python实现var模型

Java 架构演进：从瀑布模型到敏捷开发的转变

Java架构演进：从瀑布模型到敏捷开发的转变一、引言在软件开发领域，Java作为一种广泛使用的编程语言，其架构设计和开发方法随着时代不断演进。
向哆哆·2025-07-05 05:46

FastAPI MCP 简介及使用教程

一文介绍简单来说，FastAPIMCP是一个零配置工具，它能够自动把你的FastAPI接口转换成符合模型上下文协议（ModelContextProtocol，简称MCP）的工具。
清尘沐歌·2025-07-05 05:12

大语言模型应用指南：谷歌 Gemini 简介

大语言模型应用指南：谷歌Gemini简介关键词：大语言模型，Gemini，谷歌，人工智能，应用指南1.背景介绍近年来，人工智能领域取得了突破性进展，尤其是大语言模型（LargeLanguageModels
AI天才研究院·2025-07-05 05:12

用于人形机器人强化学习运动的神经网络架构分析

深度强化学习（DRL）作为一种前景广阔的无模型方法，能够有效控制双足运动，实现复杂行为的自主学习，而无需显式动力学模型。1.1人形机器人运动强化学习的机遇与挑战尽管DRL取得了显著
·2025-07-05 04:08

【第三章:神经网络原理详解与Pytorch入门】01.神经网络算法理论详解与实践-(4)神经网络中的重要组件

理解这些组件有助于构建更加稳健且高效的模型。一、激活函数（ActivationFunction）【深度学习】关键技术-激活函数（ActivationFunctions
·2025-07-05 04:37

oracle 命令 执行job_Oracle中job的使用详解

以下是常用的参数说明：字段(列)类型描述JOBNUMBER任务的唯一标示号LOG_USERVARCHAR2(30)提交任务的用户PRIV_USERVA
KelpDAO·2025-07-05 04:06

Python 借助 Matplotlib 绘制分形图形的诀窍

文章提供了完整的Python实现代码，结合Matp
Python编程之道·2025-07-05 03:35

【机器学习|学习笔记】特征选择（Feature Selection）和特征提取（Feature Extraction）都是用于降维、提升模型性能和泛化能力的重要手段。

【机器学习|学习笔记】特征选择（FeatureSelection）和特征提取（FeatureExtraction）都是用于降维、提升模型性能和泛化能力的重要手段。
努力毕业的小土博^_^·2025-07-05 03:05

paddleOCR模型的安装和使用

paddleOCR仓库：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR?tab=readme-ov-file文档：https://paddlepaddle.github.io/PaddleOCR/main/quick_start.html#2-paddleocr环境安装python-mpipinstallpaddlepaddle-gpu==3.0.0b1-iht
九日卯贝·2025-07-05 03:03

长短期记忆（LSTM）网络模型

二、模型原理  LSTM由记忆细胞和三个门控单元（遗
凌莫凡·2025-07-05 03:32

文心4.5开源模型部署实践

文心4.5开源模型部署实践使用fastdeploy本地部署执行命令：python-mfastdeploy.entrypoints.openai.api_server\ --modelbaidu/ERNIE
skywalk8163·2025-07-05 03:02

Kimi Audio一个通用的音频基础模型处理各种任务如自动语音识别（ASR）、音频问答（AQA）、自动音频字幕（AAC）、语音情感识别（SER）、声音事件/场景分类（SEC/ASC）和端到端语音对话

KimiAudio被设计为一个通用的音频基础模型，能够在一个统一的框架内处理各种音频处理任务。
skywalk8163·2025-07-05 03:02

AI里的Prompt到底是什么？——提示词

拿大语言模型举例来说，自身的能力很强大，但也存在一定的弊端，比如输出的内容太空太泛、不是用户想要的答案、输出的内容格式不符合预期……正因为这些弊端的存在，进而催生了Prompt（提示词ArtificialIntelligencePrompt
不知名产品露·2025-07-05 02:57

ART（Automatic Reasoning and Tool-use）：自动推理与工具使用的革命性突破

引言在人工智能快速发展的今天，大语言模型（LLM）的能力边界正在不断被重新定义。
·2025-07-05 02:57

Python 自动化日志采集与分析方法

本文将介绍如何使用Python实现自动化日志采集与分析的方法。一、日志采集的必要性日志记录了系统运行中的各种事件和错误信息，对于开发者和运维人员来说，它们是诊断问题、优化性能的关键数据源
·2025-07-05 02:25

《深度学习》—— PyTorch的介绍及PyTorch的CPU版本安装

torchvision、torchaudio三个库的介绍一、PyTorch的简单介绍PyTorch是一个由FacebookAI实验室开发的深度学习框架，它基于Python，并提供了高效的GPU加速和灵活的模型定义能力
张小生180·2025-07-05 01:24

「日拱一码」017 深度学习常用库——TensorFlow

目录基础操作张量操作：tf.constant用于创建常量张量tf.Variable用于创建可训练的变量张量tf.reshape可改变张量的形状tf.concat可将多个张量沿指定维度拼接tf.split
·2025-07-05 01:23

ArcGIS Pro SDK （七）编辑 2 启用编辑

Project.Current.IsEditingEnabled){varres=MessageBox
Winemonk·2025-07-05 01:20

OpenCV中超分辨率（Super Resolution）模块类cv::dnn_superres::DnnSuperResImpl

它属于dnn_superres模块，用于加载和运行基于深度学习的图像超分辨率模型。这个类是OpenCV中用于执行深度学习超分辨率推理的主要类。你可以用它来加载预训练的超分辨率模型（如ED
村北头的码农·2025-07-05 01:19

Spring Boot + 本地部署大模型实现：优化与性能提升

在将大语言模型集成到SpringBoot应用中时，性能优化是一个关键环节。本地部署的大模型虽然提供了强大的功能，但也可能带来一些性能挑战，如响应时间较长、资源占用较高等问题。
代码老y·2025-07-05 00:48

VLA模型

一介绍在机器人领域，视觉-语言-动作(VLA)模型的发展经历了显著的演变，这得益于计算机视觉和自然语言处理领域的进步。VLA模型代表了一类旨在处理多模态输入的模型，整合了来自视觉、语言和动作的信息。
·2025-07-05 00:48

高可扩展属性建模设计：架构师的全局思考与落地方案

传统方案如宽表设计和EAV（实体-属性-值）模型分别在性能与扩展性上各有优势与劣势，但也都有明显局限。为了兼顾性能、扩展性、维护成本，需要引入更灵活的设计模式。
nbsaas-boot·2025-07-05 00:18

宽表设计（Wide Table） 与 子表 + 类型 + 属性表设计（EAV 模型或“属性表”模型）

本文将讨论两种主流方案——宽表设计（WideTable）与子表+类型+属性表设计（EAV模型或“属性表”模型），并从可维护性、性能、适用场景等方面进行系统分析。一、方案一：宽表设计（Wid
nbsaas-boot·2025-07-05 00:17

【AI大模型面试八股文】大模型训练中如何应对灾难性遗忘问题？

目录✅面试回答模板：一、什么是灾难性遗忘？举个通俗的例子：二、灾难性遗忘是怎么发生的？常见触发情境：三、我们为什么要关注灾难性遗忘？四、主流解决方案汇总✅1.固定部分参数（FeatureExtraction）✅2.正则化策略（Regularization）✅3.回放机制（Rehearsal/Replay）✅4.参数隔离（ParameterIsolation）✅5.使用提示学习（PromptLear
一叶千舟·2025-07-05 00:17

Random Erasing：计算机视觉的「隐形斗篷」——遮挡艺术的对抗学习革命

当ImageNet冠军模型在真实世界的遮挡面前崩溃时（识别准确率骤降38%），中科院自动化研究所2017年提出的RandomErasing技术以一纸惊艳了学界。
星光银河·2025-07-05 00:17

什么是神经网络架构搜索（NAS, Neural Architecture Search），如何写对应的python程序代码呢

传统的神经网络模型架构设计通常依赖于专家经验和大量试错，而NAS通过算法自动搜索网络架构，以发现最适合特定任务的神经网络设计。NAS可以极大地减少人工调参的时间和精力，并且在某些情况下能够找到比手工
小桥流水---人工智能·2025-07-05 00:46

深度解析生成式 AI：从技术原理到实战应用

一、生成式AI：重构数字内容生产范式（一）技术定义与核心价值生成式人工智能（GenerativeAI）是通过深度学习模型自动创造文本、图像、代码、视频等内容的技术体系，其核心在于从数据中学习概率分布并生成符合人类认知的输出
LNL13·2025-07-05 00:45

人形机器人运动控制技术演进：从强化学习到神经微分方程的前沿解析

传统方法（如基于模型的预测控制MPC）依赖精确的动力学建模，但在实际系统中面临以下瓶颈：模型失配：复杂接触动力学（如足-地交互）难以显式建模；计算瓶颈：高维非线性优化难以满足实时性需求；环境扰动敏感：传统控制器对未知干扰的鲁棒性不足
·2025-07-05 00:15

NVIDIA Isaac GR00T N1.5 人形机器人强化学习入门教程（五）

系列文章目录目录系列文章目录前言一、更深入的理解1.1实体化动作头微调1.1.1实体标签1.1.2工作原理1.1.3支持的实现1.2高级调优参数1.2.1模型组件1.2.1.1视觉编码器（tune_visual
强化学习与机器人控制仿真·2025-07-05 00:15

长短期记忆网络（LSTM）：让神经网络拥有 “持久记忆力” 的神奇魔法

在神经网络的奇妙世界里，有一种模型仿佛拥有了“魔法”，能够记住很久以前的信息，克服了传统循环神经网络（RNN）在处理长序列数据时的“健忘症”，它就是长短期记忆网络（LongShort-TermMemoryNetwork
·2025-07-05 00:14

LRU算法的Python实现

LRU算法的Python实现LRU（LeastRecentlyUsed）算法是一种常用的缓存淘汰策略，用于在有限的缓存空间内管理最近访问的数据。
墨如夜色·2025-07-04 23:41

Python实现最近最少使用算法LRU及源码

Python实现最近最少使用算法LRU及源码在计算机科学中，LeastRecentlyUsed（LRU）是一种用于管理计算机内存的算法。
传说里的故事·2025-07-04 23:40

【Zephyr开发实践系列】04_精准裁剪的PWM外设驱动开发

文章目录前言一、PWM驱动模型1.1核心应用API（必须）1.2设置数据结构1.3硬件初始化1.4设备实例化二、数据结构定义2.1普通PWM模式结构体2.2预分频枚举三、核心功能实现3.1分频系数映射（
jz-炸芯片的zero·2025-07-04 23:09

【Zephyr开发实践系列】02_MPU6050极简驱动设计（轮询模式）

文章目录前言一、MPU6050驱动模型1.1核心应用API（必须）1.2设置数据结构1.3硬件初始化1.4设备实例化二、数据结构定义2.1寄存器相关配置2.2陀螺仪灵敏度值2.2数据结构Data配置结构三
jz-炸芯片的zero·2025-07-04 23:09

【unitrix】 4.16 类型级别左移运算实现解析(shl.rs）

一、源码这段代码实现了一个类型级别的左移运算(ShlforZ0{typeOutput=Z0;fnshl(self,_:R)->Self::Output{Z0}}//Zeroleftshiftedbyavariableamountisstillzero
liuyuan77·2025-07-04 23:09

No such signal QObject::dataChanged(QModelIndex,QModelIndex,QVector＜int＞) in itemviews

这个错误NosuchsignalQObject::dataChanged(QModelIndex,QModelIndex,QVector)通常出现在使用QDataWidgetMapper进行数据映射，并且模型相关信号使用不正确的场景下
道亦无名·2025-07-04 23:08

如何使用RViz进行机器人路径规划的可视化？

一、环境准备安装ROS与相关功能包#以ROS2Humble为例sudoaptinstallros-humble-navigation2ros-humble-nav2-bringup准备机器人模型（URDF
start_up_go·2025-07-04 23:38

AI大模型探索之路-训练篇15：大语言模型预训练之全量参数微调

系列篇章AI大模型探索之路-训练篇1：大语言模型微调基础认知AI大模型探索之路-训练篇2：大语言模型预训练基础认知AI大模型探索之路-训练篇3：大语言模型全景解读AI大模型探索之路-训练篇4：大语言模型训练数据集概览
寻道AI小兵·2025-07-04 22:03

C语言中的“记忆者”：静态局部变量与自动局部变量的深度对比

我们之前探讨了变量的作用域，今天我们将聚焦于两种特殊的局部变量：自动局部变量（AutoLocalVariables）和静态局部变量（StaticLocalVariables）。
web安全工具库·2025-07-04 22:02

计算机毕业设计Python知识图谱中华古诗词可视化 古诗词情感分析 古诗词智能问答系统 AI大模型自动写诗 大数据毕业设计(源码+LW文档+PPT+讲解)

信息安全/网络安全大模型、大数据、深度学习领域中科院硕士在读，所有源码均一手开发！
B站计算机毕业设计大学·2025-07-04 22:31

Linux多线程—生产者消费者模型

生产者消费者模型用于解决生产者和消费者之间的同步问题。通过创建多个线程作为生产者和消费者，生产者消费者模型利用线程间的同步机制（如互斥锁、条件变量、信号量等）来实现生产者和消费者之间的协作和数据共享。
·2025-07-04 22:30

深度探索 Py2neo：用 Python 玩转图数据库 Neo4j

作为图数据库中的佼佼者，Neo4j凭借其强大的性能和灵活的数据模型，被广泛应用于各种关联密集型场景。
萧鼎·2025-07-04 22:00

docker windows 安装mysql:8.0.23

dockerpullmysql:8.0.23检查dockerimages创建容器dockerrun-p3306:3306--namemysql-vE:/docker_data_map/mysql/mysql-files:/var
kobe_OKOK_·2025-07-04 22:59

7月1日19点，ModelWhale 大模型应用平台全新升级！

大模型对推动组织智能化转型、提升科研效率与竞争力具有重要意义。但您在应用大模型时是否常被这些问题困扰？
ModelWhale·2025-07-04 22:58

计算机毕业设计Python知识图谱中华古诗词可视化 古诗词情感分析 古诗词智能问答系统 AI大模型自动写诗 大数据毕业设计(源码+LW文档+PPT+讲解)

信息安全/网络安全大模型、大数据、深度学习领域中科院硕士在读，所有源码均一手开发！
·2025-07-04 22:57

Linux 宝塔mysql莫名其妙数据库不见了恢复数据库

起因：宝塔安装的mysql线上运行突然表包括库都不见了，想办法恢复数据库登陆mysqlcd/www/server/mysql/binmysql-uroot-p查看binlog日志是否打开showvariableslike'log
·2025-07-04 21:27

游戏模型一句话生成GTA神作！

大模型竞技场惊现"steve"引全网热议5、OpenAI紧急切割Robinhood代币风波：虚假股权引发市场震荡6、OpenAI暂停谷歌TPU合作，英伟达AMD稳坐
·2025-07-04 21:26

什么是端到端自动驾驶

而端到端架构是直接将传感器的原始数据（如摄像头拍摄的视频、激光雷达的点云数据等）输入给一个单一深度学习模型，模型直接输出控制指令，如控制车辆的转向角度、油门开度或刹车力度。以自动驾驶汽车在
未来创世纪·2025-07-04 21:53

端到端自动驾驶系统关键技术

一、感知决策一体化模型架构单一神经网络整合全流程端到端神经网络能够直接将传感器输入映射为控制输出，消除了传统模块化架构中感知、规划、控制等独立模块之间的割裂。
未来创世纪·2025-07-04 21:53

解锁数据的秘密：用大型语言模型编织异构数据的交响乐

而今，大型语言模型（LLMs）如同一股清风，带来了自动化整合的希望。本文将以通俗易懂的方式，深入探讨如何利用LLMs在数据工程中实现异构数据的提取与整合，聚焦于高等教育中学习障碍这一独特场景，揭示人
步子哥·2025-07-04 21:52
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