体系结构 基础设施 模型 设施

Jax框架的jit编译是否可以使用循环结构,如果使用循环结构需要注意什么(续)

前文: Jax框架的jit编译是否可以使用循环结构,如果使用循环结构需要注意什么 ......
结构 框架 Jax jit

R语言分布滞后非线性模型(DLNM)研究发病率,死亡率和空气污染示例|附代码数据

全文下载链接:http://tecdat.cn/?p=21317 最近我们被客户要求撰写关于分布滞后非线性模型(DLNM)的研究报告,包括一些图形和统计输出。 本文提供了运行分布滞后非线性模型的示例,同时描述了预测变量和结果之间的非线性和滞后效应,这种相互关系被定义为暴露-滞后-反应关联 数据集包含 ......

高效率会议的基础

1. 会议的主题要明确 不要发散 2. 我们的发言顺序,谁会发言,大概流程 3. *站着开会,坐着太舒服了 ......
高效率 会议 基础

scipy基础使用学习

Scipy 介绍 SciPy 是一个开源的 Python 算法库和数学工具包。 Scipy 是基于 Numpy 的科学计算库,用于数学、科学、工程学等领域,很多有一些高阶抽象和物理模型需要使用 Scipy。 SciPy 包含的模块有最优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图 ......
基础 scipy

Jax框架的jit编译是否可以使用循环结构,如果使用循环结构需要注意什么

相关: Jax计算框架的JIT编译的static特性 给出一个jax的jit的循环结构代码: from jax import jit, random import jax.numpy as jnp from functools import partial @partial(jit, static_ ......
结构 框架 Jax jit

苹果推信群发,苹果推信群发软件,苹果推信群发软件开发(基础篇)

随着智能手机的普及,移动应用程序已经成为了我们日常生活中不可或缺的一部分,其中,推送通知(Push Notification)作为一种重要的应用程序交互方式,能够及时地将消息推送到用户的设备上,提高用户的参与度和活跃度。 本文将为大家介绍苹果推信群发软件开发的基础知识,以及一些基础的源代码。 一、苹 ......
苹果 软件 软件开发 基础

什么是大语言模型的“幻觉”

使用ChatGPT的朋友应该遇到过这样的情况,模型有时候会答非所问甚至自相矛盾,这种情况被成为大语言模型的“幻觉”,即在处理和生成文本时出现的一些特定的错误或误解。这些幻觉可能源于模型对现实世界的理解不足、数据训练的偏差、或者算法本身的局限性。 出现幻觉的原因有几个方面: 1、数据训练偏差 LLM通 ......
幻觉 模型 语言

Java基础学习C#

一、 .Net框架 1、什么是.Net框架 微软开发平台——.net的核心,主要用于为运行windows系统的计算机开发应用程序 ps: .NET Core 则是一个跨平台的框架 2、.Net框架的组成 3、特点 1)面向对象的开发环境 2)自动垃圾收集 3)互操作性 ①不同的.net语言编写的程序 ......
基础 Java

数据结构 - 线段树学习笔记

前言 果果终于讲线段树了 线段树太 TM 好用啦! But,强大的功能是需要码量来实现的。 定义 线段树是一种储存了一个序列的区间信息,并在各个区间中建立了关联的数据结构。 对于任意一个序列都可以建出它的线段树。 它是一颗完全二叉树,它的每一个节点都是一个区间。 对于每一个节点,其左儿子节点为这段区 ......
线段 数据结构 结构 笔记 数据

java基础

Java基础 一、简介 1.1、上部 1.2、下部 ......
基础 java

多模态大模型少样本自适应综述

前言 在医学成像和遥感等一些细粒度领域,多模态基础模型的性能往往不尽人意。因此,许多研究者开始探索这些模型的少样本适应方法,逐渐衍生出三种主要技术途径:1)基于提示的方法;2)基于适配器的方法;3)基于外部知识的方法。尽管如此,这一迅速发展的领域产生了大量结果,但尚无全面的综述来系统地整理研究进展。 ......
模态 样本 模型

计算机基础

目录 计算机基础 计算机五大组成部分 控制器 运算器 存储器/IO设备 输入设备(input) 输出设备(output) 计算机三大核心硬件 CPU 内存 硬盘 操作系统 作用和主要功能 常见的操作系统 计算机体系的三层结构 补充 计算机基础 # 什么是计算机? > 计算机俗称“电脑”,包含人对计算 ......
计算机 基础

C/S结构用户界面设计

C/S结构用户界面设计 【实验编号】 10003809547j 图形用户界面设计 【实验学时】 8学时 【实验环境】 l 所需硬件环境为微机; l 所需软件环境为Microsoft Visual Studio 2013 【实验内容】 编写一整套Mis系统UI界面,Mis系统名称自拟,尽量运用到如下控 ......
用户界面 界面 结构 用户

BS结构用户界面设计报告书

B/S结构用户界面设计 【实验编号】 10003809548j Web界面设计 【实验学时】 8学时 【实验环境】 l 所需硬件环境为微机; l 所需软件环境为dreamweaver 【实验内容】 设计了一个b/s的网页可进行咨询、图片、产品、评论等管理,管理员可进行会员管理,超级管理员可以管理其他 ......
报告书 用户界面 界面 结构 报告

课时09:Metasploit使用基础

下载地址:https://docs.metasploit.com/docs/using-metasploit/getting-started/nightly-installers.html Exploit(利用): 定义: Exploit 是指一种用于利用计算机系统、应用程序或服务中存在的漏洞的代码 ......
课时 Metasploit 基础

java 树形结构遍历

在Java中遍历树形结构可以使用深度优先算法(DFS)或广度优先算法(BFS)。 深度优先算法(DFS)的示例代码如下所示: class TreeNode { int val; List<TreeNode> children; public TreeNode(int val) { this.val ......
树形 结构 java

【Python基础】Celery异步执行语法

1、简介 Celery是一个简单、灵活且可靠的,处理大量消息的分布式系统,专注于实时处理的异步任务队列,同时也支持任务调度。 Celery的架构由三部分组成,消息中间件(message broker),任务执行单元(worker)和任务执行结果存储(task result store)组成。 消息中 ......
语法 基础 Python Celery

大模型RAG之向量检索技术-结合LSTM模型编码

本文将介绍两种编码方式,一种直接采用bert进行编码query与待匹配数据;另一种将待匹配数据构造成key-value的形式,key表示从每个待匹配数据的概念或者抽象描述,value是对应的待匹配数据,将query和key进行编码,lstm从过query查询到key之后,就可以获取对应的value ......
模型 向量 编码 技术 LSTM

PV视角之3D检测模型Sparse4D系列

在自动驾驶视觉感知系统中,为了获得环绕车辆范围的感知结果,通常需要融合多摄像头的感知结果。比较早期的感知架构中,通常采用后融合的范式,即先获得每个摄像头的感知结果,再进行结果层面的融合。后融合范式主要的问题在于难以处理跨摄像头的目标(如大卡车),同时后处理的负担也比较大。而目前更加主流的感知架构则是 ......
视角 Sparse4D 模型 Sparse4 Sparse

Tailscale 基础教程:Headscale 的部署方法和使用教程

Tailscale 是一种基于 WireGuard 的虚拟组网工具,它在用户态实现了 WireGuard 协议,相比于内核态 WireGuard 性能会有所损失,但在功能和易用性上下了很大功夫: 开箱即用 无需配置防火墙 没有额外的配置 高安全性/私密性 自动密钥轮换 点对点连接 支持用户审查端到端 ......
教程 Tailscale Headscale 基础 方法

什么是大模型RAG?RAG与funtionCalling的区别是什么?

大模型的RAG(Retrieval-Augmented Generation)与Function Calling都是用于增强大型语言模型(如GPT)的技术,但它们的工作原理和应用场景有所不同。 Retrieval-Augmented Generation (RAG): 原理:RAG结合了信息检索和文 ......
funtionCalling RAG 模型

模型类序列化器

1 原来用的Serilizer跟表模型没有直接联系, 模型类序列化器ModelSerilizer,跟表模型有对应关系 2 使用 class BookModelSerializer(serializers.ModelSerializer): class Meta: model=表模型 # 跟哪个表模型 ......
序列 模型

【scikit-learn基础】--『监督学习』之 决策树分类

决策树分类算法是一种监督学习算法,它的基本原理是将数据集通过一系列的问题进行拆分,这些问题被视为决策树的叶子节点和内部节点。决策树的每个分支代表一个可能的决策结果,而每个叶子节点代表一个最终的分类结果。 决策树分类算法的历史可以追溯到1980年代初,当时研究者开始探索用机器学习来解决分类问题。在19 ......
scikit-learn 基础 scikit learn

(五十五)C#编程基础复习——C#指针变量与unsafe

为了保持类型的安全性,默认情况下C#是不支持指针的,但是如果使用unsafe关键字来修饰类或类中的成员,这样的类或类中的成员就会被视为不安全代码,C#允许在不安全代码中使用指针变量。在公共语言运行时(CLR)中,不安全代码是指无法验证的代码,不安全代码不一定是危险的,只是公共语言运行时(CLR)无法 ......
指针 变量 基础 unsafe

【略读论文|大模型相关】Zero-Shot Relational Learning on Temporal Knowledge Graphs with Large Language Models

时间:2023 学校:慕尼黑大学 创新点: 1.据我们所知,这是第一个试图在TKGF背景下研究零射击关系学习的工作。 2.我们设计了一种基于llm的方法zrLLM,并设法在零射击关系推理中增强各种基于嵌入的TKGF模型。 3.实验结果表明,zrLLM有助于大大提高所有考虑的TKGF模型对包含未见零射 ......

Go基础

Go(又称Golang)是Google开发的一种静态强类型、编译型、并发型,并具有垃圾回收功能的编程语言。 —— Go - wikipedia.org 1 Go 安装 最新版本下载地址官方下载 golang.org,当前是 1.21.5。如无法访问,可以在 https://go.dev/dl/ 下载 ......
基础

【Python基础】Pycharm创建文件时,自动生成文件头注释

在pycharm创建文件时需要备注文件信息 可以创建模板,以后创建文件会自动带出文件信息 设置路径 文件-设置-编辑器-文件和代码模板-Python Script 设置模板内容 例如 # -*- coding: utf-8 -*- #@Project :${PROJECT_NAME} #@File ......
文件 自动生成 注释 Pycharm 基础

FileOutputStream第二个参数怎么理解 默认第二个参数是false,表示不追加,每次new对象都会清空之前的内容创建新的内容,ture表示在之前的基础上追加内容

FileOutputStream第二个参数怎么理解 new FileOutputStream(“b.txt”,true); 默认第二个参数是false,表示不追加,每次new对象都会清空之前的内容创建新的内容,ture表示在之前的基础上追加内容 比如,以下代码执行两次,结果是dfdf,如果是fals ......
内容 参数 FileOutputStream 对象 基础

C++基础 -18-继承中类继承的区别

———————继承中类继承的区别——————— 🎄无论使用公有,保护,私有继承 都无法访问基类私有成员 🎄在多级继承中,使用公有继承,派生的派生可以访问基类的公有,保护成员 🎄在多级继承中,使用保护继承,派生的派生可以访问基类的公有,保护成员 🎄在多级继承中,使用私有继承,派生的派生无法访问 ......
基础 18

星型模型&雪花模型

数据集市(Data Mart)也有称ADS(Application Data Store),数据集市将主题层和基础层的数据按照各业务的实际需求进行聚合,形成宽表或数据立方体(Cube),可直接供业务部门和数据分析团队使用。 数据集市中主要存在的是事实表(fact)和维度表(dimension)。 事 ......
模型 雪花 amp
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