序列 模型
斯坦福大学引入FlashFFTConv来优化机器学习中长序列的FFT卷积
斯坦福大学的FlashFFTConv优化了扩展序列的快速傅里叶变换(FFT)卷积。该方法引入Monarch分解，在FLOP和I/O成本之间取得平衡，提高模型质量和效率。并且优于PyTorch和FlashAttention-v2。它可以处理更长的序列，并在人工智能应用程序中打开新的可能性。 处理长序列 ......
企业私有大模型部署
国内外玩家 私有化部署 达观数据 - ”曹植” 华为 - 盘古 无论是期待拉平 OpenAI 的大模型能力，还是企业想拥有基于自己的数据精调大模型，开源，都被寄予厚望——这导致了 Hugging Face 的崛起。 感觉是一个放着各种开源模型和数据集的大仓库。 Jina AI 的 finetunne ......
R语言中的神经网络预测时间序列：多层感知器（MLP）和极限学习机（ELM）数据分析|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=23485 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神经网络的研究报告，包括一些图形和统计输出。 用于R语言的多层感知器（MLP）和极限学习机（ELM）进行时间序列预测。请注意，由于神经网络无法利用GPU处理，因此大型网络的训练速度往 ......
数据分享|R语言逐步回归模型对电影票房、放映场数、观影人数预测可视化
全文链接：https://tecdat.cn/?p=34335 原文出处：拓端数据部落公众号 本文通过利用回归模型帮助客户对电影的票房数据（以及放映场数，观影人数）进行了研究，确定了决定电影的票房的重要因素。并讲述、论证了预测电影的票房是电影投资的至关重要的环节。通过对电影票房预测技术的发展和探讨， ......
【流畅的Python】2.6 序列模式匹配
2.6 序列模式匹配 这一小节围绕Python 3.10推出的模式匹配功能展开，其实就是新增的match/case语句。因为本小节属于第二章“丰富的序列”，所以这里只介绍了关于序列的模式匹配。在其他章节还有关于模式匹配更多的内容： 2.6 序列模式匹配 3.3 使用模式匹配处理映射 5.8 模式匹配 ......
潜在威胁信息模型(PTIM)-Potential threats Information Modeling
通过全城摄像头建立城市的潜在威胁信息模型，这些威胁可以通过AI和经典图像处理算法来进行识别，并实时显示在城市模型当中，并及时通知有关单位及时响应及时处理，将损失最小化。 ......
程序员指南|学会与大模型相处，提升个人开发效率
过去一年，通过各种平台我们可以轻而易举的接收到人们关于使用大模型遇到诸多问题的声音。然而，显而易见的是，大模型可以在许多方面提高我们的效率，尤其是在处理文档、测试用例和代码等繁琐事务方面。 大模型的优势和短板是什么？ 首先，我们需要了解大模型的概念。由于训练数据和参数等多种原因，不同的模型有各自的优 ......
又一个涵盖前后端+DevOps+OpenAI大模型的高并发项目启动了
大家好，我是冰河~~ 今天，正式通知大家一件事情：又到了启动新项目的时候，这也是 冰河技术 知识星球继 Seckill秒杀系统 项目后，又一个高并发实战项目。星球其他项目与专栏，大家可移步到冰河的个人站点：https://binghe.gitcode.host 进行查看。 那这次又是怎样的一个高并发 ......
如何最大化客户生命周期价值？APMDR 模型在袋鼠云的落地实践
相信大家都认可一个观点：不论是 To B 还是 To C，用户是企业的核心资源，是互联网产品中最重要的价值之一。因此，深入挖掘用户价值成为现在大部分企业运营的关键。 之前我们为大家介绍过如何利用 RFM 模型让企业聚焦于更有价值的用户，本文将为大家详细介绍用户生命周期模型 APMDR，以及「袋鼠云客 ......
使用ExLlamaV2量化并运行EXL2模型
量化大型语言模型(llm)是减少这些模型大小和加快推理速度的最流行的方法。在这些技术中，GPTQ在gpu上提供了惊人的性能。与非量化模型相比，该方法使用的VRAM几乎减少了3倍，同时提供了相似的精度水平和更快的生成速度。 ExLlamaV2是一个旨在从GPTQ中挤出更多性能的库。由于新的内核，它还经 ......
这些仪表板常用的数据分析模型，你都见过吗？
本文由葡萄城技术团队发布。转载请注明出处：葡萄城官网，葡萄城为开发者提供专业的开发工具、解决方案和服务，赋能开发者。 前言 在数字化时代，数据已经成为了企业决策和管理的重要依据。而仪表板作为一种数据可视化工具，则可以帮助企业更加直观地了解和分析数据，从而作出更准确和有效的决策。然而，仪表板中使用的数 ......
判断子序列（双指针）
一、题目来源 AcWing算法基础课-2816.判断子序列 二、题目描述 给定一个长度为 \(n\) 的整数序列 \(a_1,a_2,…,a_n\) 以及一个长度为 \(m\) 的整数序列 \(b_1,b_2,…,b_m\)。 请你判断 \(a\) 序列是否为 \(b\) 序列的子序列。 子序列指序 ......
最长连续不重复子序列（双指针）
一、算法描述 含义 双指针，指的是在遍历对象的过程中，不是普通的使用单个指针进行访问，而是使用两个相同方向（快慢指针）或者相反方向（对撞指针）的指针进行扫描，从而达到相应的目的。 另外还可以根据序列进行区分，例如在快排中，双指针指向的是同一个序列，而归并排序中两个指针指向的是两个不同的序列。 怎么用 ......
基于霍克斯过程的限价订单簿模型下的深度强化学习做市策略
更多精彩内容，欢迎关注公众号：数量技术宅，也可添加技术宅个人微信号：sljsz01，与我交流。 相关研究总述 最优做市 (MM) 是在限价订单簿 (LOB) 的两侧同时下达买订单和卖订单的问题，目的是最大化交易者的最终收益率，同时最小化相关风险。 可以说，其中最突出的是库存风险，它源于交易者（做市商 ......
金蝶云星空其他出库单保存提示序列号不一致
一、保存报错 显示单据数量=0.序列号数量=3 二、初步分析 输入实发数量没有触发序列号数量的计算 检查实发数量的值更新事件 实发数量和序列号数量的转换，必须保证，基本单位和序列号单位的关系，两者且不能为空 三、总结 界面效果，输入实发数量，自动根据单位计算序列号的数量，自动创建序列号子单据体的行数 ......
初窥门径，从大模型到内容生成看AI新次元
视频云AI进化新纪元。 最近Gartner发布2024年十大战略技术趋势，AI显然成为其背后共同的主题。全民化的生成式人工智能、AI增强开发、智能应用......我们正在进入一个AI新纪元。 从ChatGPT的横空出世，到开发者大会的惊艳亮相，OpenAI以一己之力掀起生成式AI产业变革。与此同时我 ......
【Django进阶】django-rest-framework中文文档——序列化器
搭建环境 使用django-rest-framework中文文档——快速入门中的虚拟环境。 新建snippets应用程序 python .\manage.py startapp snippets 注册相关应用程序，例如当前应用，rest_framework 创建数据库模型 编辑snippets/mo ......
P1241 括号序列
P1241 括号序列 RE一半 #include<iostream> #include<algorithm> #include<cstdio> #include<stack> using namespace std; string s; char ans[400]; bool vis[400]; i ......
关于AssetBundle禁用TypeTree之后的一些可序列化的问题
1）关于AssetBundle禁用TypeTree之后的一些可序列化的问题2）启动Unity导入变动的资源时，Singleton ScriptableObject 加载不到3）Xcode15构建Unity 2022.3的Xcode工程，报错没有兼容的iPhone SDK 这是第361篇UWA技术知识 ......
激发创新，助力研究：CogVLM，强大且开源的视觉语言模型亮相
激发创新，助力研究：CogVLM，强大且开源的视觉语言模型亮相 CogVLM 是一个强大的开源视觉语言模型（VLM）。CogVLM-17B 拥有 100 亿视觉参数和 70 亿语言参数。 CogVLM-17B 在 10 个经典跨模态基准测试上取得了 SOTA 性能，包括 NoCaps、Flicker ......
03-数据模型
MySQL数据库 关系型数据库（RDBMS）:建立在关系模型基础上，有多张相互连接的二维表组成的数据库 关系型数据库的特点： 1.使用表存储数据，格式单一，便于维护 2.使用SQL语言操作，标准统一，使用方便 数据模型 ......
人工智能的科普 机器学习、 深度学习 、大模型
很多对于人工智能了解很少 不知道机器学习、 深度学习 、大模型之间的关系 基础班版本 ： 机器学习 升级版本 ：深度学习 高级版本 ：大模型 神经元 神经元是构成人工神经网络（ANN）的基本单元 机器学习算法中的神经网络模型则是通过多个神经元相互连接而成。 在机器学习中，神经网络模型被用来学习输入数 ......
LY1464 [ 20231112 NOIP 模拟赛 T4 ] 序列计数
题意 给定 \(n, m\)。 求： \(a_1 + a_2 + ... + a_m = n\) \(1 ^ {a_1} \times 2 ^ {a_2} \times ... \times m ^ {a_m} \equiv x (\bmod m)\) 对于 \(x \in [1, m)\) 满足上 ......
【大语言模型】LLM学习路径-从入门到精通
简述 根据如下两本书： 1）大规模语言模型：从理论到实践 -- 张奇、桂韬、郑锐、黄萱菁 2）ChatGPT原理与实战 按更合理的顺序总结了学习路径，实际可按需学习，后续每个目录将给出相应学习资料和资源（参见Github仓库链接）。 学习目录 第1章 技术发展与需求分析 1.1 市场需求分析 1.1 ......
疾病关联网络构建及并发症预测模型
全文链接：https://tecdat.cn/?p=34303 原文出处：拓端数据部落公众号 分析师：Davis Luo 数据挖掘和分析的最核心也最重要的问题就是“预测”。广义的“预测”即包含预测事物未来走势，也包括预测事物之间隐藏的关联。 例如在医疗健康领域，找到事物之间隐藏关联对于辅助诊断、知识 ......
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 ......
NLP自然语言处理—主题模型LDA案例：挖掘人民网留言板文本数据|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=2155 最近我们被客户要求撰写关于NLP自然语言处理的研究报告，包括一些图形和统计输出。 随着网民规模的不断扩大，互联网不仅是传统媒体和生活方式的补充，也是民意凸显的地带。领导干部参与网络问政的制度化正在成为一种发展趋势，这种趋势与互联网发展的时代 ......
drf——序列化组件的基本使用
一、准备工作 首先需要一张数据库表（以Book表为例） 在models内书写： class Book(models.Model): name = models.CharField(max_length=32) price = models.BigIntegerField() url： path('b ......