knn模型第36页

大模型笔记10：LoRA微调

LoRA微调的原理矩阵的秩矩阵的秩代表一个矩阵中所含信息的大小。行秩：矩阵中互相不重复、不依赖（即线性无关）的行的最大数目。列秩：矩阵中互相不重复、不依赖的列的最大数目。事实上，行秩和列秩总是相等的，因此我们通常直接称之为“矩阵的秩”。Transformer中微调哪些参数：LoRA的改进版本

errorwarn·2025-06-28 09:41

MongoDB与Redis有哪些区别

MongoDB和Redis是两种不同类型的数据库，它们存在以下区别：一、数据模型MongoDBMongoDB是一个文档型数据库，它使用BSON（BinaryJSON）格式存储数据。

相遇在春风里·2025-06-28 09:08

结构化数据增强的生成式算法案例：客户交易数据增强

这种类型的数据增强在金融、电子商务等领域非常有用，可以帮助解决数据不平衡问题或在小数据集上提高模型性能。

python游乐园·2025-06-28 08:34

深入理解 Linux `poll` 模型：`select` 的增强版

在LinuxI/O多路复用模型中，poll紧随select之后，作为其功能更强大、限制更少的继任者。虽然select在处理并发连接方面迈出了重要一步，但其自身的一些缺陷促使了poll的诞生。

蜗牛沐雨·2025-06-28 08:03

16.2 Docker多阶段构建实战：LanguageMentor镜像瘦身40%，支持500+并发1.2秒响应！

LanguageMentorAgent容器化部署与发布：Docker镜像创建与测试关键词：Docker容器化部署,多阶段构建,镜像分层优化,环境一致性,私有化模型集成1.Dockerfile最佳实践架构设计通过多阶段构建策略实现开发与生产环境分离

少林码僧·2025-06-28 08:01

Java底层原理：深入理解JVM内存模型与线程安全

一、JVM内存模型（JMM）JVM内存模型（JMM）是Java语言规范中定义的内存模型，它描述了Java程序中的变量存储在内存中的方式以及线程如何访问这些变量。

代码老y·2025-06-28 07:58

用Python实现生信分析——功能预测详解

功能预测通常涉及多种方法，包括序列比对、基序识别、机器学习模型等。这些方法可以帮助科学家推断未知基因的功能，从而加速生物学研究的进展。

写代码的M教授·2025-06-28 07:57

数据库设计和功能需求分析------后台设计概述

在进行这两项工作的过程中，第一项工作对第二项起着非常重要的作用，我们只有真正的搞清楚了业务需求以及业务逻辑，找到了功能模块之间在后台数据库关联的抽象模型，这样才能确定数据库应该有几张表，每张表有哪些字段

qq_41490913·2025-06-28 07:56

Spring AI入门教学：从零搭建智能应用（2025最新实践）

一、环境搭建（附避坑指南）1.开发环境要求2.依赖配置二、实战：智能客服接入（代码级详解）1.配置模型参数2.实现流式对话接口三、高级功能：多模态AI开发1.图像描述生成2.智能文档处理四、开发者工具箱

程序员子固·2025-06-28 07:26

字节放出了款多主体视频生成神器：MAGREF，能在复杂的场景中保持多个主体的连贯性和精确控制 | 生成的视频质量和效果看起来很高，人物、物体、背景都比较自然

MAGREF：字节跳动多主体视频生成“黑科技”实战解读近年来，基于扩散模型的视频生成技术正掀起新一轮浪潮，然而在复杂场景下要同时保持多个主体的连贯性与高质量渲染，往往面临诸多挑战——人物与物体会发生遮挡错位

lyzybbs·2025-06-28 06:50

【Vue】全面解析unplugin-vue-components按需自动导入组件的终极指南

导航-常用开发工具：包含代码补全工具,Vscode-AI工具,IDERorPycharm-AI工具,如何使用Cursor等更多教程…-VScode-AI插件：集成13个种AI模型（G

爱学习的小羊啊·2025-06-28 06:18

智能矿山建设方案（第三章）

智能矿山平台设计主要包括以下几方面内容：1.收集矿山的基础信息数据、物联网设备数据、业务系统数据、环境数据等，梳理数据的关联关系，再按照统一数据标准，进行加工处理，转换为符合要求的数据，并建立统一的数据库；2.建设三维地质孪生模型

珞圻-Health·2025-06-28 06:48

60天python训练计划----day55

我们之前接触到的结构化数据，它本身不具备顺序，我们认为每个样本之间独立无关，样本之间即使调换顺序，仍然不影响模型的训练。但是日常中很多数据是存在先后关系的，而他们对应的任务是预测下一步的值，我

·2025-06-28 05:46

基于Python Anaconda环境，使用CNN-LSTM模型预测碳交易价格的完整技术方案

以下是一个基于PythonAnaconda环境，使用CNN-LSTM模型预测碳交易价格的完整技术方案。

神经网络15044·2025-06-28 05:44

前端开发者必看：Node.js实战技巧大揭秘

首先介绍了Node.js的背景和对前端开发的重要性，接着详细阐述了Node.js的核心概念与联系、核心算法原理及具体操作步骤，通过数学模型和公式进一步加深理解。然后结合实际案例，从开发环

大厂前端小白菜·2025-06-28 04:08

数据库技术演进史：从穿孔卡片到云原生

其核心价值在于：结构化存储：通过数据模型组织信息，解决文件系统冗余问题；高效访问：支持并发查询与事务处理；安全共享：权限控制保障数据安全。

小李独爱秋·2025-06-28 03:37

如何制作一份E-R图

ER模型，全称为实体联系模型、实体关系模型或实体联系模式图（ERD）（英语：Entity-relationshipmodel）由美籍华裔计算机科学家陈品山发明，是概念数据模型中高层描述所使用的数据模型或模式图

菜汪本汪·2025-06-28 03:06

小模型和大模型的区别在哪里？

小模型和大模型在多个方面存在显著差异，主要体现在参数量、训练与运行速度、处理数据的准确性及应用场景上。参数量：大模型通常包含数十亿甚至数万亿个参数，这使得它们能够捕捉更复杂的数据模式和关系。

我非常不满意·2025-06-28 03:06

【运筹优化】整数规划优化方法：割平面法详解 + Java调用Cplex代码实战

文章目录一、割平面法介绍二、有效不等式2.1有效不等式简介2.2强有效不等式三、常用有效不等式3.1Chvatal-GomoryCut3.2GomoryCut3.2.1纯整数规划模型3.2.2混合整数规划模型

WSKH0929·2025-06-28 03:33

JavaIO四大模型：NIO(IO多路复用)

文章目录概述NIO涉及到的名词JavaNIO服务端和客户端流程概述Java中的Selector和Linux中的epoll都是基友IO多路复用的，有时也被称为异步阻塞IO。我们之前介绍过，同步阻塞I/O和同步非阻塞IO。对于同步阻塞I/O来说，每次进行I/O时，我们的用户线程都会阻塞，显然这在高并发下效率很低。对于同步非阻塞I/O来说，每次进行I/O，虽然在内核缓冲区还没有数据的情况下，会给用户线程

Colourful．·2025-06-28 02:01

MATLAB实现WOA-BP鲸鱼优化算法优化BP神经网络多输入单输出回归预测（含模型描述及示例代码）

目录MATLAB实现WOA-BP鲸鱼优化算法优化BP神经网络多输入单输出回归预测（多指标，多图）1项目背景介绍...1项目目标与意义...2项目挑战...3项目特点与创新...5<

nantangyuxi·2025-06-28 02:00

End-To-End 之于推荐-kuaishou OneRec 笔记

核心思想OneRec提出了一种统一的生成式推荐系统架构，打破了传统“召回-粗排-精排”级联式推荐流程，使用单一生成模型同时完成召回与排序任务。该系统由快手团队研发，并成功部署于短视频主场景。

ASKED_2019·2025-06-28 02:29

rknn优化教程（三）

/rknn_engine├──include│├──def││└──rknn_define.h│└──rknn_engine.h├──src│├──common││├──rknn_data.h││└──

凌佚·2025-06-28 02:58

什么软件能打开prt文件_prt文件除了UG和PROE还可以用什么软件打开？

回答：方法如下：1、第一步，打开软件，然后打开需要传输的模型文件或创建新模型，见下图，转到下面的步骤。

Boa波雅·2025-06-28 02:27

Netty核心组件树形关系解析

一、Netty核心组件树形图NettyFramework├──启动引导层│├──Bootstrap(客户端)│└──ServerBootstrap(服务端)│├──线程模型层│├──EventLoopGroup

jarenyVO·2025-06-28 02:27

Pytorch模型安卓部署

目前多数的研究都是在于算法上，个人觉得把算法落地是一件很有意思的事情，因此本人准备分享一些模型落地的文章(后续可能分享微信小程序部署，PyQt部署以及exe打包，ncnn部署，tensorRT部署，MNN

python&java·2025-06-28 01:24

【PyTorch】保存和加载模型

目录■state_dict■用于推理的保存和加载模型保存/加载state_dict保存/加载整个模型以TorchScript格式导出/加载模型■保存和加载用于推断和/或恢复训练的一般检查点(Checkpoint

Jackilina_Stone·2025-06-28 01:54

Spring Boot中Controller返回值处理方案

目录一、前言二、四种常见的处理方案1.返回ResponseEntity对象2.使用@ResponseBody注解3.返回视图和模型（传统Web应用）4.使用统一响应格式封装（推荐）三、结语一、前言在SpringBoot

喜欢敲代码的程序员·2025-06-28 01:53

人工智能-基础篇-5-建模方式（判别式模型和生成式模型）

这两种建模方式都可以通过深度学习技术来实现，并用于创建不同类型的模型。简单来说：想要创建一个模型，依赖需求需要合适的建模方式来创建这个模型。通常建模方式主要分为两大类。

·2025-06-28 01:53

PyTorch教程：LSTM语言模型的动态量化技术解析

PyTorch教程：LSTM语言模型的动态量化技术解析tutorialsPyTorchtutorials.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/tuto/tutorials

怀灏其Prudent·2025-06-28 01:52

Python打卡：Day39

知识点回顾图像数据的格式：灰度和彩色数据模型的定义显存占用的4种地方模型参数+梯度参数优化器参数数据批量所占显存神经元输出中间状态batchisize和训练的关系@浙大疏锦行

剑桥折刀s·2025-06-28 00:18

【RAG面试题】如何获取准确的语义表示

1.选择合适的Embedding模型2.正确的文本预处理与切分3.文本清洗与标准化4.构建合理的向量库5.检索质量验证与优化详细知识点覆盖面试回答技巧回答模板在RAG中，准确的语义表示直接影响检索相关性

·2025-06-28 00:48

在 Windows 下安装 Dify 教程

Dify是一个开源的大模型应用开发平台，下面是在Windows系统上安装Dify的详细步骤：前提条件Windows10或更高版本已安装DockerDesktop已安装Git推荐配置至少8GB内存安装步骤

reset2021·2025-06-28 00:15

MySQL从入门到精通(十)：用户管理与安全

文章目录MySQL安全基础用户账户管理权限系统详解角色管理密码管理与策略加密连接网络安全审计与日志安全最佳实践MySQL安全基础安全模型概述MySQL的安全模型基于用户账户和权限系统，遵循以下基本原则：

半夜偷你家裤衩子·2025-06-28 00:15

机器学习×完结 · 她们不是写完了，而是偷偷留下了你

这一卷从KNN的“她学会先看邻居”

Gyoku Mint·2025-06-28 00:44

大模型量化

大模型量化是一种优化技术，旨在减少深度学习模型的内存占用和提高推理速度，同时尽量保持模型的精度。量化通过将模型中的浮点数权重和激活值转换为较低精度的表示形式来实现这一目标。

需要重新演唱·2025-06-28 00:13

【大模型学习 | LORA 原理及实现】

GitHub-microsoft/LoRA:Codeforloralib,animplementationof“LoRA:Low-RankAdaptationofLargeLanguageModels”GPT-3：175B微调模型变得十分的贵

九年义务漏网鲨鱼·2025-06-27 23:13

【机器学习算法】XGBoost原理

一、基本内容基本内容：GBDT的基础上，在损失函数上加入树模型复杂度的正则项与GBDT一样，也是使用新的弱学习器拟合残差（当前模型负梯度，残差方向）GBDT损失函数Loss=∑i=1NL(yi,yit)

·2025-06-27 23:42

大语言模型(LLM)量化基础知识(一)

-派神-·2025-06-27 23:42

使用YOLOv5-ONNX-PyQT-EXE: 全栈式对象检测应用的构建与部署

是一个开源项目，它将流行的YOLOv5对象检测模型集成到ONNX(OpenNeuralNetworkExchange)中，并通过PyQT构建了一个可执行的应用程序，使得非开发人员也能轻松地进行对象检测。

·2025-06-27 23:39

当布列松遇见GPT：AI大模型如何重塑你的“决定性瞬间”

清晨六点，西湖断桥薄雾缭绕。游客小李举起手机却犹豫不决——晨雾浓度、白平衡参数、构图比例...无数专业术语在脑中纠缠。此时他打开摄影助手AI，输入：“西湖晨雾，中国水墨画意境，带断桥轮廓”。三秒后，AI不仅给出f/8光圈、1/60秒快门的精确参数，更建议：“降低机位，以左侧垂柳作前景框架”。这不是科幻场景。Midjourney用户@PixelPioneer使用提示词“布列松风格，巴黎雨天，跳跃水洼

黑巧克力可减脂·2025-06-27 23:08

大模型读过的书，终将成为人类的新血肉：一场知识炼金术的深度剖析

然而，一种前所未有的“数字读者”正在悄然改变这一困境——大语言模型以其近乎贪婪的“阅读”能力，正对浩如烟海的书籍进行前所未有的批量处理与深度总结。

黑巧克力可减脂·2025-06-27 23:38

【大模型学习 | 量化】pytorch量化基础知识（1）

官方定义：performingcomputationsandstoringtensorsatlowerbitwidthsthanfloatingpointprecision.支持INT8量化，可以降低4倍的模型大小以及显存需求

九年义务漏网鲨鱼·2025-06-27 23:37

用python解决关于opencv对图片色点选取并与原图形成对照，代码与常见问题

下面我们将学习opencv和HSV，因为RGB相同的颜色在各种照明条件下可能看起来不同，HSV模型将颜色信息（色调）与亮度和强度分开，这使得检测黄色、红色或绿色等颜色变得更加容易，尤其是在不同的光照条件下

枕书眠月·2025-06-27 22:34

MongoDB 高性能应用场景与实践

在众多的数据库解决方案中，MongoDB凭借其灵活的数据模型、高性能和易于扩展的特点，在许多场景下成为开发者的首选。什么是MongoDB？

AI自闭实验者·2025-06-27 22:04

publishOn and subscribeOn operators

理解它们的区别和使用方式是掌握Reactor并发模型的关键。1.subscribeOn的作用与特点作用：subscribeOn用于指定整个响应式链的订阅操作在哪个调度器（Scheduler）上执行。

lang20150928·2025-06-27 22:31

三维建模3D扫描汽车车灯抄数设计逆向工程-中科米堆

随着3D扫描与逆向工程技术的突破，中科米堆三维建模3D扫描解决方案正以数字化手段革新这一领域，实现从物理车灯到数字模型的精准转化，为汽车设计注入全新动能。

中科米堆·2025-06-27 22:00

配置不当的MCP服务器使AI代理系统面临入侵风险

风险概述：默认配置暴露命令执行漏洞数百台用于连接大语言模型（LLM）与第三方服务、数据源及工具的模型上下文协议（ModelContextProtocol，MCP）服务器存在默认配置缺陷，可能导致用户面临未授权的操作系统命令执行等风险

FreeBuf-·2025-06-27 22:59

从0开始学习计算机视觉--Day04--线性分类

线性分类器是参数模型中最简单，最基础的例子，下面我们用输入图片输出图片分类的模型的例子来更进一步地了解它。首先，我们输入一张图片到模型中，输入后我们就会得到f(x,W)，x指的是

Chef_Chen·2025-06-27 22:29

ComfyUI遭“Pickai“C++后门攻击，全球700余台AI图像生成服务器沦陷

ComfyUI是当前广泛用于部署大型AI图像生成模型的开源框架。攻击者通过该框架漏洞植入名为Pickai的C++后门程序，已导致全球近700台服务器失陷。

FreeBuf-·2025-06-27 22:29

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