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R语言分布滞后非线性模型（DLNM）研究发病率，死亡率和空气污染示例|附代码数据
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=21317 最近我们被客户要求撰写关于分布滞后非线性模型（DLNM）的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文提供了运行分布滞后非线性模型的示例，同时描述了预测变量和结果之间的非线性和滞后效应，这种相互关系被定义为暴露-滞后-反应关联 数据集包含 ......
什么是大语言模型的“幻觉”
使用ChatGPT的朋友应该遇到过这样的情况，模型有时候会答非所问甚至自相矛盾，这种情况被成为大语言模型的“幻觉”，即在处理和生成文本时出现的一些特定的错误或误解。这些幻觉可能源于模型对现实世界的理解不足、数据训练的偏差、或者算法本身的局限性。 出现幻觉的原因有几个方面： 1、数据训练偏差 LLM通 ......
多模态大模型少样本自适应综述
前言 在医学成像和遥感等一些细粒度领域，多模态基础模型的性能往往不尽人意。因此，许多研究者开始探索这些模型的少样本适应方法，逐渐衍生出三种主要技术途径：1）基于提示的方法；2）基于适配器的方法；3）基于外部知识的方法。尽管如此，这一迅速发展的领域产生了大量结果，但尚无全面的综述来系统地整理研究进展。 ......
大模型RAG之向量检索技术-结合LSTM模型编码
本文将介绍两种编码方式，一种直接采用bert进行编码query与待匹配数据；另一种将待匹配数据构造成key-value的形式，key表示从每个待匹配数据的概念或者抽象描述，value是对应的待匹配数据，将query和key进行编码，lstm从过query查询到key之后，就可以获取对应的value ......
PV视角之3D检测模型Sparse4D系列
在自动驾驶视觉感知系统中，为了获得环绕车辆范围的感知结果，通常需要融合多摄像头的感知结果。比较早期的感知架构中，通常采用后融合的范式，即先获得每个摄像头的感知结果，再进行结果层面的融合。后融合范式主要的问题在于难以处理跨摄像头的目标（如大卡车），同时后处理的负担也比较大。而目前更加主流的感知架构则是 ......
什么是大模型RAG?RAG与funtionCalling的区别是什么？
大模型的RAG（Retrieval-Augmented Generation）与Function Calling都是用于增强大型语言模型（如GPT）的技术，但它们的工作原理和应用场景有所不同。 Retrieval-Augmented Generation (RAG): 原理：RAG结合了信息检索和文 ......
模型类序列化器
1 原来用的Serilizer跟表模型没有直接联系， 模型类序列化器ModelSerilizer，跟表模型有对应关系 2 使用 class BookModelSerializer(serializers.ModelSerializer): class Meta: model=表模型 # 跟哪个表模型 ......
提高工作效率的秘诀：CSS开发项目经验总结
Laravel是一个流行的PHP框架，它具有出色的可测试性，可以帮助开发人员在更短的时间内编写可靠的代码。但是，即使使用了这个框架，也可能会出现测试覆盖率较低的情况。测试覆盖率是指代码中已由测试案例覆盖的部分比例。测试覆盖率越高，代码质量越高。在本文中，我们将分享几种技巧，帮助您提高Laravel应 ......
【略读论文|大模型相关】Zero-Shot Relational Learning on Temporal Knowledge Graphs with Large Language Models
时间：2023 学校：慕尼黑大学 创新点： 1.据我们所知，这是第一个试图在TKGF背景下研究零射击关系学习的工作。 2.我们设计了一种基于llm的方法zrLLM，并设法在零射击关系推理中增强各种基于嵌入的TKGF模型。 3.实验结果表明，zrLLM有助于大大提高所有考虑的TKGF模型对包含未见零射 ......
星型模型&雪花模型
数据集市（Data Mart）也有称ADS（Application Data Store），数据集市将主题层和基础层的数据按照各业务的实际需求进行聚合，形成宽表或数据立方体（Cube），可直接供业务部门和数据分析团队使用。 数据集市中主要存在的是事实表（fact）和维度表（dimension）。 事 ......
R语言GARCH族模型：正态分布、t、GED分布EGARCH、TGARCH的VaR分析股票指数|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=31023 最近我们被客户要求撰写关于GARCH族模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 如何构建合适的模型以恰当的方法对风险进行测量是当前金融研究领域的一个热门话题 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）。 VaR方法作为当 ......
STM32 GPIO 工作原理
目录STM32F4074 GPIO 原理STM32的GPIOGPIO的基本结构和工作原理GPIO的工作模式输入模式浮空输入模式上拉输入模式下拉输入模式模拟输入模式输出模式开漏输出模式开漏复用输出模式推挽输出模式推挽复用输出模式总结与分析什么是推挽结构和推挽电路？开漏输出和推挽输出的区别？在STM32 ......
AI_NLP以及SAM的理解-分割模型
机器学习 一般机器学习分为有监督学习，无监督学习和强化学习 无监督学习 Unsupervised Learning Self-Supervised Learning，又称为自监督学习 -Self-Supervised Learning 的核心思想 Masked Autoencoders Are Sc ......
用一张图片测试几个大模型的看图理解，文心一言表现不佳，通义千问了解最到位！
样图如下： 用上面的图片，在几个主流的AI大模型中进行识别理解，最终的理解各有不同。 不过最让我意外的是 文心一言 居然理解的最不到位！ 下图是文心一言的看图理解： 下图是通义千问的看图理解： 下图是讯飞星火的看图理解： 大家觉得哪一个理解的最到位？？？？？ ......
使用docker搭建deepspeed多机多卡分布式微调大模型环境
前置环境：两台可以互通的centos服务器（服务器1、服务器2），docker，NVIDIA驱动 docker创建overlay共享网络 1）选用服务器1作为manage节点进行初始化，执行docker swarm init Swarm initialized: current node (ly4d ......
OpenAI 也在 996？一位离职员工自白：代码贡献第四，经常工作 6 天丨 RTE 开发者日报 Vol.121
开发者朋友们大家好： 这里是 「RTE 开发者日报」 ，每天和大家一起看新闻、聊八卦。我们的社区编辑团队会整理分享 RTE （Real Time Engagement） 领域内「有话题的 新闻 」、「有态度的 观点 」、「有意思的 数据 」、「有思考的 文章 」、「有看点的 会议 」，但内容仅代表编 ......
公共仓库元模型(CWM)（转）
转自：https://www.jianshu.com/p/21207b50084a 一、什么是CWM？ 在我们学习一个新东西时，首先得弄懂明白它是用来干什么的？然后通过实例与理论交错学习，CWM——Common Warehouse Metamodel, 很明显翻译过来时公共仓库元模型，CWM的提出主 ......
主板的工作原理(主板允许计算机中的所有组件相互“交谈”)
主板允许计算机中的所有组件相互“交谈” 如果您曾经拆开过计算机，就会看到将所有东西连接在一起的一件设备 —主板。主板是具有组件和连接器的中央电路板，这些组件和连接器允许计算机的所有部分接收电源并相互通信。它有时被称为主板、主电路板或底板。主板通常拥有多种内置功能，它们直接影响计算机的功能和升级潜力。 ......
Atlas关系型数据库元数据模型
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从招聘角度看运维的一些工作职能
系统运维是什么? 简单来说运维（Operation and maintenance）是指对公司硬件和软件的维护。但是运维内容实际又分技术层面的也有管理层面的，技术层面又分硬件、软件，所以它是一个体系 。管理层面来说一般包括作业流程管理(sop)、应急事件处理流程管理(eop)、问题和故障管理、变更管 ......
浏览器底层原理-工作机制
浏览器工作机制 浏览器是多进程多线程的应用，启动浏览器后，会自动启动多个进程（渲染进程、网络进程,存储服务等），每个进程中又包含多个线程协同工作。 渲染主线程工作方式 在浏览器的诸多进程中，渲染进程承担着最重要的工作。渲染进程中有一个渲染主线程，负责解析HTML、解析CSS、计算样式、布局、处理图层 ......
使用知识图谱提高RAG的能力，减少大模型幻觉
在使用大型语言模型(llm)时，幻觉是一个常见的问题。LLM生成流畅连贯的文本，但往往生成不准确或不一致的信息。防止LLM产生幻觉的方法之一是使用提供事实信息的外部知识来源，如数据库或知识图谱。 向量数据库和知识图谱 向量数据库 向量数据库是表示实体或概念(如单词、短语或文档)的高维向量的集合。数据 ......
三维模型的几何坐标纠正应用探讨
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，... ......
停车场的计费是如何工作的？
停车场的计费是如何工作的？ 靠自己的一套算法计费的 首先我们的车辆的车牌号被摄像头给检测到 从这时就开始计时了 他自己有一套算法 例如：一小时5元等 当我们要离开时他就会调取文件看你这个车停了多久 ......
鱼类识别系统Python+TensorFlow卷积神经网络算法模型+深度学习人工智能【计算机课设项目】
一、介绍 鱼类识别系统。使用Python作为主要编程语言开发，通过收集常见的30种鱼类（'墨鱼', '多宝鱼', '带鱼', '石斑鱼', '秋刀鱼', '章鱼', '红鱼', '罗非鱼', '胖头鱼', '草鱼', '银鱼', '青鱼', '马头鱼', '鱿鱼', '鲇鱼', '鲈鱼', '鲍鱼' ......
Windows11下私有化部署大语言模型实战 langchain+llama2
一、本机环境 1.硬件环境： CPU：锐龙5600X 显卡：GTX3070 内存：32G 注：硬件配置仅为博主的配置，不是最低要求配置，也不是推荐配置。 2.软件环境： Windows系统版本：Win11专业版23H2 Python版本：3.11 Cuda版本：12.3.2 VS版本：VS2022 ......
使用PyTorch实现去噪扩散模型
在深入研究去噪扩散概率模型(DDPM)如何工作的细节之前，让我们先看看生成式人工智能的一些发展，也就是DDPM的一些基础研究。 VAE VAE 采用了编码器、概率潜在空间和解码器。在训练过程中，编码器预测每个图像的均值和方差。然后从高斯分布中对这些值进行采样，并将其传递到解码器中，其中输入的图像预计 ......
halo2.11开发插件准备工作
fork https://github.com/halo-dev/plugin-starter 将fork后的项目git clone 3.导入idea,配置项目SDK为java17 4.build项目 5.修改 build.gradle 的 group 6.修改 settings.gradle 的r ......
根据语音生成全身姿态；基于变分贝叶斯框架的VAE模型；CFG是一种隐式的Perceptual Loss！
本文首发于公众号：机器感知 根据语音全身姿态；基于变分贝叶斯框架的VAE模型；CFG是一种隐式的Perceptual Loss！ Diffusion Model with Perceptual Loss 本文研究了扩散模型在生成样本时的质量问题，作者发现使用均方误差损失训练的模型生成的样本往往不真实 ......