应用领域 模型 领域reactor
MySQL运维实战(2.4) SSL认证在MySQL中的应用
作者：俊达 引言 MySQL支持使用TLS协议进行通信，该协议在数据库通信中具有关键作用。首先，TLS能够加密客户端与服务端之间的通信数据，涵盖了客户端发送至服务端的SQL请求以及服务端返回给客户端的数据，从而确保敏感信息的保密性和完整性。除此之外，TLS还允许客户端验证服务端的身份，确保安全连接。 ......
中国AI领域超越美国的拐点在哪 —— 国产AI芯片量产化的成本接近于美国成熟AI芯片的成本
作为AI领域的一个大头兵，本是没有资格去谈论high level层面的东西的，只不过总有些忍不得说的事情。 今天这里就说下个人对中国AI发展的一个观点或是预测，在我看来中国AI领域超越美国的拐点就在于何时国产AI芯片量产化的成本接近于美国成熟AI芯片的成本。 可以说，在芯片设计领域我们已经赶上了美国 ......
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 ......
安卓之从视频中提取音频的应用场景及技术优劣分析
随着移动设备性能的不断提升和多媒体内容的广泛传播，从视频中提取音频已成为众多开发者与用户日常操作的一部分。在安卓平台上，这项技术经历了从早期的复杂专业工具到现今便捷易用的应用程序的演变过程。本文旨在探讨安卓系统中视频转音频（Video to Audio Extraction, VAE）技术的发展历史... ......
深入理解HTTP协议状态码的应用场景和准确解读方法
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 ......
数据库_DuckDB_数据库应用示例
通用的问题 数据库存储的位置在那里; 数据库的所有者是谁； 其它用户如何来访问这个数据库； duckdb DuckDB 是阿姆斯特丹 Centrum Wiskunde&Informatica(CWI)数学和理论计算研究中心的学者们的创意， 它嵌入在一个主机进程中。无需安装、更新或维护 DBMS 服务 ......
Anaconda 修改环境默认位置，以及遇到将安全信息应用到以下对象时发生错误无法枚举容器中的对象访问被拒绝解决
默认虚拟环境会在C盘，anaconda环境默认安装在用户目录C:\Users\username.conda\envs下，想换到D盘 1. 首先，找到用户目录下的.condarc文件 2. 打开.condarc文件，添加或修改.condarc 中的 env_dirs 设置环境路径，按顺序第⼀个路径作为 ......
代码混淆：保护您的应用程序
引言 在当今数字化时代，移动应用程序已经成为人们生活和工作中不可或缺的一部分。但是，随着应用程序数量的增加和黑客攻击手段的不断升级，应用程序的安全性也越来越受到重视。代码混淆是一种可以保护您的应用程序安全的有效手段。本文将介绍代码混淆的定义、常见手段、作用、可能带来的问题以及常用的混淆工具，重点介绍 ......
监控报警系统方案433M无线收发芯片动能世纪DP4306F的应用案例
越来越多的复杂结构的建筑，人员密集型场所，地下建筑，危险品存放地等的涌现，使传统有线报警系统不能满足要求。无线星型自组网无需基站和铺设通信线，覆盖面广，探测器可安放在任意位置，分布节点多，不受建筑条件限制，布设简单，维护方便，成本较低，适合各种复杂建筑结构，是火灾有线监控系统的一种有效补充。 监控报 ......
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 ......
十六进制 起源 阶段 应用场景 教学
十六进制的起源可以追溯到早期的计算机科学发展阶段。在计算机的早期阶段，二进制（0和1）是表示信息的主要方式。然而，二进制表示方式在可读性和书写复杂性方面存在一些限制。 十六进制的发明旨在解决这些问题。十六进制使用了16个不同的符号来表示数字，包括0-9和A-F，分别代表10-15这六个额外的值。这样 ......
unity3d修改模型位置
using System.Collections; using System.Collections.Generic; using UnityEngine; public class VCCameraWorkerController : MonoBehaviour { public Vector3 ......
机器学习应用于基因组预测，以苜蓿为例
目录目的示例代码表型文件预处理基因型文件预处理机器学习建模预测绘图其他结果 利用代码复现一个机器学习应用于基因组预测的项目，张志武老师于2023年发表在《园艺研究》上的一篇文章。 目的 使用 GWAS 和 GP 结合重测序数据和从世界各地收集的 220 份紫花苜蓿种质的秋季休眠（Fall dorma ......
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 ......
基于无人机高通量植物表型大数据分析及应用研究综述
目录数据采集无人机系统数据预处理图像拼接颜色转换和校正图像分割数据分析图像分析关键技术作物株高提取叶面积指数提取技术植物病害检测技术 基于无人机系统的作物表型分析方法集数据采集、处理和分析于一身，大大缩短和精简了作物表型研究的时间和过程。首先，利用小型无人机在作物种植区域进行图像数据的采集；获取完毕 ......
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 ......
不卷参数卷应用，OPPO用致善定义AI手机
24年，全球智能手机会有一个转折点：市场整体大盘温和回暖，华为强势回归，市场格局很有可能会被改写。更重要的是，AI大模型将在智能终端落地，这将会开启智能手机的新产业周期：变数增加。 什么样的手机，能成为动荡市场中的赢家？ 2024年开年，行业内第一部旗舰机来了：OPPO全面超越 Pro 的封神旗舰 ......
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 ......
如何在iOS手机上查看应用日志
引言 在开发iOS应用过程中，查看应用日志是非常重要的一项工作。通过查看日志，我们可以了解应用程序运行时的状态和错误信息，帮助我们进行调试和排查问题。本文将介绍两种方法来查看iOS手机上的应用日志，并提供相应的操作步骤。 方法一:在Xcode中运行调试 这个大家都会,就不多说了 方法二：利用克魔 ......
适用于各种应用（MCU）ATSAMD10C14A-SSNT是32位微控制器，而ATTINY2313-20SUR、AVR32DA32T-I/RXB是8位微控制器
适用于各种应用（MCU）ATSAMD10C14A-SSNT是32位微控制器，而ATTINY2313-20SUR、AVR32DA32T-I/RXB是8位微控制器。 ......
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。 ......
实时更新的最新随心搭配API接口，让你及时跟上应用潮流
随着技术的不断发展，API接口也逐渐成为了现代应用开发的重要组成部分。API接口可以让不同的应用之间进行数据交互和功能集成，极大地提高了应用的灵活性和扩展性。在挖数据平台上，我们提供了实时更新的最新随心搭配API接口，为开发者提供了解决方案，让你及时跟上应用潮流。 首先，让我们来了解一下API接口的 ......
软磁直流测试系统主要应用于哪些场景？
产品特征 软磁直流测试系统装置具有独立的电参量校准功能。 采用慢速减幅方式对样品退磁。 超宽范围的电流连续稳定调节。 扫描法不采用继电器换量程，使数据更准确、磁滞回线更光滑。 A类/B类磁导计或电磁铁(选配件)：测量开路样品直流磁性能。 螺线管(选配件)：采用抛移法或磁通门法测量样品的矫顽力。 配 ......
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 ......
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 ......