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大规模 模型 场景 作用

EF First 生成数据模型

//创建目录：mkdir EFCoreScaffoldexample//进入目录：cd EFCoreScaffoldExample//创建控制台项目：dotnet new console//添加依赖：dotnet add package Microsoft.EntityFrameworkCore.S ......
模型 数据 First EF

安卓之从视频中提取音频的应用场景及技术优劣分析

随着移动设备性能的不断提升和多媒体内容的广泛传播，从视频中提取音频已成为众多开发者与用户日常操作的一部分。在安卓平台上，这项技术经历了从早期的复杂专业工具到现今便捷易用的应用程序的演变过程。本文旨在探讨安卓系统中视频转音频（Video to Audio Extraction, VAE）技术的发展历史... ......
优劣 场景 音频 技术 视频

深入理解HTTP协议状态码的应用场景和准确解读方法

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 ......
场景 状态 方法 HTTP

生活常识-食物作用

前言全局说明 生活常识 内容来源于网络，个体差异，如有不适，请到正规医院就诊 一、免疫力最喜欢 1.蒸芋头 2.蒸红薯 3.蒸紫薯 4.蒸土豆 5.蒸山药 6.蒸南瓜 7.蒸板栗 8.蒸胡萝卜 9.蒸玉米 10.蒸毛豆 来源：微信视频号“知心聆听68” 二、 三、 四、 免责声明：本号所涉及内容仅供 ......
生活常识 食物 常识 作用

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

十六进制 起源 阶段 应用场景 教学

十六进制的起源可以追溯到早期的计算机科学发展阶段。在计算机的早期阶段，二进制（0和1）是表示信息的主要方式。然而，二进制表示方式在可读性和书写复杂性方面存在一些限制。 十六进制的发明旨在解决这些问题。十六进制使用了16个不同的符号来表示数字，包括0-9和A-F，分别代表10-15这六个额外的值。这样 ......
十六进制 起源 场景 阶段 教学

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

git操作-03-拉取远程仓库2个场景

A：场景一：本地有一个空目录“project”作为开始 1、初始化 git init 方式一：选择：关联远程仓库然后拉取 git remote add origin https://gitee.com/ran-baihong/test.git 3、拉取dev分支： git pull origin d ......
仓库 场景 git 03

软磁直流测试系统主要应用于哪些场景？

​产品特征 软磁直流测试系统装置具有独立的电参量校准功能。 采用慢速减幅方式对样品退磁。 超宽范围的电流连续稳定调节。 扫描法不采用继电器换量程，使数据更准确、磁滞回线更光滑。 A类/B类磁导计或电磁铁(选配件)：测量开路样品直流磁性能。 螺线管(选配件)：采用抛移法或磁通门法测量样品的矫顽力。 配 ......
软磁 测试系统 场景 系统

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

docker-compose的nginx更换完ssl证书不起作用的完美解决方法

​以Harbor为例，ssl证书更新后，docker-compose启动不起作用。 问题出在一句很重要的命令：./prepare 步骤：（Harbor样例） 1. cd /data/ssl 换ssl证书 Harbor.yml ssl证书部分： # Configuration file of Harb ......
docker-compose 证书 作用 compose 方法

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

Centos中keytool不起作用的解决方法

​keytool是Java开发中用于管理密钥和证书的工具，可以用于生成密钥、创建证书请求、导入和导出证书等操作。你可以在Oracle官网上下载和安装JDK，然后在JDK的 bin目录下找到 keytool 工具。 因此，我们首先要给centos装jdk yum -y install java-1.8 ......
作用 keytool 方法 Centos

【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

面试场景题2

1.大文件求交集 给两个文件，每个文件每行都是字符串，如何找出两个文件中行相同的字符串。假设文件为a，b1.分批载入A和B的一部分数据，每次在内存里求交集（可以用set），最后合并结果（读写IO可能比较高）。2.利用哈希思想。先把a文件hash，再遍历b文件，去判断是否存在。时间复杂度降低为O(n) ......
场景

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

【C#】[Serializable]的作用 序列化--01

定义：序列化 (Serialization)将对象的状态信息转换为可以存储或传输的形式的过程。在序列化期间，对象将其当前状态写入到临时或持久性存储区。以后，可以通过从存储区中读取或反序列化对象的状态，重新创建该对象（百度百科） 序列化的目的：1、以某种存储形式使自定义对象持久化；2、将对象从一个地方 ......
序列 Serializable 作用 01

2024云渲染适合什么场景下使用？

云渲染作为影视动画主流的渲染方案，通常云渲染服务商拥有专属的渲染农场，通过渲染农场庞大的高新能数量机器，可协助你在短时间内完成渲染任务。 云渲染使用场景有哪些？ 1、硬件限制： 如果你的个人或公司电脑硬件不足以快速处理高复杂度的渲染任务时，使用云渲染服务可以提供所需的计算能力。 2、高密度工作负载： ......
场景 2024

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

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
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