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F067 中医养生知识图谱健康问答系统+膳食食疗系统文章结尾部分有CSDN官方提供的学长联系方式名片文章结尾部分有CSDN官方提供的学长联系方式名片

表示/嵌入差异-7-间隔/边际对齐（Alignment Margin）Alignment Margin，是一个广泛用于嵌入对齐 / 度量学习（metric learning）的关键思想 —— 在优化目标中引入一个 margin 参数（间隔），用于约束正例与负例之间的距离或相似度，从而提升表示的判别性与对齐质量。

深度学习—卷积神经网络（3）深度学习—卷积神经网络（3）卷积(Convolution) 步长（stride）填充（padding）

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Python 异常捕获与处理：从基础语法到工程化实践的万字深度指南核心目标：系统掌握 Python 异常的底层原理、语法细节、高级特性与生产级处理方案，避免 “吞异常”“乱捕获” 等致命错误

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OntoMetric：破解ESG报告难题的“大模型+本体知识图谱”新范式，准确率提升10倍摘要ESG合规要求日益复杂，但标准深嵌于非结构化文档，传统方法难以为继。本文介绍的OntoMetric框架，创新性地结合本体引导的大语言模型（LLM）抽取与双阶段验证，可将ESG文档自动转化为可验证、可追溯的知识图谱。实验证明，该方法将语义准确率从基线的3-10%提升至65-90%，为自动化合规与可持续金融分析提供了高保真、低成本的解决方案。

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F068 vue+flask 非遗文化遗产图谱可视化系统文章结尾部分有CSDN官方提供的学长联系方式名片文章结尾部分有CSDN官方提供的学长联系方式名片关注B站，有好处！

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基于知识图谱的个性化旅游规划平台你是否厌倦了那些“网红”攻略？打开App，推荐的永远是那几个热门景点、打卡餐厅，仿佛全世界的旅行者都只有一种偏好。当“说走就走”的冲动遇上“去哪都行”的迷茫，旅行规划反而成了最大的负担。

Python 正则表达式：LLM 噪声语料的精准清洗（专栏：Python 从真零基础到纯文本 LLM 全栈实战・第 8 篇 | 字数：10000 字 | 零基础友好 | LLM 场景深度绑定 | 代码可运行）

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F064 vue+flask知识图谱在线学习系统文章结尾部分有CSDN官方提供的学长联系方式名片文章结尾部分有CSDN官方提供的学长联系方式名片关注B站，私信获取！麦麦大数据编号: F064

深度学习—卷积神经网络（2）深度学习—卷积神经网络（2） 2.DNN与CNN的区别 3.卷积的数学定义 4.CNN的结构组成卷积层

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深度学习—卷积神经网络（1）神经网络2.DNN与CNN的区别

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F063 基于知识图谱的中成药推荐与养生知识平台设计与实现文章结尾部分有CSDN官方提供的学长联系方式名片文章结尾部分有CSDN官方提供的学长联系方式名片关注B站，私信获取！麦麦大数据编号: F063

面向对象编程 vs 其他编程范式：LLM 开发该选哪种？（专栏：Python 从真零基础到纯文本 LLM 全栈实战・特辑 | 场景化对比 | 代码可视化）你有没有过这样的经历？用 Python 写一个简单的 LLM 推理脚本：先写generate_prompt，再写call_api，最后parse_response，几行代码搞定。但当需求升级 —— 要支持多模型、会话管理、Prompt 模板、批量推理时，线性的代码开始变得混乱：全局变量满天飞、函数参数越来越多、改一个功能要牵一发而动全身……

NVIDIA AI Enterprise (NVAIE) 运维实战：面向医疗行业的深度培训路径分析随着人工智能技术在医疗行业的渗透，从医学影像分析到临床决策支持，AI 工作负载已成为现代医疗机构提升诊疗效率与质量的核心驱动力。然而，将这些高价值的 AI 模型从实验室安全、高效、合规地部署到生产环境，并确保其长期稳定运行，是一项复杂的系统工程。NVIDIA AI Enterprise (NVAIE) 作为一套端到端的企业级 AI 平台，为此提供了标准化的解决方案。本论文旨在系统性地阐述 NVAIE 的运维体系，特别是针对医疗行业的特殊需求，构建一套从基础理论到实战应用的完整培训课程。论文将详细剖析 NV

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最方便的应用构建——利用云原生快速搭建本地deepseek知识仓库大家好！今天我们来聊一聊最方便的应用构建——利用云原生快速搭建本地deepseek知识仓库！云原生构建（Cloud Native Build，简称CNB），是基于Docker生态，对环境、缓存、插件进行抽象的一种构建工具。它采用声明式的语法，让开发者能够以更简洁、高效的方式构建软件。CNB的核心价值在于提供了一种标准化的构建流程，使得构建结果在不同环境中具有一致性和可移植性。

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腾讯云向量数据库HNSW索引更新时，如何保证数据的一致性？腾讯云向量数据库的HNSW索引通过多副本强一致性机制和分布式事务控制来保证数据一致性，具体实现包括：一、多副本一致性保障

Python 数据类型：LLM 语料与 API 参数的底层处理逻辑专栏：Python 从真零基础到纯文本 LLM 全栈实战・第 2 篇 | 字数：9600 字左右| 零基础友好・全函数覆盖・LLM 实战绑定