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【Python进阶】9.面向对象高级

本文介绍了Python面向对象编程的核心概念,包括类定义、继承、封装和多态。主要内容包括: 类定义语法:介绍了三种定义类的方式,推荐使用class 类名(object)格式 继承机制: 单继承和多继承的实现方式 方法重写(覆盖)的概念和应用 子类调用父类方法的两种方式:父类名.方法名()和super().方法名() MRO(方法解析顺序)规则 封装特性: 通过双下划线__实现私有属性和方法 提供公

#python#开发语言
【Python进阶】8.面向对象基础

本文系统介绍了面向对象编程的核心概念及其在Python中的实现。主要内容包括:1)面向对象与面向过程的区别,强调"一切皆对象"的思想;2)面向对象三大特性:封装(隐藏实现细节)、继承(子类继承父类)和多态(同方法不同表现);3)类与对象的关系,类作为抽象模板,对象作为具体实例;4)关键语法:class定义类、self关键字指向对象实例、魔法方法(__init__构造、__str

#python#服务器#开发语言
Python中使用matplotlib.pyplot.show报错: FigureCanvasInterAgg‘ object has no attribute ‘tostring_rgb‘解决办法

在使用matplotlib.pyplot绘图时遇到AttributeError:'FigureCanvasInterAgg' object has no attribute 'tostring_rgb'错误,这是由于PyCharm的特殊后端导致的。解决方案包括:1)在PyCharm设置中禁用科学模式(推荐);2)明确设置标准后端如matplotlib.use('TkAgg');3)使用try-ex

#python#matplotlib#开发语言
200万 Token 时代,RAG 彻底过时了吗?

随着 Gemini 3.5 Pro 等模型将上下文窗口推向 200 万 Token,业界再次掀起“RAG 已死”的论调。然而,在生产级 AI 架构中,长上下文解决的只是“容量”问题,RAG 解决的则是“相关性”与“成本”问题。本文从 KV Cache 物理瓶颈、注意力衰减机制及真实成本测算三个维度,重构 2026 年大模型应用落地的选型决策框架

#RAG#AI#人工智能
PHP的性能优化方法总结

什么情况之下,会遇到PHP性能问题?1:PHP语法使用不恰当。2:使用PHP语言做了它不擅长的事情。3:使用PHP语言连接的服务不给力。4:PHP自身的短板(PHP自身做不了的事情)。5:我们也不知道的问题?(去探索、分析找到解决办法,提升开发境界)。对线上站点做压力测试的时候,我们一定要将请求数和并发数,特别是并发数要设置的比较低,我们不能对线上的网站造成压力问题,不管是自己的还是别人的。PHP

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#php#性能优化#开发语言
【深度学习】1.深度学习简介

深度学习是机器学习的一个子集,通过多层神经网络自动提取数据特征,无需人工设计。其核心是模仿人脑处理复杂数据,擅长图像、语音等高维数据,但可解释性较差。常见模型包括CNN(图像处理)、RNN(序列数据)、自编码器(无监督学习)、GAN(图像生成)和Transformer(NLP)。应用广泛,如计算机视觉中的图像分类、目标检测,自然语言处理中的机器翻译、情感分析,以及推荐系统等。深度学习依赖大数据和强

#深度学习#人工智能
如何设置PyTorch程序在 GPU上运行

PyTorch安装与GPU加速配置指南 本文提供了PyTorch在不同操作系统下的安装建议和GPU加速配置方法。Windows系统需安装NVIDIA驱动并检查CUDA版本(建议11.8+);Linux是深度学习首选系统;Mac M系列芯片可使用MPS加速。官网提供交互式命令生成器,推荐使用虚拟环境安装。安装后可通过测试代码验证CUDA/MPS是否可用,并针对常见问题如显存不足、版本不匹配等提供了解

#pytorch#人工智能#python
【NLP自然语言处理-投满分项目】5.模型剪枝

本文介绍了PyTorch中的模型剪枝技术,主要包括预剪枝和后剪枝两种方式。文章详细阐述了四种剪枝方法:特定网络模块剪枝(Pruning Model)、多参数模块剪枝(Pruning multiple parameters)、全局剪枝(Global pruning)和用户自定义剪枝(Custom pruning)。通过LeNet网络示例,演示了如何使用随机非结构化剪枝(random_unstruct

#剪枝#算法#机器学习
【AI大模型应用开发】【基础】1.大模型知识学习图谱

本文系统介绍了大语言模型(LLM)的理论与实践应用知识体系。主要内容包括:1)LLM基础概念及评估指标;2)主流模型架构(Encoder/Decoder-only等)及代表模型(BERT、GPT等);3)开源模型ChatGLM、LLaMA等的技术特点;4)大模型应用方法,包括传统微调、Prompt工程及参数高效微调技术(Adapter/LoRA等);5)LangChain框架应用;6)多个实战案例

#AI
【AI大模型应用开发】【基础】2.大模型(LLM)基础知识&LLM主要类别架构介绍

本文系统介绍了大语言模型(LLM)的基础知识、架构类别和评估指标。主要内容包括:1)LLM的核心运行机制基于Transformer架构,通过预训练和微调适应不同任务;2)语言模型发展历经基于规则、N-gram、神经网络到预训练模型四个阶段;3)评估指标涵盖BLEU(翻译质量)、ROUGE(生成匹配度)和PPL(模型预测能力);4)主流LLM架构分为Encoder-only(如BERT)、Decod

#人工智能
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