PHP调用spark模型第19页

构建RAG智能体(5)：语义护栏之过滤无用信息

本篇文章我们将深入探讨语义护栏(SemanticGuardrailing)，即如何利用嵌入模型作为语言骨干，并在此基础上训练一个分类器，以有效过滤掉对聊天机器人无益甚至有害的信息。

tilblackout·2025-07-24 20:27

11、时间序列机器学习与经典模型入门

时间序列机器学习与经典模型入门时间序列分析在众多领域都有着广泛的应用，如经济学、气象学等。机器学习为时间序列分析提供了强大的工具，能够基于数据做出系统、可重复且经过验证的决策。

jam55·2025-07-24 20:56

Java云原生应用的版本管理：3大核心挑战与100%兼容性测试秘籍！

新版本API被旧客户端调用后，报错500？微服务间依赖版本不一致，导致系统雪崩？为什么版本管理需要兼容性测试？向后兼容性：确保新版本服务能与旧客户

墨瑾轩·2025-07-24 19:25

Python调用OpenAI接口实现chatgpt

这几天一直在用chatgpt，发现确实很方便啊，很多代码chatgpt都能帮助你实现，而且报错chatgpt也能很精准的给你找出问题所在的地方，所以我今天也突发奇想的想试试能不能自己调用接口实现一下chatgpt

朱湃·2025-07-24 19:54

C++类和对象（2）

构造函数classA{public:A(){_a=6;}A(intx){_a=x;}private:int_a;};定义：与类名同名，创建类类型的对象时，编译器自动调用，用来初始化对象。且构造函数没有

打码农的篮球·2025-07-24 19:53

AI编程系列之探索 Codestral：来自 Mistral AI 的代码生成模型

简介在不断发展的人工智能领域，新模型的发布不断突破机器理解和生成的界限。Codestral就是这样一种突破性的模型，它是MistralAI推出的一种尖端语言模型。

知识大胖·2025-07-24 19:53

Qwen3 大模型开发实战指南（七）：Qwen3 Agent 实战，释放智能交互强大潜力

系列篇章No.文章01Qwen3大模型开发实战指南（一）：基于Transformers推理全攻略，开启智能应用大门02Qwen3大模型开发实战指南（二）：基于vLLM高效推理，性能飙升03Qwen3大模型开发实战指南

寻道AI小兵·2025-07-24 19:51

解锁Kiro模型优化：提升AI编程效率的技术秘籍

引言在当今的AI编程领域，Kiro模型凭借其独特的技术优势和创新理念，逐渐崭露头角，成为众多开发者关注和使用的重要工具。它的出现，为编程工作带来了诸多便利，极大地推动了软件开发的进程。

女码农的重启·2025-07-24 19:20

【大模型】Hugging Face常见模型格式详解

HuggingFace作为全球最大的机器学习模型社区，支持多种不同的模型格式。这些格式各有特点，适用于不同的使用场景。

EulerBlind·2025-07-24 19:50

揭秘基于MCP架构的ChatBI：如何解决数据分析中的三大核心难题？

码力金矿·2025-07-24 18:49

多线程，泛型与容器类

中要想实现多线程，有两种手段，一种是继承Thread类，另外一种是实现Runable接口1.继承Thread类使用方法：继承Thread类或实现Runable接口重写run方法主线程main在main()调用时候被创建

abcefg_h·2025-07-24 18:48

Go 语言学习之 goroutine 和 channel

goroutine当一个go程序运行时，调用main函数入口的goroutine是主goroutine，我们还可以使用关键字go创建新的goroutine。

·2025-07-24 18:18

【运维】SGLang服务器参数配置详解

SGLang是一个高性能的大语言模型推理框架，提供了丰富的服务器参数配置选项。本文将基于官方文档详细介绍SGLang服务器的各种参数配置，帮助开发者更好地优化模型推理性能。

EulerBlind·2025-07-24 18:17

软件架构之软件架构概述及质量属性

软件架构之软件架构概述及质量属性第9章：软件架构设计9.1软件架构概述9.1.1软件架构的定义9.1.2软件架构的重要性9.1.3架构的模型9.2架构需求与软件质量属性9.2.1软件质量属性9.2.26

·2025-07-24 18:46

什么是传播的底层力量？

调用知识需要时间和思考，而情绪却是一瞬间的体验。当你能读懂用户的情绪，传播自然事半功倍。如果想要用户传播你的产品，根据我昨天的28解题工具。

龙白先生·2025-07-24 18:26

大模型发展方向

大模型未来发展方向的深度探讨近年来，人工智能技术的飞速发展，特别是大模型技术的崛起，为全球科技产业带来了前所未有的变革。

人工智能-猫猫·2025-07-24 18:45

【2025版】最新大模型就业方向，零基础入门到精通，收藏这篇就够了

大模型就业方向主要集中在以下几个核心领域：数据治理方向：涉及爬虫、数据清洗、ETL、DataEngine、Pipeline等工作，确保数据质量和可用性，支持模型训练和运行。

程序员_大白·2025-07-24 18:45

大模型就业方向指南，程序员应该如何选择职业方向？收藏这篇就够了

选择这个话题的动机是最近很多同行在知乎咨询我：“感觉传统的算法模型方向，比如搜广推已经非常卷了，要不要转大模型赛道”。

Python_chichi·2025-07-24 18:14

华为云Astro权限管理实战指南——兼职开发、游客、负责人、超管的分级管控方案

配置访问范围3.生成访问链接三、负责人权限管理1.角色定义2.权限分配3.审批流程控制四、超级管理员权限管理1.权限配置2.安全增强措施3.权限回收五、权限管理工具链六、注意事项摘要本方案通过“三层权限模型

Hy行者勇哥·2025-07-24 18:14

LLM指纹底层技术——模型压缩与优化

下面介绍一下“LLM指纹”一个决定性的环节——模型压缩与优化(ModelCompressionandOptimization)。

·2025-07-24 18:14

LLM指纹底层技术——混合专家模型

下面讲一下当前大模型领域最炙手可热的架构之一，也是“LLM指纹”体系中一个极其丰富的、多维度的信号来源——混合专家模型(Mixture-of-Experts,MoE)。

9命怪猫·2025-07-24 18:14

LLM指纹底层技术——人类反馈强化学习

以下简单讲一下“LLM指纹”体系中，负责精雕细琢模型“性格”与“价值观”的核心工艺——人类反馈强化学习(ReinforcementLearningfromHumanFeedback,RLHF)。

9命怪猫·2025-07-24 18:44

模型系列（篇一）-Bert

模型详细介绍结构BERT由12层Transformer组成输入BERT的输入形式：[CLS]文本1[SEP]文本2[SEP]。

小新学习屋·2025-07-24 18:43

Spring WebFlux 详解：从入门到实战

SpringFramework5.0引入的SpringWebFlux为开发者提供了一种全新的异步非阻塞编程模型，能够更好地应对现代应用的性能挑战。

贾修行·2025-07-24 17:13

Zero-shot learning

zero-shotlearningimage.pngimage.png研究问题建立一个合适的分类模型，特征空间和语义空间的映射数据集AnimalwithAttributes（AwA）官网：AnimalswithAttributesCaltech-UCSD-Birds

无思不晓·2025-07-24 17:04

LLM Agent（大模型智能体）与传统专家系统

LLMAgent（大模型智能体）与传统专家系统在技术原理、行为模式和应用场景上存在本质差异。

一蓑烟雨6668·2025-07-24 17:11

4. langgraph中的react agent使用 (在react agent添加人机交互)

1.初始化模型首先，我们需要初始化要使用的模型。

ZHOU_CAMP·2025-07-24 17:41

Python - 面向对象编程 - 实例方法、静态方法、类方法

实例方法在类中定义的方法默认都是实例方法，前面几篇文章已经大量使用到实例方法实例方法栗子classPoloBlog:def__init__(self,name,age):print("自动调用构造方法"

·2025-07-24 17:10

OpenAI发布ChatGPT Agent，AI智能体迎来关键变革

注：此文章内容均节选自充电了么创始人，CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《GPT多模态大模型与AIAgent智能体》（跟我一起学人工智能）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】清华《GPT多模态大模型与AIAgent

陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO·2025-07-24 17:36

ChatGPT桌面版深度解析

ChatGPT桌面版深度解析：功能、安装与高效使用全攻略一、核心功能全景解析（一）全场景交互体系全局热键唤醒支持MacOS（Option+空格）与Windows（Alt+空格）全局快捷键，实现跨应用无缝调用

·2025-07-24 17:35

Redisson 加锁解锁源码

分布式锁使用对于redisson分布式锁的使用很简单：1、调用getLock函数获取锁操作对象；2、调用tryLock函数进行加锁；3、调用unlock函数进行解锁；注意unlock操作需要放到finally

skystep·2025-07-24 16:05

HDU 4628 Pieces (状压DP+记忆化搜索)

题目链接：http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?

·2025-07-24 16:35

手把手教你使用python爬虫之xpath

文章目录xpath1.xpath解析的编码流程2.使用方法2.调用etree对象的xpath方法结合不同形式的xpath表达式进行标签定位和数据提取3.案例应用（1）爬取第一页（2）下载多页xpath环境安装

景天科技苑·2025-07-24 16:34

OpenAI o系列模型Responses接口开发Python代码示例

简介OpenAI最先进的模型响应接口。支持文本和图像输入，以及文本输出。创建与模型的有状态交互，将先前响应的输出用作输入。通过文件搜索、网络搜索、计算机使用等内置工具扩展模型的能力。

·2025-07-24 16:33

从零开始构建API的全攻略

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：API是软件系统交互的关键工具，本课程将带领学员深入了解创建API的过程，包括设计原则、技术选择、数据模型定义、路由设置、版本控制、安全性考量、测试策略、文档编制以及发布和维护实践

麦克羊·2025-07-24 16:02

AI人工智能领域多智能体系统：在智能渔业中的养殖管理应用

文章包含数学模型、算法实现和实际案例，为读者提供从理论到实践的完整知识体系，

AI天才研究院·2025-07-24 16:32

30天打牢数模基础-支持向量回归SVR讲解

核心步骤包括：模拟符合非线性关系（温度U型曲线、小时高峰）和异常值的数据；数据预处理（特征标准化）；网格搜索调参（优化C、gamma、epsilon参数）；模型训练与评估（对比SVR与线性回归的性能）；

您好啊数模君·2025-07-24 16:31

反向传播、优化器、模型的训练

反向传播、优化器、模型的训练1.什么是反向传播在我们从输入层对数据进行一系列的操作，包括特征提取、函数激活、维度变换等，从输入层到输出层的各种变换可以称为前向传播。

啥都想学的大学生·2025-07-24 16:31

神经网络——归一化层

归一化层（NormalizationLayer）是深度学习中一种关键的技术，用于对神经网络某一层的输入进行标准化处理，从而改善模型的训练稳定性和收敛速度。

DAWN_T17·2025-07-24 15:00

概率图模型入门：贝叶斯网络与隐马尔可夫模型实战

摘要：本文系统介绍概率图模型的基础理论与实战应用，聚焦贝叶斯网络与隐马尔可夫模型（HMM）两大核心模型。

AI_DL_CODE·2025-07-24 15:00

Django 入门详解：从零开始构建你的第一个 Web 应用

本文将带你从零开始，逐步了解Django的基本概念、项目结构、视图、模板、模型、路由等核心内容，并通过一个简单的博客应用示例，帮助你快速上手Django开发。一

·2025-07-24 15:59

超大规模生成式中文预训练语言模型：CPM的构建与应用

【量子阅读】大规模预训练模型：提出了一个超大规模的生成式中文预训练语言模型（CPM），参数量达到26亿，这是目前最大的中文预训练语言模型。

王良一呀·2025-07-24 15:28

AI产品经理面试宝典：100道经典问题与详尽答案，一文掌握！

4.如何评估一个机器学习模型的性能?5.什么是过拟合和欠拟合

AI大模型-大飞·2025-07-24 15:57

AI 搜索引擎：让信息“长脑子”而不是“堆数据”

随着大模型（LLM）与检索增强生成（RAG）技术的成熟，搜索引擎正在从“索引”走向“理解”——这就是AI搜索引擎。它们不仅能联网找资料，还能在毫秒之间阅读、归纳、推理，并给出带引用的完整回答。

·2025-07-24 15:27

RAG四件套全解析：模型×向量库×检索×排序，一文打通落地闭环

上传文档，调个API，再连个大模型——三步走完，结果问“报销流程”出来的是“团建通知”。问题出在哪？不是大模型不行，也不是文档没传对。

TGITCIC·2025-07-24 15:27

AI产品经理面试宝典第51天：团队协作与跨职能实战精讲

答：采用"双三角模型"：显性需求挖掘：通过NPS调研+行为日志分析，量化高频痛点（如某语音助手误触率超行业均值20%）隐性需求洞察：运用KANO模型区分基础型需求（如登录稳定性）与兴奋型需求（如个性化推荐