuxWindows(WSL2)2.基础命令启动与停止更新Ollama3.模型管理下载预训练模型运行模型查看已安装模型删除模型从Modelfile创建自定义模型4
海上彼尚·2025-03-21 12:17

java Spring Boot ruoyi-vue-pro 模型接入微软 OpenAI(chatgpt)方法

javaSpringBootruoyi-vue-pro模型接入微软OpenAI方法本项目基于SpringAI提供的spring-ai-azure-openai，实现与微软Azure上部署的OpenAI的接入
代码简单说·2025-03-21 12:16

【新品发售】NVIDIA 发布全球最小个人 AI 超级计算机 DGX Spark

DGXSpark(前身为ProjectDIGITS)支持AI开发者、研究人员、数据科学家和学生，在台式电脑上对大模型进行原型设计、微调和推理。
·2025-03-21 12:09

如何用大模型评估大模型——PAI-Judge裁判员大语言模型的实现简介

背景：为什么需要一个「裁判员大语言模型」？随着大模型（LLM）技术的爆发式应用，如何快速、客观评估模型回复质量成为行业痛点。
·2025-03-21 12:08

13 异常处理的使用大全

处理模型一般有两种：一种是终止模型，表示该异常是致命的，无法恢复，会直接终止程序；另一种是恢复模型，表示该
希望_睿智·2025-03-21 12:09

Pydantic配置继承抽象基类模式

title:Pydantic配置继承抽象基类模式date:2025/3/21updated:2025/3/21author:cmdragonexcerpt:Pydantic模型配置系统支持通过嵌套Config
·2025-03-21 12:08

《深度剖析：BERT与GPT——自然语言处理架构的璀璨双星》

的广袤星空中，BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）与GPT（GenerativePretrainedTransformer）系列模型宛如两颗最为耀眼的星辰
·2025-03-21 12:07

密码学协议在SSL/TLS证书体系中的深度解析

聚焦TLS1.3协议标准，揭示椭圆曲线密码体制(ECC)与混合密钥交换机制的协同运作，探讨证书透明度(CT)系统的密码学验证模型，并构建后量子时代数字证书的迁移路径框架。
·2025-03-21 11:36

基于MATLAB路径规划仿真 轨迹规划，船舶轨迹跟踪控制，数学模

MATLAB路径规划仿真轨迹规划，船舶轨迹跟踪控制，数学模MATLAB路径规划仿真轨迹规划，船舶轨迹跟踪控制，数学模型基于两轮差速的小车模型，用PID环节对航向角进行控制，迫使小车走向目标，或用PID环节对航向角和距离进行控制
985计算机硕士·2025-03-21 11:07

基于Matlab_simulink仿真相关 控制算法、优化算法相关帮助代做，原理讲解

神经网络控制，MPC等3.神经网络相关：BP神经网络，RBF神经网络，LSTM神经网络等文章目录1.优化算法相关蚁群优化算法（ACO）2.控制器相关ADRC控制3.神经网络相关BP神经网络1.构建光伏系统模型
985计算机硕士·2025-03-21 11:37

RabbitMQ 与 Kafka：消息中间件的终极对比与选型指南

目录引言一、核心设计差异1.定位与数据模型二、性能与架构对比1.吞吐量与延迟2.集群与扩展三、功能特性对决1.消息可靠性2.消息路由四、典型场景与选型决策1.优先选择Kafka的场景2.优先选择RabbitM
海上彼尚·2025-03-21 11:35

Marker可以快速且准确地将PDF转换为markdown格式。

针对书籍和科学论文进行了优化）支持所有语言移除页眉/页脚/其他杂质格式化表格和代码块提取并保存图像以及markdown将大多数方程转换为latex支持在GPU、CPU或MPS上运行工作原理Marker是一个由深度学习模型组成的管道
星霜笔记·2025-03-21 11:34

没有好的学历，Java开发未来的路应该怎么走？

在当今数字化时代，技术发展日新月异，大模型应用、鸿蒙系统等新兴技术领域正在蓬勃发展，为Java开发者带来了新的机遇和挑战。
全干程序员demo·2025-03-21 11:03

DeepSeek带来服务器与显卡需求激增的核心逻辑

随着DeepSeek等开源AI模型的普及，个人开发者和小型企业正加速构建私有化AI服务器，以处理敏感数据和定制化任务。这种趋势不仅重构了算力需求的结构，更推动服务器和显卡市场进入新一轮增长周期。
DeepSeek+NAS·2025-03-21 11:02

Hugging Face预训练GPT微调ChatGPT（微调入门！新手友好！）

在实战中，⼤多数情况下都不需要从0开始训练模型，⽽是使⽤“⼤⼚”或者其他研究者开源的已经训练好的⼤模型。在各种⼤模型开源库中，最具代表性的就是HuggingFace。
y江江江江·2025-03-21 10:31

cherry-studio - 多模型支持的跨平台 AI 桌面助手

GitHub：https://github.com/CherryHQ/cherry-studio更多AI开源软件：发现分享好用的AI工具、AI开源软件、AI模型、AI变现-小众AI一款支持多种大语言模型服务的跨平台桌面客户端
小众AI·2025-03-21 10:57

Open-Sora - 为所有人实现高效的视频制作大众化

GitHub：https://github.com/hpcaitech/Open-Sora更多AI开源软件：发现分享好用的AI工具、AI开源软件、AI模型、AI变现-小众AI这是一款开源的SOTA（State-of-the-Art
小众AI·2025-03-21 10:57

OWL - 优化劳动力学习的通用智能体

GitHub：https://github.com/camel-ai/owl更多AI开源软件：发现分享好用的AI工具、AI开源软件、AI模型、AI变现-小众AIOWL是一个前沿的多智能体协作框架，推动任务自动化的边界
小众AI·2025-03-21 10:57

什么是MCP？看不懂你打我

MCP是一种协议，它实现了大模型资源调用的标准化。千百年来，随着人类社会的发展，标准化的进程不断推进。大模型与外部资源的对接同样需要标准化，MCP正是为此而生！
X.Cristiano·2025-03-21 10:56

【AI大模型应用开发】RAG-Fusion框架：忘掉 RAG，未来是 RAG-Fusion

大家好，我是同学小张，+v:jasper_8017一起交流，持续学习C++进阶、OpenGL、WebGL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。
同学小张·2025-03-21 10:22

网络编程--服务器双客户端聊天

写一个服务器和客户端运行服务器和2个客户端，实现聊天功能客户端1和客户端2进行聊天，客户端1将聊天数据发送给服务器，服务器将聊天数据转发给客户端2要求：服务器使用select模型实现，客户端1使用poll
疾跑哥布林升级版·2025-03-21 10:51

rag-给一篇几百页的pdf，如何从中找到关键信息并汇总出关系图

小思考对pdf肯定要做模糊chunk，能用模型切分就用模型切分，不能用模型就用规则，规则要尽可能保存连续文本，特殊数据格式（图、表格）必须完整保存，必须能被捕捉到。
蒸土豆的技术细节·2025-03-21 09:20

AI赋能视频创作：蓝耘MaaS与海螺AI技术的深度融合

云边有个稻草人-CSDN博客目录一、蓝耘MaaS平台概述（1）平台的模块化设计（2）蓝耘MaaS的灵活性与扩展性（3）蓝耘MaaS的安全性与隐私保护二、海螺AI视频模型简介（1）海螺AI的核心技术（2）
云边有个稻草人·2025-03-21 09:20

机器学习课堂4线性回归模型+特征缩放

一、实验2-2，线性回归模型，计算模型在训练数据集和测试数据集上的均方根误差代码：#2-2线性回归模型importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt
木尘152132·2025-03-21 09:17

风控算法（一）——数据测试

2、如何确定数据产品在风险模型中的潜在价值和适用性的？AUC、IV、相关性、性价比、数据产品背景和领域3、请详细描述你负责的10
月亮月亮要去太阳·2025-03-21 09:15

智见未来：多大模型协同的数据分析新范式

个人主页：一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注1.引言随着大语言模型（LLM）的快速发展，ChatGPT、DeepSeek、Grok等AI模型在数据分析和洞察生成方面展现出巨大潜力。
一ge科研小菜菜·2025-03-21 09:15

如何评估大语言模型生成文本的质量？

目录如何评估大语言模型生成文本的质量？
gs80140·2025-03-21 08:42

无矩阵乘法LLM：效率与性能双突破

这种模型在内存使用和延迟方面表现优异，尤其在大规模模型上效率显著提升。例如，13B参数的模型仅需4.19GBGPU内存，延迟低至695.48ms，远优于传统模型。
XianxinMao·2025-03-21 08:42

Adam-mini：深度学习内存效率新突破

在训练十亿参数级别的大语言模型（LLM）时，Adam-mini实现了49.6%的吞吐量提升，并减少了33%的
XianxinMao·2025-03-21 08:42

【机器学习】模型拟合

1、欠拟合1.1现象欠拟合是机器学习和统计建模中的一种常见问题，表现为模型无法充分捕捉数据中的潜在规律和模式。无论是训练数据还是测试数据，模型的预测误差都居高不下。
CH3_CH2_CHO·2025-03-21 08:41

【人工智能】注意力机制深入理解

文章目录**一、注意力机制的核心思想****二、传统序列模型的局限性****三、Transformer与自注意力机制****1.自注意力机制的数学公式****四、注意力机制的关键改进****1.稀疏注意力
问道飞鱼·2025-03-21 08:09

使用提示词进行信息抽取的实用方法

在大规模语言模型（LLM）中进行信息抽取时，我们不一定需要工具调用功能。通过精心设计的提示词（prompt）可以指导模型输出特定格式的信息，然后对其进行解析以生成结构化数据。
scaFHIO·2025-03-21 08:38

服务器相关的硬件知识

它工作在OSI模型的第二层（链路层），通过电缆或无线信号与网络设备（如交换机、路由器）连接，带有芯片，可插拔。网卡的接口分为电口（如RJ45接口，用于连接网线）和光口（用于连接光模块和光纤）。
猿小喵·2025-03-21 08:07

笔记：代码随想录算法训练营day57：99.岛屿数量 深搜、岛屿数量 广搜、100.岛屿的最大面积

学习资料：代码随想录注：文中含大模型生成内容99.岛屿数量卡码网题目链接（ACM模式）先看深搜方法：找到未标标记过的说明找到一片陆地的或者一片陆地的一个角落，dfs搜索是寻找相连接的陆地其余部分并做好标记
jingjingjing1111·2025-03-21 07:36

正则表达式：编程中的瑞士军刀，如何借助智能工具实现高效开发

最新接入DeepSeek-V3模型，点击下载最新版本InsCodeAIIDE正则表达式：编程中的瑞士军刀，如何借助智能工具实现高效开发正则表达式（RegularExpression，简称regex或regexp
inscode_039·2025-03-21 07:05
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