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大型模型的概念、技术和应用实践

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简介：
本课程深入探讨大型模型的核心概念，涵盖技术原理与实现方法，并结合实际案例分析其广泛应用领域，旨在全面解析大型模型的技术内涵及其在各行业的应用价值。 大模型概念、技术与应用实践（厦门大学团队140页PPT读懂大模型）

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  • 大型模型的概念、技术和应用实践
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    本课程深入探讨大型模型的核心概念，涵盖技术原理与实现方法，并结合实际案例分析其广泛应用领域，旨在全面解析大型模型的技术内涵及其在各行业的应用价值。 大模型概念、技术与应用实践（厦门大学团队140页PPT读懂大模型）
     
  • 大模型的概念、技术和应用实践（140页PPT详解）
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    本资料深入解析大模型的核心概念、技术架构及其广泛应用场景，通过140页详尽PPT全面剖析行业现状与未来趋势。 大模型概念、技术与应用实践（140页PPT读懂大模型）
     
  • 2025厦大团队：DeepSeek大模型的概念、技术和应用实践（136页PPT）
    优质
    本报告由2025厦大团队精心编制，深度解析DeepSeek大模型的技术细节与应用场景。涵盖概念阐述、技术架构及实际案例分析，共136页详尽内容。 2025厦大团队：DeepSeek大模型概念、技术与应用实践.pptx
     
  • 厦门大学团队解析：大模型的概念、技术和应用实践.pptx
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    本PPT由厦门大学团队精心制作，深入探讨了大模型的基本概念、核心技术及其在实际场景中的广泛应用与案例分析。 《大模型概念、技术与应用实践》深入剖析了大模型的核心概念、原理特点以及丰富多元的应用实例，旨在让读者全面了解这一前沿技术，并明确其在当前及未来发展中所占据的重要地位及其深远影响，共同探讨如何利用大模型的力量推动社会各领域迈向新的高度。 1. 人工智能发展简史 2. 人工智能思维 3. 大模型：人工智能的前沿 4. AIGC应用与实践
     
  • 厦门大学DeepSeek大模型概览：概念、技术及应用实践（140页PPT详解）
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    本资料深入剖析厦门大学研发的DeepSeek大模型，涵盖其核心理念、技术创新及其在多元场景中的应用案例，以详尽的140页PPT形式全面解析。 在数字化浪潮的推动下，大模型如同一颗璀璨的新星，在科技领域迅速崛起并成为焦点。从最初的理论探索到如今在各行各业的应用实践，大模型正以惊人的速度重塑着我们的生活方式与工作模式。它不仅是人工智能技术发展的重大突破，更是经济增长、社会治理效能提升以及科技创新的关键力量。 本报告《大模型概念、技术与应用实践》将深入剖析大模型的核心概念和原理特点，并通过丰富多元的案例来展示其广泛应用的可能性。旨在帮助大家全面了解这一前沿技术，明确其在当前及未来发展中所扮演的重要角色及其深远影响，共同探索如何利用大模型的力量推动社会各项事业迈向新的高度。
     
  • 大型数据库技术与应用实践.doc
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    本文档深入探讨了大型数据库的技术原理及其在实际场景中的应用策略，旨在帮助读者理解并掌握高效管理大规模数据的方法。 《大型数据库应用技术》上机实践主要涵盖了PLSQL编程和Oracle Enterprise Manager (OEM)的数据库管理功能。PLSQL是Oracle数据库中的编程语言，用于处理复杂的逻辑操作与数据操作。 在本次实验中，我们将通过两个方面来深入理解和应用这些技术：首先是PLSQL编程的应用。例如，在任务一中需要实现自然数1到100的累加运算。可以通过定义一个变量sum，并初始化为0；然后使用循环结构将当前值i依次加到sum上直到i达到100，最后输出sum即可得到结果。 接下来的任务是针对学生表（stu）、课程表（course）和成绩表（results），编写存储过程与函数。 - 存储过程是一个预编译的SQL语句集合体，用于执行复杂的数据库操作。例如可以创建一个名为`insert_stu`的存储过程来接收必要的参数并插入一条新的学生记录； - 函数则更像一个自包含程序，它接受输入并返回结果。这里要求创建一个名为`f_score`的函数，该函数接受学号作为参数，并查询成绩表以计算学生的总分和平均分，同时返回各科的成绩。 接下来转向Oracle Enterprise Manager (OEM)的学习与实践。这是一个强大的数据库管理和监控工具。 - 在OEM中可以进行各种维护工作如性能监控、故障排查以及配置管理等； - 例如通过登录到“性能”模块来实时查看数据库的运行状态，或者使用搜索SQL功能根据特定条件查找并分析执行情况。 在“过滤条件”模块中设置参数（如执行时间或资源消耗）以筛选出需要关注的SQL语句。这有助于深入了解SQL语句对数据库性能的影响，并学习如何通过修改这些语句或是调整相关配置来优化整体表现。 这次上机实验旨在强化大型数据库系统中的PLSQL编程和数据库管理技能，不仅包括编写存储过程与函数的能力训练，还涵盖了使用OEM进行监控及性能调优的知识。这对于任何希望成为专业数据库管理员的人来说都是非常重要的基础能力。
     
  • 人工智能大型模型的技术与应用
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    人工智能大型模型的技术与应用探讨了当今AI领域中大型语言和数据模型的关键技术、发展趋势及其在各个行业的实际应用案例。 标题中的“AI大模型”指的是近年来在人工智能领域迅速发展的大型深度学习模型，这些模型拥有数亿甚至数千亿的参数，能够处理复杂的任务如自然语言理解和生成、图像识别、语音识别等。这类大模型的发展得益于计算能力的提升和数据量的增长，使它们能学到更深层次的概念。 描述简洁地传达了AI大模型的核心特点：通过大量数据训练后具备高度泛化能力和适应性，并可应用于各种场景中。这些大模型通常使用分布式计算平台如Google的TPU或NVIDIA的GPU集群进行大规模并行计算和权重优化，从而在短时间内完成复杂的任务。 标签中的“人工智能”涵盖了机器学习、深度学习等多个子领域，它是AI大模型的基础理论框架。人工智能的目标是让计算机系统模拟人类智能，而AI大模型正是这一目标的具体实现方式之一。“自然语言处理”（NLP）是指使计算机能够理解和生成人类语言的技术，在这方面，预训练的大型语言模型如BERT、GPT系列以及中国的文心一言和通义千问等取得了显著突破。这些模型在问答、翻译和文本生成等领域展现了强大的能力。 Node.js开发环境中存储第三方模块的目录“node_modules”可能被用于AI大模型的应用中，例如搭建后端服务处理推理请求或进行数据预处理与分析。`node_modules`包含了许多依赖库，包括TensorFlow.js（适用于JavaScript环境的机器学习库）、CUDA驱动等其他相关工具。 实现AI大模型涉及多个技术层面：从清洗、标记和标准化的数据预处理步骤开始，到选择合适的架构如Transformer、ResNet来优化计算效率和性能。训练过程中需要考虑使用适当的优化算法和损失函数，并进行超参数调优。部署时需关注量化、剪枝以及平台兼容性等问题。 AI大模型的应用场景广泛，从搜索引擎的个性化推荐、聊天机器人的智能对话到医疗诊断及金融风险评估等都有所涉及。它们推动了人工智能技术的发展，同时也带来了一些社会问题如数据隐私和算法公平性需要解决的问题。
     
  • PowerDesigner概念模型解析
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    《PowerDesigner概念模型解析》一书深入剖析了使用PowerDesigner进行数据库设计的方法与技巧，重点讲解了如何构建高效的概念数据模型。 深入学习使用PowerDesigner的手册，包括如何处理一对多、多对多关系等内容的讲解。