richard_yuu-优快云博客

原创【AI赋能电商】数据分析和训练精准导向

AI技术正以前所未有的速度改变着电商行业的面貌，从购物推荐、会员分类、商品定价到供应链管理，每一个环节都因AI的加入而变得更加高效、智能。对于电商平台而言，拥抱AI，意味着抓住了未来发展的先机，能够在激烈的市场竞争中脱颖而出，为用户带来更加优质、个性化的购物体验。随着技术的不断进步，我们有理由相信，AI将在电商领域发挥更加广泛、深入的作用，引领电商行业迈向新的发展阶段。

2024-11-19 16:22:26 1159

作为开发者，如何抓住鸿蒙生态崛起的机遇，解决开发挑战，创造更好的应用体验，成为当前科技领域的重要课题。最后，随着生成式AI的兴起，如何将AI技术与鸿蒙系统深度融合，创造更加智能和个性化的应用体验，也是开发者需要面对的重要挑战。2024年，随着HarmonyOS NEXT的发布，鸿蒙系统实现了从内到外的全栈自研，不再兼容安卓应用，成为真正意义上的“纯血鸿蒙”。：鸿蒙系统能够实现多设备之间的无缝连接和协同工作，打破了设备之间的界限，为用户带来了更加便捷和智能的使用体验。对于想要投身鸿蒙系统开发的开发者来说，

2024-10-29 21:15:19 1290 1

原创【C++】异常处理实例详解

这种机制通过允许程序在遇到无法处理的错误条件时，跳出正常的执行流程，并立即跳转到相应的异常处理代码块中，从而增强了程序的健壮性和可维护性。这个搜索过程会一直持续到找到匹配的catch块，或者达到程序的顶层（如main函数之外），此时程序将调用std::terminate()函数终止执行。之后，程序将继续执行catch块之后的代码。**throw关键字*g：用于抛出异常，其后通常跟随一个异常对象，这个对象可以是任何类型的值，但实践中常使用类或标准库中的异常类型（如std::runtime_error）。

2024-10-27 20:34:55 1098

原创【C++】动态库动态加载实例详解

DLL动态库是一种包含程序代码和数据的可执行文件，它可以在运行时被程序加载和链接。通过将功能封装成DLL，我们可以实现代码的模块化封装，使程序更加灵活和易于维护。此外，为了方便第三方厂商接入我们的系统进行二次开发，我们通常会将相关业务封装成SDK动态库供他们使用。在C++程序中，通常会使用多个DLL库。在发布程序时，这些DLL库需要被打包到安装包中一起发布。安装过程中，这些DLL会被放置到程序的安装目录中（有时个别库可能需要放到系统路径中）。

2024-10-26 20:00:40 1606

原创【C++】C/S模型与TCP客户端应用

在C/S模型中，一个或多个客户端向服务器建立连接，并发送请求；服务器接受这些连接，处理请求，并返回响应。客户端：主动发起与服务器的连接，发送请求，并接收服务器的响应。客户端可以是任何能够发起网络连接的设备或应用程序。服务器：通常运行在网络中的固定位置，监听特定端口以接受来自客户端的连接请求。服务器负责处理这些请求，并返回相应的响应。*C/S模型的优势在于其灵活性和可扩展性。*客户端和服务器可以独立开发和部署，便于维护和升级。此外，这种模式还支持多种通信协议，如TCP、UDP等，满足了不同应用场景的需求。

2024-10-25 21:58:59 1051 1

原创【C++】单例模式的解析与应用

单例模式是面向对象编程中一种重要的设计模式，它通过确保一个类只有一个实例来简化资源管理和访问。在C++中，实现单例模式需要考虑线程安全、延迟加载等因素，并选择合适的实现方式。通过合理使用单例模式，我们可以提高代码的复用性和可维护性，同时降低资源消耗。然而，也需要注意避免滥用单例模式，以免导致代码结构混乱和难以维护。

2024-08-19 16:22:19 1111 1

原创【C++】超越用户定义类型的边界—类层次结构与灵活性

一、引言：用户定义类型的局限性二、类层次结构的基本概念三、利用类层次结构解决灵活性问题3.1 定义基类3.2 派生子类3.3 多态性与灵活性四、总结在C++这片编程的广阔天地里，用户定义类型（User-Defined Types, UDTs）无疑是构建复杂系统不可或缺的基础。然而，随着项目规模的扩大和需求的日益复杂，仅仅依赖于基本的用户定义类型往往显得力不从心。这时，类层次结构（Class Hierarchies）作为一种强大的设计工具，便显得尤为重要。

2024-08-05 10:37:38 574 1

原创【C++】简约与清晰的编程艺术

但是，在定义新类型之前，我们应该仔细考虑是否真的需要它们，以及它们是否能够带来足够的好处来抵消可能带来的复杂性。比如，我们可以使用std::string类来处理字符串，使用std::vector类来管理动态数组，使用std::algorithm中的算法函数来进行排序、查找等操作。同时，在需要定义新类型时，我们也应该保持谨慎和理性，确保它们能够真正提高代码的质量和可维护性。在这个例子中，isPrime函数封装了判断素数的逻辑，使得我们可以在任何需要判断素数的地方调用它，而无需重复编写相同的代码。

2024-08-02 14:50:25 1225 1

原创【C++】关于仿函数Functor 的理解和应用

仿函数是C++中一种强大的编程工具，它通过重载operator()使得类的实例可以像函数一样被调用。根据重载的operator()所需的参数数量，仿函数可以分为一元仿函数（Unary Functor）和二元仿函数（Binary Functor）。算术仿函数：如std::plus、std::minus、std::multiplies和std::divides，用于执行基本的算术运算。关系仿函数：如std::less、std::greater、std::equal_to等，用于比较两个元素的大小或是否相等。

2024-08-01 14:15:39 452

原创【C++】内存管理Allocator的解析与理解

Allocator作为C++标准库中的一个重要组件，为开发者提供了一种灵活且类型感知的内存分配方法。通过自定义Allocator，我们可以实现更加高效的内存管理策略，以满足特定性能和内存使用要求。在本文中，我们深入探讨了Allocator的基本概念、基本操作以及使用示例，并通过代码实例展示了如何在实际编程中使用Allocator进行内存管理。希望这些内容能对读者有所帮助。

2024-07-31 18:22:52 1233

原创【C++】内存管理的深度解析与实例

C++的内存管理既复杂又关键，它要求程序员具备扎实的编程功底和丰富的经验。通过理解C++内存管理的基本概念、分配方式、常见问题及解决策略，并遵循最佳实践，我们可以编写出高效、稳定、安全的C++程序。希望本文能为广大C++程序员提供一些有用的参考和启示。

2024-07-21 16:17:39 1030

原创【C++】关于虚函数的理解

虚函数是C++中实现多态性的关键机制之一。通过虚函数，我们可以将类的实现与接口分离，实现代码的解耦和扩展。在编写面向对象程序时，我们应该充分利用虚函数这一特性，提高代码的可维护性和可扩展性。同时，我们也需要注意虚函数的使用场景和性能开销，避免不必要的性能损失。

2024-06-26 09:46:33 538

原创【C++】继承、复合与委托的深入探索

继承、复合和委托是C++面向对象编程中非常重要的三种设计模式。它们分别代表了类与类之间的不同关系，并且为代码复用、模块化和扩展性提供了强有力的支持。在实际开发中，我们应该根据具体的需求和场景来选择合适的设计模式，以实现高效、可维护的代码。

2024-06-24 10:39:06 455

原创【C++】函数模版和类模版详解

函数模版和类模版是C++中两种非常重要的编程工具，它们允许我们编写通用的代码来处理多种类型的数据。通过函数模版，我们可以编写通用的函数来处理不同类型的参数；通过类模版，我们可以创建通用的类来处理不同类型的对象。这些工具可以极大地提高代码的可重用性和灵活性，使程序员能够更高效地编写高质量的代码。在实际开发中，函数模版和类模版被广泛应用于各种场景，如标准库中的容器类（如std::vector、std::map等）、算法库中的通用算法等。掌握这些工具对于提高编程能力和编写高质量的代码至关重要。

2024-06-20 13:42:12 555

原创【C++】拷贝构造函数、拷贝赋值函数与析构函数

拷贝构造函数、拷贝赋值函数和析构函数是C++中管理对象生命周期和资源的重要工具。正确地实现这些函数可以避免许多常见的内存问题，如内存泄漏、野指针等。在编写类时，我们需要特别注意这些函数的实现，确保它们能够正确地处理对象的内存和资源。

2024-06-19 09:02:16 561

原创【机器学习】YOLOv10与YOLOv8分析

YOLOv8和YOLOv10作为YOLO系列的最新成员，均继承了YOLO系列实时、准确的特点，并在网络结构、训练流程和特征提取能力等方面进行了优化和改进。YOLOv8以其高帧率（FPS）和准确度赢得了广泛赞誉，而YOLOv10则通过无NMS训练的持续双重分配策略和全面的效率-准确性驱动模型设计策略，进一步提升了性能和效率。YOLOv8和YOLOv10作为YOLO系列的最新成员，在实时目标检测领域均取得了显著的进步。

2024-06-05 10:09:06 5673

原创【机器学习】Softmax回归探索

在Softmax回归中，常用的损失函数是交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss）。交叉熵损失函数能够衡量模型预测的概率分布与真实概率分布之间的差异，从而指导模型的优化方向。

2024-06-04 19:55:28 656

原创【机器学习】LoRA：大语言模型中低秩自适应分析

LoRA作为一种参数高效调优方法，在大型语言模型领域展现出了巨大的潜力。通过仅训练低秩扰动到选定的权重矩阵，LoRA能够在保证模型性能的同时，显著降低计算和存储成本。虽然LoRA在某些任务上的性能略低于完全微调，但其在目标域之外任务上的性能保持能力更强，这使得LoRA成为一种理想的正则化形式。未来，随着技术的不断发展，我们有理由相信LoRA将在更多领域得到广泛应用。

2024-06-04 18:51:50 1420 1

原创【机器学习】RLHF：在线方法与离线算法在大模型语言模型校准中的博弈

RLHF是一种结合人类反馈与强化学习的技术，旨在通过人类反馈来优化语言模型的输出。其基本思想是通过预先训练好的语言模型生成多个候选输出，然后由人类对这些输出进行排序或评分。这些排序或评分作为奖励信号，被用于指导模型在后续生成中“更喜欢”某些结果。通过这种方式，模型可以逐步学会根据人类偏好生成更安全、更准确的输出。提高模型输出的安全性和可信度。通过人类反馈，模型可以学会避免生成不恰当或有害的内容。增强模型对特定任务的理解和执行能力。

2024-06-03 09:16:41 1017

原创【机器学习】Transformer模型大小与性能探究

在人工智能和机器学习的领域里，模型的大小与性能之间的关系一直是研究人员关注的焦点。然而，最近的研究却揭示了一个有趣的现象：增加Transformer模型的大小并不总是会带来性能的提升。这一现象挑战了传统的经验标度定律，引发了我们对模型优化和泛化能力的深入思考。

2024-05-31 14:04:46 1716

原创【机器学习】集成语音与大型语音模型等安全边界探索

集成语音与大型语言模型（SLMs）的安全性问题是当前人工智能领域面临的重要挑战之一。通过深入研究SLMs的潜在安全风险，并提出有效的对策，我们可以为SLMs的广泛应用提供坚实的安全保障。未来，随着技术的不断进步和研究的深入，我们有望开发出更加安全、稳健的SLMs模型，为人工智能技术的发展和应用开辟新的道路。

2024-05-31 08:48:04 1209

原创【AIGC】大型语言模型在人工智能规划领域模型生成中的探索

在人工智能规划领域，如果能够将LLM应用于领域模型的生成，那么将有望大大降低人工劳动的成本，提高规划实现的效率。大型语言模型在人工智能规划领域模型生成中展现出了中等水平的熟练程度，这为降低规划实现的人工劳动成本和提高效率提供了新的可能性。不同的规划领域对LLM的性能有不同的影响。这可能是因为高参数计数的模型具有更强的文本生成能力和更高的语言理解能力，从而能够更好地从自然语言描述中提取出规划领域的信息。这意味着，尽管LLM生成的模型在某些情况下可能存在误差，但整体而言，其生成的模型具有较高的准确性和可用性。

2024-05-30 17:28:54 1251

原创【机器学习】Samba-CoE实现高效推理部署

Samba-CoE是一个拥有150名专家和1万亿个参数的CoE系统，它通过集成流数据流和三层内存系统，旨在解决传统CoE方法所面临的挑战。该系统由多个专家模型和一个高效的路由器组成，每个专家模型在特定领域具有出色的性能，而路由器则负责将用户查询路由到最合适的专家模型。Samba-CoE通过结合CoE、流数据流和三层内存系统，成功突破了AI内存墙，实现了对多个专家模型的高效管理和利用。通过动态模型切换、资源优化分配和性能加速等策略，Samba-CoE在推理部署方面展现出了卓越的性能和效率。

2024-05-30 08:56:11 1240

原创【AIGC】GPT-4o技术分析-浅谈

GPT-4o的发布是人工智能技术领域的一大里程碑。它不仅为我们展示了人工智能技术的巨大潜力，也为我们带来了更多的思考与挑战。我相信，在未来的发展中，GPT-4o将继续引领人工智能技术的潮流，为人类带来更多的便利与惊喜。同时，我们也期待着科技界能够不断探索、创新，推动人工智能技术的不断发展与进步。

2024-05-29 13:26:19 1130

原创【机器学习】Chameleon多模态模型探究

Chameleon模型是Meta AI研究团队最新推出的一款多模态模型。该模型采用了早期融合token的混合模态架构，能够理解和生成任何任意序列的图像和文本。这种架构的创新之处在于，它将不同模态的信息在输入阶段就映射到同一个表示空间中，从而实现了跨模态的无缝处理。Chameleon模型的训练过程也经过了精心的设计。研究团队采用了一种稳定的训练方法，通过逐步增加训练数据的复杂度和多样性，使模型能够逐渐适应各种场景下的任务需求。此外，研究团队还引入了一种校准流程，以确保模型在不同任务上的性能都能达到最优。

2024-05-29 08:41:29 1384

原创【机器学习】MS_MARCO_Web_Search解析说明

MS MARCO Web Search数据集的推出，为大型模型与信息检索领域的研究提供了有力支持。该数据集不仅具有大规模性、真实性和丰富性等特点，还为各种下游任务提供了丰富的信息。随着研究的深入和技术的不断发展，相信基于MS MARCO Web Search数据集的信息检索系统将会越来越智能、高效和准确。

2024-05-28 09:57:37 848

原创【机器学习】SUTRA引领多语言处理

SUTRA作为一款多语言的大型语言模型架构，不仅在技术上实现了重大突破，更为全球化和跨文化交流提供了强有力的支持。随着技术的不断发展和完善，相信SUTRA将在未来发挥更加重要的作用，为人类社会的进步和发展做出更大的贡献。

2024-05-27 17:15:41 521

原创【机器学习】Apriori算法在关联规则学习中的应用

在数字时代的浪潮中，数据正逐渐成为推动社会发展的新引擎。如何从海量数据中挖掘出有价值的信息，成为了各行各业关注的焦点。关联规则学习，作为一种数据挖掘技术，以其独特的“如果…那么…”逻辑结构，在揭示数据之间潜在关系方面发挥着重要作用。今天，我们将深入探讨关联规则学习，并特别关注其中的明星算法——Apriori算法。

2024-05-27 08:57:26 682

原创【AIGC】从技术趋势/商业进程/发展阶段找机会

综上所述，AIGC行业目前正处于快速发展的阶段，具有巨大的潜力和机会。随着技术的不断进步和应用的不断拓展，AIGC行业将迎来更多的商业机会和发展空间。因此，对于有志于进入AIGC行业的创业者、投资者和技术人员来说，现在是一个值得关注和考虑的时机。当然，在进入这个领域之前，还需要深入了解行业现状、技术趋势和商业模式等方面的信息，做好充分的准备和规划。

2024-05-24 11:16:13 893

原创【机器学习】基于核的机器学习算法应用

基于核的机器学习算法以其强大的非线性处理能力，在多个领域都有广泛的应用。随着大数据时代的到来，这类算法将发挥更加重要的作用。未来，我们可以期待基于核的算法在更多领域得到应用，并与其他技术（如深度学习）进行融合，以推动人工智能领域的不断发展。

2024-05-24 10:24:13 910

原创【大模型】开源OR闭源，这是一个问题？|谁能引领未来

在人工智能（AI）领域，大模型已经成为近年来最炙手可热的研究方向之一。这些庞大的模型通过海量数据训练，具备了强大的学习和推理能力，为自然语言处理、图像识别等领域带来了革命性的进展。然而，在大模型的发展道路上，开源与闭源两种模式并存，引发了业界的广泛讨论。本文将从多个角度探讨开源大模型与闭源大模型的优势与劣势，并尝试给出一个初步的判断。

2024-05-23 10:21:47 794

原创【机器学习】在电子商务（淘拼京*—＞抖）的应用分析

机器学习和大模型正逐渐成为电子商务发展的新引擎。它们通过处理和分析海量的数据为电商企业提供更精准的决策支持和服务，帮助企业提升用户体验、增加销售额和提高运营效率。随着技术的不断进步和应用场景的拓展我们相信机器学习和大模型将在电子商务领域发挥更加重要的作用。

2024-05-23 08:57:56 958

原创【大模型】技术—百家争鸣，价格—屠夫再现，还是得从心出发—大模型发展

在科技领域，技术的每一次飞跃都伴随着市场的激烈竞争。近期，继“百模大战”之后，大模型领域又掀起了新一轮的“百模价格战”。从字节跳动、阿里巴巴到百度，再到智谱AI等国内大模型厂商，纷纷调整旗下产品的定价策略，以更低的价格吸引用户，推动大模型的商业化进程。这场价格战不仅彰显了科技巨头们对市场的敏锐洞察，也预示着大模型领域即将迎来新的市场格局。

2024-05-22 10:41:37 296

原创【C++】大气、正规的编程习惯：C++学习路径与注意事项

学习C++的第一步是掌握其基础知识，包括数据类型、运算符、控制结构、函数等。在这一阶段，应注重理解每个概念背后的原理，并通过编写简单的程序来加深理解。同时，要养成良好的代码书写习惯，如缩进、注释等。

2024-05-22 10:11:01 764

原创【机器学习】模型、算法与数据—机器学习三要素

在数字时代的浪潮中，机器学习以其独特的魅力引领着科技发展的新浪潮。作为人工智能的核心分支，机器学习以其强大的数据处理和预测能力，为各行各业带来了革命性的变革。而在这背后，机器学习三要素——模型、算法和数据，如同三根支柱，共同支撑起了机器学习的宏伟殿堂。本文将深入探讨这三要素的内涵，并通过一个代码实例来展示它们在实际应用中的交融与碰撞。

2024-05-21 09:18:54 1239

原创【C++】挑战与机遇并存的编程语言—前序

在当今科技飞速发展的时代，编程语言的选择对于每一个开发者来说都至关重要。C++，作为一种历史悠久且功能强大的编程语言，一直在软件开发领域扮演着举足轻重的角色。然而，C++的学习难度也是众所周知的，这让许多初学者望而却步。那么，C++究竟难在哪里？我们又该如何克服这些困难，掌握这一强大的工具呢？

2024-05-21 08:50:58 929

原创【机器学习】信息安全实例

在数字化浪潮席卷全球的今天，信息安全问题愈发凸显其重要性。黑客攻击、网络诈骗、恶意软件等安全威胁层出不穷，给个人和企业带来了巨大的损失。面对这些挑战，机器学习技术以其独特的优势，正在成为信息安全领域的守护神。本文将深入探讨机器学习在信息安全防护方面的典型应用，并通过代码实例展现其神奇魅力。

2024-05-20 09:13:38 612

原创【机器学习】稳定扩散在图像生成中的应用

对于前向扩散过程，我们可以直接使用一个高斯分布来描述每一步的转移概率。而对于反向扩散过程，则需要通过学习一个神经网络模型来逼近真实的逆过程。以PyTorch为例，我们可以首先定义一个用于前向扩散的函数，该函数接受原始数据和噪声强度序列作为输入，输出噪声化后的数据。然后，我们可以定义一个用于反向扩散的神经网络模型，该模型接受噪声化后的数据和时间步长作为输入，输出恢复后的数据。接下来，

2024-05-19 08:30:35 769

原创【机器学习】大模型驱动少样本学习在图像识别中的应用

在人工智能的浪潮中，机器学习技术的快速发展为我们带来了前所未有的机遇。其中，数据作为训练模型的关键因素，其获取成本却往往成为制约技术进步的瓶颈。特别是在图像识别领域，标注数据的获取尤为昂贵和耗时。然而，少样本学习（Few-Shot Learning）的提出，为我们打开了一扇新的大门，即使在有限的数据下，模型也能展现出强大的学习和泛化能力。本文将深入探讨大模型在少样本学习中的应用，并展望其在图像识别领域的新篇章。

2024-05-18 21:24:59 1237

原创多模态大模型在文档处理的实例解析

多模态大模型在文档处理领域的应用为我们带来了前所未有的便利和效率。通过模拟人类的信息处理方式，多模态大模型能够更全面地理解和解析文档内容。未来，随着技术的不断进步和应用的不断拓展，多模态大模型将在更多领域发挥重要作用，引领人工智能技术的创新发展。

关于Congex的视觉软件VersionPro的官方介绍，有助于确认这款软件是否满足你的图像处理需求

2018-11-03

空空如也

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