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R语言PLS-DA模型分析不同中医组别患者间差异指标数据可视化

全文链接 :https://tecdat.cn/?p=34809 原文出处：拓端数据部落公众号 PLS-DA (Partial Least Squares Discriminant Analysis) 是一种多变量统计分析方法，常用于处理具有多个预测变量和多个响应变量的数据。在本文中，我们帮助客户使 ......
组别 患者 模型 差异 中医

生成模型—VAE

生成模型—VAE(Variational Auto-Encoder) 为进一步了解面部反应生成模型的原理，故详细学习VAE。 Auto-encoder 感谢李宏毅老师的视频！ 自编码器是一种无监督学习的神经网络模型，可以用于数据降维、特征压缩、特征提取、数据生成等任务。其主要思想是尝试将输入数据通过 ......
模型 VAE

Gorm实战，轻松掌握数据库增删改查技巧！

Gorm实战，轻松掌握数据库增删改查技巧！ CRUD通常指数据库的增删改查操作，本文详细介绍了如何使用GORM实现创建、查询、更新和删除操作。 目录Gorm实战，轻松掌握数据库增删改查技巧！一、Create（创建）1.1 创建记录1.2 用指定的字段创建记录1.3 批量插入1.4 创建钩子1.5 根 ......
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Gorm 数据库表迁移与表模型定义

Gorm 数据库表迁移与表模型定义 一、Docker快速创建MySQL实例 1.1 创建 因为这里我们是测试学习使用，单独安装MySQL 比较费时费力，所以这里使用Docker方便快速掌握Gorm 相关知识。 如果你没有docker环境，可以参考：【一文搞定】Linux、Mac、Windows安装D ......
模型 数据库 数据 Gorm

扩散模型

该模型是学习从噪音中如何去除噪音生成一个他已经学会的图片，所以一开始输入模型的是噪音，但是经过一次处理效果不会非常好，所以要循环迭代很多次，得到最终生成结果。 模型预测的实际上是噪音，也就是说要将输入图片减去模型预测的噪音，得到生成结果。 这里没有讲的太细，我的理解是神经网络需要的输入是正态分布的噪 ......
模型

解析flywheel飞轮模型以及它的落地路径

Brian Halligan提出的flywheel飞轮模型，比RARRA模型更进了一步。不止关注用户留存，更关注的是现有用户如何推动企业增长。 HubSpot创始人Brian Halligan在Inbound2018大会上说，他们从此以后就彻底跟营销漏斗说再见了，要用flywheel飞轮模型。 我本 ......
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Nginx实战系列之功能篇----后端节点健康检查

Nginx实战系列之功能篇 后端节点健康检查 公司前一段对业务线上的nginx做了整理，重点就是对nginx上负载均衡器的后端节点做健康检查。目前，nginx对后端节点健康检查的方式主要有3种，这里列出： 1、ngx_http_proxy_module 模块和ngx_http_upstream_mo ......
节点 实战 功能 Nginx

大模型调优方法：提示工程、RAGs 与微调对比

每一个搭建大语言模型应用的AI工程师都会面临一个难题，如何选择一个合适调优方法。就算是强大的预训练LLM也可能无法直接满足项目中的特定需求。如项目需要一个特定结构的应用程序，如预训练缺失上下文的重要文件，再比如有特定术语和结构的高专业性的行业领域，面对这些问题，需要有特定的方法来调整LLM。 要决定 ......
模型 方法 工程 RAGs

大语言模型LLM幻觉的解决方法：检索增强生成RAG

当你向大语言模型LLMs集成的问答系统平台咨询医疗方面的问题，比如呼吸道感染应该怎么治疗，它可能直接给出答案，但不会提供这个答案的依据来源，这是因为大语言模型应用过程中还存在答案透明度不足的缺陷导致。此外，大语言模型还有知识更新的滞后性、在处理复杂任务时的准确性的问题。 为了解决这些问题，检索增强生 ......
幻觉 模型 语言 方法 LLM

常见3D模型汇总

3D模型查看器： 3D查看器 (Windows自带) Blender MeshLab (基于VCGlib) 3D模型来源： 美工建模 (fbx) 三维重建 (ply/obj) 3D-AIGC 3D模型格式： obj fbx glb (glTF2.0)：https://github.com/Khron ......
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软件生命周期模型定义与选择策略

![](https://img2024.cnblogs.com/blog/3351537/202401/3351537-20240111151615438-216580632.png) ![](https://img2024.cnblogs.com/blog/3351537/202401/33515... ......
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数字先锋 | “言”之有“力”，大模型背后的算力“推手”！

在算力调度方面，天翼云通过自研的调度系统，协助思必驰DFM-2大模型调度GPU、NPU、CPU等异构算力资源，大规模训练上云1个月，可以完成数十亿规模大模型所有阶段训练和效果评估。在训练能力打造方面，天翼云支持多种模型训练方式，不仅可以提升大模型训练平台的数据量，还大幅缩短了训练周期和交付进度。 ......
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GPT人工智能模型研究报告：探索智能极限

GPT人工智能模型是一个基于深度学习技术的自然语言处理模型，它能够理解和生成人类语言。该模型使用大量文本数据进行训练，学习语言的语法、语义和上下文信息，从而实现对语言的深层理解。 研究表明，GPT模型在多项自然语言处理任务中表现出色，如机器翻译、文本摘要、问答系统等。它能够根据输入的文本生成连贯、通 ......
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MySQL运维实战(3.1) MySQL官方客户端使用介绍

作者：俊达 引言 MySQL是MySQL安装包默认的客户端，该客户端程序通常位于二进制安装包的bin目录中，或者通过rpm安装包安装mysql-community-client，是数据库管理系统的重要组成部分。MySQL客户端不仅仅是一个简单的软件工具，更是连接用户与数据库之间的桥梁，对于有效地使用 ......
MySQL 实战 客户端 客户 官方

【C++/Qt】QLCDNumber-电子时钟实战

头文件： #ifndef DIGITALCLOCK_H #define DIGITALCLOCK_H #include <QLCDNumber> class digitalClock : public QLCDNumber { Q_OBJECT public: digitalClock(QWidge ......
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17-案例实战：教你快速搭建 Kubernete 监控平台

Prometheus 和 Grafana 可以说是 Kubernetes 监控解决方案中最知名的两个。Prometheus 负责收集、存储、查询数据，而 Grafana 负责将 Prometheus 中的数据进行可视化展示，当然 Grafana 还支持其他平台，比如 ElasticSearch、In ......
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机器学习-决策树系列-贝叶斯算法-概率图模型-29

目录1. 复习条件概率2. 正式进入3. 生成式 与判别式 这个阶段的内容，采用概率论的思想，从样本里面学到知识（训练模型），并对新来的样本进行预测。 主要算法：贝叶斯分类算法、隐含马尔可夫模型、最大熵模型、条件随机场。 通过本阶段学习，掌握NLP自然语言处理的一些基本算法，本阶段的理解对于后续完成 ......
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计算机网络分层结构--OSI模型、TCP/IP 模型、五层模型

计算机网络分层结构 OSI参考模型与TCP/IP参考模型 五层参考模型 ......
模型 计算机网络 结构 OSI TCP

js-基础实战

jquery中: $().val() //代表取值 $().val("") //代表清空 $().val("abcdefg") //代表赋值 $.trim()是jQuery库中的一个函数，用于删除字符串的首尾空格。 define 定义模块 (定义aes 未依赖任何 函数) 相当与返回i define ......
实战 基础 js

听6位专家畅谈AI大模型落地实践：场景和人才是关键

回顾大模型技术在企业的应用过程中，我们不禁要问：大模型在落地方面带来了哪些改变？开发者如何应对大模型的变革？在AI大模型的驱动下，企业的未来又会走向何方？ ......
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浦语书生大模型实战训练营02笔记

1.打开算力平台，选择合适的配置进入算力开发机进入jupyter工具终端安装开发所需python深度学习环境： bash # 请每次使用 jupyter lab 打开终端时务必先执行 bash 命令进入 bash 中 bash /root/share/install_conda_env_intern ......
训练营 书生 实战 模型 笔记

《实战Java虚拟机 JVM故障诊断与性能优化》读书

最近读了《实战Java虚拟机 JVM故障诊断与性能优化》这本书，有一些收获，特此记录 1.有Java虚拟机规范，各大厂商根据规范自己实现VM，大家平常用的是Hotspot 2.堆一般分为 新生代，老年代。新生代里又分成 伊甸园区，from区，to区。一般对象是在伊甸园区出生，经过垃圾回收进入from ......
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R语言无套利区间模型：正向套利和反向套利次数、收益率分析华泰柏瑞300ETF可视化

全文链接：http://tecdat.cn/?p=31973 原文出处：拓端数据部落公众号 股指期货的套利交易有助于股指期货实现其价格发现以及风险规避的功能，因此提高套利交易的效率,对于发挥股指期货在经济发展中的作用有着重要的意义。 本文帮助客户对期货期现套利的研究。研究中主要以期货及其现货指数的数 ......
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ruby实战手册（22）-wxruby(1)

目录概述button` 概述 wxRuby3是一个针对Ruby的跨平台GUI库，基于成熟的针对C++的wxWidgets GUI工具包。它尽可能地使用本地小部件，为Windows、OS X和Linux/GTK上的GUI应用程序提供正确的外观、感觉和行为。wxRuby旨在为在Ruby中开发专业标准的桌 ......
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1.9 Rotated Multi-Scale Interaction Network for Referring Remote Sensing Image Segmentation 基于语义分割遥感图像的模型

Rotated Multi-Scale Interaction Network for Referring Remote Sensing Image Segmentation 参考遥感图像分割的旋转多尺度交互网络 参考遥感图像分割 (RRSIS)是一个新的挑战，它结合了计算机视觉和自然语言处理，通过 ......
遥感 语义 Segmentation Multi-Scale Interaction

ruby实战手册（21）

目录block block 可以用在闭包里 irb(main):067:1* def test () irb(main):068:1* x=1 irb(main):069:2* return lambda do irb(main):070:2* x+=1 irb(main):071:2* puts ......
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深度学习模型部署TensorRT为何如此优秀？

一、前言 PyTorch模型的高性能部署问题，主要关注两个方面：高度优化的算子和高效运行计算图的架构和runtime。python有快速开发以及验证的优点，但是相比C++来说速度较慢而且比较费内存，一般高性能场景都是使用C++去部署，尽量避免使用python环境。 TensorRT为什么那么快，因为 ......
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MyBatis实战指南（二）：工作原理与基础使用详解

MyBatis是一个优秀的持久层框架，它支持定制化SQL、存储过程以及高级映射。那么，它是如何工作的呢？又如何进行基础的使用呢？本文将带你了解MyBatis的工作原理及基础使用。 一、MyBatis的工作原理 1.1 MyBatis的工作原理 工作原理图示： 1、读取MyBatis配置文件 myba ......
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MySQL运维实战(2.4) SSL认证在MySQL中的应用

作者：俊达 引言 MySQL支持使用TLS协议进行通信，该协议在数据库通信中具有关键作用。首先，TLS能够加密客户端与服务端之间的通信数据，涵盖了客户端发送至服务端的SQL请求以及服务端返回给客户端的数据，从而确保敏感信息的保密性和完整性。除此之外，TLS还允许客户端验证服务端的身份，确保安全连接。 ......
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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 ......
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