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AI人工智能深度学习算法：高并发场景下深度学习代理的性能调优

1.背景介绍1.1深度学习代理的兴起近年来，随着人工智能技术的飞速发展，深度学习在各个领域都取得了显著的成果。特别是在自然语言处理、图像识别、语音识别等领域，深度学习模型的性能已经超越了传统方法。

AI天才研究院·2025-01-22 14:54

围术期脑卒中风险因子及应对策略研究报告

一、引言1.1研究背景与意义围术期脑卒中是手术患者面临的严重并发症之一，可导致患者残疾甚至死亡，显著增加患者的医疗负担和社会成本。

LCG元·2025-01-22 13:51

软件测试技巧-如何定位前后端bug？

背景当发现bug时，我们可能会碰到不知道该提给前端or后端的情况，降低了我们的测试效率，本文就介绍几种定位前后端bug的技巧方法一:通过接口抓包来判断用f12或者fiddler抓包，查看请求和响应数据的值与数据库中的数据值做对比

楠神说软件测试·2025-01-22 13:21

高可用高负载高并发的互联网应用的架构设计

高可用高负载高并发的互联网应用的架构设计关键词：高可用性、高负载、高并发、分布式系统、负载均衡、缓存、数据库优化、微服务架构1.背景介绍在当今数字化时代，互联网应用已经成为我们日常生活中不可或缺的一部分

AI架构设计之禅·2025-01-22 13:51

目前碰到的服务器并发性能问题

背景：采用APACHE+PHP+ACE构建了一个服务器。ACE采用的是TP_Reactor框架。PHP和ACE之间采用SOCKET进行通信，PHP建立不了长连接，每次请求连接，处理完毕断开。

James506·2025-01-22 13:50

智能送餐机器人底盘方案：从传感器选型到架构的全方位解析

为也科技·2025-01-22 12:45

在Vue中使用Web Worker详细教程

如果js是多线程，线程一将dom元素的背景色改成红色，线程二将dom元素的背景色改为绿色，那么，到底上红

m0_74825656·2025-01-22 12:08

巨好看的登录注册界面源码

border-box;}body{width:100%;height:100%;}.container{width:100%;height:100vh;background-color:#f0f8ff;/*淡蓝色背景

bjzhang75·2025-01-22 11:04

【大模型应用开发动手做AI Agent】AutoGen

【大模型应用开发动手做AIAgent】AutoGen关键词：自动生成(AutoGeneration)AI代理(Agent)大型语言模型AutoGen框架自定义任务生成1.背景介绍1.1问题的由来在当今的

AI大模型应用之禅·2025-01-22 11:02

一切皆是映射：Transformer架构全面解析

背景介绍自2017年，Transformer（自注意力机制）架构的问世以来，它已经成为自然语言处理（NLP）领域的主流技术之一。

AI天才研究院·2025-01-22 09:16

使用 `trim_messages` 优化聊天消息长度

技术背景介绍在与聊天模型交互时，信息的上下文窗口限制意味着我们不能无限制地传递长消息。为了提升对话效率并避免超出上下文窗口的限制，我们可以通过

srudfktuffk·2025-01-22 08:15

服务治理导论

一、服务治理背景1.高并发带来的问题1.io压力过大连接池只有这么多连接资源，短时间大量请求，资源很快会耗尽，那么其他连接请求就只有被阻塞等待了。

daiwei-dave·2025-01-22 08:14

如何使用示例选择器来优化提示生成

技术背景介绍示例选择器的主要目标是从一组示例中，根据输入选择合适的示例。这对于生成更加精准和上下文相关的回复至关重要。LangChain提供了多种类型的示例选择器，以满足不同的应用需求。

sagvWSRJHMNEB·2025-01-22 08:14

使用 GPT-crawler 构建 RAG 应用的完整指南

技术背景介绍在生成式AI应用中，RAG是一种结合信息检索和生成技术的方法。通过将外部知识融入到生成模型中，RAG能够在特定领

sagvWSRJHMNEB·2025-01-22 08:14

常用性能压测工具实战总结

###一、压测背景>以前：未出社会之前经常用AB工具来压测自己的nginx欢迎页面，看着服务器的资源从20%到100%，发现原来一个开源的工具都可以把一台4C8G的虚拟机压爆满，然后就陷入沉思，低成本的压测都可以造成一台虚拟机的资源满负载

黑洞托世·2025-01-22 08:43

linux程序性能数据采集方案

1背景因公司需要对开发的软件进行性能测试，需采集并记录测试过程中程序及系统的性能数据，包括cpu使用率、内存使用率、磁盘使用率等，方便开发人员对程序的性能表现进行分析。

杨铮的技术博客·2025-01-22 08:42

车规芯片SOC简介

一、背景信息汽车电动化、智能化引领产业变革，关注“自动驾驶”及“智能座舱”，汽车行业正在经历电动化、智能化革命，电动化主要改变汽车的动力和传动系统，智能化则改变了人与车之间的关系。

车载诊断技术·2025-01-22 08:38

使用人类审查机制提升工具调用的可靠性

1.技术背景介绍在许多应用场景中，模型有时候会做出错误决策，尤其是在涉及到敏感数据或关键操作时。因此，添加一个人类审查环节，要求在执行工具调用之前获得人工批准，可以显著提高操

AGAhusaf·2025-01-22 07:05

大语言模型原理基础与前沿指令生成

大语言模型、指令生成、Transformer、BERT、GPT、LLaMA、Fine-tuning、PromptEngineering1.背景介绍近年来，大语言模型（LargeLanguageModels

AI大模型应用之禅·2025-01-22 07:04

Spark GraphX原理与代码实例讲解

SparkGraphX原理与代码实例讲解作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着互联网和大数据技术的迅猛发展，社交网络

AI大模型应用之禅·2025-01-22 07:34

kafka和mq的区别

作为消息队列来说，企业中选择mq的还是多数，因为像Rabbit，Rocket等mq中间件都属于很成熟的产品，性能一般但可靠性较强，而kafka原本设计的初衷是日志统计分析，现在基于大数据的背景下也可以做运营数据的分析统计

xsmxh-1314·2025-01-22 07:33

电商商业平台技术架构系列教程之：电商平台微服务架构

作者：禅与计算机程序设计艺术文章目录1.背景介绍一、什么是微服务？二、为什么要设计微服务架构？

AI天才研究院·2025-01-22 06:31

微前端架构 qiankun

背景：随着业务功能的扩展，原有开发模式已无法满足需求。上线后出现问题时，排查过程变得异常复杂，新开发人员也难以迅速理解现有代码。同时，系统间界面风格和交互差异较大，导致跨系统办理业务时工作量增加。

qq_36437172·2025-01-22 06:30

打开cmd管理员权限

此时会弹出一个用户账户控制（UAC）提示框，询问是否允许此应用对你的设备进行更改，点击“是”按钮，就可以打开具有管理员权限的命令提示符窗口了

ww哈哈哈ww·2025-01-22 06:27

使用OpenAI Functions进行信息提取：深入探索数据结构化提取

技术背景介绍非结构化数据，如文本，图片，视频等构成了互联网的大部分内容。然而，许多应用程序需要结构化的数据来进行自动化处理和决策。信息提取技术正是将非结构化数据转化为结构化形式的关键技术。

hgSdaegva·2025-01-22 06:26

如何利用模板为您的聊天机器人自动生成反馈

技术背景介绍在构建和改进聊天机器人的过程中，用户反馈如“赞”或“踩”往往是稀缺的资源。即使在

FADxafs·2025-01-22 06:54

使用ChatLlamaCpp和Llama CPP Python进行聊天模型集成

技术背景介绍随着自然语言处理技术的不断发展，越来越多的应用需要集成复杂的聊天模型以提高交互能力。

AWsggdrg·2025-01-22 06:53

宇宙规律对可转移量子强化学习架构的启示

第1章引言：宇宙规律与量子强化学习架构1.1问题背景宇宙规律是指宇宙中普遍存在的自然规律，如物理学中的万有引力定律、量子力学中的不确定性原理等。这些规律对宇宙的运行和演化起着决定性的作用。

AI天才研究院·2025-01-22 05:22

【AI大模型】Prompt 提示词工程使用详解

提示词工程使用场景2.3为什么要学习Prompt提示词工程三、Prompt提示词工程元素构成与操作实践3.1前置准备3.2Prompt基本结构介绍与使用3.2.1明确指令3.2.2提供必要的原始内容3.2.3提供背景参考四

小码农叔叔·2025-01-22 05:20

【环境安装】安装LLaMA-Factory

【机器背景说明】Linux-Centos7；显卡驱动：DriverVersion:460.106.00；TeslaP40*2【目标环境说明】torch==1.13.1+cu116llamafactory

BoostingIsm·2025-01-22 05:47

如何创建自定义聊天模型类

技术背景介绍聊天模

srudfktuffk·2025-01-22 05:15

使用RAG-Chroma与OpenAI构建高效问答系统

技术背景介绍RAG是一种结合信息检索（IR）和自然语言生成（NLG）的技术。它通过先检索与问题相关的信息，然后生成答案，提高了问答系统的准确性和相关

srudfktuffk·2025-01-22 05:15

使用Neo4j-Semantic-Ollama构建智能交互代理

技术背景介绍Neo4j是一种高性能的图数据库，它适合于处理结构复杂的数据。在此基础上，加入语义层可以让应用程

safHTEAHE·2025-01-22 05:44

利用Ollama和OpenAI实现多查询RAG检索

技术背景介绍RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）是一种结合检索与生成的技术，它通过在生成答案之

jkgSFS·2025-01-22 04:42

华为HCIE面试问题-基于丢包问题处理步骤

文章目录思路定位1、流控方式统计丢包类型1.1拓扑图1.2原理讲解2、延迟问题2.1拓扑图2.2背景2.3原因2.4解决办法3、友商设备pingAR设备存在丢包，AR设备ping友商设备不丢包3.1原因

eNSPLAB·2025-01-22 04:11

基于CISCO PACKET TRACER企业网仿真的设计与实现

第1章背景1.1设计背景随着企业信息化建设不断深入，企业的生产业务系统、经营管理系统、办公自动化系统均得到大力发展，对于企业园区网的建设要求越来越高。

QWQ雨落轻尘·2025-01-22 04:40

卷积调制空间自注意力SPATIALatt模型详解及代码复现

背景与意义SPATIALaTT模型的提出源于对自注意力机制和卷积神经网络（CNN）的深入研究。在计算机视觉领域，CNN长期占据主导地位，而自注意力机制的引入为视觉任务带来了新的思路。

清风AI·2025-01-22 03:32

使用 MySQL 从 JSON 字符串提取数据

1.背景知识JSON（JavaScriptObjectNotation）是一种轻量级的数据交换格式，易于阅读和编写，同时也易于机器

m0_74825678·2025-01-22 03:32

uni-app无法触发onReachBottom触底事件的解决方案

遇到的问题背景：在使用uni-app开发小程序时，想要列表滚动到底部时，设置上拉加载。

沐雨MUYU_·2025-01-22 02:28

看板工具提升敏捷管理：实现透明、高效的团队协作与进度管理

在这种背景下，敏捷管理应运而生。作为敏捷管理中的一种有效工具，看板（Kanban）凭借其高效、简洁且灵活的特点，已成为全球各行业中团队管理的重要组成部分。本篇文章

·2025-01-22 02:32

Python 3.13性能大提升：免费多线程时代来临

在这样的背景下，

敖行客 Allthinker·2025-01-22 02:56

合并两个img栅格影像——arcgis

合并两个img格式栅格数据时，有时会被边缘的黑框覆盖，采用以下方法可解决此问题：因黑色背景的rgb值为0，0，0，在两个影像重合部位的像素选max（最大值）可避免提取黑色背景。

yngsqq·2025-01-22 02:54

async++源码阅读——parallel部分

1、背景async++框架中提供了多种并行计算的工具，其中包括parallel_for、parallel_invoke、parallel_reduce。

哎呦，帅小伙哦·2025-01-22 02:23

小白学JVM调优一: 三种场景模拟OOM获得dump文件

小白学JVM调优一:三种场景模拟OOM获得dump文件三种场景模拟OOM获得dump文件实操一.mac用idea启动main方法导致堆内存溢出,使用EclipseMemoryAnalyzer分析://VMoption

hinsss·2025-01-22 00:13

服务端渲染（SSR）与客户端渲染（CSR）详解

1.背景与概念在早期Web时代，网页主要是静态HTML页面，用户点击链接后会刷新整个页面。

创意锦囊·2025-01-22 00:42

Mac下nvm无法安装node问题

背景最近换用mac开发，然后使用nvm（版本0.40.1）进行node安装的时候出现了一些问题使用nvmls-remote发现只有iojs版本原因可能是nodejs升级了某个协议导致的解决方案可以使用NVM_NODEJS_ORG_MIRROR

可爱发·2025-01-22 00:12

Label标签的属性

bg标签的背景色。width标签的宽度，以文本单位（一个空格的宽度）为单位。h

Cc_zhH·2025-01-22 00:39

Transformer架构原理详解：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）

Transformer,编码器,解码器,自注意力机制,多头注意力,位置编码,序列到序列,自然语言处理1.背景介绍近年来，深度学习在自然语言处理（NLP）领域取得了显著进展，其中Transformer架构扮演着至关重要的角色

AI大模型应用之禅·2025-01-22 00:08

VIM 的 YCM 插件

1、背景VIM是一个非常强大的文本编辑器，因其高效的操作方式和丰富的插件生态系统而备受开发者喜爱。

哎呦，帅小伙哦·2025-01-22 00:37

基于hadoop的协同过滤算法电影推荐系统的设计与实现

AI天才研究院·2025-01-21 23:32

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