arcgis构建模型

muzero 算法原理

Muzero算法的核心部分是一个叫做模型的神经网络，它会对游戏的状态进行预测，预测未来的游戏状态。另一部分是策略网络，它会根据当前状态预测每一步的最优决策。
战神哥·2025-02-20 11:45

Android Gradle使用总结

其他Groovy入门学习http://blog.csdn.net/zhaoyanjun6/article/details/70313790AndroidGradleAndroid项目使用Gradle作为构建框架
Wei_Leng·2025-02-20 11:15

LLM与知识图谱融合:智能运维知识库构建

其中，大语言模型（LLM）和知识图谱是两个重要的技术方向。LLM能够理解和生成自然语言，可以用于构建智能
AI天才研究院·2025-02-20 11:45

前端开发入门指南：HTML、CSS和JavaScript基础知识

简而言之，前端开发涉及构建用户直接与
方向感超强的·2025-02-20 10:12

知识图谱构建：LLM与知识工程的完美结合

1.背景介绍1.1知识爆炸与信息孤岛随着互联网和信息技术的飞速发展，我们正处于一个知识爆炸的时代。海量的数据和信息充斥着我们的生活，但同时也带来了信息过载和信息孤岛的问题。传统的信息检索方式难以有效地组织和利用这些知识，难以满足人们对知识获取和应用的需求。1.2知识图谱的兴起知识图谱作为一种语义网络，能够将实体、概念及其之间的关系以结构化的方式进行表达和存储，从而有效地组织和管理知识。近年来，知识
AI智能涌现深度研究·2025-02-20 10:10

【产品小白】产品思维与技术思维的区别

一、两种思维的本质差异与互补性维度产品思维技术思维核心关注点用户价值（痛点/爽点）、商业目标（盈利/增长）技术实现（架构/性能）、系统稳定性（可用性/扩展性）决策依据用户行为数据、市场趋势、ROI模型技术复杂度
百事不可口y·2025-02-20 10:40

jQuery UI CSS 框架 API

jQueryUICSS框架API概述jQueryUI是一个基于jQuery的用户界面和交互库，它提供了一套丰富的交互组件和视觉效果，旨在帮助开发者快速构建具有吸引力和互动性的网页应用。
lly202406·2025-02-20 10:09

部署前端项目2

2.部署流程1.构建项目大多数前端项目（如React、V
augenstern416·2025-02-20 10:08

《DeepSeek-R1 vs ChatGPT-4：AI大模型“王座争夺战”的终极拆解报告》

引言：大模型时代的双雄博弈在生成式AI爆发式迭代的今天，DeepSeek-R1与ChatGPT-4分别以“中国智造新锐”与“全球标杆王者”的身份，掀起技术路线与应用生态的激烈碰撞。
Athena-H·2025-02-20 10:08

SpringBoot+Mybatis 实现简单的学生书籍管理系统

本文将介绍如何使用SpringBoot框架来构建一个简单的学生书籍管理系统，其中包括用户的注册和登录验证，并通过分层设计来实现系统的模块化和可维护性。
Chronoluckyy·2025-02-20 09:06

前端基础入门：HTML、CSS 和 JavaScript

本文将详细介绍这三者的基本概念及其应用一、HTML——网页的骨架HTML（HyperTextMarkupLanguage）是构建网页的基础语言。
阿绵·2025-02-20 09:06

Python中LLM的知识图谱构建：动态更新与推理

文章目录引言1.知识图谱的基本概念1.1知识图谱的定义1.2知识图谱的构建流程2.利用LLM进行知识抽取2.1实体识别2.2关系抽取2.3属性抽取3.知识融合3.1实体对齐3.2冲突消解4.知识存储5.
二进制独立开发·2025-02-20 09:35

JVM内存模型分区

JVM内存模型划分根据JVM规范，JVM内存共分为Java虚拟机栈，本地方法栈，堆，方法区，程序计数器，五个部分。
Lionel··2025-02-20 09:04

Coze扣子专业版计费规则调整一览

就在今晚(2025-01-24)，扣子更新了专业版的计费规则更新时间：2025年2月中旬主要更新内容：新增扣子资源包，原智能体资源包、大模型资源包下架。
落笔画忧愁e·2025-02-20 09:33

sklearn.ConfusionMatrixDisplay可视化混淆矩阵

混淆矩阵是一种常用的评估分类模型性能的工具，它可以直观地展示模型在各个类别上的预测结果与真实标签之间的关系。下面详细介绍如何使用ConfusionMatrixDisplay进行混
Cachel wood·2025-02-20 09:03

使用LlamaIndex查询 MongoDB 数据库，并获取 OSS (对象存储服务) 上的 PDF 文件，最终用Langchain搭建应用

下面我们将详细介绍如何将这些步骤结合起来，构建一个系统：1.环境准备首先，确保你已经安装了以下Python库：pipinstallllama_indexpymongolangchainopenaiboto3pdfplumberpymongo
朴拙Python交易猿·2025-02-20 09:33

handpose_X 之 onnx runtime C++（手部关键点检测）

handpose_X之onnxruntime相关项目地址：1、手部关键点检测项目地址：https://gitcode.net/EricLee/handpose_x该项目中通过脚本model2onnx.py，将.pth模型转为
Xian-HHappy·2025-02-20 09:02

Fastgpt本地或服务器私有化部署常见问题

容器都运行正常的，dockerlogs容器名查看报错日志带有requestId的，都是OneAPI提示错误，大部分都是因为模型接口报错。
泰山AI·2025-02-20 09:32

Fastgpt接入Whisper本地模型实现语音识别输入

前言FastGPT默认使用了OpenAI的LLM模型和语音识别模型，如果想要私有化部署的话，可以使用openai开源模型Whisper。
泰山AI·2025-02-20 09:31

AI编剧系统深度解析：从算法架构到影视工业化应用实战

AI编剧创意辅助系统通过自然语言处理（NLP）、生成对抗网络（GAN）和知识图谱技术，构建了包含剧本生成、情节优化、角色塑造等模块的智能创作平台。
Coderabo·2025-02-20 09:29

深脑云一键启用DeepSeek全系AI模型

在人工智能风起云涌的时代，算力就是驱动创新的引擎，而优质的模型镜像则是引领变革的密钥。
小深ai硬件分享·2025-02-20 09:29

FastGPT接入向量模型 M3E 和 重排模型 bge-reranker-large

一、FastGPT接入向量模型M3E1.拉取m3e镜像#GPU模式启动，并把m3e加载到fastgpt同一个网络dockerpullregistry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt_docker
福葫芦·2025-02-20 08:58

GCC预处理器探索：利用-E选项和CMake优化代码构建

目录标题第一章：宏展开的基本概念与GCC预处理器1.1宏定义与展开1.2GCC的预处理器1.3使用GCC展开宏的示例第二章：在CMake中配置预处理命令2.1使用`add_custom_command`和`add_custom_target`2.1.1`add_custom_command`2.1.2`add_custom_target`2.2实际应用第三章：预处理的高级应用和优化策略3.1条件编
泡沫o0·2025-02-20 08:27

如果MLlib 中没有所需要的模型，如何使用 Spark 进行分布式训练？

如果MLlib中没有你所需要的模型，并且不打算结合更强大的框架（如TensorFlowOnSpark或Horovod），仍然可以使用Spark进行分布式训练，但需要手动处理训练任务的分配、数据准备、模型训练
是纯一呀·2025-02-20 08:57

使用BLIP模型生成图像描述的可查询索引

在本篇文章中，我们将介绍如何使用预训练的SalesforceBLIP图像描述模型，生成一个可查询的图像描述索引。我们将使用ImageCaptionLoader来加载图像，并通过一系列步骤生成查询索引。
dgay_hua·2025-02-20 08:24

卷积神经网络之AlexNet经典神经网络，实现手写数字0~9识别

深度学习中较为常见的神经网络模型AlexNet，AlexNet是一个采用GPU训练的深层CNN，本质是种LeNet变体。由特征提取层的5个卷积层两个下采样层和分类器中的三个全连接层构成。
知识鱼丸·2025-02-20 08:24

百万架构师第四十课：RabbitMq：RabbitMq-工作模型与JAVA编程｜JavaGuide

来源：https://javaguide.netRabbitMQ1-工作模型与Java编程课前准备预习资料Windows安装步骤Linux安装步骤官网文章中文翻译系列环境说明操作系统：CentOS7JDK
·2025-02-20 08:31

DeepSeek掀起推理服务器新风暴，AI应用迎来变革转折点？

其发展分数据收集整理、模型训练、推理应用三个阶段，过去重模型训练，如今大量预训练模型出现，如何高效应用成新挑战，推理服务器应运而生。
小深ai硬件分享·2025-02-20 08:20

《运维工程师如何利用DeepSeek实现智能运维：分级实战指南》

DeepSeek核心运维能力全景解析分级实战场景与解决方案3.1初级工程师：自动化运维入门3.2中级工程师：复杂系统诊断与优化3.3高级工程师：架构级智能运维典型项目案例深度剖析4.1金融系统全链路监控体系构建
进击的雷神·2025-02-20 08:49

利用人工智能增强可读性：自动为文本添加标点符号

目前，利用大模型的能力，完全可以胜任添加标点符号的工作，不需要其它特别的处理程序。参考代码from
姚家湾·2025-02-20 07:19

用 TensorFlow 搭建简单的手写数字识别模型

TensorFlow是一个强大的开源机器学习框架，由Google开发并维护，它提供了丰富的工具和接口，能帮助我们快速搭建和训练深度学习模型。
lozhyf·2025-02-20 07:48

【FastAPI 】FastAPI 模板：提供静态文件

FastAPI是一个现代、快速（高性能）的Web框架，用于基于标准Python类型提示使用Python3.7+构建API。
iFakeCoder·2025-02-20 07:18

DeepSeek使用中的问题及解决方案（部分）

1.模型部署与配置问题问题1：环境依赖冲突现象：安装模型依赖库时出现版本不兼容（如Python、PyTorch版本冲突）。解决方案：使用虚拟环境（如conda或venv）隔离依赖。
WeiLai1112·2025-02-20 07:17

vue3 项目如何接入 AI 大模型

以下是在Vue3项目中接入AI大模型的一般步骤：准备工作确定要接入的AI模型，如OpenAI的gpt-3.5-turbo、科大讯飞的星火大模型等。
代码搬运媛·2025-02-20 07:46

Click：构建Python命令行界面的利器

Click：构建Python命令行界面的利器Click是一个Python包，它允许开发者以最少的代码创建出美观、功能丰富的命令行界面（CLI）。
车载testing·2025-02-20 07:14

TensorFlow LiteRT 概览

您可以找到适用于各种机器学习/AI任务的LiteRT就绪模型，也可以使用AIEdge转换和优化工具将TensorFlow、PyTorch和JAX模型转换为TFLite格式并运行。
姚家湾·2025-02-20 06:42

Python Web开发新选择：FastAPI框架详细教程

PythonWeb开发新选择：FastAPI框架详细教程简介FastAPI是一个用于构建API的现代、快速（高性能）的Web框架，它基于Python3.6+的类型提示。
车载testing·2025-02-20 06:41

【拥抱AI】一文讲清楚MCP(Model Context Protocol)核心功能及应用

MCP的主要功能包括数据集成、工具集成、模板化交互、安全性、开发者支持、预构建服务器和上下文维护。它通过客户端-服务器架构，支持多个服务连接到任何兼容的客户端，
奔跑草-·2025-02-20 06:08

使用DocusaurusLoader加载Docusaurus文档

通过其强大的插件和主题系统，可以方便地构建具有优秀用户体验的网站。然而，当需要将这些文档集成到AI应用中时，如何高效地加载和处理它们就成为一个挑战。
scaFHIO·2025-02-20 06:38

使用 Rebuff 进行Prompt Injection的检测和防护

技术背景介绍在AI应用领域，PromptInjection(PI)攻击是一种通过恶意输入操控AI模型行为的攻击方式。这可能导致严重的安全问题，比如数据泄露、执行未授权的操作等。
scaFHIO·2025-02-20 06:08

华为的云端训练算力与迭代效率

华为云、云端训练、算力、迭代效率、人工智能、深度学习、模型训练、分布式训练、优化算法1.背景介绍人工智能（AI）技术近年来发展迅速，深度学习作为其核心驱动力，在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性进展
AI大模型应用之禅·2025-02-20 05:34

使用Yuan 2.0与LangChain构建智能聊天应用：完整指南

技术背景介绍Yuan2.0是IEIT系统开发的新一代基础大语言模型，包括Yuan2.0-102B、Yuan2.0-51B和Yuan2.0-2B三种版本。
scaFHIO·2025-02-20 05:33

在Linux上安装和使用Docker

在Linux上安装和使用Docker：一步步指南Docker是一种流行的容器化平台，它可以帮助开发者轻松构建、部署和运行应用程序。
向着开发进攻·2025-02-20 05:31

使用LM Studio在WordPress基于大模型原创文章上稿进行SEO优化

在进行自动化文章生成与发布的流程中，首先需要确保基础配置的完善性和数据的准确性。通过手动设置分类和标签，文章能够在发布时被准确归类，从而提升SEO的效果。通过Excel表格的方式管理这些分类与标签，结合Python脚本，可以高效地实现自动化文章的生成和发布。该流程依赖于对WordPress数据库的操作，包括标签的批量导入、分类和标签的映射，以及通过AI生成内容的自动发布。全面的配置不仅节省了手动处
Mr数据杨·2025-02-20 05:00

uniapp邪门事件

uni-app中使用（微信小程序）》：THREEJS在uni-app中使用（微信小程序）_uni-app_帶刺的小葡萄-华为开发者空间中学到了如何在uniapp的微信小程序里接入three.js的3d模型由于小程序自身很多不兼容原因
岑梓铭·2025-02-20 05:30

Leave No Context Behind: Efficient Infinite Context Transformers with Infini-attention

不让任何上下文掉队：无限关注的高效无限上下文Transformer摘要1引言2方法3实验4相关工作5结论摘要这项工作介绍了一种将基于Transformer的大型语言模型（LLM）扩展到具有有限内存和计算的无限
UnknownBody·2025-02-20 05:00

为什么WP建站更适合于谷歌SEO优化？

在当今数字时代，建立一个网站似乎变得容易，但要构建一个真正能够带来流量和订单的网站却并非易事。特别是在谷歌SEO优化方面，不同的建站程序在SEO支持方面的效果差异显著。
推广小赵·2025-02-20 04:59

大厂面试真题-说说DDD中的防腐层以及它和四层架构的关系

DDD（领域驱动设计）中的防腐层（Anti-CorruptionLayer，ACL）是一种设计模式，旨在解决不同子系统或限界上下文间由于领域模型或接口不兼容而带来的集成问题。
鱼跃鹰飞·2025-02-20 04:59

使用Cohere进行文本生成: 从安装到实战

Cohere是一家加拿大初创公司，提供自然语言处理模型，帮助企业提升人机交互体验。本文将详细介绍如何使用Cohere进行文本生成，包括环境配置、核心原理、代码演示和实际应用场景分析。
shuoac·2025-02-20 04:27

KTransformers如何通过内核级优化、多GPU并行策略和稀疏注意力等技术显著加速大语言模型的推理速度？

KTransformers通过内核级优化、多GPU并行策略和稀疏注意力等技术显著加速大语言模型的推理速度，具体体现在以下几个方面：内核级优化：KTransformers采用了高效的内核级优化技术，包括对
魔王阿卡纳兹·2025-02-20 04:53
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