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最新推荐文章于 2025-09-07 14:59:51 发布
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原文链接：http://www.cnblogs.com/jinbiao/archive/2011/08/23/2150374.html
本文介绍了多种用于网页开发的实用工具，包括截图工具Pagesaver、Web开发者工具Webdeveloper、Firebug等，以及SEO状态检查工具SEOSTATUS、CSS使用情况分析工具CSSUsage等，为网页开发提供了全方位的支持。

http://www.colorzilla.com/firefox/

 

page saver截图工具（保存整个网页）

 

web developer

firebug

yslow

view soure in DW

 

seo status

 

css usage

markman

 

转载于:https://www.cnblogs.com/jinbiao/archive/2011/08/23/2150374.html

搜索推荐系统的AI 大模型融合：电商平台的核心战略与竞争优势
AI天才研究院
10-25 795
现在，我们将按照上述目录大纲开始撰写文章正文部分。首先，我们将探讨搜索推荐系统的基本概念和架构。搜索推荐系统是一种智能信息过滤和检索系统，它利用机器学习、深度学习、数据挖掘等技术，从大量数据中挖掘出用户的兴趣和行为模式，然后为用户提供个性化的信息推荐。在电子商务领域，搜索推荐系统广泛应用于商品推荐、内容推荐和广告推荐等方面。AI大模型是指具有大规模参数和复杂结构的机器学习模型，通常基于深度学习算法。这些模型通过训练大量数据，可以自动学习和理解复杂的模式，并在各种任务中表现出卓越的性能。大规模参数。
Python从0到100完整学习指南（必看导航）
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07-01 5万+
想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、 计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识，成为学业升学和工作就业的先行者！
新书速览|从零构建大模型：算法、训练与微调
quanzhankaifaqua的博客
04-11 615
此外，还系统地介绍了数据处理、数据增强、模型性能优化（包括混合精度训练和分布式训练）、对比学习、对抗训练、自适应优化器、动态学习率调度，以及模型蒸馏与剪枝技术等多个方面。，博士，毕业于北京航空航天大学，高级职称，长期从事模式识别、机器学习、统计理论的研究与应用，负责或参与科研项目多项，专注于人工智能、大语言模型的应用与开发，对深度学习、数据分析与预测等有独到见解。并深入剖析了GPT模型的核心实现与文本生成过程，以及BERT模型的预训练和微调技术。3. Transformer的诞生与自注意力机制的崛起2。
全网催更的大模型爆款书《从零构建大模型》，中文版来了！
图灵教育
04-10 298
本书以“亲手构建才是真理解”为核心理念，带领读者从零搭建类 GPT 模型，作者以工程师视角剖析LLM黑箱，通过清晰的代码示例与模块化拆解，完整覆盖模型架构设计、预训练、指令微调等核心环节，是掌握 Transformer 时代模型精髓的必读之作。可以说，这本书不只是一本讲方法论的工具书，更像是一次大模型开发的行动指南。如果你曾幻想过用自己的代码构建一个大模型，如果你想真正理解 GPT、DeepSeek 等模型背后的运行逻辑，如果你厌倦了只会“调用接口”而不知其所以然——那这本书，可能正是你一直在等的那一本。
【实践】有浏览器就行，手把手带你从零微调大模型！零基础入门到精通，收藏这一篇就够了
logic1001的博客
10-12 1510
今天分享一篇技术文章，你可能听说过很多大模型的知识，但却从未亲自使用或微调过大模型。大模型微调本身是一件非常复杂且技术难度很高的任务，因此本篇文章仅从零开始，手把手带你走一遍微调大模型的过程，并不会涉及过多技术细节。希望通过本文，你可以了解微调大模型的流程。微调大模型需要非常高的电脑配置，比如GPU环境，相当于你在已经预训练好的基础上再对大模型进行一次小的训练。但是不用担心，本篇文章会使用阿里魔塔社区提供的集成环境来进行，无需使用你自己的电脑配置环境。
有浏览器就行，手把手带你从零微调大模型！
python12345_的博客
07-09 2704
今天分享一篇技术文章，你可能听说过很多大模型的知识，但却从未亲自使用或微调过大模型。大模型微调本身是一件非常复杂且技术难度很高的任务，因此本篇文章仅从零开始，手把手带你走一遍微调大模型的过程，并不会涉及过多技术细节。希望通过本文，你可以了解微调大模型的流程。微调大模型需要非常高的电脑配置，比如GPU环境，相当于你在已经预训练好的基础上再对大模型进行一次小的训练。但是不用担心，本篇文章会使用阿里魔塔社区提供的集成环境来进行，无需使用你自己的电脑配置环境。
【粉丝福利社】多模态大模型：从理论到实践
时光隧道
06-03 1万+
多模态大模型已成为AI领域的重要研究方向。本文系统介绍了《多模态大模型：从理论到实践》一书，该书分为基础理论与高级应用两大部分（共12章）。第一部分涵盖多模态基础理论、Transformer架构、预训练方法等核心技术；第二部分聚焦视觉语言模型实现、跨模态推理与生成等前沿应用。通过详细解析CLIP、BLIP-2等主流模型，结合丰富案例和代码实践，为读者提供从理论到落地的完整技术路径。本书兼具理论深度与实践价值，既适合AI研发人员和从业者，也可作为高校教材。
从零开始构建大模型：GitHub超44K Star的大模型教程
HUANGXIN9898的博客
07-16 881
MCP 和 Agent2Agent 很火，Prompt 和 RAG 很强，但掌握 LLM 的底层逻辑，才是技术人最根本的护城河。如果你想真正走进大模型的内部世界，不再止步于“使用者”，而是成为一位“建造者”，这本书，就是你迈出第一步的最佳起点。，Prompt 和 RAG 很强，但掌握 LLM 的底层逻辑，才是技术人最根本的护城河。如果你想真正走进大模型的内部世界，不再止步于“使用者”，而是成为一位“建造者”，这本书，就是你迈出第一步的最佳起点。一书在手，从此心中无惧模型黑箱。
【粉丝福利社】大模型智能推荐系统：技术解析与开发实践
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在信息爆炸的时代，如何高效地连接用户与海量信息已成为一项重要挑战。推荐系统作为人工智能的重要分支，通过深入挖掘用户行为和兴趣，推动了个性化信息分发的进步。然而，传统推荐系统在冷启动问题、长尾效应处理以及复杂语义理解等方面仍然面临诸多瓶颈。近年来，大语言模型（Large Language Model，LLM）的引入为这些难题的解决带来了全新的技术思路。LLM凭借其强大的自然语言理解能力和上下文学习能力，正在彻底改变推荐系统的技术格局。
【粉丝福利社】向量数据库：大模型驱动的智能检索与应用
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05-23 1万+
本文系统介绍向量数据库的原理、实现与应用，涵盖高维向量存储与检索的技术挑战和解决方案。全书分为理论基础、核心算法、工具系统、应用实践四部分，深入探讨向量嵌入、相似性搜索、HNSW、LSH等关键技术，结合FAISS和Milvus等开源工具，通过自动驾驶、语义搜索等案例展示实际应用。适合AI、数据科学从业者及对向量检索感兴趣的读者，兼具理论深度与实践指导价值。
ChatGLM3大模型本地化部署、应用开发与微调
Python、C++、HTML、Java
05-06 2万+
本期博主给大家推荐一本初学者学习并部署大模型的入门书籍，一起来看看吧！
Python从0到100（九十三）：可变形卷积DCN的深入解析及在PAMAP2数据集上的实战
全网粉丝10w+，优快云、稀土掘金人工智能签约作者、专家博主，华为云十佳博主，985人工智能硕士。人工智能、大模型、计算机视觉、Python 爬虫— —商务合作：https://bbs.youkuaiyun.com/topics/614347534
04-02 1万+
可变形卷积网络（DCN）在PAMAP2数据集上表现出色，测试准确率达到0.9807，F1-score为0.9806，验证准确率为0.9880。其参数量（1,684,587）、FLOPs（113.48M）和推理时间（7.81ms）显示出高效的计算性能，使其非常适合实时活动识别应用，例如可穿戴设备。改进误分类：针对DescendStairs和RodeJump等类别，引入时序建模（如RNN或LSTM）或数据增强，增强模型对动态动作的区分能力。
【大模型RAG实战】RAG系统构建与微调实战
sysu_lluozh
04-03 801
RAG系统的核心部分包括两大部分：召回模块和生成模块。召回模块的性能决定了整个系统的覆盖率，因为如果无法召回包含答案片段的文本，则生成模块将无法完成任务。然而，随着技术的飞速发展，生成模块的任务已不仅仅是汇总召回模块的结果，一些由生成模块主导的RAG系统正逐渐取代传统的召回主导型RAG系统。在本章中，将介绍如何构建适用于RAG场景的向量模型、大模型的指令微调实战，以及如何构建由大模型决策的RAG系统以解决复杂的用户问题。
深入解析三色标记算法
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并发垃圾回收时，JVM如何避免误删仍在使用的对象？其背后依赖一个巧妙的三色标记的游戏规则。本文带你深入浅出，一键速通！
leetcode 912 排序数组(快速排序)
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(3)定义left、right、i三个指针(下标)。left用于记录小于key的区间的右端点，初始化为l-1；rand随机产生非负整数,r%(right-left+1)的范围为[0,nums.size()-1]，可以实现在指定区间内随机生成key值；(2)当l>=r时，表示区间内没有数字，或者只有一个数字，该区间排序完成，直接return；时间复杂度：T(n)=O(nlogn)时间复杂度：T(n)=O(nlogn)空间复杂度：S(n)=O(1)空间复杂度：S(n)=O(1)(4)此次划分完后，有。
蓝桥杯算法之基础知识（5）
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本文摘要：文章介绍了Python编程中的10个核心知识点，包括in方法检查元素存在性、字典操作、数据单位转换、闰年判断、count()与Counter的区别、max/min嵌套使用、字符串格式化、itertools求前缀和、笛卡尔积计算，以及无穷大/小的表示方法。重点对比了count()与Counter的特性，并展示了Counter的高级应用如most_common()和次数加减运算。这些内容涵盖了Python基础到进阶的关键技术点。
瑞芯微RV1126目标识别算法Yolov8的部署应用
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首先在先前的工程中将libturbojped.a放在当下的工程文件中的lib/rv1126文件夹下，并再次进行编译将rv1126重新部署在rv1126板子中，运行OK。编译报错，原来ai文件夹下只有ai.cpp和makefile两个文件，添加的文件在ai文件夹下包括的文件如下：（编译报错的处理办法，原因：包含了头文件rknn_api.h未找到头文件和库文件。修改ai文件夹下的makefile内容：（红色为自己添加的内容，用的比较软件。1）首先在inc包含头文件的地方添加头文件rknn_api.h。
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