心脏病 实例 模型 心脏
OPENWRT 软路由和集客1AC+3AP组网实例测试
网络系统:=主路由系统：Intel J3160 运行coolsnowwolf的 OpenWrt R22.4.1 内核版本5.15.35=集客无线系统：http://file.cnrouter.com/==AC1台, 千兆上行连接迅雷下载宝--刷集客AC控制器AC7621，IP: 192.168.2. ......
低多边形建筑3D模型纹理贴图
GLTF 编辑器 -NSDT 不仅可以设置3D模型纹理贴图，还可以设置模型的几何原点、以及对有相同材质属性的mesh进行合并，实现模型轻量化，是一款不可多得的实用型在线模型编辑工具。 ......
基于Unity3D 低多边形地形模型纹理贴图
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低多边形游戏风格3D模型纹理贴图
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网络编程之IO模型
我们讨论网络编程中的IO模型时，需要先明确什么是IO以及IO操作为什么在程序开发中是很关键的一部分，首先我们看下IO的定义。 IO的定义 IO操作（Input/Output操作）是计算机系统中的一种重要操作，用于数据的输入和输出，通常涉及到计算机与外部设备（如硬盘、网卡、键盘、鼠标、打印机等）之间的 ......
大语言模型的参考文档
OpenAI中文文档：https://openai.xiniushu.com/ OpenAI中文文档：https://www.openaidoc.com.cn/ LangChain中文文档教程：https://www.langchain.asia/ OpenAI在线接口调试平台：https://op ......
倾斜摄影三维模型重建的几何坐标变换技术方法浅析
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，... ......
Bert-vits2-v2.2新版本本地训练推理整合包(原神八重神子英文模型miko)
近日，Bert-vits2-v2.2如约更新，该新版本v2.2主要把Emotion 模型换用CLAP多模态模型，推理支持输入text prompt提示词和audio prompt提示语音来进行引导风格化合成，让推理音色更具情感特色，并且推出了新的预处理webuI，操作上更加亲民和接地气。 更多情报请 ......
一个虚拟机部署多个mariadb实例
参考：https://www.cnblogs.com/lzpong/p/15007882.html 一、yum安装mariadb 配置yum源： [rocky] name=CentOS-Rocky baseurl=https://mirrors.aliyun.com/centos/7/cloud/x ......
IO模型
IO模型 BIO模型 在BIO模式下，数据的写入和读取都必须阻塞在一个线程中执行，在写入完成或读取完成前，线程阻塞。 在传统的BIO中，一个客户端请求服务器后，服务器会经过Sokcet启动一条链路将其连接并且处理，该链路的IO操作的同步阻塞的，所以该客户端和服务器的连接不可被其他客户端所使用，只能够 ......
87 GB 模型种子，GPT-4 缩小版，超越ChatGPT3.5，多平台在线体验
瞬间爆火的Mixtral 8x7B 大家好，我是老章 最近风头最盛的大模型当属Mistral AI 发布的Mixtral 8x7B了，火爆程度压过Google的Gemini。 缘起是MistralAI二话不说，直接在其推特账号上甩出了一个87GB的种子 随后Mixtral公布了模型的一些细节： 具有 ......
Python Numpy 数据分析实例
1、数据清理 数据清理是数据分析的第一步。在清理数据之前，需要确保数据是正确的和完整的。 1）处理缺失值 NumPy 可以用于识别、替换或删除数组中的缺失值（通常表示为 np.nan）。 示例代码：Python Numpy 数据分析实例-CJavaPy 2）过滤数据 使用条件语句过滤掉不符合特定 ......
一句话解决加载模型时的CUDA out of memory
在加载模型一行后加上max_memory即可，超出显存后会自动移到内存。 model = AutoModel.from_pretrained('your_model', trust_remote_code=True, max_memory={0: "6GiB", "cpu": "10GiB"}) 记 ......
离散傅里叶级数的matlab实例
function [Xk] = dfs(xn,N) %computes discrete fourier series coefficients % %[Xk] = dfs(xn,N) %Xk = DFS coeff. array over 0<= k<=N-1 %xn = one period o ......
C++中SQLite数据库操作实例：查询、增加、修改、删除一网打尽
在C++中使用SQLite数据库需要使用SQLite的C/C++接口。以下是一个简单的示例，演示如何在C++中使用SQLite，并提供了常见的查询、增加、修改和删除功能。为了使用SQLite，你需要下载SQLite的C/C++接口，并链接到你的项目中。 首先，确保你已经下载了SQLite的C/C++ ......
Argo Rollouts Canary结合Istio进行流量迁移实例
环境说明 用argo rollouts 金丝雀发布策略更新nginx服务。 发布过程结合Isito和analysis。 创建 ns argo-demo # kubectl create ns argo-demo namespace/argo-demo created 启用Istio自动注入功能 # ......
五种网络IO模型详解
一 IO操作本质 数据复制的过程中不会消耗CPU # 1 内存分为内核缓冲区和用户缓冲区 # 2 用户的应用程序不能直接操作内核缓冲区，需要将数据从内核拷贝到用户才能使用 # 3 而IO操作、网络请求加载到内存的数据一开始是放在内核缓冲区的 文章相关视频讲解： C/C++ Linux服务器开发高级架 ......
《实例化需求》读后感
作者不仅通过案例分析和举例辨识出团队在引进实例化需求时可能面临的一些常见挑战和问题，而且还提供了具体的建议用于解决这些问题。尽管该书中所举的大部分例子和案例分析，涉及的是一些采用敏捷开发的团队和组织，但是作者也指出了一个重要观点，这些方法并非局限或依赖于敏捷方法。该书讲到了测试自动化的价值，并给出了 ......
ifccolumn实例
#17140= IFCRECTANGLEPROFILEDEF(.AREA.,'JG-600x600-1',#17139,599.999999999999,600.);#17141= IFCCARTESIANPOINT((-25.,25.,7200.)); #17143= IFCAXIS2PLACEM ......
如何在Windows本地运行一个大语言模型
ChatGLM3 是智谱AI和清华大学 KEG 实验室联合发布的新一代对话预训练模型，可以在消费级显卡上轻松运行一个离线的对话机器人。 它功能强大，配置过程简单，对初学者比较友好。 本文记录了ChatGLM3的环境配置过程，希望能对跟我一样的新手朋友起到帮助。 准备工作： 准备一台装有Nvidia显 ......
值迭代与策略迭代（有模型）
先说一下我初始理解，就是图片上面有三部曲，然后他是一个有模型的算法，然后假如说我让他训练100次就是，用python来表达就是 for episode in (100),这个就是最外面的那一层循环，然后每次episode，就是上面三部曲，但是第一步初始化环境是会根据上一个episode来变化的，从第 ......
arch启动virtualbox实例出现错误：内核驱动未安装
参照 https://cn.linux-console.net/?p=22258 错误如下 Kernel driver not installed (rc=-1908) The VirtualBox Linux kernel driver is either not loaded or not se ......
聊聊GLM基座模型的理论知识
概述 大模型有两个流程：预训练和推理。 预训练是在某种神经网络模型架构上，导入大规模语料数据，通过一系列的神经网络隐藏层的矩阵计算、微分计算等，输出权重，学习率，模型参数等超参数信息。 推理是在预训练的成果上，应用超参数文件，基于预训练结果，根据用户的输入信息，推理预测其行为。 GLM模型原理的理解 ......
实现高光反射光照模型
\(C_{specular}=(C_{light} \cdot M_{specular})max(0,\hat{V} \cdot \hat{R})^{M_{gloss}}\) 其中，\(C_{light}\) 是光源的颜色，\(M_{specular}\) 是材质的高光反射颜色，\(\hat{V}\ ......
机器学习的里程碑：从基础理论到大语言模型的进步
在人工智能的迅猛发展中，大语言模型和传统机器学习是不同发展阶段下的产物。大语言模型，如广为人知的GPT系列和BERT，主要依赖于复杂的神经网络结构，它们能够处理和生成人类语言，为自然语言处理带来了革命性的变化。这些模型的发展标志着从简单的任务特定模型向更通用、更灵活的解决方案的转变。相比之下，传统机 ......
将Transformer用于扩散模型，AI 生成视频达到照片级真实感
前言 在视频生成场景中，用 Transformer 做扩散模型的去噪骨干已经被李飞飞等研究者证明行得通。这可算得上是 Transformer 在视频生成领域取得的一项重大成功。 本文转载自机器之心 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪 ......
RWP性能之旅-AWR实例分析
诊断工具汇总 系统级别： - Top Activity - AWR Report - ASH - ADDM - EM - Exa Watcher - OS Tools - Hang Analyze - Trace Events - System State DumpSQL级别： - SQL Moni ......
C-Kermit 连接 Microchip WBZ451 Curiosity Board实例
The Kermit Project | Now hosted by Panix.com New York City USA • kermit@kermitproject.org …since 1981 ～/.kermrc 文件： ; Connect to WBZ451 USB-USART Virt ......
纯卷积BEV模型的巅峰战力 | BEVENet不用Transformer一样成就ADAS的量产未来(转)
近年来，在自动驾驶领域，鸟瞰视角（BEV）空间中的3D目标检测作为一种普遍的方法逐渐脱颖而出。尽管与视角视图方法相比，BEV方法在精度和速度估计方面得到了改进，但将BEV技术部署到实际自动驾驶车辆中仍然具有挑战性。这主要归因于它们依赖于基于视觉 Transformer （ViT）的架构，这使得相对于 ......