V模型

250706-在局域网中搭建 SvelteKit 项目并允许其他设备访问

#macOS安装方式brewinstallnode#或者官网下载：https://nodejs.org/验证是否安装成功：node-vnpm-v二、创建SvelteKit项目S
GuokLiu·2025-07-10 01:49

Golang基础笔记十之goroutine和channel

以下是本篇笔记目录：goroutinechannelgoroutine与channel的使用1、goroutinegoroutine是一种轻量级线程（用户态线程），由Go运行时管理而非操作系统，它是Go并发模型的核心
·2025-07-10 00:40

计算机视觉：Transformer的轻量化与加速策略

计算机视觉：Transformer的轻量化与加速策略一、前言二、Transformer基础概念回顾2.1Transformer架构概述2.2自注意力机制原理三、Transformer轻量化策略3.1模型结构优化
xcLeigh·2025-07-10 00:44

【零基础学AI】第30讲：生成对抗网络(GAN)实战 - 手写数字生成

本节课你将学到GAN的基本原理和工作机制使用PyTorch构建生成器和判别器DCGAN架构实现技巧训练GAN模型的实用技巧开始之前环境要求Python3.8+需要安装的包：pipinstalltorchtorchvisionmatplotlibnumpyGPU
1989·2025-07-10 00:41

【深度学习第六期深度学习中的归一化与正则化技术：原理、实践与应用】

详细阐述它们的基本原理，包括如何调整数据分布、控制模型复杂度等；通过丰富的实例和对应代码，展示在不同网络架构中这些技术的具体实现方式，以及对模型训练和性能的影响；同时，对比分析各项技术的特点和
码上有前·2025-07-09 23:08

DAY 8 标签编码与连续变量处理

主要内容：字典的简单介绍标签编码连续特征的处理：归一化和标准化字典字典是Python中一种非常常用的数据结构，它是一种可变容器模型，可以存储任意类型的对象。
·2025-07-09 23:06

【MobileNet v3 可视化界面】在电脑上实现可视化界面

【MobileNetv3可视化界面】在电脑上实现可视化界面一、PyQt5库安装PyQt5库的安装，可以查看这篇文章：完全弄懂如何用pycharm安装pyqt5及其相关配置二、界面设置三、功能链接GPUorCPU选择defGPU_CPU(self):"""选择GPUorCPU:return:"""selected_button=self.widget.sender()ifselected_butto
·2025-07-09 23:36

Attention机制完全解析：从原理到ChatGPT实战

一、Attention的本质与计算步骤1.1核心思想动态聚焦：Attention是一种信息分配机制，让模型在处理输入时动态关注最重要的部分。类比：像人类阅读时用荧光笔标记关键句子。
学废了wuwu·2025-07-09 22:05

深度神经网络课程设计：从理论到实践

学生将通过源代码示例学习从网络架构设计、数据预处理到模型训练与评估的完整流程，并掌握深度学习的基本概念、组件及技巧。
Vita Libre·2025-07-09 22:04

HBase总结

主要用于存储和管理超大规模的结构化或半结构化数据（如PB级），特点包括：高扩展性：通过分布式架构横向扩展，支持数千台服务器高吞吐量：适合实时随机读写（如用户行为日志、实时分析）强一致性：保证同一行数据的原子性操作灵活的数据模型
·2025-07-09 22:04

阿里开源WebSailor：超越闭源模型的网络智能体新星

WebSailor简介与开源背景在人工智能领域持续创新的浪潮中，阿里通义实验室于2025年7月正式开源了其突破性成果——WebSailor网络智能体。这一开源项目标志着中国企业在复杂推理与检索技术领域的重要突破，其设计初衷直指开源生态中长期存在的关键短板：面对超高不确定性任务时的系统性推理能力缺失。填补开源生态的关键空白WebSailor的诞生源于一个被长期忽视的技术鸿沟。根据斯坦福大学《2025
·2025-07-09 22:02

RAG实战指南 Day 11：文本分块策略与最佳实践

【RAG实战指南Day11】文本分块策略与最佳实践文章标签RAG,检索增强生成,文本分块,语义分割,文档处理,NLP,人工智能,大语言模型文章简述文本分块是RAG系统构建中的关键环节，直接影响检索准确率
在未来等你·2025-07-09 22:01

【vLLM 学习】Eagle

vLLM是一款专为大语言模型推理加速而设计的框架，实现了KV缓存内存几乎零浪费，解决了内存管理瓶颈问题。
·2025-07-09 21:34

推测性解码：加速多模态大型语言模型的推理

大模型（LLMs）以其卓越的性能在多个应用场景中大放异彩。然而，随着应用的深入，这些模型的推理速度问题逐渐凸显。
人工智能培训咨询叶梓·2025-07-09 21:25

Spring AI：Tool Calling

工具调用（也称为函数调用）是人工智能应用程序中的一种常见模式，允许模型与一组API或工具交互，以增强其功能。工具主要用于：信息检索。
虾条_花吹雪·2025-07-09 21:25

AI产品经理技术篇：从传统AI到生成式AI，解密大模型的核心概念

传统AI以分类、预测和规则驱动为核心，而生成式AI则颠覆了这一范式，通过大模型实现内容创作、对话生成等创造性任务。这种转变背后，是参数规模、模型架构和训练方式的根本性革新。
让我看看好学吗·2025-07-09 21:24

大模型与智能体：螺旋共生，绘就智能新蓝图

大模型与智能体：螺旋共生，绘就智能新蓝图在人工智能的前沿领域，大模型与智能体宛如两颗璀璨的星辰，以一种精妙的螺旋共生关系，重塑着智能世界的格局，深刻影响着我们生活与工作的方方面面。
东锋17·2025-07-09 21:54

huggingface 笔记： Trainer

Trainer是一个为Transformers中PyTorch模型设计的完整训练与评估循环只需将模型、预处理器、数据集和训练参数传入Trainer，其余交给它处理，即可快速开始训练自动处理以下训练流程：
UQI-LIUWJ·2025-07-09 21:23

huggingface笔记：文本生成Text generation

1加载LLM模型fromtransformersimportAutoTokenizer,AutoModelForCausalLMimporttorchimportosmodel=AutoModelForCausalLM.from_pretrained
UQI-LIUWJ·2025-07-09 21:23

论文略读：SWE-bench: Can Language Models Resolve Real-world Github Issues?

iclr2024oralreviewer评分5668现有的语言模型（LMs）的基准测试已经饱和，无法捕捉到最先进的语言模型能做什么和不能做什么的前沿。
UQI-LIUWJ·2025-07-09 21:23

论文略读： ALPAGASUS: TRAINING A BETTER ALPACA WITH FEWER DATA

ICLR20241背景大模型通常需要在有监督指令数据集上进行指令微调来加强指令遵循能力但是广泛使用的数据集包含许多具有不正确或不相关响应的低质量样本，这对大模型微调具有误导性——>论文提出了一种简单有效的数据选择策略
·2025-07-09 21:23

论文略读：ASurvey of Large Language Models for Graphs

2024KDD归纳了四种主要的graph+大模型GNNsasPrefixLLMsasPrefixLLMs-GraphsIntegrationLLMs-Only1GNNsasPrefix1.1节点级Token
UQI-LIUWJ·2025-07-09 21:23

揭秘图像LLM：从像素到语言的智能转换

图像LLM是怎么工作图像LLM（多模态大语言模型）的核心是将图像转化为语言模型能理解的“语言”，并与文本深度融合。
ZhangJiQun&MXP·2025-07-09 21:52

深度学习之迁移学习

认识迁移学习迁移学习（TransferLearning）是机器学习中的一种重要技术，其核心思想是将在一个任务上学习到的知识（模型参数、特征表示等），迁移应用到另一个相关但不同的任务中，从而提升新任务的学习效率和性能
路溪非溪·2025-07-09 21:22

！LangChain调试信息的收集与分析深度解析(62)

这些信息涵盖了从用户输入到最终输出全流程的关键节点数据，包括但不限于提示模板的构建细节、大语言模型的交互内容、工具调用的参数与结果、链执行的中间状态等。其核心作用在于帮助开发者快速定位程序中的
Android 小码蜂·2025-07-09 21:22

！LangChain工具选择与调用策略深入解析(42)

LangChain工具选择与调用策略深入解析一、LangChain工具概述1.1工具的定义与作用LangChain中的工具（Tool）是用于扩展语言模型能力的核心组件，它允许开发者将外部功能或资源集成到基于语言模型的应用中
·2025-07-09 21:22

！LangChain链的调试与故障排查深度解析(30)

LangChain链的调试与故障排查深度解析一、LangChain链的基本架构与运行原理1.1LangChain的核心组件概述LangChain作为构建语言模型驱动应用的框架，其核心由一系列可组合的组件构成
Android 小码蜂·2025-07-09 21:21

！ LangChain工具选择与调用策略深入解析(41)

LangChain工具选择与调用策略深入解析一、LangChain工具概述1.1工具的定义与作用LangChain中的工具（Tool）是用于扩展语言模型能力的核心组件，它允许开发者将外部功能或资源集成到基于语言模型的应用中
Android 小码蜂·2025-07-09 21:21

LangChain内置代理类型深度对比分析(43)

它区别于普通的链式结构，能够依据任务需求，动态调用不同工具（Tool）、结合语言模型的推理能力，自主规划执行步骤并完成复杂任务。无论是智能问答、代码生成，还是数据分析等场景，代理都可通过灵活组合工具
Android 小码蜂·2025-07-09 21:21

LangChain提示词设计核心原则深度解析(9)

LangChain提示词设计核心原则深度解析一、LangChain提示词设计概述1.1提示词在LangChain中的定位在LangChain框架中，提示词是连接用户需求与大语言模型（LLM）能力的关键桥梁
Android 小码蜂·2025-07-09 21:20

中文大模型的技术债问题

中文大模型的技术债问题摘要随着中文大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）在自然语言处理（NLP）领域的广泛应用，其研发和部署过程中积累的“技术债”（TechnicalDebt）问题日益突出
大鹏的NLP博客·2025-07-09 20:50

MMaDA：开启多模态扩散语言模型新篇章

MMaDA：开启多模态扩散语言模型新篇章MMaDAMMaDA-Open-SourcedMultimodalLargeDiffusionLanguageModels项目地址:https://gitcode.com
·2025-07-09 20:19

【Go语言-Day 16】从零掌握 Go 函数：参数、多返回值与命名返回值的妙用

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·2025-07-09 20:19

【Go语言-Day 14】深入解析 map：创建、增删改查与“键是否存在”的奥秘

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·2025-07-09 20:49

【机器学习】解密计算机视觉：CNN、目标检测与图像识别核心技术（第25天）

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·2025-07-09 20:49

AI原生应用开发：LLM的异常检测与处理

AI原生应用开发：LLM的异常检测与处理关键词：大语言模型（LLM）、异常检测、AI原生应用、错误处理、提示工程摘要：在AI原生应用中，大语言模型（LLM）已成为核心“大脑”，但它的“不靠谱”行为（如虚构事实
SuperAGI2025·2025-07-09 20:18

一文看尽LLM对齐技术：RLHF、RLAIF、PPO、DPO……

《大模型面试宝典》(2024版)正式发布喜欢本文记得收藏、关注、点赞。更多实战和面试交流，文末加入我们为了对齐LLM，各路研究者妙招连连。LLM很强大了，但
Python算法实战·2025-07-09 20:48

LLM（大语言模型）能识别图像的核心原因:图像和文本记性特征识别且对其

LLM（大语言模型）能识别图像的核心原因:图像和文本记性特征识别且对其在于跨模态对齐技术——通过训练将图像和文本映射到同一语义空间，使语言模型能够理解视觉信息。一、为什么LLM能识别图像？
ZhangJiQun&MXP·2025-07-09 20:17

人工智能-基础篇-18-什么是RAG(检索增强生成：知识库+向量化技术+大语言模型LLM整合的技术框架)

RAG（Retrieval-AugmentedGeneration，检索增强生成）是一种结合外部知识检索与大语言模型（LLM）生成能力的技术框架，旨在提升生成式AI在问答、内容创作等任务中的准确性、实时性和领域适应性
weisian151·2025-07-09 20:47

！LangChain内置代理类型深度对比分析(43)

它区别于普通的链式结构，能够依据任务需求，动态调用不同工具（Tool）、结合语言模型的推理能力，自主规划执行步骤并完成复杂任务。无论是智能问答、代码生成，还是数据分析等场景，代理都可通过灵活组合工具
·2025-07-09 20:17

python transformers库笔记（BertForTokenClassification类）

BertForTokenClassification类BertForTokenclassification类是HuggingFacetransformers库中专门为基于BERT的序列标注任务（如命名实体识别NER、词性标注POS）设计的模型类
夏末蝉未鸣01·2025-07-09 20:47

【深度学习-Day 35】实战图像数据增强：用PyTorch和TensorFlow扩充你的数据集

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·2025-07-09 20:17

大模型系列——Prompt：让你的工作价值被看见，述职时从6分表达到10分价值的完整指南

大模型系列——Prompt：让你的工作价值被看见，述职时从6分表达到10分价值的完整指南起源昨天听了一天H1述职，有个感触特别深：很多同学明明平时做了10分的工作，但述职时只能表达出6分的价值。
猫猫姐·2025-07-09 19:44

大模型系列——8个最受欢迎的AI爬虫工具

大模型系列——8个最受欢迎的AI爬虫工具无论你是在构建应用程序、研究一些很酷的东西还是创建营销活动，AI驱动的抓取工具都可以成为你收集实时数据的秘密武器。作为一名软件开发人员，我必须保持技能敏锐。
猫猫姐·2025-07-09 19:43

大模型系列——RAG-Anything：开启多模态 RAG 的新纪元，让文档“活”起来！

RAG-Anything：开启多模态RAG的新纪元，让文档“活”起来！在AI技术日新月异的今天，一个名为RAG-Anything的开源项目正悄然掀起多模态文档处理的革命。它不再局限于纯文本，而是能“读懂”图像、表格、公式，甚至将它们关联起来！这究竟是怎样一位“全能型智能助手”？让我们一同揭开它的神秘面纱。项目简介：打破模态壁垒的智能引擎RAG-Anything是一款综合性多模态文档处理RAG（检索
猫猫姐·2025-07-09 19:43

python使用同一张图片的不同部分测试 LoFTR 匹配特征点

使用同一张图片的不同部分测试LoFTR匹配的完整代码，用于验证模型是否正常工作。
susu1083018911·2025-07-09 19:12

使用 Node.js 调用 DeepSeek API：一个简单示例

使用Node.js调用DeepSeekAPI：一个简单示例DeepSeek是一个强大的AI平台，提供类似OpenAI的API接口，开发者可以通过JavaScript轻松集成其语言模型，实现智能问答、文本生成等功能
CDOG程序狗·2025-07-09 19:42

Rust之从零开始构建分布式事务数据库

目录第一部分：Rust基础与数据库基础Rust语言基础Rust的特点与优势Rust的内存安全与并发模型Rust工具链与开发环境搭建数据库基本原理关系型数据库与非关系型数据库数据库的事务管理原理ACID与
莲华君·2025-07-09 19:09

深入剖析 CSS 属性计算全流程：从层叠冲突到实际渲染值

一、CSS的四步值变换模型浏览器对每条CSS属性遵循如下清晰流程（按CSS2/CSS4定义）：级联值（Cascaded）：整合多个来源（用户、作者、UA
·2025-07-09 18:08

onnxruntime-1.22.0交叉编译arm64目标平台

sherpa-onnxAI语音框架添加acl加速库实践》中，笔者基于最新github源码版本编译出的onnxruntime动态库（包括acl库)测试效果不理想，后续尝试下载onnxruntime的最新基线版本V.1.22.0
·2025-07-09 18:36
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