three.js模型可拖拽

透过生活小故事，轻松理解大模型开发的五种核心方法

大家好，我是大圣，今天聊一下大模型开发的几种方法。大模型开发常用方法前言人工智能的世界听起来复杂神秘，但其实它与我们的日常生活有着许多相似之处。
·2025-01-19 19:54

文心一言vsGPT-4全面对比

文心一言和GPT-4都是当前非常先进的人工智能语言模型，它们各自具有独特的特点和优势。
编程小郭·2025-01-19 18:45

doris 安装部署

存储和维护集群的元数据，负责接收和解析用户的查询请求，规划查询计化，调度查询结果，FE主要分为三个角色：Leader、Follower、ObserverLeader和Follower主要是用来实现Doris集群的高可
猫猫姐·2025-01-19 18:13

最近，大模型岗位爆了。。。

重磅消息，国资委打响了国内AI第一枪！宣布央企将把发展AI放在全局统筹地位上，并加快建设一批智能算力中心。这意味着传统行业又迎来了一次大洗牌，这个过程需要大量AI人才！！现在国内头部人工智能公司已经开始用AI数字人助力各行各业，央企+交互数字人将成今年一整年的趋势。除此之外，知名大厂也都在布局AI市场。懂AI的程序员年薪已经翻到80w-96w!风口之下，与其焦虑被行业淘汰，不如先人一步掌握AI大模
IT猫仔·2025-01-19 18:43

Kimi终于开源了，联手清华开源大模型推理架构Mooncake

在人工智能迅速发展的时代，大型模型的智能化水平不断提升，但随之而来的推理系统效率挑战也越来越明显。如何应对高推理负载、降低推理成本、缩短响应时间，已成为业界共同面对的重要问题。
吴脑的键客·2025-01-19 18:11

2025年01月19日Github流行趋势

项目维护者：yiranyyu,iceflame89,yaoyuanTHU,LDLINGLINGLING,tc-mb项目简介：MiniCPM-o2.6:一个适用于视觉、语音和多模态直播的GPT-4o级别模型
油泼辣子多加·2025-01-19 18:38

嵌入式驱动开发详解9（platform驱动）

文章目录前言platform简介总线驱动设备设备树下的platform驱动在设备树中创建设备节点编写platform驱动后续参考文献前言Linux系统要考虑到驱动的可重用性，提出了驱动的分离与分层这样的软件思路
嵌入~狮·2025-01-19 18:37

摆脱焦虑，释放大脑——GTD（Get Things Done）的核心与深度实践

你知道它很重要，可它却摆脱了大脑的捕捉，像空气一样无形、无声。一旦在老板的晨会上被点名，心头的五雷轰顶刹那间提醒了你：“原来是这个！”这种记忆的疏忽，正是许多人管理时间的最大障碍。
Qingzong_MA·2025-01-19 18:37

基于R语言的现代贝叶斯统计学方法（贝叶斯参数估计、贝叶斯回归、贝叶斯计算实践过程

专题一贝叶斯统计学的思想与概念1.1信念函数与概率1.2事件划分与贝叶斯法则1.3稀少事件的概率估计1.4可交换性1.5预测模型的构建专题二单参数模型2.1二项式模型与置信域2.2泊松模型与后验分布2.3
xiao5kou4chang6kai4·2025-01-19 17:37

【大模型】从零样本到少样本学习：一文读懂 Zero-shot、One-shot 和 Few-shot 的核心原理与应用！

正文：在自然语言处理（NLP）领域，Zero-shot、One-shot和Few-shot学习已经成为衡量大语言模型泛化能力的重要指标。
橙子小哥的代码世界·2025-01-19 17:06

人工智能：人形机器人的开发需要哪些技能？

人形机器人的开发需要多学科、多领域的专业技能，具体如下：机械工程技能机械设计与建模：熟练掌握计算机辅助设计（CAD）软件，如SolidWorks、AutoCAD等，能够创建精确的3D模型，进行结构分析，
InnoLink_1024·2025-01-19 17:34

通俗易懂之样条函数的原理、计算、案例、python实现

理解样条函数（SplineFunctions）是掌握广义加性模型（GAMs）及其他非线性回归技术的关键。样条函数通过分段多项式的形式，在不同区间内灵活地拟合数据，从而捕捉复杂的非线性关系。
智识小站·2025-01-19 17:31

广义加性模型的参数、半参数、非参数形式

简要介绍在统计学中，广义加性模型（GAM）是一种广义线性模型，其中线性响应变量线性地依赖于一些预测变量的未知光滑函数，并且人们对这些光滑函数的推理很感兴趣。
智识小站·2025-01-19 17:31

Python 包与模块：深入理解与实践

一、引言在Python编程的广阔领域中，包（Package）和模块（Module）是构建大型、可维护项目的重要基石。它们不仅提供了一种组织代码的有效方式，还能实现代码的复用与共享。
kdayjj966·2025-01-19 17:58

Compose Multiplatform+kotlin Multiplatfrom

build.gradle下面是/gradle/libs.versions.toml下面是androidApp下的build.gradle结尾前言现在Android原生需求日渐减少，多平台或车载，端侧大模型等我看是未来的主流
宝杰X7·2025-01-19 16:57

Cognitive Architectures for Language Agents

语言代理的认知架构摘要1引言2背景：从字符串到符号AGI3语言模型与生产系统之间的链接4语言代理的认知架构（CoALA）：一个概念框架5用例6可操作的见解7讨论8结论摘要最近的努力已经将大型语言模型（LLM
UnknownBody·2025-01-19 16:57

【Compose multiplatform教程23】在通用代码中使用视图模型（ViewModel）

使用Compose多平台（ComposeMultiplatform）可以在通用代码中实现安卓（Android）中那种通过视图模型（ViewModelhttps://developer.android.com
小林爱·2025-01-19 16:25

嵌入式驱动开发详解视频教程

第一章+Linux设备驱动模型第二章Linux内核模块第三章Linux内核编程API第四章Linux字符设备驱动第五章Linux块设备驱动第六章Linuxplatform驱动第七章Linux触摸屏设备驱动第八章
acp小鸡炖蘑菇·2025-01-19 16:25

什么是AI显卡，英伟达与AMD显卡的全面对比

AI显卡通过高度并行的架构，可以显著提升训练速度和模型性能，同时降低功耗和延迟。常见的AI显卡用途包括：深度学习模
wit_@·2025-01-19 16:53

详解AI大模型的主要指标与国内常见大模型对比分析

AI大模型的主要指标与国内常见大模型对比分析随着人工智能技术的快速发展，大模型（LargeAIModels）在自然语言处理、计算机视觉和多模态任务中取得了突破性进展。
wit_@·2025-01-19 16:51

计算机技术：冯·诺伊曼架构

冯·诺伊曼架构（VonNeumannArchitecture）是由著名数学家和计算机科学家约翰·冯·诺伊曼（JohnvonNeumann）在20世纪40年代提出的一种计算机设计模型。
InnoLink_1024·2025-01-19 16:51

深入了解卷积神经网络（CNN）：图像处理与深度学习的革命性技术

深入了解卷积神经网络（CNN）：图像处理与深度学习的革命性技术导语卷积神经网络（CNN）是现代深度学习领域中最重要的模型之一，特别在计算机视觉（CV）领域具有革命性的影响。
wit_@·2025-01-19 16:50

PHP:写接口与接口的调用（完整版，封装公共方法）

说明发送请求部分，去调用接口的部分（语言不限，这里使用php）这里使用提交按钮发送请求初始数据为对象，通过json进行发送必要数据：接口的url；接口方提供的AccessKeyId，AccessKeySecret（可生成随机数
25号底片~·2025-01-19 15:16

python 特征选择方法_【来点干货】机器学习中常用的特征选择方法及非常详细的Python实例...

特征选择(Featureselection)是在构建预测模型的过程中减少输入变量的一个过程。它是机器学习中非常重要的一步并在很大程度上可以提高模型预测精度。
Blair Long·2025-01-19 15:14

python 单因子方差分析_假设检验之F检验-方差分析

其通常是用来分析用了超过一个参数的统计模型，以判断该模型中的全部或一部分参数是否适合用来估计总体F检验对于数据的正态性非常敏感，因此在检验方差齐
雏Carnation·2025-01-19 15:42

一文读懂数据仓库构建流程（超详细）

1、数仓构建整体流程数仓构建核心图：我们可以发现其实数据开发占比整个数仓构建流程只是很小的部分，只要我们将前期的数据调研，各种数仓模型设计好，剩下
嗨皮一会吧·2025-01-19 15:41

【YOLOV8】YOLOV8模型训练train及参数详解

介绍训练深度学习模型涉及为其提供数据并调整其参数，以便它能够做出准确的预测。UltralyticsYOLOv8的训练模式专为有效、高效地训练目标检测模型而设计，充分利用现代硬件的能力。
小小小小祥·2025-01-19 15:10

【YOLOV8】目标检测任务中应该如何选择YOLOV8n/s/m/l/x模型及输入尺寸大小

对于目标检测任务官方提供了n/s/m/l/x五个模型，我们在使用YOLOV8模型进行自己任务训练时，应该如何选择YOLOV8的模型以及输入尺寸大小呢？
小小小小祥·2025-01-19 15:40

Ubuntu20.04上安装Docker的两种方法，含最新国内镜像网址

方法一：通过apt安装sudoaptinstalldocker.io添加-y指令可实现自动化安装安装成功后，使用docker--version命令查看当前安装版本测试是否安装成功sudodockerrunhello-world
·2025-01-19 15:40

openai的代理框架中国版swarmforchinese，又简单又实用而且是趋势

各种概念，概念生涩难懂，与大模型用自然对话非常简洁相反而驰有没有一种非常简单又实用的框架有openAI开源的swarm但是默认用的openai的接口。
Ai君臣·2025-01-19 14:07

探索LLMonitor：全面提升AI应用可观测性的开源平台

引言在构建和部署大型语言模型（LLM）和聊天模型时，开发者通常面临数据追踪、使用情况分析、成本控制等各种挑战。LLMonitor是一个开源的可观测性平台，专注于解决这些挑战。
afTFODguAKBF·2025-01-19 14:05

利用Langchain与Minimax进行自然语言处理的精彩指南

Minimax作为一家中国初创企业，专注于提供优秀的语言模型服务。本篇文章将介绍如何使用Langchain库与Minimax进行交互，帮助开发者充分利用这一强大的AI工具。
afTFODguAKBF·2025-01-19 14:05

加速AI模型部署：深入探索Banana的无服务架构

加速AI模型部署：深入探索Banana的无服务架构引言在AI模型的构建与部署中，无服务架构（ServerlessArchitecture）正逐渐成为开发者的首选方案。
afTFODguAKBF·2025-01-19 13:30

ASPICE 4.0引领自动驾驶未来：机器学习模型的特点与实践

ASPICE4.0-ML机器学习模型是针对汽车行业，特别是在汽车软件开发中，针对机器学习（MachineLearning,ML）应用的特定标准和过程。
亚远景aspice·2025-01-19 13:29

深入解读ChatGPT的工作原理及底层逻辑

工作原理涉及了深度学习模型、自然语言处理技术和文本生成算法等多个方面。通过预训练和微调，模型能够理解语言的语法和语义，并能够根据上下文生成符合语境的文本回复。
NAR_鱼丸·2025-01-19 13:59

软考信安04~网络安全体系与网络安全模型

1、网络安全体系概述1.1、网络安全体系概念网络安全体系是网络安全保障系统的最高层概念抽象，是由各种网络安全单元按照一定的规则组成的，共同实现网络安全的目标。网络安全体系包括法律法规政策文件、安全策略、组织管理、技术措施、标准规范、安全建设与运营、人员队伍、教育培训、产业生态、安全投入等多种要素。1.2、网络安全体系特征(1)整体性。网络安全体系从全局、长远的角度实现安全保障，网络安全单元按照一定
jnprlxc·2025-01-19 13:58

基于python的ansys_python 调用 ANSYS

的方法与c++类似，可以通过system函数运行ansys程序，但是system函数中应用程序的路径不能含有空格，为此采用”\”路径\”的格式，在python中引用os模块来调用system函数，调用格式可参考如下
weixin_39614060·2025-01-19 13:56

Pytorch详解-模型模块(RNN,CNN,FNN,LSTM,GRU,TCN,Transformer)

Pytorch详解-模型模块Module¶meterModule初认识forward函数ParameterPytorch中的权重、参数和超参数Module容器-ContainersSequentialModuleListModuleDictParameterList
qq742234984·2025-01-19 13:24

javascript数据结构

在JavaScript中，数据结构的选择和实现对于编写高效、可维护的代码至关重要。JavaScript提供了一系列内置的数据结构，同时也支持自定义复杂的数据结构。
Sherry Tian·2025-01-19 12:53

维度可变的UKF（无迹卡尔曼滤波），附有完整源代码

文章目录代码简短介绍运行结果源代码代码简短介绍主要内容和流程如下：初始化：清空工作区和命令窗口，固定随机数种子以确保结果可重现。定义时间序列和状态维度（dim），可以灵活设置至任意值，以适应特定应用。
MATLAB卡尔曼·2025-01-19 12:50

C语言变长嵌套数组常量初始化定义技巧

有时候，我们需要在代码里配置一些常量结构，比如一个固定的动作流程ActionFlow：包含N（即flow_num）个动作列表（ActionArray），每个动作列表包含M（即act_num）个可并行执行的动作
catxl313·2025-01-19 12:50

django笔记

路由刚创建出来的项目分为两级：第一级：项目文件夹manage.py第二级是我们的关键：settings项目的总配置文件urlsurl链接文件wsgi服务器配置文件MVC全名是ModelViewController，是模型
幸福诗歌·2025-01-19 12:20

厉害了，LSTM+Transformer王炸创新，精准度又高了！

【LSTM+Transformer】作为一种混合深度学习模型，近年来在学术界和工业界都受到了极大的关注。
马拉AI·2025-01-19 12:48

ChatGPT原理及其应用场景

其工作原理可以从以下几个方面进行解析：GPT系列模型基础ChatGPT基于GPT（GenerativePre-trainedTransformer）技
编程小郭·2025-01-19 11:47

2006-2020年 区域经济高质量发展-共享发展指数原始数据及测算

89919914中国区域经济高质量发展-共享发展指数原始数据及测算2006-2020年中国区域经济高质量发展是国家经济发展战略的重要组成部分，旨在通过优化资源配置、提升创新能力、促进产业升级等措施，实现区域经济的可持续发
小王毕业啦·2025-01-19 11:16

矩阵碰一碰发视频之视频剪辑功能开发全解析，支持OEM

借助ReactHooks，可更便捷地管理组件状态与副作用。UI库：采用AntDesign
余~~18538162800·2025-01-19 11:14

算力平台环境搭建实操

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一、登录账号二、选择算力平台已有镜像或外部导入镜像创建开发环境三、配置环境1.修改算力平台密码2.配置代理（1）进入bashrc配置文件
罗小黑的师傅·2025-01-19 11:43

构建高效GPU算力平台：挑战、策略与未来展望

然而，随着模型规模的增长和技术的进步，构建高效稳定的GPU算力平台面临着新的挑战。本文旨在探讨这些挑战、应对策略以及对未来发展的展望。
Mr' 郑·2025-01-19 11:43

详解深度学习中的Dropout

这有助于增加模型的泛化能力，防止过拟合。二、具体实现随机选择：在每次训练迭代中，以一定的概率p（通常设定为0.2到0.5之间）随机选
nk妹妹·2025-01-19 11:43

Python学习之-Pydantic详解

在Pydantic中，BaseModel是一个核心基类，用于创建数据模型。1BaseModel的主要作用包括：数据验证（Validation）:BaseModel类提供了自动数据验证的功能。
夏天Aileft·2025-01-19 11:11
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