文章目錄 系列文章目錄目的前言一、詳細視頻演示二、項目部分實現(xiàn)截圖三、技術(shù)棧 后端框架springboot前端框架vue持久層框架MyBaitsPlus系統(tǒng)測試 四、代碼參考 源碼獲取 目的 摘要：隨著高校管理信息化進程推進，傳統(tǒng)班主任評價方式存在效率低、數(shù)據(jù)統(tǒng)計…

作為一名研究生，面對數(shù)據(jù)庫里成千上萬篇文獻，你是否感到無從下手？篩選有價值信息的過程，往往耗費數(shù)周，結(jié)果卻依然零散。問題的核心在于，傳統(tǒng)方法依賴有限的關(guān)鍵詞和摘要判斷，如同大海撈針&#…

AutoGPT 與 Token 管理：構(gòu)建可持續(xù)運行的 AI 智能體 在企業(yè)自動化需求日益增長的今天，一個典型的問題反復(fù)浮現(xiàn)：如何讓 AI 不只是回答問題，而是真正“把事情做完”？我們不再滿足于每次點擊都需手動輸入指令的聊天機器人…

📍 工作內(nèi)容 - 🤝 與研究員/科學(xué)家協(xié)作，設(shè)計與實現(xiàn)AI平臺MLOps基礎(chǔ)設(shè)施 - ?? 負責模型推理輕量化、高速化及多產(chǎn)品線部署架構(gòu)搭建 - 🔄 主導(dǎo)數(shù)據(jù)收集、訓(xùn)練評估、部署監(jiān)控全流程自動化 - 🌉 擔任研究團隊與網(wǎng)頁應(yīng)用團…

一、本文介紹 ?本文介紹使用 PATConv 部分注意力卷積模塊改進RT-DETR網(wǎng)絡(luò)模型，通過并行化卷積和注意力機制，顯著提升了模型的計算效率和推理速度，同時保持較高的檢測精度。PATConv 通過動態(tài)調(diào)整通道拆分比例和采用部分卷積操作，減少了計算量和內(nèi)存占用，特別適用于實時目…

LobeChat 與 Nginx 反向代理的深度整合：打造生產(chǎn)級 AI 聊天門戶 在如今大語言模型（LLM）快速落地的時代，越來越多開發(fā)者不再滿足于本地運行一個簡單的聊天界面。他們希望將像 LobeChat 這樣的現(xiàn)代化 AI 前端真正部署上線&#xff0…

LobeChat 與 DNS Prefetch：一次被忽視的性能優(yōu)化機會 在當今 AI 聊天應(yīng)用遍地開花的時代，用戶早已不再滿足于“能用”，而是追求“絲滑”。打開頁面后是否立刻可輸入？點擊插件時會不會卡頓半秒？語音上傳有沒有明顯延遲&…

實例化rbtree時候第二個模版參數(shù)決定了紅黑樹里面節(jié)點里面value field存了什么為什么map set 紅黑樹都是key valuetype，set中rbtree實例化的時候key valuetype都是keymap那邊key是key keyvalue是個pair。map set第二個模版參數(shù)決定了紅黑樹第二個模版參數(shù)存了key還是…