python实现var模型

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

统计基础知识梳理--区分：方差，标准差，标准误，标准误差，均方误差和均方根误差

英文和缩写方差（variance，VAR），标准差（stan
黑鹿022·2025-06-09 00:35

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

js : uniapp 同步

JavaScriptPromise对象varmyFirstPromise=newPromise(function(resolve,reject){//当异步代码执行成功时，我们才会调用resolve(.
FakeOccupational·2025-06-09 00:02

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

学生管理系统（无参版无登陆版）

//{键名:值,键名:值}varstudentArr=[{name:"井川里予",age:18,sex:"女",class:"1班"},{name:"彭于晏",age:28,sex:"男",class:
阳离子攻城炮·2025-06-08 23:59

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

平台整合大语言模型与推荐引擎，通过智能聊天交互帮年轻用户探索穿搭灵感，精准匹配近900个品牌的潮流单品，实现技术升级与个性化需求的双重突破。
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

什么是贫血模式

贫血模式是一种反模式，指的是领域模型中只包含属性（getter/setter），而没有业务逻辑或行为的实现。所有的业务逻辑都集中在外部的服务类中处理，而不是封装在实体或值对象内部。
有个人神神叨叨·2025-06-08 19:03

【Python-Day 23】Python 模块化编程实战：创建、导入及 sys.path 深度解析

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain
吴师兄大模型·2025-06-08 19:32

【深度学习-Day 25】告别过拟合：深入解析 L1 与 L2 正则化（权重衰减）的原理与实战

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain
吴师兄大模型·2025-06-08 19:32

nodejs里面的http模块介绍和使用

此模块的设计理念围绕着事件驱动和非阻塞I/O模型，这些特性使Node.js非常适合于构建高性能、可扩展的网络应用。
hie98894·2025-06-08 18:27

深度解析六大AI爬虫工具：crawl4ai、FireCrawl、Scrapegraph-ai、Jina、SearXNG、Tavily技术对比与实战指南

一、引言在AI大模型时代，数据获取与处理是构建智能应用的核心环节。
·2025-06-08 18:26

Unity性能优化利器：彻底搞懂对象池技术（附C#实现与源码解析）

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain
吴师兄大模型·2025-06-08 18:52

【大模型】【DeepSeek】DeepSeek-R1：Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning

DeepSeek-R1：通过强化学习激励大语言模型的推理能力0.论文摘要我们推出了第一代推理模型DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1。
量子-Alex·2025-06-08 18:51

AI Agent学习系列（一）：初识Agent

Agent的核心思想是使用语言模型（LLM）作为推理的大脑，以制定解决问题的计划、借助工具实施动作。在agents中几个关键组件如下：
程哥聊AI·2025-06-08 18:51

DeepSeek 终章：破局之路，未来已来

目录一、DeepSeek技术发展现状回顾二、未来发展趋势2.1多模态融合的拓展2.2模型可解释性的强化2.3垂直领域的深化应用三、面临的技术挑战3.1数据隐私与安全难题3.2算法偏见与公平性困境3.3网络攻击与恶意利用威胁四
奔跑吧邓邓子·2025-06-08 17:51

综述论文解读：Editing Large Language Models: Problems, Methods, and Opportunities

  论文为大语言模型知识编辑综述，发表于自然语言处理顶会ACL(原文链接)。
cnblogs.com/qizhou/·2025-06-08 17:50

论文解读：Aging with GRACE: Lifelong Model Editing with Discrete Key-Value Adapters

当前的模型编辑器会因多次编辑损害模型性能，提出用于连续编辑的通用检索适配器(GeneralRetrievalAdaptersforContinualEditing,GRACE)：使用一个类似字典的结构(
cnblogs.com/qizhou/·2025-06-08 17:20

Emerging Properties in Unified Multimodal Pretraining

文章主要内容总结本文介绍了字节跳动开源的多模态基础模型BAGEL，其核心目标是通过大规模交错多模态数据预训练，实现统一的多模态理解与生成能力。
UnknownBody·2025-06-08 17:20

GPT - 4：AIGC 领域的未来之星

GPT-4：AIGC领域的未来之星关键词：GPT-4、AIGC、大语言模型、多模态生成、生成式人工智能摘要：本文将以“GPT-4如何成为AIGC领域未来之星”为主线，从技术原理、核心能力、应用场景到未来挑战
AIGC应用创新大全·2025-06-08 17:49

论文解读：Locating and Editing Factual Associations in GPT（ROME）

因此：  1、开发了一种因果干预方法，用于识别对模型的事实预测起决定性作用的神经元。  2、为了验证这些神经元是否对应于事实关联的回忆，使用秩一模型编辑(Rank-OneModelEditing,
·2025-06-08 17:19

华为云Astro中服务编排、自定义模型，页面表格之间有什么关系？如何连接起来？如何操作？

目录一、核心关系解析二、连接方式与操作步骤（一）服务编排与自定义模型的连接（二）自定义模型与页面表格的连接（三）服务编排与页面表格的连接三、操作示例：构建数据处理闭环场景：用户在页面表格中修改设备信息，
Hy行者勇哥·2025-06-08 17:48

GAN生成模型评价体系：从主观感知到客观度量的技术演进

摘要本文系统解析生成对抗网络（GAN）的评价方法体系。首先指出主观评价在人力成本、过拟合误判等方面的局限性，随后依次介绍InceptionScore、ModeScore等经典客观指标的原理与公式，对比KernelMMD、WassersteinDistance等分布度量方法的优劣，最后阐述FID、1-NN分类器等高效评价工具的应用场景。本文结合公式推导与实验结论，为GAN性能评估提供理论与实践指南。
青柚MATLAB学习·2025-06-08 17:14

前沿论文汇总（机器学习/深度学习/大模型/搜广推/自然语言处理）

文章目录1前言2大模型/自然语言处理2.1FreeAL：在大模型时代实现无需人工的主动学习2.2COLD：中文攻击性语言检测基准2.3将词汇的对比信息融入词嵌入以实现反义词-同义词区分3搜索/推荐/营销
小天才才·2025-06-08 16:43

TPU结构总结

设计目标是为了在TPU上完成所有的推理模型，从而减少和主机CPU的交互，进而满足2015年及今后的神经网络需求。下图是TPU的整体结构框图。
枫溪夜影·2025-06-08 15:37

ResNet-152：深度残差网络的性能巅峰

作为ResNet系列的顶级模型，它在挑战性视觉任务中展现出无与伦比的特征表达能力。
浩瀚之水_csdn·2025-06-08 15:03

【Python Web开发】03-HTTP协议

文章目录1.HTTP协议基础1.1请求-响应模型1.2请求方法1.3请求和响应结构1.4状态码2.Python发送HTTP请求2.1urllib库2.2requests库3.Python构建HTTP服务器
Tiger_shl·2025-06-08 15:03
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