526互联

图谱 模型 核心 知识

「云渲染知识」建筑效果图用什么软件制作？

高品质的建筑效果图需要利用插件来模拟复杂的场景、光线照射和天气变化。然而，许多专业人士可能不清楚有哪些软件可以实现这样的效果。下面将介绍一些常用的软件来帮助实现高品质的建筑效果图。 一、建筑效果图必备软件 1、三维建模工具 Autodesk 3ds Max：强大的建模工具，用于创建复杂的三维模型和高 ......
效果图 效果 知识 软件

生活常识-贵金属-黄金知识

前言全局说明 生活常识-贵金属-黄金知识 内容来源于网络 一、单位 Au 黄金化学符号 g 是黄金 gold 的缩写 来源：微信视频号“西安黄金小郭” 二、标号 AU999 或 g999 是纯黄金 AU750 或 g750 代表含金量 75% 三、没有字母只有数字标号 999 这种不是黄金规范标号， ......
生活常识 贵金属 常识 黄金 知识

使用PyTorch实现混合专家(MoE)模型

Mixtral 8x7B 的推出在开放 AI 领域引发了广泛关注，特别是混合专家（Mixture-of-Experts：MoEs）这一概念被大家所认知。混合专家(MoE)概念是协作智能的象征，体现了“整体大于部分之和”的说法。MoE模型汇集了各种专家模型的优势，以提供更好的预测。它是围绕一个门控网络 ......
模型 PyTorch 专家 MoE

记录下在linux部署大语言模型和聊天服务、简历服务等

1、弄清楚外网、内网的区别 2、宝塔面板的使用。 命令行输入 bt 、 bt default（本质是linux开了个端口服务用于宝塔管理服务、代理服务等） 3、netstat -tuln 查看正在运行的端口。 4、服务都启动之后，用宝塔代理相关端口 ， 使用 ufw 、 iptables、 fire ......
模型 语言 简历 linux

JavaScript函数云计算：实现高效计算的核心技术

Laravel是一个流行的PHP框架，它具有出色的可测试性，可以帮助开发人员在更短的时间内编写可靠的代码。但是，即使使用了这个框架，也可能会出现测试覆盖率较低的情况。测试覆盖率是指代码中已由测试案例覆盖的部分比例。测试覆盖率越高，代码质量越高。在本文中，我们将分享几种技巧，帮助您提高Laravel应 ......
JavaScript 函数 核心 技术

数据结构 图的基本知识

图的基本知识： 在n个结点的无向图中，若该图是连通图,则其边数大于等于n-1， 在n个结点的无向图中，若边数大于(n-2)(n-1)/2+1，则该图必是连通图 就是说连通是比较强的条件 2.用邻接矩阵法存储一个图所需的存储单元数目与图的边数有关。（） 正确 错误 这一题有歧义：如果不考虑邻接矩阵的压 ......
数据结构 基本知识 结构 知识 数据

数据结构图的基本知识题

判断题 1.在n个结点的无向图中，若边数大于n-1,则该图必是连通图。 ​ T F 解释： 以下两种说法是对的： 在n个结点的无向图中，若该图是连通图,则其边数大于等于n-1， 在n个结点的无向图中，若边数大于(n-2)(n-1)/2，则该图必是连通图 就是说连通是比较强的条件 2.用邻接矩阵法存储 ......
结构图 基本知识 结构 知识 数据

unity3d修改模型位置

using System.Collections; using System.Collections.Generic; using UnityEngine; public class VCCameraWorkerController : MonoBehaviour { public Vector3 ......
模型 位置 unity3d unity3 unity

Omics辅助育种统计方法：最小二乘与混合模型

此幻灯片是来自“Omics辅助育种统计方法”短期课程中的一节：Applications for Ordinary Least Squares and Mixed Models。作者Malachy Campbell，博后毕业于康奈尔大学，是一名计算生物学家，专注于统计基因组学和数量遗传学。热衷于从大规 ......
模型 方法 Omics

GS | 佛罗里达大学Salvador报告：数量遗传和育种中的混合模型

本报告来自佛罗里达大学Salvador A. Gezanboshi博士。Salvador是一位拥有20多年经验的育种家/数量遗传学家，在育种、统计分析和遗传改良咨询方面有着丰富的经验。同时，他也是VSN的国际顾问，没错，就是那个开发了大名鼎鼎的ASReml的VSN。在大学或研究机构任职期间，他主要集 ......
Salvador 模型 数量 报告 大学

浦语书生大模型实战训练营01笔记

大模型总的发展趋势：单一模型处理单一任务到一个模型解决多个任务 书生.浦语大模型开源历程：internLM大模型发布-》全面商业、开源支持8k语境全链路开源体系》多模态预训练语料库开源发布-》1.1版本迭代升级，开源智能体框架支持语言模型到智能体升级转换-》增强版发布开源工具全线升级 书生.浦语大模 ......
训练营 书生 实战 模型 笔记

R语言分布滞后非线性模型（DLNM）研究发病率，死亡率和空气污染示例|附代码数据

全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=21317 最近我们被客户要求撰写关于分布滞后非线性模型（DLNM）的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文提供了运行分布滞后非线性模型的示例，同时描述了预测变量和结果之间的非线性和滞后效应，这种相互关系被定义为暴露-滞后-反应关联 数据集包含 ......
非线性 空气污染 死亡率 发病率 示例

什么是大语言模型的“幻觉”

使用ChatGPT的朋友应该遇到过这样的情况，模型有时候会答非所问甚至自相矛盾，这种情况被成为大语言模型的“幻觉”，即在处理和生成文本时出现的一些特定的错误或误解。这些幻觉可能源于模型对现实世界的理解不足、数据训练的偏差、或者算法本身的局限性。 出现幻觉的原因有几个方面： 1、数据训练偏差 LLM通 ......
幻觉 模型 语言

多模态大模型少样本自适应综述

前言 在医学成像和遥感等一些细粒度领域，多模态基础模型的性能往往不尽人意。因此，许多研究者开始探索这些模型的少样本适应方法，逐渐衍生出三种主要技术途径：1）基于提示的方法；2）基于适配器的方法；3）基于外部知识的方法。尽管如此，这一迅速发展的领域产生了大量结果，但尚无全面的综述来系统地整理研究进展。 ......
模态 样本 模型

涨知识 —— 别寄辣味泡面了，日本灾区不欢迎

相关: 别寄辣味泡面了，日本灾区不欢迎 给灾区送事物要注意： 不能送辣的（除非是冬天天冷需要一定的御寒提温），因为灾区往往都缺饮用水。 不能送太咸的事物（咸菜这种单独的配菜除外），因为灾区往往都缺饮用水。 不能送熟食，因为灾区往往食物保存条件差，不可能有冰箱来提供，需要保质期长的事物。 不能送与救援 ......
辣味 灾区 知识

大模型RAG之向量检索技术-结合LSTM模型编码

本文将介绍两种编码方式，一种直接采用bert进行编码query与待匹配数据；另一种将待匹配数据构造成key-value的形式，key表示从每个待匹配数据的概念或者抽象描述，value是对应的待匹配数据，将query和key进行编码，lstm从过query查询到key之后，就可以获取对应的value ......
模型 向量 编码 技术 LSTM

PV视角之3D检测模型Sparse4D系列

在自动驾驶视觉感知系统中，为了获得环绕车辆范围的感知结果，通常需要融合多摄像头的感知结果。比较早期的感知架构中，通常采用后融合的范式，即先获得每个摄像头的感知结果，再进行结果层面的融合。后融合范式主要的问题在于难以处理跨摄像头的目标（如大卡车），同时后处理的负担也比较大。而目前更加主流的感知架构则是 ......
视角 Sparse4D 模型 Sparse4 Sparse

什么是大模型RAG?RAG与funtionCalling的区别是什么？

大模型的RAG（Retrieval-Augmented Generation）与Function Calling都是用于增强大型语言模型（如GPT）的技术，但它们的工作原理和应用场景有所不同。 Retrieval-Augmented Generation (RAG): 原理：RAG结合了信息检索和文 ......
funtionCalling RAG 模型

模型类序列化器

1 原来用的Serilizer跟表模型没有直接联系， 模型类序列化器ModelSerilizer，跟表模型有对应关系 2 使用 class BookModelSerializer(serializers.ModelSerializer): class Meta: model=表模型 # 跟哪个表模型 ......
序列 模型

【略读论文|大模型相关】Zero-Shot Relational Learning on Temporal Knowledge Graphs with Large Language Models

时间：2023 学校：慕尼黑大学 创新点： 1.据我们所知，这是第一个试图在TKGF背景下研究零射击关系学习的工作。 2.我们设计了一种基于llm的方法zrLLM，并设法在零射击关系推理中增强各种基于嵌入的TKGF模型。 3.实验结果表明，zrLLM有助于大大提高所有考虑的TKGF模型对包含未见零射 ......
Relational Zero-Shot Knowledge Learning Language

星型模型&雪花模型

数据集市（Data Mart）也有称ADS（Application Data Store），数据集市将主题层和基础层的数据按照各业务的实际需求进行聚合，形成宽表或数据立方体（Cube），可直接供业务部门和数据分析团队使用。 数据集市中主要存在的是事实表（fact）和维度表（dimension）。 事 ......
模型 雪花 amp

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 ......
正态分布 模型 指数 语言 代码

齿轮知识

机械齿轮齿数要不少于17 17+3 或者17+2 否则会根切 塑料齿轮模数通常选0.5-0.8 齿轮齿数一般不小于10 否则强度不够 齿轮慢走丝精度可达到1um 快走丝精度0.01mm ......
齿轮 知识

软件测试（2）-核心竞争力

首先，测试大致可分为两类：功能测试、测试开发。 1 功能测试核心竞争力 1.1 测试策略设计能力 出色的测试策略设计能力，可以非常明确地回答这些关键问题： 测试要具体执行到什么程度； 测试需要借助什么工具； 如何运用自动化测试以及自动化测试框架，以及如何选型； 测试人员资源如何合理分配； 测试进度如 ......
软件测试 竞争力 核心 软件

AI_NLP以及SAM的理解-分割模型

机器学习 一般机器学习分为有监督学习，无监督学习和强化学习 无监督学习 Unsupervised Learning Self-Supervised Learning，又称为自监督学习 -Self-Supervised Learning 的核心思想 Masked Autoencoders Are Sc ......
模型 AI_NLP NLP SAM AI

Kubernetes核心组件之kube-proxy实现原理

kube-proxy，负责为Service提供集群内部的服务发现和负载均衡。 1 介绍 了解不同网络组件的工作原理有助于正确设计和配置它们，以满足你的应用程序需求。 在Kubernetes网络的背后，有一个在幕后工作的组件。它将你的服务（Services）转化为一些可用的网络规则。这个组件被称为 K ......
Kubernetes kube-proxy 组件 原理 核心

用一张图片测试几个大模型的看图理解，文心一言表现不佳，通义千问了解最到位！

样图如下： 用上面的图片，在几个主流的AI大模型中进行识别理解，最终的理解各有不同。 不过最让我意外的是 文心一言 居然理解的最不到位！ 下图是文心一言的看图理解： 下图是通义千问的看图理解： 下图是讯飞星火的看图理解： 大家觉得哪一个理解的最到位？？？？？ ......
文心 模型 图片

数据治理9大核心领域（转）

转自：https://blog.csdn.net/xiyuzhanshen123/article/details/96484520 数据治理不仅需要完善的保障机制，还需要理解具体的治理内容，比如我们的数据该怎么进行规范，元数据又该怎么来管理，每个过程需要哪些系统或者工具来进行配合呢？这些问题都是数据 ......
核心 领域 数据

git小知识

1、集中化的版本控制系统，存在下面的问题： 单点故障： 中央服务器宕机，则其他人无法使用；如果中心数据库磁盘损坏又没有进行备份，你将丢失所有数据。本地版本控制系统也存在类似问题，只要整个项目的历史记录被保存在单一位置，就有丢失所有历史更新记录的风险。 必须联网才能工作： 受网络状况、带宽影响。 2、 ......
知识 git

使用docker搭建deepspeed多机多卡分布式微调大模型环境

前置环境：两台可以互通的centos服务器（服务器1、服务器2），docker，NVIDIA驱动 docker创建overlay共享网络 1）选用服务器1作为manage节点进行初始化，执行docker swarm init Swarm initialized: current node (ly4d ......
分布式 deepspeed 模型 环境 docker
共6400篇  :3/214页 首页上一页3下一页尾页