差异性 架构 模型 差异
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 ......
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 ......
centos安装mysql8，银河麒麟安装mysql8，arm(aarch)架构，rpm包，完全离线安装
作者主页：https://www.cnblogs.com/milkbox/ 参考： 软件包下载： https://rpmfind.net/linux/rpm2html/search.php MySQL :: Download MySQL Community Server 主要教程：十二、MySQL8 ......
ubuntu安装mysql8，debian安装mysql8，linux安装mysql8，x86_64架构，deb包
作者主页：https://www.cnblogs.com/milkbox 参考： 修改大小写：MySQL8.0安装后更改不区分大小写！包你必生效！_mysql8.0不区分大小写-CSDN博客 整个安装过程建议在root权限下进行。需要网络来下载相关依赖，如果你的系统已经存在相关以来，那么就可以离线安 ......
基于多节点多传感器融合的可穿戴无线数据采集系统架构解析
前记 随着无线和传感器技术的不断进步，无线设备在逐步朝着小型化，可穿戴领域发展，在一些医疗健康以及科研领域。需要对多个节点做传感器监测。因此，基于多传感器节点融合的可穿戴设备可以解决很多行业问题。比如，生理信号的遥测，风力发电机运行状态的遥测。新能源电池生产过程中故障监测等。 随着团队在可穿戴领域的 ......
通用搜索架构（转）
转自：https://ost.51cto.com/posts/11557 回顾自己过去的5年，从一名后端开发工程师，自我摸索、学习、探究，成为一名搜索开发工程师。复盘总结自己经历过的搜索的三个阶段，可简要概括为：（1）关键词搜索、（2）相关性搜索、（3）探索式搜索。 具体如下图： • 关键词搜索：主 ......
互联网项目架构演变过程(单体架构-模块化架构-微服务架构)
1. 单体架构 1. 传统的架构分为三层架构：web控制层，业务控制层，数据库访问层 2. 业务没有拆分，所有的代码写在一个项目工程中 3. 一旦有一个模块导致服务不可用，可能会影响整个项目 2. 模块化架构 模块化项目就是把传统架构的项目进行业务拆分成多个app，最终打包成一个项目进行部署 3. ......
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 ......
架构相关---路由菜单权限+多模块菜单+微前端
权限 https://www.bilibili.com/video/BV1v14y1z7mb/ 1.路由菜单权限 2.权限有菜单权限，按钮权限 多模块菜单 1.高亮 2.多级和高亮 微前端 1.qiankun 2.microApp ......
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 ......
高可用架构，去中心化有多重要？
★ 微服务系列18篇 1 背景 在互联网高可用架构设计中，应该避免将所有的控制权都集中到一个中心服务，即便这个中心服务是多副本模式。 对某个中心服务（组件）的过渡强依赖，那等同于把命脉掌握在依赖方手里，依赖方的任何问题都可能成为你不稳定的因素。 而弱化强依赖，实现可降级交互，是一种设计理念和架构模式 ......
系统存储架构升级分享
一、业务背景 系统业务功能：系统内部进行数据处理及整合, 对外部系统提供结果数据的初始化(写)及查询数据结果服务。 系统网络架构: • 部署架构对切量上线的影响 - 内部管理系统上线对其他系统的读业务无影响 •分布式缓存可进行单独扩容, 与存储及查询功能升级无关 •通过缓存层的隔离, 系统扩展期间外 ......
Python 架构模式：附录 A 到 E
附录 A：摘要图和表 原文：Appendix A: Summary Diagram and Table 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 这是我们在书的最后看到的架构： 表 A-1 总结了每个模式及其功能。 表 A-1. 我们的架构组件及其功能 层 组件 描述 领域 定义业务逻辑。 ......
unity3d修改模型位置
using System.Collections; using System.Collections.Generic; using UnityEngine; public class VCCameraWorkerController : MonoBehaviour { public Vector3 ......
Python 架构模式：第十章到结语
第十章：命令和命令处理程序 原文：10: Commands and Command Handler 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 在上一章中，我们谈到使用事件作为表示系统输入的一种方式，并将我们的应用程序转变为一个消息处理机器。 为了实现这一点，我们将所有的用例函数转换为事件处理 ......
Python 架构模式：第五章到第九章
第五章：高档和低档的 TDD 原文：5: TDD in High Gear and Low Gear 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 我们引入了服务层来捕获我们从工作应用程序中需要的一些额外的编排责任。服务层帮助我们清晰地定义我们的用例以及每个用例的工作流程：我们需要从我们的存储库 ......
Python 架构模式：引言到第四章
引言 原文：Introduction 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 为什么我们的设计会出错？ 当你听到混乱这个词时，你会想到什么？也许你会想到喧闹的股票交易所，或者早上的厨房——一切都混乱不堪。当你想到秩序这个词时，也许你会想到一个空旷的房间，宁静而平静。然而，对于科学家来说，混 ......
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 ......
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 ......
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 ......
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。 ......
PM-从后微服务谈架构演进
2022 年，关于微服务发生了几件有趣的事情。 其一，正式掌管 Twitter 不久的 Elon Musk 对 Twitter 的开发团队 “批判” 了一番。他表示自己为 Twitter 在许多国家的极慢运行速度感到抱歉。之所以如此慢是因为 App 需要执行 1000 多个 “糟糕” 的批处理 RP ......
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 ......
挑战Transformer的新架构Mamba解析以及Pytorch复现
今天我们来详细研究这篇论文“Mamba:具有选择性状态空间的线性时间序列建模” Mamba一直在人工智能界掀起波澜，被吹捧为Transformer的潜在竞争对手。到底是什么让Mamba在拥挤的序列建中脱颖而出? 在介绍之前先简要回顾一下现有的模型 Transformer:以其注意力机制而闻名，其中序 ......