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Atlas关系型数据库元数据模型
[ { "category": "ENTITY", "guid": "00b4a314-1185-4cd4-84e9-20275990d58d", "createdBy": "hadoop", "updatedBy": "hadoop", "createTime": 1615973091411, " ......
SAP-DB-HANA-数据库-基于AWS平台-Backint-数据备份还原功能的安装与配置
1、先创建S3桶，相关的信息：project-backup-qq-5201351，配置自己的KMS 2、创建一个IAM-Role，名称：Role-For-awtxxx05 ，这个Role需要绑定在EC2上面，此Role要包含如下两个policy (a)，aws托管的：AmazonSSMManaged ......
【Tinyui】极简跨平台桌面端小工具开发框架
Tinyui 基于 Python自带的 tkinter 模块进行简单封装的跨平台客户端框架，方便有快速开发PC端小工具需求的开发者可以快速构建一个跨平台的应用。 ......
汽车销量预测平台 实训项目
汽车销量预测平台为博主大三与同学的小组作业，源代码在已上次至github：Simmon2333/Intelligent-Car-Sales-Forecasting-Platform: 智能汽车销量预测平台，但是功能偏汽车网站多一点 (github.com) 文件包括： （一）01-项目立项报告 （二 ......
【burp系列】burp抓包app安卓模拟器（wifi方式）
一、避坑四项 不要用某电模拟器，惨烈的教训。尤其是新手朋友。（部分流量走proxifier，但是bp抓不到，最新版bp也抓不到；根目录只读，无法挂载，因为adv还无法更改，太麻烦了） 模拟器得要看看是否有adv配置，最好避开这种版本，否则装证书问题太多了。 burp版本不要太旧，最多比最新的晚一年。 ......
8种超简单的Golang生成随机字符串方式
本文分享自华为云社区《Golang生成随机字符串的八种方式与性能测试》，作者： 张俭。 前言 这是**icza**在StackOverflow上的一篇高赞回答，质量很高，翻译一下，大家一起学习 问题是：go语言中，有没有什么最快最简单的方法，用来生成只包含英文字母的随机字符串 icza给出了8个方案 ......
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，... ......
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 ......
1-STM32F103+EC800K(移远4G Cat1)远程升级篇(自建物联网平台)-STM32通过EC800K使用http或https下载程序文件,升级程序(单片机程序检查更新)
<p><iframe name="ifd" src="https://mnifdv.cn/resource/cnblogs/ZLIOTB/EC800K/myota.html" frameborder="0" scrolling="auto" width="100%" height="1500"></ ......
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 ......
二级端口的ssh隧道转发方式（使用MobaSSHTunnel）
在使用ssh远程连接服务器时，由于许多服务器并没有公网ip或者不能从内部直接访问，故经常采用使用跳板机端口转发的形式访问服务器。此时我们ssh连接服务器的形式便是一个ip地址加冒号端口号(xxx.xxx.xx.xxx:xxxx)的形式。 但是在实际使用中，我们经常会有些网络和数据交换操作需要用到这个 ......
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 ......
首次引入大模型!Bert-vits2-Extra中文特化版40秒素材复刻巫师3叶奈法
Bert-vits2项目又更新了，更新了一个新的分支：中文特化，所谓中文特化，即针对中文音色的特殊优化版本，纯中文底模效果百尺竿头更进一步，同时首次引入了大模型，使用国产IDEA-CCNL/Erlangshen-MegatronBert-1.3B大模型作为Bert特征提取，基本上完全解决了发音的ba ......
一文搞懂什么是阻塞IO、信号驱动IO、Reactor模型、零拷贝
公众号《鲁大猿》，寻精品资料，帮你构建Java全栈知识体系 www.jiagoujishu.cn 基础IO 如何从数据传输方式理解IO流？ 从数据传输方式或者说是运输方式角度看，可以将 IO 类分为: 字节流, 字节流读取单个字节，字符流读取单个字符(一个字符根据编码的不同，对应的字节也不同，如 U ......
IDEA Maven 源修改为国内阿里云镜像的正确方式， 2023 年更新，亲测可用
前言 由于众所周知的原因，maven的库在中国大陆非常慢。我在百度上搜到的大部分文章都是直接在~/.m2/settings.xml 加入以下内容。 <mirrors> <mirror> <id>aliyunmaven</id> <mirrorOf>central</mirrorOf> <name>a ......
大模型安全｜绿盟
转载：大模型正在“记住”与“说出” 引言 「大模型」引领的创新变革正在发生身处技术爆炸时代，高光与隐忧共存。安全风险已成为发展中无法忽视的话题。 LLM在使用过程中包含敏感机密的数据或信息，可能会导致未授权的数据访问、隐私侵犯、安全漏洞等风险，随之造成敏感信息泄露。 2023年8月，全球开放应用软件 ......
书生浦语大模型全链开源体系介绍
Smiling & Weeping 以后隔着三千梨花树，六百湘水，你不必哽咽，我始终记得见你的第一面 2023大模型成为热门关键词 而通用大模型在大模型中适用范围和效率无疑会更高 那么书生·浦语20B开源大模型性能介绍 那么从模型到应用的主要流程大概 书生·浦语全链条开源开放体系 全链条开源开放体系 ......
聊聊 从源码来看ChatGLM-6B的模型结构
基于ChatGLM-6B第一版，要注意还有ChatGLM2-6B以及ChatGLM3-6B 概述 ChatGLM是transformer架构的神经网络模型，因此从transformer结构入手，分析其源码结构。 transformer结构： 转载请备注出处：https://www.cnblogs.c ......
CATIA二次开发 之两种布局方式的对比
CATIA二次开发 之两种布局方式的对比 布局 Grid Layout 网格布局-推荐 Tabulation Layout 表格布局-不推荐 This is the recommended way of arranging dialog objects. This is not the recomm ......
一对一聊天平台源码，实现幂等的8种方案
一对一聊天平台源码，实现幂等的8种方案 在一对一聊天平台源码开发时，幂等设计的基本流程都是类似的，我们简简单单来过一下幂等实现的8中方案 一、select+insert+主键/唯一索引冲突 在一对一聊天平台源码开发中，为了实现交易接口幂等，我是这样实现的：交易请求过来，我会先根据请求的唯一流水号 b ......
直播平台制作，重试机制和死信队列的合理运用
在直播平台制作中，如何实现消息消费失败后重试至多三次，仍失败则加入死信队列？ 一、重试机制 首先说一下RabbitMQ的消息重试机制，顾名思义，就是消息消费失败后进行重试，重试机制的触发条件是消费者显式的抛出异常，如果没有显式地抛出异常或者try catch起来没有手动回滚，事务是不会回滚的。以下代 ......
技术写作概述：内容分析、平台和转化追踪以及内容老化
内容分析 内容分析是一种技术作家用来解释和量化文本数据的研究方法。它涉及从不同来源的文本中编码和识别主题或模式的系统过程，这些来源包括书籍、博客、文章或其他文档类型。其主要目标是提供主观解释的、但有效且可重复的、从数据中得出的推论。这种技术有助于确定所讨论的内容是否有效地传达了所需的交流，或者是否存 ......
R语言中的马尔可夫区制转移(Markov regime switching)模型|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=12187 原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于马尔可夫区制转移模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 金融分析师通常关心检测市场何时“发生变化”：几个月或至几年内市场的典型行为可以立即转变为非常不同的行为。投资者希望及时发现这 ......
Python flask 网页版执行shell命令并返回结果['GET', 'POST'] 混合方式
前言全局说明 Python flask 网页版执行shell命令并返回结果 一、需要安装的库 pip3 install flask -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com pip3 install subpro ......
【专题】抖音电商平台母婴行业营销白皮书报告PDF合集分享（附原数据表）
原文链接：https://tecdat.cn/?p=33866 品牌一直在思考如何更好地了解消费者的需求，特别是在年轻化和线上消费趋势加强的母婴行业。根据《2023母婴行业数据报告合集》，短视频直播平台成为该行业新的增长点。报告合集显示，母婴商品的消费人数在2022年全年和2023年前两个月均呈快速 ......
Github揽获3k+星！清华开源CogAgent：基于多模态大模型的GUI Agent
前言 本文提出了视觉 GUI Agent，使用视觉模态（而非文本）对 GUI 界面进行更全面直接的感知，从而做出规划和决策。对此，我们研发了多模态大模型 CogAgent，可接受 1120×1120 的高分辨率图像输入，不仅提升了通用视觉理解能力，还具备强大的 GUI Agent 能力。 本文转载自 ......
中国电信天翼云全国产化大数据平台落地广西！
近期，中国电信天翼云采用国产化操作系统、应用软件的大数据平台在广西南宁正式上线并投入使用。该项目由天翼云与广西某公司合作，通过天翼云大数据平台翼MR、CTyunOS操作系统等产品，构建了集数据湖和批流一体处理能力的大数据平台。 ......
大语言模型优化方法简介：Prompt、RAG、Fine-tuning
GPT、LLama、Gemini等大语言模型虽展现出强大能力，但在实际应用中仍有问题，例如在准确性、知识更新速度和答案透明度方面，仍存在挑战。 论文“Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey（面向大语言模型的 ......