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第三章：AI大模型的核心技术 3.4 Transformer模型
3.4 Transformer模型Transformer模型是一种基于自注意力（Self-Attention）机制的深度学习模型，广泛应用于自然语言处理（NLP）领域。它因其对序列数据进行高质量表示而闻名，并且比传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）等序列模型表现得更好。
AI生成视频工具Sora是什么？附30款办公必备的AI软件工具！
AI生成视频工具Sora是什么？在2024春节假期即将结束之际，人工智能领域独角兽OpenAI又冷不防扔出一个王炸——Sora，一个文本生成视频的AI工具，从Sora官网展示的视频来看，Sora生成的视频非常惊艳，且最长可达60s，远超之前市面上已有的AI视频生成工具，一众软件在Sora面前都黯然失
【大数据毕设选题】大数据B站数据分析与可视化 - python 数据分析 大数据
🔥 这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的是🚩大数据B站数据分析与可视化🥇学长这里给一
flink知识点
flink常考知识点汇总
MySql5.7.23免安装版下载和配置(win10)
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【JavaEE进阶】 Spring AOP快速上手
AOP是Aspect Oriented Programming的简称（又称为面向切⾯编程）什么是面向切面编程呢?切面就是指某⼀类特定问题,所以AOP也可以理解为面向特定方法编程.什么是面向特定方法编程呢?比如博主在前面实现的的"登录校验",就是⼀类特定问题.登录校验拦截器,就是对"登录校验"这类问题
Spring Boot基础面试问题（一）
标准回答：Spring Boot的自动配置通过条件注解和条件类来实现，根据应用程序的classpath、bean的存在性以及其他条件来自动配置Spring应用程序的环境。标准回答：Spring Boot Starter依赖是一组用来快速启动Spring Boot应用程序的依赖库，它们提供了对特定功能
如何保障开放网络边界安全？
针对开放式网络，如何在内部网络构建起一道安全屏障，有效解决网络边界完整、边界安全、公共场所终端摄像头管理、办事大厅智能设备管理、开放场所入侵设备精确定位和阻断等一系列的棘手问题...
sill idealTree buildDeps
【代码】sill idealTree buildDeps。
git拉取hugging face代码失败：443
（127.0.0.1:7890配置为自己的实际代理ip及端口）
银行数据仓库体系实践（18）--数据应用之信用风险建模
银行的经营风险的机构，那在第15节也提到了巴塞尔新资本协议对于银行风险的计量和监管要求，其中信用风险是银行经营的主要风险之一，它的管理好坏直接影响到银行的经营利润和稳定经营。信用风险是指交易对手未能履行约定契约中的义务而给银行造成经济损失的风险。典型的表现形式包括借款人发生违约或信用等级下降。借款人
Flink实时大数据处理性能测试
1.背景介绍Flink是一个开源的流处理框架，用于实时大数据处理。它可以处理大量数据，提供低延迟和高吞吐量。Flink的性能测试是一项重要的任务，可以帮助我们了解其在实际应用中的表现。在本文中，我们将讨论Flink实时大数据处理性能测试的背景、核心概念、算法原理、代码实例、未来发展趋势和挑战。1.1
【前端知识】前端加密算法(base64、md5、sha1、escape/unescape、AES/DES)
它们的作用是将字符串中的特殊字符转换为编码表示，以便在不同的上下文中进行安全传输或存储，并且可以再次解码以恢复原始字符串。是最早广泛使用的对称加密算法之一。不可逆性：escape 和 unescape 是一种简单的编码解码方式，它们是一对一的关系，无法进行数据压缩或加密，也无法恢复被修改的编码结果。
写静态页面1——前端总结
CSS特点：继承性（后代可以从前一代继承自己没有的样式设定）、层叠性（一个元素可多次设置同一个样式，优先级相同的最后的生效，优先级不同的优先级高的生效）CSS语法：选择器 { 属性 : 值;属性 : 值;属性 : 值;CSS引入方式：内联样式（也称行内样式）：通过style标签属性，将样式属性写在标
白话大模型① ：AI分析能做什么？在实际落地中会碰到什么问题？
我们需要保存的“人脸卡片目录”信息包括（姑且认为）：1.人脸的特征（比如眼睛、鼻子、嘴巴等）：可以是相对大小、颜色等2.人脸的位置：可以是相对位置、绝对位置等3.人脸的编号：可以是身份证号、学号等实际操作中，人脸卡片目录一般都“编码”成了一串固定长度，比如说 1024，的数字（也就是“向量”），其有
论文查重遇AI辅写疑似度？这样修改更稳妥
通过重新审视论文内容、合理引用与标注、调整句式与表达、增加个人见解与分析、利用专业工具辅助修改以及请教导师或同行等方法，您可以轻松应对这一问题，使论文更加原创和严谨。仔细检查论文中的每个段落，特别是那些与AI辅写工具生成的文本相似的部分。如果在论文中确实使用了AI辅写工具生成的内容，务必进行合理的引
AI大模型应用入门实战与进阶：大模型的优化与调参技巧
AI大模型应用入门实战与进阶：大模型的优化与调参技巧作者：禅与计算机程序设计艺术1. 背景介绍1.1. AI大模型的兴起随着计算机硬件的发展和数据的积累，深度学习已经成为人工智能领域的主流技术。特
全网最全pytest大型攻略，单元测试学这就够了！
预测执行失败进行提示标记：@pytest.mark.xfail(version < 0.3, reason = “not supported until 0.3”)，运行结果为X（通过xpassed，失败xfailed）pytest 用例执行顺序默认是按字母顺序去执行，要控制执行顺序，需要安装插件
obsidian git ios 多平台同步
Obsidian 提供了多种数据同步方式，其中可以通过第三方插件实现 Git 同步。通过 Git 同步，你可以将 Obsidian 中的笔记数据上传到 GitHub、GitLab、Bitbucket 等 Git 仓库中，从而实现在 iOS 和 Mac 等不同设备之间同步笔记。
RabbitMQ 学习笔记
推模式下，生产者发布消息到队列时，会立即将这条消息发送给所有订阅该队列的消费者，优点：实现实时通信，缺点：如果消费者的处理能力跟不上生产者的速度，就会在消费者处造成消息堆积，因此需要根据消费能力做流控（比如 RabbitMQ 用 QOS 来限制），RabbitMQ 默认使用推消息。拉模式下，生产者发