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从大的方向上来说，大模型从技术到应用，主要涉及到以上几个大的模块；而每个模块又涉及到大量的技术和细节。比如打造不同任务的神经网络模型，强化学习，迁移学习，知识蒸馏，分布式训练与存储等；以及RAG使用的向量检索，向量数据库，语义理解等，还有复杂任务的思维链(CoT)，模型训练使用的LoRa等微调方法。还有多模态模型中的知识对齐，数据融合等复杂技术。基于大模型开发的人工智能机器人，
自8月底训好自己的1.5B的LLM后，一直都没有发布一个完整的技术报告，不少小伙伴私信我催更，千呼万唤始出来。豁然开朗：搞定全流程之后，对LLM确实豁然开朗不少，不过，发现要学的新东西更多了…尤其是这三个月，qwen, meta, anthropic等等发布的好文章实在太多了，真不想落下，没时间"反刍"当年的剩饭。Reasoning兴趣：对reasoning更感兴趣了(其实训1.5B模型的初衷，就
AIGC指内容生成式人工智能，指的是一种AI的类型，包括图像，文本，音频等内容生成式AI。所以这里包括了目前比较火热的AI绘画以及基于大语言模型的AI对话。2. 大模型到底指什么？其实我们目前讨论最多的大模型主要是指大语言模型（LLM），但是大模型并不单单指LLM，首先我们要理解大模型的概念，我们首先对这个词拆分来看，大是什么意思？模型又指代什么？首先我们来理解下模型，所谓模型通俗的讲是一个基于神
通过学习大模型课程，可以掌握设计和实现基于大模型的应用系统所需的基本原理和技术，从而提升自己在数据处理、分析和决策制定方面的能力。大模型检索增强生成技术是增强通用大模型能力，也是降低幻觉的大模型微调技术、同样是构建企业私有大模型两大技术手段之一（RAG、微调），因此需要好好掌握，包含以下几个。大模型微调技术是增强通用大模型能力，降低幻觉的核心技术，也是构建企业私有大模型两大技术手段之一（RAG、微
随机截距交叉滞后模型RI-CLPM的Mplus语法。
统计学习方法HMM 隐马尔可夫模型 习题解答
参加完华为OD七日集训的小伙伴，可以写一篇“华为OD7日集训总结”文章，发布在CSDN，作为一个成果物。最新大模型OpenAI o1（编码、数学能力提升明显）编程最强插件 Code Copilot（写代码、改bug、代码优化、算法优化等）Java自学神器（Java思维导图、学习规划、华为OD机试解题思路、测试用例，拍照上传即可识别问题，给出权威回答）DALL-E AI绘画、AI语音对话（练习英语口
大模型的本质是机器学习，机器学习的本质就是一种数学模型。我们经常能听到这样的说法，某某大模型有多少参数，某某大模型参数量又提升了，这里所说的参数到底是什么？我们知道大模型是训练出来的，那么哪些训练数据都跑哪去了，大模型训练的过程中都干了什么？为什么大模型需要训练？01大模型的参数到底是什么？我们知道大模型的发展从刚开始的几百个参数，到现在的上千亿个参数，比如GPT-3就有一千七百多亿个参数。
在学习Python的过程中需要同时学习一下数据库知识，重点在于Sql语言的掌握。目前采用机器学习进行数据分析是比较常见的方式。机器学习的步骤包括数据收集、数据整理、算法设计、算法实现、算法训练、算法验证和算法应用，所以学习机器学习的重点在算法上，然后通过Python来完成算法实现，这个过程需要学习一系列库，包括Numpy、Matplotlib、Scipy、pandas等。
最终过滤得到19个对接构象，这19个对接构象满足以下条件：是每个配体分子对接结果中-CDOCKER_INTERACTION_ENERGY最高的对接构象，和ILE274可以形成疏水作用，和SER67可以形成氢键作用。在基于结构的药物设计过程中，识别和优化配体分子和受体分子间的相互作用是一个基本过程，因此，全面细致的分析非键相互作用非常关键。打开一个个分子窗口和图形窗口，分子窗口中包含了所有的共500
近年来，数据分析工作岗位变得越来越受欢迎，很多人都开始转行做数据分析。而大家也知道，有多种语言都可应用于数据分析，但却成为大家的首选，那么为什么使用Python做数据分析？我们来看看原因吧。Python的语法简单，代码可读性高，容易入门，有利于初学者学习；当我们进行数据处理的时候，我们希望将数据变得数值化，变成计算机可以运作的数字形式，我们可以直接使用一行列表推导式完成，十分简单。
提供一些知名的用于癌症研究的公共数据库及相关资源的名称和简要描述，可以自行通过搜索引擎查找它们的官方网址
本文介绍了使用二进制定义传感器、通过对角定义传感器以及加载外部图像映射三个方法，基于官方示例：均匀传播介质。并新增加了如何定义异构介质以及使用"kspaceFirstOrder2D"的内置绘图功能，基于官方示例：异构传播介质示例
AI量化学习资料 - 用DEEPSEEK玩转PTrade策略开发
在学习 MySQL 时，拥有一份清晰的 PPT 能极大提升效率。今天就教大家如何借助 Deepseek 和 kimi，将《MySQL 必知必会（第 2 版）》知识点整理成 PPT。
BoardMix 是一款功能强大的在线白板工具，支持多人实时协作，适用于团队合作、头脑风暴和绘制思维导图等多种场景。它以其直观的操作界面和丰富的模板库而闻名，无论是个人使用还是企业协作都能得心应手。
pandas-ai是一个基于生成式AI的Python库，它通过自然语言理解技术将你的指令转化为Pandas代码。基础操作：“找出销售额最高的5个国家”复杂计算：“计算幸福指数最低的两个国家的GDP总和”可视化：“用不同颜色绘制各国GDP的柱状图”
我在这篇文章中分享了我的鸿蒙移动应用开发课程的期末大作业--鸿蒙购物应用BuyBuyBuy，它是我在学习了这一学期的课程之后利用方舟开发框架（简称ArkUI开发框架）所做的一些UI开发成果。
如何用deepseek润色简历，我已经试过了。非常可以。整理了一套DeepSeek润色简历的指令，哪怕是序乱简历也可以调顺非常专业，开春求职用起来。
使用window防火墙对mlstudio进行断网处理。然后再选择出站规则，按以上步骤即可。
各位同学大家好，在这个视频中我们会给跨考的同学补充一些数字电路的基础知识。主要是要介绍在数字电路当中很常用的两个小部件，分别是多路选择器和三态门
不要被csdn上能找到的三张往年题蒙蔽了，今年试卷往年题覆盖率只有一个名词解释，其他全是没重点背的内容，所以火速写下了这个回忆版，供大家参考，一定不要赌在往年题上了！csdn上能查到的一份复习整理 以及一份100多简答名词整理都可以看看！顺便给我的博客园引个流，最近在逐步上传比较完整的复习资料XD。2. ppt上积木问题（包括写open和closed表）知识发现、演绎推理、双倍体遗传算法、盲目搜索
高斯过程（Gaussian Process, GP）是一种用于概率机器学习的非参数模型。它被用来描述一个函数集合，这些函数的输出值是一组高斯变量。高斯过程模型可以用于回归和分类问题，以及在无监督学习中的降维。在高斯过程中，每个样本的输出都被视为一个高斯变量，因此可以使用高斯分布来描述整个函数集合的概率分布。高斯过程模型通过定义一个核函数来确定不同样本之间的相似度，从而对函数进行建模。核函数可以度量
modis数据下载及预处理
本文推荐了一些机器学习方面入门、提高、进阶的教材，供读者参考。
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字节（Byte）：字节是计算机存储容量的基本单位之一，通常用来表示数据的大小或存储空间的大小。一个字节由8个比特组成。字节常用于存储和传输数据，例如文件的大小、内存的大小等。单位：字节→B。
假如你想继续32+10，却把10输入成了100即32+100，按CE键，会把100清除，不会把“32+”，你可以继续输入10，完成运算。此外，计算器还配备了一个用于存储数据的寄存器，在需要进行数值记忆时可以使用M+指令将当前数值加到寄存器中，或者使用M-指令以减去当前数值并将其存入寄存器。MC键叫做memory clear，中文 清除存储，是一个清除寄存器中存储数字的指令。CE键叫做clear e
大模型是指具有巨大参数数量和计算能力的深度学习模型，通常用于处理大规模数据并生成复杂的输出。这些模型的目标是通过学习大量数据中的规律和模式，以优化特定任务的表现。大模型通常用于自然语言处理、图像识别、语音识别等领域，以实现更准确的预测和决策。而人工智能则是一个更广泛的概念，它涵盖了机器学习、深度学习、自然语言处理等多个子领域。人工智能的目的是让机器能够像人类一样思考、学习和解决问题，从而实现智能化
杂化泛函计算步骤态密度、能带结构建议：1. 结构优化(PBE)2. 静态自洽scf计算(PBE)*保留波函数和电荷密度3. 静态自洽scf计算(HSE06)*采用第2步得到的波函数，加快收敛速度*保留波函数和电荷密度4. 非自洽计算(HSE06)*采用第3步得到的波函数和电荷密度
本节内容是存储器中的位扩展、字扩展、字位扩展的重难点，本文通过几个题目进行讲解，语言通俗易懂，相信看完这篇文章，你会掌握知识点。
芯片小白名词简写1.0版本，自学+汇集网民群众的智慧
计算机技术--分盘合盘
其目的是通过收集和比较各种全球气候模型（GCMs）的模拟结果，以理解过去的、现在的和未来的气候变化。Biome-BGC是利用站点描述数据、气象数据和植被生理生态参数，模拟日尺度碳、水和氮通量的模型，其研究的空间尺度可以从点尺度扩展到陆地生态系统。在气候学领域，机器学习已被成功用于将粗尺度的气候模型输出（例如，温度和降水）与其他环境变量（例如，地形和土壤类型）关联，以获得更高分辨率的气候预测。这种方
USGS是可以免费下载Landsat数据的方式之一。我把国内的好几个数据网站都查找了一遍，发现如果想下载Landsat数据，国内比较好的是“地理空间数据云”，这个网站收集了大量的Landsat数据，可以满足大部分的数据需要。如果在“地理空间数据云”找不到自己需要的数据可以尝试在USGS网站查找。
从HWSD 获取的土壤数据经过处理之后，得到的是一个多合一的栅格数据，基于此我们需要提取得到某一想要的单独数据。4.右键查找表可以进行批处理，但目前并未找到合适方法直接提取所有数据，只能通过批处理手动添加。3.输入栅格为土壤栅格，查找字段为所需要的字段，输出栅格选择合适的位置及命名即可。2.工具箱-3D Analyst 工具-栅格重分类-查找表。1.将土壤数据导入gis后，先定义投影为WGS198
排序算法就像是数字世界背后的幕后黑手，悄无声息却又无处不在地编制着一张生活的巨网，此篇文章带你深入学习作为初阶高效排序的第二弹算法——归并。如何递归、非递归的实现？看过来，小编带你揭开它的奥妙！
对于概念性，成体系的抽象知识，如 cookie，session…等等抽象的概念，如果我们单独去记忆这些知识点，无法串联记忆，那么往往会事倍功半，这里煮啵给大家介绍一个简单实用，高效理解的学习方法；
例如，给管理层展示宏观战略相关数据，给一线员工展示与日常操作相关的数据。- 选择合适的可视化类型，如用柱状图比较数据大小、折线图展示趋势等。- 按照逻辑顺序对数据进行布局，将重要数据放在显眼位置，相关数据分组展示。例如，用同一种颜色表示同一类数据在不同图表中的情况，增强整体的连贯性。例如，对于实时销售数据看板，要确保数据的更新频率能够满足业务需求。- 如果数据看板具有交互功能，如钻取数据、筛选等，
本文记录了作者在学习“连续超分辨率隐式扩散模型”这篇论文时的思考过程与笔记，同时总结了作者在使用 DeepSeek 方面的经验、技巧与心得。
本文为计算机类专业学子量身打造，精选100+毕业设计/大创创新前沿选题，涵盖人工智能、区块链、元宇宙、物联网、大数据、网络安全、AR/VR、量子计算等8大前沿技术方向。每个选题均提供详细技术栈（如SpringBoot、PyTorch、HarmonyOS等）与预期效果说明，并融入创新设计亮点（如AI+医疗、脑机接口、NFT数字藏品等），满足不同难度与兴趣需求。
布局间隔调整：通过在Row或Column容器中使用Blank组件，可以方便地管理子组件之间的间隔。例如，在一个水平排列的Row中，通过在元素之间加入Blank组件，可以自动填充所有剩余空间，确保下一个元素与下一个元素的间隔相等。自适应布局：在响应式设计中，Blank组件可以自动调整其大小以适应不同的屏幕尺寸和方向。当屏幕旋转或尺寸改变时，Blank组件会相应地扩展或收缩，保持布局的整洁和一致。
该案例有一些难度，将前面所学到的全部知识点做了一个全面的总结，代码量也不是很少。里面的一些细节一定要仔细的去观察，仔细地去分析。遇到忘记的知识点可以去看一下前面总结的一些知识点。在鸿蒙（HarmonyOS）开发中，复选框（Checkbox）是一种常见的用户界面元素，用于允许用户选择一个或多个选项。鸿蒙提供了丰富的属性和方法，如设置复选框的初始选中状态、修改复选框的文本、设置复选框的样式（如颜色、大
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