python实现var模型

多模态大语言模型arxiv论文略读（138）

UnderstandingtheRoleofLLMsinMultimodalEvaluationBenchmarks➡️论文标题：UnderstandingtheRoleofLLMsinMultimodalEvaluationBenchmarks➡️论文作者：BotianJiang,LeiLi,XiaonanLi,ZhaoweiLi,XiachongFeng,LingpengKong,QiLiu,
胖头鱼爱算法·2025-06-30 11:29

微调大语言模型后，如何评估效果？一文讲清

在做大语言模型（LLM）微调时，“怎么判断模型调得好不好”是必须回答的问题。无论是在研究、项目落地，还是面试中，评估方法都不能停留在“训练loss降了”这么简单。
茫茫人海一粒沙·2025-06-30 11:28

多模态大语言模型arxiv论文略读（140）

SemiHVision:EnhancingMedicalMultimodalModelswithaSemi-HumanAnnotatedDatasetandFine-TunedInstructionGeneration➡️论文标题：SemiHVision:EnhancingMedicalMultimodalModelswithaSemi-HumanAnnotatedDatasetandFine-T
·2025-06-30 11:28

如何实现聊天模型响应流式处理

在现代人工智能应用中，流式处理聊天模型的响应成为一种常见需求，特别是在需要实时输出或大规模处理时。
yunwu12777·2025-06-30 11:58

本地运行大型语言模型(LLM)的实践指南

技术背景介绍近年来，项目如llama.cpp、Ollama、GPT4All等的流行标志着在本地设备上运行大型语言模型（LLM）的需求日益增长。选择在本地运行LLM，至少有两个重要的好处：隐私和成本。
yunwu12777·2025-06-30 11:58

CNN-GRU混合模型学习笔记

GRU学习笔记CNN：卷积神经网络GRU（GateRecurrentUnit），门控循环单元CNN：卷积神经网络3个组成部分：1.卷积层——提取图像局部特征2.池化层——降维（防止过拟合）3.全连接层——输出结果一个卷积核扫完整张图片，得到每个小区域的特征值具体应用中通常有多个卷积核CNN可能有多层结构，如LeNet-5：卷积层–池化层–卷积层–池化层–卷积层–全连接层处理时间序列（1D序列）：（
weixin_54372988·2025-06-30 11:28

TVFEMD-CPO-TCN-BiLSTM多输入单输出模型

47-TVFEMD-CPO-TCN-BiLSTM多输入单输出模型适合单变量，多变量时间序列预测模型（可改进，加入各种优化算法）时变滤波的经验模态分解TVFEMD时域卷积TCN双向长短期记忆网络BiLSTM
微光-沫年·2025-06-30 10:26

CPO-CNN-GRU-Attention、CNN-GRU-Attention、CPO-CNN-GRU、CNN-GRU四模型多变量时序预测对比

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知，求助可私信。内容介绍多变量时序预测在诸多领域扮演着至关重要的角色，例如金融、气象和工业控制等。近年来，深度学习方法在时序预测任务中取得了显著的进展。本文旨在系统地比较四种基于卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（GRU）的不同架构，包
Matlab科研辅导帮·2025-06-30 10:26

构建私有视觉搜索应用：多模态大模型的应用实例

随着开源多模态大型语言模型（Multi-modalLLMs）的兴起，我们现在可以为自己构建这种视觉搜索应用，用于管理自己的私人照片收藏。
2301_80727036·2025-06-30 10:24

zookeeper Curator(5):集群架构和集群搭建

以下从架构、核心机制、选举机制、数据模型、应用场
后会无期77·2025-06-30 10:54

AI人工智能助力空间智能领域提升运营效率

接着详细讲解了相关核心算法，并结合数学模型进行分析。通过项目实战案例展示了AI在空间智能领域的具体应用和实现方式。同时探讨了实际应用场
AI智能探索者·2025-06-30 10:52

DeepSeek：AI驱动的效率革命与实战案例解

一、技术革新：DeepSeek的核心竞争力深度学习赋能DeepSeek的技术架构基于BERT、Transformer等先进深度学习模型，通过构建复
weixin_45788582·2025-06-30 10:52

AI驱动的智能电网:平衡供需提高效率

智能电网，AI，机器学习，预测模型，优化算法，供需平衡，能源效率1.背景介绍随着全球能源需求的不断增长和可再生能源的快速发展，传统电网面临着越来越多的挑战。
AI智能应用·2025-06-30 10:50

[插电式混合动力车辆][交替方向乘子法（ADMM）结合CVX]插电式混合动力车辆的能源管理：基于凸优化算法用于模型预测控制MPC研究（Matlab代码实现）

欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码、数据、文章⛳️赠与读者‍做科研，涉及到一个深在的思想系统，需要科研者逻辑缜密，踏实认真，但是不能只是努力，很多时候借力比努力更重要，然后还要有仰望星空的创新点和启发点。当哲学课上老师问你什么是科学，什么是电的时
程序辅导帮·2025-06-30 09:49

2025年上半年软考系统架构设计师--案例分析试题与答案

必选题一:大模型训练系统某公司开发一个在线大模型训练平台，支持Python代码编写、模型训练和部署,用户通过python编写模型代码,将代码交给系统进行模型代码的解析,最终由系统匹配相应的计算机资源进行输出
不对法·2025-06-30 08:13

AI 技术&AI开发框架

MachineLearning,ML）✦核心概念：✦关键方法：✦应用案例：2.深度学习（DeepLearning,DL）✦核心概念：✦网络结构举例：✦技术趋势：3.自然语言处理（NLP）✦核心任务：✦代表模型
34号树洞·2025-06-30 08:41

Dify实现图文混排的智能问答实践

主要基于dify进行开发，但对数据有些特殊要求，之前大家做的都是基于文本的，结合大模型返回的结果主要也是文本信息，这种方式不够直观全面，也有信息丢失，同时，一般这些资料中都包含了大量的图文结合内容，很多问题的答复需要结合图像进行答复更加直观
一望无际的大草原·2025-06-30 08:11

Qt 各种功能学习笔记

目录1.Qt关于数据库1.1Qt链接数据库1.2将数据库的模型显示在控件中2.Qt关于控件2.1用正则表达式设置输入框只能输入正浮点数2.2设置QDateTimeEdit的时间格式和设置为当前时间1.Qt
栈不收·2025-06-30 07:08

机器学习算法——神经网络1（神经元模型）

神经网络中最基本的成分是神经元（neuron）模型。即上述定义中的“简单单元”。
·2025-06-30 07:08

半导体器件仿真：功率器件仿真_（12）.器件仿真与实验数据对比

器件仿真与实验数据对比在半导体器件仿真中，将仿真结果与实验数据进行对比是验证仿真模型准确性的重要步骤。这一过程不仅能够帮助我们理解仿真模型的优缺点，还可以为后续的设计优化提供指导。
kkchenkx·2025-06-30 07:38

【分治算法】【Python实现】Strassen矩阵乘法

文章目录@[toc]问题描述基础算法时间复杂性Strassen算法时间复杂性问题时间复杂性Python实现个人主页：丷从心·系列专栏：分治算法学习指南：算法学习指南问题描述设AAA和BBB是两个n×nn
「已注销」·2025-06-30 07:06

半导体器件仿真：光电器件仿真_（6）.光电二极管仿真

本节将详细介绍光电二极管的仿真原理和步骤，包括器件结构、物理模型、仿真软件的使用方法以及具体的仿真案例。2.光电二极管的基本结构和工作原理2.1器件结构光电二极管通常由一个PN结或PIN结组成。
kkchenkx·2025-06-30 07:35

influxdb-comparisons IOT数据测试 使用记录

/bulk_data_gen-formatinflux-bulk-use-caseiot-seed100-sampling-interval10s-scale-var10-timestamp-start
外环西路007号·2025-06-30 07:34

AI框架之Spring AI与Spring Cloud Alibaba AI使用讲解

1.2.1pom.xml1.2.2可实现的功能1.3SpringCloudAlibabaAI1.4SpringCloudAlibabaAI实践操作1.4.1pom.xml1.4.2配置文件1.4.3对接文本模型
web13688565871·2025-06-30 06:34

YOLOv13：开启目标检测新时代，手把手教你实操

目录一、YOLOv13初印象1.1YOLO系列发展脉络1.2YOLOv13独特之处二、前期准备工作2.1环境搭建2.2依赖安装三、深入使用指南3.1模型验证3.2模型训练3.3模型推理四、应用案例与拓展
奔跑吧邓邓子·2025-06-30 06:33

从入门到实战：YOLOv13 安装与使用全攻略

简介1.1目标检测与YOLO系列1.2YOLOv13核心技术亮点1.3性能优势展现二、前期准备2.1系统环境要求2.2软件依赖安装三、安装流程3.1获取源码3.2环境搭建3.3安装验证四、使用指南4.1模型验证
奔跑吧邓邓子·2025-06-30 06:33

rnn-人名案例实现

模型训练实现:coding:utf-8导入torch工具importjsonimporttorch导入nn准备构建模型importtorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.optimasoptim
Ai玩家hly·2025-06-30 06:33

4-AI-业务与MCP协议结合-MCPServer实战

目前的步骤是先开发一个简单的MCP的SSE模式的server集成到大模型中。后面会演示stdio模式。注册到Nacos中（重点探索模式）、将HTTP接口配置成MCP的server。
小沛9·2025-06-30 06:02

人名分类器（RNN案例）

根据人名预测属于哪个国家人名->x,国家->y监督学习，历史数据中已知y案例步骤：1.数据预处理获取常用字符以及国家类别#导入torch工具fromcProfileimportlabelimporttorch#导入nn准备构建模型
Turbo_O.·2025-06-30 06:31

【深度学习|冰川制图3】GlacierNet2：一种面向高山冰川制图的混合多模型学习架构

【深度学习|冰川制图3】GlacierNet2：一种面向高山冰川制图的混合多模型学习架构【深度学习|冰川制图3】GlacierNet2：一种面向高山冰川制图的混合多模型学习架构文章目录【深度学习|冰川制图
努力毕业的小土博^_^·2025-06-30 06:00

【深度学习|冰川制图4】GlacierNet2：一种面向高山冰川制图的混合多模型学习架构

【深度学习|冰川制图4】GlacierNet2：一种面向高山冰川制图的混合多模型学习架构【深度学习|冰川制图4】GlacierNet2：一种面向高山冰川制图的混合多模型学习架构文章目录【深度学习|冰川制图
努力毕业的小土博^_^·2025-06-30 06:00

【深度学习|冰川制图5】GlacierNet2：一种面向高山冰川制图的混合多模型学习架构

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努力毕业的小土博^_^·2025-06-30 06:00

Python在自动驾驶中的多传感器融合——让智能汽车“看得更清楚”

今天，我们就来聊聊如何用Python实现自动驾驶中的多传感器融合，并结合最新技术趋势
Echo_Wish·2025-06-30 06:59

Python dlib（HOG+SVM）人脸识别总结

Pythondlib（HOG+SVM）人脸识别总结面部标志检测dlib68点（HOG+SVM），194点人脸识别模型，包括口（外嘴唇，内嘴唇），鼻，眉毛（左右眉），眼睛（左右眼），下鄂5点面部标志检测器
程序媛一枚~·2025-06-30 06:28

基于大模型的急性结石性胆囊炎全流程预测与干预系统技术方案大纲

手术方案制定辅助三、术中阶段（一）实时监测与风险预警（二）手术决策支持四、术后阶段（一）并发症风险预测（二）术后护理计划制定五、麻醉方案定制与优化（一）术前麻醉风险评估（二）术中麻醉管理六、统计分析与模型优化
LCG元·2025-06-30 06:28

【Rust + Actix Web】现代后端开发：从零构建高并发 Web 应用

目录项目概述环境准备项目创建与依赖配置系统架构设计核心代码实现1.数据库模型(`src/models.rs`)2.应用状态管理(`src/state.rs`)3.核心业务逻辑(`src/handlers.rs
LCG元·2025-06-30 05:57

数字人多模态交互中的语义理解技术：让虚拟角色真正“理解”用户

目录前言一、语义理解技术的概念（一）语义理解的定义（二）语义理解的关键技术二、语义理解的代码示例（一）安装依赖（二）语义理解模型（三）结合情感分析（四）完整的多模态语义理解系统三、应用场景（一）虚拟客服
CarlowZJ·2025-06-30 04:47

当语言模型”思考”时，它真的在推理吗？

但作为一个长期观察语言模型的研究者，我不得不
qq_502428990·2025-06-30 04:45

鸿蒙HarmonyOS EventHub模块

适用模型：本模块接口仅可在Stage模型下使用。三、导入模块在使用EventHub功能前，需导入相关模块
yj235532·2025-06-30 03:13

jmeter中变量的作用范围_Jmeter 的变量类型和作用域

目录变量类型Jmeter中的变量分别有以下几种：UserDefinedVariablesUserParameters属性Properties运行中创建的变量我们分开单独研究各自的特点。
weixin_39789525·2025-06-30 03:42

大模型本地部署，拥有属于自己的ChatGpt

不管用于文案撰写还是程序辅助开发都大大提高了我们的工作效率，但是其使用有一定的门槛，让我们大多数人都望而却步，今天我们利用ollama实现本地大模型的步骤，让我们轻松拥有自己的人工智能。
小妖同学学AI·2025-06-30 02:37

矩阵（二维数组）局部极大/小值-python实现

题目来源：某为面试/算法第四版：Algs4-1.4.19矩阵的局部最小元素参考思路：传送CODE：importnumpyasnp'''deffindMin():arr=np.random.rand(10,10)index_arr=np.zeros((10,10))foriinrange(arr.shape[0]):forjinrange(arr.shape[1]):ifi>0andi0andj
银河系渐入佳境编程指南·2025-06-30 02:06

事件循环（Event Loop）机制对比：Node.js vs 浏览器

1.共同点：基本事件循环模型两者都基于"任务队列+循环处理"的机制：主线程执行同步代码。异步任务（如I/O、定时器）完成后，回调函数被放入任务队列。事件循环不断检查队列，按规则取出任务执行。
·2025-06-30 02:36

MySQL常用函数性能优化及索引影响分析

函数示例性能影响索引影响优化建议CONCAT()SELECTCONCAT(first_name,last_name)FROMusers;⭐⭐❌导致全扫描存储计算列：ALTERTABLEusersADDfull_nameVARCH
Hai－W·2025-06-30 02:35

技术开发全流程管理：涵盖天线系统的仿真建模（HFSS/CST等）、原型设计、调试优化（网络分析仪/暗室测试）到量产导入（LDS工艺识别），需主导技术文档编写（设计规范/测试报告）。

其自适应网格技术确保高精度，但计算资源消耗大，不适于电大尺寸模型。C
百态老人·2025-06-30 02:04

使用 Xinference 命令行工具（xinference launch）部署 Nanonets-OCR-s

使用Xinference命令行工具（xinferencelaunch）部署Nanonets-OCR-s一、核心优势与适用场景通过xinferencelaunch命令可直接在命令行完成模型部署，无需编写Python
没刮胡子·2025-06-30 01:32

Spring AI 结合 MCP MySQL 实现对话式数据库查询

什么是SpringAI和MCPMySQLSpringAI框架概述SpringAI是基于Spring生态的人工智能集成框架，它提供了：与大型语言模型(LLM)的集成能力对话管理和自然语言处理功能业务逻辑
没刮胡子·2025-06-30 01:32

AingDesk开源免费的本地 AI 模型管理工具(搭建和调用MCP)

说明AingDesk是一款开源免费的本地AI模型管理工具，旨在简化AI模型部署流程并提升用户体验。AingDesk支持本地AI模型及API+知识库搭建。支持知识库、模型API、分享、联网搜索、智能体。
没刮胡子·2025-06-30 01:31

MiniMax - M1：开源大模型的革命性突破

开源大模型MiniMax-M1研究报告一、引言在人工智能技术飞速发展的当下，大模型领域的竞争愈发激烈。开源大模型以其开放性、可定制性和社区协作的优势，逐渐成为推动人工智能技术进步的重要力量。
·2025-06-30 01:01

Ubuntu基础（上传文件和部署Python）

结果是ubuntu@x0-x-xx-xx:~$ls/binbootdevhomelib.usr-is-mergedlost+foundmntprocrunsbin.usr-is-mergedsrvtmpvarbin.usr-is-mergeddataetclibli
aaiier·2025-06-30 01:31
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