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模型 节点 质量 方法

SQLmap使用方法

常见SQLmap使用方法：一、SQLMAP用于Access数据库注入(1) 猜解是否能注入 1 2 win: python sqlmap.py -u "http://www.xxx.com/en/CompHonorBig.asp?id=7" Linux : .lmap.py -u "http://w ......
使用方法 方法 SQLmap

漫画 |【No.5 福格行为模型】 如何做出“ins”一样的爆款产品？

在内卷严重的时代，让我们从思维开始，不断精进不断向上。101个思维模型系列小视频正陆续更新中，请戳：思维模型系列视频 ......
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根据多边形的坐标点计中心点的方法

由于项目需要在地图覆盖物中心增加一个标签，我在网上找到一个算法来根据多边形的坐标点来计算得出该图像的中心点，在此记录一下。 var findCenter = function (points) { var point_num = points.length; //坐标点个数 var X = 0, Y ......
中心点 多边形 标点 方法

时间序列异常检测：统计和机器学习方法介绍

理解时间序列数据 在深入研究异常检测技术之前，先简单介绍时间序列数据的特征。时间序列数据通常具有以下属性: 趋势:数据值随时间的长期增加或减少。 季节性:以固定间隔重复的模式或循环。 自相关:当前观测值与先前观测值之间的相关性。 噪声:数据中的随机波动或不规则。 让我们可视化下载的时间序列数据 # ......
时间序列 学习方法 序列 机器 时间

基于栅格的分布式新安江模型构建与分析 - 姚成 - 2007

摘要： 基于DEM的分布式水文模型是现代水文学同计算机,3S等高科技技术相结合的产物,是水文模型新的发展方向.本文是在数字高程模型的基础上,研究和归纳了流域信息提取的方法和算法,利用DEM数据提取了河网,水系,水流路径等相关的流域特征,并根据三水源新安江模型的理论,建立了一个基于DEM栅格的分布式新 ......
栅格 分布式 模型 2007

解密Prompt系列9. 模型复杂推理-思维链COT基础和进阶玩法

这一篇真的是解密prompt！我们会讨论下思维链(chain-of-Thought)提示词究竟要如何写，如何写的更高级，介绍包括few-shot，zero-shot，循序渐进式和一致性COT的写法 ......
玩法 模型 思维 基础 Prompt

比较三种非破坏性处理数组的方法

在这篇文章中，我们将会探索处理数组的三种方法： - `for…of`循环 - 数组方法`.reduce()` - 数组方法`.flatMap()` 目的是帮助你在需要处理数组的时候在这些特性之间做出选择。如果你还不知道`.reduce()`和`.flatMap()`，这里将向你解释它们。 为了更好地 ......
破坏性 数组 方法

从实验中学习ResNet模型：在视频处理任务中取得显著进展

[toc] 40. "从实验中学习ResNet模型：在视频处理任务中取得显著进展" 在视频处理任务中，ResNet模型已经取得了显著进展。ResNet模型是一种深度残差块神经网络，它是由ResNet系列模型发展而来的，被广泛用于图像和视频处理领域。在本文中，我们将介绍ResNet模型的基本概念、实现 ......
模型 任务 中学 ResNet 视频

语言模型在智能客服中的应用

[toc] 《语言模型在智能客服中的应用》: 背景介绍 随着互联网的发展，智能客服逐渐成为人们生活和工作中不可或缺的一部分。智能客服可以通过自然语言处理、机器学习等技术，自动识别用户的问题并进行解答，提高客服效率，为用户提供更好的服务体验。因此，语言模型在智能客服中的应用也越来越广泛。 文章目的 本 ......
模型 语言 智能

深度学习中的模型选择与参数调优

[toc] 深度学习是人工智能领域的重要组成部分，其使用神经网络模型进行数据处理和预测，已经在诸如自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域取得了显著的进展。然而，在深度学习中，模型选择和参数调优是非常关键的步骤，直接影响到模型的效果和性能。本文将介绍深度学习中的模型选择与参数调优的技术原理、实现步骤 ......
深度 模型 参数

大语言模型(LLM)在文本分类、语言生成和文本摘要中的应用

[toc] 大语言模型(LLM)在文本分类、语言生成和文本摘要中的应用 引言 文本分类、语言生成和文本摘要是人工智能领域中的重要任务，涉及到自然语言处理、机器学习和深度学习等领域。本文将介绍大语言模型(LLM)在这三个任务中的应用，并探讨其优势和挑战。 背景介绍 大语言模型(LLM)是一种深度学习模 ......
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随着人工智能和大数据技术的不断发展，大模型与工业机器人的结合逐渐成为了一个热门话题。这种结合不仅可以提高机器人

[toc] 随着人工智能和大数据技术的不断发展，大模型与工业机器人的结合逐渐成为了一个热门话题。这种结合不仅可以提高机器人的工作效率，还可以提高模型的性能和准确度，为工业自动化领域带来巨大的变革和发展空间。本文将介绍大模型与工业机器人的结合技术原理、实现步骤和应用场景，并分析优化和改进的必要性。 # ......
机器人 机器 人工智能 热门话题 人工

jupyter lab在conda环境下安装方法

不在IDE内部运行python的原因： 1.python是脚本语言，只需要python解释器就能运行 2.IDE切换不同版本python解释器繁琐（相对于conda） 3.IDE安装包可能出错 4.运行有参数的程序比较繁琐 5.远程启动程序时不熟练（如运行在服务器上的程序） jupyter lab在 ......
jupyter 环境 方法 conda lab

R语言用灰色模型 GM (1,1)、神经网络预测房价数据和可视化|附代码数据

以苏州商品房房价为研究对象，帮助客户建立了灰色预测模型 GM (1,1)、 BP神经网络房价预测模型，利用R语言分别实现了 GM (1,1)和 BP神经网络房价预测可视化 由于房价的长期波动性及预测的复杂性，利用传统的方法很难准确预测房价，而灰色模型 GM (1,1)和神经网络的结合在一定程度上可以 ......
数据 神经网络 房价 灰色 模型

Linux系统基础知识与自学方法

大部分非计算机相关的朋友也经常使用电脑，所以我们频繁接触的是Windows系统。关于这个系统的评价不一，一部分人觉得简洁快捷，一部分人觉得问题（病毒、弹窗）多多，总之对Windows系统系统的评价参差不齐，上限高，下限也低。所以我们可以看出，这个系统在使用过程中每个人的感受都不一样。同时小白在使用W ......
基础知识 基础 方法 知识 系统

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文本分类与情感分析：基于深度学习的大型语言模型应用

[toc] 文本分类和情感分析是人工智能领域中非常重要的技术，其应用广泛，包括自然语言处理、语音识别、计算机视觉等多个领域。本文将介绍基于深度学习的大型语言模型应用文本分类和情感分析的技术原理及实现步骤，并探讨相关应用场景和优化改进的方法。 ## 1. 引言 随着人工智能的不断发展，文本分类和情感分 ......
深度 模型 文本 语言 情感

深度学习神经网络大模型在文本分类中的应用

[toc] 深度学习神经网络大模型在文本分类中的应用 随着人工智能技术的不断发展，深度学习神经网络在自然语言处理领域中的应用越来越广泛。文本分类是深度学习神经网络的一个重要应用之一，其目的是将文本分类到不同的类别中，以便进行相应的处理和分析。本文将介绍深度学习神经网络大模型在文本分类中的应用，包括技 ......
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基于神经网络的大模型在图像识别中的应用

[toc] 随着深度学习技术的不断发展，特别是在计算机视觉领域，基于神经网络的大模型在图像识别中的应用越来越广泛。这些模型能够在处理大量图像数据的同时，准确地识别出各种物体和场景，取得了令人瞩目的成果。本文将介绍基于神经网络的大模型在图像识别中的应用，包括技术原理、实现步骤、示例和应用等方面的内容， ......
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让AI支持游戏AI模型：从经典AI算法到最新技术的应用

[toc] # 20. 让 AI 支持游戏AI模型：从经典 AI 算法到最新技术的应用 ## 1. 引言 随着人工智能技术的不断发展，越来越多的游戏开发者开始将人工智能技术应用到游戏AI模型中。本文将介绍游戏AI模型中使用的人工智能技术，包括经典 AI 算法和最新技术的应用。 ## 2. 技术原理及 ......
最新技术 算法 模型 经典 技术

文本生成技术综述：基于语言模型的文本生成技术

[toc] 6. 文本生成技术综述：基于语言模型的文本生成技术 随着人工智能和自然语言处理技术的快速发展，文本生成技术越来越受到关注。文本生成技术可以用于多种应用场景，如智能客服、自动摘要、机器翻译等。本文将综述基于语言模型的文本生成技术，并深入探讨其实现原理、概念、实现步骤和示例应用等方面。 ## ......
文本 技术 模型 语言

对话系统与知识图谱：大型语言模型在对话系统中的应用

[toc] 19. 对话系统与知识图谱：大型语言模型在对话系统中的应用 随着人工智能技术的不断发展，对话系统作为其中的一个重要应用领域，已经被广泛应用于人机交互、智能客服、智能助手等领域。而其中，大型语言模型作为对话系统的重要组成部分，在对话系统中发挥着至关重要的作用。本文将详细介绍大型语言模型在对 ......
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语言模型在智能问答中的应用

[toc] 《20.《语言模型在智能问答中的应用》》 随着人工智能技术的不断发展，智能问答领域也逐渐受到了越来越多的关注。语言模型作为近年来备受关注的技术之一，在智能问答中的应用也越来越广泛。本文将介绍语言模型在智能问答中的应用，以及实现步骤与流程、应用示例与代码实现讲解、优化与改进等内容，旨在为读 ......
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编译器设计与实现：Java编译器并发编程模型实现多核CPU和Web应用程序

[toc] 编译器设计与实现：Java编译器并发编程模型实现多核CPU和Web应用程序 摘要： 本文将介绍Java编译器的并发编程模型，并介绍如何将其应用于实现多核CPU和Web应用程序。本文将介绍Java编译器的核心原理和实现步骤，并探讨如何优化和改进编译器的性能、可扩展性和安全性。通过实际示例和 ......
编译器 应用程序 模型 程序 Java

GPT3：人工智能时代的新型语言模型

[toc] 1. GPT-3：人工智能时代的新型语言模型 随着人工智能技术的不断发展，自然语言处理领域也迎来了新的里程碑。GPT-3 是当前最具代表性的语言模型之一，它具有如下特点： - GPT-3 是一种全新的语言模型，基于深度学习技术，使用了大量的预训练数据和先进的自然语言处理算法，能够模拟人类 ......
人工智能 人工 模型 语言 智能

ResNet模型：在计算机视觉任务中实现深度学习

[toc] 文章：ResNet模型：在计算机视觉任务中实现深度学习 ## 1. 引言 深度学习是一种革命性的机器学习技术，自推出以来，已经被广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域。在计算机视觉领域，深度学习中的 ResNet 模型成为了一个经典的例子，被广泛用于图像分类、目标检测、图像分 ......
深度 模型 视觉 任务 计算机

编译器设计与实现：使用多线程编程模型优化编译器性能

[toc] 《编译器设计与实现：使用多线程编程模型优化编译器性能》 编译器是计算机程序的入口点，是将高级编程语言(如C、C++等)转化为机器语言的工具。编译器的性能直接影响着程序的运行效率和效率。为了提高编译器的性能，人们一直在探索新的编译技术。本文将介绍如何使用多线程编程模型优化编译器性能。 一、 ......
编译器 线程 模型 性能

机器翻译中的跨语言翻译质量评估和优化

[toc] 《机器翻译中的跨语言翻译质量评估和优化》 一、引言 机器翻译是人工智能领域中的重要应用之一，已经被广泛应用于金融、医疗、科技、法律等领域。其中，跨语言翻译质量评估和优化是机器翻译中非常重要的环节，对于提高机器翻译的准确性和效率至关重要。本文将介绍机器翻译中的跨语言翻译质量评估和优化技术原 ......
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基础语法-main方法

main 方法是 Java 程序的入口点，也是程序执行的起始位置。当你运行一个 Java 程序时，JVM（Java 虚拟机）会自动查找并执行包含 main 方法的类。 在 main 方法中，你可以编写程序的逻辑代码，包括调用其他方法、处理输入输出、控制流程等。它允许你指定程序的初始行为，并定义程序执 ......
语法 基础 方法 main
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