序列 注意力 模型 机制
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 ......
【略读论文|大模型相关】Zero-Shot Relational Learning on Temporal Knowledge Graphs with Large Language Models
时间：2023 学校：慕尼黑大学 创新点： 1.据我们所知，这是第一个试图在TKGF背景下研究零射击关系学习的工作。 2.我们设计了一种基于llm的方法zrLLM，并设法在零射击关系推理中增强各种基于嵌入的TKGF模型。 3.实验结果表明，zrLLM有助于大大提高所有考虑的TKGF模型对包含未见零射 ......
星型模型&雪花模型
数据集市（Data Mart）也有称ADS（Application Data Store），数据集市将主题层和基础层的数据按照各业务的实际需求进行聚合，形成宽表或数据立方体（Cube），可直接供业务部门和数据分析团队使用。 数据集市中主要存在的是事实表（fact）和维度表（dimension）。 事 ......
R语言GARCH族模型：正态分布、t、GED分布EGARCH、TGARCH的VaR分析股票指数|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=31023 最近我们被客户要求撰写关于GARCH族模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 如何构建合适的模型以恰当的方法对风险进行测量是当前金融研究领域的一个热门话题 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）。 VaR方法作为当 ......
Python用 tslearn 进行时间序列聚类可视化
全文链接：https://tecdat.cn/?p=33484 原文出处：拓端数据部落公众号 我们最近在完成一些时间序列聚类任务，偶然发现了 tslearn 库。我很想看看启动和运行 tslearn 已内置的聚类有多简单，结果发现非常简单直接。 首先，让我们导入我们需要的库： import pand ......
【C#】[Serializable]的作用 序列化--01
定义：序列化 (Serialization)将对象的状态信息转换为可以存储或传输的形式的过程。在序列化期间，对象将其当前状态写入到临时或持久性存储区。以后，可以通过从存储区中读取或反序列化对象的状态，重新创建该对象（百度百科） 序列化的目的：1、以某种存储形式使自定义对象持久化；2、将对象从一个地方 ......
iMessage群发,iMessage群发软件,iMessage群发系统(注意事项篇)
随着科技的飞速发展，通讯软件已经成为我们生活中不可或缺的一部分，其中，iMessage作为苹果公司开发的即时通讯软件，因其便捷、高效的特点受到了广大用户的喜爱。 然而，对于开发人员来说，开发一款iMessage群发软件需要注意哪些事项呢?本文将为大家分享一些基础知识和源代码，帮助大家更好地理解和开发 ......
Python中关于对象序列化实现和原理
pickle模块可以实现任意的Python对象转换为一系列字节(即序列化对象)的算法。这些字节流可以被传输或存储，接着也可以重构为—个和原先对象具有相同特征的新对象。 注意： pickle的文档清晰的表明它不提供安全保证。实际上，反序列化后可以执行任意代码，所以慎用 pickle来作为内部进程通信或 ......
欧拉序列
欧拉路和欧拉回路 欧拉路 经过图中所有边恰好一次的通路就被称为欧拉通路或者欧拉路 感觉这一块的算法会用到dfs 欧拉回路 经过图中所有边恰好一次的回路可以被称为欧拉回路 无向图 对于无向图G，G中存在欧拉回路当且仅当G中所有度非0的点都是联通的，且没有奇数度数的点 这里科普一下什么是度:包括一个点的 ......
SpringBoot教程27整合SpringMVC之内容协商ContentNegotiation机制
SpringBoot教程27整合SpringMVC之内容协商ContentNegotiation机制 转载自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/115891808 SpringBoot2.x系列教程27--整合SpringMVC之内容协商ContentNegotiation机 ......
QFile::exists()判断文件是否存在的注意事项
1、当判断的文件名为一个目录时，返回也为true存在（注意：当拼接文件路径时，文件名为空，则结果为一个目录，则会判断为该文件也是存在的，应该判断该文件是否为一个文件，使用QFileInfo判断） 2、如果文件名是一个不存在的文件的快捷方式，返回false ......
AI_NLP以及SAM的理解-分割模型
机器学习 一般机器学习分为有监督学习，无监督学习和强化学习 无监督学习 Unsupervised Learning Self-Supervised Learning，又称为自监督学习 -Self-Supervised Learning 的核心思想 Masked Autoencoders Are Sc ......
C# 使用protobuf序列化反序列化数据
protobuf是谷歌的一个序列化数据结构的协议，性能高，存储占用小 经过我的测试对比 1，最慢的是C#内置的BinaryFormatter，这个玩意能不用则不用 2，然后是json，用起来很方便，比BinaryFormatter快了1-2倍 3，接下来就是protobuf，不过需要给类的成员加上特 ......
用一张图片测试几个大模型的看图理解，文心一言表现不佳，通义千问了解最到位！
样图如下： 用上面的图片，在几个主流的AI大模型中进行识别理解，最终的理解各有不同。 不过最让我意外的是 文心一言 居然理解的最不到位！ 下图是文心一言的看图理解： 下图是通义千问的看图理解： 下图是讯飞星火的看图理解： 大家觉得哪一个理解的最到位？？？？？ ......
使用docker搭建deepspeed多机多卡分布式微调大模型环境
前置环境：两台可以互通的centos服务器（服务器1、服务器2），docker，NVIDIA驱动 docker创建overlay共享网络 1）选用服务器1作为manage节点进行初始化，执行docker swarm init Swarm initialized: current node (ly4d ......
公共仓库元模型(CWM)（转）
转自：https://www.jianshu.com/p/21207b50084a 一、什么是CWM？ 在我们学习一个新东西时，首先得弄懂明白它是用来干什么的？然后通过实例与理论交错学习，CWM——Common Warehouse Metamodel, 很明显翻译过来时公共仓库元模型，CWM的提出主 ......
批量生成AF2预测的mCherry+split intein序列
所需文件列表： 文件介绍： （1）Junction_seqences.dat为连接序列，其格式如下： （2）Seq_of_IntN.dat为Intein的N端序列，其格式如下： （3）Seq_of_IntC.dat为Intein的C端序列，其格式如下： （4）./seq_for_predict/ 为 ......
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, " ......
Elasticsearch底层系列之Shard Allocation机制（转）
转自：https://cloud.tencent.com/developer/article/1361266 背景 Elasticsearch由一些Elasticsearch进程(Node)组成集群，用来存放索引(Index)。为了存放数据量很大的索引，Elasticsearch将Index切分成多 ......
神经网络优化篇：梯度检验应用的注意事项（Gradient Checking Implementation Notes）
梯度检验应用的注意事项 分享一些关于如何在神经网络实施梯度检验的实用技巧和注意事项。 首先，不要在训练中使用梯度检验，它只用于调试。意思是，计算所有\(i\)值的\(d\theta_{\text{approx}}\left[i\right]\)是一个非常漫长的计算过程，为了实施梯度下降，必须使用\( ......
浏览器底层原理-工作机制
浏览器工作机制 浏览器是多进程多线程的应用，启动浏览器后，会自动启动多个进程（渲染进程、网络进程,存储服务等），每个进程中又包含多个线程协同工作。 渲染主线程工作方式 在浏览器的诸多进程中，渲染进程承担着最重要的工作。渲染进程中有一个渲染主线程，负责解析HTML、解析CSS、计算样式、布局、处理图层 ......
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，... ......
Rocketmq学习1——Rocketmq架构&消息存储&刷盘机制
系列文章目录和关于我 一丶什么是Rocketmq RocketMQ是一款开源的分布式消息中间件，由阿里巴巴团队最初开发，并于2016年贡献给Apache软件基金会，后成为Apache顶级项目。RocketMQ设计用于处理高并发、高吞吐量的场景，支持丰富的消息交互模式。 以下是RocketMQ的一些关 ......
P9744 「KDOI-06-S」消除序列
CSP前的晚自习本来想打板子的，但是没有做题的欲望，就来写题解了。 小清新 dp。 思路 先观察每一个操作，发现操作一最特殊，思考下它有什么性质。如果我们进行了一次以上的操作一，一定不是最优的。因为每次都会把前 \(i\) 个数都变成零，重复之后就会覆盖原来的操作，回到第一次操作的初始状态，这样前 ......
中间件 ZK分布式专题与Dubbo微服务入门 4-4 理解watcher机制
0 课程地址 https://coding.imooc.com/lesson/201.html#mid=12700 1 重点关注 1.1 理解watcher机制 针对每个节点的操作，都会有一个监督者 wathcer 当监控的某个对象 ( znode) 发生了变化，则触发watcher事件 zk中的w ......
序列化组件
作用： 1. 序列化,序列化器会把模型对象转换成字典,经过response以后变成json字符串 -Book--序列化器 >字典--同过drf:Response--》json格式字符串 >传给前端 2. 反序列化,把客户端发送过来的数据,经过request以后变成字典,序列化器可以把字典转成模型 j ......
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' ......
找项目外包需要注意什么？
转载：原文链接 当我们要做一个项目的时候，往往采用外包或自研的方式。外包，就是把项目交出去给外面的人去做。一般分为项目外包和人力外包。人力外包很简单，就是个人充当类似员工的角色，为你开展服务，这种模式一般按时间或者项目付费，管理上相对灵活。项目外包就是把项目的需求决定好，交出去由别人负责开发，这种模 ......