卷积 神经网络 深度 模型

零样本文本分类应用:基于UTC的医疗意图多分类,打通数据标注-模型训练-模型调优-预测部署全流程。

零样本文本分类应用:基于UTC的医疗意图多分类,打通数据标注-模型训练-模型调优-预测部署全流程。 1.通用文本分类技术UTC介绍 本项目提供基于通用文本分类 UTC(Universal Text Classification) 模型微调的文本分类端到端应用方案,打通数据标注-模型训练-模型调优-预 ......
模型 样本 意图 文本 流程

推荐系统的双塔模型,问答

想问一下各位大佬:1.推荐系统的双塔模型中,为什么用户向量和商品向量的内积可以表示用户对物品的兴趣呢?因为内积描述的是两个向量之间的相似度,而用户和物品的特征差别很大。2.即便用户和物品很相似,可以用相似度来刻画喜爱程度吗? ......
模型 系统

《rv1109 部署yolov5训练模型汇总》

环境以及相关软件版本:yolov5(v5.0)、Ubuntu18.04、rknn-toolkit 1.7.3、rv1109 一.yolov5环境安装 1 conda安装 1.1 Anaconda 安装包: 在浏览器中打开 https://www.anaconda.com/products/indiv ......
模型 yolov5 yolov 1109 rv

常用网络协议神图

本图来自网络 ......
常用 网络

网络基础汇总

主要覆盖:网络基础、TCP/UDP 高频面试题、HTTP 协议、Cookis/session、滑动窗口机制等知识点。 目录 网络分层基础 0.1 OSI七层模型 与 TCP五层模型 0.2 五层模型 vs 网络协议有哪些? 0.3 什么是面向有连接 vs 面向无连接? 0.4 UDP和TCP的区别是 ......
网络基础 基础 网络

网络流的C++代码实现与过程讲解

网络流是一种非常重要的图论算法,它在许多实际问题中得到广泛应用。本文将介绍网络流算法的C++代码实现与过程讲解。 算法概述 网络流算法是通过将图中的边看作流量通道,将图的点看作流量的起点或终点,来求解图中的最大或最小流量的问题。它是一种非常重要的最优化算法,广泛应用于图论、运筹学、计算机网络等领域。 ......
过程 代码 网络

分布滞后线性和非线性模型(DLNM)分析空气污染(臭氧)、温度对死亡率时间序列数据的影响|附代码数据

全文下载链接 http://tecdat.cn/?p=23947 最近我们被客户要求撰写关于分布滞后线性和非线性模型的研究报告,包括一些图形和统计输出。 分布滞后非线性模型(DLNM)表示一个建模框架,可以灵活地描述在时间序列数据中显示潜在非线性和滞后影响的关联。该方法论基于交叉基的定义,交叉基是由 ......

R语言神经网络模型预测多元时间序列数据可视化

全文链接:http://tecdat.cn/?p=32198 原文出处:拓端数据部落公众号 多元时间序列建模一直是吸引了来自经济,金融和交通等各个领域的研究人员的主题。多元时间序列预测的一个基本假设是,其变量相互依赖。 在本文中,我们使用了专门针对客户的多元时间序列数据设计的神经网络框架,拟合单隐层 ......

CS144 计算机网络 Lab1:Stream Reassembler

前言 上一篇博客中我们完成了 Lab0,使用双端队列实现了一个字节流类 ByteStream,可以向字节流中写入数据并按写入顺序读出数据。由于网络环境的变化,发送端滑动窗口内的数据包到达接收端时可能失序,所以接收端收到数据之后不能直接写入 ByteStream 中,而是应该缓存下来并按照序号重组成正 ......
计算机网络 Reassembler Stream Lab1 144

深度学习--数学运算符

深度学习--数学运算符 基础运算符 加减乘除 import torch a=torch.randint(1,10,[2,2]) b=torch.randint(1,10,[2,2]) print(a) #tensor([[9, 7],[5, 8]]) print(b) #tensor([[2, 4] ......
运算符 深度 数学

地形模型贴正射影像图

一、GlobalMapper的DEM输出为dxf格式 1. 1加载tif格式的DEM,加载时注意选择yes elevation data。 1.2 Export elevation grid format-》DXF Mesh或DXF Point file, (1)选择DXF Mesh (2)输出DX ......
射影 地形 模型

网络流

网络流 Dinic算法 P3376 【模板】网络最大流 算法思想 1、先用bfs对图进行分层,如果图不连通则结束 2、用dfs寻找增广路,对于一个节点来说,只找比他深度多一的增广路,找到就返回流量,正向边加,反向边减。 3、使用当前弧优化 代码 #include<bits/stdc++.h> #de ......
网络

linux安全模型

linux安全模型Linux是一个多用户、多任务的操作系统,具有很好的稳定性与安全性,在幕后保障Linux系统的安全则是一系列复杂的配置工作。本章将详细讲解文件的所有者、所属组以及其他人可对文件进行的读(r)、写(w)、执行(x)等操作,还可以在Linux系统中添加、删除、修改用户账户信息。我们还可 ......
模型 linux

ONVIF网络摄像头(IPC)客户端开发—RTSP RTCP RTP加载AAC音频流

前言: RTSP,RTCP,RTP一般是一起使用,在FFmpeg和live555这些库中,它们为了更好的适用性,所以实现起来非常复杂,直接查看FFmpeg和Live555源代码来熟悉这些协议非常吃力,这里将它们独立出来实现,以便更好的理解协议。本文主要介绍RTSP,RTCP,RTP加载AAC音频流。 ......
摄像头 客户端 音频 客户 ONVIF

ONVIF网络摄像头(IPC)客户端开发—RTSP RTCP RTP加载H264视频流

前言: RTSP,RTCP,RTP一般是一起使用,在FFmpeg和live555这些库中,它们为了更好的适用性,所以实现起来非常复杂,直接查看FFmpeg和Live555源代码来熟悉这些协议非常吃力,这里将它们独立出来实现,以便更好的理解协议。本文主要介绍RTSP,RTCP,RTP加载H264数据流 ......
视频流 摄像头 客户端 客户 ONVIF

ONVIF网络摄像头(IPC)客户端开发—ONVIF介绍

​ 1.前言: 网上已经有很多关于ONVIF开发的资料,这里概括介绍一下ONVIF协议以及介绍一下我自己在开发ONVIF网络摄像头的一些流程和经验,做个开发记录和经验总结,以备将来查看,也可供他人参考。如有错误,欢迎你的留言纠正,让我们共同成长。系列博客包括: 《ONVIF网络摄像头(IPC)客户端 ......
ONVIF 摄像头 客户端 客户 网络

ONVIF网络摄像头(IPC)客户端开发—最简RTSP客户端实现

前言: 网上对于RTSP协议客户端的表述和实现非常不清晰,在实际使用中,FFMPEG和live555这些软件已经实现了RTSP客户端和服务端的所有功能,但是它们并没有将RTSP协议独立出来,通过看live555或是FFMPEG这些第三方库的源码来学习rtsp协议还是非常吃力。这里根据协议自己现实一个 ......
客户端 客户 摄像头 ONVIF 网络

图与网络——中国邮递员问题的R实现

中国邮递员问题是邮递员在某一地区的信件投递路程问题。邮递员每天从邮局出发,走遍该地区所有街道再返回邮局,问题是他应如何安排送信的路线可以使所走的总路程最短。这个问题由中国学者管梅谷在1960年首先提出,并给出了解法——“奇偶点图上作业法”,被国际上统称为“中国邮递员问题”。用图论的语言描述,给定一个 ......
邮递员 问题 网络

计算机网络 单臂路由与三层交换机

目录 一、单臂路由概况 二、单臂路由的通信过程 三、单臂路由的缺点 四、单臂路由 实验一 五、三层交换机概念 六、交换机工作过程 七、交换机实验一、二 一、单臂路由概况 概念:单臂路由实现不同vlan之间的通信。 单臂路由主要是通过子接口来完成, 例子:int g0/0/1.10 //进入g0子接口 ......
单臂 路由 交换机 计算机网络

深度学习--PyTorch维度变换、自动拓展、合并与分割

深度学习--PyTorch维度变换、自动拓展、合并与分割 一、维度变换 1.1 view/reshape 变换 ​ 这两个方法用法相同,就是变换变量的shape,变换前后的数据量相等。 a=torch.rand(4,1,28,28) a.view(4,28*28) #tensor([[0.9787, ......
维度 深度 PyTorch

用一阶矩初步控制随机二叉树的深度

回顾 Catalan 数 $$ C = z(1 + C)^2, $$ 根据 Lagrange 反演, 我们有 $$ z^n^k = \frac{k}{n}[t^{n-1}] (1+t)^{2n+k-1} = \frac{k}{n} \binom{2n+k-1}{n+k}. $$ 考虑计数随机二叉树有 ......
深度

深度学习基础入门篇[六]:模型调优,学习率设置(Warm Up、loss自适应衰减等),batch size调优技巧,基于方差放缩初始化方法。

深度学习基础入门篇[六]:模型调优,学习率设置(Warm Up、loss自适应衰减等),batch size调优技巧,基于方差放缩初始化方法。 ......
方差 深度 模型 技巧 基础

DyLoRA:使用动态无搜索低秩适应的预训练模型的参数有效微调

又一个针对LoRA的改进方法: DyLoRA: Parameter-Efficient Tuning of Pretrained Models using Dynamic Search-Free Low Rank Adaptation https://arxiv.org/pdf/2210.07558 ......
模型 参数 动态 DyLoRA

一些有意思的金融模型---施工行业没油水可榨了--施工企业生产得最终目的类似银行

起因 所在行业:建筑工程施工 钱的本质是等价交换,或者说经济的本质,在于印钱和流通,当钱被卡住多了,拿钱的就成了大爷。 机制需要得人 所以我们不妨设立一个这样机制。 这个机制需要几个人。 施工企业 银行 施工企业的合作老板 类似房地产金融模型机制 这个机制运转集中在于钱。而且这个钱是以贷款的形式。但 ......
油水 施工企业 模型 目的 银行

48 结束语 | 点线网面,一起构建MySQL知识网络

时光流逝,这是专栏的最后一篇文章。回顾整个过程,如果用一个词来描述,就是“没料到”: 我没料到文章这么难写,似乎每一篇文章都要用尽所学; 我没料到评论这么精彩,以致于我花在评论区的时间并不比正文少; 我没料到收获这么大,每一次被评论区的提问问到盲点,都会带着久违的兴奋去分析代码。 如果让我自己评价这 ......
点线 结束语 知识 MySQL 网络

网络对抗实验五 信息搜集与漏洞扫描

#实践内容 ###一、各种搜索技巧的应用 #####1. 搜索网址目录结构 使用kali,依次输入如下指令:可以找到如下目录 msfconsole use auxiliary/scanner/http/dir_scanner set THREADS 20 set RHOSTS www.baidu.c ......
漏洞扫描 漏洞 网络 信息

深度学习--PyTorch定义Tensor以及索引和切片

深度学习--PyTorch定义Tensor 一、创建Tensor 1.1未初始化的方法 ​ 这些方法只是开辟了空间,所附的初始值(非常大,非常小,0),后面还需要我们进行数据的存入。 torch.empty():返回一个没有初始化的Tensor,默认是FloatTensor类型。 #torch.em ......
深度 索引 PyTorch Tensor

ubuntu netplan检测网络配置

Ubuntu 18.04 网络配置与Ubuntu 16.04网络配置变动较大. Ubuntu 18.04网络的配置与控制发生了很大的变化。不需要 interfaces 文件和 /etc/init.d/networking ,现在使用 Netplan。Netplan 是某些 Linux 发行版配置网络 ......
netplan ubuntu 网络

【C#】【HttpClient】下载网络文件

WebClient 参考:https://blog.csdn.net/qq_34739157/article/details/125373179 HttpClient 参考(WebClient已经过时了):https://blog.csdn.net/qq_33033813/article/detai ......
HttpClient 文件 网络

积性函数与狄利克雷卷积

积性函数 定义 设$f\left(n\right)$为数论函数,若: $\left(1\right)f\left(1\right)=1$ $\left(2\right)$若$\left(a,b\right)=1,f\left(ab\right)=f\left(a\right)f\left(b\rig ......
卷积 函数