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05:01 AM · Nov 16 ,2025
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mob64ca140ce312 - 自然語言處理每日論文速遞[01.01]

一句話講：作者提出了一種名為“感知歧義性對齊”（APA）的新型對齊流程，旨在通過利用模型自身的內在知識，增強 LLM 處理 query 中歧義性問題的能力。該方法採用隱式信息增益指標來量化模型自身感知到的模糊性，使模型能夠基於該指標通過對齊操作有效管理歧義/非歧義查詢。 論文精讀 不管是人跟人之間還是人跟 LLM 之間，溝通的時候其實經常會使

數據集 , 顯式 , 語言模型 , 自然語言處理 , 人工智能 , Css , 前端開發 , HTML

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西洋無悔 - 卡特蘭數

Courant數（庫朗數）是流體力學仿真中衡量數值穩定性的關鍵參數，直接影響時間步長與網格分辨率的匹配關係。以下是核心要點： 定義與作用 Courant數（C）由流體速度（u）、時間步長（Δt）和網格尺寸（Δx）定義： 顯式與隱式格式的差異 顯式格式：C需嚴格限制（默認值1，複雜問題需減小）。 隱式格式：C可更大（理論

顯式 , 默認值 , 百度 , 前端開發 , Javascript

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咚咚王哲 - 人工智能之數據分析 numpy：第八章 數組廣播

人工智能之數據分析 numpy 第八章 數組廣播 (文章目錄) 前言 NumPy 的 廣播（Broadcasting） 是其最強大、也最容易被誤解的特性之一。它允許不同形狀的數組之間進行​逐元素運算​，而無需顯式複製數據，既節省內存又提升性能。 一、什麼是廣播？ ​廣播​：NumPy 在執行算術運算時，自動將形狀不同的數組“

數組 , yyds乾貨盤點 , 顯式 , 後端開發 , Python

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mb61c46a7ab1eee - 深入解析：在 Flink 中用好 Java 8 Lambda類型推斷、`.returns(...)` 與常見坑位

1、什麼時候“直接可用”，什麼時候“必須顯式聲明類型”？ ✅ 直接可用（編譯器能看懂簽名） env.fromElements(1, 2, 3) .map(i - i * i) // OUT 非泛型，編譯器知道是 Integer - Integer .print(); ❌ 需要顯式類型的典型場景 flatMap / Pr

序列化 , 顯式 , 泛型 , Css , 前端開發 , HTML

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尼古拉斯舞王 - 內連接與隱式內連接：SQL連接的本質解析

學習目標： 學習 在SQL查詢中，數據表的連接操作是我們日常開發中最常用的功能之一。今天我們來深入探討兩種實現內連接的方式：顯式內連接和隱式內連接，看看它們之間的區別以及如何選擇。 什麼是內連接？ 首先，讓我們明確內連接的核心概念：內連接只返回兩個表中連接條件匹配的行。如果某行在其中一個表中沒有匹配項，那麼這行數據就不會出現在結果集中。 顯式內連接（EXPLICIT

顯式 , 內連接 , 後端開發 , JAVA , SQL

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jowvid - Pytorch的to(device)用法-

PyTorch中，.to(device)是一個非常重要的方法，用於將張量、模型等對象移動到指定的設備（如CPU或GPU）。 import torch import torch.nn as nn # 檢查可用設備 device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') print(

數據 , 顯式 , 後端開發 , 反向傳播 , harmonyos

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1站大爺IP - Python中None與NoneType的真相：從單例對象到類型系統的深度解析

引言：一場關於"空"的哲學討論 在Python編程中，我們經常需要表示"沒有值"或"空"的狀態。其他語言用null或nil，而Python選擇用None。但當你嘗試打印type(None)時，會看到class 'NoneType'——這揭示了更深層的類型系統設計。本文將通過10個真實場景，揭開None與NoneType的神秘面紗。 一、Non

類型系統 , 顯式 , 代碼人生 , Python

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雲端小悟空 - 從langchain到langgraph

以下觀點是個人在學習中的思考，如果有不對的地方歡迎指正。 我會盡量從「設計框架」的視角來講：每一層解決什麼問題。 從 LangChain 到 LangGraph 0. “智能體”的最終形態 單個智能體的理想形態：像人一樣，能在環境裏自動獲取信息；主動規劃怎麼解決任務；會用工具做事；做完能反思要不要調整；需要調整就記住，方便下次更好地做

黑盒 , 顯式 , Css , 前端開發 , 結構化 , HTML

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mob64ca1402d47a - emwin項目圖片

I.導語 。用户在經歷了EMM案例1中的初始附着流程後，在EMM-Registered狀態下使用LTE業務。用户在使用服務後，在ECM/RRC-Connected或ECM/RRC-Idle狀態下，用户可能會被網絡或UE去附着。在任何情況下，一旦去附着流程完成後，用户的EPS承載被釋放，其狀態被清除。 本文是關於LTE網絡中的detach流程的介紹，具體內容如下。第II

機器學習 , 顯式 , 信令 , 刪除用户 , 人工智能 , emwin項目圖片

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oioihoii - Agent 場景下的知識庫參數配置全棧指南——從召回、重排到生成，一次調對

在 Agent 工作流中，知識庫扮演的是“決策依據”而不僅僅是“問答庫”的角色： 語義解析：將用户輸入或特定信號映射到系統可執行的操作 工具選擇：讓 LLM 基於功能説明文檔來調用合適的工具 狀態判斷：根據規則庫確定下一步流程走向 一旦關鍵信息被過濾閾值卡掉，Agent 就會陷入“失憶”；如果引入過多無關信息，又會導致“幻覺”與決策偏差。本文旨在提供一套

顯式 , 錨點 , 全文檢索 , aigc , Copilot

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lu952450497 頭像

lu952450497 - 基於信任的協同過濾算法解析與 Python 實現（一）

一、為什麼需要“信任” 傳統 User-CF 的核心假設是： 相似用户 = 好的推薦來源 但在真實系統中存在明顯問題： 數據稀疏下，相似度極不穩定 相似 ≠ 可靠（刷單、噪聲用户） 用户行為具有明顯的“圈層”效應 在很多產品中（社交、社區、電商）： 用户之間存在 顯式或隱式關係 朋友 / 關注 / 專家 的行為

顯式 , 相似度 , 權重 , 人工智能 , 數據結構與算法

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咚咚王哲 - 人工智能之數據分析 numpy：第十章 副本視圖

人工智能之數據分析 numpy 第十章 副本視圖 (文章目錄) 前言 在 NumPy 中，副本（copy） 和 視圖（view） 是理解數組內存管理、性能優化和避免意外修改的關鍵概念。它們決定了當你對一個數組進行切片、變形或賦值操作時，​**是否創建了新的數據副本，還是僅僅創建了一個指向原數據的新“窗口”**​。 下面從原理、區別、判斷方法到

數組 , 顯式 , 後端開發 , Python

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