javaee应用程序模型第11页

如何使用LangChain流式处理工具事件

在AI开发中，实时处理和监听事件是一项关键能力，特别是在处理复杂的模型和工具链时。本文将向您展示如何使用LangChain框架流式处理自定义工具中的事件，以便更好地监控和调试模型的内部状态。

fgayif·2025-03-23 06:50

初识HTTP

HTTP概念:HyperTextTransferProtocol，超文本传输协议，规定了浏览器和服务器之间数据传输的规则HTTP协议特点:1.基于TCP协议:面向连接，安全2.基于请求-响应模型的:一次请求对应一次响应

思考的橙子·2025-03-23 06:45

使用DeepSeek R1大模型编写迅投 QMT 的量化交易 Python 代码

随着人工智能技术的迅猛发展，利用AI工具提升工作效率已成为现代开发者的重要手段。在使用deepseek官方网页生成迅投QMT代码的时候，deepseek给出的代码是xtquant代码，也就是miniqmt代码，并不是我们传统意义上说的大QMT可用的代码。因此，我们需要自建一个知识库，让deepseek根据我的知识库里面的知识，去帮我生成大QMT可用的交易代码。一、建立迅投QMT的知识库建立迅投QM

wtsolutions·2025-03-23 06:11

【以太网RDMA网卡功能分析和网卡架构】

、数据链路层以太网帧头封装和解析、DMA等功能，无法支持RDMA的通信原语和传输方式等，因此需要专用的以太网RDMA网卡在兼容标准以太网卡功能的基础上增加对RDMA功能的支持；对于RDMA通信原语，如应用程序下发的

中古传奇·2025-03-23 06:41

Deepseek API 调用

这些推理服务商一般是提供API接口，需要安装大模型客户端并配置API。获取API密钥，以硅基流动为例：前往硅基流动官方网站（https://cloud.siliconflow.cn）注册账号。

哦豁灬·2025-03-23 05:08

vLLM 部署大模型

1介绍vLLM是来自UCBerkeley的LMSYS在LLM推理方面的最新工作（没错就是搞出Vicuna的那个group），最大亮点是采用PagedAttention技术，结合ContinuousBatching，极大地优化了realtime场景下的LLMserving的throughput与内存使用。vllmgithub仓库1.1安装安装命令：pip3installvllm#vllm==0.2.

哦豁灬·2025-03-23 05:07

Python预训练模型实现俄语音频转文字

Python预训练模型实现俄语音频转文字使用CommonVoice8.0、Golos和MultilingualTEDx的训练和验证分割对俄语的facebook/wav2vec2-xls-r-1b进行了微调

啥都鼓捣的小yao·2025-03-23 05:03

RK3568平台（音频篇）音频ALSA框架

一.ALSA框架简介ALSA表示先进linux声音架构（AdvancedLinuxSoundArchiecture），它由一系列的内核驱动、应用程序编程接口（API）以及支持linux下声音的应用程序组成

嵌入式_笔记·2025-03-23 05:02

spring MVC 介绍

以下是其核心概念的整理：1.MVC设计模式•Model（模型）：封装业务数据和业务逻辑（如POJO对象、Service层）。•View（视图）：负责数据展示（如JSP、Thymeleaf、HTML）。

LCY133·2025-03-23 04:58

如何使用JSON输出解析器解析语言模型的输出

在现代AI应用中，让语言模型返回结构化的数据是一个重要的能力，特别是在需要进一步处理或集成的时候。本文将深入探讨如何利用JsonOutputParser来解析语言模型的JSON输出。

vaidfl·2025-03-23 04:25

SAP ABAP 调用 DeepSeek，API Key 存在什么地方最安全？

ChatGPT3.5刚发布不久，我记得很多朋友聊起过大语言模型的「讨好型人格」，即倾向于迎合用户的观点、顺从用户的意愿。甚至在极端情况下，当用户对其回复提出质疑时，它会马上认怂，承认自己

汪子熙·2025-03-23 04:53

使用LocalAI进行文本嵌入的实战指南

LocalAI提供了一种本地化的嵌入解决方案，允许开发者在本地环境中运行和测试嵌入模型。通过在本地部署LocalAI服务，您可以避免依赖外部API，享受更快的响应速度和更好的数据隐私。

bavDHAUO·2025-03-23 04:52

关于forward函数

定义forward函数是模型的核心前向传播逻辑，定义了输入数据如何在模型中传递和计算。它将输入数据通过模型的各层（如卷积层、全连接层等），计算出模型的输出。作用负责模型的主要计算逻辑。

oioz·2025-03-23 04:52

如何解决MySQL 的深度分页问题？

前言在构建高性能、可扩展的Web应用程序时，数据库查询性能往往是影响整体系统响应速度的关键因素之一。尤其是在处理大规模数据时，如何高效地进行分页查询成为了开发者需要重点关注的问题。

运维小雅·2025-03-23 04:49

使用 Argilla 进行大语言模型数据管理与监控

技术背景介绍Argilla是一个开源的数据管理平台，专为大语言模型（LLMs）设计。它旨在通过快速的数据管理以及结合人类和机器的反馈，帮助开发者构建更强大的语言模型。

qahaj·2025-03-23 03:16

Azure Delta Lake、Databricks和Event Hubs实现实时欺诈检测

AzureDeltaLake和AzureDatabricks，结合AzureEventHubs/Kafka摄入实时数据，通过DeltaLake实现Exactly-Once语义，实时欺诈检测（流数据写入DeltaLake，批处理模型实时更新

weixin_30777913·2025-03-23 03:12

LLM：软件测试的颠覆性力量

LLM：软件测试的颠覆性力量关键词：大语言模型（LLM）、软件测试、人工智能、测试自动化、测试效率、质量保证、测试革新1.背景介绍在当今快速发展的软件行业中，测试一直是确保产品质量的关键环节。

AI天才研究院·2025-03-23 03:41

卷积神经网络Batch Normalization的作用

2.让模型训练“少

arron8899·2025-03-23 03:11

使用Dall-E生成图像：文本到图像的魔力

使用Dall-E生成图像：文本到图像的魔力技术背景介绍Dall-E是OpenAI开发的一个强大的文本到图像生成模型，它能够根据自然语言描述创造出全新的数字图像。

shuoac·2025-03-23 03:11

Ret2syscall（超详细）

系统调用（SystemCall）是操作系统提供给应用程序的接口，允许应用程序请求操作系统内核执行某些特权操作。

LuoYaFu·2025-03-23 02:10

深入了解盘古大模型：技术、应用与未来

随着人工智能技术的迅猛发展，预训练大模型已成为AI领域最前沿、最热门的研究方向之一。

Hardess-god·2025-03-23 02:10

【人工智能之大模型】阐述生成式语言模型的工作机理...（二）

【人工智能之大模型】阐述生成式语言模型的工作机理…（二）【人工智能之大模型】阐述生成式语言模型的工作机理…（二）文章目录【人工智能之大模型】阐述生成式语言模型的工作机理...

985小水博一枚呀·2025-03-23 02:09

利用HFSS软件对射频电路电磁兼容性的深入研究

通过对射频电路中电磁干扰产生机制的剖析，阐述如何运用HFSS软件建立精确的射频电路模型，进行电磁兼容性仿真分析，包括近场和远场分析、信号完整性分析等。

DidYour·2025-03-23 02:38

复习JVM

b.验证:验证.class文件的格式是否符合要求.c.准备:给类对象分配内存空间d.解析:初始化字符串常量e.初始化:对类对象中的各个部分初始化,比如静态代码块,静态成员的初始化等经典面试题:双亲委派模型他出现在

LMQ6·2025-03-23 02:37

一切皆是映射：实现神经网络的硬件加速技术：GPU、ASIC（专用集成电路）和FPGA（现场可编程门阵列）

核心概念与联系3.核心算法原理&具体操作步骤3.1算法原理概述3.2算法步骤详解3.2.1GPU加速3.2.2ASIC加速3.2.3FPGA加速3.3算法优缺点GPUASICFPGA3.4算法应用领域4.数学模型和公式

AI天才研究院·2025-03-23 02:36

NLP高频面试题（七）——GPT和Bert的mask有什么区别？

GPT和BERT的Mask机制对比：核心区别与优化策略在NLP领域，GPT和BERT是最具代表性的预训练语言模型之一。

Chaos_Wang_·2025-03-23 02:35

第三十一篇数据仓库（DW）与商业智能（BI）架构设计与实践指南

目录一、DW/BI架构核心理论与选型策略1.1主流架构模式对比（1）Kimball维度建模架构（2）Inmon企业工厂架构（3）混合架构二、架构设计方法论与实施步骤2.1维度建模实战指南（1）模型选择决策树

随缘而动，随遇而安·2025-03-23 02:05

揭秘Java内存模型：那些让人头疼的可见性问题--JVM基础(15)

一、揭秘Java内存模型：那些让人头疼的可见性问题在Java的世界里，多线程编程如同一场精彩的魔术表演，但稍有不慎，就可能陷入“内存可见性”这个魔术黑洞。

guangzhi0633·2025-03-23 02:04

知识图谱中NLP新技术

以下从核心技术突破、应用场景创新及未来趋势三个层面，系统梳理知识图谱中NLP的最新进展：一、核心技术突破基于预训练模型的图谱构建与增强预训练语言模型与知识嵌入融合：以BERT、KEPLER为代表的模型通过联合优化知识嵌入

魔王阿卡纳兹·2025-03-23 02:34

android发送自定义广播

简介在Android中，自定义广播（CustomBroadcasts）主要用于应用程序内部或不同应用程序之间的通信。

Android洋芋·2025-03-23 01:31

JavaScript基础-API 和 Web API

在现代Web开发中，API（应用程序接口）是连接不同软件组件或系统之间的桥梁。

難釋懷·2025-03-23 01:31

微软 LIDA 库：基于大模型的自动化数据分析与可视化

微软LIDA库：基于大模型的自动化数据分析与可视化一、核心架构与LLM交互流程调用LLM生成数据摘要基于LLM推理分析目标LLM生成可视化代码结合图像生成模型优化原始数据Summarizer模块结构化摘要

窝窝和牛牛·2025-03-23 01:01

CST Microwave Studio助力射频电路多物理场耦合分析

通过解析射频电路中涉及的电磁场、热场、机械场等多物理场耦合现象，详细介绍如何运用CSTMicrowaveStudio构建多物理场联合模型，进行全面的仿真分析。

FindEveryone·2025-03-23 01:00

努力的搬砖人.·2025-03-23 01:29

【概念】Node.js，Express.js MongoDB Mongoose Express-Validator Async Handler

比喻：Node.js就像是“工厂的电力系统”，它为整个工厂（应用程序）提供动力（运行环境）。没有电力系统，工厂的机器（代码）就无法运转。特点：非阻塞I/O：N

一袋米扛几楼98·2025-03-23 01:28

文本转语音常用的几个python库

在Python编程领域，文本到语音（Text-to-Speech,TTS）的转换是一个常见的需求，尤其是在开发能够与用户交互的应用程序时。

天蓝海乡·2025-03-23 01:58

逐行讲解大模型解码超参数大全（temperature、top-k、top-p等所有参数）

目录简介宏观概览解码策略实现逻辑常见的解码超参数temperature温度系数top_ktop_prepetition_penalty重复惩罚不常见的解码超参数min_ptypical解码ϵ采样η采样Classifier-FreeGuidance(CFG)序列偏置干预HammingDiversity编码器重复惩罚n-gram重复惩罚编码器n-gram重复惩罚bad_token惩罚最小长度限制最小新

Gaffey大杂烩·2025-03-23 01:56

npm详解：掌握 Node.js 包管理的艺术

对于基于Node.js的应用程序而言，NPM（NodePackageManager）不仅是安装和管理第三方库的标准工具，也是发布、共享和重用代码片段的核心平台。

Lv_Jin_Gang·2025-03-23 01:26

如何用Function Calling解锁OpenAI的「真实世界」交互能力？（附Node.js 实战）

一、FunctionCalling：大模型的「手脚延伸器」1.1核心定义FunctionCalling是OpenAI在2023年6月13日推出的革命性功能（对应模型版本gpt-3.5-turbo-0613

hongkid·2025-03-23 00:54

简单理解机器学习中top_k、top_p、temperature三个参数的作用

在机器学习中，top_k、top_p和temperature是用于控制生成模型（如语言模型）输出质量的参数，尤其在文本生成任务中常见。

无级程序员·2025-03-23 00:53

Spring Boot 事务详解

SpringBoot事务详解引言在现代应用程序中，事务管理是确保数据一致性和完整性的重要机制。SpringBoot提供了强大的事务管理功能，使得开发者可以轻松地定义和管理事务。

Dong雨·2025-03-23 00:22

使用PyTorch搭建Transformer神经网络:入门篇

本教程将指导您使用PyTorch框架从头开始构建一个Transformer模型。我们将逐步解释每个组件,并提供详细的代码实现。2.环境设置首先,确保您的系统中已安装Python(推荐3.7+版本)。

DASA13·2025-03-23 00:21

解析大模型归一化：提升训练稳定性和性能的关键技术

引言在深度学习领域，特别是在处理大型神经网络模型时，归一化（Normalization）是一项至关重要的技术。它可以提高模型的训练稳定性和性能，在加速收敛方面发挥了重要作用。

秋声studio·2025-03-23 00:19

Windows 和 MacOS 上安装配置ADB（安卓调试桥）

在设备上安装、复制和删除文件；安装应用程序；录制设备屏幕或截图；对设备进行调试，以便排查问题；检查手机上的日志文件；更新应用程序和系统组件的固件；完整地访问有关操作系

网络安全苏柒·2025-03-23 00:19

PyTorch数据归一化处理：transforms

torchvision.transforms：常用的图像预处理方法*torchvision.datasets：常用的数据集Dataset实现*torchvision.models：常用的CV（预训练）模型实现

2401_87555420·2025-03-22 23:48

AWS SAP学习笔记-概念

1、什么是ETL应用程序，举个例子说明？

HainesFreeman·2025-03-22 23:16

AWS WAF实战指南：从入门到精通

1.引言AmazonWebServices(AWS)WebApplicationFirewall(WAF)是一款强大的网络安全工具，用于保护Web应用程序免受常见的Web漏洞攻击。

ivwdcwso·2025-03-22 23:46

一篇文章带你了解-selenium工作原理详解

前言Selenium是一个用于Web应用程序自动化测试工具。Selenium测试直接运行在浏览器中，就像真正的用户在操作一样。

程序员笑笑·2025-03-22 23:14

Selenium工作原理详解

Selenium是一个用于Web应用程序自动化测试工具。Selenium测试直接运行在浏览器中，就像真正的用户在操作一样。

天才测试猿·2025-03-22 22:13

深入解析深度学习中的过拟合与欠拟合诊断、解决与工程实践

一、引言：模型泛化能力的核心挑战在深度学习模型开发中，欠拟合与过拟合是影响泛化能力的两个核心矛盾。据GoogleBrain研究统计，工业级深度学习项目中有63%的失败案例与这两个问题直接相关。

古月居GYH·2025-03-22 22:43

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