ism模型python算法第55页

创客匠人深度解析：创始人 IP 定位的认知革命与产品哲学

创客匠人创始人老蒋在IP变现大课中提出的定位金句，实则蕴含着从用户心智占领到商业模型重构的深层逻辑，为内容创业者提供了超越流量思维的底层方法论。

创小匠·2025-07-01 07:16

【Git】第十六节：Fork & Pull Request 协作模型 —— 为开源项目贡献代码的完整指南

第16节：Fork&PullRequest协作模型——为开源项目贡献代码的完整指南引言：成为开源项目的贡献者，构建高质量协作机制在开源社区中，Fork&PullRequest（PR）模型是最主流的协作方式

全栈前端老曹·2025-07-01 06:45

Django 4.x Models App settings 模型应用设置

在Django框架中，模型（Model）是用于定义和操作数据库表结构的核心组件。

Mr数据杨·2025-07-01 06:44

模型（Model）操作

1.数据准备本文后续所有ORM操作将通过提供通用的测试数据进行演示：定义6个模型（覆盖字段类型、关系类型、查询、聚合、注解等场景）关于创建模型请参考上一节：DjangoORM1.创建模型（Model）使用

博观而约取·2025-07-01 06:41

RAG和KAG的区别

RAG（Retrieval-AugmentedGeneration，检索增强生成）和KAG（Knowledge-AugmentedGeneration，知识增强生成）都是用于增强生成模型能力的框架，但它们在多个方面存在区别

testresultstomorrow·2025-07-01 06:39

面经总结系列（十六）：元象科技大模型推理优化工程师

GoAI·2025-07-01 05:04

《深入浅出多模态》(四)：多模态经典模型CLIP

GoAI·2025-07-01 05:34

RAG检索增强生成在垂类AI应用效能优化中的应用

关键词：RAG、检索增强生成、垂类AI、效能优化、知识库、向量检索、大模型应用文章目录引言：为什么垂类AI需要RAGRAG技术原理深度解析垂类AI应用的痛点与挑战RAG在垂类AI中的解决方案效能优化的核心策略实战案例分析最佳实践与踩坑指南总结与展望引言

TechVision大咖圈·2025-07-01 05:03

Selenium 二次封装通用页面基类 BasePage —— Python 实践

一、项目背景在自动化测试中，页面对象模型（PageObjectModel）是一种非常重要的设计模式，它将页面元素和操作封装成类，提升代码复用性、可维护性和可读性。

xiaoming0818·2025-07-01 05:32

深入浅出多模态》（十一）之多模态经典模型：Flamingo系列

GoAI·2025-07-01 05:01

当前最好的0样本文本转语音是哪个模型？

综合排名前三模型‌MegaTTS3（字节跳动&浙江大学）‌‌核心优势‌：仅需‌3-10秒‌参考音频即可精准克隆音色，支持中英混合语音自然切换1112轻量化设计（0.45B参数），实时生成延迟低于400ms11

skywalk8163·2025-07-01 05:00

利用Python驾驭Stable Diffusion：原理解析、扩展开发与高级应用

个人网站:【摸鱼游戏】【神级代码资源网站】【星海网址导航】摸鱼、技术交流群点此查看详情引言随着生成式AI的迅猛发展，StableDiffusion已成为图像生成领域最受欢迎的开源模型之一。

·2025-07-01 04:29

架构轻巧的kokoro 文本转语音模型

Kokoro是一个具有8200万个参数的开放权重TTS模型。尽管其架构轻巧，但它提供了与较大型号相当的质量，同时速度更快，更具成本效益。

skywalk8163·2025-07-01 04:59

MCP vs LangChain：标准化协议与开发框架的优劣对比

随着大型语言模型(LLM)技术的迅速发展，开发者需要高效的工具来构建基于LLM的应用。MCP(ModelContextProtocol)和LangChain作为两种主流解决方案，各有优缺点。

guohuang·2025-07-01 04:57

python：AI 生成卡通短视频

在AI生成卡通短视频领域，Python技术栈已形成成熟工具链，以下从核心技术、工具推荐、全流程实现到爆款案例提供完整解决方案：一、卡通生成三大核心技术1.风格化模型ToonCrafter（字节跳动）：基于扩散模型的卡通生成器

belldeep·2025-07-01 04:26

深度学习目标检测之YOLOv3实战（二）训练自己的图像数据

同样，无人机搭载山狗拍摄的视频，目标检测的种类是模型tank和airplane，部分效果图镇贴：数据集准备首先需要将自己的数据集准备好，不同场景下的目标数据尽

郎郎不会飞·2025-07-01 04:54

YOLOv12 正式发布 | 检测效果超越YOLO11！！

这是因为基于注意力的模型无法与基于CNN的模型的速度相匹配。本文提出了一种以

·2025-07-01 03:54

D-FINE模型详解及代码复现

它超越了现有模型如YOLOv10、YOLO11及RT-DETRv1/v2/v3，重新定义了边界框回归任务，显著提升了实时目标检测的性能上限。

清风AI·2025-07-01 03:23

ali PaddleNLP docker

request,jsonifyimportpaddlefrompaddlenlpimportTaskflowimportjsonimportuuidapp=Flask(__name__)#初始化文本相似度模型

大熊程序猿·2025-07-01 03:52

Elixir 中的状态管理：进程、Agent 与 GenServer 实践

与通过可变全局变量实现状态管理的命令式语言不同，Elixir的不可变数据模型和基于BEAM虚拟机的并发设计要求采用不同的方法。本文将探讨Elixir中状态的处理方式。

actor_dev·2025-07-01 02:47

什么叫精通C++

常用的面向对象复用模型设计、常用的数据结构设计、常用的操作系统知识、内存管理、多线程互斥，然后能够很轻松的应用现有的软件模块和开发库，比如用开源的库(例如log4cpp)，购买的其他公司的接口模块等，能够和容易上手应用一个你从未涉足的开发平台

diaoqu4574·2025-07-01 02:15

PaddleOCR不同模型和Paddle版本推理性能对比

飞桨PaddleOCR这几年发布了从V2到V5的中英文OCR模型，Paddle推理框架也从2.X升级到3.0.0版本。本次对不同模型和推理框架的性能做些对比。

dotNET跨平台·2025-07-01 02:12

2025 AI编程工具全景图：七强横评与实战落地实战指南

技术演进呈现三大特征：多模型协同：主流工具集成GPT-4o、Claude3.7、Gemini2.0等模型，动态切

杜哥无敌·2025-07-01 02:12

【EI会议征稿】东北大学主办第三届机器视觉、图像处理与影像技术国际会议（MVIPIT 2025）

机器视觉：视觉中的统计机器学习；立体视觉标定；几何建模与处理；人脸识别与手势识别；早期视觉和生物学启发的视觉；光流法和运动追踪；图像分割和图像分类；基于模型的视觉

诗远Yolanda·2025-07-01 01:12

牛客 AI 面试 Ultra 版重磅升级！定义智能招聘新高度，三大颠覆性创新，重新诠释 AI 面试专业标杆

01.智能交互革命：2秒极速追问，双向对话零延迟●全语音沉浸式体验：无需手动操作，候选人开口即答，数字面试官依托实时推理引擎，2秒内触发多维追问，基于岗位胜任力模型（如冰山模型）层层挖掘需求理解、沟通能力

牛客企业服务·2025-07-01 01:41

MCP模型上下文协议：AI人工智能模型训练的自动化调参

MCP模型上下文协议：AI人工智能模型训练的自动化调参关键词：MCP模型、自动化调参、AI训练、超参数优化、上下文协议、机器学习、深度学习摘要：本文深入探讨MCP模型上下文协议在AI模型训练自动化调参中的应用

AI天才研究院·2025-07-01 01:40

YOLOv11革命性升级：基于MobileNetv4的UIB和ExtraDW模块重构C3k2架构，实现移动端推理性能飞跃

然而，随着应用场景的多样化，特别是移动端和边缘设备的普及，对模型的计算效率提出了更为严苛的要求。

博导ai君·2025-06-30 23:25

Java 内存模型与 JVM 基础

1.1堆的特点特性说明共享区域所有线程共享堆GC管理垃圾回收器对堆管理最频繁分代模型为提高GC性能，堆被划分为新生代/老年代等区域空间大堆是JVM管理内存中最大的区域慢速堆分

shenyan~·2025-06-30 23:25

从零开始：Python实现语音识别的完整教程_副本

我们将从基础概念讲起，逐步深入到实际代码实现，涵盖音频处理、特征提取、模型训练等关键环节，最终构建一个完整的语音识别系统。无论你是初学者还是有一定经验的开发者，都能从本教程中获得实用的知识和技能。

AIGC应用创新大全·2025-06-30 23:55

从零开始：用Python构建AI语音识别应用的完整指南

从零开始：用Python构建AI语音识别应用的完整指南关键词：Python语音识别、AI语音处理、语音转文本、SpeechRecognition库、端到端模型摘要：本文从0到1带您掌握用Python构建

AI大模型应用之禅·2025-06-30 23:24

面向大语言模型幻觉的关键数据集：系统性综述与分类法

面向大语言模型幻觉的关键数据集：系统性综述与分类法摘要大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）在自然语言处理的多个领域取得了革命性进展，但其固有的“幻觉”问题——即生成看似合理但与事实不符或与上下文无关的内容

致Great·2025-06-30 23:23

导师要求一天完成综述，我7分钟搞定——打造一个全本地DeepResearch助手

1.项目背景LocalDeepResearcher是一个本地化运行的AI研究助手，旨在通过结合大语言模型（LLM）和搜索工具，实现自动化深度研究并生成结构化报告。

小洛~·~·2025-06-30 23:21

【LangGraph 】“工作流”的核心就是围绕一个共享的 `State`

LangGraph里“工作流”的核心就是围绕一个共享的State（也常被命名为AgentState或者类似的TypedDict/Pydantic模型）来组织的：State本质上是整个流程的“快照”，所有跨节点需要保留或传递的数据

等风来不如迎风去·2025-06-30 23:50

AI测试方法

包括模棱两可或复杂情境的文本，看看模型是否能正确分类。确保数据集中有足够的标签种类分布，这样可以测试模型是否能应对不同类别的文本内容。

二狗子82·2025-06-30 23:50

非结构化文档的自动化敏感标识方法技术解析

然而，非结构化文档缺乏统一的数据模型和格式规范，传统基于结构化数据的敏感信息识别方法难以直接应用，面临着三大核心挑战：语义理解复杂性：自然语言

KKKlucifer·2025-06-30 23:49

信息抽取数据集全景分析：分类体系、技术演进与挑战_DEEPSEEK

近年来，随着深度学习技术的发展和大规模预训练模型的兴起，IE数据集呈现爆发式增长，其分析与评估对模型研发和领域迁移至关重要。

致Great·2025-06-30 23:19

自然语言处理之文本生成：Recurrent Neural Networks (RNN)：序列模型与语言模型

自然语言处理之文本生成：RecurrentNeuralNetworks(RNN)：序列模型与语言模型自然语言处理简介NLP的基本概念自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，简称

zhubeibei168·2025-06-30 22:19

学 Simulink：实时系统与嵌入式部署类场景ROS + Simulink 联合仿真的多传感器信号融合与滤波模块

目录ROS+Simulink联合仿真的多传感器信号融合与滤波模块场景目标✅准备工作软件安装：硬件准备（可选）：步骤详解第一步：创建Simulink模型并配置ROS支持启用ROS工具箱支持：第二步：添加ROS

amy_mhd·2025-06-30 21:42

【Go语言-Day 12】解密动态数组：深入理解 Go 切片 (Slice) 的创建与核心原理

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·2025-06-30 21:41

多模态大语言模型arxiv论文略读（144）

LARP:TokenizingVideoswithaLearnedAutoregressiveGenerativePrior➡️论文标题：LARP:TokenizingVideoswithaLearnedAutoregressiveGenerativePrior➡️论文作者：HanyuWang,SakshamSuri,YixuanRen,HaoChen,AbhinavShrivastava➡️研究

胖头鱼爱算法·2025-06-30 21:41

使用Ultralytics YOLO进行数据增强

在训练深度学习模型时，数据增强有助于提高模型的鲁棒性，减少过拟合，并增强对真实世界场景的泛化。

alpszero·2025-06-30 21:08

「分布式事务」之数据一致性模型

概念分布式系统中的数据一致性模型定义了在事务处理过程中，系统如何保证数据在不同节点间的正确性和一致性。

呼拉拉呼拉·2025-06-30 21:37

Python 数据分析与可视化 Day 11 - 特征工程基础

特征工程是将原始数据转换为模型可学习的“特征向量”的过程，是机器学习效果好坏的核心因素之一。常见任务包括：缺失值处理（已学）异常值处理（已学）数值归一化、标准化类别变量编

蓝婷儿·2025-06-30 21:35

阿里云百炼全解析：一站式大模型开发平台的架构与行业实践

目录大模型开发范式的革新平台核心架构与技术解析全生命周期开发工作流企业级安全与合规体系行业应用场景与最佳实践未来演进与技术展望1.大模型开发范式的革新1.1从碎片化到平台化的演进传统大模型开发面临三大核心挑战

一休哥助手·2025-06-30 21:05

瀑布式开发与敏捷开发的区别是什么

摘要：瀑布模型式是最典型的预见性的方法，严格遵循预先计划的需求、分析、设计、编码、测试的步骤顺序进行。敏捷开发以用户的需求进化为核心，采用迭代、循序渐进的方法进行软件开发。

易成技术团队·2025-06-30 21:34

2025年最值得关注的十大OCR模型，技术进化与应用突破全面解析！

尤其在2025年，技术格局发生了显著变化：模型更轻量，支持更复杂的文本结构识别，具备强大的多语言和多模态处理能力，能应对实时场景识别甚至复杂的工业图像分析。本文整合了GitHu

蜗牛沐雨·2025-06-30 20:02

全球人工智能与大模型发展全景：技术历程、产品概览与未来趋势

一、人工智能的发展历程（一）萌芽期（1950s-1980s）1956年：人工智能的诞生人工智能（AI）的概念在1956年的达特茅斯会议上被正式提出。那是一个充满梦想和探索的时代，一群年轻的科学家，包括约翰·麦卡锡（JohnMcCarthy）、马文·明斯基（MarvinMinsky）和克劳德·香农（ClaudeShannon）等，齐聚达特茅斯学院，共同探讨一个前所未有的课题：如何让机器模拟人类智能。

软件职业规划·2025-06-30 20:31

通过实例对比：瀑布模型 vs 喷泉模型 vs 敏捷模型 vs 统一过程模型 vs 螺旋模型

目录1.瀑布模型（WaterfallModel）2.喷泉模型（FountainModel）3.敏捷模型（AgileModel）

佟格码路·2025-06-30 20:00

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