import、Code Review、反复调试,这些你觉得麻烦的小事,现在可以“搞定”了。
一文学会在Comate AI IDE中配置Rules
基于NASA数据与React+Three.js技术栈,探索编程智能体在3D仿真领域的应用突破
本文为开发者提供从需求分析到硬件选型、组装调试的全流程工作站配置指南,涵盖性能优化技巧与避坑指南,助你打造高效稳定的开发环境。
本文深入探讨DeepSeek大模型在AI技术演进中的关键作用,分析其架构创新对行业的影响,并展望AI未来在效率革命、伦理重构和产业融合中的发展趋势。通过技术解析与案例研究,揭示大模型如何成为智能时代的核心驱动力。
本文详细翻译并解析了全网最低硬件成本运行DeepSeek R1 671b满血版的技术方案,涵盖硬件选型、量化优化、容器化部署等关键环节,提供从0到1的完整实施路径。
知识蒸馏通过教师-学生网络架构实现模型知识迁移,本文系统阐述其核心原理、实现方法及优化策略,助力开发者构建轻量化高效模型。
本文系统总结了6种主流卷积神经网络压缩方法,涵盖参数剪枝、量化、知识蒸馏等核心技术,结合理论分析与实际案例,为开发者提供从原理到落地的全流程指导。
本文深度解析DeepSeek提示词体系,涵盖自然语言处理、代码开发、数据分析等7大核心领域,提供35个高频应用场景的完整提示词模板及实操案例。通过结构化分类与场景化解析,帮助开发者、数据分析师及企业用户快速掌握提示词设计技巧,提升AI交互效率与结果质量。
本文深入探讨美团搜索在粗排阶段的优化策略与实践经验,从粗排模型架构、特征工程、多目标优化及实时性提升等方面进行详细阐述。
ECCV 2022提出“先剪枝再蒸馏”新方案,通过结构化剪枝优化模型架构,结合知识蒸馏提升性能,实现轻量化与高精度的平衡,为深度学习模型部署提供高效解决方案。
本文系统梳理知识蒸馏领域三类基础算法:基于Soft Target的经典算法、基于中间特征的算法、基于关系的知识迁移算法,解析其原理、实现细节与适用场景。
本文从模型压缩、硬件加速、框架优化及算法改进四大维度,系统阐述提升深度学习模型推理速度的实用策略,为开发者提供可落地的技术方案。