sklearn.feature_extraction.text 是 scikit-learn 库中专门用于文本特征提取的核心模块，它提供了一系列工具将原始文本数...

在第一篇里，我们讲过神经元和前向传播。 我们知道一个神经网络的基本结构：输入经过层层加权求和、非线性激活，最后得到输出。 接着通过损失函数计算误差。

随着业务复杂度提升，Spark架构在复杂查询中存在CPU利用率低、任务执行时间长等问题。面对2025年"成本优化30%"的战略目标，腾讯云大数据团队向火花思维推...

1.2 CDR3长度是免疫多样性的核心指标‌‘ 1)决定抗原识别能力‌ CDR3 是 TCR/BCR 中直接接触抗原表位的区域，其长度多样性直接影响...

1.2 CDR3长度是免疫多样性的核心指标‌‘ 1)决定抗原识别能力‌ CDR3 是 TCR/BCR 中直接接触抗原表位的区域，其长度多样性直接影响...

在上一篇文章《最小二乘问题详解2：线性最小二乘求解》中笔者详细介绍了如何求解线性最小二乘问题，一般使用QR分解或者SVD分解法，这里笔者就实现一个具体的案例来验...

你是否曾立下今年要提升业绩”“我想学习一门新技术”，却在年底回顾时发现依旧原地踏步？问题的关键往往在于目标缺乏清晰性与可操作性。SMART 原则就像一把精准的 ...

图2：KGExplainer 框架包含三个主要模块：(a) 在目标知识图谱上预训练嵌入模型；(b) 通过贪心搜索探索协同的多条推理路径，以生成可解释的预测依据；...

在这个阶段，企业可以通过建设各种网络安全指标，对网络安全活动可以进行量化，并利用量化结果不断驱动优化各种网络安全活动，从而提升网络安全应对能力。从对抗角度看，本...

倒是 GLM-4.5-AIR 有了比较靠谱的量化版本——GLM-4.5-Air-AWQ-4bit，它的模型文件只有 64GB 不到（GLM-4.5、GLM-4....

前文：DeepSeek 更新了，我更期待量化版介绍过 DeepSeek-V3.1-Terminus 升级修复之前“极”bug 并加强 Agent 能力之后，我就...

不过这要等到 unsloth 放出 Terminius 量化版模型之后了，我还是蛮强期待的。 unsloth 之前的V3.1量化版号称：

不同硬件（如NVIDIA GPU, 华为Ascend NPU）和不同推理框架（如PyTorch, vLLM, MindIE）上，对同一模型相同输入进行推理得到不...

最近在测试 llama.cpp 这个推理引擎的表现，主要是启动 GGUF 格式的量化大模型比较方便

本文我们用个更省事儿的内网离线部署方式——Docker，然后用其部署量化大模型，其中踩坑若干，才有如此精炼、极简教程

LoRA是"给大模型打补丁"的技术，只训练少量参数；QLoRA = 4-bit压缩大模型 + LoRA补丁，让普通电脑也能微调大模型。

双重量化技术进一步压缩了量化常数，通过将量化常数再次量化，减少了存储和计算的开销。这一技术不仅降低了显存占用，还提高了模型的推理速度。

想象你正在指挥一支交响乐团，每个乐手都技艺高超，但如果没有指挥棒的引导，音乐就会变成杂乱无章的噪音。编程也是如此，Python的流程控制就是那根神奇的指挥棒，它...