序列 注意力 模型 机制

常用Dockerfile注意事项

Dockerfile添加PATH生效 # 注意不要写= ENV CONDA_DIR /opt/anaconda3 ENV PATH $CONDA_DIR/bin:$PATH Dockerfile添加普通用户 # ADD By Yu for sim dev environment FROM ubunt ......
Dockerfile 注意事项 事项 常用

API对接需求如何做需求调研,需要注意什么

1.确定API的功能需求 在进行需求调研时,首先需要明确API对接的目的和功能需求,例如: 1.确定API的功能需求 需要对接ERP系统,获取订单信息进行统计分析。需要对接CRM系统,实现客户信息的共享,以方便于进行客户服务。需要对接支付系统,实现在线支付功能。通过明确功能需求,可以了解到API对接 ......
需求 API

【问题记录】【Fastjson】Fastjson 反序列化失败,syntax error, position at 0, name value

1 问题现象 今儿调 webservice 的一个接口, 他们有一个 json 字符串,我反序列话的时候,发现报错: // 返回json字符串 {"rs":"false","value":"JSONObject["dbilldate"] not found."} 看字符串觉得没啥毛病。 2 解决办法 ......
Fastjson 序列 position syntax 问题

【专题】2023年大语言模型综合评测报告PDF合集分享(附原数据表)

原文链接:https://tecdat.cn/?p=33624 原文出处:拓端数据部落公众号 自2022年年末以来,人工智能大模型已成为技术领域甚至全球创新领域最受关注的话题。以ChatGPT为代表的大模型产品发展迅速,预测数据显示,到2030年,AIGC市场规模有望超过万亿元。2023年,国内主要 ......
评测报告 数据表 模型 语言 专题

浦语书生大模型实战训练营03笔记和作业

1.1配置环境 进入命令行,安装pytorch环境 bash /root/share/install_conda_env_internlm_base.sh InternLM conda activate InternLM # 升级pippython -m pip install --upgrade ......
训练营 书生 实战 模型 笔记

R语言PLS-DA模型分析不同中医组别患者间差异指标数据可视化

全文链接 :https://tecdat.cn/?p=34809 原文出处:拓端数据部落公众号 PLS-DA (Partial Least Squares Discriminant Analysis) 是一种多变量统计分析方法,常用于处理具有多个预测变量和多个响应变量的数据。在本文中,我们帮助客户使 ......
组别 患者 模型 差异 中医

生成模型—VAE

生成模型—VAE(Variational Auto-Encoder) 为进一步了解面部反应生成模型的原理,故详细学习VAE。 Auto-encoder 感谢李宏毅老师的视频! 自编码器是一种无监督学习的神经网络模型,可以用于数据降维、特征压缩、特征提取、数据生成等任务。其主要思想是尝试将输入数据通过 ......
模型 VAE

Gorm 数据库表迁移与表模型定义

Gorm 数据库表迁移与表模型定义 一、Docker快速创建MySQL实例 1.1 创建 因为这里我们是测试学习使用,单独安装MySQL 比较费时费力,所以这里使用Docker方便快速掌握Gorm 相关知识。 如果你没有docker环境,可以参考:【一文搞定】Linux、Mac、Windows安装D ......
模型 数据库 数据 Gorm

ogg 从高版本同步到低版本注意

ogg 不推荐不同版本同步,特别高版本到低版本,如果生产非得使用高版本到低版本同步一定要注意 1.这种情况不要使用投递PUMP进程,要使用抽取直接同步到远端的接收的ogg端. 2.要使用参数rmttrail /lbc/oggoracle/dirdat/ex,FORMAT RELEASE 11.2 主 ......
版本 ogg

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

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 ......

基于k8s Deployment的弹性扩缩容及滚动发布机制详解

k8s第一个重要设计思想:控制器模式。k8s里第一个控制器模式的完整实现:Deployment。它实现了k8s一大重要功能:Pod的“水平扩展/收缩”(horizontal scaling out/in)。该功能从PaaS时代开始就是一个平台级项目必备编排能力。 若你更新了Deployment的Po ......
Deployment 弹性 机制 k8s k8

22-安全机制:Kubernete 如何保障集群安全?

(https://rancher.com/blog/2019/2019-01-17-101-more-kubernetes-security-best-practices/) 你好,我是正范。 Kubernetes 作为一个分布式集群的管理工具,提供了非常强大的可扩展能力,可以帮助你管理容器,实现业 ......
集群 Kubernete 机制 22

js 垃圾回收机制

一 、概述 垃圾回收机制是为了防止内存的泄漏(已经不需要的某一块内存还一直存在着),垃圾回收机制就是不停歇的寻找这些不再使用的变量,并且释放掉他所指向的内存。 2、变量的生命周期 变量被声明、赋值(修改)、读取、不需要时释放,是变量的生命周期。js中的变量分为局部变量和全局变量。局部变量在他当前的函 ......
机制 垃圾 js

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

System.ArgumentException: 使用 JSON JavaScriptSerializer 进行序列化或反序列化时出错。字符串的长度超过了为 maxJsonLength 属性设置的值。

这次一次.NET Framework MVC中的报错 猜测是框架默认会先将post请求中body携带的json进行解析,然后将解析后得到的参数填入对应接口的参数中 但是JavaScriptSerializer默认只能序列化2M内的json字符串,超过2M就会报错 解决方法1:修改maxJsonLen ......

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

SpringBoot中使用SpringRetry实现重试机制(重试调用第三方API)

场景 Springboot+FastJson实现解析第三方http接口json数据为实体类(时间格式化转换、字段包含中文): https://blog.csdn.net/BADAO_LIUMANG_QIZHI/article/details/134872936 在调用第三方接口时,可能会出现因为网络 ......
SpringRetry 第三方 SpringBoot 机制 API

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

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 ......

delphi JSON序列化(五)

关于TJSONConverters的使用 unit Unit1; interface uses Winapi.Windows, Winapi.Messages, System.SysUtils, System.Variants, System.Classes, Vcl.Graphics, Vcl.C ......
序列 delphi JSON

P4093 [HEOI2016/TJOI2016] 序列 题解

题目链接:序列 对于 LIS 问题,很显而易见的有 dp方程为: \[dp_i=\max{dp_j}+1 \ (j<i,a_j \le a_i) \text{ dp表示以某个位置结尾的最长 LIS} \]本题考虑到对于转移的两位置,如果能从 \(j \rightarrow i\),那么在以上条件成立 ......
题解 2016 序列 P4093 4093
共6600篇  :2/220页 首页上一页2下一页尾页