WinPlan模型

使用 Ollama 部署 Deepseek

使用Ollama部署Deepseek模型Ollama与传统部署方法的主要区别特性传统部署方法（之前的文章）Ollama方法部署复杂度高（需要手动设置环境、依赖和量化）低（简化的命令行界面）技术要求需要Python

想知道哇·2025-07-04 19:10

Chatbox使用指南

它允许用户通过友好的界面与各种大型语言模型进行交互，包括：OpenAI的ChatGPT、GPT-4等模型Anthropic的Claude系列模型Go

想知道哇·2025-07-04 19:10

第G1周：生成对抗网络（GAN）入门

本文为365天深度学习训练营原作者：K同学啊基础任务：1.了解什么是生成对抗网络2.生成对抗网络结构是怎么样的3.学习本文代码，并跑通代码进阶任务：调用训练好的模型生成新图像一、理论基础生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetworks

·2025-07-04 19:39

深入了解Transformer模型及其优缺点

目录前言1Transformer结构特点1.1注意力机制（Self-Attention）1.2编码器-解码器架构1.3位置编码和基于注意力的损失函数2Transformer模型优缺点分析2.1Transformer

·2025-07-04 18:38

如何使用Flask构建后端的RESTful API

同时给出了数学模型和公式，通过项目实战展示代码的实际

大厂资深架构师·2025-07-04 18:37

YOLOv11安全检测项目_人员、安全帽、安全服、普通服装、头部、模糊服装、模糊头部目标检测

YOLOv10与YOLOv11安全检测项目项目概述Safety本项目基于SF数据集（50,559张图像/7类别）对YOLOv10和YOLOv11模型进行对比研究，重点优化安全帽、安全服及模糊目标的工业场景检测性能

qq1309399183·2025-07-04 18:36

数据分析的智能化变革：AI人工智能

AI大模型应用工坊·2025-07-04 18:35

LangChain是为了解决哪些问题？为了解决这些问题，LangChain采用哪些方法？LangChain适用于什么场景？LangChain有什么局限性？

LangChain旨在解决的问题LangChain的核心目的是解决在使用大型语言模型（LLM）开发应用程序时面临的复杂性和挑战。

杰瑞学AI·2025-07-04 17:00

AI-Kline + MCP：开源个人AI看线助手的技术解析

AI-Kline是一个开源的AI看线分析与预测框架，结合MCP（模型上下文协议），为用户提供了一套智能化的解决方案。

码力金矿·2025-07-04 17:29

【Note】《深入理解Linux内核》Chapter 13 ：深入理解 Linux 内核中的 I/O 架构与设备驱动

内核》Chapter13：深入理解Linux内核中的I/O架构与设备驱动关键词：I/O子系统、字符设备、块设备、VFS、设备驱动、file_operations、设备号、cdev、gendisk、驱动模型

CodeWithMe·2025-07-04 17:28

注意力机制还有招？混合注意力好发不卷

2025深度学习发论文&模型涨点之——混合注意力混合注意力是一种融合多种不同类型注意力机制的技术，旨在提升模型对数据中关键特征的识别与处理能力。

·2025-07-04 17:27

通过Curtain 解决方案保障BIM模型安全共享—建筑业的防泄密实战

某跨海大桥项目突发数据泄露事件：主桥钢结构的BIM模型被外泄，核心参数流入竞争对手手中，导致项目风险评估升级。调查发现，泄漏源头是一名施工方的项目经理。

COWORKSHOP·2025-07-04 17:57

AI大模型定义与应用概述

AI大模型，也成为基础模型或大规模预训练模型，指的是在海量数据上通过深度学习技术进行预训练的超大型人工智能模型。常见类型大型语言模型：这是目前最主流和成熟的大模型类型。

水云桐程序员·2025-07-04 17:26

SQL的底层逻辑解析

的底层逻辑涉及数据库管理系统(DBMS)如何解析、优化和执行SQL查询，主要包括以下几个层面：查询处理流程解析器(Parser)：将SQL语句转换为语法树查询优化器(Optimizer)：基于统计信息和成本模型生成最优执行计划执行引擎

追逐此刻·2025-07-04 16:56

R语言学习笔记之十

摘要:仅用于记录R语言学习过程：内容提要：描述性统计；t检验；数据转换；方差分析；卡方检验；回归分析与模型诊断；生存分析；COX回归写在正文前的话，关于基础知识，此篇为终结篇，笔记来自医学方的课程，仅用于学习

·2025-07-04 16:55

测试第六讲-测试模型&分类

一、软件测试的模型1、软件测试模型表达的是测试阶段和开发阶段的对应关系2、V模型（重点）（1）会画v模型（2）优、缺点优点：1）软件的开发阶段和测试阶段（级别）划分明确，对应关系明确2）测试阶段既包含单元测试

为你奋斗！·2025-07-04 16:24

【前端】一文快速回顾 Html+CSS+JS

文章目录前言Preface1.HTML快速回顾1.1基本结构1.2简单语法回顾2.CSS快速回顾2.1三种引入方式2.2选择器2.3布局2.3.1盒子模型2.3.2定位2.3.3浮动2.4简单练习3.JavaScript

CoderSharry·2025-07-04 16:18

大模型岗到底有哪些？这六个主要工作让你秒懂！

Agent:能独立采取行动以实现特定目标的AI个体；Agent的特点：会使用工具，比如查数据库，买车票；拥有记忆，可以记住之前经历；会根据环境、自身记忆、自身能力进行行动决策；Agent的缺陷：带着大模型本身的幻觉情况

AGI大模型学习·2025-07-04 16:18

五度调值与五声音阶的关联

研究结合对数频率映射、Sigmoid平滑模型等计算方法，提出跨模态音高认知的统一解释框架，为语言与音乐的协同演化提供实证支持。1.引言1.1研究背景五度制标调法：赵元任（1930）创立的5级相

音元系统·2025-07-04 16:48

Ubuntu 24.04.2 LTS Python 人工智能Ai视觉模型

一、创建Python虚拟环境#更新软件包列表，确保你获取到最新版本的可用软件包sudoaptupdate#安装用于创建Python3.10虚拟环境（venv）的相关软件包sudoaptinstallpython3.10-venv-y或sudoaptinstallpython3.12-venv-y#使用Python3创建一个名为"yolov8_env"的虚拟环境python3-mvenvyolo

GHY云端大师·2025-07-04 15:43

PyCharm如何调用DeepSeek实现AI编程？手把手教你打造智能开发环境！[特殊字符]_pycharm调用deepseek

前言DeepSeek作为国产顶尖AI大模型，凭借其强大的代码生成、逻辑推理能力，已成为开发者提升效率的利器。

AI大模型-海文·2025-07-04 15:11

python图像识别哪些库_利用ImageAI库只需几行python代码实现目标检测

相比分类，检测给出的是对图片前景和背景的理解，我们需要从背景中分离出感兴趣的目标，并确定这一目标的描述(类别和位置)，因此检测模型的输出是一个列表，列表的每一项使用一个数组给出检出目标的类别和位置(常用矩形检测框的坐标表示

weixin_39667398·2025-07-04 15:38

DeepSpeed zero1，zero2，zero3和FSDP区别详解

1.基本概念DeepSpeedZeROZeRO是由MicrosoftDeepSpeed团队开发的一种内存优化技术，旨在通过分片模型状态来训练超大模型，减少每个GPU的内存占用，同时避免传统模型并行（如张量并行或流水线并行

ALGORITHM LOL·2025-07-04 14:07

操作系统一致性模型全解析：强一致性 vs 最终一致性

操作系统一致性模型全解析：强一致性vs最终一致性关键词：操作系统、一致性模型、强一致性、最终一致性、数据同步摘要：本文深入探讨了操作系统中的一致性模型，重点解析了强一致性和最终一致性这两种常见的模型。

操作系统内核探秘·2025-07-04 14:35

探秘鸿蒙系统在操作系统领域的智能推荐

这样的生活场景出发，用“小区快递站”“便利店即食餐”等通俗比喻，拆解鸿蒙分布式软总线、场景感知引擎、意图理解模型等核心技术；结合Python代码模

操作系统内核探秘·2025-07-04 14:04

Python 中如何使用 Conda 管理版本和创建 Django 项目

安装和管理包安装包查看已安装的包更新包删除包三、使用Conda环境创建Django项目1.激活Conda环境2.创建Django项目3.启动开发服务器4.创建Django应用5.配置项目和应用配置**settings.py**定义模型迁移数据库四

懂搬砖·2025-07-04 14:33

GNN多任务预测模型实现（二）：将EXCEL数据转换为图数据

尤其是当我们的数据存储在表格格式（如Excel文件）中时，如何有效地将其转换为图数据格式，是搭建GNN模型的基础。二.加载和检查数据第一步是加载数据并检查其格式。我们通

走的远一些·2025-07-04 14:31

大数据基础知识-Hadoop、HBase、Hive一篇搞定

HadoopHadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构，其核心设计包括分布式文件系统（HDFS）和MapReduce编程模型；Hadoop是一个开源的分布式计算框架，旨在帮助用户在不了解分布式底层细节的情况下

原来是猪猪呀·2025-07-04 13:28

文献阅读篇#8：YOLO如何实现多模态

一、引言YOLO众所周知是一个目标检测、跟踪、计数等等的视觉模型，对于YOLO来说，它的核心功能还是分类，识别出物体的类别并辅助以计数、跟踪等等功能。

hjs_deeplearning·2025-07-04 12:23

软件工程领域测试用例设计的高效流程

深入讲解了核心算法原理、数学模型，结合Python代码进行示例。通

软件工程实践·2025-07-04 12:23

Python和OpenCV实现车牌识别的毕业设计案例

遇到的挑战和解决方案也进行了讨论，比如光照变化、车牌角度不一致和污损的处理，以及数据增强技术和模型参数优化。1.车牌识别系统的基本理论和应用1.1车牌识别的背景

媛源啊·2025-07-04 12:22

PyTorch实战：从零开始构建CIFAR-10图像分类模型 (附详细代码与图解)

PyTorch实战：从零开始构建CIFAR-10图像分类模型(附详细代码与图解)大家好！

电脑能手·2025-07-04 12:21

day41

#原始模型（2层卷积）classOriginalCNN(nn.Module):def__init__(self):super().

m0_62568655·2025-07-04 12:19

Day44

1.预训练概念：在大规模数据上训练模型学习通用知识，再迁移到下游任务微调2.常见模型：图像有AlexNet、ResNet、ViT；NLP有BERT、GPT3.图像模型发展：从手工特征到深度学习，从CNN

·2025-07-04 12:19

重构企业智能服务：大模型部署背后的战略与落地实践

个人主页：慌ZHANG-CSDN博客期待您的关注一、引言：从“能用”到“可用”的时代跃迁过去一年中，大语言模型（LLMs）实现了从实验室“黑科技”到企业场景“生产力”的巨大跃迁。

慌ZHANG·2025-07-04 11:46

maven详解

Maven的核心是项目对象模型（ProjectObjectModel,POM）。POM是一个XML文件（pom.xml），用于描述项目的结构、依赖、插件配置等。

·2025-07-04 11:46

百度文心大模型 4.5 系列全面开源英特尔同步支持端侧部署

2025年6月30日，百度如期兑现2月14日的预告，正式开源文心大模型4.5（ERNIE4.5）系列，涵盖10款不同参数规模的模型，包括470亿参数混合专家（MoE）模型、30亿参数MoE模型及3亿参数稠密型模型

·2025-07-04 10:08

百度文心大模型4.5系列正式开源，开源会给百度带来什么？

6月30日，百度正式开源文心大模型4.5系列模型，百度的大动作我们该如何分析呢？

·2025-07-04 10:38

【大模型面试】大模型Prompt Engineer面试题及参考答案

一、基础概念类1.什么是大模型？大模型通常指具有庞大参数规模的机器学习模型，尤其是在自然语言处理（NLP）和计算机视觉等领域。

大模型知识·2025-07-04 10:37

大规模预训练语言模型的参数高效微调

人工智能咨询培训老师叶梓转载标明出处大规模预训练语言模型（PLMs）在特定下游任务上的微调和存储成本极高，这限制了它们在实际应用中的可行性。

·2025-07-04 10:37

SAM 图像分割算法计算物体表面积

page%3D1使用SAM算法进行图像分割，计算出分割图像有多少像素，然后根据像素数量计算实际面积局限：此方法适用于物体与参考物体一个平面内，如果物体在参考物体的前后立体位置，准确性可能不大好SAM安装及模型下载

loong_XL·2025-07-04 10:36

LLaVA-1.5:强大的多模态大模型（包含论文代码详解）

它是一个端到端训练的大型多模态模型，结合了视觉编码器和语言模型，用于通用的视觉和语言理解。微软研究院、威斯康星大学的研究人员在LLaVA基础之上，继续开源了LLaVA-1.5版本。

Sherlock Ma·2025-07-04 10:36

Segment Anything in High Quality之SAM-HQ论文阅读

摘要最近的SegmentAnythingModel（SAM）在扩展分割模型规模方面取得了重大突破，具备强大的零样本能力和灵活的提示机制。

qq_41627642·2025-07-04 10:35

大语言模型应用提示工程Prompt Engineering

提示工程（PromptEngineering）是指通过精心设计和优化输入提示（prompt），以引导人工智能模型（如大型语言模型）生成更符合预期的输出。

全栈你个大西瓜·2025-07-04 10:05

探索提示词工程的魅力：提升你的AI应用到新高度

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/pr/Prompt-Engineering-Guide-zh在人工智能的快速发展前沿，提示词工程指南-中文版犹如一盏明灯，照亮了语言模型应用的新路径

杭律沛Meris·2025-07-04 10:05

React 学习计划

学习内容HTML:标签属性表单布局CSS:选择器盒模型布局（Flexbox,Grid）响应式设计JavaScript:变量数据类型控制结构函数对象数组DOM操作ES6+:箭头函数模板字符串解构赋值类模块化资源

夜游猿·2025-07-04 10:05

60个顶级DeepSeek学术提示词，2小时完成毕业论文，建议收藏

好消息是：有了DeepSeek等AI大模型，你只需要掌握正确的提示词（Prompt），论文就能1小时出大纲，1小时出正文，连答辩都能帮你安排上！

爱学习的懒洋洋·2025-07-04 10:34

数据治理 × 知识库 × 大模型：解开企业智能化转型的 “不可能三角”

“数据是新时代的石油，但未经治理的石油会堵塞管道；知识是企业的黄金矿脉，但缺乏提炼的矿石无法兑换价值；大模型是超级引擎，但燃料不足的引擎终将熄火。”

·2025-07-04 10:33

Prompt Engineering Guide — 提示工程全方位指南

随着大语言模型（如GPT系列、Claude、Gemini等）的广泛应用，如何设计有效提示以发挥模型最大能力，成为当前人工智能领域的重要研究和应用方向。

司南锤·2025-07-04 10:32

AutoMedPrompt的技术，自动优化提示词

AutoMedPrompt的技术，自动优化提示词让大语言模型在医学答题方面的表现大幅提升，甚至能让开源模型在某些医学数据集上超过GPT-4等商业模型。

ZhangJiQun&MXP·2025-07-04 10:32

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