尾部 模型 损失 费用
软件工程师能力模型探讨
软件工程师能力模型探讨高级JAVA工程师通用技能Expert Java knowledge JAVA知识专家级Object-Oriented Design Patterns 面向对象与设计模式High-level design skills 高层模块设计Designing for specific ......
AI模型算力杂谈
AI模型算力杂谈 YOLOv7-Tiny 算法简介 YOLOv7 目标检测算法由 v4 原班人马于2022 年 7 月推出，是一款十分新颖且优秀的检测器，其相较之前的 YOLO 系列使用到了高效聚合网络，即网络结构中出现的 ELAN模块，有效强化了网络学习能力。另一方面，检测模型的特征提取网络中引入 ......
什么是Auto GPT-4？ OpenAI 最新语言模型概览
动动发财的小手，点个赞吧！ 人工智能正在快速发展，近年来最令人兴奋的发展之一是创建可以生成类似人类文本的语言模型。领先的人工智能研究机构 OpenAI 最近发布了其最新的语言模型 Auto GPT-4。 在什么是 Auto GPT-4？ OpenAI 最新语言模型概述一文，我们将概述什么是 Auto ......
第五节 盒子模型
day05-盒子模型 目标：掌握盒子模型组成部分，使用盒子模型布局网页区域 01-选择器 结构伪类选择器 基本使用 作用：根据元素的结构关系查找元素。 li:first-child { background-color: green; } :nth-child(公式) 提示：公式中的n取值从 0 开 ......
OpenCV加载深度学习模型
本文使用OpenCV加载深度学习模型，实现了对传入的单张图像或多张图像进行预测。 步骤： 首先读入Caffe框架训练好的模型，然后对输入图像进行预处理操作，并将其传入已构建的网络模型，最后对得到的预测结果进行排序，找到概率最大的，通过标签文件得到最终预测的结果并进行输出展示。 1.单张图像 (1)构 ......
词向量在各个历史阶段的经典模型
one-hot 词表有多大，每个词的词向量就有多少维 不足 稀疏。 没有语义信息。 Word2Vec 两种训练框架： CBOW：上下文预测中心词 skip-gram：中心词预测上下文 （word embedding多用这种） word2vec的词向量考虑到了词的前后一定窗口内的上下文语义信息，且表示 ......
练习——管程法，信号灯法简单的实现生产者消费者模型
package com.thread_; //管程法解决生产者消费者模型 public class PC1 { public static void main(String[] args) { SynContainer container = new SynContainer(); Producto ......
基于python实现将AWS-ElastiCache-的Reserved_Cache_Nodes-预留节点及费用的信息统计
在AWS-ElastiCache中，Reserved_Cache_Nodes-预留节点，也就类似于EC2与RDS的RI（预留实例）， 都是为了节省成本而选择预付费用的一种方式 ，当AWS账号有多个时，如何通过编程的方式批量获取所有账号所有区域Region的RN信息呢 我们可以通过aws cli的方式 ......
关于AWS-ElastiCache的Reserved nodes预留节点支付类型-费用说明
关于AWS-ElastiCache的Reserved nodes的购买（类似于EC2的RI）,可以节省成本 引擎，可以选择 Redis 或者 Memcached，期限一般大多都支持1年或者3年的 对于Offering type-产品类型，这里分类比其他产品要复杂一点、，分为 【标准预留节点产品】与 ......
HMM模型原理
隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是统计模型，它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。其难点是从可观察的参数中确定该过程的隐含参数。隐马尔可夫模型（HMM）可以用五个元素来描述，包括2个状态集合和3个概率矩阵：1. 隐含状态 S、2. 可观测状态 O、3. 初始状 ......
m通过目标形心提取、颜色模型以及边缘提取实现两个相向移动人员交叉遮挡过程的检测和分割matlab仿真
1.算法仿真效果 matlab2013b仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 我对这种类型的问题的做了几方面研究，总的归纳来讲又如下几个方面：对于交叉问题，目前所了解的方法，视频必须满足如下几个要求： 第一：视频的背景需要静止，或者说不能又太大的抖动，否则会导致较大的干扰； 第二：视频上物体必须 ......
分类模型的性能评估指标总结
机器学习中所用模型的好坏需要通过一些量化的指标来评估。对于分类模型，是通过：1）精度（Accuracy）；2）准确率（Precision）；3）召回率（Recall）；4）F1分数；5）ROC（Receiver operating characteristic curve）曲线；6）AUC（Area ......
python用支持向量机回归(SVR)模型分析用电量预测电力消费|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=23921 最近我们被客户要求撰写关于SVR的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文描述了训练支持向量回归模型的过程，该模型用于预测基于几个天气变量、一天中的某个小时、以及这一天是周末/假日/在家工作日还是普通工作日的用电量 关于支持向量机的快速说 ......
RocketMQ(二)：领域与消息传输模型
RocketMQ 是一款典型的分布式架构下的中间件，使用异步通信方式和发布订阅的消息传输模型。 RocketMQ的异步通信，系统拓扑简单、上下游耦合较弱，主要应用于异步解耦，流量削峰填谷等场景。 1、领域模型 RocketMQ 中消息的生命周期主要分为消息生产、消息存储、消息消费三部分。生产者生产消 ......
模型层(models层) -- ORM
Django模型层之ORM介绍 我们在使用Django框架开发web应用的过程中，不可避免地会涉及到数据的管理操作（增、删、改、查），而一旦谈到数据的管理操作，就需要用到数据库管理软件，例如mysql、oracle、Microsoft SQL Server等。 ORM全称Object Relatio ......
模型的显存和参数量计算
模型的显存和参数量计算 https://blog.csdn.net/weixin_49305813/article/details/119179849 https://blog.csdn.net/NODIECANFLY/article/details/102854842 ......
利用深度学习实现序列模型
利用深度学习实现序列模型 序列问题的含义是接收一个序列作为输入，然后期望预测这个序列的后续。例如继续预测2,4,6,8,10...。这在时间序列中是相当常见的，可以用来预测股市的波动、患者的体温曲线或者赛车所需的加速度。 从原理上说，==卷积神经网络可以有效处理空间信息，那么循环神经网络则能更好处理 ......
AI模型是什么？我粗浅的理解
###我粗略的理解为 是一种数学公式。 模型的出现是为了解决问题的。 比如停车场，识别车辆的车牌号，这个问题。我想用机器去实现该怎么实现？ 这时候就可以用模型。 模型就帮我解决了这个问题。 那么新的问题是，模型是怎么解决这个问题的？ 就是训练来的。 如何训练呢？ 多弄点参数，多弄点数据，供模型学习。 ......
相亲成功率100%！技术大佬都在用的SWOT模型【No.3】
SWOT分析法，也称态势分析法或道斯矩阵。分别包含：内部要素的优势和劣势，外部要素的机会和威胁。 SO：利用哪些优势，抓住市场机会 ST：利用哪些优势，减少威胁 OW：利用哪些机会，改善哪些劣势 WT：在哪些威胁中改善哪些劣势 刚京，男，32岁，职业：程序员。 如果刚京想成功牵手心动女嘉宾，首先 ......
安装Amos结构方程模型分析软件的方法
本文介绍IBM SPSS Amos软件的安装方法。 Amos是IBM公司旗下一款强大的结构方程建模软件。其捆绑在高级版的SPSS Statistics软件中，但其它版本的SPSS Statistics中并不含Amos，需要单独下载、安装。 1 软件下载 关于Amos软件下载，由于其版本较多，大家自行 ......
为大语言模型建立红队对抗
在巨量文本数据下训练的大语言模型非常擅长生成现实文本。但是，这些模型通常会显现出一些不良行为像泄露个人信息 (比如社会保险号) 和生成错误信息，偏置，仇恨或有毒内容。举个例子，众所周知，GPT3 的早期版本就表现出性别歧视 (如下图) 与 仇恨穆斯林言论 的情况。 一旦我们在使用大语言模型时发现了这 ......
m基于信道差错概率模型仿真对比RS,汉明码以及卷积编译码性能,仿真输出信道差错概率与误码率和仿真速度三维关系图
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 在数字通信系统中, 数字通信系统及其相关部分必须满足误码率的最低规 范要求。误码率是一个非常重要的指标，它衡量着系统性能的好坏，因此在数 字通信领域中经常会遇到误码率的测试问题。误码率[是二进制比特流经过系 统传输后发生差错的概率，其测量方法[ ......
LR模型快速生成SQL脚本
LR模型快速生成SQL脚本 由于经常需要部署新LR模型，需要以SQL的方式在数仓环境中运行。固化LR模型的形式是excel文件，所以写了一个脚本解析这个excel文件，完成模型的快速SQL化 LR模型部署模板 第一行是名称列可以不用管，第二行是线性模型基础得分第三行开始：第一列是表中的列，第二列是表 ......
人工智能运用--我的银行大众客户存款增长预测模型介绍（3）
前面完成了最初的特征选择，基本没有考虑业务逻辑，我直接使用这些特征开始进行预测了。 基于当前业界对XGBoost的推崇，我准备不走弯路，直接上XGBoost进行预测。 从打印的“取数据完成”可以看出数据完全读取了。 下面我们用训练集进行预测，看看说明情况 程序运行了691秒，产生了xgb模型，我们看 ......
05-3 液体燃料燃烧：液滴的燃烧（数学模型、影响因素）
  2. 只保存模型的参数， torch.save( ......
扫盲：机器学习中训练模型、数据集都是什么，有什么关系？[大语言模型]
在大数据中，训练模型和数据集是非常重要的概念，它们之间有密切的关系。 训练模型是指使用机器学习算法对数据进行学习和训练，以便能够对新的数据进行预测或分类。训练模型的目的是通过学习数据的规律和特征，从而能够对未知数据进行预测或分类。 数据集是指用于训练模型的数据集合。数据集通常包含大量的数据样本，每个 ......
个人搜集的GPT及语言模型相关信息资源
steamship免费GPT4 https://www.steamship.com/plugins/gpt-4?tab=Demo 免费GPT4和3.5(需翻墙) https://chat.forefront.ai/ 基于GPT3.5对上传的 无限文档 回答问题且免费 askwise.ai ChatG ......
m基于背景差法与GMM混合高斯模型结合的红外目标检测与跟踪算法matlab仿真
1.算法仿真效果 matlab2013b仿真结果如下： 普通视频： 红外视频： 2.算法涉及理论知识概要 在Stauffer等人提出的自适应混合高斯背景模型基础上,为每个像素构建混合高斯背景模型,通过融入帧间差分把每帧中的图像区分为背景区域、背景显露区域和运动物体区域。相对于背景区域,背景显露区中的 ......