swat模型第4页

PyTorch的基础概念和复杂模型的基本使用

文章目录一、PyTorch基础概念二、复杂模型的学习使用一、PyTorch基础概念张量（Tensor）操作：张量是PyTorch中的基本数据结构，类似于NumPy的数组，但支持GPU加速常见操作包括创建张量

香蕉可乐荷包蛋·2025-07-21 18:49

三篇AAAI顶级论文带你一键搞懂多模态！

这些技术不仅提升了模型的性能，还为人工智能在更多领域的应用提供了新的可能性。今天小图给大家精选3篇

·2025-07-21 18:18

Python FastAPI 与传统 Web 框架的性能对比

我们将从架构设计、请求处理模型、并发能力等多个维度进行对比分析，并通过基准测试数据展示实际性能差异。文章还将提供代码示例和性能优化建议，帮助开发

Python编程之道·2025-07-21 17:13

监控漏检频发？陌讯YOLOv7实时优化方案召回率提升25%

一、开篇痛点在安防监控领域，传统目标检测模型面临三重困境：实时性差：1080P视频流处理普遍低于20FPS（VGG16仅15FPS）漏检率高：密集场景下小目标召回率常低于60%（COCO-val实测数据

2501_92489016·2025-07-21 17:13

Python Django 数据库索引优化

文章包含索引类型选择、复合索引优化、Django模型字段索引配置、查询集优化技巧等

Python编程之道·2025-07-21 17:13

2025AI大模型路线图，手把手教你！大模型新人必看，少走三年弯路就靠这篇！

这两年，大模型从实验室里的高冷研究，走到每个程序员、学生、转行者的聊天框和职业规划表里。几乎每天都有人来问我："师兄，我是做后端的，能不能转大模型？""我在看一些课程，不知道该学哪些才有用？""

AGI大模型老王·2025-07-21 17:12

公开发言：如何管理好听众的注意力？

要想牢牢地抓住听众的注意力，这个发言稿不能展现复杂的书面逻辑，咱们得营造听众的感受模型框架：挑战+解决方案重要公式：公开发言=一个挑战+三点方案+一次返场。

溜溜咻咻·2025-07-21 17:46

TensorFlow GPU 2.10.1 for Python 3.9快速安装指南

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：TensorFlowGPU2.10.1是专为Windowsx64和Python3.9设计的TensorFlow版本，它集成了GPU支持以加快深度学习模型的训练。

疑样·2025-07-21 17:12

ZooKeeper学习专栏（一）：分布式协调的核心基石

三、核心数据模型：ZNode3.1树形命名空间：分布式世界的文件系统3.2ZNode类型3.3ZNode数据结构：数据+元数据的完美融合Stat核心字段解析3.4ZNode操作3.5ZNode设计哲学3.6

快乐肚皮·2025-07-21 17:09

Grok网站的后端语言是php和Python2.7

老马的Grok模型https://grok.com/#subscribephp语法这里还出现了两个bug后端语言能看到是php和python2.7要说卷还是得看中国的程序员啊，天天就是新技术，赶不上别人就

言之。·2025-07-21 17:38

FunASR Paraformer-zh：高效中文端到端语音识别方案全解

其中paraformer-zh和paraformer-zh-streaming是针对中文语音识别任务优化的端到端模型，分别适用于离线和流式场景。

·2025-07-21 16:37

机器学习专栏（62）：手把手实现工业级ResNet-34及调优全攻略

目录一、ResNet革命性突破解析1.1残差学习核心思想1.2ResNet-34结构详解二、工业级Keras实现详解2.1数据预处理流水线2.2完整模型实现三、模型训练调优策略3.1学习率动态调整3.2

·2025-07-21 16:06

《从零构建大模型》系列（21）：从头实现GPT模型——构建文本生成引擎

本文将带你从零构建类GPT模型：通过实现层归一化、前馈网络和Transformer块等核心组件，打造一个完整的文本生成模型架构，为后续训练奠定基础。

·2025-07-21 16:06

头盔识别误报率高？陌讯YOLOv7优化方案实测准确率达99%！

算法失效的致命时刻在智慧交通领域，电动车头盔识别长期面临三大痛点：漏检危机：行人遮挡、雨天反光导致传统算法漏检率高达15%（某头部车企实测数据）误报泛滥：相似物体（背包、安全帽）误识别率超20%实时性缺陷：开源模型在

·2025-07-21 16:36

Spring AI-15.Spring AI API

以下是可用的关键功能概述：简介SpringAIAPI提供跨AI供应商的可移植模型API，适用于聊天、文本转图像、音频转录、文本转语音和嵌入模型。

程序员勇哥·2025-07-21 16:05

企业级AI搜索引擎从零到一开发实战：全链路技术解析与代码实现

本文将深入剖析基于大语言模型、知识图谱和分布式架构的智能搜索引擎开发全流程，从数据抓取、索引构建到查询处理模块，提供完整的代码实现和架构设计。

·2025-07-21 15:02

深度学习方法生成抓取位姿与6D姿态估计的完整实现

如何将GraspNet等深度学习模型与6D姿态估计集成到ROS2和MoveIt中，实现高精度的机器人抓取系统。

ZPC8210·2025-07-21 15:31

从功能到落地：AI Agent 平台选型的 6 大维度全解析

近两年，随着大语言模型（LLM）技术的快速迭代，“AIAgent”正在从实验室走向企业实际生产线。

·2025-07-21 15:30

智慧城管新突破：陌讯动态量化技术实现端侧模型压缩20倍

开篇痛点深夜暴雨中的违规占道经营检测误报率超60%，光照反射干扰导致传统YOLOv5召回率暴跌——这是某省会城市智慧城管项目的真实困境。当算法工程师面对复杂城市场景时，环境干扰、小目标密集、实时性要求构成三重技术难关。技术解析：陌讯自适应多模态架构传统单阶段检测器在雨天场景失效的核心原因，在于固定感受野难以适应尺度突变目标。陌讯算法引入动态梯度调制机制，通过特征金字塔的跨层权重自适应调整，显著提升

2501_92487735·2025-07-21 15:59

如何用纯 HTML 文件实现 Vue.js 应用，并通过 CDN 引入 Element UI

它基于标准HTML、CSS和JavaScript构建，提供声明式的、组件化的编程模型，可高效开发用户界面。具有响应式数据绑定等特性，能自动跟踪数据变化并更新DOM。

人工智能训练师·2025-07-21 15:28

【AI大模型：架构实战】35、企业级AI中台全链路架构设计与实战指南：从数据管理到智能服务

在企业智能化转型过程中，AI能力的规模化复用与高效管理成为核心挑战。AI中台作为连接技术与业务的桥梁，通过标准化能力输出、集中化资源管控和全链路治理，解决了"重复建设、资源浪费、安全失控"等痛点。本文基于2025年最新实践，详解企业AI中台的架构设计、关键技术实现、落地路径及避坑指南，助力企业构建支撑千级AI应用的"智能中枢"。一、AI中台核心定位与整体架构企业级AI中台并非简单的技术堆砌，而是以

无心水·2025-07-21 15:57

Visual Autoregressive Modeling: Scalable Image Generation via Next-Scale Prediction

论文链接：VisualAutoregressiveModeling:ScalableImageGenerationviaNext-ScalePrediction文章目录简介预测下一个token自回归模型范式分析

zzfive·2025-07-21 15:27

大模型聊天模板

文章目录何为聊天模板聊天模板具体长什么样为什么会出现聊天模板何为聊天模板相信大多数本地离线使用过(特别是训练或微调过)LLM、VLM的人知道“Chattemplate/聊天模板”这个概念，但可能并没有对其有较多的了解。本文主要整合网络收集的知识，结合少数使用“聊天模板”的经验对其进行简要说明，希望可以帮助到大家。如果了解Alpaca、ShareGPT等数据集会知道，数据集都是结构化形式，其中会有各

·2025-07-21 15:27

基于深度学习的目标检测：从基础到实践

本文将详细介绍如何使用深度学习技术构建目标检测模型，从理论基础到代码实现，带你一步步掌握目标检测的完整流程。一、目标检测的基本概念（一）目标检测的定义目标检测是指在图像中识别和定位多个对象

Blossom.118·2025-07-21 14:25

在ComfyUI中CLIP Text Encode (Prompt)和CLIPTextEncodeFlux的区别

特点：✅使用OpenAICLIP模型（ViT-L/14等）✅默认最大支持77tokens(固定超参数)✅超过77tokens时：部分实现直接截断

虎冯河·2025-07-21 14:54

【AI大模型应用开发】Prompt提示词工程

、指点感谢新老朋友给予过的关心，过去经历了很多，身心状态慢慢调整，因此更新文章较慢，给关注我的新老朋友道声抱歉，也再次给对桐小白给予关心的新老朋友表示感谢~Prompt提示词工程（初步）【更新日志】大模型分类

bay_Tong桐小白·2025-07-21 14:52

零基础学习性能测试第一章：核心性能指标-并发量

目录零基础学习性能测试：第一章-核心性能指标：并发量一、并发量核心概念解析1.并发量定义与分类2.并发量关键特性二、并发量测试的核心价值1.业务意义三角模型2.实际工作场景应用三、并发量测试实战指南1.

试着·2025-07-21 14:51

基于 Qwen-Agent 与 MCP 实现阿里云 ECS 实例查询（含完整代码与实操）

✅关键词：Qwen-Agent、MCP、阿里云、运维、LLM、FunctionCalling在现代云运维场景中，我们不仅希望大语言模型（LLM）能回答文本问题，更希望它能直接调用云端API、查询资源，实现

·2025-07-21 13:47

14.3 FFT与PEFT终极对决：1%参数实现3倍速训练，显存暴降80%！

以微调权重比例分类：FFTvsPEFT深度解析在大模型微调领域，参数调整比例直接决定训练效率与模型性能的平衡。

少林码僧·2025-07-21 13:42

实现大语言模型与应用的无缝对接

在当今人工智能快速发展的时代，大语言模型（LLMs）已经成为众多应用的核心驱动力。然而，如何让这些强大的模型与各种数据源和工具进行有效集成，仍然是一个挑战。

meslog·2025-07-21 13:42

MJExtension

https://github.com/CoderMJLee/MJExtensionExamples【示例】AddMJKeyValueprotocoltoyourmodelifneeded【如果有需要,请在模型中加入

AlanGe·2025-07-21 12:39

如何调整优化器的参数来优化神经网络性能？

学习率过大，模型可能无法收敛，在最优解附近振荡甚至发散；学习率过小，训练速度会非常缓慢。-调整方法：通常初始值

Idividuals·2025-07-21 12:40

零基础入门数据库，万字超详细Sql server期末复习

关系型数据库是一种采用关系模型来组织数据的数据库系统。它将数据存储在表格形式的结构中，通常称为表。这些表由行和列组成，每一行代表一条记录，每一列代表一个字段。关系型数据

Heyqings·2025-07-21 12:08

Spring04：Spring MVC

一、SpringMVC核心解析SpringMVC是基于Java实现MVC模型的轻量级Web框架，其核心优势在于简化Web开发、灵活性强和与Spring生态无缝集成。

dfraetaem·2025-07-21 12:08

【操作系统-Day 7】程序的“分身”：一文彻底搞懂什么是进程 (Process)？

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain

吴师兄大模型·2025-07-21 12:07

Spring AI + MCP Client 配置与使用详解

前言随着大模型技术的快速发展，ModelCoordinationProtocol(MCP)逐渐成为连接本地系统和远程AI服务的重要桥梁。

超级小忍·2025-07-21 12:06

【大语言模型基础】GPT（Generative Pre-training ）生成式无监督预训练模型原理

OpenAIGPT:通过transformerdecoder学习出来一个语言模型，不是固定的，通过任务fine-tuning,用transfomer代替ELMo的LSTM。

·2025-07-21 12:04

【农业模型】GPT地学领域应用、AquaCrop、R贝叶斯生态、Copula函数、DSSAT、APSIM、WOFOST、DNDC、CERRES、SWACRO、RZWQM、POTATO、SOLANUM

农业模型依据研究对象分为农业生物模型、农业环境模型、农业技术模型、农业经济模型作物模型，即作物生长模拟模型(或称作物生长模型)，是从系统科学的角度，基于作物生理过程机制，将气候、土壤、作物品种和管理措施等对作物生长的影响因素作为一个整体系统的数值模拟系统

weixin_贾·2025-07-21 12:33

AI产品经理成长记《零号列车》第一集邂逅0XAI列车

你会跟着角色的脚步推进剧情，在不知不觉中吃透机器学习、大模型应用等专业概念；更有深入浅出的技术拆

黑客思维者·2025-07-21 11:32

JavaScript语言基础全解析：语法、面向对象与异步编程

其语言基础可概括为三大核心：语法基础（变量、数据类型、控制流等）、面向对象与原型系统（独特的原型继承机制）、异步编程模型（处理非阻塞操作的核心方案）。

白仑色·2025-07-21 11:31

MATC：通过数学推理和图表还原增强视觉语言预训练

然而，现有的最先进的视觉语言模型在这些数据上的表现并不理想。我们提出了MATCHA（数学推理与图表去渲染预训练），旨在增强视觉语言模型在联合建模图表/图形与语言数据方面的能力。

AI专题精讲·2025-07-21 11:01

【机器学习】探索未来科技的前沿：人工智能、机器学习与大模型

1.3人工智能的分类1.4人工智能的应用二、机器学习：人工智能的核心技术2.1机器学习的定义2.2机器学习的分类2.3机器学习的实现原理2.4机器学习的应用2.5机器学习的示例代码2.6解释代码三、大模型

AIGC零基础入门小白·2025-07-21 11:58

现代人工智能综合分类：大模型时代的架构、模态与生态系统

目录引言：人工智能的第四次浪潮与新分类的必要性第一节：大型模型范式的基础支柱1.1规模化假说：算力、数据与算法的三位一体1.2“涌现能力”之谜：当“更多”变为“不同”1.3自监督学习（SSL）革命第二节

司南锤·2025-07-21 11:57

十种常用数据分析模型

1-线性回归（LinearRegression）场景：预测商品销售额优点：简单易用，结果易于解释缺点：假设线性关系，容易受到异常值影响概念：建立自变量和因变量之间线性关系的模型。

耐思nice～·2025-07-21 10:51

Sequential Thinking：AI深度思考的新范式及其与CoT、ReAct的对比分析

引言：AI深度思考的演进与SequentialThinking的崛起在人工智能技术快速发展的今天，AI模型的思考能力正经历着从简单应答到深度推理的革命性转变。

码字的字节·2025-07-21 09:46

一元线性回归模型与最小二乘法

监督学习中，如果预测的变量是离散的，我们称其为分类（如决策树，支持向量机等），如果预测的变量是连续的，我们称其为回归。回归分析中，如果只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则称为多元线性回归分析。对于二维空间线性是一条直线；对于三维空间线性是一个平面，对于多维空间线

liuzx32·2025-07-21 09:02

Datawhale X 魔塔 Ai夏令营 --深度学习基础

这是我们在训练深度学习模型时希望找到的点，因为它代表着模型的最佳性能。局部极小值：在损失函数的一个局部区域内，损失值达到最小，但在整个函数定义域内可能不是最小的。

·2025-07-21 08:11

Unet源码实现（pytorch）

主要贡献U-Net的主要贡献包括：1、数据增强策略：使用随机弹性变形和其他形式的数据增强来增加训练数据的多样性，从而在有限的数据集上训练出更强大的模型。2、U形网络结

wyn20001128·2025-07-21 08:09

pytorch的学习笔记

NVIDIA公司发布了CUDA(ComputeUnifiedDeviceArchitecture)，是一种新的操作GPU计算的硬件和软件架构，是建立在NVIDIA的GPUs上的一个通用并行计算平台和编程模型

wyn20001128·2025-07-21 08:39

深度学习模块实践手册（第十二期）

Ghost模块论文《GhostNet:MoreFeaturesfromCheapOperations》1、作用：Ghost模块是一种轻量级的特征提取模块，旨在通过廉价操作生成更多特征图，减少计算量的同时保持模型性能

加油吧zkf·2025-07-21 08:38

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