依赖性 曲线roc模型
python项目依赖管理之poetry
poetry，是一个强大的Python项目依赖管理工具，旨在简化和优化项目的依赖管理过程。它提供了一种简单且一致的方式来定义、安装和管理项目所需的依赖项。本文将详细介绍poetry库的安装方法、使用方法、优缺点、应用场景和总结。 安装 在开始使用poetry库之前，您需要进行一些安装准备。以下是安装 ......
圆锥曲线8
明显的一道同构处理，韦达定理 抛物线\(E:x^2=2py(p>0),M:x^2+(y-2p)^2=1,F\)是抛物线的焦点，过点\(F\)作圆\(M\)的切线，切线长为\(2\) \((1)\) 求抛物线\(E\)的方程 \((2)\) 已知\(A,B,C\)是抛物线\(E\)上三点，\(A\)不 ......
Linux下动态依赖库的问题
由于 Linux 默认的查找路径中没有当前文件夹的，所以编译的程序或动态库移植比较麻烦。 查看依赖，rpath等信息 readelf -d path/to/exec 测试依赖库是否能找到 ldd path/to/exec 写rpath patchelf --set-rpath "\$ORIGIN:\ ......
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 ......
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。 ......
PHP Composer依赖包vendor手动导入
第一步：将下载的依赖包放到vendor目录下 将下载的依赖包梵高 vendor目录下 第二步：修改 autoload_psr4.php 文件 文件位置位于：vendor/composer/autoload_psr4.php 将自己的依赖包填写上去，如下： 假设加载的命名空间为：AlibabaClou ......
java的idea使用maven下载依赖速度过慢解决
idea页面双击shift键，搜索settings.xml 然后将以下代码复制到xml中间的settings中间切换为阿里源 <mirrors> <!-- mirror | Specifies a repository mirror site to use instead of a given re ......
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 ......
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 ......
QRCoder1.4.3生成二维码，不依赖System.Drawing，解决"未能找到类型或命名空间名QRCode"，"及ImageFormatPng仅在windows上受支持"
生成二维码1(简单) 包引用： <PackageReference Include="QRCoder" Version="1.4.3" /> /// <summary> /// 生成二维码 /// </summary> /// <param name="data">escape后的数据，防止中文等特 ......
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 ......
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 ......
【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 ......
现代WPF界面轻松实现：探秘轻量级WPFUI库，MVVM与依赖注入一体化
概述：一款名为WPFUI的轻量级开源库，为WPF应用程序提供现代化界面。支持MVVM和Microsoft.Extensions.DependencyInjection，简单上手。无第三方依赖，内置两套皮肤，可自定义样式。适用于一般应用场景，不受MVVM框架限制。通过简单的引用和配置，快速构建现代化W ......
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 ......
R语言GARCH族模型：正态分布、t、GED分布EGARCH、TGARCH的VaR分析股票指数|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=31023 最近我们被客户要求撰写关于GARCH族模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 如何构建合适的模型以恰当的方法对风险进行测量是当前金融研究领域的一个热门话题 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）。 VaR方法作为当 ......
AI_NLP以及SAM的理解-分割模型
机器学习 一般机器学习分为有监督学习，无监督学习和强化学习 无监督学习 Unsupervised Learning Self-Supervised Learning，又称为自监督学习 -Self-Supervised Learning 的核心思想 Masked Autoencoders Are Sc ......
用一张图片测试几个大模型的看图理解，文心一言表现不佳，通义千问了解最到位！
样图如下： 用上面的图片，在几个主流的AI大模型中进行识别理解，最终的理解各有不同。 不过最让我意外的是 文心一言 居然理解的最不到位！ 下图是文心一言的看图理解： 下图是通义千问的看图理解： 下图是讯飞星火的看图理解： 大家觉得哪一个理解的最到位？？？？？ ......
Aware依赖注入管理
1.Aware介绍 在Spring当中有一些内置的对象是未开放给我们使用的，例如Spring的上下文ApplicationContext、环境属性Environment，BeanFactory等等其他的一些内置对象，而在我们可以通过实现对应的Aware接口去拿到我们想要的一些属性，一般命名都是xxx ......
maven添加本地包依赖的两种方式
maven添加本地包依赖 1、通过 <scope>system</scope> 的依赖方式引入 2、通过mvn install 命令将依赖包添加到本地maven仓库 1、<scope>system</scope> 的依赖方式引入比如项目目录下有lib/errorWordsCore-1.0.jar需求 ......
linux shell脚本for循环批量对bam文件构建索引并绘制geneBody coverage曲线
#首先设置所用程序的路径 samtools='samtools的路径' geneBody_coverage='geneBody_coverage.py的路径' bedFile='hg38_GENCODE_V42_Comprehensive.bed文件的路径' #然后，获取bam文件列表并进行排序 f ......
使用docker搭建deepspeed多机多卡分布式微调大模型环境
前置环境：两台可以互通的centos服务器（服务器1、服务器2），docker，NVIDIA驱动 docker创建overlay共享网络 1）选用服务器1作为manage节点进行初始化，执行docker swarm init Swarm initialized: current node (ly4d ......
公共仓库元模型(CWM)（转）
转自：https://www.jianshu.com/p/21207b50084a 一、什么是CWM？ 在我们学习一个新东西时，首先得弄懂明白它是用来干什么的？然后通过实例与理论交错学习，CWM——Common Warehouse Metamodel, 很明显翻译过来时公共仓库元模型，CWM的提出主 ......
Atlas关系型数据库元数据模型
[ { "category": "ENTITY", "guid": "00b4a314-1185-4cd4-84e9-20275990d58d", "createdBy": "hadoop", "updatedBy": "hadoop", "createTime": 1615973091411, " ......
Ant Design pro Component 【Schema Form - JSON 表单】依赖与顺序加载问题
记一次项目中遇到的问题，及解决方法. 使用Ant Design pro Component 【Schema Form - JSON 表单】中碰到一个依赖更新 与 首次加载表单数据冲突的问题。 问题是这样的： 表单是通过json配置生成出来的，导入的数据是一次性导入的，但是表单中有配置规则，当依赖项更 ......
解决依赖库多版本重定向问题
using System.IO; using System.Reflection; AppDomain.CurrentDomain.AssemblyResolve += CurrentDomain_AssemblyResolve; private Assembly CurrentDomain_Ass ......
使用知识图谱提高RAG的能力，减少大模型幻觉
在使用大型语言模型(llm)时，幻觉是一个常见的问题。LLM生成流畅连贯的文本，但往往生成不准确或不一致的信息。防止LLM产生幻觉的方法之一是使用提供事实信息的外部知识来源，如数据库或知识图谱。 向量数据库和知识图谱 向量数据库 向量数据库是表示实体或概念(如单词、短语或文档)的高维向量的集合。数据 ......
三维模型的几何坐标纠正应用探讨
三维工厂K3DMaker是一款三维模型浏览、分析、轻量化、顶层合并构建、几何校正、格式转换、调色裁切等功能专业处理软件。可以进行三维模型的网格简化、纹理压缩、层级优化等操作，从而实现三维模型轻量化。轻量化压缩比大，模型轻量化效率高，自动化处理能力高；采用多种算法对三维模型进行几何精纠正处理，精度高，... ......
dotnet webapi miniapi 依赖注入
原先的模式 GamesEndpoints.cs public static class GamesEndpoints { public static RouteGroupBuilder MapGamesEndpoints(this IEndpointRouteBuilder endpoints) { ......