pytorch模型转成java 第18页

生成式引擎优化（GEO）：AI技术如何重塑你的工作与行业？

随着AI大模型从简单对话工具进化为提供精准答案的决策助手，GEO通过语义适配、多模态内容优化和权威性建设，使品牌信息成为AI生成答案的优先引用源，从而在信息获取的"最后一公里"实现品牌价值的高效传递。

GEO优化助手·2025-07-26 20:58

生成式引擎优化（GEO）：AI携手迈向搜索引擎智能新时代

生成式引擎优化（GEO）作为连接内容生产与AI理解的桥梁，通过三大技术支柱重塑搜索生态：检索增强生成（RAG）架构夸克平台采用自研Qwen推理模型构建向量数据库，实现分钟级知识图谱更新。

GEO优化助手·2025-07-26 20:58

软件度量系列一：SFP 快速参考指南

SFP快速参考指南SFP快速参考指南-简单功能点（SFP）一、目标二、作用/用途三、适用领域四、测量类型五、名词解释1.软件资产2.维护3.增强4.通用软件模型关键概念六、BFC类型1.EP：基本过程2

极简之美·2025-07-26 20:57

《Java学习大冒险：从菜鸟到“大侠”之路》05

《Java学习大冒险：从菜鸟到“大侠”之路》——异常详解篇嘿，各位怀揣着Java编程梦想的“小菜鸟”们！

·2025-07-26 20:27

【亿级时序数据处理】Python操作InfluxDB全指南：从IoT监控到实时分析

目录一、InfluxDB架构解析二、Python连接方案三、数据模型设计四、高效写入策略五、Flux语言实战六、降采样与保留策略七、监控告警集成一、Inf

全息架构师·2025-07-26 20:57

大模型系列——长度外推

1.长度外推存在的问题1.长度外推存在不能识别的2.长度外推存在熵变问题3.长度内插入存在缩小距离分布2.直接使用外推技巧1.窗口局部关注+最终输出全局注意2.熵变+✖系数3.keynorm，增加模型识别距离能力

confiself·2025-07-26 20:27

「大模型应用」(2)RAG的检索与rerank

检索增强生成）框架中，稀疏检索器（SparseRetriever）和密集检索器（DenseRetriever）是两种核心的文档检索方式，它们的主要作用是：从海量知识库中找出与用户输入相关的文档，供语言模型参考生成回答

木楚子·2025-07-26 19:56

【AIGC半月报】AIGC大模型启元：2024.04（下）

AIGC大模型启元：2024.04（下）(1)Llama-3（MetaLLM）(2)Eurux-8x22B（面壁智能）(3)MEGALODON（Meta上下文长度不受限的神经网络架构）(4)Phi-3Mini

·2025-07-26 19:25

Kimi-Researcher 技术实现深度解析

Kimi-Researcher是一款基于端到端自主强化学习技术构建的智能研究助手，其核心技术在于通过单一模型自主决策和执行复杂研究任务，无需预设工作流程。

李昕壑·2025-07-26 19:24

RoPE：相对位置编码的旋转革命——原理、演进与大模型应用全景

该方法是当前主流大模型（如LLaMA、GPT-NeoX）的核心

大千AI助手·2025-07-26 19:22

从0开始学习R语言-Day56--空间变系数模型

Chef_Chen·2025-07-26 19:21

目标检测：AI人工智能推动金融科技发展

我们将从计算机视觉基础原理出发，详细分析目标检测的核心算法和数学模型，并通过实际金融场景案例展示其应用价值。

AI应用开发实战派·2025-07-26 19:50

生成式引擎优化（GEO）：GEO优化研究计划

随着大模型技术的快速发展和联网功能的普及，GEO已成为企业争夺AI时代信息话语权的关键，其市场正处于发育期，服务商数量激增，但行业规则尚不完善。本研究计

GEO优化助手·2025-07-26 19:19

RAG、Function Call、MCP技术笔记

核心概念理解这三种技术都是为了增强大模型能力的重要手段，但各有侧重点和应用场景。RAG（检索增强生成）RAG本质上是为大模型外接一个动态知识库。

大佐不会说日语～·2025-07-26 19:49

WxPython——构建你的蓝图

MVC（ModełView/Controller，也就是模型-视图-控制器模式）设计模式是这样一种结构，它保持显示和数据分离以便各自的改变相互不影响。最

·2025-07-26 19:48

大语言模型原理与工程实践：RLHF 实战框架

大语言模型原理与工程实践：RLHF实战框架1.背景介绍1.1人工智能的崛起人工智能(AI)技术在过去几年中取得了令人瞩目的进展,尤其是在自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV)等领域。

AI天才研究院·2025-07-26 18:46

浅谈生成式AI语言模型的现状与展望

摘要生成式人工智能语言模型作为当前人工智能领域最具突破性的技术之一，正在深刻改变着自然语言处理的技术范式和应用格局。

·2025-07-26 18:45

AJAX与ASP.NET Web方法的实践与原理

在现代Web开发中，AJAX（AsynchronousJavaScriptandXML）是提升用户体验的关键技术之一，尤其在需要与服务器交互而不刷新整个页面的情况下。

t0_54coder·2025-07-26 18:15

PPO：强化学习中的近端策略优化——原理、演进与大规模应用实践

该算法兼具信赖域策略优化（TRPO）的稳定性与一阶优化的简洁性，已成为深度强化学习（DRL）和大语言模型对齐（RLHF）的事实标准算法。本文由「大千AI助手」原创发布，专注

大千AI助手·2025-07-26 18:14

批判式微调（CFT）：原理、架构与高效推理训练新范式

⚙️一、核心定义与技术原理基本概念CFT是一种替代传统监督微调（SFT）的训练范式，其核心是让模型学习批判错误响应而非简单模仿正确答案。

·2025-07-26 18:44

预训练模型：大规模数据预学习范式——定义、原理与演进逻辑

以下基于权威教材、学术论文及行业技术报告，对“预训练模型”（Pre-trainedModel）的名称来源、技术原理及演进逻辑进行系统解析：一、名称来源与核心定义术语构成解析“预”（Pre-）：指在目标任务训练前完成的先导性训练阶段

大千AI助手·2025-07-26 18:43

OpenAI GPT-4o模型性能评估体系解析：多模态能力、安全性与应用效能的系统性验证

本文基于OpenAI官方技术文档、系统卡及权威第三方研究，系统性梳理GPT-4o的模型性能评估框架：⚙️一、核心能力评估：多模态基准测试文本与推理能力评估工具：采用改进版MMLU（大规模多任务语言理解）

·2025-07-26 18:43

RLHF Workflow: From Reward Modeling to Online RLHF

RLHF工作流程：从奖励建模到在线RLHF摘要1引言1.1之前的RLHF算法及其挑战1.2在线迭代RLHF1.3人类反馈近似1.4相关工作2作为人类反馈近似的奖励模型2.1偏好数据集2.2BradleyTerry

UnknownBody·2025-07-26 18:43

数学专业转型数据分析竞争力发展报告

一、核心优势拆解（1）数学能力与数据分析对应关系数学课程数据分析应用场景比较优势说明概率论假设检验设计能准确判断统计显著性阈值实变函数数据质量评估异常值检测的严格性更高线性代数特征工程构建矩阵运算优化模型训练效率

Re_Yang09·2025-07-26 18:42

30ms 内定位包裹：陌讯迁移检测技术突破瓶颈

传统视觉算法在面对包裹重叠、光照变化、条码污损等复杂场景时，常出现目标框漂移、类别误判等问题，某华东地区分拣中心曾反馈，其采用的开源YOLOv5模型在高峰时段漏检率高达12%，导致日均错分包裹超300件

·2025-07-26 18:41

强干扰下误报率↓85%！陌讯多模态融合算法在工业消防的实战优化

#摘要针对工业场景中明火烟雾识别的特殊挑战，陌讯视觉提出基于边缘计算优化的多模态融合方案，实测显示在热源干扰、半透明烟雾等复杂条件下，较基线模型误报率降低85%。

2501_92487837·2025-07-26 18:41

Java中Thread类的详解

Thread(多线程类)多线程进程:通俗的来说，每一个程序都是一个进程，比如：QQ，360，谷歌。线程:每一个程序中都有多个功能，每一个功能都可以看成是一个线程。Thread的使用继承子类建立线程对于每一个线程，都是可以通过类继承Thread来完成的。ublicclassThread_one{publicstaticvoidmain(String[]args){Terit=newTer();//s

·2025-07-26 18:41

农田杂草误判率高？陌讯轻量化算法实测提升 25%

在实际农田环境中，光照强度日变化幅度达8000-12000lux，导致传统模型在晨昏时段识别准确率骤降30%以上；作物生长的动态形态差异（如小麦拔节期与灌浆期株型变化）使固定阈值算法泛化能力不足；而边缘设备算力限制

·2025-07-26 18:10

JavaSE初阶重难点知识梳理~~~

是存储数据的容器（先声明再使用）B.运算符：2.面向对象编程C.类和对象总结D.继承继承的限制E.多态：方法重载和重写多态的优势多态的条件F.抽象类和接口适用场景3.其他重要方法字符串拼接G.常用工具类java.util

共行跬步·2025-07-26 17:09

详谈OSI七层模型和TCP/IP四层模型以及tcp与udp为什么是4层，http与https为什么是7层

一、网络模型：OSI七层vsTCP/IP四层OSI七层模型(理论参考模型):目的：提供一个标准化的理论框架，用于理解网络通信过程和各层的功能划分，促进不同厂商设备的互操作性。它是一个理想化的模型。

一个向上的运维者·2025-07-26 17:39

AJAX 与 ASP 的深入探讨

在众多技术中，AJAX（AsynchronousJavaScriptandXML）和ASP（ActiveServerPages）是两种非常流行的技术。

froginwe11·2025-07-26 17:38

Java Thread 类基础用法详解

一、什么是线程？为什么需要多线程？在计算机编程中，线程是程序执行的最小单元。一个进程可以包含多个线程，它们共享进程的内存空间，但拥有各自的执行路径。想象一下，如果你只有一个线程处理任务，就像一个人同时只能做一件事；而多线程则像一个团队分工合作，能显著提高程序效率。多线程的应用场景非常广泛：后台任务处理（如文件下载）并发请求处理（如Web服务器）复杂计算的并行处理界面响应与后台操作分离二、Threa

共行跬步·2025-07-26 17:38

Java扫码点餐小程序源码 SaaS系统源码微信、支付宝扫码点餐小程序源代码

《智能餐饮解决方案：基于SaaS的移动点餐系统设计与实践》摘要本文深入探讨了基于SaaS模式的智能餐饮解决方案，重点分析了扫码点餐系统的技术架构、商业模式和市场价值。不同于传统的点餐方式，这种融合了微信、支付宝等移动支付平台的解决方案，正在重塑餐饮行业的服务流程和消费体验。文章从系统设计原理、多终端适配策略、数据安全机制、商户管理功能和未来发展趋势五个维度，全面剖析了现代扫码点餐系统的核心价值。研

yuanm_qzffzq12·2025-07-26 17:08

【面试题】JavaScript基础高频面试（上）

1、简述JavaScript中map和foreach的区别？`map`和`forEach`都是JavaScript数组的迭代方法，但它们之间存在一些关键区别。

城仕·2025-07-26 17:07

【原生JS】前端JS字符串最常用 20 道面试题总结（含详细代码解析）

原生JavaScript字符串最常用20道面试题总结（含详细代码解析）字符串是前端开发中最常见的数据类型之一，也是各大公司高频考察点。

全栈前端老曹·2025-07-26 17:36

Javascript高频面试题

系列文章目录文章目录系列文章目录前言1.JavaScript常见数据类型null和undefind区别symbol（ES6新增）、bigInt（ES10新增）2.JavaScript判断数据类型的方式3

守灯者·2025-07-26 17:05

JavaScript异步编程——async（返回Promsie）&await（后续任务包装成微任务，入微任务顺序与是否为显示Promise有关）底层原理

async/await是JavaScript中处理异步操作的语法糖，其底层基于Promise和生成器（Generator），通过暂停和恢复函数执行的机制实现异步代码的同步化书写。

·2025-07-26 17:05

RAG面试内容整理-3. 向量检索原理与常用库（ANN、FAISS、Milvus 等）

其基础是在语义嵌入（embedding）模型的支持下，将文本、图像等数据表示为高维向量，以便通过向量相似度（如余弦相似度或欧氏距离）找到内容上的邻近项。

不务正业的猿·2025-07-26 17:04

2024年AI领域10大影响力事件

从年初开始，AI技术就以惊人的速度发展，无论是多模态模型的能力拓展，还是小型化语言模型的崛起，亦或是硬件革新与云计算技术的深度融合，都标志着这一年AI产业迈上了新的台阶。2

中國龍在廣州·2025-07-26 16:02

JVM相关面试八股

什么是双亲委派模型？

Warren98·2025-07-26 16:32

力扣128 最长连续子序列

解答classSolution{public:intlongestConsecutive(vector&nums){intans=0;//把nums转成哈希集合，这样能让后续的查找操作时间复杂度变为O(

·2025-07-26 16:01

JS与Go：编程语言双星的碰撞与共生

在编程语言的璀璨星河中，JavaScript（简称JS）与Go语言凭借各自独特的魅力，成为不同领域的佼佼者。

万能小贤哥·2025-07-26 16:01

2026计算机毕设选题推荐【千次实战】【万条选题】

主要包括：Java、SSM、Python、小程序方向选题推荐。历经千次实战选出万条选题，必有一条适合你！！

·2025-07-26 16:01

无源域自适应综合研究【2】

SFUDA使预训练模型在无需访问原始训练数据的情况下，适应一个新的未标记域。迁移学习可分为三种不同的范式（i）归纳式迁移学习，其中目标任务与源任务不同，但目标域的标签是可获取的。

·2025-07-26 16:30

# JsSIP 从入门到实战：构建你的第一个 Web 电话

如果你是一名JavaScript开发者，渴望让你的Web应用拥有语音通话、视频聊天甚至即时消息的能力，那么你来对地方了。

德育处主任Pro·2025-07-26 16:29

第十四章:AI的数据“集装箱”：彻底搞懂Tensor的Batch与维度

1：Batch（批次）——GPU的“灵魂伴侣”1.1单个处理vs.批量处理：CPU与GPU的思维差异1.2DataLoader：PyTorch的“自动化装箱员”2：维度的语言——破译[B,L,D]的含义

爱分享的飘哥·2025-07-26 16:28

想进大厂？LLMs 10道面试题提前看，有问有答，图文详解！

微调（Fine-tuning）LLMs指的是在特定任务或数据上对预训练好的模型进行进一步训练，使其能更好地适应目标场景的过程，其主要流程如下：数据准备：数据收集：根据目标任务收集高质量、有代表性的数据；

AI大模型-大飞·2025-07-26 16:58

机器学习篇-KNN算法实现鸢尾花模型和手写数字识别模型

一.KNN简介KNN思想K-近邻算法（KNearestNeighbor，简称KNN）。比如：根据你的“邻居”来推断出你的类别KNN算法思想：如果一个样本在特征空间中的k个最相似的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别K值根据网格和交叉验证来确定样本相似性：样本都是属于一个任务数据集的。样本距离越近则越相似。利用K近邻算法预测电影类型K值的选择KNN的应用方式解决问题：分类问题、回归问

·2025-07-26 16:28

【多线程篇22】：ConcurrentHashMap的并发安全原理剖析

并发下的致命缺陷：`put`操作二、ConcurrentHashMap的安全之道(JDK1.8+)1.核心数据结构2.安全的`put`操作：分场景精细化加锁3.安全的`size()`计算：并发计数三、表格总结在Java

·2025-07-26 16:27

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