ism模型python算法

AI时代最欠缺的能力：驾驭AI的思维与实践

本文从产品经理独孤虾的视角，深度解析AI时代最核心的三项能力：任务拆解、清晰表达和指导监督，并结合DeepSeek等国产AI大模型的实践案例，为互联网从业者提供系统性的AI驾驭方法论，助你在人机协作新时代保持不可替代的核心竞争力
·2025-06-23 12:15

每次重启pycharm 都需要重新登录fitten code chat,比较困惑，还未找到原因！

一、简介FittenCode：是一款免费的基于AI的编程助手插件，其中还接入了Deepseek模型，支持多种开发环境（如VSCode、PyCharm等）和80多种主流编程语言，其主要作用是通过智能化手段提升开发效率
·2025-06-23 12:44

第二篇：Agent2Agent (A2A) 协议——A2A 架构、组件和通信动态

上一篇我们探讨了Agent2Agent(A2A)协议的诞生背景和核心理念，理解了它如何弥合AI代理间的互操作性鸿沟，以及它与模型上下文协议（MCP）的互补关系。
技术便签·2025-06-23 11:43

【RAG优化】深度解析开源项目MinerU：从PDF解析到多模态理解的工业级解决方案

项目始于大模型预训练数据清洗需求，现已成为支持多模态文档理解的工业级解决方案。
kakaZhui·2025-06-23 11:43

Flask-Login 用户认证与会话管理

5.3为Flask-Login准备用户模型Flask-Login扩展与应用程序的用户模型紧密合作，它期望用户模型中实现四个关键属性和方法：i
麦克羊·2025-06-23 11:42

二、【LLaMA-Factory实战】数据工程全流程：从格式规范到高质量数据集构建

一、引言在大模型微调中，数据质量直接决定模型性能。LLaMA-Factory提供了完整的数据工程工具链，支持从数据格式规范到清洗增强、注册验证的全流程管理。
陈奕昆·2025-06-23 11:40

多位专家齐聚第五届数字安全大会，共话产业新价值

2025年6月21日，以新安全新价值为主题的第五届数字安全大会在北京隆重召开，本次大会由数世咨询主办，聚焦数据要素化安全、可信数据空间、安全智能体、安全优先的大模型、数智化安全运营等热点话题，吸引了来自政府
·2025-06-23 11:40

LLaMA-Factory多模态训练：从文本到图像的综合应用

从基础的文本-图像对齐到复杂的多模态理解，全面介绍了如何利用LLaMA-Factory进行多模态模型的训练和优化。
CarlowZJ·2025-06-23 11:40

虚拟与现实交融视角下定制开发开源AI智能名片S2B2C商城小程序赋能新零售商业形态研究

通过构建“虚拟场景构建-数据智能驱动-商业生态闭环”三位一体的新零售模型，实证研究表明该模式可使实体店客流量提升192%、用户复购率增长41%，验证了虚拟与现实融合的
·2025-06-23 10:38

多层次特征融合的中医药材推荐方法研究

针对传统神经网络模型在中医药材推荐应用中推荐精度不高、模型参数量较大等问题，提出一种多层次特征融合的轻量级药材推荐方法。
罗伯特之技术屋·2025-06-23 10:37

【YOLOv5/v7 添加注意力机制】 模块十六 Non-Local模块在YOLOv5/v7中的应用

Non-Local模块的基本思想是引入一种全局的上下文信息，使得模型能够更好地理解图像中的全局结构和关系。Non-Local模块的核心公式如下：[y(x)=\sigma\left(\sum_
路飞VS草帽·2025-06-23 10:36

AI中药处方模型构建与案例

在中医领域，人工智能（AI）可以生成各种指令来辅助诊断、治疗和研究。1.诊断辅助指令：根据患者的症状和体征，自动分析并生成可能的中医证候诊断建议。利用中医望闻问切四诊信息，智能识别关键症状，提供对应的中医辨证思路。2.治疗建议指令：根据辨证结果，自动推荐相应的中医治疗方案，包括中药方剂、针灸穴位等。结合患者体质和病情变化，智能调整治疗方案，确保治疗的个体化和最佳效果。3.中药处方生成指令：根据中医
cha111·2025-06-23 10:36

Predic‘ng Early-Onset Colorectal Cancer with Large Language Models

研究旨在利用电子健康记录（EHR）数据，通过机器学习（ML）和大型语言模型（LLM）预测EoCRC，以实现早期干预。
UnknownBody·2025-06-23 10:35

鸿蒙应用开发实战：HarmonyOS SDK AI 赋能图像分类

其核心优势在于模型推理高效、隐私安全（数据本地处理）且集成流畅。下面以最典型的图像分类任务为例，分享实战经验与核心代码集成。核心流程与代码实现：整个流程围绕 @ohos.ai 命名空间下的能力展开。
·2025-06-23 10:01

数据挖掘助力AI人工智能提升竞争力

随后分析了相关的数学模型和公式，通过具体例子加深理解。在项目实战
AI大模型应用工坊·2025-06-23 10:02

AI人工智能领域神经网络的云计算集成应用

AI人工智能领域神经网络的云计算集成应用关键词：神经网络、云计算、AI集成、分布式训练、模型部署、弹性计算、深度学习摘要：本文深入探讨了神经网络在云计算环境中的集成应用，从基础概念到实际部署，全面分析了云计算如何赋能
AI大模型应用实战·2025-06-23 10:32

Linux驱动开发：Platform总线全解析

Linux驱动开发专题：Platform总线详解目录Linux驱动开发专题：Platform总线详解1.前言2.Linux设备模型简介3.Platform总线简介Platform总线特点：4.Platform
隐身模式·2025-06-23 09:01

基于模型预测人工势场的船舶运动规划方法，考虑复杂遭遇场景下的COLREG（Matlab代码实现）

本文提出了一种考虑避碰规则的复杂遭遇场景下的新型模型预测人工势场（MPAPF）运动规划方法。建立了一种新的船舶领域，并设计了一个闭区间势场函数来表示船舶领域的不可
荔枝科研社·2025-06-23 09:31

EM求解的高斯混合模型——Q函数的极大似然估计（九）

先导：EM求解的混合密度模型——Q函数p(x∣θk)→N(x∣μk,Σk)p(\boldsymbol{x}\mid\boldsymbol{\theta}_k)\rightarrow{N}(\boldsymbol
phoenix@Capricornus·2025-06-23 09:30

Unity3D大场景优化与模型制作规范资源下载——提升游戏性能与品质的不二之选

Unity3D大场景优化与模型制作规范资源下载——提升游戏性能与品质的不二之选去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/Unity3D大场景优化与模型制作规范资源下载：为您提供一站式大场景优化策略与模型制作标准
岑婵泉Polly·2025-06-23 09:29

【人工智能-练习】三个案例搞明白机器学习中的三大任务：分类、回归、聚类

分类任务结果代码解释导入必要的库配置字体生成模拟数据集拆分数据集数据标准化逻辑回归分类器预测并计算准确率绘制分类效果定义决策边界绘制函数绘制训练集和测试集的分类效果二、回归结果代码解释1.导入库2.设置Matplotlib的字体3.生成模拟数据集4.将数据集划分为训练集和测试集5.数据标准化6.定义线性回归模型
若北辰·2025-06-23 09:29

BERT模型微调全攻略：从数据准备到模型部署

BERT模型微调全攻略：从数据准备到模型部署关键词：BERT模型、模型微调、数据准备、模型训练、模型部署摘要：本文全面介绍了BERT模型微调的整个流程，从数据准备开始，逐步讲解了数据预处理、模型训练以及最终的模型部署等关键步骤
AI智能探索者·2025-06-23 09:28

客观评价与深度解读爆火的DeepSeek V3大模型的性能与参数。

关键要点研究表明，DeepSeekV3是一款先进的开源大语言模型，在数学、编码和中文任务上表现突出。
AI老李·2025-06-23 09:55

LLaDA：用扩散模型改变语言生成的范式

引言近年来，大型语言模型（LLMs）取得了显著进展，展现了诸如上下文学习、指令遵循、推理和多轮对话等能力。
Jay Kay·2025-06-23 08:22

程序员职业发展的底层思维：第一性原理实践

通过构建"问题拆解-本质定义-逻辑重构-验证迭代"的四步方法论，结合技术选型、复杂系统设计、职业路径规划等真实场景案例，揭示如何突破经验依赖和思维惯性，建立可复用的底层思维模型。文中包含决策矩阵数学
AI天才研究院·2025-06-23 08:52

Kimi-Dev-72B代码模型开源！MetaLlama3.1突破！

1、松下OmniFlow多模态大模型震撼发布：文本、图像、音频自由切换新时代！
大数据AI-ZRL·2025-06-23 08:51

利用ms-swift微调LLaVA-OneVision

利用ms-swift微调LLaVA-OneVision资料合集环境安装目录详情训练模型下载模型准备训练(train)数据和验证集(validation)数据提前改一些小bug脚本Merged-LoRA脚本
moTcream·2025-06-23 07:16

【大模型应用开发 动手做AI Agent】RAG和Agent

RAG,Agent,大模型应用,AI,知识图谱,检索,响应生成,聊天机器人1.背景介绍近年来，大模型技术取得了飞速发展，其强大的语言理解和生成能力为人工智能应用带来了新的机遇。
AI智能应用·2025-06-23 07:45

【深度学习-Day 17】神经网络的心脏：反向传播算法全解析

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·2025-06-23 07:13

【深度学习-Day 5】Python 快速入门：深度学习的“瑞士军刀”实战指南

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·2025-06-23 07:43

【深度学习-Day 21】框架入门：神经网络模型构建核心指南 (Keras & PyTorch)

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·2025-06-23 07:43

AI大模型ms-swift框架环境准备教程

1.前言在人工智能的发展进程中，大模型已然成为各个领域实现突破与创新的核心驱动力。而swift框架作为大模型开发的得力助手，为开发者们提供了高效且便捷的工具集，让大模型开发不再是遥不可及的挑战。
AI大模型入门教程·2025-06-23 07:13

AI大模型RAG架构详细解析（一）标准RAG、纠正型RAG、推测型RAG、融合型RAG、代理型RAG

从ChatGPT引用来源的能力到企业AI扫描数千份文件，RAG为语言模型提供了现实世界的根基。然而，RAG并非“一刀切”的解决方案。随着时间的推移，AI研究人员设计了多种专门的RAG架构，
大模型面微调_·2025-06-23 07:41

git使用学习四、git add忽略指定文件夹与文件

gitignore如果.git根目录下有数据集、大模型等不适于添加到git项目中的文件夹和文件，可以在.git根目录下添加.gitignore文件
RuiH.AI·2025-06-23 06:10

AI大模型学习路线（2025最新）神仙级大模型教程分享，非常详细收藏这一篇就够！

大模型学习路线图前排提示，文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦！第一阶段：基础知识准备在这个阶段，您需要打下坚实的数学基础和编程基础，这是学习任何机器学习和深度学习技术所必需的。
AI大模型-大飞·2025-06-23 06:10

【动手学深度学习】4.2~4.3 多层感知机的实现

目录4.2.多层感知机的从零开始实现1）初始化模型参数2）激活函数3）模型4）损失函数5）训练4.3.多层感知机的简洁实现1）模型2）小结.4.2.多层感知机的从零开始实现现在让我们实现一个多层感知机。
XiaoJ1234567·2025-06-23 06:08

IntelliJ IDEA + Continue + DeepSeek API: 打造你的专属 AI 编程助手

Continue(continue.dev)是一款强大的开源IDE插件，可以让你连接各种大语言模型（LLM）API。DeepSeek(deepseek.com)则提供了性能优异的编码大模型。
weixin_43835210·2025-06-23 06:08

对话即服务：Spring Boot整合MCP让你的CRUD系统秒变AI助手

引言随着人工智能的飞速发展，大语言模型(LLM)正在革命性地重塑用户与软件的交互范式。
·2025-06-23 06:37

LightGBM 与 XGBoost 深度解析：从基础原理到实战优化

深度解析：从基础原理到实战优化引言梯度提升机(GradientBoostingMachine,GBM)及其衍生算法，如XGBoost和LightGBM，是当今机器学习领域中应用最为广泛且效果卓越的监督学习模型之一
爱看烟花的码农·2025-06-23 06:34

【AI大模型学习路线】第二阶段之RAG基础与架构——第十一章（【项目实战】基于RAG的新闻推荐）传统推荐算法与基于LLM的推荐算法？

【AI大模型学习路线】第二阶段之RAG基础与架构——第十一章（【项目实战】基于RAG的新闻推荐）传统推荐算法与基于LLM的推荐算法？
985小水博一枚呀·2025-06-23 05:03

【可持续学习网络模型0】目前全球增量学习或持续学习研究现状

全球增量学习或持续学习研究现状一、全球研究现状综述（2025年主流）✅1.研究目标和挑战✅2.主流研究范式（按解决灾难性遗忘的策略分类）二、重点代表性方法简介（含通俗解释）1.**EWC（ElasticWeightConsolidation）**：2.**iCaRL（IncrementalClassifierandRepresentationLearning）**：3.**HAT（HardAtte
帮带做·2025-06-23 05:02

swift-协程

二、Swift的协程实现基于SwiftConcurrency模型（Swift5.5+），不是传统意义上的协程，而是通过编译器生成的状态机和协作式任务调度实现的异步编程范式；它提供了一种结构化的方式
·2025-06-23 05:01

Outlines 丝绸般流畅的文本结构化生成工具

丝绸般流畅的文本结构化生成工具outlinesGuidedTextGeneration项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ou/outlines近年来，随着大型语言模型的爆炸性增长
胡同琥Randolph·2025-06-23 05:28

Java全栈AI平台实战：从模型训练到部署的革命性突破——Spring AI+Deeplearning4j+TensorFlow Java API深度解析

某医疗影像公司面临以下挑战：多语言开发混乱：Python训练模型，C++部署推理，Java调用服务，导致维护成本高昂部署效率低下：PyTorch模型需手动转换ONNX格式，TensorRT优化耗时2小时
墨夶·2025-06-23 04:28

DB-GPT_0.5.10安装__部署Qwen2-72b模型（Ubuntu）——报错记录

官网地址在这里——源码部署(yuque.com)，英文地址——SourceCodeDeployment|DB-GPT(dbgpt.site)官网给了三种部署方式：源码部署、Docker部署、Docker-Compose部署，这里我选择的部署方式是源码部署，Docker部署的教程我感觉比较简陋，还是使用源码部署更为稳妥些。不过经过自己的尝试发现，DB-GPT官网给的部署教程属实不太友好，关于配置文件
介甫遗风·2025-06-23 04:56

text2vec-large-chinese 和m3e-large国外\国内下载方式

在下载之前，你得先确保已经安装了GitLFS，因为HuggingFace上的大模型文件需要用它来处理。
爱吃土豆的马铃薯ㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤ·2025-06-23 04:26

DB-GPT-HUB Text-to-SQL微调

DB-GPT-HUBText-to-SQL微调项目介绍DB-GPT-Hub是一个利用LLMs实现Text-to-SQL解析的实验项目，主要包含数据集收集、数据预处理、模型选择与构建和微调权重等步骤，通过这一系列的处理可以在提高
__如风__·2025-06-23 04:56

web项目---http请求头和响应头

HTTP协议采用了请求/响应模型。客户端向服务器发送一个请求，请求头包含请求的方法、URI、协议版本、以及包含请求修饰符、客户信息和内容的类似于MIME的消息结构。
lbxxzt·2025-06-23 04:56

Softhub软件下载站实战开发（六）：软件配置面板实现

设计思路与核心功能AI配置面板需要满足以下需求：多提供商支持：支持OpenAI、DeepSeek、Ollama及自定义API动态表单：根据不同提供商显示不同配置项模型管理：自动获取可用模型列表参数配置：
叹一曲当时只道是寻常·2025-06-23 04:55

DB-GPT 项目使用教程

DB-GPT项目使用教程DB-GPTDB-GPT-一个开源的数据库领域大模型框架，旨在简化构建数据库大模型应用的过程。
姚喻蝶Kerry·2025-06-23 04:52
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