LLM模型第45页

winform mvvm

IsDesignMode)InitializeBindings();这段代码的意思是：如果当前应用程序不是处于设计模式（即程序正在运行），就调用InitializeBindings方法来初始化视图与视图模型之间的绑定

lph1972·2025-07-05 11:22

【深度解析】Seedance 1.0：重新定义 AI 视频生成的工业级标准

2025年6月11日，字节跳动旗下火山引擎在FORCE原动力大会上正式发布视频生成模型Seedance1.0，这款登顶国际权威榜单ArtificialAnalysis的产品，以影视级画质、极速生成效率和极致成本控制

小深ai硬件分享·2025-07-05 11:21

修改Spatial-MLLM项目，使其专注于无人机航拍视频的空间理解

以下是修改方案和关键代码实现：修改思路输入处理：将原项目的视频+文本输入改为单一无人机航拍视频/图像输入问题生成：自动生成空间理解相关的问题（无需用户输入文本）模型适配：调整视觉编码器处理航拍图像特征输出优化

神经网络15044·2025-07-05 10:49

Apache Maven 3.9.6 二进制版本下载

它基于项目对象模型（POM）的概念，可以通过简单的配置文件来管理项目的构建、报

贡逊宪Meadow·2025-07-05 10:19

DAY 46 注意力热图可视化

目录一、通道注意力1.1通道注意力的定义1.2模型的重新定义（通道注意力的插入）一、通道注意力现在我们引入通道注意力，来观察精度是否有变化，并且进一步可视化。

·2025-07-05 10:48

Odoo 中国特色高级工作流审批模块研发

该模块的核心特性包括：为最终用户设计的图形化流程设计器、对任意Odoo模型的普适性、复杂的审批节点逻辑（如会签、条件分支、汇报线查找）、流程中动态操作（如加签、转签），以及与钉钉、企业微信的深度无缝集成

源力祁老师·2025-07-05 10:14

Deepoc光电研发垂直大模型的技术实现突破与核心模块

一、模型架构与算法创新领域专用混合架构设计多模态Transformer扩展：在标准Transformer架构基础上，引入光子器件特性感知模块（如非线性光学参数编码器），支持光路拓扑结构与电磁场分布的联合建模

Deepoch·2025-07-05 10:43

Deepoc 大模型在无人机行业应用效果的方法

在无人机行业中，Deepoc大模型的潜力，提升其应用效果，可从以下多个关键方面着手：优化数据收集与处理多源数据采集扩充收集涵盖激光雷达点云、高精度地图、气象数据、无人机飞行传感器数据、拍摄的图像与视频等多源数据

Deepoch·2025-07-05 10:13

大模型在通讯网络中的系统性应用架构

一、网络架构智能化重构1.1空天地一体化组网优化智能拓扑动态调整：大模型通过分析卫星轨道数据、地面基站负载及用户分布，实时优化天地一体化网络拓扑。

Deepoch·2025-07-05 10:13

Deepoc 大模型：无人机行业的智能变革引擎

而在这场变革中，人工智能技术的融入无疑是最为关键的推动力量，尤其是大模型技术的兴起，为无人机行业带来了前所未有的发展机遇。

·2025-07-05 10:43

深度探索：机器学习中的条件生成对抗网络（Conditional GAN, CGAN）算法原理及其应用

然而，原始GAN模型在生成过程中缺乏对生成样本特定属性的直

·2025-07-05 09:09

Robyn高性能Web框架系列07：多进程、性能调优

多进程、性能调优Robyn的环境变量1、可配置项说明2、配置环境变量的方法Robyn的性能调优1、Python-Rust混合设计2、服务器进程模型3、请求的处理流程4、const请求5、多进程、多线程性能监控中间件在前面的内容中

·2025-07-05 09:38

[C++] # 深入理解C++继承：从原理到实现

1.2继承的语法1.3继承类型二、继承的内存模型2.1对象的内存布局2.2内存布局分析三、构造函数与析构函数的执行顺序3.1构造顺序3.2析构顺序四、函数重写与虚函数4.1函数重写（覆盖）4.2虚函数与多态五

·2025-07-05 09:38

PyTorch实战（13）——WGAN详解与实现

WGAN详解与实现0.前言1.WGAN与梯度惩罚2.WGAN工作原理2.1Wasserstein损失2.2Lipschitz约束2.3强制Lipschitz约束3.实现WGAN3.1数据加载与处理3.2模型构建

盼小辉丶·2025-07-05 09:38

国产大模型在出版行业的智能选题与内容优化实践

国产大模型在出版行业的智能选题与内容优化实践关键词：出版行业数字化转型、选题语义建模、稿件结构优化、长文本协同生成、大模型编辑协作、内容风格控制、出版流程AI集成、Qwen、DeepSeek、Baichuan

观熵·2025-07-05 08:35

AI原生应用开发必看：自然语言生成的5个最佳工程实践

AI原生应用开发必看：自然语言生成的5个最佳工程实践关键词：AI原生应用、自然语言生成、工程实践、Prompt工程、模型微调、评估指标、安全防护摘要：本文深入探讨了开发高质量自然语言生成(NLG)应用的

AI原生应用开发·2025-07-05 08:33

单调栈总结

单调栈总结+Leetcode实例单调栈1.模型识别2.原理3.模板4.例题基础版1)LeetCode739.每日温度2)LeetCode496.下一个更大元素I3)LeetCode503.下一个更大元素

qq_43344375·2025-07-05 07:30

文心大模型及百度大模型内容安全平台齐获信通院大模型安全认证

近日，文心大模型与百度大模型内容安全平台——红线大模型双双荣获中国信息通信研究院泰尔认证中心颁发的“大规模预训练模型（文本生成功能）安全认证证书”，且二者的认证级别皆“增强级”的最高级别。

百度安全·2025-07-05 07:27

NoSQL数据库的分布式存储优化

我们将从基础概念出发，分析NoSQL数据库的架构特点，详细讲解分布式存储的核心算法和数学模型，并通过实际代码示例展示优化技术的实现。

数据库管理艺术·2025-07-05 07:56

AIGC 领域中文心一言的技术稳定性评测

AIGC领域中文心一言的技术稳定性评测关键词：AIGC、文心一言、技术稳定性评测、语言模型、准确性摘要：本文旨在对AIGC领域中的文心一言进行技术稳定性评测。

SuperAGI2025·2025-07-05 07:55

机器学习路径规划中的 net 和 netlist 分别是什么？

引言正文net含义netlist含义引言当我们使用机器学习训练自己的模型来进行自动寻路时，通常，我们会遇到一个名为net的词语，这里我们将对这个单词的意思进行解释。

勤奋的大熊猫·2025-07-05 07:25

3D建模公司的能力与技术

3D建模公司通常由经验丰富的设计师、工程师和技术专家组成，他们能够根据客户需求，创造出高质量的三维模型和设计方案。众趣科技，作为3D建模领域的佼佼者，凭借先进的3D

zhongqu_3dnest·2025-07-05 06:21

Mamba-YOLOv8深度解析：基于状态空间模型的下一代目标检测架构（含完整代码与实战部署）文末含资料链接！

VSSblock2.3SS2D模块工作原理三、完整实现流程3.1环境配置3.2代码集成步骤3.3训练与微调四、性能分析与优化4.1精度提升策略4.2推理加速方案4.3硬件适配技巧五、实战案例：无人机航拍检测5.1数据集准备5.2模型训练与评估六

博导ai君·2025-07-05 06:18

认识.net mvc 框架

ASP.NETMVC是微软推出的一个基于.NET框架的Web应用程序开发模式，它遵循**Model-View-Controller（模型-视图-控制器）**架构模式，将应用程序分为三个核心组件：1.Model

NPCZ·2025-07-05 05:47

Java 架构演进：从瀑布模型到敏捷开发的转变

Java架构演进：从瀑布模型到敏捷开发的转变一、引言在软件开发领域，Java作为一种广泛使用的编程语言，其架构设计和开发方法随着时代不断演进。

向哆哆·2025-07-05 05:46

FastAPI MCP 简介及使用教程

一文介绍简单来说，FastAPIMCP是一个零配置工具，它能够自动把你的FastAPI接口转换成符合模型上下文协议（ModelContextProtocol，简称MCP）的工具。

清尘沐歌·2025-07-05 05:12

大语言模型应用指南：谷歌 Gemini 简介

大语言模型应用指南：谷歌Gemini简介关键词：大语言模型，Gemini，谷歌，人工智能，应用指南1.背景介绍近年来，人工智能领域取得了突破性进展，尤其是大语言模型（LargeLanguageModels

AI天才研究院·2025-07-05 05:12

用于人形机器人强化学习运动的神经网络架构分析

深度强化学习（DRL）作为一种前景广阔的无模型方法，能够有效控制双足运动，实现复杂行为的自主学习，而无需显式动力学模型。1.1人形机器人运动强化学习的机遇与挑战尽管DRL取得了显著

·2025-07-05 04:08

【第三章:神经网络原理详解与Pytorch入门】01.神经网络算法理论详解与实践-(4)神经网络中的重要组件

理解这些组件有助于构建更加稳健且高效的模型。一、激活函数（ActivationFunction）【深度学习】关键技术-激活函数（ActivationFunctions

·2025-07-05 04:37

【机器学习|学习笔记】特征选择（Feature Selection）和特征提取（Feature Extraction）都是用于降维、提升模型性能和泛化能力的重要手段。

【机器学习|学习笔记】特征选择（FeatureSelection）和特征提取（FeatureExtraction）都是用于降维、提升模型性能和泛化能力的重要手段。

努力毕业的小土博^_^·2025-07-05 03:05

paddleOCR模型的安装和使用

paddleOCR仓库：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR?tab=readme-ov-file文档：https://paddlepaddle.github.io/PaddleOCR/main/quick_start.html#2-paddleocr环境安装python-mpipinstallpaddlepaddle-gpu==3.0.0b1-iht

九日卯贝·2025-07-05 03:03

长短期记忆（LSTM）网络模型

二、模型原理 LSTM由记忆细胞和三个门控单元（遗

凌莫凡·2025-07-05 03:32

文心4.5开源模型部署实践

文心4.5开源模型部署实践使用fastdeploy本地部署执行命令：python-mfastdeploy.entrypoints.openai.api_server\ --modelbaidu/ERNIE

skywalk8163·2025-07-05 03:02

Kimi Audio一个通用的音频基础模型处理各种任务如自动语音识别（ASR）、音频问答（AQA）、自动音频字幕（AAC）、语音情感识别（SER）、声音事件/场景分类（SEC/ASC）和端到端语音对话

KimiAudio被设计为一个通用的音频基础模型，能够在一个统一的框架内处理各种音频处理任务。

skywalk8163·2025-07-05 03:02

AI里的Prompt到底是什么？——提示词

拿大语言模型举例来说，自身的能力很强大，但也存在一定的弊端，比如输出的内容太空太泛、不是用户想要的答案、输出的内容格式不符合预期……正因为这些弊端的存在，进而催生了Prompt（提示词ArtificialIntelligencePrompt

不知名产品露·2025-07-05 02:57

ART（Automatic Reasoning and Tool-use）：自动推理与工具使用的革命性突破

引言在人工智能快速发展的今天，大语言模型（LLM）的能力边界正在不断被重新定义。

·2025-07-05 02:57

《深度学习》—— PyTorch的介绍及PyTorch的CPU版本安装

torchvision、torchaudio三个库的介绍一、PyTorch的简单介绍PyTorch是一个由FacebookAI实验室开发的深度学习框架，它基于Python，并提供了高效的GPU加速和灵活的模型定义能力

张小生180·2025-07-05 01:24

OpenCV中超分辨率（Super Resolution）模块类cv::dnn_superres::DnnSuperResImpl

它属于dnn_superres模块，用于加载和运行基于深度学习的图像超分辨率模型。这个类是OpenCV中用于执行深度学习超分辨率推理的主要类。你可以用它来加载预训练的超分辨率模型（如ED

村北头的码农·2025-07-05 01:19

Spring Boot + 本地部署大模型实现：优化与性能提升

在将大语言模型集成到SpringBoot应用中时，性能优化是一个关键环节。本地部署的大模型虽然提供了强大的功能，但也可能带来一些性能挑战，如响应时间较长、资源占用较高等问题。

代码老y·2025-07-05 00:48

VLA模型

一介绍在机器人领域，视觉-语言-动作(VLA)模型的发展经历了显著的演变，这得益于计算机视觉和自然语言处理领域的进步。VLA模型代表了一类旨在处理多模态输入的模型，整合了来自视觉、语言和动作的信息。

·2025-07-05 00:48

高可扩展属性建模设计：架构师的全局思考与落地方案

传统方案如宽表设计和EAV（实体-属性-值）模型分别在性能与扩展性上各有优势与劣势，但也都有明显局限。为了兼顾性能、扩展性、维护成本，需要引入更灵活的设计模式。

nbsaas-boot·2025-07-05 00:18

宽表设计（Wide Table）与子表 + 类型 + 属性表设计（EAV 模型或“属性表”模型）

本文将讨论两种主流方案——宽表设计（WideTable）与子表+类型+属性表设计（EAV模型或“属性表”模型），并从可维护性、性能、适用场景等方面进行系统分析。一、方案一：宽表设计（Wid

nbsaas-boot·2025-07-05 00:17

【AI大模型面试八股文】大模型训练中如何应对灾难性遗忘问题？

目录✅面试回答模板：一、什么是灾难性遗忘？举个通俗的例子：二、灾难性遗忘是怎么发生的？常见触发情境：三、我们为什么要关注灾难性遗忘？四、主流解决方案汇总✅1.固定部分参数（FeatureExtraction）✅2.正则化策略（Regularization）✅3.回放机制（Rehearsal/Replay）✅4.参数隔离（ParameterIsolation）✅5.使用提示学习（PromptLear

一叶千舟·2025-07-05 00:17

Random Erasing：计算机视觉的「隐形斗篷」——遮挡艺术的对抗学习革命

当ImageNet冠军模型在真实世界的遮挡面前崩溃时（识别准确率骤降38%），中科院自动化研究所2017年提出的RandomErasing技术以一纸惊艳了学界。

星光银河·2025-07-05 00:17

什么是神经网络架构搜索（NAS, Neural Architecture Search），如何写对应的python程序代码呢

传统的神经网络模型架构设计通常依赖于专家经验和大量试错，而NAS通过算法自动搜索网络架构，以发现最适合特定任务的神经网络设计。NAS可以极大地减少人工调参的时间和精力，并且在某些情况下能够找到比手工

小桥流水---人工智能·2025-07-05 00:46

深度解析生成式 AI：从技术原理到实战应用

一、生成式AI：重构数字内容生产范式（一）技术定义与核心价值生成式人工智能（GenerativeAI）是通过深度学习模型自动创造文本、图像、代码、视频等内容的技术体系，其核心在于从数据中学习概率分布并生成符合人类认知的输出

LNL13·2025-07-05 00:45

人形机器人运动控制技术演进：从强化学习到神经微分方程的前沿解析

传统方法（如基于模型的预测控制MPC）依赖精确的动力学建模，但在实际系统中面临以下瓶颈：模型失配：复杂接触动力学（如足-地交互）难以显式建模；计算瓶颈：高维非线性优化难以满足实时性需求；环境扰动敏感：传统控制器对未知干扰的鲁棒性不足

·2025-07-05 00:15

NVIDIA Isaac GR00T N1.5 人形机器人强化学习入门教程（五）

系列文章目录目录系列文章目录前言一、更深入的理解1.1实体化动作头微调1.1.1实体标签1.1.2工作原理1.1.3支持的实现1.2高级调优参数1.2.1模型组件1.2.1.1视觉编码器（tune_visual

强化学习与机器人控制仿真·2025-07-05 00:15

长短期记忆网络（LSTM）：让神经网络拥有 “持久记忆力” 的神奇魔法

在神经网络的奇妙世界里，有一种模型仿佛拥有了“魔法”，能够记住很久以前的信息，克服了传统循环神经网络（RNN）在处理长序列数据时的“健忘症”，它就是长短期记忆网络（LongShort-TermMemoryNetwork

·2025-07-05 00:14

【Zephyr开发实践系列】04_精准裁剪的PWM外设驱动开发

文章目录前言一、PWM驱动模型1.1核心应用API（必须）1.2设置数据结构1.3硬件初始化1.4设备实例化二、数据结构定义2.1普通PWM模式结构体2.2预分频枚举三、核心功能实现3.1分频系数映射（

jz-炸芯片的zero·2025-07-04 23:09

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