人工智能

多目标优化算法MOEA/D算法的实现

关于MOEA/D算法的论文精读介绍笔记 【读论文-1】MOEA/D: A Multiobjective Evolutionary Algorithm Based on Decomposition(一种基于分解的多目标进化算法) - 简书 (jianshu.com) 【读论文-2】MOEA/D: A Multiobjective Evolutionary Algorithm Based on De

什么?还在傻傻地手写Parcelable实现?

缘起 序列化已经是Android司空见惯的东西了,场景太多了。就拿Intent来说吧,extra能放的数据,除了基本类型外,就是序列化的数据了,有两种: Serializable:Java世界自带的序列化工具,大道至简,是一个无方法接口 Parcelable:Android的官配序列化工具 这二者在性能、用法乃至适用场景上均有不同,网上的讨论已经很多了,这里不再赘述。 下面来看看官配正品

Netty基础-NIO(二)

前置文章: Netty基础-NIO(一),该文主要引入NIO三大组件,介绍了Buffer结构,及Buffer具体使用。 零、本文纲要 一、Channel FileChannel FileChannel传输 二、补充:Path & Paths & Files 类 Path & Paths Files Files 类的 walkFileTree方法 & walk方

【人工智能】人工智能的10大算法详解(优缺点+实际案例)

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高效调试 AI 大模型 API:用 Apipost 实现 SSE 流式解析与可视化

借助 AI 大模型的实时接口(如 OpenAI GPT 或其他第三方模型 API),开发者可以通过 SSE(Server-Sent Events)流式处理数据,实时获取模型的逐步输出。这一技术已广泛应用于实时问答、代码生成等领域。本文将基于实际场景,重点介绍如何利用 Apipost 快速调试 SSE

【金仓数据库征文】_AI 赋能数据库运维:金仓KES的智能化未来

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515.【kubernetes】Scheduler 的调度流程

Kuberenetes Scheduler 在整个系统中承担了“承上启下”的重要功能,“承上”是指它负责接收 Controller Manager 创建的新 Pod,为其安排一个落脚的“家”——目标 Node;“启下”是指安置工作完成后,目标 Node 上的 kubelet 服务进程接管后续工作,负责 Pod 生命周期中的“下半生”。 具体来说,Kubernetes Scheduler 的作用是将

大语言模型LLM解决AI幻觉方法的深度分析

LLM解决AI幻觉方法的深度分析 引言:AI幻觉的定义与研究背景AI 幻觉作为大型语言模型(LLM)部署的核心挑战,其学术价值体现于对模型"概率生成天性"的机制探索(如 OpenAI 2025 年论文《Why Language Models Hallucinate》揭示的底层逻辑),