卷积 神经网络 深度 模型
深度学习应用篇-元学习[15]：基于度量的元学习：SNAIL、RN、PN、MN
# 深度学习应用篇-元学习[15]：基于度量的元学习：SNAIL、RN、PN、MN # 1.Simple Neural Attentive Learner(SNAIL) 元学习可以被定义为一种序列到序列的问题， 在现存的方法中，元学习器的瓶颈是如何去吸收同化利用过去的经验。 注意力机制可以允许在历史 ......
GPU驱动和编程模型
### N 卡 ##### cuda 和 nivdia 驱动 CUDA是一种并行计算平台和编程模型，用于在GPU上运行高性能计算应用程序。CUDA深度学习框架是建立在CUDA平台之上的深度学习框架，其中包括： TensorFlow：由Google开发的开源深度学习框架，支持CPU和GPU加速。Ten ......
LeCun世界模型：理解世界后补全半张图
长久以来，LeCun理想中的AI，一直是通往人类水平的AI，为此他提出了「世界模型」的构想。 而最近，LeCun在公开演讲中，再次批评了GPT大模型：根据概率生成自回归的大模型，根本无法破除幻觉难题。甚至直接发出断言：GPT模型活不过5年。 今天，LeCun终于离自己的梦想又近了一步！ Meta震撼 ......
java中的线程模型和线程池
原文合集地址如下，有需要的朋友可以关注 [本文地址](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI5MjY4OTQ2Nw==&mid=2247484204&idx=1&sn=99be8c64eb84771a07c2f18f23c917ed&chksm=ec7cc078db ......
盒子模型
border:边框， content:内容 padding:内边距， margin:外边距，盒子和盒子之间的距离 边框border：border-width border（三种属性可以随便写，部分先后顺序写一排：border: 1px solid red） 运行结果： 表格的细线边框：我们的表格平常 ......
华三讲堂：Overlay网络与物理网络的关系 转载
华三讲堂：Overlay网络与物理网络的关系 2015-01-29 11:11:49 作者： 来源：CTI论坛 评论：0 点击：618830 在以往IT建设中，硬件服务器上运行的是虚拟层的计算，物理网络为了与虚拟服务器对接，需要网络自己进行调整，以便和新的计算层对接（如图1所示）。Overlay是在 ......
VXLAN—构建Overlay容器网络 转载
VXLAN—构建Overlay容器网络 smartkeyerror 06 AUG 2020 on Kubernetes 由于 VLAN 实现中的 VLAN ID 仅有12位，只能划分4096个虚拟局域网网段，对于云计算等领域而言，其用户远远不止4096个。并且，VLAN 依赖于交换机等物理设备的实现 ......
群组变量选择、组惩罚group lasso套索模型预测新生儿出生体重风险因素数据和交叉验证、可视化|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=25158 最近我们被客户要求撰写关于lasso的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文介绍具有分组惩罚的线性回归、GLM和Cox回归模型的正则化路径。这包括组选择方法，如组lasso套索、组MCP和组SCAD，以及双级选择方法，如组指数lasso ......
图的结构和模型——矩阵表示
图是一种数据结构和模型，在计算机中存储图的最简单有效方式就是矩阵。矩阵作为表达图有效工具和手段，也便于运用代数的方法研究图的性质（这才是重点！），例如，我们可以通过矩阵计算结果，判定图的连通性/可达性等问题。 ###一、邻接矩阵(adjacency matrix) **定义1** 设 G = (V, ......
R语言线性混合效应模型（固定效应&随机效应）和交互可视化3案例|附代码数据
在本文中，我们将用R语言对数据进行线性混合效应模型的拟合，然后可视化你的结果 线性混合效应模型是在有随机效应时使用的，随机效应发生在对随机抽样的单位进行多次测量时。来自同一自然组的测量结果本身并不是独立的随机样本。因此，这些单位或群体被假定为从一个群体的 "人口 "中随机抽取的。示例情况包括 当你划 ......
RNN循环神经网络 、LSTM长短期记忆网络实现时间序列长期利率预测|附代码数据
在 Tensorflow 之上运行的综合库，具有 CPU 和 GPU 功能 本文将演示如何在 R 中使用 LSTM 实现时间序列预测。 简单的介绍 时间序列涉及按时间顺序收集的数据。我用 xt∈R 表示单变量数据，其中 t∈T 是观察数据时的时间索引。时间 t 在 T=Z 的情况下可以是离散的，或者 ......
R语言HAR和HEAVY模型分析高频金融数据波动率|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=19129 最近我们被客户要求撰写关于HAR和HEAVY模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在本文中，在学术界和金融界，分析高频财务数据的经济价值现在显而易见。 摘要 它是每日风险监控和预测的基础，也是高频交易的基础。为了在财务决策中高效利用高 ......
m基于MPC模型预测控制算法的永磁直线同步电机控制系统simulink仿真,MPC分别使用工具箱和S函数进行设计
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 MPC（Model Predictive Control）模型预测控制算法是一种先进的控制算法，能够有效地解决非线性、多变量、约束条件等复杂系统的控制问题。永磁直线同步电机是一种高性能、高效率的电机，广泛应用于机器人、 ......
django 更改了modules.py 数据库模型，但是 python3 manage.py makemigrations 提示无更改No changes detected
现象： 明明改了modules.py文件。删了appname/migrations/下所有内容。 而且也删除了django 模型变更记录表django_migrations 中appname项目的记录 原因： 删多了： appname/migrations/下所有内容。__init__.py不能删， ......
CSS(语义化标签、多媒体标签、新表单元素、属性选择器、结构伪类选择器、伪元素选择器、盒子模型、滤镜、calc函数、过渡)
一、HTML5新特性 概述 HTML5 的新增特性主要是针对于以前的不足，增加了一些新的标签、新的表单和新的表单属性等。 这些新特性都有兼容性问题，基本是 IE9+ 以上版本的浏览器才支持，如果不考虑兼容性问题，可以大量使用这些新特性。 1 语义化标签 （★★） 以前布局，我们基本用 div 来做。 ......
2023-06-14：我们从二叉树的根节点 root 开始进行深度优先搜索。 在遍历中的每个节点处，我们输出 D 条短划线（其中 D 是该节点的深度） 然后输出该节点的值。（如果节点的深度为 D，则其
2023-06-14：我们从二叉树的根节点 root 开始进行深度优先搜索。 在遍历中的每个节点处，我们输出 D 条短划线（其中 D 是该节点的深度） 然后输出该节点的值。（如果节点的深度为 D，则其直接子节点的深度为 D + 1 根节点的深度为 0 如果节点只有一个子节点，那么保证该子节点为左子节 ......
C++ 中 Concept-Model 概念模型
> 此文档参考自：https://gracicot.github.io/conceptmodel/2017/09/13/concept-model-part1.html ，觉得很有趣，就翻译过来了 # 一、Concept-Model：多态的新视角 面向对象编程大家都很熟悉，只需实现一个接口 `Int ......
计算机网络概述
* 1 . [计算机网络概述](#) * 1.1. [计算机网络的定义](#-1) * 1.2. [计算机网络的基本功能](#-1) * 1.3. [计算机网络的演进](#-1) * 1.4. [计算机网络的中的基本概念](#-1) * 1.4.1. [局域网，城域网，广域网](#-1) * 1.4 ......
光源模型分析
# 一、光源模型概述 在成像系统中，光源作为成像过程中的重要环节，需要对其进行良好的模型建立，从而深入理解在渲染或实际成像过程中的需求，通过理解光源模型，从而设置合理的曝光时间、光圈大小等参数，对实际工程应用领域也有非常重要的指导作用。 # 二、光源基础模型 ### 1. 定向光（Direction ......
jvm垃圾回收及内存模型
1、了解垃圾回收之前，必须先了解内存模型 2、垃圾回收区域 a、 首先要标记垃圾，找出垃圾 b、Java垃圾回收（一）_java 垃圾回收_头发慢点掉的小马的博客-CSDN博客 垃圾回收器 方法区不需要连续的内存，可以选择固定大小或者可扩展。并且还可以选择不实现垃圾收集。相对而言，垃圾收集行为在这个 ......
为什么RLHF中，PPO需要Critic模型而不是直接使用RewardModel
在强化学习中，PPO（Proximal Policy Optimization）算法是一种基于策略梯度的方法，用于训练强化学习智能体。PPO算法中引入Critic模型的主要目的是为了提供一个价值估计器，用于评估状态或状态动作对的价值，从而辅助策略的更新和优化。 虽然奖励模型（Reward Model ......
MegEngine 使用小技巧：如何做 MegCC 的模型性能评测
MegCC 支持了基础的 Benchmark 模块用于测试各类模型的推理性能，获取推理时各个 Kernel 的性能数据，分析模型性能瓶颈。 ......
NSDI-2023 微软论文：解构有状态网络功能
本文通过chatgpt代理站（支持gpt4）：gptschools.cn翻译整理 微软Azure对每个虚拟机进行了为期三个月的网络监控，获得了新建、并发、PPS等指标情况，发现： 1） 网络功能负载不均衡：中位数负载比峰值负载小几个数量级。当负载不均衡时，为每个主机配置足够的资源来处理峰值负载将会浪 ......
修改网络接口名称
把形如`enp2832392`的网络接口名称改为`eth0`这样的经典名称 要创建一个 udev 规则来将特定网络接口与自定义名称绑定，你可以按照以下步骤进行操作： 打开终端，并使用文本编辑器（如 nano 或 vi）创建一个新的 udev 规则文件。例如，使用 nano 编辑器创建一个规则文件： ......
java接入科大讯飞的星火模型（ChatSparkDesk）
目前智能AI比较火热，国外的chatgpt，国内的文言一心，科飞的ChatSparkDesk，之前博客已经写了openai的chatgpt由网友需求，现在分享科大讯飞的星火模型，复制可以修改key可以直接使用 不熟悉或者不理解可以加入微信 nlks2023交流，文字聊天简单版，具体可以根据业务修改 ......
识别一切模型RAM（Recognize Anything Model）及其前身 Tag2Text 论文解读
总览 大家好，我是卷了又没卷，薛定谔的卷的AI算法工程师「陈城南」~ 担任某大厂的算法工程师，带来最新的前沿AI知识和工具，欢迎大家交流~ 继MetaAI 的 SAM后，OPPO 研究院发布识别一切模型（Recognize Anything Model，RAM）： 项目链接：https://reco ......
【HarmonyOS】如何获取公共目录的图片等文件（API7 FA模型JS语言）
【关键字】 API7、JS、公共目录、@ohos.multimedia.mediaLibrary 【前言】 在使用API7 JS开发HarmonyOS应用时，需要获取非应用目录即内部存储公共目录下的图片，查找资料发现官网提供 @ohos.multimedia.medialibrary (媒体库管 ......
3、网络运维应具备的技能
网络运维的最基本要求是保障网络畅通以及网络安全。 实现网络互通，尤其是跨设备之间网络互通，需要配置静态路由static或者动态路由协议ospf。 实现网络的健壮性或者可靠性，一般采用设备堆叠，考虑到单链路在网络规划中的风险性，建议链路冗余，一般采用聚合技术，或者交换机开启生成树协议（防止二层网络环路 ......
网络对抗期末（二~四）
加密实验室 实验二~四：密钥加密实验室、单向哈希函数实验室、公钥加密和PKI实验室 密钥加密实验室：探索秘密密钥加密及其使用OpenSSL的应用程序。 单向哈希函数实验室：探索使用OpenSSL的单向散列函数及其应用程序。 公钥加密和PKI实验室：使用OpenSSL探索公钥密码学，数字签名，证书和P ......