php模型第99页

湖北理元理律师事务所企业债务优化路径：司法重整中的再生之道

司法程序存在时间差解决方案：构建“三重防火墙”机制经营保障：依据《破产法》第75条主张继续履行关键合同债务冻结：通过预重整程序获得最长9个月的履行宽限期造血能力修复：保留20%流动资金用于核心业务二、餐饮企业重生实战模型以某连锁餐饮企业为例

理***所·2025-06-16 18:00

活动邀请 | SECon 全球软件工程技术大会深圳站将于6月20—21日举办！

大数据平台与架构实践、大前端架构实践、AI知识工程体系：从零散知识到流水线、DeepSeek技术前瞻与应用实践、AI时代数据架构的演进、从Agent到Multi-Agent的智能跃迁、高可用架构、垂直深耕：小模型

·2025-06-16 18:59

全面掌握MPI并行编程

此外，还介绍了OpenMP，一种共享内存多核系统的并行编程模型，以及如何结合MPI和OpenMP实现混合编程模式。提供了相关书籍资源，帮

鄧寜·2025-06-16 17:59

python打卡day39

图像数据与显存图像数据的格式：灰度和彩色数据模型的定义显存占用的4种地方模型参数+梯度参数优化器参数数据批量所占显存神经元输出中间状态batchisize和训练的关系一、图像数据的介绍minist这个经典的手写数据集

ZHPEN1·2025-06-16 17:27

架构师：领域模型（DDD）设计详解与实践

领域模型（DomainModel）是领域驱动设计（DDD）的核心思想之一，其目的在于用面向对象的方式对业务领域进行建模，将业务逻辑、数据和规则封装到对象中，形成一个与业务紧密契合的模型。

拾荒的小海螺·2025-06-16 17:56

Spring AI 1.0.0 新变化，从 0.8.1 如何升级

首先是把与AI模型进行交互的ModelClient拆分成了两个接口。Model接口负责与模型进行交互，承接了之前的ModelClient的功能。Cl

·2025-06-16 17:26

深入解析XXE漏洞利用：Base64编码的PHP过滤器+回调回传攻击

深入解析XXE漏洞利用：Base64编码的PHP过滤器+回调回传攻击在网络安全和CTF实战中，XXE（XMLExternalEntity）漏洞因其独特的攻击方式和广泛的应用环境，成为Web安全学习的重要一环

Bruce_xiaowei·2025-06-16 17:24

python打卡day41

该策略通常不改变单次训练的样本总数，而是通过对现有图像进行多样化变换，使每次训练输入的样本呈现更丰富的形态差异，从而有效扩展模型训练的样本空间多样性。常见的修改策

ZHPEN1·2025-06-16 17:54

可持续AI的基石：液冷数据中心的关键技术解析与能效优化实践

一、AI算力爆发下的能效危机随着千亿级参数大模型训练成为常态，单机柜功率密度从10kW猛增至50kW+（NVIDIADGXH100系统达70kW）。

梦玄海·2025-06-16 16:51

【大模型应用开发】提示工程

零、大语言模型发展1、大语言模型发展2、大语言模型常见设置参数（1）Temperature简单来说，temperature的参数值越小，模型就会返回越确定的一个结果。

·2025-06-16 16:50

【Java第111集】java BIO/NIO/AIO概念详解

文章目录一、I/O模型分类1.BIO（BlockingI/O）2.NIO（Non-blockingI/O）3.AIO（AsynchronousI/O）二、I/O模型核心区别三、I/O模型适用场景四、总结

程序员水自流·2025-06-16 16:49

【大模型面试题库】常见问题与答案全解析，非常详细，收藏我这一篇就够了！

程序员辣条·2025-06-16 16:48

使用ModelScopeEmbeddings进行文本嵌入

ModelScope是一个大型的模型和数据集库，提供了多种嵌入模型供开发者使用。本文将详细介绍如何使用ModelScope中的ModelScopeEmbeddings类来进行文本嵌入。

yunwu12777·2025-06-16 16:46

使用Weaviate和LangChain实现RAG (检索增强生成)

在现代的AI应用中，RAG（检索增强生成）技术通过将生成模型与外部知识库结合，提供了一个强大的信息检索和处理方法。

·2025-06-16 15:46

使用LocalAI Embedding实现文本嵌入

本文将介绍如何使用LocalAI提供的Embedding类实现文本嵌入，以及如何在本地托管的LocalAI服务中配置和使用这些模型。

·2025-06-16 15:46

MSE做多分类任务如何

目标：模型输出每个类别的概率，选概率最高的作为预测结果。2.交叉熵为啥是「标配」？输出：配合softmax激活函数，输出每个类别的概率（和为1）。判卷逻辑：看「预测概率是否接近真实类别」，比

·2025-06-16 15:14

算力租赁市场洗牌加速，九章云极能否挺过难关？

然而，在AI大模型浪潮的推动下，九章云极并未能如愿乘风破浪，反而逐渐在竞争中落后。近日，九章云极在竞标建信金科的人工智能推荐与决策专业领域框架项目中败北，再次凸显了其在市场竞争中的劣势。

财经三剑客·2025-06-16 15:14

深度学习聊天机器人需要考虑

要让深度学习聊天机器人表现更优，需从多维度综合优化，以下从数据、模型架构、训练策略、评估及工程落地等方面展开分析：一、数据层面：质量与多样性是核心1.数据规模与多样性多场景覆盖：覆盖日常对话、专业领域（

MYH516·2025-06-16 15:14

大模型10个核心概念，一文讲透（产品经理也能轻松看懂）

大模型到底是什么？它为什么这么火？对我们普通产品经理来说，有哪些必须掌握的底层概念？这篇文章不讲高深公式，只讲10个最关键、最常见、最容易搞混的核心概念，并通过真实场景举例帮助你彻底搞懂。

deepseek大模型·2025-06-16 15:13

PyTorch项目打包部署：从模型训练到生产环境的全链路解析

它不仅提供了灵活且强大的API用于模型训练，还支持多种优化工具以提高性能。

cda2024·2025-06-16 15:43

利用LangChain实现最新NLP研究技术

·2025-06-16 15:13

MongoDB中使用的SCRAM-SHA1认证机制

SCRAM适用于使用基于『用户名：密码』这种简单认证模型的连接协议。SCRAM是一个抽象的机制，在其设计中需要用到一个哈希函数，这个哈希函数是客户端和服务端协商好的，包含在具体的机制名称中。

weixin_34250434·2025-06-16 15:11

深入剖析 AI 大模型中的 Dense 架构

深入剖析AI大模型中的Dense架构本人掘金号，欢迎点击关注：掘金号地址本人公众号，欢迎点击关注：公众号地址一、引言在人工智能领域，深度神经网络的发展日新月异，各种架构层出不穷。

Android 小码蜂·2025-06-16 14:07

Python OpenCV 4.10 库详解

VideoIO模块：视频和摄像头操作HighGUI模块：用户界面功能，窗口管理、事件处理Features2D模块：特征检测和匹配（SIFT、ORB等）ObjDetect模块：目标检测算法DNN模块：深度学习模型集成

yz123lucky·2025-06-16 14:37

【大模型】-名词手册-扫盲

写在前面本篇文章用来记录在了解学习大模型的过程中遇到的一些名词缩写，好记性不如烂笔头，记录下来，也供大家参考。如有不正确的，欢迎指正。

宝总.·2025-06-16 14:06

大模型推理优化

什么是大模型推理**大模型推理其实就是大模型如何输出，怎么输出，输出什么的过程。

slient_love·2025-06-16 14:06

在沉浸式翻译中使用SiliconCloud API：提升翻译体验

沉浸式翻译，作为广受好评的双语对照网页翻译插件，结合了硅基流动（SiliconFlow）的大语言模型，为用户提供了快速、准确的跨语言翻译服务。

淮橘√·2025-06-16 14:36

解锁Grok-3的极致潜能：高阶应用与创新实践

引言Grok-3，作为xAI公司推出的第三代人工智能模型，以其强大的推理能力和多模态处理能力在全球AI领域掀起了热潮。

淮橘√·2025-06-16 14:06

DeepSeek-V2与GPT-4的深度测评对比

在人工智能领域，大型语言模型（LLM）的比较一直是热门话题。DeepSeek-V2和GPT-4作为当前领先的LLM，它们在性能、特点和性价比等方面的对比尤为引人注目。

淮橘√·2025-06-16 14:36

网络七层模型—OSI参考模型详解

网络七层模型：OSI参考模型详解引言在网络通信的世界中，OSI（OpenSystemsInterconnection）参考模型是一个基础且核心的概念。

心随_风动·2025-06-16 14:35

【AI大模型】15、从GPT-1到GPT-3：大语言模型核心技术演进与能力涌现全解析

一、GPT-1：预训练微调范式的奠基者（2018）（一）架构创新：单向Transformer解码器的诞生GPT-1首次将Transformer架构应用于语言模型领域，其核心采用12层Transformer

·2025-06-16 14:04

OpenAI的AI模型o3在测试中自动修改关闭代码的原因

OpenAI的AI模型o3在测试中自动修改关闭代码越传越神，仿佛ai已经突破奇点有自我意识了一样，眼见科学就要被媒体变成迷信了。

大囚长·2025-06-16 14:33

Sklearn 机器学习缺失值处理过滤掉缺失值的行并统计

如果不及时处理，缺失值可能会影响模型的训练和预测精度。本文将详细介绍如何使用

Thomas Kant·2025-06-16 14:33

微擎生态下的全场景新抽奖助手

依托微擎系统的PHP开发框架与模块化能力，实现“活动创建-社交裂变-用户沉淀-数据追踪”的全流程数字化，助力企业低成本打造高参与度抽奖活动，激活私域流量，提升品牌曝光与用户转化。

·2025-06-16 14:24

微擎生态下的智能酒店民宿预定

依托微擎系统的PHP开发框架与模块化能力，实现“房源管理-预订交易-订单核销-用户运营”的全流程数字化，助力住宿商家快速搭建线上预订平台，提升客房利用率，优化用户预订体验。

·2025-06-16 14:23

微擎生态下的全场景活动扫码抽红包

依托微擎系统的PHP开发框架与模块化能力，实现“二维码生成-扫码互动-红包发放-数据追踪”的全流程数字化，助力企业低成本打造高参与度营销活动，激活线下流量，提升品牌曝光与销售转化。

·2025-06-16 14:23

闲聊大模型还有什么值得探索的领域

在DeepSeek-R1的开源狂欢之后，感觉不少朋友都陷入了技术舒适区，但其实当前的大模型技术只是跨进了应用阶段，可以探索的领域还有不少，所以这一章咱不聊论文了，偶尔不脚踏实地，单纯仰望天空，聊聊还有什么有趣值得探索的领域

·2025-06-16 14:22

MCP 分层协同架构解析：在本地与远程资源之间构建动态智能数据流

在很多人眼里，模型上下文协议MCP似乎只是一条贯穿大语言模型调用链的技术纽带，其真正的价值却远不止如此。上方示意图把MCP架构拆解成若干形态迥异又彼此协同的节点，并用简洁箭头表现信息流向。

汪子熙·2025-06-16 14:02

【AI大模型】14、Transformer架构深度解析：从并行计算到千亿参数模型的扩展密码

一、Transformer的基因密码：并行化架构的革命性突破（一）序列计算的历史性突破在Transformer诞生之前，RNN/LSTM等序列模型受困于串行计算的天然缺陷：时间复杂度瓶颈：处理长度为N的序列需

无心水·2025-06-16 14:32

低轨导航｜低轨卫星导航PNT模型，原理，公式，matlab代码

一、PNT模型原理低轨卫星PNT（定位、导航、授时）模型利用低轨星座的快速几何构型变化和强信号特性，通过三类核心观测值实现增强定位：几何增强原理低轨卫星速度7km/s（比GNSS快8-10倍）5分钟内观测几何变化相当于地面站

北斗猿·2025-06-16 13:31

打造可控可信的智能体调度核心：MCP 中控协议架构实战与服务端实现

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·2025-06-16 13:00

【CATIA的二次开发31】抽象对象Document涉及图形视图的属性

几乎所有与文件操作、模型访问相关的操作都始于获取一个Document对象。

清风大海·2025-06-16 13:30

MCP协议：AI应用的“万能插座”，如何让开发效率提升75%？

想让模型调用本地文件或API，却要为每个工具写一套适配代码？集成新功能时，模型与工具的通信逻辑像“拼图游戏”一样复杂？担心敏感数据泄露，但又不得不开放大量接口给第三方服务？

码力金矿(编程高手8)·2025-06-16 13:59

学了Arcgis的水文分析——捕捉倾泻点，河流提取与河网分级，3D图层转要素失败的解决方法，测量学综合实习网站存着

博客ArcGIS水文分析实战教程（6）河流提取与河网分级_arcgis的dem河流分级-CSDN博客ArcGIS水文分析实战教程（5）细说流向与流量-CSDN博客ArcGISPro中如何将点替换为3D模型

黄鹂绿柳·2025-06-16 13:57

如何设计并实现一个健壮的评价系统：从前端到后端

目录一、用户体验先行：评价界面的考量二、核心基石：评价系统的数据模型设计三、评价的核心逻辑：API与算法实现四、展望与优化总结在当今的在线服务和电商平台中，用户评价系统扮演着至关重要的角色。

低代码布道师·2025-06-16 13:55

YOLOv3 正负样本划分详解

YOLOv3在YOLOv2的基础上引入了多尺度预测和更精细的AnchorBoxes匹配策略，使得正样本的选择更加合理，提高了模型的召回率和定位精度。

要努力啊啊啊·2025-06-16 12:54

智能引擎驱动产业跃迁：人工智能产业化浪潮中的机遇与挑战

当前，生成式AI和大模型进一步推动人工智能深度

·2025-06-16 12:51

大模型实战篇之ChatGPT（国内可以用）一、实现连续对话智能体

Python调用ChatGPT实现连续对话智能体|从0开发智能对话助手随着大语言模型（LLM）的快速发展，基于ChatGPT的对话智能体应用正在以惊人的速度融入各类系统之中。

伯牙碎琴·2025-06-16 12:48

深度对话：TensorFlow与PyTorch的API哲学——如何影响你的模型调试与生产部署？

清水白石008·2025-06-16 12:47

为什么Sigmoind适用于输出层而不是输入层隐藏层

非线性与平滑性作为连续可微的S型曲线，Sigmoid提供非线性转换能力，避免网络退化为线性模型。

AI扶我青云志·2025-06-16 12:47

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