卷积 神经网络 深度 模型
【花雕学AI】超级提问模型大全！150个ChatGPT神奇示例，让你的聊天更有趣！
引言你是否想要成为聊天高手，让你的对话更加有趣和深入？你是否想要掌握一些超级提问模型，让你的聊天更加有创意和挑战？你是否想要借助人工智能的力量，生成一些适合你的超级提问模型？ 如果你的答案是肯定的，那么你一定不能错过这篇文章。在这里，我们将为你揭秘ChatGPT，这是一种基于人工智能的聊天生成器，它 ......
175_模型_Power BI 显示详细信息(Show Ditails)
175_模型_Power BI 显示详细信息(Show Ditails) 一、背景 在 Power BI 数据分析的道路上有一个闭环：明细数据(详细信息)=>数据清洗=>根据业务建立模型=>出具数据分析报告(可视化)=>洞见问题=>根据问题指标返回业务人员问题指标的明细数据=>推动改善，监控洞见。 ......
双流网络
视频理解难点在于两处，一种是图像的appearance信息(外表信息)，另一种是运动信息（时序信息） 该文贡献有三点：1.双流 2.已证实，在少量数据下，只学习光流信息也能取得较好效果 3.为弥补数据的不足，在两个数据集上训练骨干网络，在两个数据集上都有效果提升 导言：与图像识别相比，视频中的动作信 ......
模型动态测试工具TPT 19 新特性速览
TPT19亮点 形式化需求：自动生成测试用例 在TPT 19中，测试用例可以通过形式化需求自动创建—只需要按下按钮。 此前，形式化需求已经自动评估。现在我们对此进行了更深一步的改进。 参数集的混合执行 TPT19中可以更容易地创建参数集，可以多次执行，当然也可以对其进行评估。 这意味着不同参数设置的 ......
图与网络——最小费用最大流Python实现
最小费用最大流问题是经济学和管理学中的一类典型问题。在一个网络中每段路径都有“容量”和“费用”两个限制的条件下，此类问题的研究试图寻找出：流量从A到B，如何选择路径、分配经过路径的流量，可以在流量最大的前提下，达到所用的费用最小的要求。如n辆卡车要运送物品，从A地到B地。由于每条路段都有不同的路费要 ......
sass样式穿透，深度作用选择器, 父选择器
scss .el-input-number { ::v-deep #inputNumber { text-align: left; } } css .el-input-number >>> #inputNumber { text-align: left; } & a { font-weight: b ......
nmap工具：一款开源的网络扫描和主机检测工具，可以用于发现计算机系统上运行的端口、服务以及操作系统等信息
1、nmap 是一款开源的网络扫描和主机检测工具，可以用于发现计算机系统上运行的端口、服务以及操作系统等信息。通过 nmap 的扫描，系统管理员可以获得自己网络环境下的详细情况，包括哪些端口正在监听，哪些服务正在运行等信息，可以在保证网络安全和稳定的前提下优化网络配置，增强网络安全性。 2、nmap ......
RBAC权限模型、建表及SQL语句编写
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。 建表及SQL语句编写 准备工作 创建数据库SQL表 CREATE DATABASE /*!32312 IF NOT EXISTS*/` ......
使用SIMCOM的SIM8260C-M2 5G通讯模组与本机网络调试助手通讯
偶然间得到了一块SIMCOM的底板，上方的模组是SIM8260C-M2 5G通讯模组，在同事的指导之下，实现了通过5G模组发访问本机网络调试助手的功能。步骤如下： ①、首先是根据官方文档，安装相关驱动； 网址链接：驱动安装 ②、驱动成功安装后，将底板连接上电脑，在设备管理器中能看到如下驱动； ③、打 ......
《安富莱嵌入式周报》第310期：集成大语言模型的开源调试器ChatDBG, 多功能开源计算器，M7内核航空航天芯片评估板, Zigbee PRO规范
周报汇总地址：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=forumdisplay&fid=12&filter=typeid&typeid=104 视频版： https://www.bilibili.com/video/BV1GM41157tV/ 1、集成大语言模型的调试器 ......
pytorch在有限的资源下部署大语言模型（以ChatGLM-6B为例）
pytorch在有限的资源下部署大语言模型（以ChatGLM-6B为例） Part1知识准备 在PyTorch中加载预训练的模型时，通常的工作流程是这样的： my_model = ModelClass(...)state_dict =torch.load(checkpoint_file) 用简单的话 ......
网络相关知识
https://zhuanlan.zhihu.com/p/147990921 子网访问 修改 子网路由器ip 然后修改 lan 内网 wan https://markrepo.github.io/maintenance/2018/07/13/ip-conflict-detection/ ip 冲突检 ......
子母钟（网络时钟系统）助力医院学校数字化建设
子母钟（网络时钟系统）助力医院学校数字化建设 子母钟（网络时钟系统）助力医院学校数字化建设 京准电子科技官微——ahjzsz 概述 医院时钟系统为全医院提供提供统一的准确时间，其主要作用是为整个医院的工作人员提供准确的时间服务，同时也为计算机系统及呼叫系统、BA系统、手术室控制系统以及其它弱电子系统 ......
计算机网络基础知识总结
原文地址 一、网络层次划分 国际化标准组织（ISO）在1978年提出了“开放系统互联参考模型”，即著名的OSI/RM模型（Open System Interconnection/Reference Model）。它将计算机网络体系结构的通信协议划分为七层，直下而上依次为：网络层（Physics La ......
计算机网络基础
一 网络通信原理 1、cs架构与BS架构Client< >server客户端软件（send) 服务端软件(recv)操作系统 操作系统计算机硬件< > 计算机硬件Browser（浏览器）< >server 2、 互联网的本质就是一系列的网络协议 一台硬设有了操作系统，然后装上软件你就可以正常使用了， ......
m基于WDM网络的波长分配算法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 波分复用WDM(Wavelength Division Multiplexing)是将两种或多种不同波长的光载波信号（携带各种信息）在发送端经复用器(亦称合波器，Multiplexer)汇合在一起，并耦合到光线路的同一 ......
Python使用GARCH，EGARCH，GJR-GARCH模型和蒙特卡洛模拟进行股价预测|附代码数据
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=20678 最近我们被客户要求撰写关于GARCH的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在本文中，预测股价已经受到了投资者，政府，企业和学者广泛的关注。然而，数据的非线性和非平稳性使得开发预测模型成为一项复杂而具有挑战性的任务 在本文中，我将解释如 ......
基于深度强化学习(DQN)的迷宫寻路算法
QLearning方法有着明显的局限性，当状态和动作空间是离散的且维数不高时可使用Q-Table存储每个状态动作的Q值，而当状态和动作时高维连续时，该方法便不太适用。可以将Q-Table的更新问题变成一个函数拟合问题，通过更新参数θ使得Q函数逼近最优Q值。DL是解决参数学习的有效方法，可以通过引进D ......
深度学习基础入门篇[七]：常用归一化算法、层次归一化算法、归一化和标准化区别于联系、应用案例场景分析。
深度学习基础入门篇[七]：常用归一化算法、层次归一化算法、归一化和标准化区别于联系、应用案例场景分析。 ......
阶梯网格计数模型 & Codeforces 1770G - Koxia and Bracket 题解
更差的阅读体验（bushi） 其实 2022 年省选前联考出过类似的套路，但当时太鸽了就没有总结。 阶梯网格计数问题是指以下一类问题： 问题：给定一个 $n$ 列阶梯状网格图，第 $i$ 列高度为 $c_i$（保证 $c_i$ 不降），每次可以向上或向右走一步，不能超出网格边界（即所有经过的点 $( ......
深度学习--可视化、过拟合
深度学习--可视化、过拟合 cmd运行命令：python -e visdom.server 用法: from visdom import Visdom viz = Visdom() viz.line([0.],[0.],win='train_loss',opts=dict(title='train ......
深度学习入门系列之doc
这周老师让把深度学习的名词过一遍，小玛同学准备在过一遍Deep Learning名词的同时把基本的模型也过一遍。 感谢杰哥发我深度学习入门系列能让我有机会快速入门。 下面就来doc一些学到的东西 感知器（线性单元）有个问题就是当面对的数据集不是线性可分的时候，“感知器规则”可能无法收敛，这意味着我们 ......
NAT（网络地址转换）
NAT是将私有IP地址通过边界路由转换成外网IP地址，在边界路由的NAT地址转换表记录下这个转换映射记录，当外部数据返回时，路由使用NAT技术查询NAT转换表，再将目标地址替换成内网用户IP地址。 1.静态NAT（basic基本NAT） 静态NAT就是一对一映射，内部有多少私有地址需要和外部通信，就 ......
java -- 网络编程
软件结构 C/S结构 ：全称为Client/Server结构，是指客户端和服务器结构。常见程序有ＱＱ、迅雷等软件。 B/S结构 ：全称为Browser/Server结构，是指浏览器和服务器结构。常见浏览器有谷歌、火狐等。 网络通讯协议 网络通信协议: 通信协议是对计算机必须遵守的规则，只有遵守这些规 ......
深度学习--全连接层、高阶应用、GPU加速
深度学习--全连接层、高阶应用、GPU加速 MSE均方差 Cross Entropy Loss：交叉熵损失 Entropy 熵： 1948年，香农将统计物理中熵的概念，引申到信道通信的过程中，从而开创了信息论这门学科，把信息中排除了冗余后的平均信息量称为“信息熵”。香农定义的“熵”又被称为香农熵或信 ......
深度神经网如何通过从数据中学习特征来帮助避免人工提取特征
深度神经网络（dnn）通过从数据中直接学习特征，无需人为干预或专业知识，可以帮助避免需要手动提取特征的繁琐过程。 深度神经网络由许多层组成，每个层都包含许多神经元。这些神经元组合成了一系列权重和偏差来映射输入特征到输出目标。通过反向传播算法，模型可以更新权重和偏差以优化其预测效果。 在训练dnn时， ......
计算机网络 ACL和ANT
目录 一、ACL概况 二、ACL工作过程 三、ACL实验 四、ANT概况 五、ANT工作过程 六、ANT实验 一、ACL概况 概念：主要是对报文进行区分，路由器会对报文进行检查，查看是否符合通过标准或者不通过标准，才判断允许通过和不允许通过 原理：当数据包经过接口时，路由器检查报文，做出相应的处理 ......
Docker容器数据卷与DockerFile已经Docker网络原理
5. Docker 容器数据卷： 5.1什么是Docker的容器数据卷： 将应用和环境打包成一个镜像 数据？如果数据都在容器中，那么我们容器删除，数据就会丢失！需求：数据可以持久化 例如：Mysql,容器删了，如果数据存放在容器当中，那么就是删库跑路了，因此我们希望Mysql的数据可以存储在本地当中 ......
对doccano自动标注使用的默认UIE模型进行微调以提高特定领域的实体识别能力，提高标注速度
虽然doccano的自动标注使用默认的UIE模型可以识别出一定的实体，但是在特定领域或者因为实体类别名不能被理解很多实体是识别不了的，所以我们可以通过自己标注的数据对模型进行微调来满足我们Auto Labeing的需求。 预处理doccano标注的数据 该章节详细说明如何通过doccano.py脚本 ......