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卷积 神经网络 深度 模型

深度学习--初识GAN

深度学习--GAN网络 GAN是一种深度学习模型，全称为生成对抗网络（Generative Adversarial Networks）。它由两个神经网络组成：一个生成器网络和一个判别器网络。 生成器网络通过学习训练数据的分布，生成新的数据。而判别器网络则尝试区分生成器生成的数据和真实的训练数据。在训 ......
深度 GAN

Java网络编程入门

本篇博客将介绍Java网络编程的基础知识和常用的API。在阅读本篇博客之前，你需要具备Java编程的基础知识。 网络编程基础 在进行Java网络编程之前，我们需要先了解网络编程的基础概念。在网络编程中，主要有两个角色：客户端和服务器。 客户端是指发起网络请求的一方，服务器是指接收并处理请求的一方。客 ......
网络编程 网络 Java

Django4全栈进阶之路21 项目实战（在线报修）：创建App应用和Model模型

创建应用App python manage.py startapp RepairApp 创建模型 在models.py文件中定义一个Repair模型来表示报修单，其中包含以下字段： repair_id: 报修单号 repair_time: 报修时间 repair_person: 报修人 proble ......
实战 模型 Django4 项目 Django

动手学习深度学习-pandas dataframe转为张量

动手学习深度学习-pandas dataframe转为张量 创建数据 在当前目录的上一级目录创建csv文件，然后写入数据 import os os.makedirs(os.path.join('..','data'),exist_ok=True) # '..'表示上一级目录路径 data_file ......
张量 dataframe 深度 pandas

android：Retrofit2网络请求封装

原文地址 blog.csdn.net Retrofit使用 Retrofit是一个网络请求框架，先来说一下怎么使用 网络权限（添加到AndroidManifest.xml） <uses-permission android: /> gradle依赖（添加到build.gradle） 1. imple ......
Retrofit2 Retrofit android 网络

深度学习自学看懂论文的网站

救命啊！深度学习代码看不懂怎么办啊？一个网站彻底解决！-人工智能/AI/机器学习_哔哩哔哩_bilibili GitHub - labmlai/annotated_deep_learning_paper_implementations: 🧑‍🏫 59 Implementations/tutori ......
深度 论文 网站

13个开源类ChatGPT模型

在本文中，我们将解释开源 ChatGPT 模型的工作原理以及如何运行它们。我们将涵盖十三种不同的开源模型，即LLaMA，Alpaca，GPT4All，GPT4All-J，Dolly 2，Cerebras-GPT，GPT-J 6B，Vicuna，Alpaca GPT-4，OpenChatKit，Cha ......
模型 ChatGPT

P.25-设置资源所需权限、P.26-封装权限信息、P.27-RBAC权限模型

P.25-设置资源所需权限 SpringSecurity为我们提供了基于注解的权限控制方案，这也是我们项目中主要采用的方式。 我们可以使用注解去指定访问对应的资源所需的权限。 但是要使用它我们需要先开启相关配置springSecurity里面加。 @EnableGlobalMethodSecurit ......
权限 模型 资源 信息 RBAC

深度学习--LSTM网络、使用方法、实战情感分类问题

深度学习--LSTM网络、使用方法、实战情感分类问题 1.LSTM基础 长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，简称LSTM），是RNN的一种，为了解决RNN存在长期依赖问题而设计出来的。 LSTM的基本结构： 2.LSTM的具体说明 LSTM与RNN的结构相比，在参数更新的过 ......
使用方法 实战 深度 方法 情感

机器学习和深度学习的区别

机器学习和深度学习都属于人工智能领域，但它们有不同的方法和应用场景。 机器学习是一种利用统计学习算法让计算机模仿人类的学习过程来实现智能化的技术。机器学习的主要思想是从大量的数据中发掘规律和模式，然后将这些规律和模式应用到新的数据中进行预测和决策。聚类，聚合 深度学习是机器学习的一个分支，它利用多层 ......
深度 机器

刷爆朋友圈！前百度总裁陆奇最新AI重磅演讲：我的大模型世界观

陆奇的演讲刷屏了，我认真看了他的演讲稿，收获颇丰。 陆奇提到，人类社会的发展，大致可分为：农业化、工业化和数字化三个阶段。 在三个递进的阶段中，人类一直在探索如何减少烦琐且消耗能量的体力和脑力劳动，这是几万年来一以贯之的进化主线。 从农业化到工业化，以及工业化的纵深，其实是“机械和电器”渐进替代体力 ......
重磅 世界观 模型 总裁 朋友

如何查看Linux服务器网络配置信息

Linux查看网络配置的方法如下： 使用 ifconfig 命令查看网络接口的配置信息： ifconfig 输出的信息包括当前主机的网络接口、IP 地址、子网掩码、MAC 地址等。 使用 ip 命令查看网络接口、路由、网络地址转换等信息： ip addr show # 显示网络接口信息 ip rou ......
服务器 Linux 信息 网络

关于tcpdump命令抓包时网络接口的查询与指定

第一步：首先可以通过tcpdump命令的--list-interfaces选项，列出系统中的所有网络接口（这个与ip addr列出的还有略有点点差异） -D --list-interfaces Print the list of the network interfaces available on ......
接口 命令 tcpdump 网络

面向车载通信的TSN网络原型下篇：效果验证

前言 在上一篇文章中，我们概述性地介绍了北汇信息的面向车载通信的TSN网络原型上篇：原型概述。本篇文章将基于该原型，通过在多个场景中验证TSN协议的效果，向读者展示TSN在车载网络中的价值。通过实验验证，我们将深入了解TSN技术在车载网络中的实际应用和性能表现，为读者提供更为深入的了解和参考。 网络 ......
下篇 原型 效果 网络 TSN

精神网络学习笔记

本篇接上篇 深度学习笔记 喵~ 1. 精神网络模型 考虑到在之前的模型中，我们训练的模型的决策界限都可以轻易找到其表达式，相对来说较为简单，我们下面来看一个复杂的模型，精神网络。 精神网络模型是通过模仿人的神经元的出的模型，即大脑中一般会分为多层神经元，第一层神经元负责接受一个输入，然后刺激第二层神 ......
精神 笔记 网络

权限模型与建表及SQL语句编写

权限模型 RBAC权限模型 ​ RBAC权限模型（Role-Based Access Control）即：基于角色的权限控制。这是目前最常被开发者使用也是相对易用、通用权限模型。 准备工作 菜单表实体类 } 建表及SQL语句编写 CREATE DATABASE /*!32312 IF NOT EXI ......
语句 模型 权限 SQL

【IO】IO底层原理以及常见模型

1 前言 从基础讲起，IO底层原理是隐藏在Java编程知识 之下的基础知识，是开发人员必须掌握的基本原理，可以说是基础的 基础，更是大公司面试通关的必备知识。本节从操作系统的底层原理入手，通过图文并茂的方式为大家深入剖析高并发IO的底层原理，并介绍如何通过设置来让操作系统支持高并发。 2 IO读写的 ......
底层 模型 原理 常见

如何让ChatGPT 3.5 Turbo模型给你生成图片？

让ChatGPT 3.5 Turbo模型依赖网络接口，直接生成图片，国内可用体验地址: https://zizhu888.cn/chatgpt/index.html OpenAI DALL*E 图片AI 国内体验站(高成本，专业用法，通过AI进行图片创作)：zizhu888.cn/text2img/ ......
模型 ChatGPT 图片 Turbo 3.5

基于ovs+tk+KVM的分布式隔离网络建立

直接上代码 import subprocess import tkinter as tk from tkinter import messagebox import libvirt import re host_ip = '172.27.243.60' # 获取VLAN标签 def get_vlan ......
分布式 网络 ovs KVM tk

大规模 Transformer 模型 8 比特矩阵乘简介 - 基于 Hugging Face Transformers、Accelerate 以及 bitsandbytes

引言 语言模型一直在变大。截至撰写本文时，PaLM 有 5400 亿参数，OPT、GPT-3 和 BLOOM 有大约 1760 亿参数，而且我们仍在继续朝着更大的模型发展。下图总结了最近的一些语言模型的尺寸。 由于这些模型很大，因此它们很难在一般的设备上运行。举个例子，仅推理 BLOOM-176B ......
矩阵 Transformers bitsandbytes Transformer Accelerate

ARMA-EGARCH模型、集成预测算法对SPX实际波动率进行预测|附代码数据

全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=12174 最近我们被客户要求撰写关于ARMA-EGARCH的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文比较了几个时间序列模型，以预测SP500指数的每日实际波动率。基准是SPX日收益序列的ARMA-EGARCH模型。将其与GARCH模型进行比较 ......
算法 ARMA-EGARCH 模型 实际 代码

用COPULA模型进行蒙特卡洛(MONTE CARLO)模拟和拟合股票收益数据分析|附代码数据

全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=24535 最近我们被客户要求撰写关于COPULA模型蒙特卡洛的研究报告，包括一些图形和统计输出。 最近，copula 在仿真模型中变得流行起来。Copulas 是描述变量之间依赖关系的函数，并提供了一种创建分布以对相关多元数据建模的方法 使用 ......
数据 数据分析 收益 模型 代码

深度研究：接连创造高估值、高增长神话的PLG

组织架构不匹配、权责分配不清晰以及团队协作无机制是推进PLG业务面临的三大核心挑战，而安全软件公司Snyk以其指数级营收和估值增长的成功实践证明，构建合适且高效团队是助力PLG创新实现高速增长的关键，其经验值得借鉴。本文将通过分析Synk如何构建起全能型跨职能团队，如何定义PLG团队核心权责，以及如 ......
深度 神话 PLG

Docker修改容器网络模式

docker修改容器网络模式 一、创建容器时指定网终模式 docker run -d -p 外部访问端口:容器内端口 --net="网络模式" -v 本机目录:容器内目录 --name="容器名称" 镜像名 要执行的角本 docker ps 查看启动的容器列表 docker ps -a 查看所有的容 ......
容器 模式 Docker 网络

大模型入门（五）—— 基于peft微调ChatGLM模型

ChatGLM 是基于 General Language Model (GLM) 架构，针对中文问答和对话进行了优化。经过中英双语训练，辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术，ChatGLM因为是中文大模型，在中文任务的表现要优于LLaMa，我在一些实体抽取的任务中微调ChatGLM-6B， ......
模型 ChatGLM peft

03-1 燃烧系统分析方法与着火理论：热自燃基本模型、影响热自燃的因素

热自燃条件 第一步：作出假设 以封闭容器内可燃物质的着火过程为例，来分析热自燃问题。作出以下假设： 只有热反应，不存在链式反应； 容器的体积V和表面积F为定值； 容器内的参数（如温度浓度等）处处相同； 容器与环境之间仅存在对流换热，α为定值； 可燃物质的反应热Q为定值； 在整个着火过程中，可燃物质浓 ......
模型 因素 理论 方法 系统

【动手学深度学习】第四章笔记：多层感知机、权重衰减、暂退法、数值稳定性和模型初始化、环境和分布偏移

为了更好的阅读体验，请点击这里 4.1 多层感知机 4.1.1 隐藏层 由于仿射变换中的线性是一个很强的假设，因此导致了线性模型可能会不适用。线性意味着单调假设：任何特征的增大都会导致模型输出的增大或者模型输出的减小。 但是违反单调性的例子比比皆是。除此之外，分类任务中，仅依托像素强度分类也很不合理 ......
权重 多层 数值 稳定性 深度

深度学习--RNN实战与存在问题

深度学习--RNN实战与存在问题 时间序列预测 import numpy as np import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from matplotlib import pyplot as plt #数量 num ......
实战 深度 问题 RNN

关系网络

有n个人，他们的编号为1~n,其中有一些人相互认识，现在x想要认识y,可以通过他所认识的人来认识更多的人(如果a认识b,b认识c那么a可以通过b来认识c),求出x最少需要通过多少人才能认识y。 输入 第1行3个整数n、x、y,2≤n≤100; 接下来的n行是一个nXn的邻接矩阵,a[i][j]=1表 ......
网络

深度学习--RNN基础

深度学习--RNN基础 ​ RNN（Recurrent Neutral Network，循环神经网络），主要应用于自然语言处理NLP。 RNN表示方法 1.编码 因为Pytorch中没有String类型数据，需要引入序列表示法(sequence representation)对文本进行表示。 ​ 表 ......
深度 基础 RNN
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