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  • WPF控件模板
    在WPF开发中,默认的Button控件样式往往视觉单调、状态对比不明显,难以满足现代应用的界面审美和优质交互体验要求。而WPF的控件模板(ControlTemplate) 提供了强大的自定义能力
    • bugcome
    • 1分钟前
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    后端
    WPF控件模板
  • Claude Code 日志解析可视化
    Claude Code Log 可视化工具 一套用于可视化 Claude Code JSONL 日志文件的完整工具集,支持 Web 界面和命令行两种使用方式。 相关源码 log_分析工具 功能特性 🌐
    • kunge2013
    • 1分钟前
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    Claude OpenAI
    Claude Code 日志解析可视化
  • Mysql 知识总结
    关系型数据库(E-R模型) E(entity)代表实体类别,关系型数据库中一类数据,对应数据库中一张“表”存储 R (Relationship)‘表’和‘表’可以维护某种关系,通过关系进行'多表'操作
    • code_YuJun
    • 2分钟前
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    后端 MySQL
  • 基于 YOLOv8 的多车型交通车辆实时检测识别项目 [目标检测完整源码]
    本文从工程化与系统化的角度,介绍了一套基于 YOLOv8 的多车型交通车辆实时检测系统,完整覆盖了数据输入、模型训练、推理部署以及 PyQt5 图形化交互等关键环节。通过将高精度目标检测模型与易用的桌
    • 我是杰尼
    • 4分钟前
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    后端
  • JS -定时器setTimeout 和 setInterval
    在 JavaScript 异步编程中,定时器是最基础的工具。但很多开发者只知道它们能延迟执行,却忽略了它们的误差来源、最大值限制以及浏览器后台运行优化等底层细节。
    • 发现一只大呆瓜
    • 4分钟前
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    前端 JavaScript
  • 告别“从头训练”:微调,让你的AI模型快速“专业对口”
    引言:为什么你需要关心“微调”?   想象一下,你想训练一个AI来识别你家宠物狗的品种。最笨的办法是:收集数十万张各种狗的照片,搭建一个复杂的神经网络,然后投入海量算力和几周时间从头开始训练——这就像
    • 大模型爱好者月月
    • 4分钟前
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    人工智能
    告别“从头训练”:微调,让你的AI模型快速“专业对口”
  • 博客与短视频谁更能成就你的个人品牌?
    人物: 老派博客(博哥)——文字爱好者,崇尚深度与持久 新锐短视频(抖妹)——视觉达人,追求传播与互动 场景: 虚拟的“品牌咖啡馆”内,两人隔着桌子面对面坐着。空气中弥漫着淡淡的咖啡香与隐约的键盘敲击
    • 码事漫谈
    • 6分钟前
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    后端
  • 调完模型别抓瞎!手把手教你评估大语言模型微调效果
    引言:为什么评估如此关键? 想象一下,你为了某个特定任务(比如让模型成为你公司的“法律文档助手”或“创意文案专家”),精心准备了数据,耗费了算力,对一个大模型进行了微调。模型训练完成了,你兴冲冲地输入
    • 大模型爱好者月月
    • 7分钟前
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    人工智能
    调完模型别抓瞎!手把手教你评估大语言模型微调效果
  • java初探
    1. java 初探 1.1. 基础 1.1.1. 存储 计算机以二进制的形式对数据进行存储 计算机中最小的存储单元是字节(Byte), 一个字节由8个二进制位组成, 即1Byte=8bit 1.1.
    • midshar
    • 7分钟前
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    后端
  • 基于 YOLOv8 的桥梁病害(八类缺陷、病害高精度)自动检测 [目标检测完整源码]
    本文从实际工程应用角度出发,系统梳理了一套基于深度学习目标检测模型的智能识别解决方案,完整覆盖了数据准备、模型训练、推理验证以及应用系统集成等关键环节。通过将算法能力与可视化应用相结合
    • 我是杰尼
    • 8分钟前
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    后端
  • QT跨平台一次编写,处处编译
    在当今软件开发领域,“跨平台”已从一个技术理想转变为实际需求。当我们谈论跨平台框架时,QT无疑是其中最耀眼的名字之一。但QT究竟如何实现“一次编写,到处运行”的承诺?它的跨平台本质是什么? 抽象的艺术
    • 码事漫谈
    • 8分钟前
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    后端
  • JS-深度解构JS事件循环(Event Loop)
    为什么 JavaScript 是单线程的却能处理异步 IO?为什么 setTimeout 并不总是准时?本文将从宏观的执行栈、任务队列,一直深入到浏览器底层的任务调度逻辑,带你彻底看透事件循环。
    • 发现一只大呆瓜
    • 9分钟前
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    前端 JavaScript
  • 告别选择困难!一文讲透大模型微调:从入门到实战,LLaMA-Factory/Unsloth/DeepSpeed终极指南
    引言:为什么微调?为什么框架选择如此关键? 想象一下,你拿到了一本覆盖了人类所有知识的“百科全书”(预训练大模型),但它不会直接帮你写周报、分析财报或担任客服。微调,就是给这本百科全书增加一个“专属目
    • 大模型爱好者月月
    • 9分钟前
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    人工智能
    告别选择困难!一文讲透大模型微调:从入门到实战,LLaMA-Factory/Unsloth/DeepSpeed终极指南
  • transformer笔记
    有五个单词,比如 i visit africa in july 每个单词计算对应的Ai(q,k,v) 对应A3就是africa,但是africa可以代表1、非洲 2、度假圣地 3、历史名胜。但是在这个
    • one_day
    • 11分钟前
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    算法
  • 前端开发为什么容易被边缘化?有什么雄起的路径?
    那些既能深入技术细节,又能连接用户需求;既能实现精美界面,又能构建工程体系的前端开发者,永远不会被边缘化——因为他们正在定义数字体验的未来。
    • 怕浪猫
    • 11分钟前
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    面试
    前端开发为什么容易被边缘化?有什么雄起的路径?
  • 信息提取进入“高亮显示”时代:每个结果都能点回原文,LangExtract让AI提取不再黑盒
    LangExtract 是一个旨在简化从复杂文本中提取结构化信息过程的工具库。结合LLM的强大理解能力和用户定义的规则,提供高精度、可溯源且可扩展的解决方案,适用于需要处理长文档或特定领域文本的场景。
    • 大厂技术总监下海
    • 12分钟前
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    Python LLM 开源
  • 基于 LangChain1.0 构建 RAG Agent 智能检索问答系统(完整可运行代码+详细注释)
    ✨ 本文代码均为可直接运行的完整代码,基于LangChain最新版API编写,无过时语法,放心食用~ ✅ 一、安装项目依赖包 ✅ 二、初始化三大核心组件(核心配置) 构建RAG Agent的核心三要素
    • o_insist
    • 12分钟前
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    LangChain 人工智能
  • 人工智能基石:多层感知机(MLP)
    MLP就是一个“死板但勤奋的决策委员会”,专门处理“填表格、做判断”的工作。通过多层机制的固定规则进行决策,使之成为更专业模型的“最后拍板人”。
    • 用户29297539077
    • 13分钟前
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    人工智能
  • LLM微调实战指南:低成本、高效率,打造你的专属智能助手
    引言:为何微调是让大模型“开窍”的关键? 想象一下,你雇佣了一位天赋异禀的“通才”助手(比如GPT、Llama等大模型)。他博览群书,上知天文下知地理,能跟你聊哲学,也能写诗。但当你让他分析一份专业的
    • 大模型爱好者月月
    • 14分钟前
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    人工智能
     LLM微调实战指南:低成本、高效率,打造你的专属智能助手
  • 大模型训练全解析:从数据“喂养”到智能涌现
    引言:为什么大模型训练如此重要? 当你与ChatGPT对话、用Midjourney生成图像,或体验自动驾驶时,背后都是大模型在支撑。这些模型之所以能理解复杂指令、生成连贯文本、识别图像内容,关键在于其
    • 大模型爱好者月月
    • 17分钟前
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    机器学习
     大模型训练全解析:从数据“喂养”到智能涌现
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