本文分类:news发布日期:2025/5/22 12:18:15
打赏

相关文章

LabVIEW光谱信号仿真与数据处理

在光谱分析领域,LabVIEW 凭借其图形化编程、丰富函数库及强大数据处理能力,成为高效工具。本案例将介绍如何利用 LabVIEW 仿真光谱信号,并对实际采集的光谱数据进行处理,涵盖信号生成、数据采集、滤波、分析及显示等环节。 ​ 一…

Java虚拟机 - 程序计数器和虚拟机栈

运行时数据结构 Java运行时数据区程序计数器为什么需要程序计数器执行流程虚拟机栈虚拟机栈作用虚拟机栈核心结构运行机制 Java运行时数据区 首先介绍Java运行时数据之前,我们要了解,对于计算机来说,内存是非常重要的资源,因为内…

Jedis快速入门【springboot】

引入依赖 <dependency><groupId>redis.clients</groupId><artifactId>jedis</artifactId><version>6.0.0</version> </dependency> 创立jedis对象&#xff0c;建立连接 private Jedis jedis; BeforeEach void setUp(){//1 …

模型量化AWQ和GPTQ哪种效果好?

环境&#xff1a; AWQ GPTQ 问题描述&#xff1a; 模型量化AWQ和GPTQ哪种效果好? 解决方案&#xff1a; 关于AWQ&#xff08;Adaptive Weight Quantization&#xff09;和GPTQ&#xff08;Generative Pre-trained Transformer Quantization&#xff09;这两种量化方法的…

用 Gensim 实现 Word2Vec 古诗生成

向量操作。我们将借助它完成从语料处理到古诗生成的全流程。 6.1 环境搭建与库导入 首先安装 Gensim 及依赖库&#xff1a; bash pip install gensim numpy pandas 导入必要模块&#xff1a; python 运行 from gensim.models import Word2Vec # 核心词向量模型 from r…

视觉语言模型之困:当否定词成为理解的“盲区”

近年来&#xff0c;视觉语言模型&#xff08;VLM&#xff09;的崛起为人工智能领域带来了新的突破&#xff0c;它们通过图像与文本的联合学习&#xff0c;实现了对视觉内容的智能化理解和描述。然而&#xff0c;麻省理工学院的一项最新研究却揭示了这类模型在处理否定词时的显著…

Ai学习之openai api

一、什么是openai api 大家对特斯拉的马斯克应该是不陌生的&#xff0c;openai 就是马斯克投资的一家研究人工智能的公司&#xff0c;它就致力于推动人工智能技术的发展&#xff0c;目标是确保人工智能对人类有益&#xff0c;并实现安全且通用的人工智能。 此后&#xff0c;O…

Linux概述:从内核到开源生态

Linux概述&#xff1a;从内核到开源生态 Linux 是当今计算机领域最核心的开源操作系统内核&#xff0c;其影响力已渗透到服务器、嵌入式设备、云计算甚至超级计算机等各个领域。本章将深入解析Linux的本质、核心架构及其背后的开源哲学。 1. Linux的本质&#xff1a;不只是“操…

手机版浏览

扫一扫体验

微信公众账号

微信扫一扫加关注

返回
顶部