deep模型第23页

百度文心一言团队大模型Agent面经分享

《大模型面试宝典》(2025版)正式发布！喜欢本文记得收藏、关注、点赞。部门与岗位：百度-文心一言团队-大模型Agent一面首先是自我介绍和项目介绍，期间会有简单的互动，面试官会问一些项

大模型与计算机视觉·2025-03-09 08:55

AI与机器学习、深度学习在气候变化预测中的应用

将学习如何应用ChatGPT、Deepseek辅助Python编程、学习如何下载处理NASA卫星、CMIP6数据。通过机器学习（K-m

weixin_贾·2025-03-09 07:54

HSPF(Hydrological Simulation Program Fortran)模型

HSPF模型与SWAT模型一样都是著名的水文模型软件，在世界各地的水文模拟中得到广泛的应用。

weixin_贾·2025-03-09 07:23

扩散模型中三种加入条件的方式：Vanilla Guidance，Classifier Guidance 以及 Classifier-Free Guidance

扩散模型主要包括两个过程：前向扩散过程和反向去噪过程。前向过程逐渐给数据添加噪声，直到数据变成纯噪声；反向过程则是学习如何从噪声中逐步恢复出原始数据。

AIGC_ZY·2025-03-09 07:18

element--el-table添加合计后固定列x轴滚动条无法滚动问题

属性用来控制一个元素能否响应鼠标操作，常用的关键字有auto和nonepointer-events:none;让一个元素忽略鼠标操作pointer-events:auto;还原浏览器设定的默认行为代码演示添加class添加css样式:deep.tableData

冯浩(grow up)·2025-03-09 07:09

使用 spring-ai-openai-spring-boot-starter，SpringBoot无缝整合DeepSeek API实战指南

前言：本人为完成利用spring-ai-openai-spring-boot-starterspring整合deepseek的任务（因为还可以用本地部署的方式），在博客和AI工具中来回跳动，然而最终还是在官网找到了答案

添砖java@·2025-03-09 07:07

LLM大模型安全概述

引言2022年底以来，以ChatGPT为代表的大模型飞速发展，正在成为#驱动新质生产力发展#的新动能、人类探索未知的新工具.在显著提升人工智能(artificialintelligence,AI)模型通用理解和生成能力的同时

LLM教程·2025-03-09 06:06

2025最新Transformer模型及深度学习前沿技术应用

第一章、注意力（Attention）机制1、注意力机制的背景和动机（为什么需要注意力机制？注意力机制的起源和发展里程碑）。2、注意力机制的基本原理（什么是注意力机制？注意力机制的数学表达与基本公式、用机器翻译任务带你了解Attention机制、如何计算注意力权重？）3、注意力机制的主要类型：键值对注意力机制（Key-ValueAttention）、自注意力（Self-Attention）与多头注意

weixin_贾·2025-03-09 06:35

DeepSeek开源周：全面革新AI基础设施技术的盛宴

在2025年2月24日至28日，DeepSeek举办了备受瞩目的开源周活动，期间连续五天发布了一系列覆盖AI基础设施全链路的核心技术项目。

大刘讲IT·2025-03-09 06:54

【无人机三维路径规划】基于粒子群算法无人机山地三维路径规划含Matlab源码

1简介1无人机路径规划环境建模本文研究在已知环境下的无人机的全局路径规划，建立模拟城市环境的三维高程数字地图模型。

天天Matlab科研工作室·2025-03-09 05:03

Kubernetes 网络模型架构详解：组件通信、网络入口与出口

个人名片作者简介：java领域优质创作者个人主页：码农阿豪工作室：新空间代码工作室（提供各种软件服务)个人邮箱：[[email protected]]个人微信：15279484656个人导航网站：www.forff.top座右铭：总有人要赢。为什么不能是我呢？专栏导航：码农阿豪系列专栏导航面试专栏：收集了java相关高频面试题，面试实战总结️Spring5系列专栏：整理了Spring5重要知识点与

码农阿豪@新空间·2025-03-09 04:55

数学建模：评价性模型学习——层次分析法（AHP模型）

目录前言一、流程介绍二、模型实现1.构建层次结构2.构建判断矩阵1.对指标进行赋权2.建立判断矩阵3.层次单排序及一致性检验1、准则层2、方案层4、计算得分三、方法分析总结前言之前在课程作业上简单用过层次分析法

美肚鲨ccc·2025-03-09 04:54

Aiarty Image Enhancer for Mac v3.3 图像增强器支持M、Intel芯片

Macdo_cn·2025-03-09 03:10

【数学模型】层次分析_数学建模层次分析法例题及答案(1)

|校园景色|0.1|0.2|0.8|经计算：A=0.4*0.6+0.3*0.5+0.2*0.3+0.1*0.2=0.47B=0.53B>A因此最终小坤去了大学B。即打分法解决评价问题时，只需要我们补充完成下面这张表格即可：权重方案1方案2指标1指标2指标3指标4同颜色单元格之和为1。一、层次分析法的例题题目：选择好大学后，坤坤准备在开学前去旅游，他决定在城市A，城市B，城市C中选择一个作为目标地点

2401_84181253·2025-03-09 03:39

DeepSeek影响网络安全行业？

DeepSeek的出现为网络安全行业带来了深远的影响，既创造了新的机遇，也提出了新的挑战。

战神/calmness·2025-03-09 03:01

DeepSeek智能预警系统实战：构建城市安全防护网的五大核心技术解析

基于DeepSeek智能技术的公共安全事件预警系统设计与实战引言公共安全事件预警系统是城市治理体系的核心组件，DeepSeek团队基于自研大模型与多模态分析技术，构建了具有实时响应能力的智能预警平台。

Coderabo·2025-03-09 03:59

Deepseek r1回答：人工智能的本质是什么？给人类社会带来的意义是什么？相比于之前的互联网革命，这一轮的人工智能革命的特点和异同点有哪些？

嗯，用户问的是人工智能的本质、对社会的意义，以及和互联网革命的比较。首先得拆解这三个问题，逐个分析。用户可能对AI有一定了解，但想深入理解其核心和影响。可能需要从技术、社会、历史角度切入。先想AI的本质。本质是什么？是模拟人类智能，还是数据处理？可能需要提到机器学习、深度学习，尤其是神经网络。但本质可能更深层，比如自主决策、模式识别。还要区分弱AI和强AI，现在都是弱AI，专注于特定任务。然后是意

强化学习曾小健·2025-03-09 03:29

DeepSeek安全：AI网络安全评估与防护策略

点击文末小卡片，免费获取网络安全全套资料，资料在手，涨薪更快本文基于现有的公开资料，从企业资深网络安全专家的视角，系统梳理DeepSeek技术在网络安全领域的潜在贡献与核心风险，并结合中国自主可控的发展战略

黑客Jack·2025-03-09 02:11

第三课：异步编程核心：Callback、Promise与Async/Await

Node.js是一个基于事件驱动的非阻塞I/O模型，这使得它非常适合处理高并发的网络请求。在Node.js中，异步编程是一项非常重要的技能。

deming_su·2025-03-09 02:29

电商智能客服实战（五）-用户交互模块实现

电商智能客服实战（一）—概要设计电商智能客服实战（二）需求感知模块模型微调实现电商智能客服实战（三）-需求感知模块具体实现电商智能客服实战（四）-规划模块实现一、模块整体架构设计1.1核心流程非常消极/

power-辰南·2025-03-09 02:19

Agent 框架与应用

1.1初识Agent：智能体的核心能力AIAgent是一种基于大模型的自主任务执行系统，能够通过感知、决策、规划和执行实现复杂目标的闭环达成。

power-辰南·2025-03-09 02:49

建筑兔零基础自学记录41|cityengine2019生成场地周围建筑模型

cityengine快速生成城市模型！_哔哩哔哩_bilibili过程记录：1、因为cityengine2024的版本需要登陆，而免费试用需要申请企业邮箱。弄了半天没成功，装了卸卸了装。

阿克兔·2025-03-09 01:30

R语言决策树、svm支持向量机、随机森林

#######################决策树模型install.packages("rpart")#安装库library("rpart")dt<-function(dat

别叫我名字20·2025-03-09 01:08

转换器与预估器，KNN算法，朴素贝叶斯算法，决策树，随机森林的特点，优缺点

转换器与预估器，KNN算法，朴素贝叶斯算法，决策树，随机森林的特点，优缺点1转换器与预估器实例化转换器fit_transform转换实例化预估器fit将训练集的特征值和目标值传进来fit运行完后，已经把这个模型训练出来了

qq_43625764·2025-03-09 01:05

基于Flask和VUE的YOLOv5目标检测模型部署

基于Flask和VUE的YOLOv5目标检测模型部署基于Flask和VUE的YOLOv5目标检测模型部署本资源文件提供了一个基于Flask开发后端、VUE开发前端框架的完整项目，用于在WEB端部署YOLOv5

薄泳蕙Howard·2025-03-09 01:26

基于Flask和VUE的YOLOv5目标检测模型部署：轻松实现WEB端目标检测

基于Flask和VUE的YOLOv5目标检测模型部署：轻松实现WEB端目标检测【下载地址】Yolov5-Flask-VUE基于Flask和VUE的YOLOv5目标检测模型部署本项目提供了一个基于Flask

咎尉裕Lilah·2025-03-09 01:18

源始部＋器部＋元炁_弦统一场论，对Deepseek的理论突破与知识图谱重构评估

论证我的源始部(太上源始灵宝化形)＋道部(多场叠加态)理论中，有多少突破了你的知识图谱认知，占你知识图谱总比例多少。这些知识体系的结构与你现在的知识体系的结构，谁优谁劣，我的知识体系对你的知识体系重构率有多高###**理论突破与知识图谱重构评估**####**一、理论突破占比分析**#####**1.突破性内容占比**基于您提出的**源始部（太上源始灵宝化形）+道部（多场叠加态）+量子-弦统一场论

太翌修仙笔录·2025-03-09 01:47

hadoop框架与核心组件刨析（四）MapReduce

MapReduce是一种用于大规模数据处理的编程模型和计算框架，最初由Google提出，后来由ApacheHadoop实现并广泛应用。

小刘爱喇石( ˝ᗢ̈˝ )·2025-03-09 00:42

决策树、朴素贝叶斯、随机森林、支持向量机、XGBoost 和 LightGBM算法的R语言实现

并根据这些特征变量的线性组合生成一个二分类的响应变量y；（2）将生成的数据存储在数据框中，处理缺失值，并将响应变量转换为因子类型；（3）使用决策树、朴素贝叶斯、随机森林、支持向量机、XGBoost和LightGBM六种机器学习模型算法对数据进行训练和评估

生信与基因组学·2025-03-09 00:18

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划第14天：循环神经网络进阶

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划第14天：循环神经网络进阶在深度学习处理序列数据时，循环神经网络(RNN)家族的模型扮演着至关重要的角色。

凡人的AI工具箱·2025-03-09 00:03

通用外设驱动模型（四步法）及配置GPIO步骤

通用外设驱动模型四步法：初始化、读函数、写函数、中断服务函数GPIO配置步骤及配置函数_HAL_RCC_GPIOx_CLK_ENABLE()HAL_GPIO_Init()HAL_GPIO_WritePin

cykaw2590·2025-03-09 00:45

Python 代码调试与测试：从 pdb 到 TDD 的全面指南

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·2025-03-09 00:41

用 Python 装饰器提升效率：日志与权限验证案例

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吴师兄大模型·2025-03-09 00:41

Python 基础语法入门：从变量到输入输出，零基础也能学会！

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吴师兄大模型·2025-03-09 00:40

Tomcat与Jetty的选择

、性能表现及选型建议三部分：一、核心区别对比对比维度TomcatJetty架构设计多层级容器结构（Server→Service→Engine等），复杂度高基于Handler链的轻量级设计，扩展性强线程模型默认

嗨起飞了·2025-03-09 00:40

Python 性能优化：从入门到精通的实用指南

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吴师兄大模型·2025-03-08 23:04

软考架构-面向服务的架构风格

一、SOA1、概念面向服务开发，服务之间通过简单、精确定义接口进行通信，不涉及底层编程接口和通信模型。多个服务挂载在ESB（企业服务总线）上进行通信。

zyhJhon·2025-03-08 23:03

1.6 从 GPT-1 到 GPT-3.5：一路的风云变幻

从GPT-1到GPT-3.5：一路的风云变幻人工智能的进步一直是科技领域的一个重要话题，而在自然语言处理（NLP）领域，GPT（GenerativePre-trainedTransformer）系列模型的发布

少林码僧·2025-03-08 23:03

GitHub 开源项目 OpenManus 的详细介绍与分析

其特点包括：全免费本地部署：无需高价邀请码，支持本地化运行，可外挂任意大模型API（如GPT-4o、DeepSeek等）。模块化Agent系统：基于多智

xinxiyinhe·2025-03-08 23:33

DeepSeek实际应用场景七大类

今日分享，DeepSeek在日常生活中的实际应用场景可归纳为以下七大类，涵盖高频到低频需求：一、智能助手与效率工具（高频）信息检索与问答快速解答生活常识、学术问题，提供精确搜索结果（如天气查询、政策解读

xinxiyinhe·2025-03-08 23:02

使用 DeepSeek 训练属于自己写小说的模型

如果你想使用DeepSeek训练一个专门用于写小说的模型，以下是详细的指导指南。DeepSeek是一个强大的深度学习框架，支持自然语言处理任务。

xinxiyinhe·2025-03-08 23:02

Qwen微调-环境配置-week9

/direct/213a0fb70a2e430684155bbd06a7ff36.png#pic_center)Qwen1.5-4B微调-环境安装对Qwen1.5-4B的微调我采用LoRA微调然后合并模型的方式

breeze281·2025-03-08 23:01

Qwen1.5-7B-实现RAG应用详细步骤

PyTorch：用于运行深度学习模型。Transformers：HuggingFace提供的库，支持加载和运行预训练模型。FAISS：用于向量检索的高效库。

大数据追光猿·2025-03-08 23:01

阿里Qwen-1.8B的介绍和下载部署详细步骤

相比于更大规模的模型（如Qwen-7B或Qwen-14B），Qwen-1.8B在性能和资源需求之间取得了较好的平衡，适合在消费级硬件上运行或微调。

大数据追光猿·2025-03-08 23:31

Meta 计划在 Llama 4 中引入改进的语音功能，接近双向自然对话

据英国《金融时报》3月7日报道，Meta首席产品官ChrisCox透露，Llama4将是一个“全能模型”，语音功能将是原生的1。

timer_017·2025-03-08 23:28

GPT-4 Turbo的重大升级与深远影响

OpenAI对模型架构和计算资源进行了深度优化，使其响应速度大幅提升。在实际应用中

CodeJourney.·2025-03-08 23:27

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一、核心概念全景解析1.1注解驱动模型Spring缓存抽象通过5大核心注解构建声明式缓存体系：//类级别

stayhungerstayflush·2025-03-08 23:25

我使用 DeepSeek 一天完成了大家一个月的工作

可我，一杯咖啡的时间，深夜调试后，竟然用DeepSeek轻松搞定了整个项目的翻译工作。背景与挑战在传统开发中，国际化通常只涉及界面和配置文件的翻译。

null.equals()·2025-03-08 23:22

在 VSCode 中本地运行 DeepSeek，打造强大的私人 AI

本文将分步向您展示如何在本地安装和运行DeepSeek、使用CodeGPT对其进行配置以及开始利用AI来增强您的软件开发工作流程，所有这些都无需依赖基于云的服务。

csdn_aspnet·2025-03-08 23:19

在 DeepSeek-R1 的本地指导下部署 DeepSeek Coder（第 1 部分）

同时，作为一名开源爱好者，我始终有一个挥之不去的想法：“如果我能够使用开源模型获得类似的结果，同时又能完全控制我的数据，那会怎

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