序列 注意力 模型 机制
delphi JSON序列化（四）
涉及的重要类 REST.Json，REST.JsonReflect，REST.Json.Interceptors, REST.Json.Types单元中。 一、TJson类 最简单的一个类，提供了JSON -> OBJECT和OBJECT -> JSON几个方法，方法有TJsonOptions参数， ......
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 ......
企业防止泄密要注意哪些事项和要求
在现代商业社会中，数据就是生命线。它是组织的价值和成就的衡量标准。然而，如果这些关键和敏感的数据落入错误的手中，它的价值可能会立刻变成威胁。对于任何企业来说，防止数据泄露是一个需要持续关注和严格执行的任务。从确立严格的权限管理，到采取有效的数据加密措施，从监控外设使用，到全面的员工计算机和网络行为监 ......
详解GaussDB(DWS)通信安全的小妙招：连接认证机制
连接认证机制就是GaussDB(DWS)数据安全的一套有效防护机制，连接认证机制可以防止非法用户入侵GaussDB(DWS)系统内部。 ......
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 ......
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 ......
什么是刷新缓存机制
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 ......
消息缓存机制有什么好处
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 ......
什么情况用到缓存机制
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 ......
什么是缓存变量机制
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 ......
unity3d修改模型位置
using System.Collections; using System.Collections.Generic; using UnityEngine; public class VCCameraWorkerController : MonoBehaviour { public Vector3 ......
类的加载器和双亲委派机制
引导类加载器:负责加载支撑JVM运行的位于JRE的lib目录下的核心类库，比如rt.jar、charsets.jar等,java中无法获取因为它是由c++编写的。 扩展了加载器:负责加载支撑JVM运行的位于JRE的lib目录下的ext扩展目录中的JAR类包。 应用程序类加载器:负责加载ClassPa ......
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语言用LOESS(局部加权回归)季节趋势分解（STL）进行时间序列异常检测
原文链接：http://tecdat.cn/?p=22632 原文出处：拓端数据部落公众号 这篇文章描述了一种对涉及季节性和趋势成分的时间序列的中点进行建模的方法。我们将对一种叫做STL的算法进行研究，STL是 "使用LOESS(局部加权回归)的季节-趋势分解 "的缩写，以及如何将其应用于异常检测。 ......
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 ......
Jax框架的jit编译是否可以使用循环结构，如果使用循环结构需要注意什么
相关： Jax计算框架的JIT编译的static特性 给出一个jax的jit的循环结构代码： from jax import jit, random import jax.numpy as jnp from functools import partial @partial(jit, static_ ......
Flink的waterMark概念解释 watermark是flink为了处理event time窗口计算提出的一种机制，本质上就是一个时间戳，代表着比这个时间早的事件已经全部进入到相应的窗口，后续不会在有比这个时间小的事件出现，(触发)基于这个前提我们才有可能将event time窗口视为完整并触发窗口的计算。
Flink的waterMark概念解释 watermark是flink为了处理event time窗口计算提出的一种机制，本质上就是一个时间戳，代表着比这个时间早的事件已经全部进入到相应的窗口，后续不会在有比这个时间小的事件出现，(触发)基于这个前提我们才有可能将event time窗口视为完整并触 ......
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 ......
SMOS-II 电梯综合监控系统程序（电梯IC卡解决方案）安装的注意点
命令提示符下输入命令dir "D:\SMOS-II-CH V3.2" /b /s 回车可返回SMOS II 3.2对应的各文件路径 D:\SMOS-II-CH V3.2\SetupStep[0]_Win7_Turn_Off_UAC D:\SMOS-II-CH V3.2\SetupStep[1]_Ne ......
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。 ......
微信公众号的订阅号----六大注意事项
第一:微信公众号接口只支持 80 端口 第二:微信后台配置的 URL 是唯一能接收到消息，事件的入口，我们在公众号中的所有操作，都是基于这个ur进行交互 第三:调用所有微信接口时几乎全部使用 ht 第四:用户向公众号发送消息时，会传过来OpenID这个OpenID 是用户微信号加密后的值，每个用户在 ......
CRM系统定制开发，这些功能需要注意
到了2023年，在如今的商业环境中，千篇一律的方法很少能带来成功。这对于CRM管理系统尤其如此。虽然标准化的CRM解决方案为企业提供了一个简单的“入坑”门槛，但它们往往缺乏为企业带来真正竞争优势所需的灵活性&敏捷性。企业想要拥有适合自身业务的CRM系统就需要进行CRM系统定制。那么，企业如何定制C ......
CRM选型必看，哪些功能是需要注意的？
客户忠诚度可以说是每个企业的发展命脉。建立并培养客户忠诚度需要深入了解您的客户并根据他们的独特需求来决定相应的互动方式。这就是CRM管理系统发挥作用的地方——它们拥有强大的功能库，旨在赋予您的企业客户关系战场“攻城略地”的力量。但随着众多CRM系统的不断涌现，选择合适的系统就像海底捞针。不要担心，这 ......
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 ......
请注意，你的 Pulsar 集群可能有删除数据的风险
在上一篇 Pulsar3.0新功能介绍中提到，在升级到 3.0 的过程中碰到一个致命的问题，就是升级之后 topic 被删除了。 正好最近社区也补充了相关细节，本次也接着这个机会再次复盘一下，毕竟这是一个非常致命的 Bug。 现象 先来回顾下当时的情况：升级当晚没有出现啥问题，各个流量指标、生产者、 ......