二手车交易管理系统详细设计与具体代码实现
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强化学习：在压力测试中的应用
强化学习：在压力测试中的应用作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming1. 背景介绍1.1 问题的由来在当今的软件工程领域，保证软件系统的可靠性、稳定性和性
在线网络购物系统详细设计与具体代码实现
1. 背景介绍1.1 电子商务的崛起互联网技术的飞速发展催生了电子商务的蓬勃兴起。近年来，随着移动互联网的普及和物流配送体系的完善，在线网络购物已经成为人们日常生活不可或缺的一部分。从服装、食品到电子产品、家居用品，几乎所有商品都可以在网络平台上购买，极大地方便了消费者的购物体验。
DBSCAN 原理与代码实例讲解
DBSCAN - 原理与代码实例讲解作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming关键词：聚类算法，密度聚类，DBSCAN，KDD，空间数据挖掘，数据挖掘技术1.
【大模型搭建】部署Ollama，pull失败，手动构建方案
Ollama 是一个专注于简化大规模机器学习模型开发的框架。它提供了一系列工具来帮助开发者轻松地定义、训练和部署大型语言模型。优点：• 提供了简洁的API，易于上手。• 支持多种硬件加速选项，如GPU和TPU。• 内置了许多预训练模型，方便快速开始实验。缺点：• 对一些高级功
【搜索核心技术】经典搜索核心算法：BM25及其变种
上篇介绍了TF-IDF算法和它的四个变种，相对于TF-IDF而言，在信息检索和文本挖掘领域，BM25算法则更具理论基础，而且是工程实践中当仁不让的重要基线（Baseline）算法。BM25在20世纪70年代到80年代被提出，到目前为止已经过去二三十年了，但是这个算法依然在很多信息检索的任务中表现优异
目前比较好用的AI大模型创作工具地址合集及亮点应用
2024年，可以说是AI人工智能大模型爆发的元年，各类AI模型应用层出不穷，令人应接不暇。从前年底国外OpenAI公司的ChatGPT大模型推出开始，到去年国内百度公司的文心一言大模型率先向全社会开放使用，很多人都为人工智能时代的到来感到震惊和无所适从；有的人感到了焦虑和恐惧，担心AI不久就会取代自
个人网站设计系统详细设计与具体代码实现
个人网站设计系统详细设计与具体代码实现1. 背景介绍在当今互联网时代,个人网站已成为展示自我、分享知识、提供服务的重要平台。无论是程序员、设计师、作家还是其他行业的从业者,拥有一个功能完善、设计精美的个人网站都能为个人品牌增色不少。然而,对于缺乏web开发经验的普通用户来说,从零
优化采样参数提升大语言模型响应质量：深入分析温度、top_p、top_k和min_p的随机解码策略
本文将详细解析并可视化定义LLM输出行为的采样策略。通过深入理解这些参数的作用机制并根据具体应用场景进行调优，可以显著提升LLM生成输出的质量。
【人工智能】Transformers之Pipeline（十五）：总结（summarization）
本文对transformers之pipeline的总结（summarization）从概述、技术原理、pipeline参数、pipeline实战、模型排名等方面进行介绍，读者可以基于pipeline使用文中的2行代码极简的使用NLP中的总结（summarization）模型。
高通AI Engine SDK（QNN）使用教程（环境配置、模型转换、量化、推理、分析）
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【深度学习详解】Task2 分段线性模型-引入深度学习 Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营
机器学习基础 -> 线性模型 -> 分段线性模型 -> 引入深度学习🍎 🍎
3DUnet实现3D医学影像的有效分割
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向李宏毅学深度学习(进阶)#task01#Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营
根据基于李宏毅老师机器学习课程编著的《深度学习详解》一书，结合自己的思考，阐释了深度学习中全局最优值、局部极值、鞍点等关键概念，以及批量（banch）和动量法
CVPR 2024最佳论文分享┆EventPS: 基于事件相机的实时光度立体视觉
本文介绍了CVPR 2024的最佳论文提名，该论文利用事件相机的独特属性，实现了实时光度立体视觉。该算法在传统和深度学习领域均取得成功。配合高速转台数据采集和GPU优化，算法实现了每秒超30帧的实时表面法线重建。
为什么多模态大模型中使用Q-Former的工作变少了？附Q-Former结构简介
面试中遇到的问题，自己在实践中注意到了却没有深究原因，没有回答好，特此记录和探讨这个问题。多模态大模型中需要一个输入投影模块，将视觉特征投射到LLM能理解的语言特征维度，这里就可以选择各种不同的模块。LLaVA最初用了简单的线性投射，然而作者提到这么做是为了做实验更快一点，使用复杂的模块可能会有更好
LSTM模型
LSTM（长短期记忆）是一种用于处理和预测时间序列数据的递归神经网络（RNN）架构旨在解决传统RNN在处理长序列数据时存在的梯度消失和梯度爆炸问题。LSTM的关键在于其特殊的单元结构，每个单元包含三个门：输入门、遗忘门和输出门。这些门通过控制信息的流动，允许LSTM在更长时间范围内保持和更新记忆。输
视觉 注意力机制——通道注意力、空间注意力、自注意力、交叉注意力
在计算机视觉领域，注意力机制（Attention Mechanism）已成为提升模型性能的关键技术之一。注意力机制通过模拟人类视觉的选择性注意力，能够在海量数据中自动聚焦于最相关的信息，从而提高模型的效率和准确性。下面将介绍通道注意力、空间注意力、自注意力和交叉注意力四种类型。
使用PyTorch从零构建Llama 3
本文将详细指导如何从零开始构建完整的Llama 3模型架构，并在自定义数据集上执行训练和推理。
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随着互联网和物联网技术的发展，产生了海量数据。企业需要对这些数据进行分析，以挖掘价值、做出决策。传统的数据处理方法在面对大规模数据时，往往会遇到性能瓶颈，比如内存限制、计算速度慢等问题。因此，需要一种高效、可扩展的数据处理框架来应对大数据场景下的数据处理需求。Spark SQL 通过解析 SQL 查
