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原创 【博客之星2024】跨越代码与算法的24年:一名AI工程师的成长与突破回顾

24年的技术旅程是一段从探索到深耕、从追随到引领的历程,也是人工智能与个人成长交织的精彩篇章。从最初对代码的热爱,到如今深耕人工智能全栈技术,我见证了AI从概念到广泛应用的飞跃,也感受到技术改变行业、推动社会进步的强大力量。在这条路上,每一次的突破都源于对技术的坚持,每一篇文章都是对经验的凝练。

2025-01-22 11:29:14 2459 12

原创 一文看懂文心一言4.5开源模型!全方位全应用场景技术评测

百度文心大模型4.5开源评测摘要 百度于2025年6月30日开源文心大模型4.5系列,包含MoE混合专家架构的47B/3B参数模型和0.3B稠密模型,采用跨模态异构MoE技术实现高效多模态处理,支持128K超长上下文。评测显示该模型在中文任务上表现优异,HumanEval编程测试达68.2%,综合能力与主流模型相当。开源举措显著降低AI应用门槛,使开发者可直接基于预训练模型进行定制开发,推动产业智能化转型。模型在智能办公、客服等场景展现出快速落地潜力,但其实际影响力仍需更多应用验证。

2025-07-06 03:06:15 648

原创 数学建模软件必备大全

本文系统介绍了数学建模竞赛中常用的核心软件工具链,涵盖数据处理、数学计算、可视化和论文排版四大类工具。重点推荐Anaconda(含Pandas等库)、MATLAB、SPSS等专业数据处理工具;LINGO优化求解器;Matplotlib可视化工具;以及CTeX、TeXLive等学术排版系统。作者结合五年建模经验,详细阐述各工具的功能特点、适用场景及优势,帮助初学者快速搭建高效的建模环境。文中所有推荐软件均可通过指定公众号免费获取。通过合理配置这些工具,能显著提升数学建模的效率和质量。

2025-06-27 10:33:38 1030

原创 LaTeX下载与实践入门指南

LaTeX专业排版系统安装使用指南 本文详细介绍了LaTeX排版系统的安装与使用步骤。首先解释了LaTeX作为代码驱动排版系统的特点,对比了与传统Word编辑方式的区别。然后提供了Texlive编译环境和TeXstudio编辑器的具体下载安装方法,包括注意事项和验证方式。最后通过一个包含中文、数学公式和图片的示例文档,展示了LaTeX的基本使用方法。文章还介绍了作者Fanstuck的技术分享平台,涵盖从人工智能基础到前沿研究的各种内容。所有相关软件均可通过"数学建模岛"公众号免费获取。

2025-06-27 09:00:14 394

原创 AI驱动的DevOps运维与云服务部署自动化

《AI赋能运维:智能终端Chaterm的创新实践》 文章探讨了AI技术在DevOps运维中的应用前景,重点介绍开源智能终端工具Chaterm如何通过自然语言处理和大模型能力解决传统运维痛点。Chaterm将AI助手直接嵌入命令行,支持SSH远程管理,能理解自然语言指令并转化为具体命令执行,显著提升了批量操作、配置生成、故障排查等场景的效率。通过对比传统运维方式与AI辅助模式的差异,文章展示了Chaterm在清理日志、部署应用、分析错误等方面的优势,同时强调其内置的安全机制对企业级应用的支持。该工具代表了AI

2025-06-24 11:04:59 970 10

原创 大模型是自我能力延展,还是认知主权的让渡?

或许未来的理想图景并非人机对立,而是你中有我、我中有你的协同进化。人类保持对价值目标和终极关怀的掌舵,AI则提供前所未有的计算智慧和创造力,两者融合,去完成单独任一方都无法完成的宏图。这条路充满挑战也充满希望。

2025-06-17 08:44:40 683

原创 技术反思:LLM时代,MCP是必需品还是过渡方案?

我们建议开发者从实际需求出发,结合场景特点合理选择MCP的适用与否,以确保技术选型的精准性和落地的有效性,从而推动人工智能应用更高效、更务实地走向成功。

2025-06-10 08:56:58 812 1

原创 2025年五一数学建模竞赛A题-支路车流量推测问题详细建模与源代码编写(二)

本文摘要:针对多支路汇入主路的车流量推断问题,建立了基于流量守恒和时序特征的数学模型。通过分析主路监测数据,构建了四条支路的流量函数表达式:支路1采用恒定流量模型,支路2为分段线性函数,支路3为线性增长后稳定,支路4采用正弦周期函数。利用最小二乘法拟合参数,考虑2分钟延迟效应,实现了主路流量的高精度拟合(MSE=3.2,MAE=1.4)。模型可准确输出7:30和8:30时刻各支路流量数值,为交通流量分析和预测提供了有效工具。

2025-06-05 11:36:31 874

原创 2025年五一数学建模竞赛A题-支路车流量推测问题详细建模与源代码编写(一)

摘要:本文针对Y型道路车流量预测问题,建立数学模型通过主路监测数据反推支路流量。基于支路1线性增长、支路2先增后减的假设,采用最小二乘法拟合分段函数参数,得到支路1表达式为Q1(t)=28.49t+9.03,支路2为分段线性函数(t≤31时为-27.03t-1.54,t>31时为-29.04t+60.56)。模型验证表明拟合曲线与主路观测数据吻合良好,为交通流量分析提供了有效方法。(149字)

2025-06-04 18:03:49 867

原创 高效速搭基于DeepSeek的招标文书智能写作Agent

总的来说,智能写作Agent正在推动招标文书写作从传统人工操作向智能化、自动化的方向发展。随着AI技术的不断进步,未来智能写作Agent将变得更加智能、高效和定制化,进一步解放人力资源,提升招标文书写作的质量和效率。

2025-06-04 15:13:13 1021

原创 Deepseek与manus是何区别?深入解析AI Agent和智能体编排

《AIAgent技术演进与应用落地解析》摘要:本文探讨了DeepSeek与Manus两大AI平台的核心差异与发展路径。DeepSeek侧重深度语义理解与推理,而Manus专注于任务自动化执行,二者分别代表AIAgent发展的认知与执行方向。文章系统梳理了AIAgent从机械执行(2010-2016)、认知增强(2017-2022)到具身智能(2023-)的技术演进历程,重点分析了智能体编排系统的三大突破:动态工作流引擎、认知资源调度和元认知控制层。通过药企研发案例展示了智能体编排的商业价值,并给出了工程落地

2025-06-04 14:56:59 855

原创 如何高效提升大模型的RAG效果?多种实用策略一次掌握

摘要: RAG(检索增强生成)技术通过结合外部知识库提升大模型回答准确性,但实际落地需多维度优化。本文剖析四大关键因素:数据质量(合理文档拆分与更新)、检索算法(ANN加速搜索)、Embedding模型(按场景选择)及结果排序(Cross-Encoder重排)。提供实操方案如分层文档分割、多语言模型适配、开源向量库(FAISS/Milvus)搭建等,并强调从小规模试点开始,持续评估指标(Recall/F1)。未来RAG将更智能高效,助力企业降低幻觉风险,实现精准知识问答。关注@Fanstuck,获取AI落地

2025-05-27 16:43:17 704

原创 大模型推理性能差?你必须知道的优化技巧全汇总

有更多感悟以及有关大模型的相关想法可随时联系博主深层讨论,我是Fanstuck,致力于将复杂的技术知识以易懂的方式传递给读者,热衷于分享最新的行业动向和技术趋势。如果你对大模型的创新应用、AI技术发展以及实际落地实践感兴趣,那么请关注Fanstuck,下期内容我们再见!

2025-05-27 16:33:12 862

原创 一文详解模型上下文协议(MCP):打通大模型与业务场景的关键

摘要: MCP(Model Context Protocol)是Anthropic于2024年提出的标准化协议,旨在解决AI模型与外部数据/工具交互的"信息孤岛"问题。它通过客户端-服务器架构实现统一接口,支持AI安全访问本地/远程资源(如文件系统、API),并具备动态发现、双向通信等优势。与Function Calling相比,MCP更通用、复用性更高。文章以开发"arXiv论文检索工具"为例,演示了MCP服务器的搭建流程,包括工具接口定义、API调用及结构化返回。

2025-05-26 09:21:09 966

原创 一文看懂大模型核心参数调优用法与实战

本文深入探讨了OpenAI Python SDK在大模型开发中的核心参数调优方法。首先介绍了参数调优的重要性,通过实际案例展示了不同场景下的参数配置策略。详细解析了ChatCompletion和Completion两大核心接口,包括接口用途、主要参数及其影响,并提供了调用示例。文章强调参数调优如同"对话艺术",合理配置temperature、max_tokens等参数能显著提升模型输出质量,满足不同业务需求。最后指出,掌握参数调优技巧是将大模型从"能用"到"好用"的关键一步。

2025-05-26 09:09:15 846

原创 AI 数据采集实战指南:基于 Bright Data 快速获取招标讯息

综上所述,亮数据的网页抓取工具凭借全面的特性和高可用性,为开发者提供了一站式的爬虫解决方案。**实际使用中,我们体验到开发效率显著提升,很多繁琐的反爬对策都由平台自动完成**。它解决了传统爬虫中常见的 **IP 封锁、反爬墙、复杂结构解析** 等难题,同时保持高度的扩展性和合规性。对于需要快速构建训练数据管道和开展数据驱动业务的团队来说,Bright Data Web Scraper 是一个值得尝试的利器。

2025-05-23 11:16:46 2189

原创 从零构建智能公考岗位推荐系统:腾讯云CodeBuddy带你轻松玩转AI开发

通过本章的实战开发,我们借助腾讯云 CodeBuddy 高效构建了一个智能岗位推荐系统的核心模块。从项目初始化、岗位数据处理、用户画像建模,到岗位推荐算法和 API 接口搭建,每一个步骤都体现了智能代码助手在降低开发门槛、加快开发节奏、提升代码质量方面的巨大优势。

2025-05-13 23:45:30 1121

原创 大模型微调新手全流程友好指南

在深入讲解之前,我们先来简单地理解一下“微调”的概念:大模型微调(Fine-tuning),就是在预训练好的大语言模型(例如Qwen、GPT系列、DeepSeek等)基础上,利用特定的数据集对模型的参数进行小规模训练,以更好地适应特定任务或领域。比如,你有一个通用的语言模型,但你想专门用来写金融报告或者进行客服问答,那么通过微调,这个模型就能更高效地完成这些特定任务。

2025-05-08 16:41:42 187 10

原创 从知识图谱到精准决策:基于MCP的招投标货物比对溯源系统实践

从最初对人工智能的懵懂认知,到逐渐踏入Prompt工程的世界,我们一路探索,从私有化部署的实际场景,到对DeepSeek技术的全面解读,再逐步深入到NL2SQL、知识图谱构建、RAG知识库设计,以及ChatBI这些高阶应用。一路走来,我们在AI的领域里一步一个脚印,不断拓展视野和能力边界。如果你是第一次点开这篇文章,或许会觉得今天的内容稍有挑战。但别担心,之前我创作的的每一篇人工智能文章都是精心铺设学习前置的基石。

2025-05-08 15:40:16 1848 13

原创 基于轻量实例的 AI 模型部署实战:学生开发者指南

随着深度学习模型开源趋势加速,学生和独立开发者越来越关注 AI 模型的部署问题:模型部署到底需要什么配置?云服务器的带宽、内存、存储究竟对模型推理性能有多大影响?这篇文章将围绕这些核心技术问题展开分析,并结合提供的香港轻量云服务和免费套餐,系统性地说明如何用最低成本完成一个 AI 服务的上线部署。

2025-04-30 10:46:34 610 1

原创 轻量级静态网站托管:服务器配置与网站性能深入探讨

在互联网时代,许多学生开发者选择搭建轻量级的静态网站(如技术博客、个人作品集)来展示内容。静态网站由于不涉及后端计算,通常对服务器资源需求较小,但这并不意味着可以忽略服务器配置的重要性。合理配置服务器的带宽、存储、SSL证书以及数据库(如果需要)对于网站性能、访问体验和成本都有直接影响。本文将深入探讨这些因素之间的关系,并指导如何针对个人或小型项目选择合适的配置。同时,我们也会介绍如何利用亚马逊云科技提供的免费资源(如静态托管、实例等)部署和优化静态网站,实现低成本的高性能上线。​。

2025-04-25 18:30:11 917 1

原创 初创企业机器学习训练:云服务器配置对效率、成本与可扩展性的影响

总而言之,针对机器学习训练任务选择适当的云服务器配置,对初创企业来说是平衡效率、成本和未来扩展的关键举措。通过分析任务规模和资源瓶颈,团队可以确定所需的 vCPU 核数、内存容量、GPU 数量、网络带宽以及存储方案,从而以最小的投入获得满足训练需求的性能表现。同时,充分利用亚马逊云科技等领先云平台的工具(如 SageMaker、CloudWatch)和优惠政策,可进一步降低探索 AI 创新的门槛。在技术平台上稳扎稳打地优化训练效率、控制开销,初创企业就能更专注于模型本身的打磨,加速实现产品价值。

2025-04-18 11:08:39 1201

原创 大模型微调与RAG检索增强:从基础原理到案例分析全面详解

如果你一直在跟着Fanstuck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,DeepSeek全面解析,到实际的私有化大模型开发部署,再到深入NL2SQL、知识图谱大模型和ChatBI等更高阶应用.我是Fanstuck,致力于将复杂的技术知识以易懂的方式传递给读者,热衷于分享最新的行业动向和技术趋势。简单来说,大模型微调就是在通用的大模型(如GPT、DeepSeek等)已经具备一定知识的基础上,让模型能够更精确地处理特定领域或特定任务的数据,从而提高其在实际应用中的表现。

2025-04-02 09:09:36 1121 1

原创 探索DeepSeek:从核心技术到应用场景的全面解读

想象你有一位无所不知的数学教授(教师模型),他能在黑板上推导出最复杂的定理,但他的知识全部存储在一个装满草稿纸的房间里。现在,我们需要把这些知识浓缩成一本便携的《考点精讲》(学生模型),让普通学生也能快速掌握核心方法。这就是知识蒸馏的意义——让笨重的大模型“轻装上阵”,同时保留核心能力。大模型蒸馏的核心思想是通过让较小的学生模型模仿较大的教师模型的行为,从而在保留模型性能的前提下,降低计算资源的消耗。

2025-02-19 09:20:13 1041 1

原创 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

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。

2025-02-08 15:49:50 921 1

原创 基于HAI部署DeepSeekR1的招标文书智能辅助生产开发与应用

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。

2025-02-06 15:39:06 1951 5

原创 一文速览-合成数据在大模型训练和性能优化中的运用

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。

2025-01-26 10:58:56 1050

原创 2025MCM美国大学生数学建模竞赛A题-楼梯磨损估计思路详解+建模论文+源代码

要进行定量分析,需要对楼梯磨损状况进行非破坏性低成本小团队可执行的测量。以下列举可能的测量项目与定义的变量。:第 kkk 级台阶在踏步宽度方向 xxx 处的当前高度(相对于某基准)。:第 kkk 级台阶原始或假设初始状态下的高度曲线。若无法获得真实初始值,可用“尚未磨损区域”作为参考近似。:第 kkk 级在位置 xxx 上的磨损深度。:楼梯使用的总年份(若已知部分翻修历史,可分段使用 Δti\Delta t_iΔti)。:材料密度或相对磨损系数,影响磨损速率。

2025-01-26 10:53:31 792

原创 2025MCM美国大学生数学建模竞赛B题-可持续旅游管理思路详解+建模论文+源代码

美国阿拉斯加的朱诺市(Juneau)常住人口约3万,却在最繁忙的旅游季接待多达160万邮轮乘客,总计年接待量甚至超过百万规模。短期内大量游客的到访虽然带来了可观的经济收入(如3.75亿美元以上的旅游相关收益),却也带来了拥堵、环境压力、基础设施超负荷、本地居民生活质量下降等问题。可持续旅游管理的核心在于:在保证当地经济收益的同时,维持生态环境、基础设施和社区生活的可承受度,并尽量实现长远、稳健的发展。为此,我们想构建一个可持续旅游规划的数学模型度量游客数量、旅游收益、基础设施负荷、环境影响等多方面因素;

2025-01-25 18:08:02 2131 1

原创 2025MCM美国大学生数学建模竞赛C题-Models for Olympic Medal Tables详解+建模论文+源代码

通过以上的数据加载、清洗与分析,我们已经对奥运奖牌数据有了基本的了解。奖牌分布不均:一些大国(如美国、中国)在奥运会中通常获得更多奖牌,而一些小国则往往获得较少的奖牌。年份之间的差异:奥运会的奖牌数量在不同年份有所波动,可能受到赛事项目、参与国家数量等因素的影响。主办国效应:主办国往往会在主办届奥运会上表现突出,金牌数和总奖牌数都有显著提高。接下来的任务是根据这些数据和发现,开始进行奖牌数预测的建模工作。

2025-01-25 18:04:47 1741 1

原创 从构思到上线的全栈开发指南:全栈开发中的技术选型和架构

全栈开发不仅要求开发者具备跨越前后端的全面技能,还需要深刻理解技术选型和架构设计在项目中的重要性。从项目构思、需求分析到技术选型和架构设计,每一环节都为最终产品的成功奠定了基础。在本文中,我们通过公考查询系统的小程序案例,深入探讨了全栈开发的关键步骤,展示了如何根据项目的特点做出合适的技术决策,并设计一个高效、可扩展的系统架构。技术选型与架构设计不仅是开发的起点,更是项目能够长远发展的保障。随着技术不断发展,我们可以预见,未来的全栈开发将会更加注重自动化、可维护性、以及云原生架构的应用。

2025-01-22 11:32:25 1854 4

原创 开源项目应该如何模块标准化管理

模块化管理是一种将复杂的系统或程序拆分成若干独立部分(即模块)的方法,每个模块都专注于一个特定的功能。就像把一个复杂的机器拆解成多个简单的零件,每个零件只负责某一个任务。这样做不仅让整个系统变得更易管理和维护,也便于团队分工合作。例如,在一个 Python 开源项目中,如果没有模块化管理,可能一个文件中包含了所有的代码,既有数据处理的部分,也有界面交互的部分。随着项目越来越大,代码会变得难以维护,甚至修改一个小功能也可能会破坏其他部分的功能。

2025-01-17 09:01:16 652 1

原创 2024年高教社杯全国大学生数学建模C题-农作物的种植策略详解+思路+Python源码(二)

(参考问题 1),但要在情景 ω下分别定义U_{j,s,t}^{ω},W_{j,s,t}^{ω}

2025-01-10 12:01:16 1005 4

原创 如何快速准备数学建模?

为了让评审理解所使用模型的背景和依据,写作手需要在报告中进行必要的文献综述,说明模型的来源与应用,增加报告的学术性。

2025-01-09 08:55:12 1545 3

原创 Prompt提示工程上手指南(七)Prompt编写实战-基于智能客服问答系统下的Prompt编写

本系列文章从最初的基础原理与入门实践切入,一直延伸到主流策略、引导策略、RAG(检索增强生成)、思维树(ToT)与避免幻觉(Hallucination)的策略这种渐进的结构方便了对初学者和进阶者的双向照顾。初学者可以先理解基本概念,然后慢慢深入;有一定经验的读者则可以快速跳到策略章节,获取更高阶的经验和方法。在熟练掌握以上技能和熟悉概念理论之后,我们需付出实践,结合场景来实际操作检验一遍,达到融会贯通。

2024-12-27 10:05:11 2304 12

原创 数学建模准备工具软件一文详解(附安装下载教程

工欲善其事必先利其器,在数学建模竞赛和研究中,选择合适的软件工具对提高建模效率和结果呈现质量至关重要。本文将系统地介绍数学建模中常用的核心软件工具,帮助建模爱好者和参赛者构建一个完整的软件工具链。简单介绍一下我自己:博主专注建模五年,参与过大大小小数十来次数学建模,理解各类模型原理以及每种模型的建模流程和各类题目分析方法。作为建模工作的基础支撑,合适的软件不仅能够帮助我们更高效地处理数据、构建模型、验证结果,还能让整个建模过程更加规范化和科学化。

2024-12-27 09:20:52 1481 1

原创 2024年高教社杯全国大学生数学建模C题-农作物的种植策略详解+思路+Python源码(一)

本问题针对华北山区低温环境下的农作物种植规划与布局。在该地区,常规露天耕地每年只能种一季粮食类作物,而水浇地可以种水稻或两季蔬菜;大棚(普通与智慧大棚)则可多季种植特定作物。如何在有限的耕地和设施条件下,合理安排不同作物的轮作、搭配以及分布,从而达到最大化经济收益、满足作物轮作要求、保证土壤肥力与可持续发展成为一个重要的问题。

2024-12-12 17:41:41 2478 20

原创 大数据挖掘实战-PyODPS基础操作

PyODPS是MaxCompute的Python版本的SDK,类似于Spark的PySpark。提供简单方便的Python编程,PyODPS提供了与ODPS命令行工具类似的功能,例如上传和下载文件、创建表、运行ODPS SQL查询等,同时提供了一些高级功能,如提交MapReduce任务、使用ODPS UDF等。Python作为目前机器学习、AI模型开发的主流编程语言,提供了如NumPy、SciPy、Scikit-Learn、Matplotlib等丰富的科学计算、可视化库,用于数据科学和数据分析。

2024-11-26 09:56:06 1639

原创 互联网技术净土?原生鸿蒙开启全新技术征程

因此,在开发过程中找到有效的测试方法,以减少手动测试的工作量、提升测试准确性,成为开发者提升效率的一个关键挑战。开发者往往在应用开发的不同阶段面临挑战,包括代码质量检测、测试优化、资源分发以及应用的后续运营管理,而原生鸿蒙应用市场通过提供一系列服务,帮助开发者提升效率、加速创新,实现业务的可持续发展。当前,HarmonyOS NEXT的代码行数已超过1.1亿,开发者数量大幅增长,已有超过15000款鸿蒙原生应用和元服务上线,生态设备数量突破10亿,政企办公领域的应用也在加速推进。

2024-11-06 09:19:22 12155

原创 如何优雅的在页面上嵌入AI-Agent人工智能

IDEA启动!大模型的title想必不用我多说了,多少公司想要搭上时代前言技术的快车,感受科技的魅力。现在大模型作为降本增效的强大工具,基本上公司大多人都想要部署开发一把,更多的想要利用到这些模型放到生产中来提高生产力。但是对于我们开发者来说,找到实际落地场景可以说是产品的活,我们需要思考如何高效维护AI这个模块,如何建立项目层级结构才能更好的解耦。正巧最近遇到了这个需求,来和大家分享项目搭建流程,此项目将运用到我个人开发的网页和网站上面,感兴趣的同学可以去体验一下,再来看看项目设计结构会更有心得。

2024-11-05 15:37:14 1501

chromedriver-linux64.zip 最新122.70

我们之所能操作浏览器,是因为我们有该浏览器对应的驱动。若是缺少驱动我们并不能对浏览器进行操作: 首先我们需要知道浏览器的版本,输入: chrome://version/ Selenium是一个用于Web应用程序测试的工具。Selenium测试直接运行在浏览器中,就像真正的用户在操作一样。支持的浏览器包括IE(7, 8, 9, 10, 11),火狐, 谷歌浏览器,360浏览器等。这个工具的主要功能包括:测试与浏览器的兼容性——测试应用程序看是否能够很好得工作在不同浏览器和操作系统之上。测试系统功能——创建回归测试检验软件功能和用户需求。支持自动录制动作和自动生成.Net、JAVA,PHP等不同语言的测试脚本。 2.功能 框架底层使用JavaScript模拟真实用户对浏览器进行操作。测试脚本执行时,浏览器自动按照脚本代码做出点击,输入,打开,验证等操作,就像真实用户所做的一样,从终端用户的角度测试应用程序。 使浏览器兼容性测试自动化成为可能,尽管在不同的浏览器上依然有细微的差别。 使用简单,可使用Java,Python等多种语言编写用例脚本。 ——

2024-02-29

chromedriver-122.0.6261.70-64

谷歌浏览器最新122.0.6261.70-32位驱动器selenium最初是一个自动化测试工具,而爬虫中使用它主要是为了解决requests无法直接执行JavaScript代码的问题selenium本质是通过驱动浏览器,完全模拟浏览器的操作,比如跳转、输入、点击、下拉等,来拿到网页渲染之后的结果,可支持多种浏览器,如 Chrome、Firefox、Edge 等,还有 Android、BlackBerry 等手机端的浏览器。可以看到从122 Stable 稳定版本以及更高版本的测试版

2024-02-29

chromedriver-122.0.6261.70-32

谷歌浏览器最新122.0.6261.70-32位驱动器selenium最初是一个自动化测试工具,而爬虫中使用它主要是为了解决requests无法直接执行JavaScript代码的问题selenium本质是通过驱动浏览器,完全模拟浏览器的操作,比如跳转、输入、点击、下拉等,来拿到网页渲染之后的结果,可支持多种浏览器,如 Chrome、Firefox、Edge 等,还有 Android、BlackBerry 等手机端的浏览器。可以看到从122 Stable 稳定版本以及更高版本的测试版,我们选择对应的版本复制链接到浏览器或者下载器里面就可以下载最新版本驱动了

2024-02-29

金融风控-贷款违约预测数据

赛题以预测用户贷款是否违约为任务,数据集报名后可见并可下载,该数据来自某信贷平台的贷款记录,总数据量超过120w,包含47列变量信息,其中15列为匿名变量。为了保证比赛的公平性,将会从中抽取80万条作为训练集,20万条作为测试集A,20万条作为测试集B,同时会对employmentTitle、purpose、postCode和title等信息进行脱敏。df2文件已经进行数据处理,具体可看博客:https://blog.csdn.net/master_hunter/article/details/129423185 Field Description id 为贷款清单分配的唯一信用证标识 loanAmnt 贷款金额 term 贷款期限(year) interestRate 贷款利率 installment 分期付款金额 grade 贷款等级 subGrade 贷款等级之子级 verificationStatus 验证状态 issueDate 贷款发放的月份 purpose 借款人在贷款申请时的贷款用途类别 postCode 借款人

2023-10-16

cchardet-2.7.1-cpy310

在https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#cchardet上面没有看到支持python3.10版本的,但是在github上面人家发版了,先传自用,有需要可以下载。cchardet是chardet的升级版,功能和chardet完全一样(requests依赖包采用的就是chardet),用来检测一个字节数组的编码。由于是用C和C++实现的,所以它的速度非常快,非常适合在爬虫中用来判断网页的编码。

2023-04-13

jython-installer-2.7.3.jar

交互式实验-Jython提供了一个交互式解释器,可用于与Java包或运行的Java应用程序交互。这允许程序员使用Jython来实验和调试任何Java系统。 快速应用程序开发——Python程序通常比等效Java程序短2-10倍。这直接转化为程序员生产力的提高。Python和Java之间的无缝交互允许开发人员在开发过程中和产品交付过程中自由地混合这两种语言。

2022-10-26

已编译版本solr-8.11.2.tgz

Solr 8.11.2是8.x系列的最后一个版本,新版本已经是9.0版本了。 1,什么是solr? Solr是一个独立的企业级搜索应用服务器,他对外提供类似于Web-service的API接口。用户可以通过http请求,向搜索引擎服务提供一定格式的xml文件,生成索引;也可以通过http get 操作提供查找请求,并得到xml格式的返回结果 2.,solr特点 Solr是一个高性能,采用java语言,基于Lucene开发的全文搜索服务器。并对其进行了扩展,提供了比Lucene更为丰富的查询语言,同时实现了可配置,可扩展并对查询性能进行了优化,提供了一个完善的功能管理页面,是一款非常优秀的全文搜索引擎。 3,solr工作方式 文档通过http利用xml加到一个搜索集合中。solr查询该集合也是通过http收到一个xml/json响应来实现。他的主要特性包括:高效,灵活的缓存功能,垂直搜索功能,高亮下试搜索结果,通过索引复制来提高可用性,提供一套强大的data schema 来定义字段,类型和设置文本分析,提供基于web的管理界面等。

2022-08-26

apache-maven-3.8.6-bin+安装教程

远程仓库分类 分类 本地仓库 maven本地仓库的默认位置:无论是Windows还是Linux,在用户的目录下都有一个.m2/repository/的仓库目录,这就是Maven仓库的默认位置,变更maven默认的本地仓库的位置可更改存在于maven的settings.xml文件中localRepository的标签中的地址 远程仓库 中央仓库 maven官方的远程库,中央仓库包含了绝大多数流行的开源Java构件,以及源码、作者信息、SCM、信息、许可证信息等。一般来说,简单的Java项目依赖的构件都可以在这里下载得到 私服 私服是一种特殊的远程仓库,它是架设在局域网内的仓库服务,私服代理广域网上的远程仓库,供局域网内的Maven用户使用。当Maven需要下载构件的时候,它从私服请求,如果私服上不存在该构件,则从外部的远程仓库下载,缓存在私服上之后,再为Maven的下载请求提供服务。我们还可以把一些无法从外部仓库下载到的构件上传到私服上 其他公共库 mirror元素和rep

2022-08-24

Dependency Walker2.2

Dependency Walker 之前一直用Dependency Walker看DLL导出接口,今天总结一下 Dependency Walker 使用说明。如果你想学习如何使用Dependency Walker, 可以仔细阅读这篇文章,了解一下Dependency Walker对你以后调试DLL有所帮助。 1.什么是DLL? 在Windows世界中,有无数块活动的大陆,它们都有一个共同的名字——动态链接库。现在就让我们走进这些神奇的活动大陆,找出它们隐藏已久的秘密吧! 初窥门径:Windows的基石 随便打开一个系统目录,一眼望去就能看到很多扩展名DLL的文件,这些就是经常说的“动态链接库”,DLL是Dynamic Link Library(即“动态链接库”)的缩写。从Microsoft公司推出首个版本的Windows以来,动态链接库就一直是这个操作系统的基础。 2.DLL有什么? 与其用晦涩的专业术语来解决DLL是什么,不如先来看看DLL里有什么。DLL和EXE文件一样,其中包含的也是程序的二进制执行代码和程序所需的资源(比如图标、对话框、字符串等),可是为什么要把代码放在D

2022-08-23

hive3.1.0-antrl3.5.2-Hivegrammar源码.zip

Antlr是一种语言识别的工具,可以用来构造领域语言。 使用antlr需要我们提前定义好识别字符流的词法规则和用于解释Token流的语法分析规则。然后,antlr会根据我们提供的语法文件自动生成相应的词法/语法分析器。hive借助Antlr定义SQL的词法规则和语法规则,完成SQL词法,语法解析,将SQL转化为抽象语法树AST Tree。HiveSql后续的编译过程全都基于AST Tree,所以我们想要完整理解hive sql的编译过程,需要前置了解一下antlr是怎么工作的。 HiveLexer.g:词法解析文件,定义了所有用到的token。 HiveParser.g:语法解析文件,实现了所有的Hive语法解析。 FromClauseParser.g:FROM语句解析。 IdentifiersParser.g:自定义函数解析,标识符定义 函数名称、系统函数、关键字等。 nonReserved,非保留的关键字可以作为标识符的。比如 select a as date from mytable 这个date不添加转义会报错的,但是该处如果添加 “ | KW_DATE ” dat

2022-08-23

pyjnius-1.4.2-cp37-cp37m-win32.whl

PyJNIus 是一个神奇的 Python 第三方模块。它能使用Java本地接口将Java类作为Python类访问的Python模块。 如果你需要在Python中使用Java 类,这个第三方模块是你最好的选择。 1.准备 开始之前,你要确保Python和pip已经成功安装在电脑上 请选择以下任一种方式输入命令安装依赖: 1. Windows 环境 打开 Cmd (开始-运行-CMD)。 2. MacOS 环境 打开 Terminal (command+空格输入Terminal)。 3. 如果你用的是 VSCode编辑器 或 Pycharm,可以直接使用界面下方的Terminal. pip install pyjnius 2.快速开始 使用Jnius导入Java类特别简单,你只需要引入 autoclass 并引用你所需要的类即可: >>> from jnius import autoclass >>> autoclass('java.lang.System').out.println('Hello world') Hello world

2022-08-23

pyjnius-1.4.2-pp37-pypy37_pp73-win_amd64.whl

PyJNIus 是一个神奇的 Python 第三方模块。它能使用Java本地接口将Java类作为Python类访问的Python模块。 如果你需要在Python中使用Java 类,这个第三方模块是你最好的选择。适用场景:极个别的加密算法等内容,用python不方便实现或者实现较耗时,可基于Pyjnius把java类当做python库使用。如果出现ImportError,一般是java环境变量或者path没有配置好。先安装Java JDK 和JRE、Cython注意:jnius安装的坑比较多,请参考http://stackoverflow.com/search?q=jnius 如果出现ImportError,一般是java环境变量或者path没有配置好。 jnius/jnius.c:4:20: fatal error: Python.h 一般为缺python-dev, yum -y install python-devel pip 安装不成功可以尝试 setup.py方式。

2022-08-23

antlr-repackaged-4.0.jar

antlr是指可以根据输入自动生成语法树并可视化的显示出来的开源语法分析器。ANTLR—Another Tool for Language Recognition,其前身是PCCTS,它为包括Java,C++,C#在内的语言提供了一个通过语法描述来自动构造自定义语言的识别器(recognizer),编译器(parser)和解释器(translator)的框架。 antlr有 v2 v3 v4多个版本并存,中文文档多数是v2的, hive 1.1.0版本在注释中提到了antlr 3.4。ANTLR将上述结合起来,它允许我们定义识别字符流的词法规则和用于解释Token流的语法分析规则。然后,ANTLR将根据用户提供的语法文件自动生成相应的词法/语法分析器。用户可以利用他们将输入的文本进行编译,并转换成其他形式(如AST—Abstract Syntax Tree,抽象的语法树)。

2022-08-23

antlrworks-1.5.1.jar

Antlr是一种语言识别的工具,可以用来构造领域语言。 使用antlr需要我们提前定义好识别字符流的词法规则和用于解释Token流的语法分析规则。然后,antlr会根据我们提供的语法文件自动生成相应的词法/语法分析器。hive借助Antlr定义SQL的词法规则和语法规则,完成SQL词法,语法解析,将SQL转化为抽象语法树AST Tree。HiveSql后续的编译过程全都基于AST Tree,所以我们想要完整理解hive sql的编译过程,需要前置了解一下antlr是怎么工作的。通过ANTLRWorks可以更加直观的理解解析过程。 对ANTLR的支持——源代码图。编辑ANTLR语法文件时,“语法图”窗口显示当前规则的直观表示。此功能提供语法元素的自然表示,并且是提供自定义功能以增强特定语言的特征的示例。另外,双击源代码图中的元素将立即跳转到相关的源代码。antlrworks:专门用于开发antlr的ide,(不同版本的antlrworks)其内部集成了某个版本的antlr。 换句话说,你即使下载了antlr-x.x-complete.jar,将其添加到了CLASSPATH中,其也和an

2022-08-22

antlr-3.4.jar

antlr是指可以根据输入自动生成语法树并可视化的显示出来的开源语法分析器。ANTLR—Another Tool for Language Recognition,其前身是PCCTS,它为包括Java,C++,C#在内的语言提供了一个通过语法描述来自动构造自定义语言的识别器(recognizer),编译器(parser)和解释器(translator)的框架。 antlr有 v2 v3 v4多个版本并存,中文文档多数是v2的, hive 1.1.0版本在注释中提到了antlr 3.4。ANTLR将上述结合起来,它允许我们定义识别字符流的词法规则和用于解释Token流的语法分析规则。然后,ANTLR将根据用户提供的语法文件自动生成相应的词法/语法分析器。用户可以利用他们将输入的文本进行编译,并转换成其他形式(如AST—Abstract Syntax Tree,抽象的语法树)。

2022-08-22

hadoop3.3.3-winutils

Scala项目中的winutils.exe详解 作用: 模拟linux环境 意义: hadoop基于linux开发和布署运行,故不能将hadoop环境原始运行在windows上。 操作系统环境差异说明 因为模拟linux环境,所以在linux原生环境中就不需要他了 在windows环境中需要配置 如何配置: 配置到运行环境当前目录下的/bin目录下 如果是eclipse开发,就配置到项目根目录下/bin/下即可 在Hadoop1.x 时代,Hadoop中的MapReduce同时处理业务逻辑运算和资源的调度,耦合性较大。 在Hadoop2.x时代,增加了Yarn。Yarn只负责资源的调度,MapReduce 只负责运算。 Hadoop3.x在组成上没有变化Hadoop Distributed File System,简称HDFS,是一个分布式文件系统。 (1)NameNode(nn):存储文件的元数据,如文件名,文件目录结构,文件属性(生成时间、副本数、文件权限),以及每个文件的块列表和块所在的DataNode等。 (2)DataNode(dn):在本地文件系统存储文件块数据,以及块

2022-07-19

scrt-sfx-9.0.0.2430+使用教程

内带使用教程你懂得! SecureCRT 9.1是一款专业强大的SSH远程终端服务软件,该软件在所以平台上都支持SSH2,SSH1,Telnet,串行和Raw。从多种仿真中选择大多数采用ANSI颜色。具有多会话选项样式或者平铺式界面,具有大范围的会话管理以及自定义功能。使用时用户可以创建在指定会话的基础上使用各个配置。并且这款软件整体界面简洁,操作方便易用,支持可视化界面,将本地主机和远程主机的目录结构以树形结构的方式显示出来,文件的传输可以直接手动拖动而无需使用命令。 同时,SecureCRT 9.1版本进行了全方面的新增和优化,支持在会话管理器过滤器框中使用通配符,优化搜索以显示您感兴趣的确切会话,最大程度地减少错误,还提供了新的自定义选项,新增了对Python 3的支持,对选定文本进行Google搜索的功能以及对多行粘贴确认的增强等等,致力于为组织中的每个人提供安全的远程访问、文件传输和数据隧道。添加了Windows、macOS和Linux支持本地Shell;新增书签管理器,使您可以更轻松地添加,删除书签,以及从其他会话中复制书签,提高用户工作效率。

2022-06-13

机器学习之数据均衡算法种类大全+Python代码一文详解

以Imbalancd sklearn库收录的算法来看,过采样共有11种方法,欠采样共有8种方法,组合采样有2种方法。 1.欠采样算法: ClusterCentroids CondensedNearestNeighbour EditedNearestNeighbours RepeatedEditedNearestNeighbours AlIKNN InstanceHardnessThreshold NearMiss NeighbourhoodCleaningRule OneSidedSelection RandomUnderSampler TomekLinks 2.过采样方法 RandomOverSampler SMOTE SMOTENC SMOTEN ADASYN BorderlineSMOTE KMeansSMOTE SVMSMOTE 3.组合采样 SMOTEENN SMOTETomek

2022-06-05

dbeaver+navicat

DBeaver 是一个基于 Java 开发,免费开源的通用数据库管理和开发工具,使用非常友好的 ASL 协议。可以通过官方网站或者 Github 进行下载。 由于 DBeaver 基于 Java 开发,可以运行在各种操作系统上,包括:Windows、Linux、macOS 等。DBeaver 采用 Eclipse 框架开发,支持插件扩展,并且提供了许多数据库管理工具:ER 图、数据导入/导出、数据库比较、模拟数据生成等。 DBeaver 通过 JDBC 连接到数据库,可以支持几乎所有的数据库产品,包括:MySQL、PostgreSQL、MariaDB、SQLite、Oracle、Db2、SQL Server、Sybase、MS Access、Teradata、Firebird、Derby 等等。商业版本更是可以支持各种 NoSQL 和大数据平台:MongoDB、InfluxDB、Apache Cassandra、Redis、Apache Hive 等。“Navicat”是一套可创建多个连接的数据库管理工具,用以方便管理 MySQL、Oracle、PostgreSQL、SQLite、

2022-05-30

sqldeveloper-21.4.3.x64+jdk1.8

Oracle SQL Developer是Oracle公司出品的一个免费的集成开发环境。是一个免费非开源的用以开发数据库应用程序的图形化工具,使用 SQL Developer 可以浏览数据库对象、运行 SQL 语句和脚本、编辑和调试 PL/SQL 语句。另外还可以创建执行和保存报表。该工具可以连接任何 Oracle 9.2.0.1 或者以上版本的 Oracle 数据库,支持 Windows、Linux 和 Mac OS X 系统。 Oracle SQL Developer是针对Oracle数据库的交互式开发环境(IDE)。 Oracle SQL Developer简化了Oracle数据库的开发和管理。 SQL Developer提供了PL/SQL程序的端到端开发,运行查询工作表的脚本,管理数据库的DBA控制台,报表接口,完整的数据建模的解决方案,并且能够支持将你的第三方数据库迁移至Oracle。 SQL Developer可以连接到任何Oracle 10g及其后续版本的数据库,并且能在 是连接Hive以及mysql常用的图形化工具之一,此安装包还自带jdk1.8.可以直接部署进行开发。

2022-05-26

熵权法实战代码,根据港口研发投入数据进行熵值法确定权重。

熵权法实战代码,根据港口研发投入数据进行熵值法确定权重。

2022-02-28

机器学习实战Logistic回归举例数据

本资源是机器学习实战Logistic回归举例中的数据

2020-12-20

hadoop-common-2.6.0-bin-master.zip

设置本地为master而进行hadoop编程所必须文件

2021-04-07

使用朴素贝叶斯过滤垃圾邮件数据集

数据集说明: 数据集下包含两个文件夹,其中spam文件夹下为垃圾邮件,ham文件夹下为非垃圾邮件。  数据集格式: txt文件

2020-12-02

操作系统调度算法.zip

操作系统作业调度算法C代码实现,进程入队与出队模拟,FCFS调度算法,时间片轮转调度算法

2021-03-04

空空如也

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