图像 像素 前景 模型

R语言中的马尔可夫区制转移(Markov regime switching)模型|附代码数据

原文链接:http://tecdat.cn/?p=12187 原文出处:拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于马尔可夫区制转移模型的研究报告,包括一些图形和统计输出。 金融分析师通常关心检测市场何时“发生变化”:几个月或至几年内市场的典型行为可以立即转变为非常不同的行为。投资者希望及时发现这 ......
switching 模型 语言 代码 数据

​Github揽获3k+星!清华开源CogAgent:基于多模态大模型的GUI Agent

前言 本文提出了视觉 GUI Agent,使用视觉模态(而非文本)对 GUI 界面进行更全面直接的感知,从而做出规划和决策。对此,我们研发了多模态大模型 CogAgent,可接受 1120×1120 的高分辨率图像输入,不仅提升了通用视觉理解能力,还具备强大的 GUI Agent 能力。 本文转载自 ......
模态 CogAgent 模型 Github Agent

大语言模型优化方法简介:Prompt、RAG、Fine-tuning

GPT、LLama、Gemini等大语言模型虽展现出强大能力,但在实际应用中仍有问题,例如在准确性、知识更新速度和答案透明度方面,仍存在挑战。 论文“Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey(面向大语言模型的 ......
Fine-tuning 模型 语言 简介 方法

opencv库图像基础3直方图-python

opencv库图像基础3直方图-python 直方图是什么 OpenCV 中的直方图是图像中像素值分布情况的统计表示。它是图像空间域内像素值分布的图形表示,以便更好地理解颜色分布。 灰度直方图是图像中每个像素灰度值出现的次数或频数的统计结果。它只反映该图像中灰度值出现的频率,而未反映某一灰度值像素所 ......
直方图 图像 基础 opencv python

对盒模型的理解

CSS中的盒模型有两种:标准盒子模型、IE盒子模型。 盒模型都是由4个部分组成的:content、padding、border和margin。 标准盒模型和IE盒模型的区别在于设置width和height时,对应的范围不同: 标准盒模型的width和height属性的范围只包含了content; I ......
模型

图像化数据库工具DBeaver远程连接云服务器的MySQL数据库

一、安装宝塔面板 使用xshell、electerm、SecureCRT等远程终端连接登陆上云服务器,在Linux宝塔面板使用脚本安装 安装后,如下图:按照提示,在云服务器防火墙/安全组放行Linux宝塔面板的端口 在浏览器打开上述网址,登录Linux宝塔面板: 二、安装MySQL 在Linux宝塔 ......
数据库 数据 图像 DBeaver 服务器

书生·浦语大模型全链路开源体系——学习笔记

学习来源:https://www.bilibili.com/video/BV1Rc411b7ns/ 资料来源:https://github.com/InternLM/tutorial/discussions/36 (有同学发pdf,还有其他同学的笔记) 俺没啥知识积累,很多信息不太会折叠。姑且做个笔 ......
链路 书生 模型 体系 笔记

基于Matlab实现电力电子仿真模型

1. 引言电力电子是电力系统中的重要组成部分,它涉及到能量转换和功率控制等关键技术。为了研究和优化电力电子设备的性能,建立仿真模型是一种重要的手段。Matlab作为一种强大的数学软件,提供了丰富的工具和功能,可以帮助我们实现电力电子仿真模型。 2. Matlab实现电力电子仿真模型的基本步骤2.1 ......
模型 电力 Matlab 电子

三维模型数据的几何坐标变换的点云重建并行计算技术方法分析

三维工厂K3DMaker是一款三维模型浏览、分析、轻量化、顶层合并构建、几何校正、格式转换、调色裁切等功能专业处理软件。可以进行三维模型的网格简化、纹理压缩、层级优化等操作,从而实现三维模型轻量化。轻量化压缩比大,模型轻量化效率高,自动化处理能力高;采用多种算法对三维模型进行几何精纠正处理,精度高,... ......
坐标 几何 模型 方法 数据

中间件 ZK分布式专题与Dubbo微服务入门 3-1 zk数据模型介绍

0 课程地址 https://coding.imooc.com/lesson/201.html#mid=12694 1 重点关注 1.1 zookeeper数据模型概念介绍 zk的数据模型也可以理解为linux/unix的文件目录 : /usr/local/. 每一个节点都称之为znode,它可以有 ......
分布式 中间件 模型 专题 数据

202-STM32F103+EC800K(移远4G Cat1)基本控制篇(阿里云物联网平台)-设备使用一型一密动态注册方式连接云平台,并使用物模型Topic上报温湿度数据

<p><iframe name="ifd" src="https://mnifdv.cn/resource/cnblogs/ZLIOTB/EC800K/aliyun.html" frameborder="0" scrolling="auto" width="100%" height="1500">< ......
平台 模型 方式 动态 数据

201-STM32F103+EC800K(移远4G Cat1)基本控制篇(阿里云物联网平台)-设备使用一机一密方式连接云平台,并使用物模型Topic上报温湿度数

<p><iframe name="ifd" src="https://mnifdv.cn/resource/cnblogs/ZLIOTB/EC800K/aliyun.html" frameborder="0" scrolling="auto" width="100%" height="1500">< ......
平台 度数 模型 方式 设备

软件分身的发展趋势与前景展望

软件分身的发展趋势与前景展望 引言: 随着科技的不断进步和人工智能技术的快速发展,软件分身作为一种新兴的技术手段,正在逐渐引起人们的关注。它通过模拟人类思维和行为,使计算机系统能够具备自主决策和执行任务的能力。本文将探讨软件分身的发展趋势,并展望其在未来的前景。 一、技术发展趋势 深度学习与神经网络 ......
前景展望 前景 趋势 软件

R语言广义线性模型(GLM)、全子集回归模型选择、检验分析全国风向气候数据|附代码数据

全文链接:http://tecdat.cn/?p=30914 最近我们被客户要求撰写关于广义线性模型(GLM)的研究报告,包括一些图形和统计输出。 我们正和一位朋友讨论如何在R软件中用GLM模型处理全国的气候数据。本文获取了全国的2021年全国的气候数据 采样时间:2021年1月1号~2021年12 ......
模型 数据 子集 广义 风向

R语言SVM模型文本挖掘分类研究手机评论数据词云可视化

全文链接:https://tecdat.cn/?p=34772 原文出处:拓端数据部落公众号 随着大数据时代的来临,数据挖掘和机器学习在诸多领域中的应用价值日益凸显。手机评论数据作为消费者对产品和服务的主观反馈,具有巨大的商业价值。本文旨在帮助客户通过R语言实现支持向量机(SVM)模型在文本挖掘分类 ......
模型 文本 语言 数据 手机

基于FPGA的图像高斯滤波实现,包括tb测试文件和MATLAB辅助验证

1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a vivado2019.2 3.算法理论概述 基于FPGA的图像高斯滤波实现是一种利用FPGA硬件平台对图像进行高斯滤波处理的方法。下面将详细介绍这种方法的原理和数学公式。 一、原理 高斯滤波是一种线性平滑滤波,适用于消除高斯噪声, ......
图像 文件 MATLAB FPGA

(上模型)标签库拆分多个词条后导入

import pandas as pd import os def split_excel(original_file, target_folder): # 读取原始Excel文件 df = pd.read_excel(original_file) # 计算要拆分成多少个新表格 number_of_ ......
词条 模型 多个 标签

玩转Python:处理图像,两个非常重要的库,很实用,附代码

在Python中,图像处理是一个涉及图像分析、编辑和处理的广泛领域。有几个流行的库通常用于处理图像,每个库都有其特殊的功能和优势。以下是一些常用的Python图像处理库: 1. Pillow (PIL Fork) Pillow是Python Imaging Library (PIL)的一个分支,它添 ......
图像 两个 代码 Python

AT事务模型使用

机制 两阶段提交协议的演变: 一阶段:业务数据和回滚日志记录在同一个本地事务中提交,释放本地锁和连接资源。 二阶段: 提交异步化,非常快速地完成。 回滚通过一阶段的回滚日志进行反向补偿。 集成过程 参考Seata客户端集成 工作机制 一阶段 根据update语句的条件组成select脚本,查询得到更 ......
模型 事务

像素和DIP的区别和应用

——什么是DIP(Device Independent Units,设备独立像素)? 是指在不考虑具体设备的屏幕分辨率和物理尺寸的情况下定义的一种长度单位,通常用于描述在不同设备上的显示效果。但是,在实际应用中,DIP的值仍然会受到屏幕分辨率和物理尺寸的影响。 ——什么是像素? 像素是图像处理中的基 ......
像素 DIP

大模型如何部署上线

部署大型语言模型是一个详尽且复杂的过程,需要开发者们具备深入的理解和精确的实施策略。以下是对各个开发步骤的简单介绍,欢迎各位开发者一起讨论交流。 数据集的准备与处理 在部署大型语言模型之前,首先需要准备一个广泛且多样化的数据集。这个数据集应该涵盖多个领域、不同风格和语境的文本数据,这样能确保模型全面 ......
模型

在百度千帆大模型服务器训练的记录

1.训练模型 ChatGLM3-6B-32K 1.1数据 训练数据 本地:llama_factory_train_data_2 1.1.1 加载数据 将数据文件放到 /home/LLaMA-Factory/data 下 修改dataset_info.json文件, 在末尾加上 "modify_lor ......
模型 服务器

书生浦语大模型

书生·浦语全链路开源体系 数据:书生·万卷 文本,图像,视频 总数据量:2TB 开放平台:OpenDataLab 预训练:InternLM-Train 高可扩展,兼容主流生态 微调:XTuner 增量续训:学习新知识 有监督微调:学会理解和遵循指令,或注入少量领域知识 XTuner:7B模型最低8G ......
书生 模型

BOSHIDA DC电源模块的应用范围与市场前景

BOSHIDA DC电源模块的应用范围与市场前景 DC电源模块广泛应用于各种电子设备和系统中,包括通信设备、计算机、工业自动化设备、医疗设备、航天航空设备、新能源设备等。它们为这些设备提供稳定的直流电源,保证设备的正常运行。 DC电源模块主要用于为电子设备提供稳定的直流电源,其应用范围非常广泛。以下 ......
电源模块 模块 前景 范围 电源

图像识别的技术前沿:人工智能与机器学习的融合

图像识别的技术前沿在于人工智能(AI)与机器学习(ML)的融合。这种融合使得图像识别系统能够从大量数据中自动学习并识别出各种模式,从而在复杂和动态的环境中实现更高的准确性和鲁棒性。 机器学习在图像识别中发挥着越来越重要的作用。传统的图像识别方法通常依赖于手工制作的特征提取和特征匹配,而机器学习则通过 ......

3D图像如何去除噪声掉点的10种方法

在处理3D图像或点云数据时,可能会遇到一些异常点,这些点可能是由于噪声、错误的测量或其他因素造成的。这些异常点可能会对图像分析和处理的准确性产生负面影响。为了提高数据质量,通常需要通过滤波算法来去除这些异常点。以下是几种常见的3D点云数据去噪和滤波方法:统计滤波器(StatisticalOutlie ......
噪声 图像 方法

欢迎 Mixtral - 当前 Hugging Face 上最先进的 MoE 模型

最近,Mistral 发布了一个激动人心的大语言模型: Mixtral 8x7b,该模型把开放模型的性能带到了一个新高度,并在许多基准测试上表现优于 GPT-3.5。我们很高兴能够在 Hugging Face 生态系统中全面集成 Mixtral 以对其提供全方位的支持 🔥! Hugging Fac ......
最先 模型 Mixtral Hugging Face

AI-人工智能大模型

大模型 1.NLP 模型 GPT :OpenAI的GPT系列 ChatGPT BERT:Google 基于 Transformer (变换器)的双向编码器表示 (BERT) 技术由 Google 开发, 通过在所有层中共同调整左右情境,利用无标记文本预先训练深度双向表示 Gemini llama M ......
人工智能 人工 模型 智能 AI

大模型实战营第一课心得笔记

1、了解专用模型和通用大模型,以及书生浦语大模型开源历程、轻量级、中量级以及重量级三种不同大模型系列,和其他大模型的性能对比。 2、了解从模型到应用的主要步骤以及书生大模型各步骤采取的主要技术,如训练数据,预训练、微调、开源评测体系等。 3、现有的疑问:书生中量级的使用商业成本以及具体功能性能表现, ......
实战 模型 心得 笔记

Matlab 将矩阵(图像)写入.raw 格式文件

笔者近期在将 bmp 图像格式图像转为 raw 过程中遇到了一些问题,主要是 fwrite 在写入矩阵时的元素顺序问题。要想保证存储后的 raw 图像能够正常的用 ps 打开,需要将元素按正确的顺序存储。 Matlab 中 fwrite 在写入矩阵时是列优先的,也就是先写入第 1 列,再第 2 列, ......
矩阵 图像 格式 文件 Matlab
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