tensorRT部署模型第5页

必知必会！如何在Kubernetes中管理Configurations和Secrets

在Kubernetes中，管理配置和机密信息对于确保应用程序的灵活性、安全性和易于部署至关重要。

硅基创想家·2025-02-26 13:56

2025年，微服务架构和大模型能“玩出”什么新花样？

2025年开年，DeepSeek开源模型以“低成本、高性能”成功掀起AI平价化浪潮，并以惊人的速度渗透至各个领域。在AI平价化浪潮的推动下，微服务架构正迎来前所未有的变革机遇。

·2025-02-26 13:12

门控机制中的稀疏式、密集式和Soft式三种类型分别适用于哪些具体场景？

稀疏式门控机制适用于以下场景：计算资源有限的任务：例如，在大规模模型中，为了降低计算复杂度和提高效率，可以仅激活部

百态老人·2025-02-26 13:25

【Manifest 的日常核心价值：被忽视的「幕后功臣」】

Manifest的日常核心价值：被忽视的「幕后功臣」️一、看似无用，实则关键的三大隐形价值1.部署流程的自动化基石场景：每次代码合并到主分支后自动部署无Manifest：手动记录本次构建产物的文件名→容易出错

Gazer_S·2025-02-26 13:54

云平台结合DeepSeek的AI模型优化实践：技术突破与应用革新

云平台与AI模型的深度结合已成为推动人工智能技术落地的重要驱动力。DeepSeek（深度求索）作为前沿AI模型的代表，通过与云计算的深度融合，在技术架构和应用场景层面实现了突破性进展。

荣华富贵8·2025-02-26 13:23

全市场大模型分类及对比分析报告

全市场大模型分类及对比分析报告1.引言随着人工智能技术的飞速发展，大模型（LargeModels）已成为推动AI进步的核心力量。

早退的程序员·2025-02-26 13:53

数据仓库面试题集锦（附答案和数仓知识体系），面试必过

数据仓库模型的选择是灵活的，不局限与某种模型方法；数据仓库数据是灵活的，以实际需求场景为导向；数仓设计要兼顾灵活性、可扩展性、要考虑技术可靠性和实现成本1）调研：业务调研、需求调研、数据调研2）划分主题域

m0_60635001·2025-02-26 13:20

YOLOv11-ultralytics-8.3.67部分代码阅读笔记-validator.py

.所需的库和模块2.classBaseValidator:1.所需的库和模块#UltralyticsAGPL-3.0License-https://ultralytics.com/license#检查模型在数据集的测试或验证分割上的准确性

红色的山茶花·2025-02-26 13:20

大模型知识蒸馏：技术突破与应用范式重构——从DeepSeek创新看AI基础设施演进路径

一、知识蒸馏的技术哲学演进知识蒸馏（KnowledgeDistillation）作为模型压缩领域的核心技术突破，其发展轨迹折射出人工智能从"规模崇拜"向"效率优先"的范式转变。

大模型服务器厂商·2025-02-26 13:20

Byzer：面向Data+AI的云原生低代码化语言

在数据科学和人工智能迅速发展的今天，企业面临着如何高效处理海量数据并实现AI模型快速开发的挑战。Byzer，作为一种创新的云原生低代码化语言，为这一难题提供了独特的解决方案。

ITPUB-微风·2025-02-26 12:18

RAG技术全面解析：从原理到实践中的20个关键问题

与传统生成模型的区别是什么？RAG定义检索增强生成（Retrieval-AugmentedGeneration,RAG）是一种结合检索技术与生成模型的技术。

大F的智能小课·2025-02-26 12:47

DeepSeek颠覆传统教育：揭秘AI作业批改如何实现秒级反馈与精准提升

DeepSeek智能教育新突破：基于深度学习的作业批改与个性化反馈系统详解一、研究背景与意义在教育数字化转型的浪潮中，DeepSeek研发团队基于自研大语言模型，构建了新一代智能作业批改系统。

Coderabo·2025-02-26 12:15

机器学习安全核心算法全景解析

从数据投毒到模型窃取，攻击者不断突破传统防御边界。本文系统性梳理ML安全关键技术图谱，重点解析12类核心算法及其防御价值。

金外飞176·2025-02-26 12:44

零基础学习机器学习分类模型

我们将使用著名的Iris数据集，来构建一个机器学习模型，进行花卉品种的分类。整个过程会包含：原理介绍：机器学习的基本概念。数据加载和预处理：如何加载数据并进行必要的处理。

可喜~可乐·2025-02-26 12:14

JVM之垃圾回收和调优思路

文章目录GC的基础知识1.什么是垃圾2.如何定位（找到）垃圾3.常见的垃圾回收算法4.JVM内存分代模型（用于分代垃圾回收算法）5.常见的垃圾回收器常见垃圾回收器组合参数设定：(1.8)JVM调优第一步

星星都没我亮·2025-02-26 11:13

训练神经网络出现nan

参考资料Pytorch训练模型损失Loss为Nan或者无穷大（INF）原因Pytorch训练模型损失Loss为Nan或者无穷大（INF）原因_pytorchnan-CSDN博客文章浏览阅读5.6w次，点赞

崧小果·2025-02-26 11:12

深度求索DeepSeek：AI大模型的全域应用与技术突破

——从政务到医疗，解析国产大模型的创新实践与未来图景引言：DeepSeek的技术定位与行业价值DeepSeek（深度求索）作为中国AI领域的新锐力量，凭借"低成本、高精度、强场景适配"的差异化优势，在短短两年内实现了从技术研发到行业落地的跨越式发展

量子纠缠BUG·2025-02-26 11:11

微信小程序流量主提升ecpm的一些方法

微信官方给出的原因说明：实操下来的真实感受：实际上ecpm低的原因可能不是你的部署广告位不合理的问题，更多的应该是用户群体和用户质量导致

任聪聪·2025-02-26 11:11

短剧源码搭建部署短剧小程序测试报告

短剧小程序测试报告1.概述今天对一款短剧小程序进行了全面测试，整体体验非常优秀。该小程序在功能设计、用户体验、后台管理以及商业模式等方面都表现出色。以下是详细的测试反馈：感兴趣的可以点我参考一起讨论一下2.前端体验2.1格式布局优点：界面设计简洁美观，色彩搭配舒适，符合短剧类应用的用户群体审美。布局合理，导航清晰，用户可以轻松找到所需功能。响应式设计良好，在不同尺寸的设备上都能保持良好的显示效果。

南阳迈特网络科技·2025-02-26 11:39

短视频矩阵服务架构指南

每个服务都可以独立部署和扩展，从而提高了系统的整体灵活性和响应速度。API网关作为系统的入口，负责请求路由、负载均衡、认证和授权等功能。

李lrh9166·2025-02-26 11:37

统一 SASE 架构中的网络和安全融合

更重要的是，这些问题早在生成式人工智能和大型语言模型的新障碍被引入公众之前就已出现。

网络研究观·2025-02-26 11:37

最全redis缓存核心知点（原理+图解）

redis缓存核心知点一、主流应用架构二、缓存知识考点三、多路I/O复用模型四、常用的数据类型五、消息队列六、Redis的持久化6.1BGSAVE原理6.2RBD持久化的缺点6.3持久化方式之AOF6.4AOF

敲代码的胖虎·2025-02-26 10:35

Flink-02-flink技术架构及工作原理

Flink组件栈自下而上，分别针对每一层进行解释说明：Deployment该层主要涉及了Flink的部署模式，Flink支持多种部署模式：本地、集群（Standalone/YARN）、云（GCE/EC2

TRX1024·2025-02-26 10:35

ai大模型自动化测试-TensorFlow Testing 测试模型实例

AI大模型自动化测试是确保模型质量、可靠性和性能的关键环节，以下将从测试流程、测试内容、测试工具及测试挑战与应对几个方面进行详细介绍：测试流程测试计划制定确定测试目标：明确要测试的AI大模型的具体功能、

小赖同学啊·2025-02-26 10:33

DeepSeek：大模型时代的“破局者”

公司专注于开发先进的大语言模型（LLM）和相关技术，致力于在人工智能领域实现技术突破和创新应用。在成立后的短时间内，DeepSeek取得了令人瞩目的成绩。

qq_44233281·2025-02-26 10:02

Docker 的安全配置与优化（一）

它以其独特的优势，如环境隔离、快速部署、资源高效利用等，极大地改变了软件交付和运行的方式。

计算机毕设定制辅导-无忧学长·2025-02-26 10:02

深度学习-133-LangGraph之应用实例(二)使用面向过程和面向对象的两种编程方式构建带记忆的聊天机器人

文章目录1通用配置1.1大语言模型ChatOllama1.2函数trim_messages1.2.1函数概述1.2.2函数参数1.2.3测试应用2面向过程编程2.1不裁剪历史信息2.1.1创建图2.1.2

皮皮冰燃·2025-02-26 10:02

DeepSeek免费福利限时开启，AI界的“薅羊毛”机会来了！

deepseek的动态，现在看到一则好消息，分享给大家；国家超算中心目前上线了deepseek且免费调用DeepSeek-R1:7B、DeepSeek-R1:14B、DeepSeek-R1:32B三个模型

·2025-02-26 09:40

AI人工智能机器学习之监督线性模型

1、概要本篇学习AI人工智能机器监督学习框架下的线性模型，以LinearRegression线性回归和LogisticRegression逻辑回归为示例，从代码层面测试和讲述监督学习中的线性模型。

rockfeng0·2025-02-26 09:57

大数据模型：技术赋能，引领未来

而如何挖掘和利用这些海量数据，为企业和社会创造价值，正是大数据模型所追求的目标。本文将从以下几个方面对大数据模型进行探讨：概述、技术原理、应用场景、挑战与发展趋势。

大模型教程·2025-02-26 09:56

Node.js定义以及性能优化

它采用事件驱动、非阻塞I/O模型，适合构建高性能、可扩展的网络应用。

Sunshinedada·2025-02-26 09:55

大模型和数据要素赋能农业生产数智化解决方案

大模型和数据要素赋能农业生产数智化解决方案大模型和数据要素赋能农业生产数智化解决方案引言背景与意义解决方案概述大模型在农业生产中的应用作物生长模型病虫害预测模型农业气象模型数据要素在农业生产中的作用土壤数据气象数据作物生长数据数智化解决方案的设计与实现总体架构设计数据处理与分析模块智能决策与支持模块解决方案应用效果评估及推广前景应用效果评估方法推广前景展望第

数智化领地·2025-02-26 09:23

BCPD++(非刚性配准) 算法原理详解

BCPD++的核心创新在于：分层贝叶斯模型：自适应学习超参数，减少人工调参需求。变分贝叶斯推断：替代传

点云SLAM·2025-02-26 08:17

点云配准（点云拼接）论文综述

随着传感器技术（如LiDAR、RGB-D相机）的进步与深度学习的发展，点云配准方法经历了从传统优化算法到数据驱动模型的演变。本文系统综

点云SLAM·2025-02-26 08:47

CPD（Coherent Point Drift）非刚性点云配准算法

CPD（CoherentPointDrift）非刚性点云配准算法详解一、算法概述CPD（CoherentPointDrift）是一种基于概率模型的非刚性点云配准方法，由AndriyMyronenko等人在

点云SLAM·2025-02-26 08:47

解读 DeepSeek 关键 RL 算法 GRPO

从惊艳的模型表现，到不断拓展的应用场景，DeepSeek正以强劲之势重塑着行业格局。大家不难发现，无论是复杂的自然语言处理任务，还是充满挑战的智能推理难题，DeepSeek都能展现出卓越的性能。

进一步有进一步的欢喜·2025-02-26 08:16

详细介绍人工智能学习框架

人工智能学习框架是开发者用于构建、训练和部署机器学习模型的核心工具。

日记成书·2025-02-26 08:16

总结yolov8做检测训练时所需要的代码

运行模型训练脚本代码:大家可以先在ultralytics/ultralytics文件夹下新建一个mytrain.py，然后直接复制下面的代码，所有训练有关的超参数都可以在这个文件中调节，不懂超参数可以忽略

小胡学长·2025-02-26 08:13

从零开始玩转TensorFlow：小明的机器学习故事 4

虽然在朋友们看来已经很不错了，但小明发现一个问题：当比赛数据越来越多、球队的特征越来越复杂时，模型的准确率提升得很慢。

山海青风·2025-02-26 07:42

赋能农业数字化转型雏森科技助力“聚农拼”平台建设

在中央一号文件连续多年对发展智慧农业作出重要部署的背景下，集团领导们积极响应，组织开发了“聚农拼”数字农业服务平台，通过互联网信息化、数字化精准匹

CSSoftTechAI·2025-02-26 07:42

electron部署更新服务器

1.electron更新有两种方式windows应用安装打包有两种1.squirrel第一种通过electron包里的autoUpdater模块，设置github用户名/repo仓库名，会自动拼接feedurl为https://update.electronjs.org/${用户名}/${仓库名}/${arch}/${version},更新服务器update.electronjs.org会去git

zhhao1·2025-02-26 07:41

Qwen2.5 技术报告

本报告介绍Qwen2.5，这是一系列全面的大语言模型(LLM)，旨在满足多样化的需求。与之前的迭代相比，Qwen2.5在预训练和后训练阶段都有显著的改进。

三谷秋水·2025-02-26 07:11

《网络安全自学教程》- TCP/IP协议栈的安全问题和解决方案

因为OSI是理想化的七层模型，所以TCP/IP协议簇从「实用性」的角度出发，将OSI七层参考模型简化为四层模型。从上往下依次是应用层、传输层、网络互联层、网络接口层。

士别三日wyx·2025-02-26 07:39

GAN（Generative Adversarial Network）—生成对抗网络

生成建模的目标是自主识别输入数据中的模式，使模型能够生成与原始数据集相似的新示例。本文涵盖了您需要了解的有关GAN、GAN架构、GAN的工作原理以及GAN模型类型等的所有信息。目录什么是生成对抗网络？

算法资料吧！·2025-02-26 06:06

外咸瓜街的一条咸鱼·2025-02-26 06:36

Flink集群架构

从本章节开始，我们对flink从它的一个集群的一个架构以及它的一个部署模式着手，去了解flink如何去部署在不同的这样的一个集群的一些资源管理器上面，以及相应的一些原理的一些解析。

流量留·2025-02-26 06:32

【AI论文】S*: 针对代码生成的测试时缩放方法

摘要：在多个领域中，增加大型语言模型（LLM）测试时的计算量已展现出广阔前景，但在代码生成方面，尽管数学领域已对此进行了深入研究，该方向仍探索不足。

东临碣石82·2025-02-26 05:58

将 Docker 数据迁移到新磁盘：详细操作指南

将Docker数据迁移到新磁盘：详细操作指南背景在容器化应用的部署中，Docker通常将数据存储在默认的/var/lib/docker目录。

DZSpace·2025-02-26 05:28

Genesis：AI驱动的天空盒深度纹理自动生成工具

该项目的主要目的是探索当前2D图像生成模型在构建3D世界中的潜力，并为未来的AI辅助游戏开发提供原型工作流程。项目技术分析

羿妍玫Ivan·2025-02-26 05:27

DeepSeek的开源之路:一文读懂从V1-R1的技术发展,见证从开源新秀到推理革命的领跑者

作者：京东科技蔡欣彤一、引言：AI时代的挑战与DeepSeek的崛起在大模型时代，AI技术的飞速发展带来了前所未有的机遇，但也伴随着巨大的挑战。

·2025-02-26 05:05

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