迪威模型第3页

Python, Rust 开发液态金属便常规应用APP

##系统架构设计```mermaidgraphTDA[用户界面]-->B[Python控制中心]B-->C[Rust实时引擎]C-->D[液态金属控制平台]D-->E[传感器阵列]E-->CF[AI模型

Geeker-2025·2025-07-29 05:09

强化学习入门三（SARSA）

SARSA算法详解SARSA是强化学习中另一种经典的时序差分（TD）学习算法，与Q-Learning同属无模型（model-free）算法，但在更新策略上有显著差异。

第六五签·2025-07-29 05:39

Python爬虫【五十八章】Python数据清洗与分析全攻略：从Pandas到深度学习的异常检测进阶

2.1自动编码器异常检测（时序数据）2.2图神经网络异常检测（关系型数据）第三章：综合案例实战案例1：金融交易反欺诈系统案例2：工业传感器异常检测第四章：性能优化与工程实践4.1大数据处理加速技巧4.2模型部署方案第五章

程序员_CLUB·2025-07-29 05:36

【AI大模型：前沿】43、Mamba架构深度解析：为什么它是Transformer最强挑战者？

Transformer架构自2017年诞生以来，一直是NLP、计算机视觉等领域的“统治级”模型架构。

无心水·2025-07-29 05:05

深入理解Java内存与运行时机制：逃逸分析、栈上分配与标量替换

JVM内存区域的层级划分JVM内存模型将运行时数据区划分为线程私有和共享两大部分。线程私有的区域包括程序计数器、虚拟机栈和本地方法栈，每个线程创建时都会

码字的字节·2025-07-29 05:04

SpringMVC

用于替代servlet（处理响应请求，获取表单参数，表单验证等）MVC设计模式MVC即Model-View-Controller，将应用按照Model（模型）、View（视图）、C

Jonariguez·2025-07-29 05:02

pyqt 事件监听_PyQt5：PyQt5 信号与槽（PyQt5的事件处理机制）

一、事件在事件模型，有三个参与者：事件源、事件目标、事件对象。

马老鼠的狗鸭子·2025-07-29 05:02

智能合约从入门到精通：Solidity语法之内存变量的布局和状态变量的存储模型...

语言的一些语法内容，在矩阵元JUICE开放平台的JIDE开发时，一定要注意LayoutinMemory和LayoutofStateVariablesinStorage，即内存变量的布局和状态变量的存储模型

Mathilda91·2025-07-29 05:02

大模型【进阶】（四）QWen模型架构的解读

一、Qwen大模型的背景Qwen（通义千问）是阿里巴巴云开发的大型语言模型（LLM）和多模态模型系列，旨在提供强大的自然语言理解、文本生成、图像理解、音频处理及工具使用能力。

ReinaXue·2025-07-29 05:01

大模型【进阶】（一）MoE（mixture of experts）混合专家结构

MoE（MixtureofExperts，专家混合模型）是一种深度学习模型架构，通常用于处理大规模模型和计算资源效率的挑战。

ReinaXue·2025-07-29 05:01

基于智能合约的AI算力交易：以太坊应用开发全流程

AI算力网络与通信·2025-07-29 04:29

赋能未来数学课堂——基于Qwen3、LangChain与Agent架构的个性化教辅系统研究

文章目录摘要引言：技术融合催生的教育新范式第一章：Qwen3+LangChain+Agent架构的核心能力与优势1.1Qwen3模型：专为复杂推理打造的“智能大脑”1.2LangChain框架：构建智能体的

微学AI·2025-07-29 04:29

因果推断推荐系统工具箱 - PRS（二）

PropensityRatioScoringAsaCorrection核心要点上一节讲解了在unbiasL2R的场景中，基于pairwise比较的损失函数的IPS的方法存在与真实评估指标偏离的问题，这一节讲解如何环节这一问题，并学习模型参数

processor4d·2025-07-29 04:26

【树模型与集成学习】(task6)梯度提升树GBDT+LR

学习总结（1）不同问题的提升树学习算法，主要区别在于使用的损失函数不同，如用平方误差损失函数的回归问题、用指数损失函数的分类问题、用一般损失函数的一般决策问题等。（2）不管是二分类问题的提升树，还是回归问题的提升树，这里的损失函数都很方便：前者是用指数损失函数，所以可以当做是Adaboost的个例，Aadaboost的流程；而后者是当使用平方误差损失时，可以直接拟合残差。而使用不同的损失函数，对应

山顶夕景·2025-07-29 04:27

Android操作系统的UI适配方案研究

通过实际代码示例和数学模型，展示如何构建适应不同

操作系统内核探秘·2025-07-29 04:26

Python学习——Django模型——表关系

从表中有一个外键和学生表关联，并且要求外键取值唯一，对应关键字为：OneToOneField#创建模型classStudent(models.Model):sno=models.CharField(max_l

·2025-07-29 03:55

RAG流程中，要怎么对文本进行拆词？

生成阶段：适配大模型的词表，避免生成时的OOV（Out-of-Vocabulary）问题。2.常见拆词方

java干货仓库·2025-07-29 03:25

2025年最新五大顶级大模型技术对比分析报告

it_czz·2025-07-29 03:55

AI+MCP智能研判系统架构

AI+MCP智能研判系统架构1.系统概述1.1核心理念AI+MCP智能研判系统是一个创新的网络安全分析平台，通过将大语言模型（LLM）的智能理解能力与MCP（ModelContextProtocol）协议的标准化工具调用能力相结合

·2025-07-29 03:24

Django笔记——操作数据库（ORM）第五节

Django学习之操作数据库操作数据库——ORM模型中外键和表关系一、外键外键是数据库设计中的一个核心概念，用于确保数据的完整性和一致性。

俺的图图呢？·2025-07-29 03:24

TechGPT3部署

模型下载步骤如下。sudoaptupdatesudoaptinstallgit-lfs-ygitlfsinstall学术加速并克隆模型代码库。

·2025-07-29 03:23

优化提示内容生成技术框架：提示工程架构师的坚实后盾

优化提示内容生成技术框架：提示工程架构师的坚实后盾引言背景：大语言模型时代的“提示瓶颈”当GPT-4、Claude3、Gemini等大语言模型（LLM）的参数规模突破万亿、上下文窗口扩展至百万token

·2025-07-29 03:50

科普关于迪通拿c厂和bt厂哪个好

今天给大家说说劳力士迪通拿复刻表应该选择BT厂迪通拿和C厂迪通拿哪个比较好？

奢侈品总汇1·2025-07-29 02:28

【YOLO系列】YOLOv1详解：模型结构、损失函数、训练方法及代码实现

YOLOv1（YouOnlyLookOnce）：实时目标检测的革命性突破✨motivation在目标检测领域，传统方法如R-CNN系列存在计算冗余、推理速度慢的问题。2016年提出的YOLO（YouOnlyLookOnce）首次实现端到端单阶段检测，将检测速度提升至45FPS（FasterR-CNN仅7FPS），彻底改变了实时目标检测的格局。其核心思想是将检测视为回归问题，实现"看一眼即知全貌"的

一碗白开水一·2025-07-29 02:15

实现ABAQUS边界条件批量加载的高效工作流

通过ABAQUS的批处理功能实现边界条件的批量加载可以大幅提升工作效率，特别是在处理大量相似模型时。

月小烟·2025-07-29 02:14

【三维目标检测】Complex-Yolov4详解（二）：模型结构

Complex-Yolo网络模型的核心思想是用鸟瞰图BEV替换Yolo网络输入的RGB图像。因此，在完成BEV处理之后，模型的训练和推理过程基本和Yolo完全一致。Yolov

Coding的叶子·2025-07-29 02:44

YOLOv4详细介绍

下面是YOLOv4的一些详细介绍：模型结构YOLOv4采用了一种新的模型结构，称为CSPDarknet。这个结构类似于ResNet的残

不是二哈的柯基·2025-07-29 02:14

YOLOV8模型及损失函数

YOLOV8代码分析1.YOLOV8相对于YOLOV5的改进2模型2.1模型主要模块2.1.1模型主要模块：2.1.2CBS、SPPF、Bottleneck、C2f、model3损失ultralytics

山居秋暝LS·2025-07-29 02:43

YOLOv4 介绍及其模型优化方法

1、YOLOv4介绍2020年4月，YOLOv4在悄无声息中重磅发布，在目标检测领域引起广泛的讨论。在YOLO系列的原作者JosephRedmon宣布退出CV领域后，表明官方不再更新YOLOv3。但在过去的两年中，AlexeyAB继承了YOLO系列的思想和理念，在YOLOv3的基础上不断进行改进和开发，于今年4月发布YOLOv4，并得到了原作者JosephRedmon的承认。YOLOv4可以使用传

·2025-07-29 02:42

【YOLO系列】YOLOv4详解：模型结构、损失函数、训练方法及代码实现

YOLOv4详解：模型结构、损失函数、训练方法及代码实现motivationYOLO系列作者JosephRedmon与AlexeyBochkovskiy致力于解决目标检测领域的核心矛盾：精度与速度的平衡

一碗白开水一·2025-07-29 02:09

一级7机并联，二级单机构型的两级液体运载火箭入轨弹道设计_Part2

这期文章将介绍火箭飞行过程中弹道特征点的参数和详细的弹道数据，文末有两级液体火箭详细弹道数据的下载链接，对于需要大量样本数据进行大模型学习训练的人工智能研发人员和数据驱动弹道优化设计的从业者可以重点关注一下

小亨GNC颐园·2025-07-29 02:39

| 高斯混合模型与 EM算法

2.代码:高斯混合模型（GaussianMixtureModel，简称GMM）library(mixtools)set.seed(123)#确保结果可重复#假设x是你的观测数据xsummary(mix)

biomooc·2025-07-29 01:06

声纹识别系统（MFCC特征+DTW/SVM分类）

系统包含语音预处理、特征提取、模型训练和识别测试等完整流程，并通过实验对比两种分类算法的性能。

佩爷0107·2025-07-29 01:03

从0搭建到持续优化：提示工程架构师的评估体系迭代全流程

随着大语言模型(LLM)能力的不断增强，提示工程架构师(PromptEngineeringArchitect)作为一个新兴职业应运而生，成为连接业务需求与AI能力的关键桥梁。为什么提示工

·2025-07-29 01:33

AIGC 领域 AI 写作在电商文案中的应用技巧

通过具体的算法解析、数学模型和实际案例，展示了如何利用AI技术提升电商文案的创作效率和质量。

SuperAGI架构师的AI实验室·2025-07-29 01:02

Llama 2 模型架构深度解析：Transformer的进化

Llama2模型架构深度解析：Transformer的进化关键词：Llama2、Transformer、模型架构、进化、人工智能摘要：本文将深入剖析Llama2的模型架构，探讨它作为Transformer

SuperAGI架构师的AI实验室·2025-07-29 01:32

Claude 4 全新上线，科研和写作能力大幅提升！文献检索和综述更容易，实测好用！（附专业提示词）

在2025年5月22日，Claude正式发布了它的4系列模型：Opus4和Sonnet4七哥总结下这两款模型的特点，Sonnet4适合快速响应的任务，Opus4适合需要推理的复杂多步骤任务。

智写AI·2025-07-29 01:32

！LangChain代理决策架构与源码深度剖析(75)

LangChain代理决策架构与源码深度剖析一、LangChain代理决策架构概述1.1代理决策架构的核心组件LangChain代理的决策架构是其智能交互的核心，主要由大语言模型（LLM）、工具集（Tools

·2025-07-29 01:30

免费使用Claude 4.0 Sonnet、Claude4.0 Opus等流行大模型（持续更新邀请码中）

凌凡天·2025-07-29 01:30

在手机上怎样能最快赚钱 3种能够手机快速挣钱的方法

首先我们得声明好，任何说轻轻松松赚到钱让你们去做的事情必定有猫腻，很多网赚都是套路，一定要记得哦~其次就是方法终归只是方法，会大致说一个模型给你，内部构架说不了那么细致，希望你在看了这个内容后自己想一想

氧惠佣金真的高·2025-07-29 00:51

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