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【大模型基础_毛玉仁】6.2 检索增强生成（RAG）架构

目录6.2检索增强生成（RAG）架构6.2.1RAG架构分类6.2.2黑盒增强架构1）无微调2）检索器微调6.2.3白盒增强架构1）仅微调语言模型2）检索器和语言模型协同微调6.2.4对比与分析6.2检索增强生成

XiaoJ1234567·2025-04-02 12:37

leetcode-2140 解决智力问题Java+DFS+记忆化搜索

leetcode-2140解决智力问题原题链接问题描述给你一个下标从0开始的二维整数数组questions，其中questions[i]=[points_i,brainpower_i]。

SoulruiA·2025-04-02 11:31

LeetCode算法题(Go语言实现)_08

题目给你一个整数数组nums，判断这个数组中是否存在长度为3的递增子序列。如果存在这样的三元组下标(i,j,k)且满足ifirst但≤second，更新second。•若当前数>second，直接返回true。3.复杂度•时间复杂度：O(n)，仅需一次遍历。•空间复杂度：O(1)，仅使用两个变量。三、图解四、边界条件与扩展1.边界条件•数组长度❤️：直接返回false。•全递减数组：如[5,4,3

LuckyLay·2025-04-02 11:01

计算机视觉入门：从像素到理解的旅程

计算机视觉基础1.1学科核心挑战1.2技术发展里程碑二、图像数字化与预处理2.1图像读取与存储2.2几何变换实战2.2.1透视变换三、传统特征工程实践3.1SIFT特征检测3.2HOG特征计算四、机器学习分类实战

xcLeigh·2025-04-02 11:00

嵌入式C语言指针：从基础到深入的全面解析

本文将从基础概念开始，层层递进，深入探讨指针的类型、分类、运算符以及复杂的指针声明方法。通过本文，你将能够更好地理解和使用C语言中的指针，掌握嵌入式开发中的一项关键技能。

嵌入式开发星球·2025-04-02 11:28

《Python机器学习基础教程》第十二章计算机视觉基础12.5 深入解析：图像分类技术及其在现代应用中的重要性

12.5深入解析：图像分类技术及其在现代应用中的重要性12.5深入解析：图像分类技术及其在现代应用中的重要性12.5.1图像分类的基本概念12.5.2卷积神经网络（CNN）12.5.3支持向量机（SVM

精通代码大仙·2025-04-02 10:56

PyTorch实战：基于 PyTorch 和 ResNet 预训练模型的迁移学习实战（猫狗分类）

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：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手

吴师兄大模型·2025-04-02 10:56

自学网络安全（黑客技术）2025年 —90天学习计划

基于入门网络安全/黑客打造的：黑客&网络安全入门&进阶学习资源包前言什么是网络安全网络安全可以基于攻击和防御视角来分类，我们经常听到的“红队”、“渗透测试”等就是研究攻击技术，而“蓝队”、“安全运营”、

网安CILLE·2025-04-02 10:55

【图书推荐】《深入探索Mamba模型架构与应用》

同时，还结合丰富的案例和实战经验，展示了Mamba在文本生成、图像分类、天气预测、图像生成、知识图谱、语音唤醒、多模态

夏天又到了·2025-04-02 10:53

量化方法分类

6.量化方法分类大模型的量化方法主要分为两个大类：✅6.1训练后量化（Post-TrainingQuantization,PTQ）定义：PTQ是指在模型训练完成后，直接对其参数（权重和激活值）进行量化处理

大多_C·2025-04-02 09:17

Java语言Leetcode中常用的一些基础语法

文章目录Java语言Leetcode中常用的一些基础语法字符串1.`String`类常见属性和方法**常见方法**2.

yoke菜籽·2025-04-02 09:15

Go面试题集：第一弹：语法基础(共92题)-Part2(第11~第20题)

第一弹：语法基础(共92题)之Part2(第11~第20题)文章目录第一弹：语法基础(共92题)之Part2(第11~第20题)面试题11：Golang中init()函数何时执行？11.1答案解析11.2最终答案面试题12：Golang中如何比较两个map是否相等？12.1答案解析12.1.1方法一：手动遍历比较12.1.2方法二：使用`reflect.DeepEqual`12.1.3边界情况处理

双囍菜菜·2025-04-02 08:43

基于大模型的房间隔缺损手术全流程预测与方案优化研究报告

目录一、引言1.1研究背景与意义1.2研究目的与目标1.3研究方法与创新点二、房间隔缺损概述2.1房间隔缺损定义与分类2.2发病机制与病理生理2.3流行病学特征三、大模型在房间隔缺损预测中的应用原理3.1

LCG元·2025-04-02 07:04

基于大模型的室间隔缺损手术全流程预测与方案研究报告

目录一、引言1.1研究背景与目的1.2国内外研究现状1.3研究方法与创新点二、室间隔缺损概述2.1疾病定义与分类2.2发病机制与流行病学2.3传统治疗方法概述三、大模型预测原理与数据基础3.1大模型技术简介

LCG元·2025-04-02 07:04

Day79 | 灵神 | 反转链表两数相加两数相加II

Day79|灵神|反转链表两数相加两数相加II2.两数相加2.两数相加-力扣（LeetCode）思路：笔者一开始想的是在原数组上面进行改动，但是那个不知道两个链表长度就很麻烦，一个链表结束后还得遍历另外一个链表

为了前进而后退，为了走直路而走弯路·2025-04-02 07:04

神经网络检测题

损失函数分类任务和回归任务常用的损失函数分别是什么？写出它们的数学形式。第二部分：前向传播与反向传播计算图假设有一个简单网络：输入层→全连接层（权重矩阵W，偏置b）→ReLU激活→输出层。

豆芽819·2025-04-02 06:00

21 模板方法（Template Method）模式

模板方法模式1.1分类（类）行为型1.2提出问题做一款数据挖掘的程序，需要支持不同格式的数据文件，虽然文件格式不同，实现步骤基本一致。1.3解决方案定义一个算法骨架，而将一些步骤延迟到子类。

jf加菲猫·2025-04-02 05:56

GEE 24：基于GEE实现高空间分辨率物种分布模型的模拟

高分辨率物种分布模型模拟1.加载数据并定义网格大小和范围2.预测变量3.定义模型拟合和交叉验证的空间块使用未分类的卫星图像作为预测变量，以高空间分辨率对物种分布进行建模1.加载数据并定义网格大小和范围

Jackson的生态模型·2025-04-02 05:49

使用Scala实现简单的图像识别

我们将利用深度学习框架DL4J（Deeplearning4j）来构建和训练一个图像分类模型。环境设置首先，确保你已经安装了Scala和SBT（ScalaBuildTool）。

ttocr.com·2025-04-02 03:31

组基轨迹建模 GBTM的介绍与实现（Stata 或 R）

DANIELS.NAGIN提出，发表文献《AnalyzingDevelopmentalTrajectories：ASemiparametric，Group-BasedApproach》GBTM能够将一群人的轨迹分类并生成数个具有代表性的

探路者Myra·2025-04-02 02:58

R语言实现轨迹分析--traj和lcmm包体会

R语言实现轨迹分析–traj和lcmm包体会轨迹分析是对重复测量数据的一种归纳，转化为一种分类变量，比如手术后1～7天内的疼痛评分，可以形成术后急性痛轨迹。

医学AppMatrix·2025-04-02 02:26

LeetCode 热题 HOT 100(P11~P20)

系列文章：LeetCode热题HOT100(P1~P10)-CSDN博客LeetCode热题HOT100(P11~P20)-CSDN博客LeetCode热题HOT100(P21~P30)-CSDN博客LeetCode

ykdsg·2025-04-02 02:55

每日一题，力扣leetcode Hot100之560.和为K的子数组

解法一：暴力解法循环直接判断从每个index开始的切片是否满足classSolution:defsubarraySum(self,nums:List[int],k:int)->int:#要求的连续子数组count=0n=len(nums)foriinrange(n):forjinrange(i,n):ifsum(nums[i:j+1])==k:count+=1returncount超时了，对于求和

温涛·2025-04-02 02:53

力扣热题HOT100_C++笔记

LeetCode热题HOT100目录1.两数之和2.两数之和3.无重复字符的最长子串4.寻找两个正序数组中的中位数5、最长回文子串（待完善）10.正则表达式匹配(待完善)11、盛最多水的容器15、三数之和

EaseThan·2025-04-02 02:22

leetcode 2109. 向字符串添加空格中等

给你一个下标从0开始的字符串s，以及一个下标从0开始的整数数组spaces。数组spaces描述原字符串中需要添加空格的下标。每个空格都应该插入到给定索引处的字符值之前。例如，s="EnjoyYourCoffee"且spaces=[5,9]，那么我们需要在'Y'和'C'之前添加空格，这两个字符分别位于下标5和下标9。因此，最终得到"EnjoyYourCoffee"。请你添加空格，并返回修改后的字符

圣保罗的大教堂·2025-04-02 01:49

深入了解 MySQL 锁机制

本文将详细介绍MySQL中锁的分类及其具体应用，包括乐观锁、悲观锁、全局锁、表锁、行锁等内容。

吱屋猪_·2025-04-02 01:19

【Unity 物品栏系统插件】Inventory Engine 强大的物品管理、装备系统、物品分类等功能，适用于多种类型的游戏，如RPG、动作冒险、射击、沙盒等，快速构建灵活且可扩展的物品栏系统

InventoryEngine是一款专为Unity开发的物品栏（背包）系统插件，提供强大的物品管理、装备系统、物品分类等功能，适用于多种类型的游戏，如RPG、动作冒险、射击、沙盒等，帮助开发者快速构建灵活且可扩展的物品栏系统

Unity游戏资源学习屋·2025-04-02 00:10

leetcode0050. Pow(x, n) - medium

题目：Pow(x,n)实现pow(x,n)，即计算x的整数n次幂函数（即，xn）。示例1：输入：x=2.00000,n=10输出：1024.00000示例2：输入：x=2.10000,n=3输出：9.26100示例3：输入：x=2.00000,n=-2输出：0.25000解释：2-2=1/22=1/4=0.25提示：-100.00。−104<=xn<=104-10^4<=x^{n}<=10^4−1

智趣代码实验室·2025-04-02 00:08

C++（进阶) 第10章异常

异常的概念1.2异常的抛出和捕获1.3栈展开1.4查找匹配的处理代码1.5异常重新抛出1.6异常安全问题1.7异常规范二、标准库的异常前言•C语⾔主要通过错误码的形式处理错误，错误码本质就是对错误信息进⾏分类编号

落笔映浮华丶·2025-04-02 00:06

【Pandas DataFrame】

以下是PandasDataFrame的核心知识点总结，用结构化分类帮你高效记忆关键操作和概念：1.基础操作创建DataFrame方法代码示例说明从字典创建df=pd.DataFrame({'A':[1,2

爱学习的capoo·2025-04-01 23:35

深入解析AI技术：从深度学习到GPT大模型的全面探索

本文旨在通过扩展和深化对深度学习、机器学习分类、强化学习原理、神经网络基础、GPT大模型训练过程及其在自然语言处理（NLP）中的应用等

初眸࿐·2025-04-01 23:32

LeetCode 每日一题 2140. 解决智力问题 LeetCode你怎么骂人哇QAQ，就算是愚人节也不能原谅（

2140.解决智力问题解决俺自己的智力问题先给你一个下标从0开始的二维整数数组questions，其中questions[i]=[pointsi,brainpoweri]。这个数组表示一场考试里的一系列题目，你需要按顺序（也就是从问题0开始依次解决），针对每个问题选择解决或者跳过操作。解决问题i将让你获得pointsi的分数，但是你将无法解决接下来的brainpoweri个问题（即只能跳过接下来的

软行·2025-04-01 23:30

Python数据分析复习（一）

数据挖掘则是指从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，通过应用智能推荐、关联规则、分类模型和聚类模型等技术，挖掘信息潜在价值的过程。二、Pytho

我打断了锐雯的剑·2025-04-01 22:57

Leetcode-100 回溯法-单词搜索

LeetCode79:单词搜索—深度优先搜索(DFS)回溯法题目描述给定一个mxn的二维字符网格board和一个字符串word，如果word存在于网格中，返回true；否则返回false。

LuckyAnJo·2025-04-01 22:24

[2025年最新]关于使用python和Java调用AI大模型

例如在图像分类任务中，为算法提供大量已标注好类别（如“猫”“狗”

尤物程序猿·2025-04-01 21:19

Leetcode 3500. Minimum Cost to Divide Array Into Subarrays

Leetcode3500.MinimumCosttoDivideArrayIntoSubarrays1.解题思路2.代码实现题目链接：3500.MinimumCosttoDivideArrayIntoSubarrays1

Espresso Macchiato·2025-04-01 21:19

基于CT成像的肿瘤图像分类：方法与实现

随着深度学习技术的快速发展，基于CT图像的自动肿瘤分类系统已成为研究热点。本文将详细介绍如何使用深度学习技术对CT图像中的肿瘤进行分类，并提供完整的代码实现。

点我头像干啥·2025-04-01 21:48

机器学习： LightGBM模型（优化版）——高效且强大的树形模型

它具有高效的训练速度、低内存占用、支持并行和GPU加速等特点，非常适合大规模数据的训练任务，尤其在分类和回归任务中表现突出。

秀儿还能再秀·2025-04-01 21:15

用C语言分类统计字符个数：输入一行字符，统计出其中的英文字母、空格、数字和其他字符的个数。试编写相应程序。

代码如下#define_CRT_SECURE_NO_WARNINGS1#include#include//引入ctype.h头文件以使用isalpha,isspace,isdigit等函数intmain(){charinput[1000];//假设输入字符不超过1000个intletter_count=0;intspace_count=0;intdigit_count=0;intother_cou

Brandon汐·2025-04-01 20:13

鸿蒙Next装饰器深度解析：从UI构建到分布式通信的实战革命

一、鸿蒙Next装饰器体系全景图1.四大核心装饰器分类类别典型装饰器核心能力UI构建@Component、@Builder定义

Z17530520313·2025-04-01 20:10

计算机视觉（CV）技术的优势和挑战。

优势：自动化识别：CV技术可以自动识别图像或视频中的对象、场景和模式，可以为用户提供快速准确的信息识别和分类。

ztf0415·2025-04-01 19:59

目标检测YOLO实战应用案例100讲-交通目标数据集构建及高性能检测算法研究与应用

目录前言国内外研究现状目标检测研究现状目标检测数据集研究现状基于深度学习的通用目标检测方法2.1数据集构建2.2基于深度学习的目标检测框架2.2.1双阶段检测算法分析2.2.2YOLO系列单阶段检测算法分析2.3多标签分类检测交通多样化数据集构建

林聪木·2025-04-01 18:57

【安全运营】关于攻击面管理相关概念的梳理（一）

目录一、ASM介绍ASM是“AttackSurfaceManagement”（攻击面管理）的缩写【框架视角，广义概念】1.介绍2.兴起的原因3.工作流程3.1资产发现3.2分类和优先级排序3.3修复3.4

久违 °·2025-04-01 15:34

点云数据集汇总整理（持续更新......）

整理点云数据集时，可以根据应用场景和数据集的特性进行分类。

点云SLAM·2025-04-01 14:02

自动化测试简介

自动化测试概念：是把以人为驱动的测试转化为机器执行的一种过程，它是一种以程序测试程序的过程自动化测试分类：功能自动化测试与性能自动化测试一般IT上所说的自动化测试是指功能自动化测试，通过编码的方式用一段程序来测试一个软件的功能

奔跑在路上you·2025-04-01 14:57

电控---陀螺仪

二、核心分类与工作原理（一）按工作原理分类机械陀螺仪（传统型）原理：基于角动量守恒（高速旋转的转子保持轴线方向不变）。当外壳旋转时，转子轴

MzKyle·2025-04-01 14:54

大模型：国内主要大模型的对比及其特点总结

以下是国内主要大模型的对比及其特点总结（截至2024年6月），按技术路线和应用场景分类：一、通用大模型1.百度·文心一言（ERNIEBot）技术架构：基于ERNIE4.0，千亿参数，多任务统一学习框架特点

meisongqing·2025-04-01 13:18

[HOT 100] 0077. 组合

文章目录1.题目链接2.题目描述3.题目示例4.解题思路5.题解代码6.复杂度分析1.题目链接77.组合-力扣（LeetCode）2.题目描述给定两个整数n和k，返回范围[1,n]中所有可能的k个数的组合

水蓝烟雨·2025-04-01 13:47

大数据面试必备：Kafka的Topic是什么？它的作用是什么?

其作用主要包括以下几点：消息分类：Kafka通过Topic来对消息进行分类管理，生产者和消费者通过Topic

二进制11·2025-04-01 12:43

《Sklearn 机器学习模型--分类模型》--支持向量机（Support Vector Machine, SVM）

支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）是一种基于间隔最大化原理的分类模型，其核心在于构建最优超平面以区分不同类别，并具有处理高维数据的优势‌。

非门由也·2025-04-01 10:54

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