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最新推荐文章于 2025-06-30 17:14:22 发布
原创 最新推荐文章于 2025-06-30 17:14:22 发布 · 251 阅读 · 0 ·
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本文展示了一个简单的 C++ 程序实例，包括一个空类 A 的定义及 main 函数的实现。 
#include <iostream>
class A{};
int main(void){
    return 0;
}

【大模型】Spring AI Alibaba 对接百炼平台大模型使用详解
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大模型—开源提示工程指南和工具
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比以往任何时候都多的公司推出了他们自己的AI工具，从简单的聊天机器人到自动化，或项目管理工具。正如麦肯锡所说，“提示工程很可能在未来几年成为一个更大的招聘类别”。获得期望的结果并不那么复杂，但需要实践才能向计算机提供具体、清晰的指令。
大模型应用—IOPaint 图片去水印
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IOPaint 是由 SOTA AI 模型提供支持的免费开源修复和修复工具，可以轻松实现图片去水印，去除图片不需要的部分，是目前效果最好的一个项目！IOPaint 已经托管到 hugging face上，打开就可以直接免费使用，需要外网环境！进行开发了，前端代码修改后会自动更新，但是后端修改python代码后需要重启服务。安装后端要求并启动后端服务。，填写后端IP和端口。，然后安装前端依赖项。
【大模型】蓝耘智算云平台快速部署DeepSeek R1/R3大模型详解
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一文读懂“大语言模型”
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深度学习是机器学习的分支，大语言模型是深度学习的分支。机器学习是人工智能（AI）的一个子领域，它的核心是让计算机系统能够通过对数据的学习来提高性能。在机器学习中，我们不是直接编程告诉计算机如何完成任务，而是提供大量的数据，让机器通过数据找出隐藏的模式或规律，然后用这些规律来预测新的、未知的数据。深度学习是机器学习的一个子领域，它尝试模拟人脑的工作方式，创建所谓的人工神经网络来处理数据。这些神经网络包含多个处理层，因此被称为“深度”学习。
【大模型理论篇】通用大模型架构分类及技术统一化
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万字长文！看大公司如何开发大模型智能应用
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2025 年国内外主流大模型选型指南
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企业级大模型应用面临三大核心痛点：模型性能与业务需求不匹配、数据安全与合规隐患、成本效益难以平衡。2023年至2025年，大模型技术迭代加速，多模态融合成为趋势，行业应用不断深化。选型评估框架包括技术先进性、商业成熟度、合规安全性和生态支持四个维度。国内主流模型如百度文心4.0、阿里通义千问2.5、智谱AI GLM-4和月之暗面Kimi在各自优势场景中表现突出，典型客户案例展示了其实际应用效果，成本测算模型为企业提供了灵活的成本控制方案。
大语言模型（LLM）安全：十大风险、影响和防御措施
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大语言模型（LLM）安全对于防止未经授权的访问和滥用敏感数据至关重要。由于这些模型处理大量信息，数据泄露可能会导致严重的隐私侵犯和知识产权盗窃。通过加密、访问控制和定期审计确保数据保护有助于降低这些风险，保护大语言模型（LLM）处理的信息的完整性和机密性。
【实战利器】大模型开源项目全盘点！超详细，一定记得收藏！
2401_85390073的博客
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随着大模型技术成本降低和可靠性提升，LLM应用开发需求激增。本文梳理了主流大模型开发平台与工具：1）商业化平台如阿里百炼、百度千帆、字节Coze提供应用构建、模型调优等全流程服务；2）开源方案如Dify、FastGPT等支持RAG、Agent开发，其中Dify功能最完备；3）智能文档解析工具包括RAGFlow（深度文档理解）、Unstructured（非结构化数据处理）及PaddleOCR等OCR方案。这些工具旨在降低LLM应用开发门槛，加速产业落地。完整技术资料可通过优快云官方渠道获取。
大规模语言模型：从理论到实践
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大规模语言模型（Large Language Models，LLM），也称大规模语言模型 或大型语言模型 ，是一种 由包含数百亿以上参数的深度神经网络构建的语言模型，使用自监督学习方法通过大量无标注文 本进行训练。自 2018 年以来...
幸运大转盘-jQuery+Java实现的抽奖程序（完整版）
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"幸运大转盘-jQuery+Java实现的抽奖程序（完整版）"是一个综合性的项目，主要结合了前端的JavaScript库jQuery和后端的Java技术来构建一个完整的在线抽奖系统。这个项目的实现涉及到多个方面，包括用户界面交互、数据...
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【事件触发一致性】研究多智能体网络如何通过分布式事件驱动控制实现有限时间内的共识（Matlab代码实现）
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【事件触发一致性】研究多智能体网络如何通过分布式事件驱动控制实现有限时间内的共识（Matlab代码实现）内容概要：本文档围绕多智能体网络中的事件触发一致性控制展开，重点研究如何通过分布式事件驱动控制策略实现多智能体系统在有限时间内达成共识，并提供了基于Matlab的代码实现。文档还涵盖了无人机路径规划、多目标跟踪、图像处理、故障诊断、优化算法等多个科研方向的技术实现与仿真案例，展示了事件触发机制在多智能体协同控制中的高效性与节能优势。核心技术包括分布式控制算法设计、事件触发条件设定、系统收敛性分析及仿真验证。; 适合人群：具备一定自动化、控制理论或计算机背景的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程师，熟悉Matlab编程与基本控制系统建模者更佳。; 使用场景及目标：①研究多智能体系统在资源受限条件下的协同控制问题；②掌握事件触发机制相较于传统周期采样控制的优势；③实现多无人机、机器人等系统的高效协同与节能通信；④为分布式控制算法的仿真与验证提供可复用的代码框架。; 阅读建议：建议结合Matlab代码逐模块理解算法实现流程，重点关注事件触发条件的设计逻辑与系统稳定性证明部分，可进一步拓展至其他分布式优化与协同控制应用场景。
【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究（Matlab代码实现）
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【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开，重点介绍了基于Matlab的建模与仿真方法。通过对四轴飞行器的动力学特性进行分析，构建了非线性状态空间模型，并实现了姿态与位置的动态模拟。研究涵盖了飞行器运动方程的建立、控制系统设计及数值仿真验证等环节，突出非线性系统的精确建模与仿真优势，有助于深入理解飞行器在复杂工况下的行为特征。此外，文中还提到了多种配套技术如PID控制、状态估计与路径规划等，展示了Matlab在航空航天仿真中的综合应用能力。; 适合人群：具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事无人机系统开发的工程技术人员，尤其适合研究生及以上层次的研究者。; 使用场景及目标：①用于四轴飞行器控制系统的设计与验证，支持算法快速原型开发；②作为教学工具帮助理解非线性动力学系统建模与仿真过程；③支撑科研项目中对飞行器姿态控制、轨迹跟踪等问题的深入研究； 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注动力学建模与控制模块的实现细节，同时可延伸学习文档中提及的PID控制、状态估计等相关技术内容，以全面提升系统仿真与分析能力。
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三级水系流域矢量数据，数据格式shp格式，坐标系wgs84，真实可靠可打开，放心使用
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