python实现var模型第86页

大模型系列——VLLM 部署当前最火大模型llama4

大模型——VLLM部署当前最火大模型llama4最近llama4火车圈了，不愧是大模型界的当红炸子鸡，号称宇宙最强大模型，这里我们快速尝鲜，看看怎么快速部署，首先我们需要知道当前的llama4是没有办法用

猫猫姐·2025-06-22 22:41

[特殊字符] 一键搭建AI语音助理：基于DashScope+GRadio的智能聊天机器人技术全解

一、项目核心技术架构（图1）交互层核心模块pyaudio实时采集流式响应PCM编码GRadio界面状态控制实时对话展示语音输出历史记录管理ASR回调类ASR语音识别聊天处理引擎GPT大模型处理语音合成回调

来自于狂人·2025-06-22 22:10

智能客服系统数据库设计

数据库设计目标本项目数据库设计的目标包括以下几方面：保证智能客服系统中各类数据的结构清晰、访问高效；支持多渠道用户接入，能追踪对话上下文；为AI模型提供可供训练与推理的数据支撑；保证历史消息

大数据张老师·2025-06-22 21:08

faster rcnn预训练模型_Faster-RCNN+TensorFlow 详细训练过程（附github源码）

图片来源于网络图片来源于网络1、训练平台：R53600、RTX2060Super，16G运行内存。2、源码地址：https://github.com/dBeker/Faster-RCNN-TensorFlow-Python33、使用git下载源码，gitclonehttps://github.com/dBeker/Faster-RCNN-TensorFlow-Python3.git项目整体代码结构

weixin_39958631·2025-06-22 21:07

AI系统持续交付原理与代码实战案例讲解

然而,AI系统的开发和部署过程通常比传统软件系统更加复杂,需要处理大量的数据、训练模型、调整超参数等步骤。为了确保AI系统的高质量和可靠性,需要建立一个高效的持续交付流程。

AI天才研究院·2025-06-22 21:37

软件工程领域RPA的持续集成与持续交付

软件工程实践·2025-06-22 21:05

小型图像数据集效果优化：使用预训练的CNN

作用：如果这个原始数据集足够大且足够通用，那么预训练网络学到的特征的空间层次结构可以有效地作为视觉世界的通用模型，因此这些特征可用于各种不通的计算机视觉问题，即使这些新问题涉及的

幸运六叶草·2025-06-22 21:05

Softhub软件下载站实战开发（八）：编写软件后台管理

一、软件管理模块1.软件实体模型typeDsSoftwareInfostruct{Iduint`orm:"id"json:"id"description:"id"`CategoryIduint`orm:

叹一曲当时只道是寻常·2025-06-22 21:03

【AI大模型入门指南】提示词Prompt工程详解

【AI大模型入门指南】提示词Prompt工程详解一、前言提示词是什么？很多人在接触AI大模型，最常见的就是对于自己描述的需求，AI大模型的反馈却不尽人意。你说东，它却表达西。

GeorgeGcs·2025-06-22 21:03

网络核心 - CNI、Service 与 Ingress/Gateway API 解析

网络核心-CNI、Service与Ingress/GatewayAPI解析Kubernetes的强大之处在于它极大地简化了容器化应用的部署和管理，但其网络模型的灵活性和复杂性也常常让初学者感到困惑。

weixin_42587823·2025-06-22 20:58

KNN算法数字识别实战：训练集、测试集与代码实现

文章详细解释了K值选择、数据预处理、距离计算、最近邻选择、类别决定以及模型评估等关键步骤，并强调了KNN在大数据集中的效率问题。1.KNN算法概述与在数字识别

Aurora曙光·2025-06-22 20:28

Patch Position Embedding (PPE) 在医疗 AI 中的应用编程分析

但如果不注入空间信息，模型难以区分同一病灶在不同坐标的语义差异。传统的绝对位置编码（如SinusoidalPE）对等距网格有效，却无法灵活适配病灶大小多变、图像分辨率不一的医学场景。

Allen_Lyb·2025-06-22 20:55

玩转大模型：从提示工程到人机协同，你的AI生产力指南

大模型时代，提问的艺术远不止“问”那么简单！想让AI成为你的得力助手？这篇“避坑指南”加“进阶攻略”，带你玩转提示工程与人机协作，用幽默风趣的语言，助你成为大模型时代的“魔法师”！

charieli1981·2025-06-22 20:55

求助系统动力学vensim仿真方程的制作过程

amos模型、系统动力学模型、路径系数如下：仿真方程如图所示。第一张仿真方程就是中介变量的输入和输出，算总增加量和减少量。第二张标红的地方我没看懂。

2501_92488366·2025-06-22 20:25

Kafka消息零丢失架构设计：从原理到实战的全方位保障

一、Kafka消息丢失的三维风险模型1.1生产者端风险矩阵生产者

Edingbrugh.南空·2025-06-22 19:54

nginx: [error] invalid PID number ““ in “/var/run/nginx.pid“

在重载nginx时，报了这个错误：nginx:[error]invalidPIDnumber“”in“/var/run/nginx.pid”，然后发现这个pid文件居然是空的，而不是正常保留的nginx

秦时明月之君临天下·2025-06-22 19:54

当volatile失效：揭秘Java内存模型的隐匿陷阱与解决方案

从CPU缓存一致性问题到JDK新内存屏障实战问题背景资深Java面试题：“假设存在以下基于volatile的并发代码：publicclassVolatileExample{privatevolatilebooleanflag=false;privateintcounter=0;publicvoidwriter(){counter=42;//非volatile写flag=true;//volatil

悟能不能悟·2025-06-22 19:50

攻克AI安全难题：推动人工智能健康前行

本文将用“给小学生讲故事”的方式，拆解AI安全的五大核心威胁（对抗攻击、数据投毒、模型窃取、隐私泄露、算法偏见），结合生活案例、代码实验和真实场景，带你理解AI安全的底层逻辑，并揭示科学家们如何用“对抗训练

AI智能探索者·2025-06-22 19:49

ChatMusician：用大模型理解并创造音乐

人工智能咨询培训老师叶梓转载标明出处近期，一种名为ChatMusician的新型开源大模型引起了广泛关注，它通过整合音乐的内在能力，展示了在文本生成方面的巨大潜力。

人工智能大模型讲师培训咨询叶梓·2025-06-22 19:19

定量库存控制模型_定量库存控制模型控制库存物品的（)。A.数量B.质量C.体积D.面积...

定量库存控制模型控制库存物品的()。A.数量B.质量C.体积D.面积更多相关问题我国森林火灾95%以上是人为引起的，引发森林火灾的人为用火可概括为两两种:____。

weixin_39946029·2025-06-22 18:19

以太坊核心原理与源码全环节深度剖析

以太坊核心原理与源码全环节深度剖析本文系统梳理以太坊从启动到合约执行的全流程，涵盖P2P网络、共识机制、账户模型、EVM执行、存储引擎等关键环节，逐行详解源码，解析设计模式与安全机制，助你“知其然，知其所以然

北漂老男人·2025-06-22 18:49

NF4量化算法的PyTorch实现

为了方便理解NF4算法的实现，这里用PyTorch实现了一版可以和CUDANF4精度对齐的量化和反量化函数，并使用llama-3.1-8b模型进行测试，可以做到和CUDA实现的算子精度基本对齐（仅反量化存在少许误差

风好衣轻·2025-06-22 18:48

Hunyuan3D-1.0：腾讯开源超高效 3D 生成模型，支持文本和图像输入

❤️如果你也关注大模型与AI的发展现状，且对大模型应用开发非常感兴趣，我会快速跟你分享最新的感兴趣的AI应用和热点信息，也会不定期分享自己的想法和开源实例，欢迎关注我哦！

·2025-06-22 18:48

基于大模型预测十二指肠球部穿孔的多维度研究报告

目录一、引言1.1研究背景与意义1.2研究目的与创新点1.3国内外研究现状二、大模型技术原理与应用基础2.1大模型介绍2.2数据收集与预处理2.3模型训练与优化三、术前预测与准备3.1术前风险预测指标与模型构建

LCG元·2025-06-22 18:17

基于大模型预测肾囊肿的技术方案大纲

目录一、引言二、技术方案概述（一）数据收集与整理（二）大模型构建与训练（三）术前预测与方案制定（四）术中决策支持（五）术后管理与预测（六）并发症风险预测与防控（七）健康教育与指导三、技术方案流程图四、统计分析与技术验证方法

LCG元·2025-06-22 18:17

大模型在急性弥漫性腹膜炎预测及治疗方案制定中的应用研究

目录一、引言1.1研究背景与意义1.2研究目的与方法二、急性弥漫性腹膜炎概述2.1定义与分类2.2病因与发病机制2.3临床表现与诊断方法三、大模型在急性弥漫性腹膜炎预测中的应用3.1大模型介绍3.2数据收集与处理

LCG元·2025-06-22 18:46

大模型RAG系统面试题及参考答案

目录什么是RAG？它由哪些核心部分组成？RAG与传统的LLM（如GPT）生成方式有何区别？RAG的设计初衷是什么？解决了哪些问题？检索器（Retriever）在RAG中的作用是什么？生成器（Generator）如何与检索器交互？什么是向量检索（denseretrieval）与稀疏检索（sparseretrieval）？举例说明。RAG如何减少“幻觉（hallucination）”？为什么说RAG可

大模型大数据攻城狮·2025-06-22 18:13

大模型Prompt Engineer面试题及参考答案

Few-shotPrompting是一种提示工程技术，指在向模型提出问题时，同时提供少量的示例作为参考，让模型通过这些示例理解任务要求并生成相应输出。

大模型大数据攻城狮·2025-06-22 18:43

AI大模型保姆级学习路线：零基础到进阶全攻略（附资源）非常详细建议收藏！

大模型不是未来，而是现在！掌握它，就是掌握下一个十年的技术话语权。身处2025年，AI大模型引发的技术革命早已不是科幻小说的情节，而是深刻重塑各行各业的核心驱动力。

AI大模型-大飞·2025-06-22 17:39

网络编程简介与Netty实战：从入门到高性能Echo服务器

1.2传统网络编程的痛点（BIO模型）早期网络编程多基于BIO（同步阻塞IO），其核心逻辑是：服务端为每个客户端连接创建一个独立线

码里看花‌·2025-06-22 17:39

leetcode332.重新安排行程：优先队列与DFS实现欧拉路径的行程规划

核心特性分析图论模型：每个机场是图的节点，机票是图的边，问题转化为在图中寻找一条经过所有边的路径欧拉路径：题目本质是寻找图中的欧拉路径（经过每条边恰好一次的路径）

Musennn·2025-06-22 17:08

深入剖析Linux epoll模型：从LT/ET模式到EPOLLONESHOT的实战指南

一、epoll：高性能I/O复用的核心引擎epoll是Linux内核2.6+引入的高效I/O多路复用机制，专为解决C10K问题而生。相比select/poll，epoll在连接数激增时性能优势显著：//创建epoll实例intepollfd=epoll_create1(0);//事件注册structepoll_eventevent;event.events=EPOLLIN;//监控可读事件even

Jay Kay·2025-06-22 16:06

redis构建集群时出现[ERR] Node 127.0.0.1:7000 is not empty. Either the node already knows other nodes (check

直接把rm/opt/homebrew/var/db/redis/nodes-7003.conf7001.conf7002.conf7004.conf直接删除了还要删除这个rm.

qqqweiweiqq·2025-06-22 16:36

【产品经理修炼之道】- 如何做账户设计

下面是笔者分享的关于账号设计中三户模型的相关内容，大家一起往下看，了解了解吧！经常有小伙伴提出这样的问题“如何设计一款钱包产品”、“如何设计一款虚拟账户产品”、“老板想做个一账通产品我该怎么做”。

xiaoli8748_软件开发·2025-06-22 16:33

LangChain4j入门学习项目

点击跳转到网站一、LangChain4j技术概览与环境搭建1.1LangChain4j核心价值解析大模型集成统一API优势[2][6]Java生态下RAG/Agent等高级模式支持[13][14]1.2

HeartException·2025-06-22 16:03

大模型实战干货：如何基于LangChain 在本地构建一个可运行的 RAG 系统（附完整代码）

什么是RAGRAG（Retrieval-AugmentedGeneration，检索增强生成）是一种将语言模型（如ChatGPT）与外部知识库结合的技术，使其在生成回答时能够调用真实知识来源，而不仅依赖模型本身的参数记忆

勤奋的知更鸟·2025-06-22 16:33

2025云服务器磁盘空间告急全解析：日志管理策略与智能扩容方案

数据库写入失败（MySQL报Errno28:Nospaceleftondevice）、Web服务崩溃（Nginx503错误）性能下降：系统响应延迟激增（磁盘IOPS持续>90%）日志失控：单日日志增长超1GB，/var

·2025-06-22 16:31

SWAT模型高阶应用暨无资料地区建模、不确定分析与气候变化、土地利用对面源污染影响模型改进及案例分析

SWAT模型是一种基于物理机制的分布式流域水文与生态模拟模型，能够对流域的水循环过程、污染物迁移等过程进行精细模拟和量化分析。

小艳加油·2025-06-22 15:30

利用 Kafka 实现云原生事件驱动架构

文章涵盖架构设计、核心算法、数学模型、实战代码以及最佳实践，为开发者提供从理论到实践的全面指导。同时，

AI云原生与云计算技术学院·2025-06-22 15:29

【AI大模型学习路线】第三阶段之RAG与LangChain——第十三章（理解Function Calling）Function Calling（函数调用）详解，附代码？

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985小水博一枚呀·2025-06-22 15:27

深度解析：AI 大模型 Function Call 与 MCP 的演进路径及核心差异

一、引言：从工具调用到生态互联的范式革命当ChatGPT通过FunctionCall实现"一键查询天气"，当Claude借助MCP协议构建企业级自动化流程，我们正在见证AI大模型与外部世界交互的范式跃迁

这小小的葡萄我还从来没吃过·2025-06-22 15:56

扣子开发平台 Agent 开发教程（一）

Coze是国内首批支持“大模型+插件调用+对话流编排”的一站式A

univerbright·2025-06-22 15:55

基于YOLOv11的手势控制轮椅系统：从数据集构建到实时部署

本文详细介绍如何利用YOLOv11目标检测算法构建一套完整的手势控制轮椅系统，包含数据集构建、模型训练、系统集成和用户界面开发的全流程实现。

YOLO实战营·2025-06-22 15:54

手势控制轮椅系统：基于YOLOv10的深度学习实现全流程

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多相机三维人脸扫描仪：超写实数字人模型制作“加速器”

超写实数字人，又称“数字分身”，是以真人形象为原型构建的高仿真虚拟形象，按维度可分为2D数字人与3D数字人。这类数字人已广泛应用于影视制作、游戏交互、品牌直播等场景，其核心价值在于通过技术手段实现真人形象的数字化复刻，推动虚实融合的产业变革。一、2D与3D数字人的技术路径与优劣对比2D数字人：以真人视频为基础素材，通过AI算法提取口型、表情及动作数据，结合动态渲染技术生成平面虚拟形象。其优势在于制

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四大核心能力AI思维、整合力、引导力、判断力另：如果想快速吸收，可以直接下拉到最后看总结1.AI思维(AIThinking)AI思维是人工智能模型在执行任务时所展现的“思考”方式，是其内部决策逻辑和数据处理能力的体现

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Streamlit 笔记

它可以让开发者用简洁的代码将机器学习模型、数据可视化、分析工具等快速构建为交互式的Web应用。Streamlit的特点简单易用：使用Python编写即可构建功能强大的Web应用。

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Agent 处理流程

Agent源于研究行为的强化学习，而大模型源于研究知识的深度学习多数情况下认为该系统中会存在下面的角色或名词用户（另一个人）上下文（记忆）变量（记忆）提示词（沟通方式）工具（手臂）大模型（大脑）这个图将着重表现

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要选择RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)还是微调(Fine-tuning)，或者两者结合，主要取决于如下数据特性应用场景资源限制模型行为的控制需求RAGvs.微调：如何选择

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