knn模型第24页

Redis 进阶必备技能

目录Redis进阶必备技能Redis基础数据结构StringListSetHashZsetRedis进阶使用布隆过滤器分布式锁深入原理IO模型通信协议持久化主从同步SentinelRedis集群工作原理

魏小言·2025-02-08 18:54

多服务台混合制排队论

1.2、研究现状当前，排队论的研究已从单一服务台模型扩展到多

算法如诗·2025-02-08 17:16

Go语言中的反射

每门编程语言的反射模型都不同（而且很多语言根本不支持反射），这篇文章是关于Go的，因此在本文的剩余部分中，“反射”一词等价于“Go中的反射”。

perror_0·2025-02-08 17:45

DeepSeek 本地部署教程

一、准备工作1.硬件要求CPU：为确保DeepSeek模型在运行时能够高效处理复杂计

kld230·2025-02-08 17:14

亚远景-ASPICE实施策略：构建高效汽车软件质量保证体系

实施ASPICE通常需要一个系统性的策略，以下是一些关键的步骤和策略：一、了解ASPICE基本概念与要求：首先，组织需要深入了解ASPICE的基本概念、原则、过程模型以及具体要求。

亚远景aspice·2025-02-08 16:11

nginx技术底层

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、进程模型二、事件驱动与异步IO事件通知机制多路复用非阻塞IO事件处理循环四、内存管理内存池机制对象复用五、零拷贝技术六、模块化设计七

沉默monkey·2025-02-08 16:09

tdengine学习笔记-建库和建表

目录建库和建表创建超级表创建表自动建表创建普通表多列模型VS单列模型数据类型映射示例程序汇总在车联网领域的应用1.数据模型概述2.表结构设计2.1静态数据表2.2动态数据表4.查询数据4.1查询单个车辆的数据

YiRan_Zhao·2025-02-08 15:36

机器学习模型创建的数学原理

1模型工作原理机器学习学习模型主要分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习，本文聚焦探讨目前应用最为广泛的监督学习问题，下午如未特殊指明，机器学习特指有监督学习机器学习。

HadesZ~·2025-02-08 15:04

深度解析 DeepSeek 的蒸馏技术

DeepSeek蒸馏技术概述1.1蒸馏技术定义与原理图片模型蒸馏（KnowledgeDistillation）是一种将大型复杂模型（教师模型）的知识迁移到小型高效模型（学生模型）的技术。

海持Alvin·2025-02-08 15:04

熬夜整理模型下载、量化、代码调用可免费使用离线部署的上千个国内外开源大模型梳理，整理开源的大语言模型，以规模较小、可私有化部署、训练成本较低的模型为主，包括底座模型，垂直领域微调及应用，数据集与教程等

熬夜整理模型下载、量化、代码调用，可免费使用离线部署的上千个国内外开源大模型梳理，整理开源的大语言模型，以规模较小、可私有化部署、训练成本较低的模型为主，包括底座模型，垂直领域微调及应用，数据集与教程等

代码讲故事·2025-02-08 15:32

【深度学习】L1损失、L2损失、L1正则化、L2正则化

它们的作用分别在于如何计算模型误差和如何控制模型的复杂

小小小小祥·2025-02-08 15:31

DeepSeek：知识图谱与大模型参数化知识融合的创新架构

引言：AI领域的融合趋势在目前大模型与知识图谱作为两个重要的研究方向，各自展现出了强大的能力与潜力。

·2025-02-08 14:49

超火的DeepSeek使用了大模型蒸馏技术嘛?

是的，DeepSeek确实使用了大模型蒸馏技术。以下是通过互联网公开信息整理的内容:从多个证据中可以确认，DeepSeek在其模型训练和优化过程中采用了蒸馏技术。

魔王阿卡纳兹·2025-02-08 14:28

PyTorch深度学习实战（42）——图像字幕生成

PyTorch深度学习实战（42）——图像字幕生成0.前言1.图像字幕1.1基本概念1.2模型分析1.3数据集分析2.图像字幕生成模型小结系列链接0.前言图像字幕生成(Imagecaptioning)模型是一种将图像与对应描述文字关联起来的神经网络模型

盼小辉丶·2025-02-08 14:57

DeepSeek蒸馏模型：轻量化AI的演进与突破

目录引言一、知识蒸馏的技术逻辑与DeepSeek的实践1.1知识蒸馏的核心思想1.2DeepSeek的蒸馏架构设计二、DeepSeek蒸馏模型的性能优势2.1效率与成本的革命性提升2.2性能保留的突破2.3

张3蜂·2025-02-08 14:56

【DeepSeek】DeepSeek小模型蒸馏与本地部署深度解析DeepSeek小模型蒸馏与本地部署深度解析

一、引言与背景在人工智能领域，大型语言模型（LLM）如DeepSeek以其卓越的自然语言理解和生成能力，推动了众多应用场景的发展。

后端研发Marion·2025-02-08 14:24

自动驾驶---聊聊传统规控和端到端

1背景在自动驾驶领域中，端到端模型的兴起确实对传统的规划控制方法（笔者并不同意网上以Rule-Base称呼传统规控，传统的规控其实也使用了很多优化算法和博弈算法）产生了挑战，但这就意味着传统规控方法就完全没有应用了吗

智能汽车人·2025-02-08 13:48

DeepSeek-V3 横空出世：推理速度飙升，开源模型新王者诞生！

这款模型不仅在推理速度上实现了质的飞跃，更是在主流榜单中与世界上最先进的闭源模型平分秋色，甚至位列开源模型榜首！

霍格沃兹测试开发学社·2025-02-08 13:47

kikyo哎哟喂·2025-02-08 13:17

第十七节《OpenCascade性能优化》

由于OpenCascade的操作涉及复杂的几何计算和拓扑处理，优化可以帮助提高效率、减少计算时间、降低内存消耗，特别是在处理大规模CAD模型时。

《雨声》·2025-02-08 12:16

第十五节《OpenCascade集成VTK》

通过这种集成，用户可以在VTK环境中显示OpenCascade的几何模型，并进行交互和可视化。

《雨声》·2025-02-08 12:15

第十六节《OpenCascade数据导入与导出》

在OpenCascade中，数据的导入与导出是处理CAD模型和几何数据时非常重要的功能。OpenCascade提供了一些内置的接口来处理不同格式的文件（如STEP、IGES、STL、BRep等）。

《雨声》·2025-02-08 12:15

第五节《VTK 点与网格模型求交处理技巧》

使用VTK做项目常常需要用到单点或点集与网格模型求交计算，常用手段是使用vtkOBBTree进行求交计算。

《雨声》·2025-02-08 12:45

图神经网络实战（8）——图注意力网络(Graph Attention Networks, GAT)

线性变换1.2激活函数1.3Softmax归一化1.4多头注意力1.5改进图注意力层2.使用NumPy中实现图注意力层3.使用PyTorchGeometric实现GAT3.1在Cora数据集上训练GAT模型

盼小辉丶·2025-02-08 12:09

LINQ（Language Integrated Query）

LINQ的主要特点统一的查询模型：LINQ提供了一种统一的方

C6666888·2025-02-08 12:09

传感器——针孔相机模型

主要内容针孔相机模型的建模及分析过程针孔相机推导过程：对于现实中某个点P（x,y,z)，由相似三角形有：zf=xx′=yy′\frac{z}{f}=\frac{x}{x^{'}}=\frac{y}{y^

徐行tag·2025-02-08 11:37

动手学图神经网络（12）：MovieLens上的链接回归

MovieLens上的链接回归在MovieLens数据集上进行评分预测的实践过程，包括数据处理、模型构建、训练以及评估等步骤，预测用户对电影的评分（即边的属性值）。

段智华·2025-02-08 11:07

【人工智能】谷歌推出最新AI模型Gemini 2.0，开放Deep Research新功能！

ChatGPT-千鑫·2025-02-08 11:07

Google Gemini API 使用入门及其集成 Android 应用程序

Google的GeminiSDK是一款功能强大的工具，可直接访问Android应用程序中的GeminiAI模型。此集成简化了应用程序开发，因为开发人员无需管理复杂的后端AI基础架构。

Just_Paranoid·2025-02-08 11:06

大语言模型应用指南：Gemini简介

1.背景介绍1.1大型语言模型的兴起近年来，随着计算能力的提升和数据量的爆炸式增长，大型语言模型（LLM）逐渐成为人工智能领域的研究热点。

AI天才研究院·2025-02-08 11:03

深度学习的文本生成：从seq2seq到GPT2和GPT3

文章目录1.背景介绍1.1序列到序列（seq2seq）模型1.1.1编码器1.1.2解码器1.1.3训练1.2Transformer模型1.2.1自注意力机制1.2.2位置编码1.2.3多头注意力1.2.4

AI天才研究院·2025-02-08 11:33

深度学习模型格式解析：PyTorch、AWQ 和 GPTQ

在深度学习领域，模型的存储和加载方式直接影响其运行效率、适用场景以及部署方式。

gs80140·2025-02-08 11:00

DeepSeek MoE 项目教程

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DeepSeek-MoE1、项目介绍DeepSeekMoE是一个基于Mixture-of-Experts(MoE)架构的语言模型

姬牧格Ivy·2025-02-08 10:59

ACC-UNet网络学习笔记（2023 MICCAI ）

最近，卷积模型在视觉中的有效性正在被重新研究，比如一些开创性的工作——ConvNeXt，它将ResNet的性能提升到了SwinTransformer一样甚至更高的水平！

刘若里·2025-02-08 10:58

CosyVoice /F5-TTS /GPT-SoVITS /Fish-Speech 开源语音克隆与文本转语音（TTS）项目的对比整理

TTSGPT-SoVITSFish-Speech核心技术双向流式语音合成，支持离线与流式一体化建模基于流匹配的ConvNeXt文本表示，SwaySampling采样策略零样本/少样本语音克隆，结合GPT与SoVITS架构多语言TTS模型

云樱梦海·2025-02-08 10:27

暴雨信创服务器推动DeepSeek本地化部署

凭借高性能、低成本及开源等显著优势，DeepSeek系列模型自发布以来便迅速引爆市场，赢得了科技界的广泛赞誉与高度关注，成为引领行业潮流的标杆产品。

BAOYUCompany·2025-02-08 10:27

DeepSeek实习感受与大模型择业思考！

郑思泽DatawhaleDatawhale经验作者：郑思泽，北京大学博士、字节TopSeed知乎：郑思泽，已获作者授权地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/...转眼距离博士毕业已经六个月了，过去的一年时光可谓心路坎坷，时常陷于纠结犹豫之中，前一阵还收到邀请分享就业心得。因为行程安排没有能参加，趁着今天放假，就直接记录一段这段时间的心情和事情，记录的内容里，我的选择有对有

·2025-02-08 10:38

AI学习指南HuggingFace篇-项目实战：情感分析系统

本文将通过一个完整的项目案例，从数据收集、模型训练到部署，展示HuggingFace在情感分析中的实战应用。二、项目实战：情感分析系统（一）数据收集情感分析通常需要一个包含文本和对应情感标签的数据集。

俞兆鹏·2025-02-08 10:25

什么是Kafka？有什么主要用途？

Kafka实现了一套非常高效的订阅-发布模型，应用场景非常广泛。比如日志聚合：Kafka通常用于收集和聚合分布式系统中产生的日志数据，以便后续的监控、分析和故障排除。

还能在学一小时·2025-02-08 09:51

大语言模型多token预测技术

近年来，大语言模型（LLM）在自然语言处理领域取得了突破性进展，凭借其强大的语言理解和生成能力，在各种NLP任务中展现出惊人的性能。

deepdata_cn·2025-02-08 09:21

【AIGC调研系列】DeepSeek模型的优势和劣势

DeepSeek模型的优势主要包括：多模态能力：DeepSeek-VL能够在不丢失语言能力的情况下融入多模态能力，能够处理包括逻辑图、网页、公式识别、科学文献、自然图像等多种类型的数据，显示出其强大的通用多模式理解能力

来自太平洋的暖湿气流·2025-02-08 09:21

MVVM和MVC的区别是什么？

以下是MVVM和MVC之间详细区别：MVC（Model-View-Controller）定义：Model（模型）：负责管理应用程序的数据、状态和业务逻辑。

爱学习的白杨树·2025-02-08 09:19

Deno vs Node.js：性能对比深度解析

Deno由Node.js的原始作者RyanDahl开发，旨在解决Node.js设计上的一些问题，比如包管理、安全模型和TypeScript支持。

桂月二二·2025-02-08 09:48

MongoDB开发规范与数据建模

文章目录MongoDB开发规范MongoDB数据建模嵌入式文档一对一关系模型嵌入式文档模型子集模式嵌入式文档一对多关系模型嵌入式文档模型子集模式文档引用一对多关系模型物联网时序数据建模MongoDB开发规范命名原则数据库名使用小写字符

胡尚·2025-02-08 09:18

青少年编程与数学 02-008 Pyhon语言编程基础 26课题、常见框架

课题、常见框架一、Django二、Pandas三、NumPy四、TensorFlow五、PyTorch六、练习步骤1:安装Django步骤2:创建Django项目步骤3:创建Django应用步骤4:定义模型步骤

明月看潮生·2025-02-08 09:17

深度学习 - 神经网络的原理

##深度学习-神经网络的原理深度学习是机器学习的一个分支，其核心是模拟人脑神经网络的结构和功能，构建多层的神经网络模型，从数据中学习特征并进行预测或分类。**神经网络的基本原理：**1.

test猿·2025-02-08 09:43

ChatGPT入门- GPT 4.0 新手使用手册（结合案例讲解）

2.上下文保持与逻辑推理：相比于前几代模型，GPT4.0在对话过程中能够更好地保持上下文的连续性，并进行逻辑推理。这意味着用户可以与它进行更深入的对话，而不必担心模型丢失之前的上下文信息。

玩AI的小胡子·2025-02-08 09:42

GPT-4.0 新手使用教程（保姆级入门）

一、GPT-4.0简介GPT-4.0是OpenAI推出的最新版本的生成式预训练模型，较之前的版本，它在自然语言理解和生成方面有了显著提升。