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LLaVA-1.5:强大的多模态大模型（包含论文代码详解）

与前一代相比，LLaVA-1.5引入了跨模态连接器和特定格式的学术视觉问答数据集，全面提升了多模态理解和生成能

Sherlock Ma·2025-07-04 10:36

C#串口通信上位机笔记（modbus协议）

C#串口通信上位机笔记（modbus协议）提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章Python机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录

指针刺客·2025-07-04 10:36

订货小程序系统在未来的发展

2.订单管理：用户可以通过小程序下单，系统会自动生成订单，并提供订单状态追踪功能。商家能够实时查看订单情况，及时处理。3.支付系统：小程序通常支持多种支付方式，如在线支付、货到付款等，方便用户选择。

nhc088·2025-07-04 10:05

第三：提示词工程-十个技巧高效优化prompt

一.明确目标1.在编写prompt之前，需要先明确想要生成什么样的文本2.比如，假设要写一篇关于健康饮食的文章，目标是提供一些有关健康饮食的建议和指导3.那么，可以明确以下目标主题关键词：健康饮食、饮食建议

卢卡平头哥·2025-07-04 10:35

大语言模型应用提示工程Prompt Engineering

提示工程（PromptEngineering）是指通过精心设计和优化输入提示（prompt），以引导人工智能模型（如大型语言模型）生成更符合预期的输出。

全栈你个大西瓜·2025-07-04 10:05

java综合练习之复制数组

publicclassdemo2{/*需求：复制一个数组元素到一个新的数组当中去比如a数组{1，2，3，4，5}那么b数组也应该是{1，2，3，4，5}*/publicstaticvoidmain(String[]args){//生成一个老数组

weixin_46075877·2025-07-04 09:32

RAG实战指南 Day 4：LlamaIndex框架实战指南

【RAG实战指南Day4】LlamaIndex框架实战指南文章标签RAG,LlamaIndex,检索增强生成,大语言模型,AI开发文章简述本文是"RAG实战指南"系列的第4天，聚焦LlamaIndex框架的核心功能与实战应用

在未来等你·2025-07-04 09:00

RAG实战指南 Day 3：LangChain框架深度解析

LangChain已成为开发基于大语言模型(LLM)应用的事实标准，特别在检索增强生成(RAG)系统中扮演着关键角色。

在未来等你·2025-07-04 09:57

（二十一）-java+ selenium-浏览器窗口句柄用法

你打开了一个浏览器，你开一个tab，就生成了一个id，这个id直到你关闭这个tab才会消失。如果你在一个浏览器上打开多个tab，那么就有多个windowsid，为什么你关闭其中一个tab,但

程序员的世界你不懂·2025-07-04 08:56

laravel无法运行php,Laravel：php artisan服务无法启动

目前运行ubuntu7，使用composer和laravel两者似乎都正确安装：当我在终端输入'phpartisanserve'和'phpartisanserve--port：8000'时，我收到此错误

常一二·2025-07-04 08:25

动感阴影生成器，一键生成立体效果，提升设计质感

传统的阴影生成器通常是静态的，用户需要手动输入阴影的各种属性（如模糊度、偏移量、透明度等），但这并不直观。为了简化这一过程，并让设计师能够更高效地生成阴影效果，我们开发了动感阴影生成器。

不惑_·2025-07-04 08:55

【PHP】增量式垃圾回收

增量式垃圾回收（IncrementalGarbageCollection,IGC）是一种分阶段、逐步进行垃圾回收的技术，旨在减少全量垃圾回收带来的性能开销。与传统的全量垃圾回收相比，增量式垃圾回收将垃圾回收的任务分解为多个小步骤，并在多个周期中执行，而不是一次性地执行所有回收任务。在增量式垃圾回收中，整个回收过程被划分为多个较小的“增量”阶段，每个阶段执行一小部分工作。这样做的好处是，垃圾回收的执

gskyi·2025-07-04 08:22

Laravel的瑞士军刀：Artisan命令行工具的多面用途

从生成应用代码到管理数据库，Artisan工具箱中的命令几乎涵盖了Laravel开发的所有方面。本文将深入探讨LaravelArtisan命令行工具的多种用途，并通过实际代码示例，展示如何

2401_85743969·2025-07-04 08:51

【Laravel】 Laravel 智能验证规则生成器

Laravel智能验证规则生成器：企业级增强方案loadConfig();$this->connection=config('database.default');$this->databaseDriver

gskyi·2025-07-04 08:50

Python自动化办公:读取Excel数据并批量生成合同，高效办公，快速回家

比如我们需要根据如下合同数据（Excel），进行批量生成销售合同（Word）。二、准备我们首先要准备好一份合同模板（Word），将需要替

蚂蚁爱Python·2025-07-04 08:50

Laravel 创建自定义的 artisan make 命令自动生成xxxService.php 文件

复制新建太过繁琐，然后写了个artisan命令来自动生成1、phpartisanmake:commandMakeService2、app\Console\Commands目录下生成了MakeService.php

镜花水月·始解·2025-07-04 08:19

poi java 缩进段落的方法

代码示例‌：javaCopyCodeXWPFParagraphparagraph=document.

·2025-07-04 07:48

始终在视野中的关键信息--我们单独配置的数据表

从现在开始，我们将为客户提供动态生成的技术数据表。实时提供相关信息——快速且清晰！

·2025-07-04 07:45

Laravel - Artisan命令

前面我们已使用过Artisan命令来生成应用的AppKey和控制器。在本教程中，我们会用到以下Artisan命令，你也可以使用phpartisanlist来查看所有可用的Artisan命令。

·2025-07-04 07:45

中文语境下的视频生成革命：百度 MuseSteamer 的“产品级落地”启示录

在大模型发展逐步迈入多模态融合的时代，生成式视频（AIGCVideo）无疑被视为AI应用皇冠上的明珠。

在美的苦命程序员·2025-07-04 07:14

！LangChain链的并行执行与异步处理深度解析(32)

例如，在问答系统中，链可以先使用提示模板构建问题，然后调用大语言模型生成回答

Android 小码蜂·2025-07-04 07:11

全网首创Python泛娱乐新闻图片文字自动剪辑第1版

在自媒体平台中，娱乐新闻解说视频通过自动化技术生成正逐渐成为主流。这种方式不仅大大提升了内容的生产效率，还为创作者提供了快速生成大量视频的能力。

Mr数据杨·2025-07-04 06:41

每天一个前端小知识 Day 20 - 服务端渲染（SSR）与前后端一体化开发详解

SSR（Server-SideRendering）是指在服务端生成HTML页面并返回给浏览器，由浏览器完成后续的交互逻辑绑定。

蓝婷儿·2025-07-04 06:07

华为C语言编程规范（上）

说明：对于由开发工具自动生成的代码可以有不一致。1-2：相对独立的程序块之间、变量说明之后必须加空行。示例：如下例子不符合规范。if(!valid_ni(ni)){...

京海第一深情xin·2025-07-04 06:36

功能篇：JAVA使用jwt

在Java中实现JWT（JSONWebToken）认证通常涉及以下几个步骤：1.添加依赖2.创建JWT工具类3.实现登录接口，生成JWT4.实现过滤器，验证JWT###1.添加依赖首先，你需要在项目中添加

·2025-07-04 06:36

华为c编程规范

说明：对于由开发工具自动生成的代码可以有不一致。相对独立的程序块之间、变量说明之后必须加空行。如下列例子不符合规范:if(!valid_ni(ni))

shaun2001·2025-07-04 05:04

AIGC领域MCP模型上下文协议：推动行业数字化转型的新引擎

AIGC领域MCP模型上下文协议：推动行业数字化转型的新引擎关键词：AIGC、MCP模型、上下文协议、数字化转型、人工智能、内容生成、语义理解摘要：本文深入探讨AIGC(人工智能生成内容)领域的MCP(

SuperAGI2025·2025-07-04 05:32

2025年IP变现王炸组合：DeepSeek+创匠AI如何助普通人月入10万

这套工具通过“热点挖掘-文案生成-数字人出镜”的全链路提效，让普通人无需写文案、不出镜即可实现月入10万的变现目标，彻底重构IP运营的成本与效率逻辑。

创客匠人老蒋·2025-07-04 05:01

按月设置索引名的完整指南：Elasticsearch日期索引实践

以下是三种实现方案及详细步骤：方案一：索引模板+日期数学表达式（推荐）原理：利用ES内置的日期数学表达式动态生成索引名，无需额外工具操作步骤：创建索引模板PUT_index_template/monthly_logs

少林码僧·2025-07-04 05:30

调试 WebView 接口时间戳签名问题：一次精细化排查和修复过程

为了保证数据安全，很多接口会对请求进行签名校验，常见方式是前端生成时间戳+key，再做哈希作为签名参数提交到后端。

·2025-07-04 04:58

pycharm快捷键（Windows版）大全

快速查看文档F1外部文档Shift+F1外部文档，进入web文档主页Ctrl+Shift+Z-->Redo重做Ctrl+鼠标简介/进入代码定义Ctrl+F1显示错误描述或警告信息Alt+Insert自动生成代码

糯米不开花ぴ·2025-07-04 04:58

vue项目中package-lock.json文件的作用

package-lock.json文件是由npm自动生成的文件，记录了当前项目中安装的所有依赖包的确切版本信息。

whale fall·2025-07-04 04:57

用户名是中文，导致jupyter生成配置文件失败的解决方法。

在Windows中，由于用户名是中文的，在生成jupyter默认配置文件的时候，会无法正常生成。

Roc-xb·2025-07-04 04:25

LLM归因的限制和挑战

2）归因的准确性无法得到保证LLM可能会将生成的答案和不相关或错误的来源关联起来，这种错误归因可

·2025-07-04 03:53

【免费下载】 Axure谷歌浏览器插件 axure-chrome-extension 下载指南

Axure谷歌浏览器插件axure-chrome-extension下载指南项目地址:https://gitcode.com/open-source-toolkit/c5c2d简介当您遇到AxureRP生成的交互原型在谷歌浏览器中无法正常预览的问题时

·2025-07-04 03:52

vue入门学习时，按照官方的教程生成的vue3项目后，命令行运行npm install出现一堆warn，然后运行npm run dev报错，项目启动失败

日期：2025年6月27日星期五农历六月初三VUE版本：vue3IDE：vscodevue入门学习时，按照官方的教程生成的vue3项目后，命令行运行npminstall出现一堆warn，然后运行npmrundev

67号人生·2025-07-04 02:15

Hadoop入门案例WordCount

核心思想原始文件为hadoop.txt，内容如下：hello,javahello,java,linux,hadoophadoop,java,linuxhello,java,linuxlinux,c,javac,php

码喵喵·2025-07-04 01:42

AI 时代下，普通人不能错过的五大变现机会

，普通人不能错过的五大变现机会关键词：轻资产低门槛强需求机会1：知识付费——借“AI”做知识博主核心逻辑：AI降低知识生产门槛AI这个领域有巨大的科普红利和流量红利操作步骤：定位细分领域用AI工具快速生成内容选择平台机会

Jasonakeke·2025-07-04 01:11

MIT 6.S184 Lec01 Flow and Diffusion Models

因此，本节的目标是定义和构建这些生成模型。具体来说，我们首先定义ODE和SDE，并讨论它们的模拟。其次，我们描述如何使用深度神经网络对ODE/SDE进行参数化。从中推导出流模型和

克斯维尔的明天_·2025-07-04 01:09

强化学习RLHF详解

ReinforcementLearningfromHumanFeedback）模型详解一、背景1.传统强化学习的局限性传统的强化学习（ReinforcementLearning,RL）依赖于预定义的奖励函数（RewardFunction），但在复杂任务（如自然语言生成

贝塔西塔·2025-07-04 01:36

【Rust日报】Rust稳定2024版本将于 2025年2月20日发布

支持使用@rayon-rs/rayon进行批量嵌入生成和并行计算。默认模型是FlagEmbedding,在M

·2025-07-04 00:32

飞算JavaAI实战：5分钟生成SpringCloud完整工程

目录一、颠覆性架构设计二、5分钟生成实战步骤1：定义服务架构（YAML配置）步骤2：执行AI生成命令（Python驱动）步骤3：验证生成结果（终端操作）三、双流程图解析横向对比：传统开发vsAI生成纵向核心流程四

LCG元·2025-07-03 23:57

【Agent实战】用“前置编码器+LLM”复刻ChatGPT附件功能

而我们这里讨论的“前置编码器+LLM”方案，则是一种解耦的设计哲学：LLM专注于语言：让强大的文本LLM继续做它最擅长的事情——理解和生成高质量的文本、进行逻辑推理和遵循复杂指令。

kakaZhui·2025-07-03 23:56

ChatGPT、DeepSeek等大语言模型技术教程

这些模型通过深度学习和大规模语料库训练，能够帮助科研人员高效地筛选文献、生成论文内容、进行数据分析和优化机器学习模型。

·2025-07-03 23:54

C++协程的高性能并发编程的技巧指南

co_yield则常用于生成器模式，在迭代过程中暂停并返回中间

广州山泉婚姻·2025-07-03 22:23

AI大模型的2种模型能力Function call 和ReAct

01背景介绍AI大模型（如GPT-4、PaLM等）在自然语言处理、文本生成等任务中表现出色，但它们的能力往往局限于

DeepSeek-大模型系统教程·2025-07-03 22:52

自动上报数据报表方案和实施避坑指南

一、方案设计系统架构设计采用分层架构：数据采集层→数据处理层→报表生成层→分发展示层（参考数据采集流程&系统架构设计）核心模块组成自动化采集模块（API/数据库/文件接口）智能清洗转换模块（数据治理规则引擎

Alex艾力的IT数字空间·2025-07-03 22:50

【随机数真的是随机数吗？】

然而，许多人可能并不清楚计算机生成的随机数到底有多“随机”。本文将详细解释程序中的随机数，探讨其生成机制以及不同类型的随机数。伪随机数与真随机数首先，我们需要明确两个关键概念：伪随机数和真随机数。

￥-oriented·2025-07-03 22:20

Audit.NET 开源项目教程

它能够生成带有证据的审计日

柯晶辰Godfrey·2025-07-03 22:19

CHES2024 issue-1文章总结

来源：https://ches.iacr.org/2024/acceptedpapers.php简要分类：分类文章编号后量子密码软硬件加速相关无侧信道攻防相关1、10、11、12、14、15同态相关18

打工小熊猫·2025-07-03 21:44

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