526互联

尾部 模型 损失 费用

【第4章】网络安全体系与网络安全模型（信息安全工程师）

4.1 网络安全体系概述 4.1.1 网络安全体系概念 一般而言，网络安全体系是网络安全保障系统的最高层概念抽象，是由各种网络安全单元按照一定的规则组成的，共同实现网络安全的目标。网络安全体系包括法律法规政策文件、安全策略、组织管理、技术措施、标准规范、安全建设与运营、人员队伍、教育培训、产业生态、 ......
网络安全 网络 模型 体系 工程师

c5w3_序列模型和注意力机制

序列模型和注意力机制 Seq2Seq模型 Seq2Seq（Sequence-to-Sequence）模型能够应用与机器翻译、语音识别等各种序列到序列的转换问题。一个Seq2Seq模型包括编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两部分，它们通常是两个不同的RNN。如下图所示，将编码器的输出作 ......
序列 注意力 模型 机制 c5w

c5w1_循环序列模型

循环序列模型 自然语言和音频都是前后相关联的数据，对于这些前后相关联的序列数据通过循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）来进行处理。 使用RNN收i先的应用有下图所示的例子： 上图中所有的这些问题都可以通过有监督学习，通过输入给定的标签数据\(（X,Y）\)作为训 ......
序列 模型 c5w c5 5w

信息系统项目管理师 第二十四章 项目管理成熟度模型

1.项目管理成熟度模型概念 758 项目管理成熟度表达的是一个组织具有的按照预定目标和条件成功的、可靠的实施项目的能力。项目管理成熟度指的是项目管理过程的成熟度。 成熟度模型总数30种 成熟度5个梯级: 通用术语 通用过程 单一方法 基准比较 持续改进 2.OPM3 1.组织级项目管理成熟度模型OP ......
项目管理 项目 成熟度 模型 系统

C# 去掉Byte数组尾部的0x00

/// <summary> /// 去除byte[]数组缓冲区内的尾部空白区;从末尾向前判断; /// </summary> /// <param name="bytes"></param> /// <returns></returns> public byte[] bytesTrimEnd(byt ......
尾部 数组 Byte 0x00 x00

单调栈模型

单调栈本质: 及时去掉无用数据, 保证栈中数据有序。 模板题: class Solution: def dailyTemperatures(self, temperatures: List[int]) -> List[int]: n = len(temperatures) stk = [] ans ......
模型

matlab层次分析法模型及相关语言基础

发现更多计算机知识，欢迎访问Cr不是铬的个人网站 代码放在最后面! 这篇文章是学习层次分析法模型的笔记。 1.什么时候用层次分析法 层次分析法是建模比赛中最基础的模型之一，其主要用于解决评价类问题（例如：选择哪种方案最好、哪位运动员或者员工表现的更优秀）。 层次分析法式利用各项指标的不同权重来进行判 ......
语言基础 分析法 模型 层次 语言

cesium线切割为多个贴地形贴模型的点

interpolation(pos1, pos2) { let po1 = pos1 let po2 = pos2 this.getPositionwkt(po1, po2).then((res) => { this.$config.viewer.scene.clampToHeightMostDet ......
地形 模型 多个 cesium

无线信道-路径损失以及信道衰落

看了很多论文有关无线的论文，一直对他的论文里的信道模型很迷惑，大体结合搜到的资料以及论文整理一下。 1、衰落 \(\quad\)无线通信里，信号强度的变化可以分为大尺度衰落（Large-scale fading）和小尺度衰落（Small-scale fading），这两者由不同的物理现象引起，并在不 ......
信道 路径 损失 无线

无线信道-路径损失以及信道衰落

看了很多论文有关无线的论文，一直对他的论文里的信道模型很迷惑，大体结合搜到的资料以及论文整理一下。 1、衰落 \(\quad\)无线通信里，信号强度的变化可以分为大尺度衰落（Large-scale fading）和小尺度衰落（Small-scale fading），这两者由不同的物理现象引起，并在不 ......
信道 路径 损失 无线

task02：免模型预测、免模型控制学习总结

免模型预测 这节学习的主要是蒙特卡洛方法和时序差分法 有模型与免模型 状态转移概率是已知的，这种情况下使用算法我们称为有模型算法，而对于智能体来说环境是未知的，在该情况下使用算法，我们称之为免模型算法。在这里应该注意，除了动态规划外，其他的基础强化学习算法都是免模型的。 有模型强化学习的优点是不与真 ......
模型 task 02

BERT语言模型微调出现错误： AttributeError: 'str' object has no attribute 'item'

如下代码报错为 AttributeError: 'str' object has no attribute 'item' for step, batch in enumerate(self.train_data): if step % 40 == 0 and not step == 0: elaps ......
39 AttributeError attribute 模型 错误

三维模型几何坐标偏差修正（纠正）的常用方法分析

三维工厂K3DMaker是一款三维模型浏览、分析、轻量化、顶层合并构建、几何校正、格式转换、调色裁切等功能专业处理软件。可以进行三维模型的网格简化、纹理压缩、层级优化等操作，从而实现三维模型轻量化。轻量化压缩比大，模型轻量化效率高，自动化处理能力高；采用多种算法对三维模型进行几何精纠正处理，精度高，... ......
偏差 坐标 几何 模型 常用

爱芯元智AX650N部署yolov5 自定义模型

爱芯元智AX650N部署yolov5s 自定义模型 本博客将向你展示零基础一步步的部署好自己的yolov5s模型（博主展示的是安全帽模型），利用yolov5 官方的代码工具导出onnx模型，并通过onnxsim自带的工具精简网络结构，导出子图，为了Pulsar2 工具进行处理模型做准备。 获得自定义 ......
模型 yolov5 yolov 650N 650

五种IO模型

什么是IO 其实IO就是把进程的内部数据转移到外部设备，或者把外部设备的数据迁移到进程内部。外部设备一般指硬盘、socket通讯的网卡。 我们来把 I/O 过程比喻成烧水+倒水的过程，等待资源（就是烧水的过程），使用资源（就是倒水的过程）： 如果你站在炤台边上一直等着（等待资源）水烧开，然后倒水（使 ......
模型

“视界”尽在眼前，海纳视联大模型来了！

11月10日—13日，以“数字科技 焕新启航”为主题的2023数字科技生态大会在广州举办。会议期间，在数字生活与天翼视联合作论坛上，重磅发布了由天翼云科技有限公司、天翼数字生活科技有限公司和天翼视联科技有限公司联合研发的视联行业大模型——海纳视联大模型，为视联行业智能化发展按下加速键。 ......
视界 模型

【Mquant】7：构建价差套利(三) ——空间误差校正模型

1. 上节回顾 【Mquant】6：构建价差套利(二)上节带领大家编写了统计套利均值回归的程序，通过历史回测发现还不能进入实盘交易状态，原因出现在手续费率上，由于加密市场手续费率较高，我们选择国内期货市场，一般期货市场手续费率可以达到万分之一，个别品种手续费率可以达到万分之0.1。这节内容，我们围绕 ......
价差 误差 模型 Mquant 空间

博弈论——古诺博弈模型详解

古诺模型（Cournot model）是博弈论中最具有代表性的模型之一，也是是纳什均衡最早的版本。它是法国经济学家古诺(Augustin Cournot)在1938年出版的《财富理论的数学原理研究》一书中最先提出的。而古诺的定义比纳什的定义早了一百多年，足以体现博弈论这样一个学科是深深扎根于经济学的 ......
博弈论 模型

yolov8 opencv模型部署

使用opencv推理yolov8模型，仅依赖opencv，无需其他库，以yolov8s为例子，注意： 使用opencv4.8.0 ！使用opencv4.8.0 ！使用opencv4.8.0 ！如果你使用别的版本，例如opencv4.5，可能会出现以下错误。 一、安装yolov8conda creat ......
模型 yolov8 opencv yolov

大语言模型量化方法对比：GPTQ、GGUF、AWQ

在过去的一年里，大型语言模型(llm)有了飞速的发展，在本文中，我们将探讨几种(量化)的方式，除此以外，还会介绍分片及不同的保存和压缩策略。 说明：每次加载LLM示例后，建议清除缓存，以防止出现OutOfMemory错误。 del model, tokenizer, pipe import torc ......
模型 语言 方法 GPTQ GGUF

倾斜摄影三维模型根节点合并的纹理压缩与抽稀关键技术分析

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纹理 节点 模型 关键 技术

论文精读：用于少样本目标检测的元调整损失函数和数据增强（Meta-tuning Loss Functions and Data Augmentation for Few-shot Object Detection）

论文链接：Meta-Tuning Loss Functions and Data Augmentation for Few-Shot Object Detection Abstract 现阶段的少样本学习技术可以分为两类：基于微调（fine-tuning）方法和基于元学习（meta-learning ......
样本 Augmentation Meta-tuning 函数 Functions

函数的拟合 | 实际问题模型化

前言 我们认知和解决实际问题常常是通过函数这一抓手来完成的，但是对实际问题而言，一拿到手谁也不知道其对应的函数模型是什么，能知道的往往是一堆元数据，我们的做法是研究数据，对数据进行函数的拟合，看已经学习过的函数中的哪一类的拟合效果最贴近实际问题，从而确定最优的函数解析式。 典例剖析 【人教 \(A\ ......
函数 模型 实际 问题

【随手记录】Llama Tutorial 大语言模型实践

这个tutorial的契机是yy突然看到了一个workshop 所以类似于一周大作业的形式，输入command输出使用了自动驾驶哪些模块，代码在这里 所以就干一干，顺便写一个tutorial给大家参考和教程 引申更多的应用 参考资料： https://github.com/facebookresea ......
Tutorial 模型 语言 Llama

零信任模型与多因素身份验证的重要性

近年来，随着技术的迅速发展，数据和工作变得比以往更数字化。虽然这为许多机会打开了大门，但也为威胁行为者提供了新的入侵机会。因此，预防数据泄漏已经成为每个组织IT基础设施的重要组成部分。 因此，预防数据泄漏已经成为每个组织IT基础设施的重要组成部分。 快速变化且充满挑战的网络安全领域需要一种能够应对新 ......
重要性 模型 因素 身份

5.星型模型和雪花模型

星型模型 事实表为中心，维度表关联在事实表上 雪花模型 在星型模型的基础上，维度表上又关联了其他维度表。这种模型维护成本高，性能方面也较差，所以一般不建议使用。 ......
模型 雪花

损失函数波动不收敛

1. 数据集不同类别样本数据不均匀，导致的 ......
函数 损失

ChatGLM3-6B：新一代开源双语对话语言模型，流畅对话与低部署门槛再升级

ChatGLM3-6B：新一代开源双语对话语言模型，流畅对话与低部署门槛再升级 1.ChatGLM3简介 ChatGLM3 是智谱AI和清华大学 KEG 实验室联合发布的新一代对话预训练模型。ChatGLM3-6B 是 ChatGLM3 系列中的开源模型，在保留了前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多 ......
双语 门槛 新一代 ChatGLM3 模型

损失函数---训练集降低，验证集升高

损失函数在训练集下降而在验证集上升，通常被称为过拟合（overfitting）的现象。 这意味着模型在训练数据上表现得很好，但在新的、未见过的数据上表现较差。过拟合可能是由于模型过于复杂，以至于学到了训练数据中的噪声或细微特征，而这些特征在验证数据中并不普遍存在。 我通过降低学习率，统一的方向 ......
函数 损失

三维模型的顶层合并构建的点云抽稀关键技术分析

三维工厂K3DMaker是一款三维模型浏览、分析、轻量化、顶层合并构建、几何校正、格式转换、调色裁切等功能专业处理软件。可以进行三维模型的网格简化、纹理压缩、层级优化等操作，从而实现三维模型轻量化。轻量化压缩比大，模型轻量化效率高，自动化处理能力高；采用多种算法对三维模型进行几何精纠正处理，精度高，... ......
顶层 模型 关键 技术
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