NXEngine-evo 项目安装与配置指南
文章浏览阅读475次，点赞6次，收藏18次。NXEngine-evo 项目安装与配置指南 nxengine-evo nxengine refactoring 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/nx/nxengine-evo ...
内在维度如何提升LLMs推理能力
文章浏览阅读768次，点赞20次，收藏22次。大型语言模型（LLMs）的推理能力与其内在维度密切相关。通过增加神经网络的区域数量、注意力头数量或上下文长度等内在维度，可以提升模型的近似能力和表达能力，从而增强其推理能力。内在维度的增加使模型能够更精细地划分输入空间，捕捉更多数据特征，并在复杂任务中表现更佳。然而，近似能力的提升并不直接等同于泛化能力的增强，推理能力的提升仍需在表达能力和泛化能力之间找到平衡。自注意力图的内在维度，尤其是最后一层的内在维度，对推理能力的提升尤为显著。未来研究需进一步探索如何在不显著增加计算成本的情况下有效提升内在维度，以及
一文速览-合成数据在大模型训练和性能优化中的运用
文章浏览阅读948次，点赞24次，收藏26次。如果你一直在跟着博主的脚步探索AI大模型的相关内容，从最初的大模型Prompt工程解析，到实际的开发部署，再到深入NL2SQL、知识图谱大模型和ChatBI等更高阶应用，应该已经感受到了我们一步一个脚印，从迈过一道道技术难关，到搭建起属于自己的技术桥梁的过程。合成数据，简单来说，就是通过算法和技术生成的数据，目的是模仿真实世界中的数据特征。一个典型的例子是 OpenAI 的 Codex 模型，它使用合成代码片段来丰富训练数据，结果证明，合成数据的加入让 Codex 在理解和生成代码方面的能力更上一层楼。_合成数据用于ai训练
【保姆级图文教程】最新Windows系统QT下载、安装、入门、配置VS Qt环境，图文详细、内容充实
文章浏览阅读10w+次，点赞1.4k次，收藏3.7k次。本文详细介绍Qt环境的搭建流程，包括Qt下载、安装、配置，以及在VisualStudio中设置Qt开发环境。适合初学者快速入门，减少环境搭建困扰。
Visual Basic语言的云计算
文章浏览阅读299次，点赞5次，收藏8次。云计算是一种基于互联网的计算模式，通过网络“云”将计算资源（如服务器、存储、数据库、网络、软件等）提供给用户。用户可以根据需要使用这些资源，而不必担心底层的硬件和软件维护。Visual Basic是一种事件驱动的编程语言，由微软公司开发，旨在简化Windows应用程序的开发。VB的最大特点是简单易学，便于快速开发和原型制作。Visual Basic作为一种成熟的编程语言，与云计算的结合展现了巨大的潜力。不论是在企业级应用的开发，还是在小型项目的快速原型制作中，VB都能够为开发者提供便捷的工具。
【HarmonyOS Next】鸿蒙TaskPool和Worker详解 （一）
文章浏览阅读833次，点赞3次，收藏7次。【内存共享并发模型指多线程同时执行任务，这些线程依赖同一内存并且都有权限访问，线程访问内存前需要抢占并锁定内存的使用权，没有抢占到内存的线程需要等待其他线程释放使用权再执行。从而最大化系统的利用率，降低整体资源消耗，并提高系统的整体性能。现在Worker同个进程下，最多支持同时开启64个Worker线程，实际数量由进程内存决定。互相之间不打扰，内存不共享，通过消息进行传递，线程间进行通信传输。在鸿蒙中通过TaskPool和Worker实现多线程并发，两者都基于Actor并发模型实现。_鸿蒙怎么拉取一个taskpool
上下文文档嵌入：检索新突破
文章浏览阅读675次，点赞5次，收藏5次。传统的文档嵌入方法在处理跨领域或复杂查询时存在上下文理解不足、领域适应性差以及对稀有词汇处理不足等局限性。上下文文档嵌入（CDE）通过引入邻近文档的上下文信息，显著提升了文本检索的准确性和鲁棒性。CDE不仅增强了模型对复杂查询的处理能力，还通过多领域数据集的训练提高了领域适应性，并更好地捕捉了稀有词汇的语义信息。与混合检索相比，CDE在保持检索性能的同时降低了计算成本和延迟，为未来的文本检索技术提供了更高效、更灵活的解决方案。
[MySQL初阶]MySQL(1)MySQL的理解、库的操作、表的操作
文章浏览阅读1.3k次，点赞57次，收藏54次。对mysql的深入理解、mysql数据库的操作、表的操作_mysql 创建通讯录
基于HAI部署DeepSeekR1的招标文书智能辅助生产开发与应用
文章浏览阅读1.7k次，点赞27次，收藏28次。主要内容目录结构：标明文书各章节标题、页码，方便评审方快速定位关键内容。招标项目背景简介：简要描述本项目的来龙去脉、背景意义。写作说明：说明文书的适用范围、引用法规或标准等。特点与写作要求强调可读性：将核心章节和附录分类清晰地列出，一目了然。前言语言风格：既要有概要性介绍，也可以适当结合项目特色，让后续章节的阐述更具逻辑衔接。半规则化：目录部分相对固定，可由DeepSeek调用模板生成；但“项目背景简介”常需要根据项目实际情况进行非规则化的创作，建议重点突出背景痛点和项目必要性。_如何用deepseek写技术标
【Python3教程】Python3基础篇之函数
文章浏览阅读243次，点赞19次，收藏13次。在Python中，函数是一段可以重复使用的代码块，用于执行特定的任务。函数可以提高代码的可读性、可维护性和重用性。函数是组织好的，可重复使用的，用来实现单一，或相关联功能的代码段。函数能提高应用的模块性，和代码的重复利用率。Python提供了许多内建函数，比如print()。我们也可以自己创建函数，这被叫做用户自定义函数。
Simula语言的函数实现
文章浏览阅读901次，点赞5次，收藏6次。在Simula中，函数的定义包含了函数名、参数列表和函数体。函数体中的代码将在函数被调用时执行。simulaBEGINPROCEDURE 函数名(参数列表);BEGIN// 函数体END;END;
【HarmonyOS Next】鸿蒙应用折叠屏设备适配方案
文章浏览阅读1.8k次，点赞23次，收藏11次。目前应用上架华为AGC平台，都会被要求适配折叠屏设备。目前华为系列的折叠屏手机，有华为 Mate系列（左右折叠，华为 Mate XT三折叠），华为Pocket 系列（上下折叠）。_华为折叠屏适配
开源项目TRAM使用教程
文章浏览阅读516次，点赞11次，收藏17次。开源项目TRAM使用教程 tram TRAM is an open-source platform designed to advance research into automating the mapping of cyber threat intelligence reports to MITRE ATT&CK®....
Oasis模型：实时视频生成新突破
文章浏览阅读975次，点赞28次，收藏23次。Oasis模型通过结合自回归和扩散模型，并利用其核心技术“扩散强迫”，实现了实时视频生成。这一技术使模型能够在部分数据不完整的情况下预测下一帧，显著增强了模型的鲁棒性，并使得游戏世界能够根据玩家的决策动态变化。Oasis模型的核心创新在于将自回归和扩散模型巧妙结合，逐帧生成视频，同时通过扩散强迫技术，模型在训练中学习如何基于不完整数据进行预测，提升了复杂场景下的稳定性。与Etched公司合作，利用其Transformer专用硬件Sohu，Oasis模型进一步优化了视频生成的速度和质量，支持更高分辨率和更大规
深度洞察与精确匹配：基于HAI部署DeepSeekR1的公考岗位推荐与智能分析
文章浏览阅读818次，点赞30次，收藏12次。DeepSeekR1强大的语义理解能力DeepSeekR1在预训练过程中利用了海量中文数据，具备对中文文本语义、上下文以及专业术语的深度理解能力。例如，面对“综合管理”与“综合执法”这样的相似概念时，传统模型可能会混淆，但DeepSeekR1则能结合上下文以及岗位说明做出更准确的区别，帮助系统在推荐岗位时更精准地匹配考生需求。对岗位职责与能力需求的深度解析公务员与事业单位的岗位描述通常包含多个条件维度，如学历、专业、工作经历、政治面貌、执业资格等。_deepseek 人岗匹配、项目审核
[MySQL初阶]MySQL（2）数据类型精讲&&静态类型和动态类型的对比
文章浏览阅读819次，点赞26次，收藏21次。[MySQL初阶]MySQL（2）数据类型精讲&&静态类型和动态类型的对比.enum,set,varchar_数据库动态执行和静态执行
Erlang语言的系统运维
文章浏览阅读861次，点赞17次，收藏20次。Erlang是一种函数式编程语言，由Ericsson公司于1986年开发，主要用于电信行业的高可用性系统。Erlang最大的特点是其轻量级的线程模型和消息传递机制，使得它在并发和分布式系统中表现突出。Erlang语言因其独特的并发、容错和分布式特性，在系统运维中展现出巨大的潜力。面对现代复杂的分布式系统，Erlang为运维人员提供了一系列强大的工具和机制，从而提高了系统的稳定性和可用性。尽管Erlang仍有学习曲线和生态小的挑战，但它在关键系统中的成功应用，表明了其价值。
【HarmonyOS Next】鸿蒙状态管理装饰器V1和V2混用方案
文章浏览阅读900次，点赞11次，收藏8次。大量使用的都是V1方案。原则上，只使用@ObservedV2与@Trace装饰器来解决深层嵌套对象更新UI的问题。暂时不使用其他的V2装饰器，其他的状态管理依旧使用V1即可。当需要监听处理更新的多层级对象是七八层，就需要配套创建七八层的ObjectLink，代码太过于冗余。V2就是为了解决该问题，华为官方才提出的新状态管理装饰器方案。该方案在解决该问题的基础上，也对V1的进行加强。但是不用V2，前面提到的嵌套更新问题又需要好的方案解决。所以就需要V1和V2混用。所以官方V1和V2目前是相关独立，也可混用。_harmoneyos 应用状态管理v1和v2
Docker-Raspberry-PI-Monitoring 安装与配置指南
文章浏览阅读732次，点赞11次，收藏24次。Docker-Raspberry-PI-Monitoring 安装与配置指南 Docker-Raspberry-PI-Monitoring A docker-compose stack solution for monitoring host and containers with Prometheus, Grafana...
未训练LLMs与人类大脑语言网络的对齐现象
文章浏览阅读406次，点赞15次，收藏8次。未训练的大型语言模型（LLMs）在初始阶段已表现出与人类大脑语言网络的基本对齐，这种对齐主要源于模型架构的选择，如卷积网络的归纳偏置。在训练早期，这种对齐达到峰值并趋于饱和，表明模型在未经过大量数据训练时已具备与人类语言处理机制相似的基础能力。然而，随着训练的深入，LLMs的功能性语言能力（如世界知识和推理）继续发展，但与人类大脑语言处理机制的对齐逐渐偏离。这一现象揭示了模型与人类在处理语言时的潜在差异，表明LLMs可能依赖不同于人类的语言处理机制，为未来设计更接近人类大脑处理机制的模型提供了新的思路。
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