实战datawhale diffuser模型

DevOps实战笔记-DevOps平台设计和开发

DevOps实战笔记-DevOps平台设计和开发 1 简介 1.1 DevOps概述 最初是瀑布模型,后来是敏捷开发,现在是DevOps,这是现代开发人员构建出色的产品的技术路线。 DevOps早在 2009 年就已经被提出来了。 单纯从字面上来理解,DevOps 是Dev(开发人员)+Ops(运维 ......
DevOps 实战 笔记 平台

火遍大厂的Service Mesh服务实战课程 从组件到架构全方位解读微服务之Service Mesh

云原生时代微服务的挑战 随着近年来云计算技术的快速发展,软件开发也从传统的单体应用到 SOA 以及时下流行的微服务,均随着技术的演变发生巨大的变化,无论是对开发人员还是运维人员的技术理念和思维都要求极大的转变。尤其是在云原生时代,微服务已经成为业界开发应用的主要方式,而一些云计算技术的出现如 Doc ......
Service Mesh 架构 实战 组件

Kubernetes集群Kubernetes实战与源码剖析体系进阶

Kubernetes集群Kubernetes实战与源码剖析体系进阶 学习路线指南 欢迎大家来到jiangxl~的《Kubernetes集群方方面面进阶之路》专栏,本文给大家详细列出Kubernetes集群方方面面每一章节文章指南,大家可以根据自己的需求阅读想要学习的文章。 本专栏涵盖Kubernet ......
Kubernetes 集群 实战 源码 体系

(2023版)一套教程搞定k8s安装到实战 | Kubernetes学习路线

视频来源:B站《(2022版)最新、最全、最详细的Kubernetes(K8s)教程,从K8s安装到实战一套搞定》 一边学习一边整理老师的课程内容及试验笔记,并与大家分享,侵权即删,谢谢支持! K8s全栈架构师学习路线 安装篇 Kubeadm k8s高可用架构解析 Kubeadm高可用安装基本说明 ......
Kubernetes 实战 路线 教程 2023

扩展用户模型注意事项

1、AbstractUser from django.contrib.auth.models import AbstractUserfrom django.db import models# Create your models here.class MyUser(AbstractUser): ph ......
注意事项 模型 事项 用户

ASP.NET Core API模型绑定和Action数据返回格式

参考文档:https://www.cnblogs.com/FlyLolo/p/ASPNETCore2_20.html 模型绑定 [FromQuery] - 从URL中取值。 [FromRoute] - 从路由中取值。 [FromForm] - 从表单中取值。Postman使用form-data或x- ......
模型 格式 数据 Action Core

django模型models常用字段以及参数简要说明

一、常用字段 1、models.AutoField 自增列 = int(11) 如果没有的话,默认会生成一个名称为 id 的列,如果要显式的自定义一个自增列,必须设置primary_key=True 2、models.CharField 字符串字段,必须设置max_length参数 3、models ......
字段 简要 模型 常用 参数

【HuggingFace】Transformer结构的大模型训练过程最消耗算力的操作

在消耗算力上,Transformers 结构包括三部分的操作符,了解这些知识可以帮助分析性能瓶颈。 一、张量缩并 Tensor Contractions 线性层和多头注意力组件都要进行批量矩阵-矩阵乘法。这些操作是训练Transformer中最compute-intensive的部分。 二、统计归一 ......
HuggingFace Transformer 模型 过程 结构

通过MATLAB实现基于PSO优化的NARMAX模型参数辨识算法

1.算法描述 粒子群优化算法(PSO),粒子群中的每一个粒子都代表一个问题的可能解, 通过粒子个体的简单行为,群体内的信息交互实现问题求解的智能性。 最终算法伪代码如下: 初始化: 每个粒子获得一个随机解和一个随机的SS (命名为速度) For 在位置 X_{id} 的所有粒子, 计算新的位置 X_ ......
算法 模型 参数 MATLAB NARMAX

openGauss 数据库实战 主备高可用部署(主备部署模式)

猿创征文| openGauss 数据库实战 主备高可用部署(主备部署模式) 陈橘又青 于 2022-10-04 23:03:57 发布 1765 收藏 46分类专栏: 其他领域 文章标签: 数据库 服务器 网络版权 其他领域专栏收录该内容14 篇文章7 订阅订阅专栏前言openGauss是一款开源的 ......
实战 openGauss 模式 数据库 数据

笔记-应用向量自回归模型脉冲效应函数的注意事项

计量经济模型Econometric models 2022-07-27 18:51 发表于江苏 https://mp.weixin.qq.com/s/_ZVeVySe319Ap4UvvmnHWA 向量自回归模型,Vector Autoregression Models,VAR, VAR模型的建立不以 ......
向量 脉冲 函数 效应 注意事项

笔记-目前在用的若干个前沿的交错DID模型|参考原理与一些注意事项

https://mp.weixin.qq.com/s/xgIZSLspQbP_MoccHuAgPg 原创 small potatoes 经济理论与实证建模 2022-03-08 01:50 软件:Stata、ssc 一些依赖包 did_multiplegt csdid did_imputation ......
注意事项 模型 原理 事项 笔记

贝叶斯线性回归和多元线性回归构建工资预测模型|附代码数据

原文链接:http://tecdat.cn/?p=21641 最近我们被客户要求撰写关于贝叶斯线性回归的研究报告,包括一些图形和统计输出。 在劳动经济学领域,收入和工资的研究为从性别歧视到高等教育等问题提供了见解 工资模型 在本文中,我们将分析横断面工资数据,以期在实践中使用贝叶斯方法,如BIC和贝 ......
线性 模型 工资 代码 数据

R语言用贝叶斯线性回归、贝叶斯模型平均 (BMA)来预测工人工资|附代码数据

全文链接:http://tecdat.cn/?p=24141 最近我们被客户要求撰写关于贝叶斯模型的研究报告,包括一些图形和统计输出。 在本文中,贝叶斯模型提供了变量选择技术,确保变量选择的可靠性。对社会经济因素如何影响收入和工资的研究为应用这些技术提供了充分的机会,同时也为从性别歧视到高等教育的好 ......
线性 模型 工人 工资 语言

R语言中贝叶斯网络(BN)、动态贝叶斯网络、线性模型分析错颌畸形数据|附代码数据

全文链接:http://tecdat.cn/?p=22956 最近我们被客户要求撰写关于贝叶斯网络的研究报告,包括一些图形和统计输出。 贝叶斯网络(BN)是一种基于有向无环图的概率模型,它描述了一组变量及其相互之间的条件依赖性。它是一个图形模型,我们可以很容易地检查变量的条件依赖性和它们在图中的方向 ......
数据 网络 畸形 线性 模型

R语言独立成分分析fastICA、谱聚类、支持向量回归SVR模型预测商店销量时间序列可视化

全文链接:http://tecdat.cn/?p=31948 原文出处:拓端数据部落公众号 本文利用R语言的独立成分分析(ICA)、谱聚类(CS)和支持向量回归 SVR 模型帮助客户对商店销量进行预测。首先,分别对商店销量的历史数据进行了独立成分分析,得到了多个独立成分;其次,利用谱聚类方法将商店销 ......
时间序列 向量 序列 销量 成分

二维码及条形码智能检测软件(Python+YOLOv5深度学习模型+清新界面)

二维码及条形码智能检测软件用于检测常用条形码和二维码,对其位置进行精确定位、记录并显示检测结果,辅助识别算法定位条形码或二维码。本文详细介绍二维码及条形码智能检测软件,在介绍算法原理的同时,给出Python的实现代码、训练数据集,以及PyQt的UI界面。基于YOLOv5算法实现多目标进行检测,在界面... ......
条形 条形码 深度 模型 界面

人脸活体检测系统(Python+YOLOv5深度学习模型+清新界面)

人脸活体检测系统利用视觉方法检测人脸活体对象,区分常见虚假人脸,以便后续人脸识别,提供系统界面记录活体与虚假人脸检测结果。本文详细介绍基于YOLOv5深度学习技术的人脸活体检测系统,在介绍算法原理的同时,给出Python的实现代码、训练数据集以及PyQt的UI界面。在界面中可以选择各种图片、视频进行... ......
活体 人脸 检测系统 深度 模型

血细胞智能检测与计数软件(Python+YOLOv5深度学习模型+清新界面版)

血细胞智能检测与计数软件应用深度学习技术智能检测血细胞图像中红细胞、镰状细胞等不同形态细胞并可视化计数,以辅助医学细胞检测。本文详细介绍血细胞智能检测与计数软件,在介绍算法原理的同时,给出Python的实现代码以及PyQt的UI界面。在界面中可以选择各种图片、视频进行检测识别;可对图像中存在的多目标... ......
血细胞 深度 模型 界面 智能

转 :【数量与战力计算】多单位基础战斗模型

0.前言 在计算游戏中多人战斗模型的战斗力时,可能会陷入2个单位就是单个单位2倍战力的误区,然而由于战斗单位的削减导致的输出缩减,多人小队中的单位数量并不是线性加成战斗力的,这个即著名的兰彻斯特定律。这个模型借鉴了许多网上前辈的思路和方法,尽量清晰明了地将我的想法描述出来,希望能帮助到对这方面有疑惑 ......
模型 数量 单位 基础

select模型

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模型 select

微服务架构实战学习(一):微服务架构

微服务架构 什么是微服务 微服务是一种系统架构上的设计风格,它的主旨是架构将一个原本独立的系统拆分成多个小型的服务,每个服务都在各自的进程中运行(可以在不同物理机器上),每个小型服务可以独立部署运行,服务之间通过基于HTTP的RESTful API进行通信协作. 每个服务都是基于业务场景中一些耦合度 ......
架构 实战

socket阻塞与非阻塞,同步与异步,IO模型,select与poll和epoll总结

1.概念理解 在进行网络编程时,我们常常见到同步(Sync)/异步(Async),阻塞(Block)/非阻塞(Unblock)四种调用方式: 同步/异步主要针对C端: 同步: 所谓同步,就是在c端发出一个功能调用时,在没有得到结果之前,该调用就不返回。也就是必须一件一件事做,等前一件做完了才能做下一 ......
模型 socket select epoll poll

Django默认用户模型类

Django默认用户模型类 Django 框架默认使用一个 User 模型类, 保存有关用户的数据。 例如: 我们定义 admin 站点时, 定义的超级用户信息, 就是存储在 User 模型类对应的表中。 我们可以通过 select * from auth_user; 查看数据表。 这个表里就是我们 ......
模型 用户 Django

CSS盒子模型(Box Model)

CSS盒子模型(Box Model) 概念 所有HTML元素可以看作盒子,在CSS中,"box model"这一术语是用来设计和布局时使用 CSS盒子模型本质上是一个盒子,封装周围的HTML元素,它包括: 外边距(margin),边框(border),内边距(padding),和实际内容(conte ......
盒子 模型 Model CSS Box

[互动微课 | 高一化学]从“电解质饮料”看电离模型

电解质 化合物,电离需水或熔融。自由离子在移动,三大关系记心中。 由于经费紧张、精力有限,本课例全部实验资源及微粒动画均选自网络。 背景音乐来源:爱给网 请在“哔哩哔哩”观看完整版互动视频,或扫描下方微课二维码查看非互动版本。 ......
电解质 高一 模型 饮料 化学

分布式协议与算法实战 - 分布式算法 gossip QuorumNWR PBFT ZAB

Gossip 二阶段提交协议和Raft需要大部分节点能够工作,在极端情况,如只有一个节点能正常运行,这些方法就不适用了。根据Base理论要实现最终一致性。 Gossip协议利用一种随机、带有传染性的方式,将信息传播到网络中,并在一定时间内使所有节点数据一致。 直接邮寄(Direct Mail):直接 ......
分布式 算法 实战 QuorumNWR gossip

RapidAI/paddleocr_convert:PaddleOCR中模型快速转换为ONNX格式

RapidAI/paddleocr_convert =3.7, 仓库地址:Github 本仓库主要是针对性地将PaddleOCR中推理模型转换为ONNX格式。 注意: 输入:推理模型的url或者本地tar路径 输出:转换后的ONNX模型 如果是识别模型,需要提供对应字典的原始txt路径(打开gith ......

ymal接口自动化实战

1.断言的封装 2.allure报告的定制 3.关键字驱动和数据驱动 结合实现接口自动化 4.python的反射 正常: 先初始化对象,在调方法 反射:通过对象得到类对象,然后通过类对象调用方法 5.jenkins的持续集成和allure报告集成,并且根据自动化的报告的错误率发送电子邮件。 走技术还 ......
实战 接口 ymal

mxnet模型转onnx报错onnx.onnx_cpp2py_export.checker.ValidationError: Unrecognized attribute: spatial for operator BatchNormalization

onnx 版本 onnx 1.6.0onnx-simplifier 0.2.2onnxruntime 1.1.0onnxruntime-gpu 1.1.0 mxnet 版本 mxnet-cu101 1.7.0 原因 mxnet bug https://github.com/apache/mxnet/ ......