山风wind
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个人简介:全栈开发、深度学习、人工智能

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AI 镜像开发实战征文活动

随着人工智能技术的飞速发展,AI 镜像开发逐渐成为技术领域的热点之一。Stable Diffusion 3.5 FP8 作为强大的文生图模型,为开发者提供了更高效的图像生成解决方案。为了推动 AI 镜像开发技术的交流与创新,我们特此发起本次征文活动,诚邀广大开发者分享在 Stable Diffusion 3.5 FP8 文生图方向的实战经验和创新应用 本次征文活动鼓励开发者围绕 Stable Diffusion 3.5 FP8 文生图方向,分享以下方面的内容: 1. 技术实践与优化 - Stable Diffusion 3.5 FP8 模型架构解析与优化技巧 - 文生图生成效果的提升方法与技巧 - 模型部署与加速策略,例如使用 Hugging Face、Diffusers 等工具 - 针对特定场景(例如二次元、写实风)的模型微调与定制化开发 2. 应用场景探索 - Stable Diffusion 3.5 FP8 在不同领域的应用案例分享,例如游戏设计、广告创意、艺术创作等 - 利用 Stable Diffusion 3.5 FP8 实现图像编辑、图像修复、图像增强等功能的探索 - 结合其他 AI 技术(例如 NLP、语音识别)构建更强大的应用 3. 创新应用与思考 - 基于 Stable Diffusion 3.5 FP8 的创新应用场景设计 - AI 镜像开发的未来发展方向的思考与展望 - 对 AI 镜像开发伦理、安全等问题的探讨

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设计模式-模板方法模式详解

此类是整个模式的基石,它声明了模板方法和一系列基本方法。/*** 抽象数据处理器 - 充当模板类*//*** 模板方法 - 定义算法骨架,声明为final防止子类重写算法结构*/// 默认处理// 基本方法1:抽象方法,必须由子类实现// 基本方法2:具体方法,提供默认实现,子类可选择不覆盖System.out.println("执行默认数据清洗...");// 示例:简单清洗// 基本方法3:钩子方法,提供空实现,子类可选择性地覆盖。
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博文更新于 前天 10:23 ·
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设计模式-单例模式详解

单例模式确保一个类只有一个实例,并提供全局访问点。本文详细解析了单例模式的概念、应用场景(如配置管理、连接池等)及其优缺点。重点介绍了Java中6种实现方式:饿汉式(简单但非延迟加载)、懒汉式(线程不安全版和同步方法版)、双重检查锁定(性能优化)、静态内部类(优雅实现)和枚举方式(最安全推荐)。文章最后给出选择建议,指出枚举实现是大多数场景下的最佳选择。理解单例模式对处理特定编程场景至关重要。
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博文更新于 前天 09:35 ·
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Tomcat三步搭建局域网文件共享

本文介绍了使用Tomcat搭建局域网文件共享的方法。首先从华为镜像下载Tomcat并解压,然后修改配置文件:1)设置UTF-8编码和端口号;2)配置虚拟路径映射到本地文件夹;3)启用目录列表显示功能。最后启动Tomcat服务,局域网用户即可通过浏览器访问指定IP和端口查看共享文件。整个过程简单易行,无需复杂配置即可实现基本的文件共享功能。
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博文更新于 2025.12.17 ·
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手把手教你如何在windows上搭建ftp站点,实现文件共享访问

通常情况下如果给其他人开ftp服务,建议创建专用用户,用来登录ftp服务器。点击确定,等待系统完成配置,可能需要一段时间,之后就会提示成功。3. ftp文件授权给新创建的用户。这样就可以通过 新创建的用户登录了。创建一个没有微软帐户的用户。2. ftp服务添加权限访问。添加FTP站点...
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博文更新于 2025.12.17 ·
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5分钟教你搭建本地私有个人知识库 硅基流动+deepSeek+CherryStudio

【保姆教程】5分钟教你搭建本地私有个人知识库 硅基流动+deepSeek+CherryStudio
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博文更新于 2025.12.17 ·
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网络分层模型:OSI和TCP/IP参考模型

本文介绍了OSI和TCP/IP网络参考模型。OSI七层模型和TCP/IP四层模型都采用分层架构,各层独立运行,便于技术标准化和协同开发。TCP/IP模型将应用层、传输层、网际层和网络接口层对应具体协议如HTTP、TCP、IP等。数据传输过程展示了信息在各层间的封装与解封装流程。两种模型通过分层设计促进了网络技术的标准化和快速发展,降低了成本。
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博文更新于 2025.12.17 ·
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手把手教你用pytorch预测LOL比赛胜负

英雄联盟(LOL)作为一款广受欢迎的MOBA游戏,其比赛结果的预测一直是一个有趣的机器学习应用课题。本文将介绍如何使用PyTorch框架搭建一个多层感知器(MLP)神经网络,来预测LOL比赛的胜负。我们将使用包含约5万场钻石段位比赛的数据集,每场比赛记录了前15分钟的16个关键数据特征。通过这个实例,读者可以学习到数据预处理、神经网络搭建、模型训练与评估的完整流程。
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博文更新于 2025.03.19 ·
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CherryStudio + 火山引擎DeepSeek R1 告别服务器繁忙

CherryStudio + 火山引擎DeepSeek R1 告别服务器繁忙
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博文更新于 2025.03.19 ·
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DocumentByParagraphSplitter:LangChain4j中文本处理的“智能切割刀”

**DocumentByParagraphSplitter** 是 LangChain4j 中用于**按段落分割长文本**的核心组件,其核心价值在于将非结构化的长网页(如PDF、网页、合同)转化为适合大模型处理的**语义化文本块**。在 RAG(检索增强生成)、问答系统、内容摘要等场景中,该工具通过以下方式提升处理效率与效果: 1. **语义完整性**:以段落为单位分割,避免因字符/单词切割导致语义断裂(如关键结论被拆分到不同块中)。 2. **上下文保留**:通过默认的段落分隔符(如空行或特定标签
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博文更新于 2025.03.18 ·
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基于LangChain4j调用火山引擎DeepSeek R1搭建RAG知识库实战指南

随着大语言模型(LLM)的普及,如何结合企业私有知识库提升模型输出的准确性和专业性成为关键挑战。**检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)** 技术通过将外部知识库与生成模型结合,有效解决模型幻觉和时效性问题。本文将基于 **LangChain4j**(Java版LangChain框架)与火山引擎的 **DeepSeek R1** 模型,手把手搭建一个RAG知识库系统,并提供完整代码实现步骤。
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博文更新于 2025.03.18 ·
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向量数据库:AI时代的“新基建”

向量数据库是一种**专门存储和管理高维向量数据**的数据库系统,其核心价值在于将非结构化数据(如文本、图像、音频)转化为向量形式,通常由AI模型(如BERT、ResNet)将文本、图像、音视频等非结构化数据**嵌入(Embedding)**生成,例如“苹果”可能被转换为[0.23, -0.45, 0.67, ...]这样的高维向量,并通过高效的相似性检索实现语义级匹配。
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博文更新于 2025.03.18 ·
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3分钟教你搭建属于自己的本地大模型 DeepSeek R1 好玩

3分钟教你搭建属于自己的本地大模型 DeepSeek R1 好玩
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博文更新于 2025.03.14 ·
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tensorflow-gpu安装教程【1.x版本与2.x版本都适用的安装教程】cuda与cudnn简单安装(避坑),无需去官网下载

tensorflow-gpu安装教程【1.x版本与2.x版本都适用】tensorflow-gpu安装教程【1.x版本与2.x版本都适用】tensorflow-gpu安装教程【1.x版本与2.x版本都适用】1.安装Anaconda2.查看自己电脑上cuda版本,显卡信息3.安装tensorflow-gpu前需要明确的信息4.安装tensorflow-gpu【以安装tensorflow_gpu-2.1.0为例】(1) 在Anaconda中创建虚拟环境,tf2.1【虚拟环境命名可以任意】(2) 显示自己创建的虚
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博文更新于 2025.03.10 ·
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使用 frp 实现内网穿透:从零到一的完整指南

在日常开发或家庭网络中,我们常常需要访问位于内网(如公司、家庭局域网)的设备或服务(如远程桌面、NAS、Web服务器)。然而,由于缺乏公网IP或防火墙限制,这些服务无法直接从外网访问。内网穿透(NAT穿透) 技术应运而生,它能将内网服务暴露到公网。而 frp (Fast Reverse Proxy) 是一款开源、高效的内网穿透工具,支持 TCP/UDP/HTTP/HTTPS 等多种协议,配置简单且社区活跃。
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博文更新于 2025.03.05 ·
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Python实现RSA算法

一、RSA算法 RSA是第一个比较完善的公开密钥算法,它既能用于加密,也能用于数字签名。RSA的安全基于大数分解的难度。其公钥和私钥是一对大素数(100到200位十进制数或更大)的函数。从一个公钥和密文恢复出明文的难度,等价于分解两个大素数之积。RSA的公钥、私钥的组成,以及加密、解密的公式可见于下表:公钥KUn: 两素数p和q的乘积 -----e: 与(p-1)(...
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博文更新于 2025.03.05 ·
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使用pytorch搭建MLP多层感知器分类网络判断LOL比赛胜负

使用pytorch搭建MLP多层感知器分类网络判断LOL比赛胜负1. 数据集百度网盘链接,提取码:q79p数据集文件格式为CSV。数据集包含了大约5万场英雄联盟钻石排位赛前15分钟的数据集合,总共48651条数据,该数据集的每条数据共有18个属性,除去比赛ID属性,每条数据总共有17项有效属性,其中blue_win是数据集的标签为蓝方的输赢,其余16项属性可作为模型训练的输入属性。2. 分析预测英雄联盟比赛的输赢可以理解为根据比赛信息对比赛进行分类的问题,机器学习中有很多的分类算法都可以应用到此问
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博文更新于 2025.03.05 ·
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pytorch实现图像上采样的几种方式

pytorch实现图像上采样的几种方式
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RAG技术落地:核心痛点与应对策略全面解析

RAG技术落地:核心痛点与应对策略全面解析
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【基础必学】人工智能时代你必须知道的常用专业术语

【基础必学】人工智能时代你必须知道的常用专业术语
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Cherry Studio:一站式多模型AI交互平台深度解析 可配合大模型搭建私有知识库问答系统

Cherry Studio:一站式多模型AI交互平台深度解析 可配合大模型搭建私有知识库问答系统
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