工作流scikit-llm模型sklearn

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 ......
飞轮 路径 flywheel 模型

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 ......
模型 常见

面试官:单例Bean一定不安全吗?实际工作中如何处理此问题?

默认情况下,Spring Boot 中的 Bean 是非线程安全的。这是因为,默认情况下 Bean 的作用域是单例模式,那么此时,所有的请求都会共享同一个 Bean 实例,这意味着这个 Bean 实例,在多线程下可能被同时修改,那么此时它就会出现线程安全问题。 Bean 的作用域(Scope)指的是 ......
实际 问题 Bean

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... ......
周期 模型 策略 生命 软件

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。 ......
推手 模型 背后 数字

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 ......

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 ......
概率 算法 模型 机器 29

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

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? ......
模型 场景 关键 专家 人才

Kafka 万字精讲|工作五年这些你都知道吗?

本文以 Kafka 官方文档的内容为基石,结合参考文献处文章和笔者自身实践凝练而成,涵盖内容全面,详略得当。 这也是《一文搞懂》系列的第一篇技术长文,期待您的关注。 ......
Kafka

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

雕刻机的工作原理?

雕刻机的工作原理? 雕刻机就是一个用指定的文件来实现雕刻的 我们一开始要用画图软件来做自己的想要的图案 之后在把他给转成机器能看懂的语言 在把文件给雕刻机 这样就可以雕刻自己想要的图案了 ......
原理

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 ......
收益率 区间 收益 模型 次数

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 ......

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 ......
深度 TensorRT 模型

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 ......
实战 原理 MyBatis 基础 指南

CAXA CAD电子图板2023:让设计更简单,工作更高效

CAXA CAD电子图板2023是一款功能强大的数字化绘图软件,专为工程师和设计师打造。作为CAXA软件公司旗下的核心产品,CAXA CAD电子图板2023在继承了之前版本的优秀性能和功能的基础上,进一步提升了用户的工作效率和设计品质。 点击获取CAXA CAD电子图板2023 首先,CAXA CA ......
图板 电子 CAXA 2023 CAD

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 ......
模型 数据 First EF

NFC标签的工作原理分析(附带DP1332E&DP1363F选型表)

NFC标签是基于近场无线通信技术,利用射频识别(RFID)技术和互联技术进行数据传输。它采用13.56MHz的高频无线电波作为传输介质,通过感应耦合方式实现信息的交换和传输。在NFC通信中,发起设备和接收设备之间的距离通常在几厘米以内。当发起设备(如具有NFC功能的手机)靠近NFC标签时,发起设备会 ......
原理 标签 DP 1332 1363

使用PyTorch实现混合专家(MoE)模型

Mixtral 8x7B 的推出在开放 AI 领域引发了广泛关注,特别是混合专家(Mixture-of-Experts:MoEs)这一概念被大家所认知。混合专家(MoE)概念是协作智能的象征,体现了“整体大于部分之和”的说法。MoE模型汇集了各种专家模型的优势,以提供更好的预测。它是围绕一个门控网络 ......
模型 PyTorch 专家 MoE

记录下在linux部署大语言模型和聊天服务、简历服务等

1、弄清楚外网、内网的区别 2、宝塔面板的使用。 命令行输入 bt 、 bt default(本质是linux开了个端口服务用于宝塔管理服务、代理服务等) 3、netstat -tuln 查看正在运行的端口。 4、服务都启动之后,用宝塔代理相关端口 , 使用 ufw 、 iptables、 fire ......
模型 语言 简历 linux

java工作流引擎-j-roadflow-plus使用快速入门

新建一个流程并发布运行需要以下步骤: 1、新建表单。 在表单管理中新建表单,并设计表单,在表单中拖入控件。 点新建按钮会进入表单设计界面,并自动弹出表单属性设置。 输入表单名称,选择数据连接,数据表选择已有的测试表rf_form_test,主键选id,标题字段选title,选择表单分类确定即可。 设 ......

JAVA工作流引擎低代码快速开发平台(J-RoadFlow-Plus)测试环境部署说明

从j-roadflow官网(https://roadflow.cn/)下载发布后的压缩包并解压得到如下文件: j-roadflow-8.0.0.jar为编译后的jar包(运行jar包需要jdk1.8以上版本)。 roadflowjava-mysql.sql为mysql数据版本(mysql版本要求8. ......

unity3d修改模型位置

using System.Collections; using System.Collections.Generic; using UnityEngine; public class VCCameraWorkerController : MonoBehaviour { public Vector3 ......
模型 位置 unity3d unity3 unity

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
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