python实现var模型第57页

解释LLM怎么预测下一个词语的

解释LLM怎么预测下一个词语的通过上文词的向量进行映射在Transformer架构的大语言模型（如GPT系列、BERT等）中，词语会先被转化为词向量。

ZhangJiQun&MXP·2025-07-03 14:23

Linux 系统中常用的文件和文件夹管理命令 and 常用快捷键

以下是Linux系统中常用的文件和文件夹管理命令，分类整理便于快速查阅：目录操作命令作用示例pwd显示当前工作目录pwdcd切换目录cd/var/wwwmkdir创建目录mkdirnew_foldermkdir-p

高山莫衣·2025-07-03 14:52

大语言模型：是逐字生成还是一次多词？

大语言模型（LLM）既可以按顺序逐个生成单词（token），也能实现一次生成多个token核心差异源于解码策略与模型架构设计一、常规“逐个生成”模式（基础逻辑）多数入门级演示或简单文本生成中，LLM会默认按

ZhangJiQun&MXP·2025-07-03 14:51

Spring AI 实战：第二章、Spring AI提示词之玩转AI占卜的艺术

目录（如果文章对您有一丢丢输入，请点赞、收藏、转发吧~）源码开篇、大模型时代：我们正站在浪潮之巅第一章、SpringAI入门之DeepSeek调用第二章、SpringAI提示词之玩转AI占卜的艺术第三章

liaokailin·2025-07-03 14:49

Redis 单线程的“天花板”与集群的必要性

虽然Redis以其单线程模型（主要是处理请求的核心逻辑）带来了极高的性能和简洁性，但这并不意味着它没有瓶颈。

未来并未来·2025-07-03 13:48

微软：LLM训练数据组织框架DELT

标题：DataEfficacyforLanguageModelTraining来源：arXiv,2506.21545摘要数据是语言模型（LM）训练的基础。

大模型任我行·2025-07-03 13:17

深入理解C#委托操作：添加、移除与调用全解析

关键词：委托不可变性·多播委托·调用列表管理⚙️一、委托的核心特性：不可变性看似“添加”，实为新建使用+=为委托“添加”方法时（如delVar+=SCl.m3;）：系统创建全新委托对象新委托的调用列表=

钢铁男儿·2025-07-03 13:46

C/C++内存分布

先来看以下代码intglobalvar=1;——全局数据、静态数据放在数据段（静态区）staticintstaticGlobalvar=1;——静态区voidTest(){staticintstaticvar

WangJiaLeLeLeLe·2025-07-03 13:16

JVM调优实战 Day 7：JVM线程分析与死锁排查

本文作为“JVM调优实战”系列的第7天，深入解析JVM线程模型、死锁机制及其诊断方法。文章从线程的基本概念出发，结合实际案例，详细讲解如何使用JVM内置工具进行线程状态分析和死锁检测，并提

在未来等你·2025-07-03 13:45

司南锤·2025-07-03 13:15

思维树(Tree of Thoughts): 超越链式思维的AI推理新范式

引言在人工智能快速发展的今天，大语言模型(LLM)的推理能力一直是研究的热点。

司南锤·2025-07-03 13:45

路由器工作在OSI模型的哪一层？

路由器主要工作在OSI模型的第三层，即网络层。网络层的主要功能是将数据包从源地址路由到目标地址，路由器通过检查数据包中的目标IP地址，并根据路由表确定最佳路径来实现这一功能。

·2025-07-03 13:13

【深度学习-Day 33】从零到一：亲手构建你的第一个卷积神经网络（CNN）

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·2025-07-03 13:43

52-【JavaScript-Day 52】告别“野路子”代码：ESLint、Prettier与Web安全入门

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·2025-07-03 13:43

Java的SpringAI+Deepseek大模型实战-会话记忆【三】

ChatMemory方式二、注入记忆存储ChatMemory第二步、配置会话记忆方式一、老版本实现方式二、新版本实现第三步、添加会话ID异常处理1、InMemoryChatMemory无法解析背景前两期搭建起大模型对话的框架

梦幻通灵·2025-07-03 13:42

云原生环境下部署大语言模型服务：以 DeepSeek 为例的实战教程

个人主页：一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注一、引言随着DeepSeek、Qwen、ChatGLM等大语言模型（LLM）的开放与普及，企业将其私有化部署并服务化的需求愈发迫切。

一ge科研小菜菜·2025-07-03 13:42

圈子系统公众号app小程序系统源码公众号+圈子小程序：如何用“内容+社交”打造用户闭环生态？

系统设计理念演进1.0基础交流层话题发布/回复功能基础点赞评论互动简单分类标签系统2.0情感共鸣层情绪标签识别（AI分析内容情感倾向）共鸣指数算法（根据互动深度计算）志同道合推荐系统3.0成长体系层多维能力评估模型个性化成长路径成就勋章系统二

·2025-07-03 13:32

php ajax怎么使用,PHP编程：AJAX的使用方法详解

PHP编程首先,对于AJAX的使用有4步：PHP编程1.创建AJAX对象PHP编程varxmlHttp=newXMLHttpRequest();PHP编程2.建立连接(‘提交方式',‘Url地址')PHP

此号已死·2025-07-03 12:40

ajax工具怎么安装,ajax工具方法

/**获取ajax对象*/functiongetXmlHttpRequest(){varxhr=null;if(typeof(XMLHttpRequest)!

weixin_39939668·2025-07-03 12:40

短信验证码注册登录的Python实现：http.client与Requests实战

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：短信验证码是用户注册和登录的常用安全措施。在Python中，http.client和Requests是两个关键模块，分别用于处理HTTP请求。http.client是Python标准库的一部分，适用于低级HTTP操作，而Requests是一个第三方库，提供了更简洁的HTTP请求处理方式。本课程将通过http.client.py和Requests.py两个文件的

仰望尾迹云·2025-07-03 12:10

AJAX使用教程以及axios的安装使用

使用AJAX发送异步请求的方法步骤实例化核心对象var变量名=newXMLHttpRequest()varxhr=newXMLHttpRequest()

崽崽彤·2025-07-03 12:39

AtomNet：在极端MCU约束下基于算子设计微型模型

英文标题：AtomNet:DesigningTinyModelsfromOperatorsUnderExtremeMCUConstraints中文标题：AtomNet：在极端MCU约束下基于算子设计微型模型作者信息

神一样的老师·2025-07-03 12:38

用Firecrawl轻松获取网站数据，提升AI应用的效率！

它不仅能够将整个网站的数据转化为适用于大语言模型（LLM）的markdown或结构化数据，还能通过单一的API实现数据抓取、爬取和提取。从此，清晰、整洁的数据触手可及。什么是Firecrawl？

人工智能我来了·2025-07-03 12:33

【人工智能】 AI的进化之路：大模型如何重塑技术格局

解锁Python编程的无限可能：《奇妙的Python》带你漫游代码世界本文深入探讨了人工智能大模型的进化历程及其对技术格局的深远影响。

蒙娜丽宁·2025-07-03 12:32

SpringBoot高并发上传下载解决方案

3.2关键组件设计3.2.1负载均衡层3.2.2API网关层3.2.3应用服务层3.2.4存储层3.2.5缓存层3.2.6消息队列四、SpringBoot高并发上传下载的关键技术实现4.1异步非阻塞编程模型

hdsoft_huge·2025-07-03 11:31

数字人矩阵源码--基于深度学习的数字人面部表情合成

深度学习数字人面部表情合成的关键技术3D面部建模与参数化建立高精度3D面部模型是表情合成的基础，常用Blendshape或面部动作编码系统（FACS）作为参数化控制方法。

我~18339948121·2025-07-03 11:00

探秘AI的秘密：leaked-system-prompts

揭秘：揭秘系统提示合集背后的秘密在当今这个人工智能技术迅速发展的时代，了解和使用大型语言模型（LLM）已成为技术爱好者、开发者和研究人员的共同目标。

人工智能我来了·2025-07-03 11:28

打造 AI 产品的前端架构：响应式、流式、智能交互三合一

关键点AI产品前端挑战：AI产品前端需要处理流式响应、上下文管理、多模型切换和复杂的用户交互，同时保证高性能和响应式体验。

·2025-07-03 11:28

深入探索 Vanna：让数据库交互更智能

Vanna，一个基于Python的开源工具，通过结合检索增强（RetrievalAugmentation）和大型语言模型（LLM），为这一问题提供了一个创新的解决方案。本文将深入探讨Vanna

从零开始学习人工智能·2025-07-03 11:56

asyncio基本用法介绍

这种编程模型在处理大量I/O密集型任务时非常高效，如网络操作、文件读写

遮天华月·2025-07-03 11:56

引导语言的魔法：从简单指令到智能对话的艺术

大型语言模型（LLMs）就像一台精密的预测机器，依靠输入的提示（prompt）生成令人惊叹的输出。然而，撰写一个高效的提示并非易事——它需要科学与艺术的结合。

步子哥·2025-07-03 11:55

主页1.html2.html3.htmlvarcurrentPage={pageId:'page0',pageUrl:'index.html',pageIndex:0};varpageList=[{pageId

半吊子的程序狗·2025-07-03 11:25

python实现数据库两个表之间的更新操作（模糊匹配）示例

frompymongoimportMongoClientimportpandasaspd#连接到MongoDB（这里假设MongoDB运行在本地默认端口上）mgclient=MongoClient('localhost',27017)#选择数据库（如果你没有指定数据库，MongoDB会使用默认的'test'数据库）db=mgclient['test']#替换'your_database_name'

半吊子的程序狗·2025-07-03 11:25

目前最全的国内AI大模型117家名单。。。

AI大模型正在飞速发展，一年多时间国内已有很多大模型公司。前排提示，文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦！这篇文章咱们就来看看，这应该是目前最全面的国内AI大模型及公司名单。

·2025-07-03 10:22

语言的钥匙：提示工程的艺术与驾驭AI的智慧

当大型语言模型（LLM）如GPT-4展现出令人惊叹的通用能力，却又伴随着“幻觉”、“黑箱”和“不可控”等阴影时，一个核心问题变得无比迫切：人类如何有效地与这些庞然大物沟通，引导它们可靠、安全、精准地完成任务

田园Coder·2025-07-03 10:51

巨头开源的背后，是价格战还是价值战？

当巨头们纷纷开源自家模型，他们背后的博弈是什么？

CSDN资讯·2025-07-03 10:51

探索生成式 AI Agent：12类，40+个AI Agent实例应用场景的宝藏库

1.适合初学者的智能体简单会话智能体概览通过集成语言模型、提示模板和历

和老莫一起学AI·2025-07-03 10:50

VSCode-Copilot的系统提示词

title:VSCode-Copilot系统提示词date:2025-07-0211:05categories:技术tags:AI人工智能LLM大语言模型提示词Microsoft开源了VSCodeCopilotChat

youngqqcn·2025-07-03 10:19

ReBEL模型的本地部署与运行，用于三元组抽取任务（事件抽取、知识抽取）

1.服务器CUDA11.72.依赖condacreate-nrebel_envpython=3.10-ycondaactivaterebel_env#安装PyTorch（建议与CUDA11.7配合）pipinstalltorchtorchvisiontorchaudio--index-urlhttps://download.pytorch.org/whl/cu117#安装Transformers和

·2025-07-03 09:46

C#.NET Newtonsoft.Json 详解

功能丰富：自动映射对象、LINQtoJSON、JSchema验证、自定义转换、性能可调等核心功能与基础使用序列化与反序列化usingNewtonsoft.Json;//模型类publicclassPers

·2025-07-03 09:58

pytorch官方文档60分钟入门笔记

文章目录1.张量（Tensors）定义张量张量操作2.自动求导（autograd）变量Variable3.神经网络4.训练一个分类器载入数据5.数据并行day63参考：官方文档https://blog.csdn.net

xiaodidadada·2025-07-03 08:41

基于改进扩散模型与注意力机制的影像到转基因数据预测系统

基于改进扩散模型与注意力机制的影像到转基因数据预测系统1.项目概述本系统利用改进的扩散模型结合注意力机制，从医学影像中预测转基因数据。

·2025-07-03 08:37

深入剖析AI大模型：关于模型训练

今天说的是模型训练，在AI模型里，它是点亮智慧星辰的关键引擎。

chilavert318·2025-07-03 08:06

RAG技术栈详解：构建智能问答系统的核心组件

技术架构全景图二、核心组件技术选型1.检索模块（Retriever）向量数据库主流选择：Pinecone、Milvus、Qdrant、Weaviate新兴势力：ChromaDB（开源轻量级）、腾讯云向量数据库嵌入模型

认知超载·2025-07-03 08:06

微调 || RAG，项目落地怎么选？LLM应用选型指南，适用场景全解析

基本定义微调：是指利用更小、更具针对性的数据集对经过预先训练的大语言模型进一步训练的过程。在这个过程中，模型基于新数据集修改权重和参数，学习特定于任务的模式，同时保留来自最初预训练模型的知识。

认知超载·2025-07-03 08:36

Spring MVC 详解

它实现了模型-视图-控制器（MVC）设计模式，将应用程序分为三个主要部分：模型（Model）、视图

蟒蛇boy·2025-07-03 08:04

Vue简介，什么是Vue（Vue3）？

它基于标准HTML、CSS和JavaScript构建，并提供了一套声明式的、组件化的编程模型，帮助你高效地开发用户界面。无论是简单的还是复杂地界面，Vue都可以胜任。

水云桐程序员·2025-07-03 08:34

ollama v0.9.4 详解：联网功能、模型目录自定义及macOS性能优化全面升级

近年来，随着人工智能技术的快速发展，模型管理与调用变得尤为重要。

·2025-07-03 08:03

深度学习学习经验——卷积神经网络（CNN）

卷积神经网络的完整实现项目示例项目目标1.加载数据2.卷积层：图像的特征探测器2.1第一个卷积层3.激活函数：增加非线性4.池化层：信息压缩器5.多层卷积和池化：逐层提取更高层次的特征6.全连接层：分类器7.模型训练和测试完整的项目示例代码总结卷积神经网络

Linductor·2025-07-03 07:02

【V5.0 - 视觉篇】AI的“火眼金睛”：用OpenCV量化“第一眼缘”，并用SHAP验证它的“审美”

系列回顾：在上一篇《给AI装上“写轮眼”：用SHAP看穿模型决策的每一个细节》中，我们成功地为AI装上了“透视眼镜”，看穿了它基于数字决策的内心世界。但一个巨大的问题暴露了：它的世界里，还只有数字。

爱分享的飘哥·2025-07-03 07:31

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