模型优化轻量化第6页

【Python】pandas.cut()函数的用法

这在数据分析和机器学习的特征工程中尤其有用，因为它可以帮助揭示不同区间内的数据分布特征，或者简化模型的输入。

·2025-07-28 21:32

基于Python的酒店订单数据分析与可视化实战

一、项目背景随着旅游业的迅速发展，酒店运营者越来越依赖数据分析来提升客户体验与优化收益管理。

不若浮生一梦·2025-07-28 21:02

DesktopCommanderMCP：深度部署与使用指南

DesktopCommanderMCP：深度部署与使用指南引言DesktopCommanderMCP是一个强大的本地化模型上下文协议（ModelContextProtocol,MCP）服务器，它通过为大型语言模型

皓月照山川·2025-07-28 21:01

AWS Bedrock Claude 3 API的完整指南

AmazonBedrock是一项完全托管的服务，提供来自领先AI公司（如Anthropic）的基础模型（FMs）。

ivwdcwso·2025-07-28 21:01

【Redis】浅析Redis大Key

目录1、什么是Redis大Key2、大Key是怎么产生的3、大Key导致的问题4、如何快速找到Redis大Key5、大Key优化策略6、总结我们在使用Redis的过程中，如果未能及时发现并处理Bigkeys

·2025-07-28 21:00

【大模型LLM学习】function call/agent学习记录

【大模型LLM学习】functioncall/agent学习记录0前言1langchain实现functioncall2调用本地模型3微调本地模型3.1few-shot调用Claude生成Q-A对3.2tools

威化饼的一隅·2025-07-28 20:59

如何优化 Redis 大 Key 问题

本文将探讨Redis大Key的挑战，并提供优化策略，以确保Redis实例的稳定性和性能。1.什么是Redis大Key？在Redis中，大Key是指单个键值对的数据量非常大，可能包含大量数据。

小白整理·2025-07-28 20:58

2021-08-02

感恩成功复盘日记第137天】2021-8-2【今日成就✌️】小来签到838天；复盘137天；今日阅读33；语音打卡第119天；静心+运动+魔力足迹的练习16天；完成阅读《道德经》第二十一章成功完成8月份销售提升和优化的关键节点

静合悦美A·2025-07-28 20:57

AI人工智能深度学习的模型评估与选择

AI人工智能深度学习的模型评估与选择关键词：AI、人工智能、深度学习、模型评估、模型选择摘要：本文聚焦于AI人工智能深度学习中的模型评估与选择。

AI大模型应用之禅·2025-07-28 20:27

专升本重庆第一章计算机基础知识

·2025-07-28 20:57

基于Spring Boot的网上订餐系统设计与实现

为了提升用户体验并优化商家运营管理，我开发了一套基于SpringBoot的网上订餐系统，实现用户在线浏览菜品、下单、查询配送，管理员可后台管理订单、菜品、会员等功能模块。

不若浮生一梦·2025-07-28 20:56

提示工程监控不到位：5个未做日志记录导致的排查困难

提示工程监控不到位：5个未做日志记录导致的排查困难关键词：提示工程,日志记录,LLM应用调试,AI监控,排查困难,提示模板,上下文追踪摘要：在大语言模型(LLM)应用爆发的时代，提示工程已成为连接人类需求与

·2025-07-28 20:56

AI技术落地的综合实战经验报告，结合最新行业案例、代码示例及可视化图表，系统阐述AI在开发提效、算法优化与行业应用中的实践路径。

一、自动化开发革命：从代码生成到低代码架构1.1自然语言转代码（NL2Code）实战技术架构基于GPT-4/Codex的代码生成器实现以下流程：graphTDA[自然语言输入]-->B(GPT-4/Codex解析)B-->C{代码解析器}C-->D[Python/Java/SQL]C-->E[测试用例]D-->F[代码质量检测]F-->G[可执行程序]典型场景：数据清洗函数生成python#输入提

·2025-07-28 20:56

Java全栈面试实战：从JVM到AI的技术演进之路

Java开发6年，从JVM调优到微服务架构，从数据库优化到AI集成，全栈技术无死角！第一轮：Java底层与性能优化面试官：请详细说明JVM内存区域划分，以及G1垃圾收集器的工作原理和适

·2025-07-28 20:24

JVM内存模型解析

我是廖志伟，一名Java开发工程师、《Java项目实战——深入理解大型互联网企业通用技术》（基础篇）、（进阶篇）、（架构篇）清华大学出版社签约作家、Java领域优质创作者、CSDN博客专家、阿里云专家博主、51CTO专家博主、产品软文专业写手、技术文章评审老师、技术类问卷调查设计师、幕后大佬社区创始人、开源项目贡献者。拥有多年一线研发和团队管理经验，研究过主流框架的底层源码(Spring、Spri

我是廖志伟·2025-07-28 19:20

提示工程中的上下文窗口优化：架构师提升模型记忆的关键

提示工程中的上下文窗口优化：架构师提升模型记忆的关键元数据标题：提示工程中的上下文窗口优化：架构师提升模型记忆的关键策略与实践指南关键词：上下文窗口管理、提示工程架构、大型语言模型优化、注意力机制效率、

AI实战架构笔记·2025-07-28 19:20

Tailwind CSS与服务器端渲染：SSR项目样式处理

TailwindCSS与服务器端渲染：SSR项目样式处理关键词：TailwindCSS、服务器端渲染、SSR、样式处理、性能优化、Next.js、Nuxt.js摘要：本文将深入探讨如何在服务器端渲染(SSR

AI实战架构笔记·2025-07-28 19:19

Java游戏后端性能革命：从卡顿到丝滑的七大武器

在游戏后端服务中，Java凭借其跨平台能力、成熟的生态、强大的并发模型，成为构建高性能游戏服务器的首选语言。然而，随着玩家规模的指数级增长，传统单体架构逐渐暴露延迟高、扩展性差、维护困难等痛点。

墨夶·2025-07-28 19:19

C#开发效率革命：ReSharper插件让你的代码“一键优化”

智能重构：一键优化代码结构（重命名、提取方法、内联变量）。闪电导

墨夶·2025-07-28 19:49

C# ML.NET回归模型：用代码预测未来的“魔法”！

ML.NET回归模型就是你的“神兵利器”！它能：✅预测数值型目标：销售额、房价、车费……统统拿下！✅自动调优模型：不用手动调参，AI帮你选最优方案！✅无缝集成C#：不

墨夶·2025-07-28 19:49

「实战指南」使用 Python 调用大模型（LLM）

目录前言1.原生HTTP请求方式1.1核心特点1.2关键代码分析1.3优势和适用场景1.4完整代码2.封装式API调用2.1核心特点2.2关键代码分析2.3优势和适用场景2.4完整代码3.OpenAISDK方式3.1核心特点3.2关键代码分析3.3优势和适用场景3.4完整代码4.传统OpenAI库方式4.1核心特点4.2关键代码分析4.3优势和适用场景4.4完整代码5.对比分析总结前言随着大语言模

用什么都重名·2025-07-28 19:47

120.三角形最小路径和

f(i,j)=t[i][j]+min(f[i+1][j],f[i+1][j+1])优化方案：根据dp的方程可以发现，当前元素只与下一行的同列和右侧有关系，与左侧无关。

HamletSunS·2025-07-28 19:31

python实现双向循环链表基本结构及其基本方法

Python之战·2025-07-28 19:58

实践篇：构建基于LLM与本地Pandas的混合式数据分析引擎

包含不限于：Dify工作流案例、DSL文件分享、模型接入、Dify交流讨论等各类资源分享。

超人阿亚·2025-07-28 19:47

DTCO丨环形振荡器（RO）设计与性能优化：从原理到工程落地

在集成电路设计中，环形振荡器（RingOscillator,RO）作为时钟信号生成、芯片验证及物理攻击防护的核心模块，其性能直接决定系统的稳定性、功耗与可靠性。本文将从结构原理、核心参数推导、设计流程到工程实战考量，系统解析RO设计的关键逻辑与落地方法。一、RO系统架构与核心模块解析环形振荡器的核心功能是通过多级反相器的正反馈产生周期性振荡信号，其系统架构需匹配输入输出需求，同时平衡信号完整性与负

·2025-07-28 19:46

算法优化之道：从暴力破解到剪枝策略的进阶之路

本文将沿着这条进阶之路，解析算法优化的核心逻辑，揭示剪枝策略如何让复杂问题变得可解。暴力破解

rjewh88998·2025-07-28 18:15

现代 CSS 工程化：从 Tailwind 到 CSS-in-JS，再到样式性能优化

（系统化、规范化、工具化解决CSS开发问题）现代CSS工程化的核心目标（效率提升、样式一致性、可维护性、性能优化）本文核心内容与阅读价值（全面解析主流方案，掌握工程化落地与优化策略）前置知识要求（基础CSS

rjewh88998·2025-07-28 18:45

2024年12月20日 Go生态洞察：Go开发者调查2024 H2结果深度解析

关键词：Go生态、开发者满意度、AI辅助、云原生、性能优化引言背景与意义G

猫头虎·2025-07-28 18:14

Silvaco TCAD仿真学习Lesson1——Atlas仿真

今天学习了SilvacoTCAD的第一节课，大概了解了仿真的基本流程，以MOS为例，来和大家分享啦~分享如下：第一步：设计结构（有了结构模型，才能在上面进行模拟呐。）

Brain_HQ·2025-07-28 18:14

【图像增强】基于Retinex模型和多尺度融合的低光照图像增强附Matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。内容介绍在我们的日常生活中，低光照环境下拍摄的图像常常让我们感到困扰。想象一下，当你在夜晚漫步于城市街头，想要捕捉那璀璨的夜景，或是在室内光线较暗的角落记录下温馨的瞬间，拍出来的照片

Matlab科研辅导帮·2025-07-28 18:44

数据赋能（335）——技术平台——技术赋能

原则定义数据技术赋能原则：在组织运营和业务决策中，以数据技术为核心，通过数据收集、分析、处理和应用，推动业务创新、优化运营和提升决策质量以下是数据技术赋能原则的具体分点表示：战略对齐：数据技术的应用应与组织的战略目标紧密对齐

lh1793·2025-07-28 18:43

数据赋能（251）——数据赋能业务——业务战略导向原则

这一原则强调数据赋能业务不仅是技术层面的应用，更是企业战略的重要组成部分，旨在通过数据驱动业务决策，优化业务流程，实现业务增长和创新。原则定义业务战略导向原则：数据赋能业务目标应与企业的业务战略

lh1793·2025-07-28 18:43

数据赋能（221）——数据与业务协同——业务融合原则

这种融合使得企业能够基于数据洞察来优化业务流程、提升运营效率，进而在竞争激烈的市场环境中取得优势。原则定义数据与业务融合原则：确保数据服务能够紧密地嵌入到业务流程中，为业务决策提供有力支持。

lh1793·2025-07-28 18:13

天赋是什么

发现天赋有一个模型sign.s代表自我效能，就是自己对什么感兴趣，觉得自己干什么有自信。i代表本能，对一件事的意愿，说做某一件

文子药师·2025-07-28 18:37

蚂蚁集团大模型安全解决方案“蚁天鉴”升级，新增智能体安全评测工具

7月28日，世界人工智能大会（WAIC）期间，在由中国信息通信研究院举办的“大模型智塑全球产业新秩序论坛”上，蚂蚁集团大模型安全解决方案“蚁天鉴”宣布升级，新增智能体（AIAgent）安全评测工具，具备

CSDN资讯·2025-07-28 18:42

MongoDB的内存和核心数对于运行效率的影响

理解它们的作用场景至关重要，是容量规划、性能优化和故障排查的基础。

LCY133·2025-07-28 18:41

2024智能交通趋势：提示工程架构师用AI提示词引领技术变革

2024智能交通趋势：提示工程架构师用AI提示词引领技术变革副标题：从自动驾驶决策到城市交通大脑——大语言模型提示工程实战指南摘要/引言问题陈述：智能交通系统正面临前所未有的复杂性挑战——自动驾驶车辆需要实时处理多源异构数据

AIGC应用创新大全·2025-07-28 18:41

路口实时检测 30FPS+：陌讯抗遮挡算法实测

某二线城市交管部门曾反馈，基于开源模型的系统每月产生超3000条无效告警，严重消耗人力核查资源。这些问题的核心在于传统单模态

2501_92488070·2025-07-28 18:41

打电话识别误报率↓82%：陌讯轻量化部署算法实战解析

摘要：针对边缘计算优化和复杂场景鲁棒性挑战，本文解析陌讯视觉算法在打电话识别中的轻量化部署方案。实测显示，该方案在误报率指标上较基线提升显著，适用于安防监控等场景。

2501_92474790·2025-07-28 18:41

破解电梯场景难题：陌讯识别算法 mAP 达 98.7%

电梯间电动车识别的行业困局传统视觉算法在电梯间电动车检测场景中始终面临三重挑战：复杂光线环境下（如强光直射、夜间低照度）目标特征提取不稳定，电动车与婴儿车、行李箱等相似物体的误判率高达35%；电梯轿厢狭小空间导致目标畸变严重，小目标检测漏检率超过20%；普通模型在边缘设备部署时难以兼顾精度与速度

2501_92474790·2025-07-28 18:11

陌讯动态特征融合算法在安全带穿戴识别中的实战优化

原创声明本文为原创技术解析，核心技术参数与架构设计引用自《陌讯技术白皮书》，禁止未经授权的转载与篡改。一、行业痛点：安全带穿戴识别的现实挑战据交通部2023年道路运输安全报告显示，货运车辆与网约车的安全带穿戴识别场景中，传统算法存在三大核心问题：复杂光照干扰：逆光场景下（如清晨/傍晚行车），安全带特征被强光淹没，误报率高达52%；动态遮挡难题：驾驶员衣物（如外套、背包）覆盖安全带时，漏检率常超35

2501_92474779·2025-07-28 18:40

岸边垃圾识别准确率↑32%：陌讯多模态融合算法实战解析

行业痛点：岸边垃圾识别的三大技术瓶颈岸边垃圾监测是水环境治理的重要环节，但传统视觉方案始终面临难以突破的技术壁垒：复杂背景干扰：岸边植被、岩石、水面反光等与垃圾目标特征高度相似，某环保机构报告显示，传统模型误将水草识别为塑料袋的概率超

2501_92474745·2025-07-28 18:09

器件仿真学习记录（一）

训练工具总览什么是TCADTCAD和半导体产业工艺计算机辅助设计（TCAD）就是是使用电脑仿真来改进和优化半导体工艺技术和器件。

john·2025-07-28 18:39

思路探索：当大型语言模型遇见数据分析的现实挑战

一、第一阶段探索：直接利用大模型进行数据分析项目初期，我们最直接的设想是利用大型

·2025-07-28 18:09

TCAD到底难不难？应该怎么学？

如果对这些不熟悉，就像盲人摸象，虽求解出了结果，但对仿真里面的每一句代码都不清楚用途，不懂原理，对所建立的仿真模型的“适用性”“准确性

懒小木半导体器件·2025-07-28 18:39

陌讯多模态融合算法在智慧安防的实战优化

摘要针对边缘计算优化在复杂光照场景的鲁棒性挑战，本文解析陌讯视觉算法的多模态融合架构。

·2025-07-28 18:38

生成式引擎优化（GEO）在 Google Gemini 中的实践与探索

用户行为从"浏览多个网页"转向"直接获取AI生成的精准答案"，这一转变使传统SEO（搜索引擎优化）面临失效风险——即使内容优质，若未被AI模型识别为"可信信源"，仍可能被淹没在信息洪流中。

GEO优化助手·2025-07-28 18:08

结构化提示词（三）：字节跳动Coze提示词优化器！

大家好，我是木易，一个持续关注AI领域的互联网技术产品经理，国内Top2本科，美国Top10CS研究生，MBA。我坚信AI是普通人变强的“外挂”，所以创建了“AI信息Gap”这个公众号，专注于分享AI全维度知识，包括但不限于AI科普，AI工具测评，AI效率提升，AI行业洞察。关注我，AI之路不迷路，2024我们一起变强。本篇文章是结构化提示词系列的第三篇。关于结构化提示词的初级和进阶使用，请看我前

·2025-07-28 17:06

Blazor应用开发与实践：构建交互式Web应用

Blazor提供BlazorWebAssembly和BlazorServer两种模式，拥有高效的部署、优化和测试机制。开发者可以集成各种前端库并利用丰富的学

偏偏无理取闹·2025-07-28 17:36

ComfyUI中运行Wan 2.1工作流，电影级视频，兼容Mac Windows

魔当(LMDownloader)是一个大模型应用下载工具，目前魔当已经支持ComfyUI下载Wan2.1视频模型。

lm down·2025-07-28 17:34

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