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原创 推荐一个基于Springboot + Vue 开发的前后端分离博客
接入QQ，微博第三方登录，接入腾讯云人机验证、websocket博客作为新手入门项目是十分不错的，项目所用的技术栈覆盖的也比较广，适合初学者学习。主要难点在于权限管理、第三方登录、websocket这块。做的不好的地方请大家见谅，有问题的或者有好的建议可以私聊联系我。
2022-11-24 12:07:09
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原创 什么是 LLM 中的函数调用（Function Calling）？它是如何工作的？
函数调用（Function Calling）是一种让 LLM 使用外部工具、API 和函数来把事情办成的方式。它也叫工具调用（tool calling），两个名字说的是同一件事。在继续之前，我们先确认几个词的含义。LLM（大语言模型）是 ChatGPT 这类工具背后的模型。它读文本、生成文本，这就是它自己唯一能做的事。函数（function）是一小段只做一件事的代码。比如，一个函数可以获取今天的天气、发一封邮件，或者去数据库里查一个价格。API 是一道门，让一个程序可以向另一个程序索要东西。
2026-11-06 09:13:17
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原创 什么是交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）？背后的数学原理
交叉熵”（Cross-Entropy）这个词来自信息论。我们把它拆开看：交叉熵 = 交叉 + 熵熵（entropy）衡量的是一个概率分布的不确定性。如果一枚硬币完全公平（50% 正面、50% 反面），熵就高，因为我们对结果非常不确定。如果一枚硬币总是落在正面（100% 正面、0% 反面），熵就是零，因为完全没有不确定性。"交叉"意味着我们在比较两个分布：真实分布（应该发生什么）和预测分布（模型认为会发生什么）。
2026-11-05 09:20:28
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原创 DeepSeek-V4 混合专家（MoE）语言模型：它是如何工作的？架构详解
DeepSeek-V4 是一个为超长上下文打造的开放 MoE 语言模型系列。两个版本：V4-Pro（总参数 1.6T，激活 49B）和 V4-Flash（总参数 284B，激活 13B），都原生支持 1M token。混合注意力以交替方式组合 CSA（压缩稀疏注意力）与 HCA（重度压缩注意力）。CSA 把 token 压成分组再取 top-k；HCA 压得更狠但保持稠密注意力。一个小的滑动窗口让最近 token 保持未压缩，可学习的注意力沉淀池让注意力 logit 保持稳定。
2026-11-04 09:20:27
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原创 什么是 RoPE（旋转位置编码）？背后的数学原理
Transformer 并行读入所有 token，天生不知道词序，因此我们必须注入位置信息。早期方法把位置向量加到 token 嵌入上。正弦编码和可学习嵌入都缺少内置的相对距离结构，也难以应对更长的序列。RoPE 旋转 Q 和 K 向量，而不是相加。旋转角度取决于 token 的位置。高维向量被拆成一对对，每一对按自己的频率旋转。两个旋转后向量的点积只依赖相对位置，相对位置信息因此「免费」获得。不引入可学习参数。与可学习位置嵌入不同，RoPE 本身不增加任何可训练参数。
2026-11-03 08:55:21
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原创 如何评估 AI 智能体（AI Agent）？指标、方法与最佳实践
在跳进 AI 智能体评估之前，我们得先知道 AI 智能体是什么。AI 智能体（AI Agent）是一个用 LLM 来做规划、通过工具采取行动、并自主完成任务的系统。简单说，普通 LLM 只给我们文本。而 AI 智能体不会停在文本上。它可以调用工具、读文件、搜网页、跑代码，为了达成一个目标走上很多步。假设我们让一个 AI 智能体去做这件事：「订一张周五从德里到班加罗尔的机票。」智能体会思考、调用航班搜索工具、读结果、选一个合适的航班、调用订票工具，最后把确认信息给我们。
2026-10-30 14:33:05
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原创 模型量化（Model Quantization）是如何工作的？从 FP32 到 INT4 的完整解析
模型量化是把模型的数字用更低的精度来存储和计算的过程，这样模型占用的内存更少、跑得更快。用大白话说，量化就是：我们用更小、更简单的数字，替代又大又精细的数字。在深入之前，先搞清一件基础的事情。一个 AI 模型，本质上就是一大堆数字的集合。这些数字叫做权重（weight）。模型在训练过程中不断调整这些权重，从而完成学习。一个大语言模型可以拥有数十亿个这样的数字。正常情况下，每一个数字都是以非常精细的高精度形式存储的。量化会把这些精细的数字，舍入成简单得多的形式。举个例子，我们把0.7319284。
2026-10-29 15:40:06
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原创 什么是 LLM 评估（LLM Evaluation）？指标、基准与评估方法详解
LLM 评估是衡量一个大语言模型在我们期望它完成的任务上表现如何的过程。简单来说，我们给模型一些输入，看它的输出，然后检查这些输出是否正确、有用、安全、有价值。我们就是这样判断一个模型对我们这个用例来说是否够好。假设我们用 LLM 做了一个聊天机器人。现在的问题是：我们怎么知道这个聊天机器人到底好不好？它给的答案正确吗？它礼貌吗？它安全吗？它比我们上周那个旧版本更好吗？要回答这些问题，我们就需要 LLM 评估。
2026-10-27 09:14:15
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原创 什么是注意力中的因果掩码（Causal Masking）？为什么 LLM 需要它？
注意力中的因果掩码（Causal Masking）是一种机制：它把未来的 token 挡在外面，让每个 token 只能看见自己以及自己之前的 token，永远看不到自己之后的 token。本文将围绕注意力中的因果掩码展开：先介绍因果掩码是什么，用一个例子说明"看见未来 token"到底会带来什么问题，然后再走一遍实现过程，看看掩码注意力是如何阻止模型访问未来 token 的。众所周知，注意力层是 Transformer 架构中最重要的组件，也是 LLM（大语言模型）背后的关键构建块。
2026-10-26 09:10:05
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原创 什么是 LLM 中的分页注意力（Paged Attention）？它是如何工作的？
分页注意力是一种通过把 KV 缓存切分成固定大小的小块（称为页）来更高效管理显存的技术。这些页在显存中不必相邻。"分页（Paged）"这个词来自操作系统里的一个概念。操作系统要为电脑上运行的所有程序管理内存。它并不给每个程序分配一大块连续内存，而是把内存切成固定大小的小片，称为页。每个程序按需拿到若干页，这些页可以散落在内存中的任何位置。操作系统用页表（page table）记录每一页的位置——页表就是一张简单的清单，把程序的每一页映射到它在内存中的实际位置。
2026-10-25 09:09:52
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原创 什么是投机解码（Speculative Decoding）？它如何让 LLM 变快？
问题：LLM 一次只生成一个 token，每个 token 都逼着整个大模型跑一次。在加载内存的同时，GPU 的算力闲着。这很慢。核心思路：用一个小而快的草稿模型写出几个 token，用大而慢的目标模型在一次并行前向里把它们全部校验完。接受规则：每个草稿 token 依据一条叫拒绝采样的数学规则被接受或拒绝。这套数学保证最终输出与大模型独自生成的结果一致。收益：2 到 3 倍加速，且无质量损失。代价：草稿模型要额外占显存，且加速幅度取决于两个模型有多一致。
2026-10-24 09:07:42
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原创 提示缓存（Prompt Caching）是如何工作的？
在讲提示缓存之前，我们必须先搞明白 prompt 是什么。prompt 就是我们发给大语言模型的那段文本。大语言模型（large language model，简称 LLM）是 ChatGPT、Claude 这类工具背后的技术。我们给它一些文本，它还我们一些文本。简单说，prompt 就是我们敲进去的所有内容。模型读了我们的 prompt，然后写出回复。假设我们在做一个客服助手。一组指令，告诉模型该怎么表现，比如「你是一家鞋店的礼貌客服」。可能还有一份很长的文档，写着我们全部的鞋子退货政策。
2026-10-23 09:03:52
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原创 什么是 LLM 路由（LLM Routing）？如何把每个查询交给最合适的 LLM
LLM 路由指的是针对每个用户查询挑选合适的 LLM，而不是把所有查询都送给同一个 LLM。LLM 路由 = LLM + 路由。LLM 是 Large Language Model（大语言模型）的缩写，也就是生成答案的那个模型。路由（Routing）的意思是决定一个请求该走哪条路径。也就是说，LLM 路由决定了一个查询的路径——由哪个 LLM 来处理它。假设我们带着病痛走进一家医院。分诊台的接待员看了看我们的问题，然后把我们分派给对应的医生。普通感冒去内科，心脏问题去心内科，脑部问题去神经内科。
2026-10-22 09:05:50
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原创 注意力沉淀池（Attention Sinks）是如何工作的？
在进入注意力沉淀池之前，我们得先知道什么是大型语言模型。大型语言模型是一个读文本、预测下一个词的 AI 模型。说白了，它就是一台非常擅长猜词的机器。我们给它一些词，它猜下一个词是什么。然后它把这个词加进去，再猜一次。它就这么一个词一个词地一直做下去。假设我们输入 “The sky is”。模型猜 “blue”。现在文本变成 “The sky is blue”。模型把整段重读一遍，再猜下一个词。ChatGPT 这类模型写长回答，就是这么一词接一词写出来的。
2026-10-21 09:10:36
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原创 预填充与解码（Prefill vs Decode）：LLM 推理优化全解析
在学习预填充与解码之前，我们得先理解 LLM 推理是什么意思。LLM 是大语言模型（Large Language Model）。它就是我们日常使用的那些聊天助手背后的模型。推理（inference）是使用一个训练好的模型来产生答案的行为。用大白话说，推理就是模型真正开始干活——读懂你的问题，然后写回一个回答。这里最重要的一点是：LLM 不是一次性写出整段答案的。它一小块一小块地写，每一小块叫作一个 token。token 是一小段文本，可能是一个词，也可能是一个词的一部分。
2026-10-20 09:09:24
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原创 什么是 LLM 的连续批处理（Continuous Batching）？它是如何工作的？
连续批处理是这样一种跑批次的方式：服务器不等待整个批次跑完。批次里任何一个请求一完成，服务器立刻用队列中等待的新请求顶替它的位置。批次永远不闲着。每个位置始终在为某个请求做有用的事。我们不再把批次理解为"一组同生共死的请求"，而是"一组始终有人坐着的座位"。静态批处理工作在"请求"粒度上；连续批处理工作在"token"粒度上。在静态批处理里，工作单位是"一整个请求"。所有请求同时开始，全部结束批次才结束。在连续批处理里，工作单位是"此刻批次里所有人的一步解码"。
2026-10-19 09:11:48
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原创 混合专家模型（MoE）详解：大模型如何做到更大却更快
专家就是一个小型神经网络。在大多数现代 LLM 中，每个专家都是一个小型前馈网络（feed-forward network）——就是我们在 Transformer 架构里早已熟悉的那种前馈网络。MoE 模型的一个 Transformer 层里，可以并排放 8 个、64 个甚至 128 个专家。每个专家自身就是一个完整的前馈网络。注意：「专家」这个词容易产生误导。专家并不是专门在数学或物理上训练出来的。模型会在训练过程中自己学会哪些专家该处理哪类输入。
2026-10-18 09:14:11
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原创 LLM 的 KV 缓存（KV Cache）详解：如何避免重复计算
KV 缓存就是一块这样的记忆区：把每个已经处理过的 token 的键和值保存下来，模型就不必再计算它们了。KV 缓存就这样来救场了。它背后的想法很简单：每个 token 的键和值只算一次，存起来，之后每一步都复用。可以把它想成记笔记。想象你在开一场会，每当有新人发言，你不用让之前所有发言的人把说过的话再重复一遍，而是直接翻自己的笔记，只听新人讲。这份笔记就是你的缓存。第 1 步：输入是 “I love”“I”“love”模型把"I"和"love"的键和值存进 KV 缓存。
2026-10-17 09:08:48
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原创 LLM 的分词（Tokenization）详解：文本如何变成 token
token 是模型处理文本的最小单元。一个 token 可以是一个完整的单词、单词的一部分、单个字符、一个标点符号，或者"前面的空格加上单词"。“cat” 是一个 token。“unbelievable” 会被切成三个 token：“un”、“believ”、“able”。” 是一个 token。" love"（连同前面的空格）是一个 token。这里可以注意到，空格是附着在单词上的。大多数现代分词器就是这么做的：空格成为后面那个 token 的一部分。
2026-10-16 09:05:49
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原创 为什么 LLM 会产生幻觉？——token 级别的解释
幻觉（hallucination）是指 AI 给出了一个听起来正确且自信的答案，但它实际上是错的或者凭空编造的。AI 不是在故意撒谎。它只是产出了一个"长得像真答案"的东西，而且带着十足的自信。本文中，AI 指 LLM（大语言模型）。假设我们问 AI：“作家 Meera Joshi 出生于哪一年？为了举例方便，假设 Meera Joshi 是一位没什么名气的作家，AI 从来没读过关于她的任何内容。一个谨慎的人类会说"我不知道"。但 AI 回答：“Meera Joshi 出生于 1962 年。
2026-10-15 14:59:24
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原创 AI 智能体记忆是如何工作的？——记忆栈详解
AI智能体记忆是赋予无状态LLM持续性、个性化与学习能力的关键系统。它采用分层架构：上下文窗口（瞬时）、短期记忆（会话级）、长期记忆（用户偏好）与外部知识（RAG/API）。通过写入、读取、更新、遗忘四大操作，实现信息流转。运行时中，记忆按需检索并注入提示词，支撑长任务与跨会话交互。正确管理记忆内容与生命周期，避免冗余与过时，是构建高效智能体的核心。
2026-10-13 14:21:49
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原创 模型上下文压缩是如何工作的？
上下文压缩通过摘要化技术将长对话中的旧消息浓缩为关键事实摘要，有效缓解上下文窗口溢出问题。它避免了滑动窗口丢弃重要信息的缺陷，在保留核心记忆的同时腾出空间，提升模型效率与准确性。该技术是实现长时间、高智能对话的关键支撑。
2026-10-12 10:12:15
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原创 什么是 LLM 的“中段盲区“（Lost in the Middle）问题？如何解决？
在深入了解"中段盲区"问题之前，我们必须先知道什么是上下文窗口。LLM（Large Language Model，大语言模型）是一种阅读文本并预测下一个词的模型。但它无法一次性阅读无限的文本，存在一个上限。上下文窗口是模型一次所能查看的文本的最大数量。上下文窗口（Context Window）= 上下文（Context）+ 窗口（Window）上下文指我们交给模型的全部文本；窗口指允许它向外看的那个固定的开口。所以，上下文窗口就是模型观察我们所给内容的那个固定开口。简单来说，上下文窗口就是模型的工作台。
2026-10-09 14:43:50
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原创 MMDetection环境安装配置
CondaMMDetection 支持在 Linux，Windows 和 macOS 上运行。它需要 Python 3.7 以上，CUDA 9.2以上和 PyTorch 1.8 及其以上。MMDetection 至今也一直更新很多个版本了，但是对于最新的pytorch版本仍然不支持，我安装的时候仍然多次遇到mmcy与pytorch版本不对应的情况，因此总结以下可用的安装方案。
2025-05-17 15:54:20
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原创 基于Nvidia Jetson Nano边缘计算设备使用TensorRT部署YOLOv8模型实现目标检测推理
最近拿到一台边缘计算设备，在部署YOLO模型的过程中遇到一些问题，特此记录。
2025-03-18 23:19:33
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原创 DNN云边协同工作汇总(持续更新)
在进行调度的过程中可以使用垂直划分和水平划分，也可以直接将一个DNN任务作为划分单位。云边协同旨在充分利用云边端资源完成DNN任务的推理计算，将整体模型进行划分后，利用终端设备、边缘服务器以及云计算中心的计算资源，将DNN划分为多个部分，分别部署在不同设备上进行推理。最优的分区点和边缘选择取决于特定深度学习架构的推理成本模型和从设备到边缘服务器的通道模型，这在实际的MEC中是具有挑战性的。DADS使用图论中的最大流最小割算法对DAG拓扑结构进行了分析，解决了一部分含有拓扑结构的模型的划分问题。
2024-11-13 15:45:32
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原创 基于模型划分的云边协同推理算法
当前，深度神经网络快速发展并广泛应用于各种智能服务行业，如自然语言处理、计算机视觉和语音识别等领域。为了加速DNN模型的推理速度并优化其性能，本文结合SDN技术提出了基于模型划分的云边协同推理算法。该算法能够对动态环境下的边端推理模型进行自适应划分与卸载，通过将传统的DQN算法与SDN的全局视图相结合，得到边端模型的最优划分与卸载策略，构建任务复杂度预测器并结合SDN控制器分配任务执行环境。试验分析表明，与现有推理方法相比，算法的推理时延显著降低。
2024-10-24 10:55:23
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原创 AI模型边云协作框架：云端大模型与边缘小模型协同分布式训练和部署
生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence, GenAI）通过内容生成为用户提供多样化的服务，逐渐成为未来网络服务的关键组成部分。然而，训练和部署大型人工智能模型往往伴随着巨大的计算和通信开销。此外，依赖云端的生成任务需要高性能计算设施和远程访问能力，这给集中式AI服务带来了严峻的挑战。因此，亟需一种分布式服务架构，将部分任务从云端迁移至边缘，以实现更私密、实时且个性化的用户体验。
2024-09-08 16:14:23
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原创 yolov8模型对于小目标检测进行切片推理并将推理结果保存为xml文件
切片推理是一种通过将大图像分割成多个小块（切片）来进行目标检测的技术。这种方法主要用于提高对小目标和高分辨率图像的检测效果。高分辨率图像包含大量的像素信息，直接将整个图像输入到模型中可能会导致计算资源的消耗过大，内存不足，或者模型无法处理这么大的输入。通过切片，原本的大图像被分解为多个较小的部分，这样不仅降低了对计算资源的需求，也能避免模型因处理过大输入而性能下降。切片（Slicing）是将一张大图像分割成多个较小的矩形区域，每个区域称为一个“切片”。
2024-09-04 23:40:49
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原创 二、MMRotate旋转框目标检测训练DOTA数据集（模型推理与部署，保存推理结果为xml文件并构建镜像）
在上一篇文章中介绍了MMRotate的概述、安装和训练Dota数据集全流程，由于文章篇幅限制还剩下一部分模型的推理和部署环节没有写，为避免后续对这部分工作的遗忘，决定还是补充上这部分的笔记，仅作记录，如有不足之处还请指出！
2024-09-04 23:03:34
2457
原创 mmyolo训练模型报错：ValueError: Key img_path is not in available keys解决办法
mmyolo训练模型报错：ValueError: Key img_path is not in available keys解决办法执行：pip install albumentations==1.3.1，即可解决
2024-08-22 20:47:13
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原创 yolov10来了！用yolov10训练自己的数据集（原理、训练、部署、应用）
在我们深入探讨YOLOv10之前，让我们回顾一下YOLO的发展历程。YOLO在实时目标检测领域一直是先驱，兼顾速度和准确性。从YOLOv1到YOLOv9，每个版本在架构、优化和数据增强方面都引入了显著的改进。然而，随着模型的发展，某些限制依然存在，特别是对后处理依赖非极大值抑制（NMS），这会减慢推理速度。YOLOv10正面解决了这些挑战，使其成为实时应用中稳健高效的模型。清华大学研究人员推出的YOLOv10，作为首个无NMS目标检测模型，代表了计算机视觉领域的重大进步。
2024-07-31 22:48:18
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原创 AI新热点：边云协同：大模型结合小模型（大小模型联合推理）
AI模型规模不断剧增已是不争的事实。模型参数增长至百亿、千亿、万亿甚至十万亿，大模型在算力推动下演变为人工智能领域一场新的“军备竞赛”。这种竞赛很大程度推动了人工智能的发展，但随之而来的能耗和端侧部署问题限制了大模型应用落地。2022达摩院十大科技趋势指出，“大模型参数竞赛正进入冷静期，大小模型将在云边端协同进化”。历史上计算形态经历了几次重要变化：当本地计算成本低于通信成本时，计算模式由分时共享机制迅速转变为本地计算完成方式；当网络技术进步使得通信成本远低于计算成本时，开始出现由。
2024-06-26 16:55:20
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原创 一、基于MMrotate旋转目标框检测（安装说明与踩坑记录）
MMRotate 是一款基于 PyTorch 的旋转框检测的开源工具箱，是 OpenMMLab 项目的成员之一。里面包含了rcnn、faster rcnn、r3det等各种旋转目标的检测模型，适合于遥感图像领域的目标检测。
2024-06-04 23:47:41
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原创 MMrotate报错AttributeError: ‘NoneType‘ object has no attribute ‘shape‘
使用MMrotate训练自定义数据集报错：AttributeError: ‘NoneType’ object has no attribute ‘shape’解决措施并非路径加载问题并非配置文件问题害我找老半天，看错误信息似乎是开始训练了一两条之后才报错，那么有没有可能是图片加载问题？或者是图片文件损坏？于是写了以下文件检查python：执行 python check_images.py，检查文件是否损坏运行结果如下：果然是有一个图像文件出错了，把这个文件删除，再次训练，正常了困扰我两天的
2024-05-31 18:05:05
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原创 时间序列预测：基于PyTorch框架的循环神经网络（RNN）实现销量预测
主要过程如下：1、首先读取数据集csv文件，读取每天每个地区的销量数据，整理为按照地区分类的销量数据csv文件，并且将每天的销量数据合并为以周（星期）为单位的销量汇总数据。以下代码实现都是按照周进行预测的，比如说可以预测未来1周，2周，3周...等某地的销量数据。2、数据整理好之后，执行train.py文件开始训练模型，模型生成的文件会保存至models文件夹下。3、待训练完成之后执行predict.py文件，修改文件中的开始日期进行预测未来几周的销量数据。4、观察模型训练效果，如果结构不理想
2024-04-26 10:53:34
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原创 大规模端云协同智能计算(大小模型端云协同联合学习)
端云协同智能就是力图通过将部分智能推理任务或智能推理任务的部分阶段卸载到端侧进行处理，利用端侧本地即时处理的优势，削减响应延时，降低云服务器负载；同时用户原始数据不离开本地，数据安全隐私可以得到良好的保障
2024-04-15 11:11:59
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原创 Github学生认真全流程指南！避坑！保姆级教程！
重回学生身份，当然要好好享受一番学生权益了，而学生邮箱就是最好的资源与服务。# 关于Github学生包（GitHub Student Developer Pack）Github的学生包里包括Github Pro账户，这是一个高级的 GitHub 账户类型，提供更多功能和服务，如私有仓库、团队协作工具等。以及`Github Copilot`等Github福利。您也可以用Github的学生认证获得一些开发工具的免费或折扣，直接认证`JetBrains`的学生认证。
2024-04-13 22:14:51
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原创 Ubuntu 20.04 设置开启 root 远程登录连接
**Ubuntu默认不设置 root 帐户和密码**如有需要，可在设置中开启允许 root 用户登录。具体操作步骤如下：
2024-04-12 18:31:37
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原创 ubuntu 20.04 设置国内镜像源（阿里源、清华源）
在网上搜了好多设置国内镜像源，都写的乱七八糟的，都是随便换，最后还是换得一堆问题。，我也是吃过亏之后才发现的。国内有很多Ubuntu的镜像源，包括阿里的、网易的，还有很多教育网的源，比如：清华源、中科大源。这里我用阿里云。
2024-04-12 18:19:33
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小麦病虫害yolov8目标检测YOLO格式数据集，带标注，包含12个分类5600多张图像，原论文自用精心整理
2024-09-18
时间序列预测：基于PyTorch框架的循环神经网络（RNN）实现销量预测
2024-04-26
基于Springboot + Vue 开发的前后端分离博客
2024-04-26
js实现图片Web标注，可选择标签分类，生成json文件
2024-04-26
shell脚本：CPU和GPU压力测试工具，使CPU和GPU占用率达到90%
2024-04-26
一个小工具，能实现用一套键盘鼠标控制多台电脑，并实现文件拖动
2024-04-26
数据集【LSTM模型预测时间序列】(根据历史销量数据预测商品未来销量)
2024-04-14
《农业工程学报》期刊模板
2024-04-07
Javaweb实训项目-《贵美商城*源码》Myeclipse+MySQL
2017-07-09
省市区管理sql数据表设计、以及全国省市区全部最新数据
2019-10-16
java实现的文件上传下载FileUpLoad
2019-06-27
spring+Mybatis+SpringMVC资源整合（增删改查+模糊查询）精心制作，适合新手学习
2017-12-30
JavaWeb电商网站商城当当网项目源码，内含数据库
2019-07-18
Servlet实现的进销存仓库管理系统
2019-06-25
Library.zip
2019-06-25
Myeclipse 2013-ea4 破解文件+破解说明.zip
2019-05-15
myeclipse启动该报错 Context initialization failed
2017-12-10
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