三角形 模型 数字
大模型训练过程中用到的 gpt_merge.txt和gpt_vocab.json是干什么用的？
下面这边文章讲的非常清晰，原文链接：https://blog.csdn.net/ljp1919/article/details/113616226 ......
3DCAT为华东师大设计学院打造元宇宙数字虚拟学院
6月11日,华东师范大学设计学院在chi K11美术馆举办了一场别开生面的2023年本科毕业设计暨项目实践教学现场演示展.其中元宇宙数字虚拟学院（一期）的现场发布会引起了现场震撼.该元宇宙数字虚拟学院由泛境科技核心研发团队搭建,并由3DCAT实时渲染云提供云渲染支持. ......
使用xgboost的c接口推理模型
title: 使用xgboost的c接口推理模型 banner_img: https://cdn.studyinglover.com/pic/2023/07/b5c4ecf9aa476ca1073f99b22fe9605e.jpg date: 2023-9-10 21:10:00 categorie ......
pua大模型
title: pua大模型 banner_img: https://cdn.studyinglover.com/pic/2023/11/462f0f061d2455543e003066b11b873c.webp date: 2023-11-19 11:12:00 这两天看到了一个论文Large La ......
xgboost模型序列化存储并推理
title: xgboost模型序列化存储并推理 banner_img: https://cdn.studyinglover.com/pic/2023/07/9482f9fe9617825162494635a1b7f460.jpg date: 2023-9-7 15:03:00 categories ......
发布/订阅模型
可以看到，在订阅模型中，多了一个exchange角色，而且过程略有变化： Publisher：生产者，也就是要发送消息的程序，但是不再发送到队列中，而是发给X（交换机） Exchange：交换机，图中的X。一方面，接收生产者发送的消息。另一方面，知道如何处理消息，例如递交给某个特别队列、递交给所有队 ......
供应链设施选址模型——Python实现
选址问题是运筹学中非常经典的问题。选址问题是指在确定选址对象，选址目标区，成本函数以及存在何种约束条件的前提下，以总物流成本最低或总服务最优或社会效益最大化为总目标，以确定物流系统中物流节点的数量、位置，从而合理规划物流网络结构。设施选址问题（Facility Location Problem）自2 ......
摄像机模型
title: 摄像机模型 banner_img: https://drive.studyinglover.com/api/raw/?path=/photos/blog/background/1679396994125.png date: 2022-12-29 21:47:00 categories: ......
LeetCode 354. (经典问题) 俄罗斯套娃信封问题 (俄罗斯套娃模型 + 最长下降子序列
package leetcode; import java.util.Arrays; public class lec154 { /** * 首先是思路来源 : https://leetcode.cn/problems/russian-doll-envelopes/solutions/19681/z ......
zemax导入外部模型
一：在三维软件（Catia、Solidworks）中绘制实体，将文件转存为STP格式（其他格式也可以，放到不同文件夹里面就行）。提前将此文件放入Zemax安装包的文件中，例如：C:\Users\59118\Documents\zemax\OBJECTS\CADFiles\.STP。 二：在Zemax ......
apache的数字工具类NumberUtils
org.apache.commons.lang3.NumberUtils <!-- StringUtils、NumberUtils等工具类 --> <dependency> <groupId>org.apache.commons</groupId> <artifactId>commons-lang3 ......
接收用户输入一行字符，分别统计出其中数字、英文字母、空格和其它字符的个数。
package work; import java.util.Scanner; public class Work61 { public static void main(String[] args) { int a=0; //定义数字的个数 int b=0; //定义英文字母的个数 int c=0 ......
php---数字金额转中文
echo '<hr>第一种：<br>'; $num = 500000; echo $num.'<br>'.getChineseNumber($num).'<br>'; $num = 500001; echo $num.'<br>'.getChineseNumber($num).'<br>'; $nu ......
数据分享|Eviews用ARIMA、指数曲线趋势模型对中国进出口总额时间序列预测分析
全文链接：https://tecdat.cn/?p=34361 原文出处：拓端数据部落公众号 研究的背景及意义 众自20世纪80年代至今，随着改革开放的深入以及中国最终加入WTO，我国的对外贸易实现了跨越式的发展，中国已经成为世界第一大出口国和第二大进口国，中国经济对世界经济做出了重大贡献。与此同时 ......
数据打标前的处理，删数字和没用的特殊符号
import os import re def clean_filename(filename): # 保留括号内的数字 filename = re.sub(r'(?<!\()\d+(?!\))', '', filename) # 将特殊符号（包括下划线）转换为空格，但保留括号、逗号和句点 file ......
LDA预测手写数字集
import sklearn.datasets as sk from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis from sklearn.model_selection import train_test_spli ......
空间三维模型的编码结构光方法实现：基于EinScan-S软件
本文介绍基于EinScan-S软件，实现编码结构光方法的空间三维模型重建的具体操作。 目录1 相关原理1.1 编码结构光成像原理1.2 编码结构光编码方式1.3 编码结构光与侧影轮廓方法比较1.4 编码结构光方法流程2 三维模型制作2.1 防晒霜罐三维模型制作2.1.1 前期准备工作2.1.2 软件 ......
加密数字
public class jiami { // 对密码进行加密操作。 比如 1983. public static void main(String[] args) { System.out.println(result(1983)); //结果为8346 } public static Strin ......
PyTorch团队重写「分割一切」模型，比原始实现快8倍
前言 我们该如何优化 Meta 的「分割一切」模型，PyTorch 团队撰写的这篇博客由浅入深的帮你解答。 本文转载自机器之心 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程 ......
自动编码器（Autoencoders）和序列到序列（Sequence-to-Sequence）模型区别
核心区别 应用范围：自动编码器主要用于数据的压缩、重建和特征提取，而序列到序列模型用于处理序列数据，特别是在输入和输出都是长度可变的序列的情况下。 数据处理方式：自动编码器处理固定大小的输入和输出，而序列到序列模型处理的输入和输出通常是长度可变的序列。 任务类型：自动编码器更多用于无监督学习任务，而 ......
LLMLingua:集成LlamaIndex，对提示进行压缩，提供大语言模型的高效推理
大型语言模型(llm)的出现刺激了多个领域的创新。但是在思维链(CoT)提示和情境学习(ICL)等策略的驱动下，提示的复杂性不断增加，这给计算带来了挑战。这些冗长的提示需要大量的资源来进行推理，因此需要高效的解决方案，本文将介绍LLMLingua与专有的LlamaIndex的进行集成执行高效推理。 ......
人工智能概述之06模型评估
机器学习模型评估是确保模型性能良好并能泛化到新数据的关键步骤。下面是一些机器学习模型评估的详解、最佳实践和示例： 1. 评估指标： 1.1 分类问题： 准确度（Accuracy）： 正确预测的样本数除以总样本数。 精确度（Precision）： 正类别预测正确的样本数除以所有被预测为正类别的样本数。 ......
【行行AI公开课】AIGC从模型到落地：促进技术落地与产业变革
11月26日北京大学的北大创新学社将举行“AI-FUSION”系列活动第十期。北大创新学社是北京大学团委和光华管理学院团委指导成立，是2023HICOOL全球创业者峰会唯一受邀参展的高校社团。“首都高校创新创业大赛”发起方及主办单位。“AI-FUSION”是AI创投部人工智能行业社群打造的系列活动， ......
深度学习模型训练并行问题
并行这个概念一方面是是加快模型训练，一方面是解决显存不够的问题的并行策略 数据并行(最常用的)，即每张卡上都放一个完整的模型，主要用于单机多卡的数据并行。 模型并行，将模型的不同部分进行手动的分割，然后分别放在不同的卡上。注意，模型要放在卡上不光是需要保存模型参数，因为模型训练过程中不仅涉及数据一层 ......
爱芯元智AX650N部署yolov8s 自定义模型
爱芯元智AX650N部署yolov8s 自定义模型 本博客将向你展示零基础一步步的部署好自己的yolov8s模型（博主展示的是自己训练的手写数字识别模型），本博客教你从训练模型到转化成利于Pulsar2 工具量化部署到开发板上 训练自己的YOLOv8s模型 准备自定义数据集 数据集结构可以不像下面一 ......
4.MySQL(数据模型,SQL简介,DDL,DML)
MySQL(数据模型,SQL简介,DDL,DML) 概述: 数据库：DataBase(DB)，是存储和管理数据的仓库； 数据库管理系统：DataBase Management System(DBMS)，操纵和管理数据库的大型软件； SQL：Structured Query Language，操作关系 ......
大语言模型的局限性——翻译软件替代不了语言学习
看新闻看到一个文章： https://mbd.baidu.com/newspage/data/landingsuper?context=%7B%22nid%22%3A%22news_9745111774770856297%22%7D&n_type=-1&p_from=-1 有感： 1. 在一些场合下 ......
数字化供应链助力电子产业高质量发展，华秋2023电子设计与制造技术研讨会成功举办！
“新技术加速迭代，新应用跨界融合”，围绕世界科技信息技术发展，11月22-23日，新一代信息技术创新发展论坛及“工程师嘉年华暨高科技成果展”在新一代产业园召开。随着电子信息产业的稳步增长及数字化经济的转型升级，一站式数字化电子供应链应愈发重要，数字化智能制造的全链条中电子设计与制造的问题也越来越受到 ......
中电金信：守【政】创新，探路保险数字化转型“新范式”
11月23日，CIIP2023中国保险科技创新合作大会在京举办。大会汇集保险科技领域行业专家、学者、国内外头部险企及保险科技公司负责人等各界人士，立足保险行业高质量发展和创新驱动理念，寻找行业数字化转型新动能、新视角，为保险科技全产业链提供全新视野与机遇。大会现场，中电金信重磅发布《保险业监管研究及 ......
数字先锋 | “翼”键上云，开启智慧医疗新时代！
近年来，云计算、人工智能、大数据等技术蓬勃发展，不断赋能医疗健康领域。从“医共体”促进优质医疗资源下沉，到“智慧医院”改变患者就医体验，高新技术深刻改变了医疗模式，极大提升了医疗水平及服务。智慧医院驱动医院运用信息化手段构建智慧系统、智慧管理、智慧服务，已成为健康中国的重要组成部分。 ......