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Redis与MongoDB整合：多模型数据库架构设计

Redis与MongoDB整合：多模型数据库架构设计——从理论到实践的深度解析关键词多模型数据库、内存键值存储、文档数据库、缓存一致性、数据分层架构、混合事务处理、分布式系统设计摘要本文系统探讨Redis

数据库管理艺术·2025-06-14 14:38

通过 Excel 对数据进行曲线拟合(附示例文件)

此外，还扩展了6种常见数学模型及其应用场景，帮助用户更全面地理解曲线拟合的原理与实践。

纸上笔下·2025-06-14 13:37

边缘计算算法与自动驾驶安全优化实践

本文系统性分析联邦学习与生成对抗网络（GAN）的融合机制，在保护数据隐私的同时提升多节点模型的动态适应能力，并通过可解释性算法对决策逻辑进行可视化解析，增强系统透明度。

智能计算研究中心·2025-06-14 13:06

IEC61850 第八部分详解

IEC61850-8是标准体系中特定通信服务映射（SCSM）的核心，主要解决抽象模型如何落地到实际网络协议的问题。

alonetown·2025-06-14 13:03

Python自动化炒股：利用Prophet和ARIMA进行股票价格预测的实战案例

在这篇文章中，我们将探讨如何使用Python中的Prophet和ARIMA模型来进行股票价格预测。这两种模型各有优势，Prophet适合处理具有强季节性的时间序列数据，而ARIMA则是一种经典的

云策量化·2025-06-14 12:00

量化价值投资领域：竞争优势的案例研究

量化价值投资领域：竞争优势的案例研究关键词：量化价值投资、竞争优势、护城河、多因子模型、财务指标分析、回测框架、超额收益摘要：本文聚焦量化价值投资领域中竞争优势的量化分析与实战应用，系统解析如何通过财务数据建模

量化价值投资入门到精通·2025-06-14 12:24

VLM, Vision-Language Model

VLM现代多模态模型一般采用以下三种架构策略模型类型架构组成执行流程简述VLM+LLM（分离）图像→VLM编码文本→LLM解码图像由视觉模型编码后交给语言模型处理，例如CLIP+GPT。较早期方式。

L-李俊漩·2025-06-14 11:53

图像处理遇上AI人工智能：开启智能之旅

详细讲解了核心算法原理，并用Python代码进行说明，同时给出了相关的数学模型和公式。通过项目实战展示了代码的实际应用和详细

AI学长带你学AI·2025-06-14 11:50

初学者对训练神经网络的疑问

超参数1.batchsize(批量大小)每次训练输入给模型多少张图像。

shuise_9527·2025-06-14 11:49

GPT火了，但在检测报告审核上，IACheck才是真正能落地的AI！

然而，当我们将目光投向检测认证（TIC）行业，GPT这类通用大模型真的能解决实际问题吗？答案是：可以参考，但远远不够。

weixin_42086299·2025-06-14 11:49

头歌实训机器学习——绪论

B、将大量名画的真品与赝品输入计算机，让计算机自己从数据中学习出一个模型用来判断是真品还是赝品。C、让计算机通过对以往的房价数据进行分析，预测未来房价走势。

敲代码的苦13·2025-06-14 09:17

基于mapreduce的气候分析系统设计与实现

而这些数据的有效分析对于气候模型的建立、气象灾

赵谨言·2025-06-14 09:16

我的创作纪念日

机缘在那个平凡的日子里，撰写第一篇博客《零基础ollama本地部署大模型》并非偶然。也许是出于对新技术分享的热忱，亦或是记录实践经验、巩固知识的渴望，这篇博文成为了我在CSDN上开启创作旅程的契机。

Kelaru·2025-06-14 09:45

Models-＞Chat Models-＞OpenAI Chat

SpringAI支持来自OpenAI的各种AI语言模型，OpenAI是ChatGPT背后的公司，由于其创建了行业领先的文本生成模型和嵌入，它在激发人们对AI驱动的文本生成的兴趣方面发挥了重要作用。

·2025-06-14 09:15

目标检测算法——YOLO-Word——算法详解

作者实验证明ap指标上zeroshot能力YOLO-worldL接近专门训练过的YOLOv6-8S模型的能力，finetune后YOLO-world均能提升8个点左右。

TigerZ*·2025-06-14 08:44

Django5.1（20）—— 聚合

整篇指南我们将引用以下模型。这些模型用来记录多个网上书店的库存。fromdjango.dbimportmodelsclassAuthor(models.Model):nam

小天的铁蛋儿·2025-06-14 08:44

SpringBoot项目接入DeepSeek指南：从零开始实现AI能力整合

一、DeepSeek简介与应用场景DeepSeek是国内领先的人工智能大模型平台，提供强大的自然语言处理能力。

cyc&阿灿·2025-06-14 08:43

C++开发：再看信号槽的实现原理

信号槽机制是一种用于对象间通信的机制，特别适合于事件驱动的编程模型。在多线程环境下，信号槽机制可以实现线程间通信。

倔强老吕·2025-06-14 08:40

AI编程工具的进化路径，从辅助生成到自主优化，驱动代码全生命周期进化

一、AI编程工具的技术架构与演进路径1.1底层模型技术突破Transformer架构的范式升级DeepSeek-R18K上下文窗口：通过稀疏注意力机制实现长序列处理，在代码补

羑悻的小杀马特.·2025-06-14 08:39

x86-64 架构下的四级分页模型

一、分页机制的起源与目标现代操作系统（如Linux）采用虚拟内存技术，将程序使用的“虚拟地址”（VirtualAddress,VA）与物理内存的“物理地址”（PhysicalAddress,PA）分离。这种分离带来两大好处：内存隔离：不同程序的虚拟地址空间互不干扰，避免越界访问。内存扩展：程序可用的虚拟地址空间可远大于物理内存（通过磁盘交换空间补充）。而分页（Paging）是实现虚拟内存的核心机制

Mr_-G·2025-06-14 08:08

Tensorflow 基础知识：变量、常量、占位符、Session 详解

想要熟练使用TensorFlow进行模型开发，掌握变量、常量、占位符和Session这些基础知识是必不可少的。接下来，我们就深入了解一下它们的概念、用处，并通过代码示例进行演示。

芥子沫·2025-06-14 08:07

深度学习驱动的低照度图像质量提升技术

本技术采用深度学习模型，特别是卷积神经网络（CNN）及其变种如条件生成对抗网络（CGAN），提升低照度图像的可见度和质量。

·2025-06-14 08:06

变分自编码器的扩展模型:条件VAE

变分自编码器的扩展模型:条件VAE作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍近年来,变分自编码器(VariationalAutoencoder,VAE)作为一种强大的生成式模型,在图像生成、文本生成等任务中展现出了卓越的性能

AI天才研究院·2025-06-14 08:05

PHP入门教程2：控制结构和函数

PHP专栏（第二篇）：控制结构和函数在上一篇文章中，我们学习了PHP的基础知识和基本语法。接下来，我们将深入探讨PHP的控制结构和函数，这是编写复杂程序的基础。

软考和人工智能学堂·2025-06-14 08:35

三.比特币与加密钱包——数字资产的守护者

本文将以比特币为例，剖析其独特的UTXO记账模型，并从密码学原理出发，深入讲解公私钥、地址和数字签名的运作机制。最后，我们将揭示加密钱包的工程本质，特别是现代HD钱包的架构设计。

木鱼时刻·2025-06-14 07:35

织梦DEDECMS列表页内容页输出上一个栏目和下一个栏目

织梦内容页有上一篇下一篇文章，没有上一个栏目下一个栏目，我们不修改程序内核文件，直接在模板里用runphp输出上一个栏目和下一个栏目上一个栏目标签写法:适用于列表页、内容页，适用于动态、静态，代码写法如下

·2025-06-14 07:03

织梦dedecms怎样用标签调用随机数？

方法二：织梦标签调用{dede:php

农民也会写代码·2025-06-14 07:33

Python Matplotlib绘制星形图的独特方法

通过Python源代码深入讲解了核心算法原理与具体操作步骤，同时给出了相关的数学模型和公式。在项目实战部分，

Python编程之道·2025-06-14 07:01

Python 测试新选择：pytest 教程

Python编程之道·2025-06-14 07:01

ollama运行自定义模型

ollama有默认的模型，那么怎么运行自定义模型，自己选择下载模型，然后运行呢下面说下自定义模型的运行1.首先下载模型文件ollama可以直接加载gguf文件后缀的模型这些模型，你可以通过下面两个站点搜索即可

frank0060071·2025-06-14 07:00

借助Trae从零开始完成贪吃蛇的项目

1、下载和安装Trae2、新建文件夹并打开如：F:\Python\testgame3、切换builder模式打开trae切换builder模式4、设置大模型也可以选择其它大模型5、输入你

GIS从业者·2025-06-14 07:00

python打卡第50天

知识点回顾：resnet结构解析CBAM放置位置的思考针对预训练模型的训练策略差异化学习率三阶段微调现在我们思考下，是否可以对于预训练模型增加模块来优化其效果，这里我们会遇到一个问题预训练模型的结构和权重是固定的

whyeekkk·2025-06-14 07:59

揭秘AI大模型训练的十大核心技巧：从理论到实践的深度突破——以分布式训练优化为例，探索技术边界与创新应用

一、引言：为什么大模型训练成为技术焦点？2025年，全球AI大模型的参数量已突破百亿级，但训练成本与效率的矛盾愈发尖锐。

像素笔记·2025-06-14 06:56

大模型系列——Trae IDE 指南：轻松配置自定义 AI 规则 (Trae Rules)

大模型系列——TraeIDE指南：轻松配置自定义AI规则(TraeRules)随着人工智能在编程领域的应用日益深入，许多开发者在体验到AI辅助编程的便捷之后，便期望能够拥有一个更懂自己需求的“专属AI工程师

猫猫姐·2025-06-14 06:25

Matplotlib-数据可视化详解

借助数据可视化，能更直观地理解数据，这是直接查看数据表做不到的数据可视化有助于揭示数据中隐藏的模式，数据分析时可以利用这些模式选择模型可视化库介绍基于Matplotlib绘制静态图形pandasseaborn

AIAdvocate·2025-06-14 06:53

Multi-Agent 任务协同架构实战：构建智能体角色分工与调度机制

个人简介作者简介：全栈研发，具备端到端系统落地能力，专注大模型的压缩部署、多模态理解与Agent架构设计。热爱“结构”与“秩序”，相信复杂系统背后总有简洁可控的可能。我叫观熵。

观熵·2025-06-14 05:51

【一】Ollama 简介与安装配置

.安装步骤3.1macOS安装3.2Linux安装3.3Windows安装（通过WSL2）4.环境配置4.1基本配置4.2配置文件示例4.3环境变量设置5.验证安装6.常见问题解决6.1安装失败6.2模型下载失败

·2025-06-14 05:20

云原生监控体系建设：Prometheus+Grafana的企业级实践

目录引言云原生监控体系概述什么是云原生监控Prometheus和Grafana的核心角色大模型私有化部署vs云端服务私有化部署的优势与挑战云端服务的优势与挑战决策框架：如何选择合适的部署方式成本模型分析私有化部署的成本构成云端服务的成本构成成本对比与优化策略

大咖分享课·2025-06-14 05:18

Numpy5——数组的扩充（相加、复制、广播）排序，形状调整

一、数组扩充数组扩充：通过对原始数据进行各种变换来增加数据量，提高模型的泛化能力。

·2025-06-14 04:12

php实现动态扩容的数组,Go 语言实现动态数组

数组设计之初是在形式上依赖内存分配而成的，所以必须在使用前预先请求空间。这使得数组有以下特性：请求空间以后大小固定，不能再改变(数据溢出问题)；在内存中有空间连续性的表现，中间不会存在其他程序需要调用的数据，为此数组的专用内存空间；在旧式编程语言中(如有中阶语言之称的C)，程序不会对数组的操作做下界判断，也就有潜在的越界操作的风险(比如会把数据写在运行中程序需要调用的核心部分的内存上)。以上引用自

辟谣的大舌头LONG·2025-06-14 04:42

Chroma 向量数据库学习笔记

它主要用于存储和检索嵌入向量，这些向量通常由大型语言模型(LLM)或其他机器学习模型生成，用于表示文本、图像或其他类型数据的语义信息。Chroma的设计目标是易于使用、轻量级、且专为LLM应用优化。

成都犀牛·2025-06-14 04:42

2025年4月大模型预训练、微调服务器推荐

大模型预训练与微调，对显卡的显存要求高，显存是决定模型能不能跑的关键因素，因此，挑选显卡时优先考虑显存问题；其次再考虑单精度等性能问题目前常用的显卡包括A600048G、L2048G、L4048G、6000Ada48G

HPC_fac13052067816·2025-06-14 04:40

YOLOv1 技术详解：NMS（非极大值抑制）的工作原理与实现细节

YOLOv1技术详解：NMS（非极大值抑制）的工作原理与实现细节一、前言在目标检测任务中，模型往往会输出多个边界框（boundingbox），其中很多是针对同一物体的重复预测。

要努力啊啊啊·2025-06-14 03:09

机器学习与深度学习21-信息论

目录前文回顾1.信息上的概念2.相对熵是什么3.互信息是什么4.条件熵和条件互信息5.最大熵模型6.信息增益与基尼不纯度前文回顾上一篇文章链接：地址1.信息上的概念信息熵（Entropy）是信息理论中用于度量随机变量不确定性的概念

my_q·2025-06-14 03:08

机器学习与深度学习07-随机森林01

它基于决策树（DecisionTrees）构建，并通过组合多个决策树来提高模型的性能和稳定性。随机森林的主要思想是通过随机选择样本和特征来构建多棵决策树，然后综合它们的预测结果