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人工智能

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快速定位SpringBoot接口超时问题的神器！

三、Tomcat embed Bug分析&解决

源码分析过程实在太漫长，而且也不是本文的重点，所以就不介绍了，

下面直接介绍下分析结果

顺便贴一张tomcat处理请求的核心类图

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DeepSeek引领2025年人工智能算法变革：算力效率提升与普惠应用新时代

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内容概要：本文探讨了2025年人工智能发展的战略转折，特别是DeepSeek在算法和算力效率上的革新及其对未来的深远影响。首先介绍了当前AI技术正处于发展阶段向应用需求转变的关键节点，并强调算力拐点已临，特别是DeepSeek通过对基础设施的重新设计优化算力利用，降低成本且保持高效能。随后文章讨论了数据和技术发展的变化趋势，尤其是模型大小与推理成本间的权衡，并指出2025年成为算法创新的重要一年。

中文短信数据集-带标签

2024-02-05 上传

本数据集可用于进行文本分类、信息检索等自然语言处理实验，共包含80万条短信。其中：原始数据集data.txt每行为1条短信，格式为“标签\t短信内容”，标签=0表示正常短信，标签=1表示垃圾短信。train.csv和test.csv为拆分后的训练集与测试集，拆分代码为train_test_split.py。stopwords.txt为使用的停用词。基于该数据集的文本分类详见文章https://

人工智能大模型介绍.pptx

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免费插件-AI插件-illustrator插件集合-尺寸标注-智能填充-颜色自动处理-自动批处理-Windows安装包.zip

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YOLOV5手势识别数据集+代码+模型 2000张标注好的数据+教学视频

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1.目标检测格式数据集，标签为yolo的txt格式 2.手势识别数据集，支持[ 'A', 'number 7', 'D', 'I', 'L', 'V', 'W', 'Y', 'I love you', 'number 5' ]10种手势的识别 3. 提供3组训练好的YOLOV5模型 4.代码中包含图形化界面 5.提供B站视频教程：https://www.bilibili.com/video/BV1

YOLOv11实现智能车辆目标检测

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本资源纯属免费，不收任何钱和任何积分，纯粹为爱发电，本资源已经为大家整合好了的。包含训练数据集、验证数据集、测试数据集。利用YOLOv11算法对视频中的车辆目标进行检测，并对检测到的目标进行标记。本资源提供了完整的代码实现和详细的使用说明，帮助读者快速掌握基于YOLOv11智能车辆目标检测技术。

4个亲测好用的ChatGPT4渠道

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DeepSeek学习资料/DeepSeek资料大全

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1000个DeepSeek神级提示词，让你轻松驾驭AI【赶紧收藏】.docx 3个DeepSeek隐藏玩法，99%的人都不知道！.docx deepseek 应该怎样提问.docx Deepseek+高效使用指南.docx Deepseek不好用，是你真的不会用啊！.docx DeepSeek小白使用指南，99%+的人都不知道的使用技巧（建议收藏）.docx DeepSeek最强使用攻略，放弃复杂

21个免费无限制免登录chatgpt资源， OpenAI GPT-4\3.5 模型的智能对话链接

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【大作业-08】YOLOV5火灾检测数据集+代码+模型 2000张标注好的数据+教学视频

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汽车智能驾驶技术及产业发展白皮书

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DeepSeek从入门到精通(20250204)-清华团队.pdf

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Stable-Diffusion WEBUI 简体中文语言包（2023.05.30更新）

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AI绘图，Stable-Diffusion WEBUI，本地化（简体中文）语言文件。原始文件来自翻译插件，根据自己实际使用情况，增加和修改了一些翻译。配合【双语插件】看上去要自然一点，内容还在继续完善中。本次增加了一些翻译内容，特别是插件。同时继续合并了其它翻译插件的内容。最近文字提示修改得有点多啊。请放入“你的SDWebUI项目位置/localizations/”中。中文翻译

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《DeepSeek从入门到精通》是一本全面贯通深度学习理论与实践的指南型著作，旨在帮助读者从零基础逐步成长为具备工程化能力的开发者。全书以“基础搭建—技术进阶—应用落地—前沿探索”为主线，将复杂的知识体系拆解为层层递进的学习路径，同时强调理论与实践的高度融合，通过大量代码实例和行业案例降低学习门槛。全书开篇从深度学习的数学基础与编程工具切入，系统梳理线性代数、概率统计等核心数学概念，并结合Py

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本篇博客带大家看的是Informer模型进行时间序列预测的实战案例，它是在2019年被提出并在ICLR 2020上被评为Best Paper，可以说Informer模型在当今的时间序列预测方面还是十分可靠的，Informer模型的实质是注意力机制+Transformer模型，Informer模型的核心思想是将输入序列进行自注意力机制的处理，以捕捉序列中的长期依赖关系，并利用Transformer的

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Chatbox AI 是一款 AI 客户端应用和智能助手，支持众多先进的 AI 模型和 API，可在 Windows、MacOS、Android、iOS、Linux 和网页版上使用。 1、与文档和图片聊天无论是文档、图片还是代码，只需将您的文件发送给 Chatbox。它将理解内容并提供智能响应，在每次交互中提高您的生产力和创造力。 2、代码神器：生成与预览编码更高效，不再费力。AI 助手让创意

2025.2.3日 deep seek# ollama 0.5.4版本

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YOLOv8-deepsort 实现智能车辆目标检测+车辆跟踪+车辆计数

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基于LSTM模型的股票预测模型_python

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LabVIEW AI Vision(LabVIEW AI视觉工具包)

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使用LabVIEW调用opencv和深度学习模型的工具包（非NI Vision），可直接调用摄像头进行图像采集。简单易于上手。提供包括2d视觉、3d视觉在内的数十个范例，并附送ResNet、语义分割、yolov3/v4/v5、姿态识别等多种模型的源代码。可直接进行深度学习开发！

YOLOv8 实现安全帽目标检测

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这套基于 YOLOv8 的安全帽检测方案专为开发者设计！无需复杂环境配置，无需手动标注数据 —— 项目直接集成 YOLOv8 最新架构，针对安全帽检测任务优化模型头，支持从摄像头取流到 “未佩戴” 报警的全链路功能。模型经多场景数据训练，对逆光、侧头、部分遮挡等难例识别准确率超 90%，配套详细文档说明每一步代码逻辑，即使刚接触 YOLO 的新手也能 5 分钟跑通 demo，直观看到实时检测效果。

清华大学104页《DeepSeek：从入门到精通》.pdf

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皮肤病语义分割数据集+代码+unet模型 2000张标注好的数据+教学视频

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兄弟们好呀，这里是肆十二，这转眼间寒假就要过完了，相信大家的毕设也要准备动手了吧，作为一名大作业区的UP主，也该蹭波热度了，之前关于图像分类和目标检测我们都出了相应的教程，所以这期内容我们搞波新的，我们用Unet来做医学图像分割。我们将会以皮肤病的数据作为示范，训练一个皮肤病分割的模型出来，用户输入图像，模型可以自动分割去皮肤病的区域和正常的区域。

人工智能导论（第5版）.pdf

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北京大学DeepSeek系列-DeepSeek与AIGC应用

2025-02-24 上传

内容概要：本文由北京大学多个部门联合发布，详细讨论了DeepSeek系列尤其是DeepSeek-R1推理模型的概念、优势、工作原理及其在AI生成内容（AIGC）中的具体应用。文中不仅涵盖了大模型发展的历史脉络和技术原理，还深入分析了DeepSeek-R1与其他类似工具的异同点，并介绍了其应用场景和行业影响，指出了DeepSeek-R1的成本效益和开源特性的突出贡献。同时阐述了AIGC在不同行业中如

窗口类释放问题

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写了一个带窗体的DLL，在DLL初始化时调用：if((one = FindWindow(SIPSELECT_CLSNAME, NULL)) != NULL){ SetForegroundWindow(one); RETAILMSG(1,(TEXT("Lib - Init open 1/r/n"))); return ;}但是在第二次加载DLL失败，当然以后都会失败的。设计发

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