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  • 深入解析 PyPTO Operator:以 DeepSeek‑V3.2‑Exp 模型为例的实战指南
    深入解析 PyPTO Operator:以 DeepSeek‑V3.2‑Exp 模型为例的实战指南
    前言在如今的大模型部署世界里,大家讨论得最多的往往是模型本身:参数规模、上下文长度、推理速度、吞吐表现……但只要真正踩过一次从“模型参数”到“实际落地推理服务”的坑,很快就能意识到,决定性能上限的其实并不是模型本身,而是躲在系统底层的那一层算子实现。尤其是在像DeepSeek-V3.2-Exp这种体量级别的模型里,任何一个算子的执行效率、调度策略、内存占用乃至调优方式,都可能在最终推理效果上被无限放大。PyPTO(Python-basedPTOOperator)正是这样一个容易被忽视、但在大型模
    人工智能 . 科技周边 566 2025-11-26 17:44:24
  • Python处理Excel的5个“神仙库”,办公效率直接翻倍!
    Python处理Excel的5个“神仙库”,办公效率直接翻倍!
    image.png大家好,这里是程序员晚枫。还在手动录入Excel到深夜?百份表格批量改格式改到手腕发酸?跨表核对数据反复出错返工?打工人别硬扛了!Python里藏着5个处理Excel的“神仙库”——从基础读写、批量分析到格式美化,全场景覆盖,直接帮你省出2小时摸鱼时间!下面逐个拆解,按需捡走~一、openpyxl:.xlsx处理的“入门首选”openpyxl是Python处理Excel2010+版本(.xlsx/.xlsm)的“入门界顶流”——纯Python开发,Windows、Mac、Lin
    人工智能 . 科技周边 833 2025-11-26 17:37:02
  • 豆包ai如何进行数据分析 豆包ai处理表格数据操作指南【教程】
    豆包ai如何进行数据分析 豆包ai处理表格数据操作指南【教程】
    豆包AI可高效处理表格数据,首先上传CSV、Excel等文件并确认编码正确;接着通过指令清洗空值、重复项与格式错误;随后用自然语言进行分组统计、计算均值及生成可视化图表;再按需求拆分字段或转换数据结构;最后导出为XLSX或CSV文件,确保内容完整无误。
    人工智能 . 科技周边 340 2025-11-26 17:37:02
  • 构建AI智能体:LangChain智能体:打造会使用工具(Tools)、有记忆(Memory)的AI助手
    构建AI智能体:LangChain智能体:打造会使用工具(Tools)、有记忆(Memory)的AI助手
    一、LangChain的基础回顾LangChain是一个专门为大语言模型应用开发设计的开源框架。它提供了一套完整的工具和组件,帮助开发者构建基于大语言的复杂应用程序,如智能对话系统、知识问答平台、内容生成工具等。LangChain的设计基于几个关键理念:模块化、可组合性和扩展性。它将复杂的语言模型应用开发过程分解为多个独立的组件,每个组件负责特定的功能,开发者可以根据需要灵活选择和组合这些组件。基础内容可参考《构建AI智能体:解密LangChain中的RAG架构:让AI
    人工智能 . 科技周边 239 2025-11-26 17:31:08
  • Gin框架集成腾讯云COS对象存储、本地存储等多种文件存储方式方便开发时快速调用和使用多种方式之间切换,本文介绍如何使用及集成思路
    Gin框架集成腾讯云COS对象存储、本地存储等多种文件存储方式方便开发时快速调用和使用多种方式之间切换,本文介绍如何使用及集成思路
    {\"type\":\"doc\",\"content\":[{\"type\":\"paragraph\",\"attrs\":{\"id\":\"b68570d8-d30a-41bb-9dc7-bcdbd32cdb87\",\"textAlign\":\"inherit\",\"indent\":0,\"color\":null,\"background\":null,\"isHoverDragHandle\":false},\"content\":[{\"type\":\"text\",\
    人工智能 . 科技周边 815 2025-11-26 17:30:02
  • 1分钟部署screego轻量开源项目,开启远程屏幕共享
    1分钟部署screego轻量开源项目,开启远程屏幕共享
    {\"type\":\"doc\",\"content\":[{\"type\":\"heading\",\"attrs\":{\"id\":\"be1a4136-3af5-4d75-a954-bd2422d1afe8\",\"textAlign\":\"inherit\",\"indent\":0,\"level\":1,\"isHoverDragHandle\":false},\"content\":[{\"type\":\"text\",\"marks\":[{\"type\":\"bol
    人工智能 . 科技周边 546 2025-11-26 17:18:25
  • 电子邮件PDF附件钓鱼的技术剖析与防御策略
    电子邮件PDF附件钓鱼的技术剖析与防御策略
    引言近年来,随着电子邮件安全防护能力的持续进化,传统的钓鱼攻击手段——如通过HTML链接或可执行文件传播恶意内容——已能被多数现代邮件网关有效识别并拦截。然而,攻击者也在不断调整策略,转而利用PDF附件作为新型钓鱼载荷的投递工具,通过伪造权威身份诱导用户提交敏感信息,从而绕开常规的安全检测机制。本文将从技术层面深入解析此类攻击的实现原理、完整攻击路径、检测难点以及可行的防御措施,并结合代码示例,为安全从业者和企业提供具备实际操作性的反钓鱼应对思路。图片一、为何PDF成为钓鱼攻击的理想载体?PDF
    人工智能 . 科技周边 808 2025-11-26 17:12:06
  • Claude Opus 4.5— Anthropic推出的最新AI编程模型
    Claude Opus 4.5— Anthropic推出的最新AI编程模型
    ClaudeOpus4.5是什么ClaudeOpus4.5是由Anthropic推出的最新一代人工智能模型,代表了当前AI技术的前沿水平。该模型在编程能力、系统级任务处理、日常研究及文档分析等方面展现出卓越性能,尤其擅长应对复杂的软件工程挑战,并在多项权威基准测试中超越人类专家的表现。模型具备出色的创造性思维能力,能够灵活应对高难度场景,提出突破性解决方案。在安全性方面,ClaudeOpus4.5实现了显著提升,对恶意攻击和提示注入具有更强的防御能力。通过效率优化与新功能引入,如
    人工智能 . 科技周边 322 2025-11-26 17:10:32
  • 构建AI智能体:语言模型的“解码策略”:一文读懂AI文本生成的采样方法
    构建AI智能体:语言模型的“解码策略”:一文读懂AI文本生成的采样方法
    ​一、开篇导语不知道大家有没有刷到过一个趣味玩法,在输入法的文本框以一个什么字开头,一直按下一个下一个,可以生成一句看似完整且有趣的话,这是最早期的通过键盘记忆形成的词组文本。再看看近期豆包和deepseek大火,大家有没有尝试过给他们输入一个简短的文本或情节,让他们进行续写,生成一段内容,经历过这些,不知道你是否曾好奇,这些功能强大的AI工具,是如何从“今天天气真好”这样简单的开头,生成出或严谨、或风趣、或充满创意的长长段落的?它每次生成的答案为何时而稳定,时而多变?这背后的奥秘,就是基
    人工智能 . 科技周边 570 2025-11-26 17:09:13
  • 【大模型后训练学习】DPO与GRPO专题学习
    【大模型后训练学习】DPO与GRPO专题学习
    前言✍前面几章我们已经把“大模型架构四件套”(GQA/RoPE/SwiGLU/RMSNorm)和DeepSeek系列摸了个大概,知道了一个LLM从参数形状到注意力细节是怎么设计的。但在实际工程项目中,当我们直接丢给用户一个“只做next-tokenprediction的预训练模型”,它大概率会:胡说八道(hallucination)、不听指令,答非所问、安全性、价值观、风格都不可控。为了让模型的输出更加符合我们的需求,InstrcutGPT提出了人类偏好训练(RLHF),在【大
    人工智能 . 科技周边 789 2025-11-26 16:56:02
  • 【大模型学习】现代大模型架构(二):旋转位置编码和SwiGLU
    【大模型学习】现代大模型架构(二):旋转位置编码和SwiGLU
    RoPE/SwiGLU前言✍上一篇我们把现代大模型的两件“基础设施”——GQA注意力和RMSNorm+Pre-Norm细讲了一遍,从多头注意力的演化一路讲到归一化的升级。这一篇,我们就顺势把剩下的两件标配武器补上:RoPE(RotaryPositionalEmbedding):解决“长上下文+相对位置建模”的问题;SwiGLU前馈网络:解决“FFN表达力与训练稳定性”的问题。一、位置编码1.1绝对位置编码——三角函数编码在最早的Transformer里,模型本身对“顺序
    人工智能 . 科技周边 973 2025-11-26 16:50:02
  • Claude Opus 4.5 发布即登顶 智能体能力遥遥领先
    Claude Opus 4.5 发布即登顶 智能体能力遥遥领先
    近日,Anthropic正式发布了其最新一代旗舰AI模型——ClaudeOpus4.5。这款被定义为通用人工智能领域领头羊的新系统,在编码能力、智能体协同以及计算机操作等维度实现了前所未有的突破,尤其在深度研究分析、复杂演示文稿处理和电子表格任务方面,展现出跨代际的进化。据官方公布的技术资料,ClaudeOpus4.5的推出远非简单的参数扩张,而是标志着人机协作模式即将迎来结构性变革。在软件工程专项测评中,该模型已达到当前行业顶尖水准。为验证其真实表现,Anthropic内部进行了一
    人工智能 . 科技周边 971 2025-11-26 16:44:21
  • 强化学习系列(十二)--GRPO,DAPO,DUPO,GSPO
    强化学习系列(十二)--GRPO,DAPO,DUPO,GSPO
    在之前的强化学习系列中我们介绍了强化学习的基础知识,也在系列十和系列十一中介绍了强化学习RL在LLM中的应用。最近我在介绍DeepResearchAgent的论文分享中讨论过从高质量数据合成,Agentic增量预训练(CPT),有监督微调(SFT)冷启动,到强化学习(RL)全流程的方法。但是介绍过程中重点在数据和论文方案思路框架上,RL算法部分都略过了。因为我发现每篇论文都在使用不同的RL方法,每个都详细介绍篇幅太长,不如将这些RL方法单独做一篇详细聊聊。PPO在LLM的应用就不用再介绍了,系列
    人工智能 . 科技周边 259 2025-11-26 16:42:43
  • 【多模态大模型面经】 BERT 专题面经
    【多模态大模型面经】 BERT 专题面经
    ✍本专题假设读者已经具备一定的深度学习与Transformer基础,目标是帮助读者系统地复习BERT模型的核心设计思想与常见面试问法。本专题来源于本人在面试NLP/LLM/多模态预训练相关岗位时的真实问题与个人总结,本章的重点是为什么GPT的【MASK】设计会导致数据泄露?为什么BERT在取代【MASK】保留原词的时候就不会导致数据泄露?等比较深入的问题一、BERT基本架构BERT全称为BidirectionalEncoderRepresentationsfromTran
    人工智能 . 科技周边 402 2025-11-26 16:42:29
  • CentOS 7 内核升级指南:解决兼容性问题并提升性能
    CentOS 7 内核升级指南:解决兼容性问题并提升性能
    CentOS7默认使用的3.10.x内核版本虽然具备良好的稳定性,但随着软硬件技术不断演进,逐渐暴露出一些局限性:硬件支持不足:难以识别新型CPU、GPU或存储设备,缺乏相应驱动。功能缺失:不支持Cgroupsv2、Btrfs文件系统等现代特性。性能限制:旧版调度机制和网络栈在高负载场景下效率偏低。将内核升级至4.x或更高版本可有效缓解上述问题。本文介绍两种主流升级方式——通过ELRepo仓库自动安装和手动RPM包部署,并涵盖升级后的验证、回滚及长期维护策略。一、
    人工智能 . 科技周边 480 2025-11-26 16:39:06

PHP讨论组

组员:3305人话题:1500

PHP一种被广泛应用的开放源代码的多用途脚本语言,和其他技术相比,php本身开源免费; 可以将程序嵌入于HTML中去执行, 执行效率比完全生成htmL标记的CGI要高许多,它运行在服务器端,消耗的系统资源相当少,具有跨平台强、效率高的特性,而且php支持几乎所有流行的数据库以及操作系统,最重要的是

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