PHP调用spark模型第13页

预训练模型：大规模数据预学习范式——定义、原理与演进逻辑

以下基于权威教材、学术论文及行业技术报告，对“预训练模型”（Pre-trainedModel）的名称来源、技术原理及演进逻辑进行系统解析：一、名称来源与核心定义术语构成解析“预”（Pre-）：指在目标任务训练前完成的先导性训练阶段

大千AI助手·2025-07-26 18:43

OpenAI GPT-4o模型性能评估体系解析：多模态能力、安全性与应用效能的系统性验证

本文基于OpenAI官方技术文档、系统卡及权威第三方研究，系统性梳理GPT-4o的模型性能评估框架：⚙️一、核心能力评估：多模态基准测试文本与推理能力评估工具：采用改进版MMLU（大规模多任务语言理解）

·2025-07-26 18:43

RLHF Workflow: From Reward Modeling to Online RLHF

RLHF工作流程：从奖励建模到在线RLHF摘要1引言1.1之前的RLHF算法及其挑战1.2在线迭代RLHF1.3人类反馈近似1.4相关工作2作为人类反馈近似的奖励模型2.1偏好数据集2.2BradleyTerry

UnknownBody·2025-07-26 18:43

ARM架构基础知识

剩下的参数则是从右往左依次压入栈中R0同时还被用于存储函数的返回值注意:虽然arm为32位架构，但是它和x86不同，它不是单纯使用栈来传递参数R0rdi以及存储函数返回值R1rsiR2rdxR3rcxR7->用于存放系统调用号

XiDP·2025-07-26 18:12

数学专业转型数据分析竞争力发展报告

一、核心优势拆解（1）数学能力与数据分析对应关系数学课程数据分析应用场景比较优势说明概率论假设检验设计能准确判断统计显著性阈值实变函数数据质量评估异常值检测的严格性更高线性代数特征工程构建矩阵运算优化模型训练效率

Re_Yang09·2025-07-26 18:42

30ms 内定位包裹：陌讯迁移检测技术突破瓶颈

传统视觉算法在面对包裹重叠、光照变化、条码污损等复杂场景时，常出现目标框漂移、类别误判等问题，某华东地区分拣中心曾反馈，其采用的开源YOLOv5模型在高峰时段漏检率高达12%，导致日均错分包裹超300件

·2025-07-26 18:41

强干扰下误报率↓85%！陌讯多模态融合算法在工业消防的实战优化

#摘要针对工业场景中明火烟雾识别的特殊挑战，陌讯视觉提出基于边缘计算优化的多模态融合方案，实测显示在热源干扰、半透明烟雾等复杂条件下，较基线模型误报率降低85%。

2501_92487837·2025-07-26 18:41

农田杂草误判率高？陌讯轻量化算法实测提升 25%

在实际农田环境中，光照强度日变化幅度达8000-12000lux，导致传统模型在晨昏时段识别准确率骤降30%以上；作物生长的动态形态差异（如小麦拔节期与灌浆期株型变化）使固定阈值算法泛化能力不足；而边缘设备算力限制

·2025-07-26 18:10

详谈OSI七层模型和TCP/IP四层模型以及tcp与udp为什么是4层，http与https为什么是7层

一、网络模型：OSI七层vsTCP/IP四层OSI七层模型(理论参考模型):目的：提供一个标准化的理论框架，用于理解网络通信过程和各层的功能划分，促进不同厂商设备的互操作性。它是一个理想化的模型。

一个向上的运维者·2025-07-26 17:39

天气API的调用

APIstore:http://www.avatardata.cn/免费API自己申请，不需要身份证验证贴代码importrequestsimportjsonwea_api_url="http://api.avatardata.cn/Weather/Query"my_wea_key=你的密钥'definit_wea_url(my_key,city_name):url=wea_api_url+"?k

mr_guo_lei·2025-07-26 17:05

RAG面试内容整理-3. 向量检索原理与常用库（ANN、FAISS、Milvus 等）

其基础是在语义嵌入（embedding）模型的支持下，将文本、图像等数据表示为高维向量，以便通过向量相似度（如余弦相似度或欧氏距离）找到内容上的邻近项。

不务正业的猿·2025-07-26 17:04

2024年AI领域10大影响力事件

从年初开始，AI技术就以惊人的速度发展，无论是多模态模型的能力拓展，还是小型化语言模型的崛起，亦或是硬件革新与云计算技术的深度融合，都标志着这一年AI产业迈上了新的台阶。2

中國龍在廣州·2025-07-26 16:02

JVM相关面试八股

什么是双亲委派模型？

Warren98·2025-07-26 16:32

无源域自适应综合研究【2】

SFUDA使预训练模型在无需访问原始训练数据的情况下，适应一个新的未标记域。迁移学习可分为三种不同的范式（i）归纳式迁移学习，其中目标任务与源任务不同，但目标域的标签是可获取的。

·2025-07-26 16:30

想进大厂？LLMs 10道面试题提前看，有问有答，图文详解！

微调（Fine-tuning）LLMs指的是在特定任务或数据上对预训练好的模型进行进一步训练，使其能更好地适应目标场景的过程，其主要流程如下：数据准备：数据收集：根据目标任务收集高质量、有代表性的数据；

AI大模型-大飞·2025-07-26 16:58

机器学习篇-KNN算法实现鸢尾花模型和手写数字识别模型

一.KNN简介KNN思想K-近邻算法（KNearestNeighbor，简称KNN）。比如：根据你的“邻居”来推断出你的类别KNN算法思想：如果一个样本在特征空间中的k个最相似的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别K值根据网格和交叉验证来确定样本相似性：样本都是属于一个任务数据集的。样本距离越近则越相似。利用K近邻算法预测电影类型K值的选择KNN的应用方式解决问题：分类问题、回归问

·2025-07-26 16:28

SpringBoot与ApacheSpark、MyBatis实战整合

基于SpringBoot和ApacheSpark开发的实例以下是基于SpringBoot和ApacheSpark整合开发的实用示例分类及关键点，涵盖数据处理、机器学习、实时分析等场景。

KENYCHEN奉孝·2025-07-26 15:57

第23期3组+弘羽丰+第一周第2次作业

【周主题】：模型法帮你解决问题片段2【主题】总分总模型让你思考更清晰，表达更有力【片段来源】《结构思考力》P30【R:阅读原文】你有一个不耐烦的上司吗？

弘羽丰·2025-07-26 15:49

鸿蒙ArkTS多环境API管理与安全签名方案实践

核心挑战多域名多环境管理：不同业务模块对应不同服务端口，环境切换复杂API安全防护：防止接口被恶意调用

苏木与晚风·2025-07-26 15:26

无人机中的数学应用-第一章：地形测绘：构建无人机眼中的 “数字大地”

从“地图曲线”到“海拔密码”2.1.2等高线的数学表达——隐函数背后的地形语言2.1.3等高线的“秘密”：坡度计算与地形解读2.1.4等高线在无人机中的应用场景——从救援到农业的实战价值2.2数字高程模型

·2025-07-26 15:56

无人机中的数学应用-第二章：航线规划：数学驱动的路径优化

-19世纪）：几何与微积分的奠基1.2现代理论奠基期（20世纪上半叶）：算法思想的突破1.3算法爆发期（20世纪末）：从Dijkstra到A*的飞跃1.4智能优化时代（21世纪至今）：从单一算法到融合模型

无人装备硬件开发爱好者·2025-07-26 15:56

Nginx 平滑升级/回滚

一、平滑升级Nginx的平滑升级（热升级）是一种不中断服务即可更新Nginx版本的核心功能，其设计基于多进程模型和UNIX信号机制。

竹竿袅袅·2025-07-26 15:56

大模型的安全风险全解：Prompt Injection、信息泄露与幻觉问题

“大模型是聪明的，但它也可能是个会胡说八道的‘熊孩子’。”自从ChatGPT点燃LLM的星火，生成式AI就成了工具箱里的瑞士军刀——写文档、写代码、做分析、开玩笑它都行。

代码AI弗森·2025-07-26 15:25

半年转型 AI 工程师：从 Python 基础到多模态模型开发

一、梦想启航：踏上转型征程在这个瞬息万变的科技时代，AI宛如一颗璀璨夺目的新星，照亮了无数前行者的道路。我，也曾是茫茫人海中怀揣着转型梦想的一员，毅然决然地踏上了从零基础到AI工程师的艰辛征程。那是一段充满未知与挑战的时光，每一步都走得小心翼翼，却又满含着对未来的无限憧憬。起初，望着Python基础那堆积如山的知识，内心的焦虑如潮水般涌来。但梦想的力量是无穷的，它驱使着我勇敢地迈出第一步，开启了这

大力出奇迹985·2025-07-26 15:54

【北上广深杭大厂AI算法面试题】人工智能大模型篇...矩阵乘法GEMM！以及为什么说GEMM是深度学习的核心？

【北上广深杭大厂AI算法面试题】人工智能大模型篇…矩阵乘法GEMM！以及为什么说GEMM是深度学习的核心？【北上广深杭大厂AI算法面试题】人工智能大模型篇…矩阵乘法GEMM！

不想努力的小土博·2025-07-26 15:54

第一章：Go语言基础入门之函数

本文将从函数的定义、调用等基础知识开始，逐步深入探讨多返回值、命名返回值、可变参数，最终揭示函数作为一等公民的奥秘，以及匿名函数和闭包在实际开发中的强大应用。

不过普通话一乙不改名·2025-07-26 15:23

自动分割和测量混凝土钢筋的思路与原理

1.系统架构概述系统使用PCL库处理点云数据，主要流程分为4个阶段：地面提取与旋转对齐混凝土结构分割钢筋识别与分组几何参数计算（直径/间距/高度差）2.核心处理流程2.1地面提取与旋转对齐//主要函数调用序列

迅卓科技·2025-07-26 15:52

C语言内存管理核心：揭秘堆区(Heap)的动态生命周期

我们知道，函数内的局部变量存储在**栈（Stack）**上，它们随着函数的调用而生，随函数的返回而亡，生命周期短暂且由编译器自动管理。

web安全工具库·2025-07-26 15:51

vue父组件调用子组件的方法(函数)

父组件:image.pngimage.png子组件:假设有:getInfo()这个方法;父组件调用子组件方法(函数):this.

MGLMONSTER·2025-07-26 14:07

前端基础知识HTTP系列 - 04（OSI七层模型）

一、是什么OSI（OpenSystemInterconnect）模型全称为开放式通信系统互连参考模型，是国际标准化组织(ISO)提出的一个试图使各种计算机在世界范围内互连为网络的标准框架OSI将计算机网络体系结构划分为七层

前端小白从0开始·2025-07-26 14:48

Netty中ByteBuf的使用

Jooou·2025-07-26 14:18

Netty 如何实现事件驱动

1.事件驱动模型1.1什么是事件驱动事件驱动是一种编程范式，系统通过监听和响应事件（Event）来执行操作，而不是通过轮询或阻塞等待。

Jooou·2025-07-26 14:18

低代码中的统计模型是什么？有什么作用？

低代码开发平台中的统计模型是指通过可视化配置、拖拽操作或少量代码即可应用的数据分析工具，旨在帮助技术人员及非技术人员快速实现数据描述、趋势预测和业务决策。

启效云·2025-07-26 14:17

goroutine、channel以及GMP模型的原理深度解析【万字分析】

文章目录前言一、channel的底层原理1、底层数据结构2、创建关闭3、发送接受二、goruntine的底层原理1、线程的代价2、goruntine的底层原理3、状态4、创建、运行与退出3、阻塞与唤醒三、GMP模型的概述与发展

UPUP小亮·2025-07-26 14:45

通过Deepseek找工作

支持全地域远程办公|涵盖开发、安全、云计算等方向覆盖方向：8+个技术领域薪资范围：¥10K-¥40K/月工作模式：100%远程远程技术职位列表职位名称技能要求经验要求薪资待遇工作模式WordPress开发工程师PHP

速易达网络·2025-07-26 13:44

潮玩AI革命：从静态收藏到智能伙伴的蜕变之路

这款搭载4G模组EC800M-CN的玩偶，通过“硬件+算法+平台”三位一体架构，实现了三大突破：情感交互革新：基于多模态情感模型，可识别用户情绪语调，开心时讲故事，低落时主动安慰，甚至能复刻动画原版音色

速易达网络·2025-07-26 13:44

Kubernetes 网络插件 Calico 深度解析与实战：从原理到性能优化

一、Calico网络架构核心原理1.1网络模型基础Calico基于纯三层IP网络模型构建，摒弃传统的O

爱熬夜的小古·2025-07-26 13:13

PyTorch中实现早停机制（EarlyStopping）附代码

1.核心目的当模型在验证集上的性能不再提升时，提前终止训练防止过拟合，节省计算资源2.实现方法监控验证集指标（如损失、准确率），设置耐心值（Patience）3.代码：classEarlyStopping

自信的小螺丝钉·2025-07-26 13:43

INVALID_COLUMN_NAME _AS_PATH

sparksql异常[INVALID_COLUMN_NAME_AS_PATH]ThedatasourceHiveFileFormatcannotsavethecolumnmin(birth_date)becauseitsnamecontainssomecharactersthatarenotallowedinfilepaths.Piease

·2025-07-26 13:42

【已解决】YOLO11模型转wts时报错:PytorchStreamReader failed reading zip archive

问题：在把训练好的新YOLO11s模型转wts文件时报错，具体信息如下图（PytorchStreamReaderfailedreadingziparchive:failedfindingcentraldirectory

lxmyzzs·2025-07-26 13:42

Transformer：颠覆NLP的自注意力革命

Transformer：颠覆NLP的自注意力革命Transformer是自然语言处理领域中极具影响力的深度学习模型架构，以下是对其的详细介绍：提出背景与应用：2017年，Vaswani等人在《AttentionIsAllYouNeed

ZhangJiQun&MXP·2025-07-26 13:12

PHP WebSehll 后门脚本与检测工具

Webshell是网站入侵的常用后门，利用Webshell可以在Web服务器上执行系统命令、窃取数据、植入病毒、勒索核心数据、SE0挂马等恶意操作，危害极大。所谓Webshell，主要指可以被例如apache、tomcat、nginx在内的webserver即时解释执行的脚本语言编写而成的文本文件，其本质是一种text文本文件。因其隐秘性、基于脚本、灵活便捷、功能强大等特点，广受黑客们的喜爱，因此

wespten·2025-07-26 13:12

Day 20:奇异值SVD分解

Review上一节主要学习了几种特征选择的具体方法，包含：方差筛选皮尔逊相关系数筛选lasso筛选树模型重要性SHAP重要性递归特征消除REF其目的是为了从大量的特征中选择有效的的特征，去除冗余甚至是噪声的非必要特征

·2025-07-26 13:41

Pytorch实现细节解析：Transformer模型的Encoder与Decoder逐行代码讲解

文章目录摘要一、Transformer1.1为什么要使用attention1.2Transformer的优点二、Transformer模型Encoder和Decoder原理讲解与其Pytorch逐行实现

lazycatlove·2025-07-26 13:41

大模型——Prompt 优化还是模型微调

Prompt优化还是模型微调在人工智能飞速发展的当下，大语言模型（LLM）已成为众多领域的关键技术支撑。无论是在智能客服、内容创作，还是数据分析等场景中，LLM都展现出了强大的能力。