python实现var模型

AAAI2022国际顶会Workshop将会讨论些什么？

其中在技术研究领域涉及：强化学习、图神经网络、交互式机器学习、模型
AINLPer·2025-06-19 14:43

大规模胰腺癌检测通过非对比增强CT和深度学习| 文献速递-视觉通用模型与疾病诊断

Title题目Large-scalepancreaticcancerdetectionvianon-contrastCTanddeeplearning大规模胰腺癌检测通过非对比增强CT和深度学习01文献速递介绍胰腺导管腺癌（PDAC）是最致命的实体恶性肿瘤，通常在晚期和不可手术的阶段被检测到。早期或偶然发现与延长生存期相关，但使用单一测试筛查无症状个体的PDAC仍然不可行，因为假阳性的潜在危害和低
有Li·2025-06-19 14:12

在LangChain中集成Log10进行数据管理与调试

这使得分析和优化模型的输出变得更加简单和高效。核心原理解析Log10通过提供回调接口，能够轻松地将LangChain调用记录下来。
·2025-06-19 14:41

AGI大模型（10）：prompt逆向-巧借prompt

1提示词逆向明确逆向提示词⼯程概念我们可以给ChatGPT提供⼀个简洁的提示词，让它能够更准确地理解我们所讨论的“逆向提示词⼯程”是什么意思，并通过这个思考过程，帮它将相关知识集中起来，进⽽构建⼀个专业的知识领域提示词：请你举⼀个简单的例⼦，解释⼀下逆向prompt⼯程。例子:生成一首关于秋天的诗句1.常规Prompt工程(正向过程):用户输入一个明确的指令:.Prompt:“写一首五言绝句，押平
不死鸟.亚历山大.狼崽子·2025-06-19 14:41

大语言模型应用指南：案例：私人邮件助手

大语言模型应用指南：案例：私人邮件助手1.背景介绍1.1问题的由来在快节奏的工作和生活中，电子邮件成为沟通交流的主要方式之一。然而，处理大量电子邮件往往耗费时间且容易产生遗漏或疏忽。
AI天才研究院·2025-06-19 14:41

大模型时代的具身智能系列专题(十)

除了在Berkeley的教职，Levine也是GoogleBrain的研究员，他也参与了Google知名的机器人大模型PALM-E，RT1和RT2。
视言·2025-06-19 13:40

在GitBook中使用Langchain进行文档加载

##核心原理解析Langchain是一个强大的Python库，用于构建语言模型驱动的应用程序。在文档加载部分，Langchain提供了`GitbookLoader`模块，可以通过GitBook
·2025-06-19 13:39

SWAT模型高阶应用——无资料地区建模、不确定分析及气候变化、土地利用对面源污染影响模型

一：SWAT模型应用热点分析1.1SWAT模型应用文献解析及热点剖析二：无资料地区快速建立SWAT模型2.1无资料地区DEM数据制备2.2无资料地区土地利用制备2.3无资料地区土壤数据制备2.4无资料地区气象数据制备
青春不败 177-3266-0520·2025-06-19 13:09

《基于超声的深度学习模型用于降低BI-RADS 4A乳腺病变的恶性率》论文笔记 MobileNet

APPLICATIONOFDEEPLEARNINGTOREDUCETHERATEOFMALIGNANCYAMONGBI-RADS4ABREASTLESIONSBASEDONULTRASONOGRAPHY》《基于超声的深度学习模型用于降低
往事随风、、·2025-06-19 13:09

WebRTC（三）：P2P协议

P2P（Peer-to-Peer）协议是一种分布式通信模型，不依赖于传统的服务器/客户端架构，而是由网络中的各个“节点”或“对等体”（peer）共同提供服务和资源。
却道天凉_好个秋·2025-06-19 13:09

【前端AI实践】DeepSeek：开源大模型的使用让开发过程不再抓头发

有时候你可能正对着屏幕发呆，不知道怎么下手一个Vue的流式请求功能。这时候，DeepSeek就像是你的“编程外挂”，帮你把模糊的需求变成清晰的代码。下面我们就以几个常见的开发场景为例，看看DeepSeek能帮我们做点啥。解答技术问题：SSE流式请求怎么写？假设你正在开发一个AI智能体Chat平台，需要实现一个打字机式的输出效果——用户输入一个问题后，AI一行行地吐出回答，就像在思考一样。你可以直接
小磊哥er·2025-06-19 13:05

【2025CVPR】基于CNN-Transformer的高效量化EfficientQuant模型

量化三、创新点与优势1.结构感知量化策略2.高效硬件适配3.边缘部署友好四、实验验证1.数据集与指标2.对比实验（1）与其他PTQ方法的对比（2）边缘设备实测五、代码实现要点1.Log2量化核心代码2.模型部署流程六
清风AI·2025-06-19 13:33

C++11多线程内存模型：从入门到精通

文章目录一、引言二、C++11多线程内存模型基础2.1什么是内存模型2.2为什么需要内存模型2.3C++11之前的多线程编程困境2.4C++11内存模型的重要性三、基础概念3.1同步点3.2同步关系（synchronized-with
码事漫谈·2025-06-19 13:31

rockyLinux常用共享的服务和配置

4.4.8-11.el7.x86_64.rpm端口:主动模式21(控制端口)20(数据端口)被动模式21(控制端口)随机(数据端口)启动服务:systemctrlrestartvsftpd数据目录:/var
小阳人·2025-06-19 12:30

2025虚幻引擎一般用什么模型格式

2025虚幻引擎一般用什么模型格式前言积累了一些人物模型发现有的有骨骼，有的没骨骼，有的要转换格式，有的直接可以用，所以了解一下各种模型。2025虚幻人物模型积累格式转换真麻烦。
wsdchong之小马过河·2025-06-19 12:29

深入探讨：如何使用OutputFixingParser修复LLM输出的解析错误并确保数据结构的完整性

深入探讨：如何使用OutputFixingParser修复LLM输出的解析错误并确保数据结构的完整性在当今的自然语言处理（NLP）领域，大型语言模型（LLM）如GPT-3等，已成为解决复杂问题的重要工具
m0_57781768·2025-06-19 12:58

基于Java的不固定长度字符集在指定宽度和自适应模型下图片绘制生成实战

基于Java的不固定长度字符集在指定宽度和自适应模型下图片绘制生成实战引言在现代软件开发中，动态生成包含文本内容的图片是一项常见需求，特别是在验证码生成、报告导出、社交媒体分享等场景。
鱼弦·2025-06-19 12:56

OpenStack入门

目录一、云计算概述（一）云计算的定义（二）云计算的服务模型（三）OpenStack概述二、OpenStack一键部署（一）环境要求（二）在线安装前准备工作（三）在线部署OpenStack（四）离线安装前准备工作
YUNYINGXIA·2025-06-19 12:26

如何设计高效的软件表单交互：减少用户挫败感

通过介绍表单交互设计的背景知识，详细解释核心概念及相互关系，阐述核心算法原理与操作步骤，结合数学模型进行分析，给出项目实战案例，探讨实际应用场景，推荐相关工具和资源，分析未来发展趋势与挑战，最后总结所学内容并提出思考题
软件工程实践·2025-06-19 12:25

全同态加密在大模型应用中应用

密码学简介上文的图例基本展示了常见加密体系。加密体系，如果用比较正式的描述方法，无疑是做了三件事：首先，通过一个生成算法(1)来随机生成一对用于加密和解密的密钥(,)。加密方通过加密密钥和加密算法来加密原文，最后得到密文ℎ。随后，在解密的时候，解密方可以通过解密密钥和解密算法来解密密文，最后还原回来原来的原文。在密码学研究中，每当我们看到一个新的系统的定义之后，接下来往往都要陈述这个系统所应具有的
远洋之帆·2025-06-19 11:20

matlab基于图像的人员计数

（2）基于像素统计的人员计数系统实现：①分别采用近似中值背景模型和高斯混合背景模型提取前景图像；②采用基于HSV颜色空间变换
kaikaile1995·2025-06-19 11:50

TensorFlow 基础知识：Java开发者的入门指南

它提供了一个灵活的生态系统，用于构建和部署机器学习模型。虽然TensorFlow最初是用Python编写的，但它提供了多
张道宁·2025-06-19 10:17

MySQL SQL优化

一、索引优化黄金法则索引失效的十大陷阱隐式类型转换：WHEREvarchar_col=123导致索引失效前导通配符：LIKE'%search_term'使索引失效函数
向着开发进攻·2025-06-19 10:15

构建 Web 浏览 AI Agent：Pydantic + MCP 实现指南

大型语言模型(LLM)提供了令人难以置信的能力，但它们本身并不知道如何浏览网络或获取实时内容。
李孟聊人工智能·2025-06-19 10:15

深度学习“炼丹”实战：用LeNet驯服MNIST“神兽”

宝子们，在深度学习的神秘世界里，咱们就像一群“炼丹师”，而模型就是咱们精心炼制的“丹药”，数据集则是炼丹的“原材料”。
AI妈妈手把手·2025-06-19 10:44

智能光学计算成像技术前沿体系解析

本知识体系涵盖以下核心模块：基础理论层从计算成像物理模型（含波前分析、图像传感器噪声建模）切入，建立光学-算法联合优化理论框架，重点解析正则化逆问题求解（如ADMM算法）与神经表示（NeuralRepresentations
m0_75133639·2025-06-19 10:14

pytorch深度学习入门（12）之-神经网络导出onnx模型部署与应用

ONNX提供了一种标准化的方式，可以将训练好的模型导出并转换为ONNX格式，然后可以在其他支持ONNX的框架或工具中进行部署和推理。
码农呆呆·2025-06-19 10:12

【机器学习】机器学习重要分支——集成学习：理论、算法与实践

集成学习的优势第二章集成学习的核心算法2.1Bagging方法2.2Boosting方法2.3Stacking方法第三章集成学习的应用实例3.1图像分类3.2文本分类第四章集成学习的未来发展与挑战4.1模型多样性与集成策略
E绵绵·2025-06-19 09:12

在ubuntu22.04上部署RagFlow一个深度文档理解的开源 RAG

它为任何规模的企业提供简化的RAG工作流程，结合LLM（大型语言模型）以提供真实的问答功能，并由来自各种复杂格式数据的有根据的引用提供支持。
BBM的开源HUB·2025-06-19 08:31

留存率问题——MySQL数据库

CREATETABLE`question_practice_detail`(`id`intNOTNULL,`device_id`intNOTNULL,`question_id`intNOTNULL,`result`varchar
雷神乐乐·2025-06-19 08:01

理解Logits、Softmax和softmax_cross_entropy_with_logits的区别

在解决分类问题时，我们需要将模型的输出转换为概率分布，以便确定每个类别的可能性。同时，我们需要一个损失函数来衡量模型预测结果与真实标签之间的差异，从而进行模型的训练和优化。
1010n111·2025-06-19 08:00

Openstack入门体验

基础设施的交付和使用模式广义的云计算：指服务的交付和使用模式用户通过网络使用云的资源池（根据自己的需求），使用租赁的形式，按量计费和弹性伸缩模式，能快速获取资源并进行使用，管理体量小，只需要和提供商进行少量的交互即可2、云计算服务模型
大西瓜不爱告诉你姓名·2025-06-19 07:29

利用AI修复你的代码错误，轻松提升学习效率！

IntroducingCodeFixerCodeFixer是一个专为学生设计的在线服务平台，通过强大的AI模型，帮助你快速修复你的错误代码。
·2025-06-19 07:58

吉林大学软件工程章节测验 第四章 答案+解析

A、程序编码B、软件设计C、可行性研究D、需求分析解析：【考点】软件过程—原型化模型原型化思想强调构造一个简易的系统。针对的是需求不明确的情况。原型法一般只用于需求分析阶段。2.【单
kemoduoaaa·2025-06-19 07:56

UDP协议实现可靠传输方案

的零丢包架构设计文章目录UDP可靠传输实战：从ACK到QUIC的零丢包架构设计一、UDP可靠传输四大核心挑战二、可靠传输五层协议栈设计1.数据包结构设计2.混合确认机制三、拥塞控制算法深度优化1.BBR算法核心模型
双囍菜菜·2025-06-19 07:55

tp框架导出excel的时候报错：unexcepted identifier “Closure“,excepting variable

记录一个简单的错误。背景用的是PhpOffice/PhpSpreadsheet在本地环境下是可以正常导出excel的。但是线上就不行。就会报错unexceptedidentifier“Closure”，好像是不能用匿名函数。首先本地可以正常导出，然后服务器上不可以。看了各种日志。php日志、nginx日志、tp框架的日志。就是找不到毛病。然后开始排查php扩展，php本地的扩展，在服务器上都安装了
最美不过下雨天啊·2025-06-19 06:22

OpenStack入门体验

目录1.1云计算概念1.1.1什么是云计算1.1.2云计算的服务模型1.laas2.paas3.saas1.1.3OpenStack概述1.OpenStack起源2.什么是OpenStack3.OpenStack
别骂我h·2025-06-19 06:22

网络工程师知识点精讲与例题解析：物理层技术

网络工程师知识点精讲与例题解析：物理层技术一、物理层概述物理层（PhysicalLayer）是OSI参考模型的最底层（第1层），负责在通信介质（如双绞线、光纤、无线电波）上传输原始比特流。
软考和人工智能学堂·2025-06-19 06:52

93、Python掌控DevOps：文化与实践全解析

DevOps是一种文化、实践，更是一个跨功能团队协作的模型，旨在缩短开发和运维之间的循环时间，确保软件的高效交付和高质量运维。
多多的编程笔记·2025-06-19 06:50

时序数据库IoTDB特性：支持对齐时间序列功能解析

二、设备与传感器的基本数据模型时序数据库管理的核心对象是时间序列，每条时间序列代表一个传感器随时间变化的数据记录。例如，风速传感器安装在风力发电机上，采集其所在位置的风速数据，形成一条时间序列。
时序数据说·2025-06-19 06:18

python atm银行取款系统_Python实现ATM系统

今天偶尔在知乎上看到某大佬用Python写的ATM系统案例，然后观摩了下他的实现思路和源码，感觉受益颇多，于是就根据自己的思路和目前掌握的Python编程基础将ATM实现了一下，以下是案例解析的过程：案例剖析：1.atm主页面显示.2.账号验证.3.查询余额.4.存款.5.取款.6.修改密码.ps：我的思路是将以上的功能分成几大块,通过函数,循环和返回值来实现,话不多说直接上代码.代码：1.atm
weixin_39793576·2025-06-19 05:46

使用YOLOv8结合DeepSORT实现人物追踪和体态检测

importcv2importnumpyasnpfromultralyticsimportYOLOfromdeep_sort_realtime.deepsort_trackerimportDeepSort#初始化YOLOv8姿势估计模型
irisMoon06·2025-06-19 05:43

YOLOv5 改进点与优化详解

✅YOLOv5改进点与优化详解一、前言YOLOv5是由Ultralytics团队开发的目标检测模型，虽然不是原始YOLO系列的“官方版本”，但它在工业界得到了广泛应用，因其：轻量化设计；易于部署；高性能
要努力啊啊啊·2025-06-19 05:42

Django入门指南：Python全栈框架解析

Model-Template-View）模式（类似MVC），提供：全栈功能：ORM、模板引擎、路由、认证等开箱即用：自带Admin后台、缓存、国际化支持安全优先：自动防范SQL注入、XSS、CSRF等攻击2.核心组件(1)模型
晨曦543210·2025-06-19 05:11

山东大学软件学院项目实训-基于大模型的模拟面试系统-个人博客（十）

开发博客：AI面试官个性化出题MCP功能最终完善本周作为项目开发的最后冲刺阶段，我们致力于进一步增强AI面试官在个性化题目生成方面的能力。核心工作是新增和优化了一系列MCP（Multi-turnConversationProtocol）工具，旨在为AI面试官提供更丰富、更精准的用户画像和知识背景，从而生成更具针对性的面试题目。目前整个MCP工具链的结构如下：本周主要完成的MCP功能模块包括：que
TydKsx·2025-06-19 04:08

上千份简历，HR快被“面”崩了？那是你还没用AI得贤招聘官第六代AI面试官

近屿智能AI得贤招聘官第六代AI面试官，用一款国产自研的大模型AI面试系统
AI得贤招聘官·2025-06-19 04:08

山东大学软件学院项目实训-基于大模型的模拟面试系统（三）

一、本周工作内容（一）登录注册界面开发（作者：吴尤）本周的主要任务是开发模拟面试系统的登录注册界面。登录注册界面是用户接触系统的第一印象，因此需要简洁、直观且安全。以下是具体的工作内容：1.前端界面设计背景设计：为了直观展示模拟面试的性质，选择了一张面试插画作为背景，既美观又不繁杂。使用标签创建背景层，并通过backgroundImage属性设置背景图片。页面布局：利用和对页面进行划分，确保布局合
TydKsx·2025-06-19 04:08

山东大学软件学院项目实训-基于大模型的模拟面试系统-个人博客（三）

AI面试官聊天系统开发周报-技术实现与思考一、本周核心工作内容本周主要完成了AI面试官聊天系统的核心功能开发，重点实现了以下功能模块：分支式对话管理系统：完整实现了多分支对话逻辑AI消息轮询机制：优化了长文本流式接收体验文件上传与对话整合：支持简历等文件的上传解析Markdown渲染：优化AI回答的展示效果二、关键技术实现解析1.分支式对话管理系统架构设计我们采用树形结构管理对话分支，每个分支节点
TydKsx·2025-06-19 04:08

如何用一位AI面试官，撑起万人校招现场？——得贤L5级别AI面试官Agent

这是一款基于AIGC与虚拟人技术打造的L5级AI面试官Agent，由近屿智能自研多模态大模型“近屿超脑”驱动，经过四代产品迭代与11个行业落地应用打磨，实现了从千人千问到三轮智能追问、从口型对齐实时视频到精准评分与报告秒出的全面跃
AI得贤招聘官·2025-06-19 04:37

神经网络模型输入预处理与填充一致性问题

在将图像输入神经网络模型（如目标检测、分割等）前，通常需要对输入进行预处理，包括缩放、填充、归一化等。不同的填充方式会导致模型推理结果出现差异，尤其影响目标的位置、比例和空间感知。
leo0308·2025-06-19 04:07
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