- 【摘要】本视频带您了解RAG（检索增强生成）技术。RAG是一种人工智能技术，它结合了信息检索和生成模型。RAG系统首先从大型文档库中检索相关信息，然后使用这些信息来增强生成大模型的回答能力。 【摘要】本视频带您了解RAG（检索增强生成）技术。RAG是一种人工智能技术，它结合了信息检索和生成模型。RAG系统首先从大型文档库中检索相关信息，然后使用这些信息来增强生成大模型的回答能力。
- TortoiseSVN使用-合并分支代码 TortoiseSVN使用-合并分支代码
- TortoiseSVN使用-权限配置 TortoiseSVN使用-权限配置
- 原创跨平台新作flutter3.32+dart3.8+deepseek-v3+get+dio+window_manager从0-1搭建桌面客户端流式Ai聊天会话系统。集成了 Flutter3 对接 DeepSeek API 对话大模型。支持收缩侧边栏、代码高亮、会话本地存储。 原创跨平台新作flutter3.32+dart3.8+deepseek-v3+get+dio+window_manager从0-1搭建桌面客户端流式Ai聊天会话系统。集成了 Flutter3 对接 DeepSeek API 对话大模型。支持收缩侧边栏、代码高亮、会话本地存储。
- 本方案围绕轻量高效的语音识别（ASR）模型——senseVoice展开，重点介绍其两种主流部署与服务化启动方式（API接口直连），兼顾技术灵活性与落地便捷性，助力开发者快速构建语音转文字能力。无论是智能硬件终端的实时语音交互，还是企业级系统的批量音频处理，senseVoice均能提供适配方案。一、环境准备安装 Anaconda（可选，如有已经安装跳过）# 下载脚本（版本号以实际为准）wge... 本方案围绕轻量高效的语音识别（ASR）模型——senseVoice展开，重点介绍其两种主流部署与服务化启动方式（API接口直连），兼顾技术灵活性与落地便捷性，助力开发者快速构建语音转文字能力。无论是智能硬件终端的实时语音交互，还是企业级系统的批量音频处理，senseVoice均能提供适配方案。一、环境准备安装 Anaconda（可选，如有已经安装跳过）# 下载脚本（版本号以实际为准）wge...
- U-Net架构在图像分割和修复任务中表现出色，但其局部性限制使其在视频生成任务中难以捕捉长距离依赖关系。相比之下，Transformer通过自注意力机制突破了这一限制，尤其在与扩散模型结合后形成的扩散Transformer，成为视频生成领域的核心技术。 U-Net架构在图像分割和修复任务中表现出色，但其局部性限制使其在视频生成任务中难以捕捉长距离依赖关系。相比之下，Transformer通过自注意力机制突破了这一限制，尤其在与扩散模型结合后形成的扩散Transformer，成为视频生成领域的核心技术。
- TortoiseSVN使用-合并深度介绍 TortoiseSVN使用-合并深度介绍
- Linux下版本控制器(SVN) -服务器端环境搭建步骤 Linux下版本控制器(SVN) -服务器端环境搭建步骤
- Open WebUI 是一个可扩展、功能丰富且用户友好的自托管 AI 平台，旨在完全离线运行。它支持各种 LLM 运行器和与OpenAI 兼容的 API，并内置RAG 推理引擎，使其成为强大的 AI 部署解决方案。基于Flexus L实例、MaaS大模型即服务平台可实现快速部署。 Open WebUI 是一个可扩展、功能丰富且用户友好的自托管 AI 平台，旨在完全离线运行。它支持各种 LLM 运行器和与OpenAI 兼容的 API，并内置RAG 推理引擎，使其成为强大的 AI 部署解决方案。基于Flexus L实例、MaaS大模型即服务平台可实现快速部署。
- flutter3-deepseek：原创基于flutter3.27+dio+deepseek-v3+markdown从0-1纯手撸流式输出AI对话聊天小助手。集成 Flutter3 接入 DeepSeek-V3 会话大模型。支持代码高亮、本地会话存储、支持手机端/桌面端显示。 flutter3-deepseek：原创基于flutter3.27+dio+deepseek-v3+markdown从0-1纯手撸流式输出AI对话聊天小助手。集成 Flutter3 接入 DeepSeek-V3 会话大模型。支持代码高亮、本地会话存储、支持手机端/桌面端显示。
- 混合专家（MoE）模型是一种创新架构，通过融合多个“专家”子模型，针对不同任务提供更优解决方案。相比传统单一模型，MoE能更好地应对复杂多样的语言任务。借助Hugging Face Transformer库，可利用预训练模型定制专家，并设计门控网络协调任务分配。本文详细解析了MoE模型的设计、训练与优化方法，探讨其在智能客服、机器翻译等领域的应用潜力，以及未来推动自然语言处理技术发展的可能性。 混合专家（MoE）模型是一种创新架构，通过融合多个“专家”子模型，针对不同任务提供更优解决方案。相比传统单一模型，MoE能更好地应对复杂多样的语言任务。借助Hugging Face Transformer库，可利用预训练模型定制专家，并设计门控网络协调任务分配。本文详细解析了MoE模型的设计、训练与优化方法，探讨其在智能客服、机器翻译等领域的应用潜力，以及未来推动自然语言处理技术发展的可能性。
- Linux下版本控制器(SVN) -命令行客户端 Linux下版本控制器(SVN) -命令行客户端
- 机器学习(算法篇 2 ) 1.1 朴素贝叶斯算法简介 1.2 概率基础复习 学习目标 1.概率定义 2.案例：判断女神对你的喜欢情况 3.联合概率、条件概率与相互独立 4.贝叶斯公式 4.1 公式介绍 4.2 案例计算 4.3 文章分类计算 5 小结 1.3 案例：商品评论情感分析 1.api介绍 HMM模型 4.7 HMM模型API介绍 1 API的安装： 2 hmmlear 机器学习(算法篇 2 ) 1.1 朴素贝叶斯算法简介 1.2 概率基础复习 学习目标 1.概率定义 2.案例：判断女神对你的喜欢情况 3.联合概率、条件概率与相互独立 4.贝叶斯公式 4.1 公式介绍 4.2 案例计算 4.3 文章分类计算 5 小结 1.3 案例：商品评论情感分析 1.api介绍 HMM模型 4.7 HMM模型API介绍 1 API的安装： 2 hmmlear
- Shiro简介及SpringBoot集成Shiro(狂神说视频简易版) Shiro简介及SpringBoot集成Shiro(狂神说视频简易版)
- 要求 目标 1.1 深度学习与机器学习的区别 学习目标 1.1.1 区别 1.1.1.1 特征提取方面 1.1.2 算法代表 深度学习的应用场景 1.2 深度学习框架介绍 1.2.2 TensorFlow的特点 深度学习介绍 2.1 TF数据流图 2.1.1 案例：TensorFlow实现一个加法运算 2.2 图与TensorBoard 2.2.1 什么是图结构 2.2.2 图 要求 目标 1.1 深度学习与机器学习的区别 学习目标 1.1.1 区别 1.1.1.1 特征提取方面 1.1.2 算法代表 深度学习的应用场景 1.2 深度学习框架介绍 1.2.2 TensorFlow的特点 深度学习介绍 2.1 TF数据流图 2.1.1 案例：TensorFlow实现一个加法运算 2.2 图与TensorBoard 2.2.1 什么是图结构 2.2.2 图
上滑加载中
推荐直播
-
HDC深度解读系列 - Serverless与MCP融合创新，构建AI应用全新智能中枢2025/08/20 周三 16:30-18:00
张昆鹏 HCDG北京核心组代表
HDC2025期间，华为云展示了Serverless与MCP融合创新的解决方案，本期访谈直播，由华为云开发者专家(HCDE)兼华为云开发者社区组织HCDG北京核心组代表张鹏先生主持，华为云PaaS服务产品部 Serverless总监Ewen为大家深度解读华为云Serverless与MCP如何融合构建AI应用全新智能中枢
回顾中 -
关于RISC-V生态发展的思考2025/09/02 周二 17:00-18:00
中国科学院计算技术研究所副所长包云岗教授
中科院包云岗老师将在本次直播中，探讨处理器生态的关键要素及其联系，分享过去几年推动RISC-V生态建设实践过程中的经验与教训。
回顾中 -
一键搞定华为云万级资源，3步轻松管理企业成本2025/09/09 周二 15:00-16:00
阿言 华为云交易产品经理
本直播重点介绍如何一键续费万级资源，3步轻松管理成本，帮助提升日常管理效率！
回顾中
热门标签