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使用交叉熵损失的网络模型最后一层不要用softmax，交叉熵损失函数会在计算的时候做softmax，如果用了会导致模型训练异常， 如果模型最后一层有softmax，则损失函数要写成 loss_fun = nn.NLLLoss() x = model(data) loss = loss_fun(tor ......

本文以长城汽车某款轿车的驻车制动拉线支架结构优化为工程背景，通过运用仿真分析方法，解决实际工程问题。 在汽车市场竞争日益激烈的今天，汽车厂商最关注的是如何以最快的速度开发出高品质、低能耗、低成本的汽车，以适应市场不断变化的要求。由于开发一款全新轿车的投资巨大，且开发周期长，开发风险越来越大。如何在快 ......

瀑布模型是 1需求分析、2软件设计、3程序设计、4编码实现、5单元测试、6集成测试、7系统测试、8运行维护 原型模型通过瀑布模型的123过程构建一个原型来获取需求。 让客户体验，然后对原型进行更改从而得到需求。 所以原型模型一般用来获取需求，弥补了瀑布模型的缺陷1：需求不明确 原型模型两个阶段：原型 ......

Dora AI有什么魔力能在竞争激烈的Product Hunt月榜上强势登顶？我尝试从产品和运营两个方面分析下Dora AI这次的成功。 产品 Dora的本体乍看像一款3D网站编辑器，主页面和Webflow等传统设计或建站工具有点类似，都由一块空白画布和四周的功能区组成，可以在画布上添加各种图片、文 ......

瀑布模型是指软件开发过程类似瀑布从上直下，一条线没有回头。 它的特点是：开发过程阶段明确，上下阶段联系紧密，一个阶段的输出是下一个阶段的输入，每个阶段必须完成才能进入下一个阶段，只适合需求的明确的项目 它的缺点是： 软件需求完整性、正确性难明确：很难做到需求完整和正确，因为现实中需求是随时有调整的， ......

Ionic是一个用于构建跨平台移动应用程序的开源框架。它结合了HTML、CSS和JavaScript等技术，帮助开发者创建具有原生应用体验的移动应用程序。Ionic提供了一套用户界面组件和工具，可用于构建高度交互和美观的移动应用界面。 ......

Flask 是一个流行的 Python Web 框架，它提供了简单而灵活的方式来构建 Web 应用程序。然而，即使是最出色的开发人员也难以完全避免错误和异常的发生。用户可能会提交无效的数据，服务器可能会发生内部错误，或者应用程序可能会遇到不可预料的问题。在这些情况下，良好的错误处理机制对于保护应用程 ......

软件过程模型就是软件开发过程中遵循的流程、方法、标准、规范、思想等等所形成的模板。 目前的常用的软件过程模型有以下几种： 瀑布模型 V模型（瀑布模型的变种） 原型模型 螺旋模型（原型+瀑布） 构件组装模型/基于构件的开发方法 快速应用开发RAD（瀑布+构件组装） 统一过程/统一开发方法 敏捷开发方法 ......

## 【七】并发编程之I/O模型 ### IO模型  ### 【一】前序知识回顾 为了更好地了解IO模型，我们需要事 ......

[toc] 1. 引言 在医疗保健领域，精准诊断和治疗一直是一个挑战。随着人工智能和机器学习技术的发展，模型生成技术开始被应用于医疗保健领域，以实现更精准诊断和治疗。本文将介绍模型生成技术在医疗保健领域的应用：精准诊断和治疗。 医疗保健是一个涉及众多学科和领域的领域，其中之一便是生物学和统计学。这些 ......

[toc] 增强现实(AR)技术是一种能够将虚拟物体与现实世界结合的技术，通过头戴式显示器、眼镜或AR SDK等设备，将虚拟物体呈现为现实世界的一部分，为用户提供一种全新的交互方式，同时也为建筑领域提供了全新的解决方案。在本文中，我们将介绍AR技术在建筑领域中的应用，包括技术原理、实现步骤、应用示例 ......

[toc] 增强现实(AR)技术是一种新兴技术，可以通过软件算法将虚拟内容与现实世界融合，为用户提供更加真实、交互性强的体验。本文将介绍增强现实技术的基本概念、技术原理、实现步骤、应用示例、优化与改进以及未来发展趋势和挑战。 一、引言 随着科技的不断进步和人们需求的不断增长，增强现实(AR)技术成为 ......

[toc] 《45. 如何使用增量学习在自然语言处理中的应用》 ## 1. 引言 自然语言处理(NLP)是人工智能领域中的一个重要分支，它涉及到语音识别、文本分类、机器翻译、情感分析等多个领域。近年来，随着深度学习技术的发展，NLP 应用也越来越广泛。其中，增量学习是一种常用的技术，可以用于训练和优 ......

[toc] 机器翻译是人工智能技术的一个重要应用领域，随着自然语言处理技术的不断进步，机器翻译的质量和效率也得到了显著提高。本文将介绍自然语言处理技术在机器翻译中的应用，并分为技术原理及概念、实现步骤与流程、应用示例与代码实现讲解、优化与改进、结论与展望七个部分进行阐述。 ## 1. 引言 机器翻译 ......

[toc] 强化学习在机器人安全中的应用：实现智能化机器人安全和自我保护 随着人工智能技术的快速发展，机器人在各个领域的应用越来越广泛。然而，机器人的应用也带来了许多安全问题，如机器人失控、机器人与其他物体发生碰撞等。因此，如何确保机器人的安全性成为了一个重要的研究话题。 在机器人安全领域，强化学习 ......

[toc] 随着人工智能技术的快速发展和应用，物流领域也成为了人工智能技术的重要应用领域之一。本文旨在探讨人工智能在物流领域中的应用与发展趋势。 一、引言 物流是企业之间的桥梁，是货物流通的关键环节。随着经济全球化和电商的快速发展，物流领域正在经历巨大的变革。人工智能技术的发展为物流领域带来了新的机 ......

[toc] 数据挖掘中的数据挖掘算法模型构建与设计 随着大数据时代的到来，数据挖掘已经成为企业、政府机构以及学术界关注的热点领域。数据挖掘是指从大量数据中发现有价值的信息和规律，从而为企业、政府以及学术界提供决策支持和实际应用价值。在数据挖掘中，数据挖掘算法是实现数据挖掘的关键，其模型构建与设计是数 ......

[toc] 语义理解在智能搜索中的应用 随着人工智能技术的不断发展，搜索技术也在不断进化。其中，语义理解技术作为一个重要的组成部分，被广泛应用于智能搜索中。在这篇文章中，我们将介绍语义理解在智能搜索中的应用，并深入探讨其技术原理、实现步骤和优化改进。 一、引言 智能搜索是指利用人工智能技术，将用户输 ......

1）找到vs2022安装路径中的EF6.Utility.CS.ttinclude.tt文件,需要去掉.tt后缀,然后再做以下修改【部分版本直接是EF6.Utility.CS.ttinclude则直接进入第二步】 2）修改EF6的实用程序EF6.Utility.CS.ttinclude文件,它默认的位 ......

HBase是一个稀疏的多维度的映射表 列族（支持动态扩展，保留旧的版本） 做不到对数据进行修改，只能生成新的，标注时间。（不考虑冗余，追求分析效率，牺牲空间，来换取时间） 列限定符 时间戳： 数据坐标概念： 四个维度（行键，列族，列限定符，时间戳）确定唯一的值 概念视图 行式存储和列式存储 面向行的 ......

use 0624b\1,clear collapse (mean) gpa , by(year) list use https://www.stata-press.com/data/r16/college,clear collapse (mean) mean_gpa=gpa, by(year) li ......

# iPhone 使用类ChatGPT功能的几种方法 ## 背景 ``` 前几天使用edge的wetab的插件给自己的工作带来了很多帮助 尤其是一些基础shell语法以及sql语法, 比使用百度, bing 等搜素引擎更加方便快捷. 当时一直想能不能在手机上面也使用这样的软件. 当然了, 这个帖子仅 ......

choices参数(数据库字段设计常见) """ 用户表 性别 学历 工作经验 是否结婚 是否生子 客户来源 ... 针对某个可以列举完全的可能性字段，我们应该如何存储 只要某个字段的可能性是可以列举完全的，那么一般情况下都会采用choices参数 """ class User(models.Mod ......

大模型通常指参数较多、层数较深的模型，它们具有更强的表达能力和更高的准确度，但也需要更多的计算资源和时间来训练和推理。常见的大型模型包括深度神经网络（DNN）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。这些模型适用于数据量较大、计算资源充足的场景，例如云端计算、高性能计算、人工智能等。小模型 ......

代码地址：https://github.com/taishan1994/sentencepiece_chinese_bpe Part1前言 目前，大语言模型呈爆发式的增长，其中，基于llama家族的模型占据了半壁江山。而原始的llama模型对中文的支持不太友好，接下来本文将讲解如何去扩充vocab里 ......

阅读本文之前，建议先阅读上一篇：什么是神经网络？ 本文由gpt4辅助撰写（gptschools.cn） 什么是大模型？ 模型是指具有大量参数的深度学习或机器学习模型，这些参数可以通过训练过程自动调整以捕获输入数据中的复杂关系。这类模型通常具有较深的网络结构和较多的神经元，以增加模型的表示能力和学习能 ......

模版语法传值 {{}}:变量相关{%%}:逻辑相关 def index(request): # 模版语法可以传递的后端python数据类型 n = 123 f = 11.11 s = '我也想奔现' b = True l = ['小红','姗姗','花花','茹茹'] t = (111,222,33 ......

[toc] 智能决策支持系统在物流领域的应用：从数据分析到实时决策 摘要 随着物流领域的不断发展，智能决策支持系统的作用越来越重要。本文将介绍智能决策支持系统在物流领域的应用，从数据分析到实时决策的实现步骤和优化改进方法。通过实际案例的分析与代码实现演示，读者可以更好地理解和掌握这一技术的应用。 引 ......

[toc] 家居家具定制平台领域应用区块链溯源技术及其解决方案 摘要： 随着数字化和物联网技术的发展，家居家具定制平台领域正逐渐成为一个越来越重要的应用领域。在此背景下，区块链溯源技术作为一种新兴的技术，有望在该领域得到广泛应用，并为平台用户提供更加可靠的保障和信任。本文将介绍区块链溯源技术在家居家 ......

[toc] 《模型剪枝：让深度学习模型更好地应对不同的任务和环境》 摘要： 本文介绍了深度学习模型剪枝技术，它是一种让深度学习模型更好地应对不同的任务和环境的有效方法。本文首先介绍了剪枝的概念和历史，然后讲解了深度学习模型剪枝的基本原理和技术方法，最后讨论了剪枝在实际应用中的优缺点和挑战。最后，本文 ......