学生信息管理系统(JSP+java+springmvc+mysql+MyBatis)

最新推荐文章于 2025-04-14 14:36:41 发布
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本项目包含程序+源码+数据库+LW+调试部署环境，文末可获取一份本项目的java源码和数据库参考。

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项目介绍

随着教育信息化的深入推进，学生信息管理系统在学校教学管理中扮演着越来越重要的角色。一个高效、精准的学生信息管理系统对于提高学校管理效率、优化教学资源配置、促进家校沟通等方面具有

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AIGC内容过滤技术演进：从规则到AI的变革
最新发布
AI天才研究院
05-10 842
随着生成式人工智能（AIGC）技术的爆发式发展，海量由AI生成的文本、图像、视频等内容涌入互联网。内容过滤作为网络安全和用户体验的核心技术，面临从"人工定义规则"到"机器自主学习"的范式转变。本文聚焦内容过滤技术的演进路径，深入分析规则引擎、机器学习、深度学习等不同技术阶段的核心原理、算法实现及应用场景，为技术开发者、产品经理和研究人员提供系统性参考。内容过滤技术的核心概念与发展阶段各代技术的算法原理与数学模型基于Python的实战开发案例实际应用场景与工具资源推荐未来趋势与技术挑战。
Search-R1 使用与部署指南
gitblog_00549的博客
03-31 903
Search-R1 使用与部署指南 Search-R1 Search-R1: An Efficient, Scalable RL Training Framework for Reasoning & Search Engine Calling interleaved LLM based on veRL ...
【大模型理论篇】Search-R1: 通过强化学习训练LLM推理与利⽤搜索引擎
源泉的小广场
04-11 1083
大模型、深度研究、deep research、深度检索、deep search、深度搜索、强化学习、 深度检索增强、R1、search-R1
强化学习中的决策树搜索：使用决策树搜索算法提高强化学习的效率
huduokyou的博客
01-16 637
总之，决策树搜索算法通过利用树结构的特点，提高了强化学习的效率。随着计算机硬件的不断发展和强化学习算法的不断改进，决策树搜索算法有望在解决更复杂的问题上发挥更大的作用。决策树搜索算法是一种基于树结构的搜索算法，它通过递归地将问题空间划分为子问题，并选择最优的动作进行搜索。在强化学习中，决策树搜索算法通过建立决策树来表示问题的状态与动作之间的关系，并利用树结构进行搜索和决策。剪枝策略可以根据问题的特点选择合适的剪枝条件，例如根据节点的价值函数或置信区间进行剪枝。二、决策树搜索算法在强化学习中的应用。
Search-R1：让大模型学会“检索+推理”的新范式
03-19 83
1）使用检索token mask技术稳定RL训练，2）支持多轮交错推理和搜索，以支持复杂的任务解决，3）设计了一个简单而有效的基于结果的奖励函数。总结2：(b) 展示了检索到的 token 损失遮蔽研究，检索 token 损失遮蔽可以带来更大的 LLM 效果提升，减轻发生意外的优化效果，并确保更稳定的训练动态。实验结果表明，无论使用基础模型还是指令调整模型，SEARCH-R1都能带来显著的性能提升，且对不同的RL算法（如PPO和GRPO）具有兼容性。论文提出了一个名为SEARCH-R1的框架，该框架。
Search-R1 、 R1-Searcher 和 Search-O1
galileo2016的博客
03-14 754
Search-R1 、 R1-Searcher 和 Search-O1
网络结构搜索之强化学习
yiran103的专栏
07-30 3924
算力和需求的增长使得神经架构搜索（ Neural Architecture Search，NAS）重回人们的视线。NAS 可迁移性更强，能够以快速且简单粗暴的方式获得高精度模型，成为工程师手中称手的砖块。强化学习（RL）可谓 NAS 中的核武器，谷歌开启并引领该方向的工作。由初期燃烧的显卡到专用硬件，对效率的追求犹如挖矿一般。
强化学习：7基于直接策略搜索的强化学习⽅法 之 策略梯度
SimonChen
05-31 477
这是强化学习第三篇基于直接策略搜索的强化学习⽅法下的基于策略梯度。
【开源代码解读】AI检索系统R1-Searcher通过强化学习RL激励大模型LLM的搜索能力
AI人工智能的学习之路
03-12 1690
两阶段强化学习（RL）为了通过探索外部检索环境来激励大语言模型的搜索能力，设计了一种基于结果的两阶段强化学习方法，通过定制的奖励设计，使模型能够在推理过程中自由探索如何调用外部检索系统以获取相关知识。具体来说，在第一阶段，我们采用检索奖励来激励模型进行检索操作，而不考虑最终答案的准确性。这样，大语言模型可以快速学习正确的检索调用格式。在第二阶段，我们进一步引入答案奖励，以鼓励模型学习有效地利用外部检索系统正确解决问题。
记一次基于强化学习的有向图搜索
十八子的博客
01-31 1295
文章目录一些闲话关于项目要解决的问题环境建模状态动作状态转移奖励设置不同版本的游戏规则一些技巧和经验动作选择学习率模型主体经验回放考虑结合集成学习其他 一些闲话 距离上一次更新已经过去三个月了。 记得大学养生通识课上说，春发，夏长，秋收，冬藏。果然，天一冷，精力没有春夏秋那么旺盛了，天一晚脑子就木，步也不怎么跑了，博客也不怎么更了，看书效率也低了。好在前面几个季度，减肥效果还是比较有成效的，冬天空气也不太好，暂且修养一段时间，等天暖和之后继续跑步和更新博客。 近期，某个项目用到了强化学习的思路，趁热打铁，把
Search-R1：开源强化学习框架，复现OpenAI Deep Research能力的利器！
2401_84494441的博客
04-14 584
Search-R1 展示了一种高度通用、可扩展的训练范式，成功让语言模型具备主动搜索、动态推理和策略规划能力。其意义不仅在于提高准确率，更在于为“会思考的 AI 助理”奠定了能力基础。我们看到RAG的新范式，期待后续大模型跟进！最后，该项目已经开源，地址如下自取。
【LLM】DeepResearch系列（Search-R1、Search-o1、R1-Searcher）
发现问题，并解决问题，批判性思维
04-06 1280
Search-R1: Training LLMs to Reason and Leverage Search Engines with Reinforcement Learning（Search-R1：利用强化学习训练LLM进行推理并利用搜索引擎）。这篇文章是关于如何训练大型语言模型（LLMs）有效地利用搜索引擎来增强其推理和文本生成能力。 核心创新：允许LLM在推理过程中自主决定何时以及如何进行搜索。 论文提出了一个名为SEARCH-R1的框架，该框架仅仅通过强化学习（RL）让LLM学习如何在逐步推理
苗大东：京东基于强化学习的电商搜索排序算法
DataFun_Hoh的博客
05-17 1315
导读： 电商场景的搜索排序算法根据用户搜索请求，经过召回、粗排、精排、重排与混排等模块将最终的结果呈现给用户，算法的优化目标是提升用户转化。传统的有监督训练方式，每一步迭代的过程中优化当前排序结果的即时反馈收益。但是，实际上用户和搜索系统之间不断交互，用户状态也在不断变化，每一次交互后排序结果和用户反馈也会对后续排序产生影响。因此，我们通过强化学习来建模用户和搜索系统之间的交互过程，优化长期累积收益。目前这个工作已经在京东全量上线。 今天的介绍会围绕下面五点展开： 搜索排序场景及算法概述 强化学习在搜..
超越RAG！R1-Searcher融合搜推，借强化学习破LLMs推理局限！
强化学习曾小健
04-01 810
大型推理模型（LRMs），例如OpenAI-o1、DeepSeek-R1和Kimi-k1.5，已经展示了强化学习（RL）在增强大型语言模型（LLMs）推理能力方面的显著影响。然而，由于这些模型主要依赖内部知识，它们在处理开放式任务时可能会遇到困难，尤其是在涉及知识密集型问题、本地数据库中的私有信息以及时效性问题时。这种依赖可能导致不准确性和幻觉现象。因此，使LLMs在推理过程中能够访问外部信息以实现更审慎的推理是至关重要的。
DSPy还能整RAG的活？LeReT: 用强化学习实现LLM智能检索
m0_59163425的博客
11-04 1029
面对”幻觉“，很多研究者尝试让LLMs能够从可信的外部信息中搜索并利用它们来“落地”答案。然而，LLMs在检索信息时面临的一个重要挑战在于，如何生成恰当的搜索查询，特别是在面对复杂、多步或不明确的问题时。因此，如何有效指导模型生成有针对性的搜索查询成为了一大难题。本文提出了一种叫做“通过尝试学习检索”（Learning to Retrieve by Trying，简称LeReT）的新型框架，结合了强化学习策略，通过不断尝试和优化，帮助大语言模型提出更优质的搜索查询，并提升它们对信息的检索能力。
deepseek r1复现代码
03-08
### DeepSeek R1 模型复现代码 GitHub 仓库实现 对于希望获取 DeepSeek R1 模型或项目复现代码的开发者而言，GitHub 是一个重要的资源平台。通常情况下，开源社区会提供官方或其他贡献者的实现版本。 许多研究团队会在论文发布的同时公开相应的源码链接，方便其他研究人员验证实验结果并进一步改进算法。如果 DeepSeek R1 已经发布了对应的预训练模型或是详细的架构描述，则很可能存在配套的开源实现[^1]。 为了找到特定于 DeepSeek R1 的 GitHub 实现库，建议采取以下方式搜索： - 使用关键词 `DeepSeek R1` 结合 `reproduction`, `implementation` 或者 `source code` 进行组合查询； - 查看是否有来自作者所在机构发布的官方存储库； - 浏览 Issues 和 Pull Requests 页面了解最新动态以及潜在问题解决方案； 值得注意的是，并不是所有的研究成果都会立即开放其完整的工程化实现细节。因此，在某些时候可能需要等待一段时间直到更多资料被公布出来，或者是通过阅读原始文献来尝试自行构建类似的系统结构[^2]。 ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup def search_github_repos(query): url = f"https://github.com/search?q={query}&type=repositories" response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') repos_info = [] items = soup.select('.repo-list-item') for item in items[:5]: # 获取前五个匹配项作为示例展示 title = item.h3.a['href'].split('/')[-1] link = "https://github.com" + item.h3.a['href'] description_tag = item.find('p', class_='mb-1') desc = description_tag.text.strip() if description_tag else '' repo_data = { "title": title, "link": link, "description": desc } repos_info.append(repo_data) return repos_info search_query = "DeepSeek R1 reproduction OR implementation" results = search_github_repos(search_query) for result in results: print(f"{result['title']}\n{result['link']}\nDescription: {result['description']}\n") ```
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