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什么是UDP和TCP？有什么区别？应用场景分别都有哪些？

它们都位于OSI模型的传输层，但两者在工作方式、可靠性和使用场景上存在显著差异。UDP(UserDatagramProtocol)特点：无连接：发送数据之前不需要建立连接。

Sherry Tian·2025-06-09 06:49

机器视觉开发-使用yolo训练和验证自己的模型

创建一个文件夹，包含如下子目录，images存放训练（train）和验证图片（val），一般是8:2的数量比例，labels存放对应的yolo格式内容的标注文件（与图片同名.txt）。创建一个.yaml格式的配置文件，如Goods.yamlpath:D:\Desktop\Python文件\仿真单件分离系统\Goods#数据集根路径train:images/train#训练集路径val:images

派葛穆·2025-06-09 05:45

Spring AI 多模型智能协作工作流实现指南

SpringAI多模型智能协作工作流实现指南说明本文档旨在指导开发者基于SpringAI框架，在SpringBoot2环境下集成多种主流大语言模型（如OpenAIChatGPT、Deepseek、阿里云通义千问等

pengles·2025-06-09 05:14

多模型协同：基于 SAM 分割 + YOLO 检测 + ResNet 分类的工业开关状态实时监控方案

一、技术优势与适配性分析1.任务分工的合理性YOLO（目标检测）核心价值：快速定位工业开关在图像中的位置（边界框），为后续分割和分类提供ROI（感兴趣区域）。工业场景适配性：工业开关通常具有固定形态（如矩形、圆形），YOLO对规则形状目标的检测精度高。实时性需求：YOLOv8/YOLOv7等版本可在边缘设备（如JetsonNano）上实现实时推理（30+FPS），满足工业实时监控需求。SAM（图像

从零开始学习人工智能·2025-06-09 05:42

如何构建提示词元数据架构实现从静态指令到动态、自适应、情境感知的智能体驱动

我们将致力于设计逻辑解耦，构建可扩展的参数模块，并融入用户反馈闭环，实现模型的持续自优化。这代表了我们AI交互设计的新方向：从静态指令到动态、自适应、情境感知的智能体驱动。

由数入道·2025-06-09 05:09

Golang日志轮转与归档：避免日志文件爆炸

从核心概念与原理出发，结合具体代码实现和数学模型，详细讲解基于时间、文件大小的轮转算法，以及压缩归档、存储清理等关键技术。通过项目实战演示完整的日

Golang编程笔记·2025-06-09 05:38

【LLM大模型技术专题】「入门到精通系列教程」LangChain4j与Spring Boot集成开发实战指南

LangChain4j和SpringBoot入门指南LangChain4jLangchain4jAPI语言模型消息类型内存对象ChatMemory接口的主要实现设置API密钥SpringBootConfiguration

码界西柚·2025-06-09 04:05

大模型系列——Spring AI 和 Open AI 入门

大模型系列——SpringAI和OpenAI入门OpenAI和SpringAI简介当OpenAI发布ChatGPT时，它在全球掀起了一场风暴。这是第一次有语言模型能够根据提示生成类似人类的回答。

猫猫姐·2025-06-09 04:04

神经网络-Day46

目录一、什么是注意力二、特征图的提取2.1简单CNN的训练2.2特征图可视化三、通道注意力3.1通道注意力的定义3.2模型的重新定义（通道注意力的插入）一、什么是注意力注意力机制，本质从onehot-elmo-selfattention-encoder-bert

红衣小蛇妖·2025-06-09 04:02

NVIDIA GPU介绍：概念、序列、核心、A100、H100

概述入职一家大模型领域创业公司，恶补相关知识。

johnny233·2025-06-09 03:28

Spring Cloud核心组件深度解析（2025终极指南）

SpringCloud核心组件深度解析（2025终极指南）一、服务治理核心体系1.1服务注册与发现组件对比组件核心特性适用场景一致性模型性能指标Eureka简单易用，AP模型Netflix生态兼容场景AP2000TPSConsul

米粉0305·2025-06-09 03:27

Python开源库 Streamlit 详细介绍

、Streamlit核心功能详解3.1丰富的文本与标题展示3.2数据可视化3.3交互式组件3.4文件上传功能3.5布局与容器四、Streamlit高级特性4.1状态管理4.2自定义主题4.3与机器学习模型集成五

勤奋的知更鸟·2025-06-09 03:56

开源PHP在线客服系统源码搭建教程

开源PHP客服系统因其灵活性、低成本和高可定制性而受到众多企业的青睐。本文将介绍几款优秀的开源PHP客服系统，并提供详细的搭建教程。

程序员老狼·2025-06-09 03:25

PHP项目的服务熔断与限流到底是什么意思？一共包含哪些部分？底层原理是什么？

PHP项目的服务熔断与限流：概念、原理与实现一、服务熔断（CircuitBreaker）定义当被调用的服务出现严重故障（如响应超时、错误率飙升）时，自动切断请求链路，避免级联故障，类似电路中的保险丝。

快点好好学习吧·2025-06-09 03:25

InfluxQL 详解：面向时间序列数据的查询语言

二、核心数据模型InfluxDB以时间序列数据模型存储数据，核心概念包括：Measurement（测量）类似传

Leon@Lee·2025-06-09 03:54

Kafka 核心架构与消息模型深度解析（二）

案例实战：Kafka在实际场景中的应用（一）案例背景与需求介绍假设我们正在为一个大型电商平台构建数据处理系统。该电商平台拥有庞大的用户群体，每天会产生海量的订单数据、用户行为数据（如浏览、点击、收藏等）以及商品信息变更数据。这些数据分散在各个业务系统中，需要进行集中收集、处理和分析，以便为平台的运营决策、用户个性化推荐、商品管理等提供数据支持。在这个场景下，我们面临着以下几个关键问题：一是数据量巨

计算机毕设定制辅导-无忧学长·2025-06-09 02:52

超实用！零基础打造微信表情识别小程序，源码+数据集全公开

一、技术原理与核心模型基础表情分类使用FER（FacialExpressionRecognition）模型，支持7种基础表情识别：愤怒、厌恶、恐惧、快乐、悲伤、惊讶、中性。

Uyker·2025-06-09 02:51

Java Stream流：高效集合处理的方式

Stream提供了一种声明式、函数式的编程模型，使得集合操作更加简洁、高效且易于并行化。本文将深入探讨JavaStream的核心概念、常用操作以及实际应用场景。一、什么是Stream？

香蕉炒肉·2025-06-09 02:17

大模型编程助手-Cline

官网：https://cline.bot/Cline是一款深度集成在VisualStudioCode（VSCode）中的开源AI编程助手插件，旨在通过结合大语言模型（如Claude3.5Sonnet、DeepSeekV3

leo0308·2025-06-09 01:15

李飞飞创业融资16亿！团队首次官宣：1/3华人面孔，老黄和“乔布斯”都投了...

我们是WorldLabs，一家空间智能公司，致力于构建大世界模型（LWM）来感知、生成3D世界并与之交互。

QbitAl·2025-06-09 01:44

李飞飞：World Labs这样实现「空间智能」

2012年，一个名为AlexNet的神经网络引爆了AI研究界，它的表现远远超过所有其他类型的模型，并赢得了当年的ImageNet竞赛。自那

ytsoft001·2025-06-09 01:44

云原生利器 OpenFaaS 深度解析：架构设计与核心原理

文章将从背景介绍入手，详细阐述OpenFaaS的核心概念与联系，深入剖析其核心算法原理和具体操作步骤，结合数学模型和公式进行讲解

AI云原生与云计算技术学院·2025-06-09 01:11

BM25检索与向量检索

以下从多个维度对两者进行对比分析：1.技术原理BM25检索BM25是一种基于词频（TF）和逆文档频率（IDF）的统计模型，属于稀疏检索方法。

·2025-06-09 01:10

边缘AI推理突破：树莓派5运行Llama3-13B的异构计算极致优化指南

引言：边缘大语言模型推理的挑战在边缘计算设备上部署13B参数级大语言模型（LLM）面临三重挑战：算力瓶颈：ARMCortex-A76CPU峰值算力仅0.5TFLOPS，远低于GPU服务器内存墙限制：8GBLPDDR4X

尘烬海·2025-06-09 00:38

使用MATLAB和Simulink来设计并仿真一个智能家居水浸报警系统

目录一、准备工作二、步骤详解第一步：创建Simulink模型第二步：构建水浸检测模块第三步：实现数据采集与处理第四步：设计报警响应逻辑第五步：搭建用户界面（可选）第六步：运行仿真并分析结果注意事项智能家居水浸报警系统旨在通过水浸传感器监测家中是否存在漏水情况

xiaoheshang_123·2025-06-09 00:07

Simulink开发项1000例实战专栏--实例68：使用Simulink搭建一个5G NR下行链路物理层功能的仿真模型

目录基于Simulink的5GNR下行链路物理层功能仿真项目实例1.项目背景2.系统架构2.15GNR下行链路物理层功能3.Simulink仿真模型搭建3.1创建新的Simulink模型3.2搭建波形生成模块

xiaoheshang_123·2025-06-09 00:07

【RAG召回优化】rag召回阶段方法探讨

提升检索增强生成（RAG）系统召回率：技术、权衡与实践洞察I.引言RAG效能中召回率的关键作用检索增强生成（Retrieval-AugmentedGeneration,RAG）通过整合外部知识库信息来增强大型语言模型

weixin_37763484·2025-06-09 00:36

大模型如何重塑司法与合同

目录01法律大模型，为何而生？02技术破壁：法律大模型如何炼成？基座强化：从通用大脑到法律专家推理引擎：法律思维链的编码艺术抗“幻觉”屏障：双重保险机制03落地生根：AI如何改变法律实践？

·2025-06-09 00:36

RAG模型效果优化全攻略：多维度策略优化RAG模型性能的关键技术与方法（RAG优化）

：RAG在大模型实际落地的时候，存在一些问题，主要集中在以下方面：缺少垂直领域知识：虽然大模型压缩了大量的人类知识，但在垂直场景上明显存在短板，需要专业化的服务去解决特定问题。

汀、人工智能·2025-06-09 00:05

[2025CVPR]Multi-Layer Visual Feature Fusion in Multimodal LLMs 多模态大语言模型中的多层视觉特征融合

深入解析：多模态大语言模型中的多层视觉特征融合——原理、实践与最佳方案论文：Multi-LayerVisualFeatureFusioninMultimodalLLMs:Methods,Analysis

清风AI·2025-06-09 00:34

时间序列预测的机器学习方法：从基础到实战

本文将全面介绍时间序列预测的基本概念、常用方法，并通过Python代码示例展示如何构建和评估时间序列预测模型。

loopdeloop·2025-06-09 00:33

如何构建船舵舵角和船的航向之间的动力学方程？它是一个一阶惯性环节吗？

回答船舵和船的航向（航向角）之间的动力学关系并不是一个简单的一阶惯性环节，虽然在某些简化控制模型中可以近似为一阶系统。

氩氪氙氡_·2025-06-09 00:33

手把手教你学simulink实例--于Simulink的无人机集群协同控制仿真详细介绍

目录基于Simulink的无人机集群协同控制仿真详细介绍1.系统架构1.1系统组成2.搭建Simulink模型2.1创建Simulink模型2.2搭建无人机模型2.3搭建通信网络模型2.4搭建任务分配模块

小蘑菇二号·2025-06-09 00:02

手把手教你学simulink（63.3）--5G NR 通信系统场景仿真实例：基于Simulink的5G NR毫米波通信系统仿真

目录基于Simulink的5GNR毫米波通信系统仿真项目实例：波束成形对系统容量的影响分析1.项目背景2.系统架构2.15GNR毫米波通信系统组成3.Simulink仿真模型搭建3.1创建新的Simulink

小蘑菇二号·2025-06-09 00:01

谷歌升级 Gemini 2.5 Pro 模型：多项 AI 性能测试评分显著提升

2025年6月6日消息，谷歌于近日对Gemini2.5Pro模型进行了重要更新，在多个权威AI性能基准测试中表现亮眼，进一步巩固了其在AI领域的领先地位。

AI生存日记·2025-06-08 23:30

金融预测模型开发：数据预处理、机器学习预测与交易策略优化

金融预测模型开发：数据预处理、机器学习预测与交易策略优化概述本文将详细介绍一个完整的金融预测模型开发流程，包含数据预处理、机器学习预测和交易策略优化三个核心模块。

神经网络15044·2025-06-08 23:00

大语言模型的三大门派：你的聊天对象究竟是哪一派？

基座模型：心直口快的"实习生"▫️特点：想到什么说什么，完全不设防▫️技能：语言生成/知识储备/多轮对话▫️典型场景："你觉得明天下雨吗？""

艾醒(AiXing-w)·2025-06-08 23:56

大模型训练新范式：隐私增强联邦学习架构与工程实践

一、传统联邦学习为何无法满足大模型隐私需求当前主流联邦学习框架如FedAvg在面对大模型时存在显著短板：python#标准FedAvg参数聚合伪代码暴露关键漏洞global_model=initialize_model

尘烬海·2025-06-08 23:55

深入剖析 Rust 异步编程中的内存安全陷阱与工程级解决方案

一、异步编程的本质与内存挑战Rust的异步模型基于协作式调度，Future的惰性执行特性导致其内存布局不同于同步代码。

尘烬海·2025-06-08 23:55

AI(学习笔记第三课) 使用langchain进行AI开发（2）

1.1使用背景1.2返回结构化数据示例代码（pydantic）1.3执行测试代码2返回结构化数据（json）2.1示例代码2.2执行结果3给提供一些例子（fewshotprompting）3.1示例代码4模型绑定工具

sealaugh32·2025-06-08 22:22

wsl开启即闪退

灾难性故障错误代码:Wsl/Service/E_UNEXPECTED经询问大模型得出根本原因是Windows系统设置了localhost代理，但W

许_安·2025-06-08 22:21

行业案例 | ASOS 借助 Azure AI Foundry（国际版）为年轻时尚爱好者打造惊喜体验

领驭科技·2025-06-08 22:19

【Linux实验室】配置yum源为ftp服务器

服务器实验原理用途语法描述准备阶段服务端客户端测试配置yum源为ftp服务器实验原理文件传输协议（FileTransferProtocol，FTP）是用于在网络上进行文件传输的一套标准协议，它工作在OSI模型的第七层

划过手的泪滴t·2025-06-08 21:42

多执行流系统中的可见性

：详细解释：一、程序行为由「可见性」定义，不是物理顺序二、现代架构是乱序执行+缓存层级+写缓冲→物理顺序不可靠三、CacheCoherence与MemoryConsistency的区别和共性四、形式化模型上

__pop_·2025-06-08 20:09

人工智能（大型语言模型 LLMs）对不同学科的影响以及由此产生的新学习方式

今天是关于AI如何在教学中增强学生的学习体验，我把重要信息标红了。人文学科的价值被低估了⬇️转型与必要性人工智能正在深刻地改变教育，这并非炒作，而是已经发生的巨大变革。教育机构和教育者不能忽视它，试图简单地禁止学生使用这些工具是“疯狂的”且不可持续的。我们如何使用AI来增强学习过程和人类能力，而不是将其仅仅视为作弊或自动化的工具。过度依赖AI进行自动化（如自动评分）或将其用于抄袭（如生成论文）往往

shadowcz007·2025-06-08 20:38

基于粒子群优化算法的配电网光伏储能双层优化配置模型[IEEE33节点]（选址定容）(Matlab代码实现)

本文目录如下：目录1概述一、IEEE33节点配电网系统概述二、光伏储能双层优化配置模型原理1.双层模型结构2.目标函数示例3.耦合关系三、粒子群优化算法（PSO）的应用与改进1.PSO在优化中的优势2.

科研_G.E.M.·2025-06-08 20:08

c#开发AI模型对话

AI模型前面已经介绍了一般AI模型本地部署，直接调用现成的模型数据。这里主要讲述讲接口集成到我们自己的程序中使用方式。

jason成都·2025-06-08 20:08

ResNet改进(51)：基于轴向注意力机制的改进ResNet模型

本文将详细解析一个结合了轴向注意力(AxialAttention)机制的改进ResNet模型，展示如何通过注意力机制增强传统CNN的性能。

点我头像干啥·2025-06-08 20:37

并行硬件环境及并行编程

(并行编程基于的)硬件环境的基本模型A2.特定的硬件实现B1.并行编程基本模型与编程技术B2.特定的硬件环境下的并行编程A1.

__pop_·2025-06-08 20:06

【Python高级编程】第九章：计算机视觉与边缘计算

结合智慧工厂安全行为检测、无人机航拍图像实时处理等典型场景，通过TFLite在树莓派实现人脸识别的完整案例，详细阐述从环境搭建、模型部署到功能实现的全流程。

AI_DL_CODE·2025-06-08 20:05

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