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实战 模型 项目ppo

由基因型-组织表达项目（GTEx）联想开去

近日，由丹麦奥胡斯大学、华南农业大学、中国农科院基因组所、美国农业部、马里兰大学、爱丁堡大学和等多家单位联合发起的猪基因型-组织表达计划（PigGTEx）取得阶段性进展，成功构建猪基因型-组织表达图谱，相关文章 “A compendium of genetic regulatory effects ......
基因 项目 GTEx

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

python项目依赖管理之poetry

poetry，是一个强大的Python项目依赖管理工具，旨在简化和优化项目的依赖管理过程。它提供了一种简单且一致的方式来定义、安装和管理项目所需的依赖项。本文将详细介绍poetry库的安装方法、使用方法、优缺点、应用场景和总结。 安装 在开始使用poetry库之前，您需要进行一些安装准备。以下是安装 ......
项目 python poetry

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

软件项目开发计划

![](https://img2024.cnblogs.com/blog/3351537/202401/3351537-20240109161235686-477081791.png) ![](https://img2024.cnblogs.com/blog/3351537/202401/33515... ......
项目开发 项目 软件

加密解密的小项目

在理解这个小项目之前得先了解字节和字符以及io流的相关知识，io寒假的时候找一天抽空来整理一下io。 字节和字符： 计算机中的存储单元是字节，字节可以包含任意二进制数据，因此所有数据，包括字符，最终都会以字节的形式在计算机内存中存储。处理不同数据的时候像中文英文等等，字符通常会被转换成相应的字节表示 ......
加密解密 项目

软件项目需求建议书（RFP）

![](https://img2024.cnblogs.com/blog/3351537/202401/3351537-20240109160316152-717969908.png) ![](https://img2024.cnblogs.com/blog/3351537/202401/33515... ......
建议书 需求 建议 项目 软件

vue项目里导出word模板，导出Excel表格~

一、安装依赖包 1、docxtemplater npm install docxtemplater pizzip -S2、jszip-utils npm install jszip-utils -S3、pizzip npm install pizzip -S4、FileSaver npm insta ......
表格 模板 项目 Excel word

多个子项目共用根级node_modules

方法一：mklink /d <项目路径>\node_modules <公共node_modules路径> 1、首先以管理员身份运行 [cmd]（命令提示符） js 复制代码 mklink /d <项目路径>\node_modules <公共node_modules路径> 2、比如： js 复制代码 ......
子项目 子项 node_modules 多个 modules

Gitlab误删用户导致项目丢失莫慌

Gitlab让小朋友不小心把离职员工的账号给删了，可是离职员工有好几个项目都是他是owner，造成Gitlab上项目全部丢失。 遇到这种情况，莫慌。 一般，本地都有完整的Git备份，离职员工走了，肯定他的主管有整套代码。 解决方式很简单，跟着我来，就不会错。 但是建议，创建项目，owner最好是管理 ......
项目 用户 Gitlab

TypeChat、JSONSchemaChat实战 - 让ChatGPT更听你的话

TypeChat 用一句话概括，就是用了它你可以让大语言模型（比如 ChatGPT）将自然语言转换成特定类型的 JSON 数据。 我们在使用 ChatGPT 的时候，大致流程如下： 假如我们需要 ChatGPT 按照我们输入的 prompt，输出指定格式的 JSON 数据，我们在 prompt 里将 ......
JSONSchemaChat 实战 TypeChat ChatGPT

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

七天.NET 8操作SQLite入门到实战 - 第七天BootstrapBlazor UI组件库引入（1）

前言 由于第七天Blazor前端页面编写和接口对接的内容比较的多，所以这一章节将会分为三篇文章来进行讲解，大家可以认为分为早、中、晚来进行阶段性学习，从而提高学习效率😁。 七天.NET 8 操作 SQLite 入门到实战详细教程 第一天 SQLite 简介 第二天 在 Windows 上配置 SQ ......
BootstrapBlazor 实战 组件 SQLite NET

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

java项目使用Thumbnails压缩图片导致图片发红的问题

问题 最近有个需求，要导出服务器上的图片到文档里面，而且还要压缩一下 我选择使用Thumbnails进行压缩 URL url =new URL(filePath); // 创建URL URLConnection urlConn = url.openConnection(); // 试图连接并取得返回 ......
图片 Thumbnails 项目 问题 java

CUDA驱动深度学习发展 - 技术全解与实战

全面介绍CUDA与pytorch cuda实战 关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架构师，项目管理专业人士，上亿营收AI产品研发负责人 一、CUDA：定义与演进 CUDA（ ......
实战 深度 技术 CUDA

Vue开发实战：构建适配多终端的前端应用

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 ......
前端 终端 实战 Vue

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

提升网页交互体验的秘诀：CSS开发项目经验分享

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 ......
秘诀 经验 网页 项目 CSS

项目实践：如何结合CSS和JavaScript打造优秀网页的经验总结

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 经验 网页 项目 CSS

小记 | 使用 PyInstaller 打包和交付 Python 项目

PyInstaller 可以将 Python 项目打包成一个可执行文件，或是一个文件夹，包含可执行文件以及依赖包。方便我们将 Python 项目交付给用户，方便用户使用的同时也可以一定程度的保护项目源代码。本文将介绍如何简单使用 PyInstaller 打包。 安装 使用 pip 安装即可： pip ......
小记 PyInstaller 项目 Python

Jenkins+Docker 实现一键自动化部署项目！步骤齐全，少走坑路

一、安装docker 二、安装Jenkins 三、系统配置 四、创建任务 五、测试 六、运行项目 简述实现步骤：在docker安装jenkins，配置jenkins基本信息，利用Dockerfile和shell脚本实现项目自动拉取打包并运行。 一、安装docker docker安装社区版本CE 1. ......
步骤 Jenkins 项目 Docker

提高工作效率的秘诀：CSS开发项目经验总结

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 ......
秘诀 效率 经验 项目 CSS

Vue项目部署与上线经验分享

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 ......
经验 项目 Vue

【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
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