dft教程软件模型理论第10页

网络安全入门教程（非常详细）从零基础入门到精通，看完这一篇就够了

href="https://csdnimg.cn/release/blogv2/dist/mdeditor/css/editerView/kdoc_html_views-1a98987dfd.css"rel="stylesheet"/>href="https://csdnimg.cn/release/blogv2/dist/mdeditor/css/editerView/ck_htmledit_v

白帽黑客坤哥·2025-03-25 10:23

MacOS bash&zsh 命令行自动推荐补全工具

Silber666·2025-03-25 10:22

Unity引擎架构介绍及代码示例

一、Unity引擎架构概述Unity引擎的架构可以分为以下几个主要部分：1.核心模块：渲染系统：负责将3D模型、材质、光照等元素渲染到屏幕上。

NotOnlyCoding·2025-03-25 10:21

如何使用 Python 爬虫爬取滴滴打车信息：获取司机和乘客数据

引言随着移动互联网的普及，打车软件成为了我们日常生活的一部分。滴滴打车作为中国最大的打车平台之一，提供了丰富的司机和乘客数据，包括司机的车辆信息、乘客的评价、行程数据等。

Python爬虫项目·2025-03-25 10:51

21.13 “零代码实战：ChatGLM3-6B+Gradio打造企业级翻译神器，本地部署秒级响应“

基于ChatGLM3-6B实现图形化界面的openai-translator关键词：ChatGLM3-6B应用开发,Gradio界面设计,多语言翻译系统,大模型微调,本地化部署一、项目背景与技术选型1.1

少林码僧·2025-03-25 10:20

【git系列】git-revert含义用法选项示例详解

【git系列】git-revert含义用法选项示例详解源自专栏《GradleScalaTestmarkdownideaGit中文实用教程目录?》

BigDataMLApplication·2025-03-25 09:49

AI一键草图生成3D模型：设计师的“3D草图本”来了！

你是否也曾幻想过，随手画几笔草图，就能瞬间生成一个栩栩如生的3D模型？现在，这个梦想已经成为现实！

花生糖@·2025-03-25 09:18

史上最全Git安装配置发布流程教程

1.Git简介Git是目前世界上最先进的分布式版本控制系统Linus在1991年创建了开源的Linux，从此，Linux系统不断发展，已经成为最大的服务器系统软件了。

seaskyccl·2025-03-25 09:18

LangChain4j 与 LLM 代理（Agent）机制的深度结合

LangChain4j与LLM代理（Agent）机制的深度结合在大语言模型（LLM）的应用开发中，Agent（代理）是一个强大的概念，它可以使LLM不仅仅是一个简单的对话模型，而是能够动态决策、调用工具

小张学Ai·2025-03-25 09:18

从零开始配置Java环境：新手也能轻松掌握的详细指南

Java程序，您需要在电脑上安装两个核心组件：JDK（JavaDevelopmentKit）：包含开发工具（如编译器javac）JRE（JavaRuntimeEnvironment）：用于运行Java程序本教程将带您一步步完成环境配置

元芳613·2025-03-25 09:18

AI开发：用模型来识别手写数字的完整教程含源码 - Python 机器学习

scikit-learn是一个强大的Python机器学习库，提供多种分类、回归、聚类算法，适用于从数据预处理到模型评估的全流程。它支持简单一致的API，适合快速构建和测试模型。

minstbe·2025-03-25 09:47

2025最新docker教程（五）

当运行容器时，使用的镜像如果在本地中不存在，docker就会自动从docker镜像仓库中下载，默认是从DockerHub公共镜像源下载。下面我们来学习：1、管理和使用本地Docker主机镜像2、创建镜像列出镜像列表我们可以使用dockerimages来列出本地主机上的镜像。runoob@runoob:~$dockerimages REPOSITORY TAG IMAGE

嘿rasa·2025-03-25 09:17

AUTOSAR从入门到精通-基于 CAN 总线的压滤机组协同管理终端的研究与开发(下)

压滤机组协同管理终端测试试验5.1管理终端机械环境适应性试验(Managementterminal5.1.1冲击试验5.1.2振动试验5.1.3跌落试验5.1.4机械环境适应性试验小结5.2管理终端协同管理终端软件测试

格图素书·2025-03-25 09:16

解决安装SQL Server 2022时的常见问题和环境配置

一、安装前的准备工作1.硬件和软件要求硬件要求CPU：至少双核处理器，建议多核。内存：最低2GB，推荐4GB或更高。磁盘空间：至少6GB（具体取决于所选功能）网络：确保稳定的网络连接以下载必要的组件。

CAI_1264·2025-03-25 09:45

基于ISSA-CNN-BiGRU-SelfAttention多变量时序预测（多输入单输出）Matlab

基于ISSA-CNN-BiGRU-SelfAttention的多变量时序预测模型研究一、引言1.1研究背景与意义在当今信息化、数字化飞速发展的时代，多变量时序预测在诸多领域都发挥着至关重要的作用。

默默科研仔·2025-03-25 09:45

ai-by-hand-excel: 用 Excel 手搓各种 AI 算法和模型

GitHub：https://github.com/ImagineAILab/ai-by-hand-excel更多AI开源软件：发现分享好用的AI工具、AI开源软件、AI模型、AI变现-小众AI通过Excel

小众AI·2025-03-25 09:14

第三十三篇事实表深度设计原理：从数学基础到工业级实现的完整框架

目录一、数学原理深度解析1.1四元组模型详解1.2关系代数公式拆解1.3可加性类型辨析二、工业级设计规范2.1粒度控制矩阵详解2.2范式理论实践三、高级工程实践3.1SCD类型4实现详解3.2分布式存储设计四

随缘而动，随遇而安·2025-03-25 09:14

MCP Client 开发教程

在本教程中，你将学习如何构建一个与MCP服务端连接的LLM驱动的聊天机器人客户端。建议你先完成服务端快速入门，该指南将引导你完成构建第一个服务端的基本步骤。

·2025-03-25 08:43

大模型推理能力的局限性

然而，尽管这些模型表现出色，它们在推理和理解复杂上下文方面仍然面临重大挑战。这些模型擅长识别并模仿训练数据中的模式，但当任务需要真正的理解和逻辑推理时，它们往往遇困。

·2025-03-25 08:13

Spring AI Alibaba快速使用

但是，SpringAI不支持获取接入国内的大部分常见模型的，比如文心一言、通义千问等。所以，对于国内开发者来说，能够正常使用（不需要魔法）SpringAI就是刚需了，即

Charge8·2025-03-25 08:41

第十二：josn 传递参数 shouldBindJSON 和结构体的 db字段

链接：Golang教程三（结构体、自定义数据类型，接口）_golang自定义数据类型-CSDN博客结构体指向json和数据库的dbtypeUserstruct{IDint`json:"id"db:"user_id

小画家~·2025-03-25 08:40

对 RPA应用技术的理解

向贤·2025-03-25 08:08

MacOS 本机状态常用查询指令

以下是一些常用的命令和它们的用途：系统信息system_profiler：这个命令可以提供关于你的Mac的详细信息，包括硬件、网络、软件配置等。

胖大和尚·2025-03-25 08:38

Clojure语言的身份验证

Clojure语言的身份验证在现代软件开发中，身份验证是一个至关重要的环节。随着互联网的快速发展，越来越多的应用程序和服务需要确保用户身份的真实性和数据的安全性。

东方韡璟·2025-03-25 08:08

MATLAB语言的链式调用

MATLAB作为一个强大的数学计算软件，不仅在工程、物理、数学等领域广泛使用，而且不断地在语法和功能上进行优化，以提高用户的编程效率。

东方韡璟·2025-03-25 08:08

YOLO编程：开启计算机视觉的神奇之门

、YOLO的独特优势（一）速度为王（二）精度可靠（三）部署便捷四、YOLO的工作流程揭秘（一）图像分割与网格划分（二）目标预测与数据输出（三）结果筛选与最终确定五、YOLO编程实践（一）准备工作（二）模型训练

大雨淅淅·2025-03-25 07:37

Spring AI Alibaba ChatClient使用

简介ChatClient：https://java2ai.com/docs/1.0.0-M5.1/tutorials/chat-client/1、ChatClient简介ChatClient提供了与AI模型通信的

Charge8·2025-03-25 07:07

Tensorflow 2 单GPU同时训练多个模型

Tensorflow2单GPU同时训练多个模型问题有时我们需要对多个模型进行性能对比。若一次只训练一个模型，我们需要时刻关注训练进度，非常耗费精力。同时进行多个模型的训练能够降低人力成本。

TTTYYZZ·2025-03-25 07:36

十亿级流量削峰实战：LinkedBlockingQueue缓冲池的工程化实现

十亿级流量削峰实战：LinkedBlockingQueue缓冲池的工程化实现》本文将以电商秒杀系统为背景，深度解析如何通过LinkedBlockingQueue构建百万QPS级异步缓冲系统，包含容量计算模型

猿享天开·2025-03-25 07:03

Java SpringBoot调用大模型AI构建AI应用

本文是一个用springboot结合springmvc和springaialibaba调用国产大模型通义千问的具体例子，按照这个做能够快速的搞定Java应用的调用。

m0_74823239·2025-03-25 07:33

CentOS7 yum源修改为阿里，配置阿里epel源

镜像下载、域名解析、时间同步请点击阿里巴巴开源镜像站一、概念/区分：yum源什么是yum源：yum是一个在CentOS、RedHat和Fedora操作系统中使用的Shell前端软件包管理器。

萌褚·2025-03-25 07:03

怎么在linux服务器选择GPU进行训练模型？

首先查看当前节点有那些可用的GPU：使用nvidia-smi命令来查询Linux服务器上可用的GPUnvidia-smi命令会输出一些关于服务器上NVIDIAGPU的信息，包括每个GPU的型号、驱动版本、总内存、使用内存、温度、功率和运行在其上的进程等。然后选择第0个和第1个GPU进行使用：CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1pythontrain.py设置CUDA_VISIBLE_D

LRJ-jonas·2025-03-25 07:03

如何在多个GPU中训练非常大的模型？

目录一、并行训练策略1.数据并行2.模型并行3.混合并行：4.上下文并行二、内存优化技术三、总结在多个GPU上训练超大规模模型（如千亿参数级语言模型）需要结合并行策略、内存优化技术、分布式框架。

Mr终游·2025-03-25 07:00

软件测试笔记｜web自动化测试｜什么是class_name元素定位？

在Web自动化测试中，class_name元素定位是通过HTML元素的class属性值来定位页面元素的一种方式。例如，有一个HTML元素Somecontent，在自动化测试中可以使用测试框架提供的方法，通过“my-class”这个class属性值来定位到这个div元素。class_name定位的优点是：1.如果页面上的元素具有独特的class属性值，定位相对容易。2.可以同时定位多个具有相同cla

阳哥整理软件测试笔记·2025-03-25 06:59

腾讯云大模型知识引擎 + DeepSeek：打造懒人专属的谷歌浏览器翻译插件

科技文章：腾讯云大模型知识引擎+DeepSeek：打造懒人专属的谷歌浏览器翻译插件摘要：随着人工智能技术的飞速发展，尤其是大模型技术的不断突破，智能翻译逐渐成为人们日常互联网活动中不可或缺的一部分。

荣华富贵8·2025-03-25 06:58

Linux C++：标准IO&文件IO

1.什么是标准IO：标准I/O是ANSIC建立的一个标准I/O模型，是一个标准函数包和stdio.h头文件中的定义，具有一定的可移植性。标准IO库处理很多细节。例如缓存分配，以优化长度执行IO等。

回忆是本书·2025-03-25 06:58

模型量化的原因和方法

优化模型参数以适应有限内存环境为了使具有大量参数（例如Llama3.1的4050亿个参数）的大型语言模型在合理内存的设备上高效运行，需要对模型进行一系列优化。

潇湘馆记·2025-03-25 06:27

Python 利用随机森林评估农业干旱的动态可预测性与关键因子

前言在61年滑动窗口的73年时间片中，基于随机森林（RandomForest,RF）模型计算农业干旱动态可预测性的解释方差（以决定系数R2乘以100%表示，即R2×100%）。

有梦想的Frank博士·2025-03-25 05:22

40岁重启人生学python系列20，四十岁学python编程后，还有公司要吗？还能找到工作吗？

事情是这样的，我真真切切感受到了码农的红利，心痒痒的，就自个儿买了本Python入门教程想去试试水。你还别说，摸了一星期代码之后，我发现Python这东西跟我们平时聊天似的，简单直接。

飞哥知行录·2025-03-25 05:52

深入理解Java享元模式及其线程安全实践

引言在软件系统中，当需要处理海量细粒度对象时，直接创建大量实例可能会导致内存消耗激增和性能下降。享元模式（FlyweightPattern）通过共享对象内部状态，成为解决这类问题的经典方案。

Vic10101·2025-03-25 05:51

从OSI七层网络模型角度了解CAN通信协议

CAN通信协议的网络架构基于OSI七层模型进行设计，但实际实现中根据其应用场景（如汽车电子、工业控制等）进行了简化和优化。

草莓仙生·2025-03-25 05:20

typora+pandoc：markdown文本转换成word(也可把word转换成markdown哦）

教程附后。markdown文本转换成word步骤如下1首先，下载typora，一路安装即可。

云南省高校数据化运营管理工程研究中心·2025-03-25 05:46

群核科技开源空间理解生成模型SpatialLM, 构建具身智能训练基座

在今年的英伟达GTC全球大会上，群核科技自主研发的空间理解模型SpatialLM宣布正式开源。该模型仅通过一段视频即可生成物理正确的3D场景布局。

·2025-03-25 04:10

轻量级AI革命：无需GPU就能运算的DeepSeek-R1-1.5B模型及其低配推荐

随着人工智能技术的快速发展，大语言模型已成为推动产业智能化的重要工具。在这一领域，DeepSeek系列模型凭借其创新的架构和高效的性能，成为众多开发者和企业关注的焦点。

·2025-03-25 04:09

使用 AI 技术实现智能问答系统

本文将介绍如何利用OpenAI的大语言模型API来实现一个简单的智能问答系统，并会演示如何通过中转API地址http://api.wlai.vip调用大模型。

llzwxh888·2025-03-25 04:13

测试自动化中遵循的最佳实践

软件自动化测试的出现及其与手动测试的结合使得这种时长的交付成为可能。及时的软件测试会发现问题，在功能到达用户之前对其进行纠正。

·2025-03-25 04:39

AutoSAR系列解析：基础软件模块（BSW）总结

AutoSAR系列解析：基础软件模块（BSW）总结AutoSAR是一种用于汽车电子系统的开放式标准，使得不同供应商之间的软件模块可以相互交互。

编码实践·2025-03-25 04:42

Autosar各个模块简介(1)

BswM：BswM全称为基础软件管理模块。主要实现功能是通过配置的规则来仲裁SWC或者BSW来的模式请求，并根据仲裁结果来执行相应的动作。

W孤灯·2025-03-25 04:42

Momentum优化器的超参数调优方法

优化器的选择和调优直接影响模型的收敛速度和最终性能。Momentum优化器是一种常用的优化算法，它通过引入动量的概念来加速梯度下降过程，特别是在处理高维数据和复杂模型时表现尤为出色。

AI天才研究院·2025-03-25 03:34

Prompt Engineering：如何写出更高效的提示词？

PromptEngineering（提示词工程）是优化输入给AI模型的文本，以提高模型的输出质量和可控性。良好的Prompt设计可以显著提高大模型在文本生成、代码编写、逻辑推理等任务中的表现。

晴天彩虹雨·2025-03-25 03:34

推荐频道

dft教程软件模型理论