模型融合

Python与机器学习库Scikit-learn进阶

安装与环境设置特征工程的艺术：打造更强大的预测模型数据清洗特征构造模型调优秘籍：网格搜索与交叉验证的最佳实践网格搜索交叉验证集成学习的魅力：提升模型性能的组合拳随机森林梯度提升机堆叠实战案例解析：使用Scikit-learn
master_chenchengg·2025-07-29 00:54

Crome：因果鲁棒奖励建模框架——破解LLM对齐中的奖励黑客难题

Crome（CausalRobustRewardModeling）是由GoogleDeepMind联合麦吉尔大学和魁北克人工智能研究所（MILA）于2025年提出的创新框架，旨在解决大语言模型（LLM）
大千AI助手·2025-07-29 00:52

LIMO：仅需817样本激活大模型数学推理能力，挑战“数据规模至上”传统范式

ShanghaiArtificialIntelligenceLaboratory）、GAIRLab联合提出的突破性研究（2025年2月发表），其核心颠覆了传统AI领域“复杂推理需海量训练数据”的认知，证明仅用817个高质量样本即可激发大语言模型
大千AI助手·2025-07-29 00:51

CIRL：因果启发的表征学习框架——从域泛化到奖励分解的因果革命

CIRL（因果启发的表征学习）是由国内顶尖AI研究团队于CVPR2022提出的创新框架，最初用于解决域泛化（DomainGeneralization,DG）问题，其核心思想是通过结构因果模型（SCM）分离数据中的因果与非因果因素
大千AI助手·2025-07-29 00:51

Rust 全栈应用框架 Dioxus：从前端到桌面再到 WASM 的统一开发体验

是否能有像React一样的组件模型？是否可以用Rust写桌面GUI，甚至Web前端？Dioxus正是这个愿景下的产物。它是一个受Re
掘金安东尼·2025-07-28 23:20

酱香拿铁

酱香指的是茅台酒，拿铁是咖啡，那酱香茅台就是二者的融合创新。要说咖啡和白酒，这八竿子都打不着的两个品类，究竟是什么样的脑瓜能够想出这么惊世脱俗的搭配？我还没来得及去尝尝，等品完再给大家说说具体感受。
雨凉1994·2025-07-28 23:04

CodeBLEU：面向代码合成的多维度自动评估指标——原理、演进与开源实践

“融合语法树与数据流，让代码质量评估超越n-gram匹配”CodeBLEU是由微软亚洲研究院（MicrosoftResearchAsia）与北京大学联合提出的代码合成评估指标，首次发表于arXiv2020
大千AI助手·2025-07-28 23:48

AI浪潮涌，数据库“融合智能”奏响产业新乐章

一、场景重塑产业格局：数据库“融合进化”AI浪潮奔涌而至，数字产业格局加速重构。
可涵不会debug·2025-07-28 23:48

踏上人工智能之旅（一）-----机器学习之knn算法

ReinforcementLearning）：二、KNN算法的基本原理：1.距离度量：2.K值的选择：3.投票机制和投票：三、Python实现KNN算法1.导入必要的库和数据：2.提取特征和标签：3.导入KNN分类器并训练模型
Sunhen_Qiletian·2025-07-28 23:47

大模型基础知识（万字详解）

在数学上，deepseek多轮自蒸馏可以理解为对学生模型施加一系列滚动KL散度约束：LMSD=∑i=1nαi⋅KL(pTi(x)∥pSi(x))\mathcal{L}_{MSD}=\sum_{i=1}^
掘金安东尼·2025-07-28 23:17

【Ollama】大模型本地部署与 Java 项目调用指南

Ollama大模型本地部署与Java项目调用指南一、引言背景介绍Ollama是一个轻量级的大语言模型部署工具，支持快速在本地拉取、运行主流开源模型（如LLaMA3、Mistral、Gemma等）。
科马·2025-07-28 23:46

基于深度学习的图像分类：使用ShuffleNet实现高效分类

ShuffleNet是一种轻量级的深度学习架构，专为移动和嵌入式设备设计，能够在保持较高分类精度的同时，显著减少计算量和模型大小。
Blossom.118·2025-07-28 23:14

数据库融合进化：AI驱动下的数字化转型新纪元

一、场景重塑产业格局：数据库“融合进化”AI浪潮奔涌而至，数字产业格局加速重构。
颜颜yan_·2025-07-28 23:12

Spring AI 实战：第六章、Spring AI源码浅析之一山可容二虎

目录（如果文章对您有一丢丢输入，请点赞、收藏、转发吧~）源码开篇、大模型时代：我们正站在浪潮之巅第一章、SpringAI入门之DeepSeek调用第二章、SpringAI提示词之玩转AI占卜的艺术第三章
liaokailin·2025-07-28 23:42

Spring Boot与MyBatis完美融合：整合实战指南

目录1、梳理整合思路2、整合实现2.1环境搭建2.2案例3、整合mybatis-plus报错1.依赖问题2.配置问题3.Mapper接口与XML文件问题4.实体类问题5.数据库连接问题6.SQL语句问题7.Spring容器问题8.其他1、梳理整合思路将MyBatis的DataSource交给SpringIoC容器创建并管理，使用第三方数据库连接池(Druid，C3P0等)代替MyBatis内置的数
·2025-07-28 22:41

Python面向对象编程入门：从类与对象到方法与属性

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·2025-07-28 22:10

AIGC领域MCP模型上下文协议：数据处理的新方案

AIGC领域MCP模型上下文协议：数据处理的新方案关键词：AIGC、MCP模型、上下文协议、多模态数据处理、动态上下文管理、长序列建模、语义连贯性摘要：随着AIGC（人工智能生成内容）技术的快速发展，多模态生成
AI大模型应用工坊·2025-07-28 22:10

融合与智能：AI时代数据库的演进新范式与产业格局重塑

一、场景重塑产业格局：数据库“融合进化”AI浪潮奔涌而至，数字产业格局加速重构。
意疏·2025-07-28 22:40

重构数据库未来：金仓数据库，抢占 AI 原生时代先机

7月15日，国产数据库厂商中电科金仓（北京）科技股份有限公司（以下简称“电科金仓”）在北京举行了一场技术发布会，集中发布四款核心产品：AI时代的融合数据库KESV92025、企业级统一管控平台KEMCC
·2025-07-28 22:40

人机协作革命：AI原生应用的商业化路径探索

人机协作革命：AI原生应用的商业化路径探索关键词：AI原生应用、人机协作、商业化路径、智能代理、大语言模型、AI产品设计、价值闭环摘要：本文深入探讨AI原生应用在商业化过程中的关键路径和挑战。
AGI大模型与大数据研究院·2025-07-28 22:40

结合Golang语言说明对多线程编程以及 select/epoll等网络模型的使用

首先介绍select和epoll这两个I/O多路复用的网络模型，然后介绍多线程编程，最后结合Go语言项目举例说明如何应用一、select和epoll的介绍1.select模型select是一种I/O多路复用技术
zhoupenghui168·2025-07-28 22:09

【C语言网络编程基础】TCP并发网络编程：一请求一线程模型

最简单直观的方式，就是采用“一请求一线程”模型——每当有客户端连接进来，服务器就创建一个新线程专门负责这个客户端的收发任务。
（Charon）·2025-07-28 22:07

ChatGPT聊天机器人搭建全攻略汇总：精心整理

一、ChatGPT接入微信：ChatGPT接入微信ChatGPT近期以强大的对话和信息整合能力风靡全网，可以写代码、改论文、讲故事，几乎无所不能，这让人不禁有个大胆的想法，能否用他的对话模型把我们的微信打造成一个智能机器人
柚米汇·2025-07-28 22:59

【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

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

【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

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

图灵相关事件：（1）提出“图灵机”概念（1936年）：一种抽象的计算模型，不是真正的计算机。(2)提出“图灵测试”与人工智能构想（1950年）：用人机对话的方式检验机器是否
·2025-07-28 20:57

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

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

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# 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

“融合”为刃，“AI”为翼！电科金仓决胜数据库未来战场！

7月15日，中国电科旗下金仓数据库以一场名为“融合进化智领未来”的发布会，提出了自己的核心主张：真正的未来数据库，是“融合”为体，“AI”为用。
羑悻的小杀马特.·2025-07-28 19:19

「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

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

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

【人工智能-14】OpenCV梯度处理、边缘检测、绘制轮廓、凸包检测、轮廓特征查找

上一期【人工智能-13】OpenCV插值方法，边缘填充，图像矫正，图像掩膜，图像融合与噪点消除文章目录一、梯度处理1.图像梯度2.垂直边缘提取3.Sobel算子4.Laplacian算子二、边缘检测1.
m0_64233047·2025-07-28 18:44

数据赋能（221）——数据与业务协同——业务融合原则

概述业务融合原则的重要性在于确保数据能够直接、有效地服务于业务流程，从而为企业决策提供精准、及时的支持。
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

研讨会预告：基于 NVIDIA Omniverse 构建 Physical AI 应用，解锁 Physical AI 的落地路径

加入本期精讲堂，探索如何利用端到端工具链快速推进AI与物理世界的深度融合。基于NVI
CSDN资讯·2025-07-28 18:42

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

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

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

电线杆鸟巢识别误报率↓72%：陌讯多模态融合算法实战解析

原创声明本文为原创技术解析文章，核心技术参数与架构描述参考自《陌讯技术白皮书》，转载请注明来源。一、行业痛点：电线杆鸟巢识别的现实挑战电力巡检领域中，电线杆鸟巢被列为重要安全隐患之一。据电力行业运维报告显示，传统机器视觉系统在该场景下存在三大核心问题：复杂背景干扰：鸟巢与枯枝、塑料杂物的视觉特征高度相似，导致误报率超35%环境适应性差：逆光、阴雨等天气下识别准确率骤降40%以上边缘部署瓶颈：变电站
2501_92474779·2025-07-28 18:40

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

棉田霉斑病难识别？陌讯跨季节检测方案误判率直降58%！

技术解析：多模态融合与自蒸馏架构陌讯视觉算法创新性地采用双流特征金字塔+自蒸馏机制解决上述问题：#核心代码片段（特征融合模块）classMu
2501_92474779·2025-07-28 18:40
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