php模型第81页

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？

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

优化给AI的“提问技巧”（提示工程），让大型语言模型（比如GPT）更好地扮演“心理治疗助手”的角色

优化给AI的“提问技巧”（提示工程），让大型语言模型（比如GPT）更好地扮演“心理治疗助手”的角色尤其是在“问题解决疗法”（PST）中帮助caregivers（家庭护理者）缓解焦虑、疲劳等心理症状。

ZhangJiQun&MXP·2025-06-23 03:19

输入GSM8K数据集对Llama2-int4模型进行性能评估

思路：逐条输入GSM8K数据集获得模型输出并于数据集中的回答进行比对fromllama_cppimportLlama#从llama_cpp导入Llama类，用于加载并调用Llama模型importtime

Nnbwbyhxy·2025-06-23 03:47

HarmonyOS5 音乐播放器app(一)：歌曲展示与收藏功能（附代码）

一、收藏功能的核心数据模型设计首先定义Song数据模型，通过@Observed装饰器实现数据响应式：@ObservedclassSong{id:string=''title:str

我睡醒再说·2025-06-23 03:43

彻底掌握TCP/IP协议栈：从数据包到云网络的深度解析

一、TCP/IP协议栈全景图1.1四层模型vsOSI七层模型TCP/IP分层对应OSI层级核心职责典型协议应用层应用层/表示层/会话层提供用户接口和网络服务HTTP/HTTPS、DNS、MQT

KBkongbaiKB·2025-06-23 03:43

北邮复习软件工程_软件工程期末复习-北邮汇编

3、需求分析的任务就是借助于当前系统的(逻辑模型)导出目标系统的(逻辑模型)，解决目标系统的(“做什么”)的问题。

weixin_39716877·2025-06-23 03:11

当AI成为“程序员”，我们真正的价值是什么？

从GitHubCopilot的惊艳亮相，到Cursor、ReplitAI等新神器的涌现，再到背后强大的GPT、Gemini、ERNIE、Deepseek、Qwen等通用大模型，AI正在从“辅助工具”向“

勤奋的知更鸟·2025-06-23 02:11

threejs基于视觉空间的选中效果

效果如下所示说明仿照光辉城市软件中材质修改面板选中模型的效果，基于视觉空间，不受模型本身大小旋转的影。

~在水一方·2025-06-23 02:06

模型集成：提升机器学习模型性能的有效策略及实践

在机器学习领域，模型集成是一种常见且有效的方法，它旨在提高模型的性能和泛化能力。简单来说，模型集成就是通过多种方式将多个模型组合起来，以提升对单个问题的处理表现。

t0_54program·2025-06-23 02:34

深入探讨SIoT的安全威胁与架构

特别是在物联网的第三代——社交物联网（SIoT）中，通过利用社交网络的概念，SIoT能够带来一系列优势，包括网络的可导航性、对象和服务的有效创建，以及社交网络分析模型的应用。

刀总·2025-06-23 01:33

本地使用Ollama部署DeepSeek

以下是在本地使用Ollama部署DeepSeek的详细教程，涵盖安装、修改安装目录、安装大模型以及删除大模型的操作步骤。

胡子洲·2025-06-23 01:02

C/S架构与socket网络编程：深入理解C++实现的反应堆模型

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：网络编程作为构建分布式系统的核心，C/S模型是其中的重要设计模式。本文深入探讨了C/S反应堆模型在网络编程中的运用，特别是如何用C++语言实现这一模式。

任我心意·2025-06-23 01:29

18.12 2024企业大模型合规实战：GDPR与数据隐私保护的7大核心策略解密

2024企业大模型合规实战：GDPR与数据隐私保护的7大核心策略解密关键词：数据隐私保护,GDPR合规,数据生命周期管理,匿名化技术,安全计算架构1.全球合规框架全景解析企业部署大模型需遵循的三大核心合规体系

少林码僧·2025-06-23 01:58

[AI] 解密人工智能：深度分析与未来趋势的全景探索

目录[AI]解密人工智能：深度分析与未来趋势的全景探索1.人工智能的核心技术演进1.1从机器学习到深度学习1.2生成式AI的崛起2.人工智能的最新发展趋势2.1超大规模预训练模型的突破2.2自监督学习的崛起

代码行者123·2025-06-23 01:28

《A DECODER-ONLY FOUNDATION MODEL FOR TIME-SERIES FORECASTING》阅读总结

介绍了一个名为TimeFM的新型时间序列预测基础模型，该模型受启发于自然语言处理领域的大语言模型，通过再大规模真实世界和合成时间序列数据集上的预训练，能够在多种不同的公共数据集上实现接近最先进监督模型的零样本预测性能

胡萝拔贝贝·2025-06-23 00:58

大语言模型：人工智能的“大脑革命“与未来图景

大语言模型：人工智能的"大脑革命"与未来图景——从GPT-3到AGI的演进之路引言：算力觉醒的时代2022年11月，ChatGPT的横空出世犹如一记惊雷，仅用5天时间就突破百万用户，两个月后月活用户突破

RockLiu@805·2025-06-23 00:57

大模型学习路线：这会是你见过最全最新的大模型学习路线【2025最新】

大模型学习路线建议先从主流的Llama开始，然后选用中文的Qwen/Baichuan/ChatGLM，先快速上手体验prompt工程，然后再学习其架构，跑微调脚本如果要深入学习，建议再按以下步骤，从更基础的

大模型入门学习·2025-06-23 00:56

【对比】DeepAR 和 N-Beats

1.2模型结构RNN架构：基于长短时记忆网络（LSTM）或门控循环单元（GRU

TIM老师·2025-06-23 00:55

测试工程师实战：用 LangChain+deepseek构建多轮对话测试辅助聊天机器人

随着AIGC技术的飞速发展，越来越多的测试工程师希望借助大模型提升日常测试效率，例如辅助设计用例、答疑解惑、自动化生成测试建议等。

Python测试之道·2025-06-23 00:54

【AI大模型第6集】Python基础语法速通，快速上手必备技能

文章目录1.打印输出2.变量与数据类型3.运算符与表达式3.1算术运算符3.2比较运算符3.3逻辑运算符4.控制流结构4.1条件语句(`if-elif-else`)4.2循环语句（`for`）4.3循环语句（`while`）4.数据结构4.1列表(List)4.2字典(Dictionary)5.函数定义与调用6.类和对象7.文件操作8.异常处理9.注释10.总结Python作为一个面向对象的脚本语

程序员水自流·2025-06-23 00:24

区块链支付模式与应用实践深度解析

交易处理效率跃升采用UTXO模型（未花费交易输出）的区块链系统，

·2025-06-23 00:22

pythonday50

作业：1.好好理解下resnet18的模型结构2.尝试对vgg16+cbam进行微调策略importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransformsfromtorchvisionimportmodelsfromtorch.utils.dat

我爱音乐yyy·2025-06-23 00:51

Yolo算法训练MPII人体姿势关键点检测数据集的yolo格式数据集建立基于YOLOv8的人体姿势关键点检测系统姿态识别数据集的训练

基于YOLOv8的人体姿势关键点检测系统，并使用PyQt6编写GUI界面支持图片、视频和摄像头实时检测文章目录1.数据准备和格式转换1.1将MPII数据集转换为YOLO格式2.训练YOLO模型2.1创建数据配置文件

·2025-06-23 00:21

【云计算摩尔狮】：一文读懂10 种分布式数据库 -带你快速解锁分布式存储世界

关系型数据库指的是使用关系模型（二维表格模型）来组织数据的数据库，由二维表及其之间的联系所组成的一个数据组织。

摩尔狮·2025-06-22 23:46

Agent 重磅升级！长对话记忆翻倍，工具调用更自主，决策快人一步！

●AI模型“健忘症”频发，历史对话一长总要反复重述需求●频繁切换模式调用工具，打断行云流水的创作思路●瞬间就能搞定的需求，却总需走完漫长的Proposal流程●收藏的神级Agent配置，却无法快速共享给团队现在

火山引擎开发者社区·2025-06-22 22:44

【AI论文】MiniMax-M1：利用Lightning注意力机制高效扩展测试时计算

摘要：我们推出了MiniMax-M1，这是全球首个开源权重的大型混合注意力推理模型。

东临碣石82·2025-06-22 22:44

大模型系列——VLLM 部署当前最火大模型llama4

大模型——VLLM部署当前最火大模型llama4最近llama4火车圈了，不愧是大模型界的当红炸子鸡，号称宇宙最强大模型，这里我们快速尝鲜，看看怎么快速部署，首先我们需要知道当前的llama4是没有办法用

猫猫姐·2025-06-22 22:41

[特殊字符] 一键搭建AI语音助理：基于DashScope+GRadio的智能聊天机器人技术全解

一、项目核心技术架构（图1）交互层核心模块pyaudio实时采集流式响应PCM编码GRadio界面状态控制实时对话展示语音输出历史记录管理ASR回调类ASR语音识别聊天处理引擎GPT大模型处理语音合成回调

来自于狂人·2025-06-22 22:10

智能客服系统数据库设计

数据库设计目标本项目数据库设计的目标包括以下几方面：保证智能客服系统中各类数据的结构清晰、访问高效；支持多渠道用户接入，能追踪对话上下文；为AI模型提供可供训练与推理的数据支撑；保证历史消息

大数据张老师·2025-06-22 21:08

faster rcnn预训练模型_Faster-RCNN+TensorFlow 详细训练过程（附github源码）

图片来源于网络图片来源于网络1、训练平台：R53600、RTX2060Super，16G运行内存。2、源码地址：https://github.com/dBeker/Faster-RCNN-TensorFlow-Python33、使用git下载源码，gitclonehttps://github.com/dBeker/Faster-RCNN-TensorFlow-Python3.git项目整体代码结构

weixin_39958631·2025-06-22 21:07

AI系统持续交付原理与代码实战案例讲解

然而,AI系统的开发和部署过程通常比传统软件系统更加复杂,需要处理大量的数据、训练模型、调整超参数等步骤。为了确保AI系统的高质量和可靠性,需要建立一个高效的持续交付流程。

AI天才研究院·2025-06-22 21:37

软件工程领域RPA的持续集成与持续交付

软件工程实践·2025-06-22 21:05

小型图像数据集效果优化：使用预训练的CNN

作用：如果这个原始数据集足够大且足够通用，那么预训练网络学到的特征的空间层次结构可以有效地作为视觉世界的通用模型，因此这些特征可用于各种不通的计算机视觉问题，即使这些新问题涉及的

幸运六叶草·2025-06-22 21:05

推荐频道

php模型