USG模型

基于改进扩散模型与注意力机制的影像到转基因数据预测系统

基于改进扩散模型与注意力机制的影像到转基因数据预测系统1.项目概述本系统利用改进的扩散模型结合注意力机制，从医学影像中预测转基因数据。

·2025-07-03 08:37

深入剖析AI大模型：关于模型训练

今天说的是模型训练，在AI模型里，它是点亮智慧星辰的关键引擎。

chilavert318·2025-07-03 08:06

RAG技术栈详解：构建智能问答系统的核心组件

技术架构全景图二、核心组件技术选型1.检索模块（Retriever）向量数据库主流选择：Pinecone、Milvus、Qdrant、Weaviate新兴势力：ChromaDB（开源轻量级）、腾讯云向量数据库嵌入模型

认知超载·2025-07-03 08:06

微调 || RAG，项目落地怎么选？LLM应用选型指南，适用场景全解析

基本定义微调：是指利用更小、更具针对性的数据集对经过预先训练的大语言模型进一步训练的过程。在这个过程中，模型基于新数据集修改权重和参数，学习特定于任务的模式，同时保留来自最初预训练模型的知识。

认知超载·2025-07-03 08:36

Spring MVC 详解

它实现了模型-视图-控制器（MVC）设计模式，将应用程序分为三个主要部分：模型（Model）、视图

蟒蛇boy·2025-07-03 08:04

Vue简介，什么是Vue（Vue3）？

它基于标准HTML、CSS和JavaScript构建，并提供了一套声明式的、组件化的编程模型，帮助你高效地开发用户界面。无论是简单的还是复杂地界面，Vue都可以胜任。

水云桐程序员·2025-07-03 08:34

ollama v0.9.4 详解：联网功能、模型目录自定义及macOS性能优化全面升级

近年来，随着人工智能技术的快速发展，模型管理与调用变得尤为重要。

·2025-07-03 08:03

深度学习学习经验——卷积神经网络（CNN）

卷积神经网络的完整实现项目示例项目目标1.加载数据2.卷积层：图像的特征探测器2.1第一个卷积层3.激活函数：增加非线性4.池化层：信息压缩器5.多层卷积和池化：逐层提取更高层次的特征6.全连接层：分类器7.模型训练和测试完整的项目示例代码总结卷积神经网络

Linductor·2025-07-03 07:02

【V5.0 - 视觉篇】AI的“火眼金睛”：用OpenCV量化“第一眼缘”，并用SHAP验证它的“审美”

系列回顾：在上一篇《给AI装上“写轮眼”：用SHAP看穿模型决策的每一个细节》中，我们成功地为AI装上了“透视眼镜”，看穿了它基于数字决策的内心世界。但一个巨大的问题暴露了：它的世界里，还只有数字。

爱分享的飘哥·2025-07-03 07:31

Python Day58

Task：1.时序建模的流程2.时序任务经典单变量数据集3.ARIMA（p，d，q）模型实战4.SARIMA摘要图的理解5.处理不平稳的2种差分a.n阶差分—处理趋势b.季节性差分—处理季节性建立一个ARIMA

别勉.·2025-07-03 07:28

Python Day57

Task：1.序列数据的处理：a.处理非平稳性：n阶差分b.处理季节性：季节性差分c.自回归性无需处理2.模型的选择a.AR§自回归模型：当前值受到过去p个值的影响b.MA(q)移动平均模型：当前值收到短期冲击的影响

别勉.·2025-07-03 07:58

Python Day44

Task：1.预训练的概念2.常见的分类预训练模型3.图像预训练模型的发展史4.预训练的策略5.预训练代码实战：resnet181.预训练的概念预训练（Pre-training）是指在大规模数据集上，先训练模型以学习通用的特征表示

别勉.·2025-07-03 07:57

Python Day42

常用于训练过程中的监控、日志记录、模型保存等场景。示例：defcallback_function():print("Epochcompleted!")

别勉.·2025-07-03 07:27

零基础起步：基于GpuGeek的文本生成模型实战

本文将带领读者使用GpuGeek平台，从注册、上传数据到实例部署与训练，完整构建一个基于GPT2模型的文本生成系统，实战掌握AI模型的云端开发流程。

昊昊该干饭了·2025-07-03 06:54

大模型智能运维详解：技术架构、落地挑战与行业实践

大模型智能运维详解：技术架构、落地挑战与行业实践作者：开源大模型智能运维FreeAiOps在数字化转型加速的背景下，企业IT系统复杂度呈指数级增长，传统运维模式面临效率低下、故障定位困难、成本高昂等瓶颈

FreeTools·2025-07-03 06:22

LangServer 与 Langgraph 融合架构：构建智能语言服务系统

LangServer与Langgraph融合架构：构建智能语言服务系统LangServer（语言服务器协议）与Langgraph（语言图模型）的结合将创造新一代智能语言处理平台，实现从底层语言理解到高层应用服务的全链路增强

小赖同学啊·2025-07-03 06:21

Tensorflow 回归模型 FLASK + DOCKER 部署至 Ubuntu 虚拟机

注意事项：1.windows系统运行的模型文件不能直接运行到虚拟机上，需在虚拟机上重新运行并生成模型文件2.虚拟机网络状态改为桥接Flask代码如下：fromflaskimportFlask,request

·2025-07-03 06:19

Instrct-GPT 强化学习奖励模型 Reward modeling 的训练过程原理实例化详解

Instrct-GPT强化学习奖励模型Rewardmodeling的训练过程原理实例化详解一、批次处理的本质：共享上下文的比较对捆绑（1）为什么同一prompt的比较对必须捆绑？

John_今天务必休息一天·2025-07-03 06:19

大模型-FlashAttention 算法分析

一、FlashAttention的概述FlashAttention是一种IO感知精确注意力算法。通过感知显存读取/写入，FlashAttention的运行速度比PyTorch标准Attention快了2-4倍，所需内存也仅是其5%-20%。随着Transformer变得越来越大、越来越深，但它在长序列上仍然处理的很慢、且耗费内存。（自注意力时间和显存复杂度与序列长度成二次方），现有近似注意力方法，

清风lsq·2025-07-03 05:46

【Game】Powerful——Pet Skin（13）

105蒲牢海螺套装幽灵虎帅，感觉当坐骑也不错，6技能YYDS幽灵虎这个皮肤感觉一般，有点鸟化了，羽毛的感觉第二个皮肤，足见其在105的地位妙音死亡骑士我佛慈悲，胸前的法珠拉风死亡骑士折纸版本差点意思，模型变小了感觉

苏堤春不晓·2025-07-03 05:14

LangChain4j在Java企业应用中的实战指南-2

LangChain4j在Java企业应用中的实战指南文章标签langchain4j,JavaAI,RAG系统,智能应用开发,LangChain4j实战,企业级AI应用,Java微服务,检索增强生成文章简述随着大语言模型

在未来等你·2025-07-03 04:43

嵌入式AI模型压缩技术：让大模型变小

嵌入式AI模型压缩技术：让大模型变小关键词：嵌入式AI、模型压缩、剪枝、量化、知识蒸馏、轻量化网络、端侧部署摘要：当我们用手机拍照时，AI能瞬间识别出“这是一只猫”；智能摄像头能在0.1秒内检测到“有人闯入

AI智能探索者·2025-07-03 04:40

基于大模型的地中海贫血全流程预测与治疗管理研究报告

目录一、引言1.1研究背景与意义1.2研究目的与目标1.3研究方法与数据来源二、地中海贫血概述2.1疾病定义与分类2.2病因与发病机制2.3流行病学特征2.4临床表现与诊断方法三、大模型技术原理与应用现状

LCG元·2025-07-03 04:37

基于大模型的胆囊结石全流程预测与诊疗系统技术方案

目录一、系统架构设计1.1数据采集与预处理模块1.2大模型核心算法模块二、全流程系统流程图三、系统集成方案3.1模块交互流程3.2数据流示意图四、系统部署拓扑图五、核心模块实现细节5.1术前风险预测算法

·2025-07-03 04:07

基于大模型的胆囊结石全流程预测与诊疗系统技术方案大纲

目录一、引言二、系统架构设计（一）数据采集与预处理模块（二）大模型核心算法模块（三）应用层功能模块三、全流程系统流程图四、术前阶段详细方案（一）患者信息采集与整合（二）胆囊结石风险预测（三）手术方案制定辅助

LCG元·2025-07-03 04:06

【AI】闭环反馈：构建从用户处学习的人工智能

文章目录前言AI产品性能的双重视角：模型指标vs用户信号模型指标：AI系统的“内部视角”用户信号：AI产品的“外部视角”用户信号类型用户信号的价值模型指标为何难以独立支撑产品成功如何设计AI产品的全面反馈闭环一

秋说·2025-07-03 04:05

【MongoDB】基础知识全面解析：从入门到核心概念

与传统关系型数据库（如MySQL）相比，它具有以下特点：灵活的数据模型：文档结构可动态调整，适应业务需求变化。水平扩展性：支持分片集群，轻松应对海量数据存储。

韩悸桉·2025-07-03 04:05

Golang Channel 详细原理和使用技巧

Golang在语言层面提供的goroutine间的通信方式.通过Channel在不同的goroutine中交换数据，在goroutine之间发送和接收消息,并且可以通过Channel实现Go依赖的CSP的并发模型这种同步模式

·2025-07-03 04:34

告别“血腥”！VR小鼠解剖虚拟仿真开启实验新潮流

核心是3D建模技术，专业人员用高精度扫描设备扫描小鼠获取数据，在虚拟空间构建近乎真实的三维模型，包含小鼠外部形态与内部细微结构。传感器交互技术实现用户与虚拟环境互动。

广州华锐视点·2025-07-03 03:29

(论文总结)思维链激发LLM推理能力

研究背景&动机背景:扩大模型规模已被证实具有提升模型性能和模型效率的功效，但是LLM对于完成推理、算术任务仍有较大不足。

靈镌sama·2025-07-03 03:58

树莓派上基于Opencv 实现人脸检测与人脸识别

二，（1），加载模型并实例化Ptr和Ptr对象。树莓派4bopen

土拨鼠不是老鼠·2025-07-03 03:27

LangChain4j在Java企业应用中的实战指南-3

LangChain4j在Java企业应用中的实战指南】文章标签langchain4j,JavaAI,RAG系统,智能应用开发,LangChain4j实战,企业级AI应用,Java微服务,检索增强生成文章简述随着大语言模型

在未来等你·2025-07-03 02:24

UE 有意思的功能教程链接笔记

v=JtXYJKTsf9QAI图像转变为简单的3D模型使用AI平台将2D图像转换为3D角色https://www.youtube.com/watch?

RunInto丶·2025-07-03 02:53

数据中心双活架构解决方案

1.双活架构设计1.1基本架构模型同城双活（MetroActive-Active）两个数据中心距离≤100km（低延迟，通常100km（延迟较高，通常>10ms）采用异步数据复制（如Kafka+CDC

·2025-07-03 02:51

【模型部署】如何在Linux中通过脚本文件部署模型

在Linux中，你可以将部署命令保存为可执行脚本文件，并通过终端直接调用。以下是几种常见且实用的方法：方法1：Shell脚本（推荐）步骤创建一个.sh文件（例如start_vllm.sh）：#!/bin/bashCUDA_VISIBLE_DEVICES=7\python-mvllm.entrypoints.openai.api_server\--served-model-nameQwen2-7B-

满怀1015·2025-07-03 02:19

如果用于AI评课系统的话——五款智能体比较

你目前的项目特点是：已经具备了课堂文本分析、大模型对话系统、课堂视频分析的技术模块；计划通过智能体调用你现有的Python分析脚本，实现数据分析、自动可视化，并与教师互动；更强调多智能体协作、流程灵活编排

东方-教育技术博主·2025-07-03 02:18

重构未来开发范式：如何引领 AIGS 时代的技术革命

一、AIGS革命：AI重塑企业软件系统的三大趋势行业灵魂拷问：当所有企业系统都需要实时调用大模型能力时，您的开发框架能否支撑百万级并发？在数据安全成为刚需的时代，如何实现AI功能的合规化、私有化部署？

小爱想睡懒觉·2025-07-03 02:17

如何用Python实现基础的文生视频AI模型

如何用Python实现基础的文生视频AI模型关键词：文生视频、AI生成、扩散模型、多模态对齐、视频生成算法、Python实现、时间一致性摘要：本文系统讲解基于扩散模型的文生视频（Text-to-Video

AI学长带你学AI·2025-07-03 01:45

基于MATLAB/simulink风力发电仿真，双馈风机模型空气动力学模型源码等

基于MATLAB/simulink风力发电仿真，双馈风机模型空气动力学模型源码文章目录空气动力学模型双馈风机模型Simulink模型框架示例代码片段1.创建Simulink模型2.空气动力学模型代码3.

资深码侬·2025-07-03 01:15

深度学习流体力学【干货】

通过对大量数据的学习和分析，深度学习模型可以自动提取特征和模式，为流体科学中的复杂问题提供解决方案。然而，深度学习在流体科学中的应用还面临一些挑战，需要进一步研究和探索。

人工智能交叉前沿技术，·2025-07-03 01:15

Redis为什么是单线程

Redis被设计为单线程模型，这一决策并非偶然，而是基于其核心场景和技术特性的深度优化结果。

hqxstudying·2025-07-03 01:14

DAY 40 训练和测试的规范写法

彩色和灰度图片测试和训练的规范写法：封装在函数中展平操作：除第一个维度batchsize外全部展平dropout操作：训练阶段随机丢弃神经元，测试阶段eval模式关闭dropout昨天我们介绍了图像数据的格式以及模型定义的过程

acstdm·2025-07-03 01:10

DAY 45 Tensorboard使用介绍

目录DAY45Tensorboard使用介绍1.tensorboard的发展历史和原理2.tensorboard的常见操作3.tensorboard在cifar上的实战：MLP和CNN模型作业：对resnet18

HINOTOR_·2025-07-03 01:10

机器学习中为什么要用混合精度训练

FP32（单精度浮点）：传统深度学习默认使用32位浮点数每个参数占用`4字节`例如：1亿参数的模型→约400MB显存FP16（半精度浮点）：每个参数占用`2字节`（直接减半）相同模型→约200MB显存双精度浮点

十子木·2025-07-03 01:39

【大模型学习 | BLIP2原理】

BLIP-2:BootstrappingLanguage-ImagePre-trainingwithFrozenImageEncodersandLargeLanguageModels目前（2023）的图文模型都是基于端到端训练方式

九年义务漏网鲨鱼·2025-07-03 00:38

【大模型学习 | BLIP原理】

BootstrappingLanguage-ImagePre-trainingforUnifiedVision-LanguageUnderstandingandGeneration作者指出，现有的视觉-语言预训练（Vision-LanguagePre-training,VLP）模型在语言理解与生成任务上难以同时取得优异表现

九年义务漏网鲨鱼·2025-07-03 00:07

入门pytorch-联邦学习

联邦学习说白了，就是假如有NNN个数据拥有者F1,...,FN{F_1,...,F_N}F1,...,FN，他们希望使用这些数据来训练机器学习模型，但是又各

四代机您发多少·2025-07-03 00:05

千亿参数大模型轻量化实战：手机端LLM推理加速300%方案

点击跳转到网站《千亿参数大模型轻量化实战：手机端LLM推理加速300%方案》副标题：2025实测骁龙8Gen4+FP4稀疏量化技术，70B模型推理延迟低至127ms，重构移动端AI天花板封面图：[高通骁龙

·2025-07-03 00:33

报告下载丨北京大学：2025年DeepSeek在教育和学术领域的应用场景与案例（上）报告下载丨德勤：2025年生成式AI档案报告下载丨SuperCLUE 中文大模型基准测评 2025

DeepSeek在2024-2025年推出的模型引发国际关注，其通过提升推理能力、全量开源、降低成本及国产自主研发等优势，在教育行业推动了范式革命。

智能计算研究中心·2025-07-02 23:02

[AI笔记]-Word2Vec面试考点

关键词：维度灾难(维度过高，存储空间大)、高稀疏性、语义表达能力(没有距离概念，无法计算相似度)、内积关系Word2Vec的两种模型是什么？它们有何区别？

Micheal超·2025-07-02 23:01

推荐频道