卷积 神经网络 深度 模型
I/O密集型应用模型 数据密集型应用 Node对CPU密集型的场景不够友好
语雀 https://help.aliyun.com/document_detail/193189.html 更新时间：2022-11-28 18:16 产品详情 相关技术圈 我的收藏 本文介绍如何通过函数计算，解决语雀CPU密集场景下，进程被阻塞等问题。 客户介绍 语雀是一个专业的云端知识库，用于 ......
小灰灰深度学习day6——线性代数
import torch #标量由只有一个元素的张量表示 ''' x = torch.tensor(3.0) y = torch.tensor(2.0) print(x + y) print(x * y) print(x / y) print(x ** y) ''' ''' 向量可以被视为标量值组成 ......
计算机网络实验一 ———— vlan的创建与划分
一、实验目的： 1．了解vlan的工作原理； 2．学习基于端口划分vlan的方法； 3．了解跨交换机的相同vlan之间的通信； 4．进一步学习交换机端口的配置命令。 二、实验原理： 三、实验设备： 四、实验拓扑图（拓扑图上要标明所用交换机型号、所用交换机的端口号以及各主机配置的IP地址）： 1.同一 ......
Hugging News #0602: Transformers Agents 介绍、大语言模型排行榜发布！
每一周，我们的同事都会向社区的成员们发布一些关于 Hugging Face 相关的更新，包括我们的产品和平台更新、社区活动、学习资源和内容更新、开源库和模型更新等，我们将其称之为「Hugging News」，本期 Hugging News 有哪些有趣的消息，快来看看吧！ ## 重磅更新 ### Tr ......
Java内存模型
 ## 一、Java内存模型简介 ### 1. Java内存模型的“底层原理” 从Java代码到CPU指令的变化过程 ......
有源负载的共源级的小信号模型（反相器小信号模型）
在推导之前，先来插入一个不是那么容易想到的事情，我们都非常熟悉NMOS的小信号模型，尤其是拉扎维的这个图： 不知道多少人认为这个是NMOS的小信号模型图，其实这个是NMOS/PMOS的小信号模型图，PMOS的模型图应该长这样： 其实将拉扎维的图稍微整理一下： 对于PMOS： 所以分析PMOS的小信号 ......
NWP和深度学习融入物理知识在预测天气方面有一些区别。
NWP和深度学习融入物理知识在预测天气方面有一些区别。 NWP是基于物理定律和数学方程构建的数值模型。它使用大气物理学、流体动力学和热力学等领域的物理知识来描述大气和地球系统的行为。NWP模型通过对物理过程进行建模和求解来预测天气变量的演变。这些模型需要对大气系统的初始状态和边界条件进行准确的观测和 ......
Spring的事件驱动模型
> 作用 在传统企业级Spring应用系统中，正是通过事件驱动模型实现信息的异步通信和业务模块的解耦 > 组成 包括发送消息的生产者、消息（或事件）和监听接收消息的消费者，这三者是绑定在一起的，可以说是“形影不离” > 实现步骤（案例） （1）需要创建用户登录成功后的事件实体类 LoginEvent ......
ASNmap 使用ASN快速映射组织网络资产范围
asnmap 快速利用ASN信息映射组织网络范围的Go命令行工具和库。 功能 • 安装 • 使用 • 运行asnmap • 加入Discord 功能 ASN到CIDR查询 ORG到CIDR查询 DNS到CIDR查询 IP到CIDR查询 支持ASN/DNS/IP/ORG输入 支持JSON/CSV/TE ......
七篇深入理解机器学习和深度学习的读物推荐
在这篇文章中将介绍7篇机器学习和深度学习的论文或者图书出版物，这些内容都论文极大地影响了我对该领域的理解，如果你想深入了解机器学习的内容，哪么推荐阅读。 Attention Is All You Need 在自然语言处理和序列建模领域，Vaswani等人的一篇论文《Attention Is All ......
扩散模型 - Stable Diffusion
## 4 Stable Diffusion **Stable Diffusion** 是由 Stability AI 开发的**开源**扩散模型。Stable Diffusion 可以完成多模态任务，包括：文字生成图像（text2img）、图像生成图像（img2img）等。 ### 4.1 St ......
C温故补缺(十八):网络编程
## 计算机网络 参考:[TCP三次握手详解](https://blog.csdn.net/jun2016425/article/details/81506353). ### OSI模型 简单分层：  和自回归条件异方差模型 (GARCH) 及其在股票市场预测中的应用 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码 ......
NLP自然语言处理—主题模型LDA案例：挖掘人民网留言板文本数据|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=2155 最近我们被客户要求撰写关于NLP自然语言处理的研究报告，包括一些图形和统计输出。 随着网民规模的不断扩大，互联网不仅是传统媒体和生活方式的补充，也是民意凸显的地带。领导干部参与网络问政的制度化正在成为一种发展趋势，这种趋势与互联网发展的时代 ......
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 ......
Generative AI 新世界 | 大型语言模型（LLMs）概述
在上一篇《Generative AI 新世界：文本生成领域论文解读》中，我带领大家一起梳理了文本生成领域（Text Generation）的主要几篇论文：InstructGPT，RLHF，PPO，GPT-3，以及 GPT-4。本期文章我将帮助大家一起梳理另一个目前炙手可热的话题：大型语言模型（Lar ......
m基于ICP和网格拉普拉斯变形算法的三维模型配准matlab仿真
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 步骤一，搜索需要变形的坐标点，类似于论文中的变形控制点，只不过这里是自动的，而不是手动去控制。 步骤二，根据需要变形的控制点，对面进行处理，因为我们的数据除了点坐标外还有面，因此选择了处理的点之后，还需对面进行处理 步 ......
连网技术与网络管理 作业4
What's Gig0/0.1 and Gig0/0.2? I can only find Gig0/0，Gig0/1 and Gig0/3 Gig0/0.1 and Gig0/0.2 are subinterfaces of the GigabitEthernet0/0 interface. Th ......
07.类神经网络训练--局部最小值与鞍点
局部最小值于鞍点 训练模型的参数时，随着参数不断地更新，loss函数不会再继续下降，但是仍然对这个loss不满意 ，或者有时候发现一开始model就训练不起来，不论怎么更新参数loss函数都不会掉下去。我们认为在某个地方参数对loss的微分是0，于是梯度下降就失去了作用，这个时候训练就停止了，这个现 ......
深度学习降噪专题课：课程介绍
大家好~本课程基于全连接和卷积神经网络，学习LBF等深度学习降噪算法，实现实时路径追踪渲染的降噪 本课程偏向于应用实现，主要介绍深度学习降噪算法的实现思路，演示实现的效果，给出实现的相关代码 线上课程资料： 扫码加QQ频道，获得相关代码等资料，与群主交流讨论： 、VMnet8 (NAT模式)、VMnet1 (仅主机模式)，当然我们也可以根据需要自行创建更多的虚拟网络。 【个人实验环境】 pc：win11家庭版 虚拟机：VMware Workstati ......
深度解密 TCP 协议（三次握手、四次挥手、拥塞控制、性能优化）
作者：@古明地盆喜欢这篇文章的话，就点个关注吧，或者关注一下我的公众号也可以，会持续分享高质量Python文章，以及其它相关内容。：点击查看公众号 楔子 巨人的肩膀：公众号《小林 coding》 随着你工作经验的积累，你会越来越意识到底层网络协议的重要性。比如我们时时刻刻在使用的 HTTP 协议其实 ......
12、网络与通信
## 一、网络管理的概念 网络的有效管理需要通过网络管理系统来实现，该系统需包含一套继承在网络硬件和软件的全面的数据采集和控制工具。 ### 1.1 网络管理功能 如下是国际标准化组织在ISO 7498-4《开放系统互连-基本参考模型第4部分：管理框架》中建议的网络管理的主要功能。  ### 3、解决：关闭电脑的网络代理 - 具体步骤：在设 ......
《深度剖析CPython解释器》16. Python函数机制的深度解析(第三部分): 闭包的底层实现以及调用
https://www.cnblogs.com/traditional/p/13580694.html 楔子 上一篇我们看了函数是如何调用的，这一次我们看一下函数中局部变量的访问、以及闭包相关的知识。 函数中局部变量的访问 我们说过函数的参数和函数内部定义的变量都属于局部变量，所以它也一样是通过静态 ......