时间序列 序列 模型 股市
Java反序列化 CC4链
参考链接 https://github.com/frohoff/ysoserial/blob/master/src/main/java/ysoserial/payloads/CommonsCollections4.java https://www.bilibili.com/video/BV1NQ4y ......
Java反序列化 CC2链
参考链接 https://github.com/frohoff/ysoserial/blob/master/src/main/java/ysoserial/payloads/CommonsCollections2.java 环境搭建 CommonCollections4 jdk8u65 利用链分析 ......
Java反序列化 CC5链
参考链接 https://github.com/frohoff/ysoserial/blob/master/src/main/java/ysoserial/payloads/CommonsCollections5.java 环境搭建 Commons.Collections 3.2.1 jdk8u65 ......
Java反序列化 CC7链
参考链接 https://blog.csdn.net/qq_35733751/article/details/119862728 https://github.com/frohoff/ysoserial/blob/master/src/main/java/ysoserial/payloads/Com ......
大模型词表构建
1.引言 在文本输入embedding层之前，以中文文本为例，首先对文本进行分词并进行one-hot编码，分词肯定是根据词表来进行分词，那构建一个合适的词表就显得至关重要，过大或者过小都会对后续模型的训练效果产生影响。所以这里介绍当前各个大模型的词表构建方法。 2.技术基础 在介绍具体的词表构建方法 ......
java 序列话注解 @Transient
java 序列话注解 @Transient Java 序列化注解及其使用 简介 在 Java 程序中，对象的序列化是指将对象转换为字节流的过程，以便在网络上传输或保存到文件中。而反序列化则是将字节流重新转换为对象。 Java 提供了 java.io.Serializable 接口，用于标识可序列化的 ......
java中的关键字transient，将不需要序列化的属性前添加关键字transient，序列化对象的时候，这个属性就不会被序列化
java中的关键字transient，将不需要序列化的属性前添加关键字transient，序列化对象的时候，这个属性就不会被序列化 这个关键字的作用其实我在写java的序列化机制中曾经写过，不过那时候只是简单地认识，只要其简单的用法，没有深入的去分析。这篇文章就是去深入分析一下transient关键 ......
Django序列化
关于Django中的序列化主要应用在将数据库中检索的数据返回给客户端用户，特别的Ajax请求一般返回的为Json格式 1、serializers 1 from django.core import serializers 2 ret = models.BookType.objects.all() 3 ......
判断德国时间冬令时和夏令时
// 判断是否是德国的夏令时期间 function isDST(date:any) { var year = date.getFullYear(); var dstStart = new Date(year, 2, lastSunday(year, 2), 2); // 夏令时开始于3月最后一个星期 ......
C# 时间戳
DateTime dateTime = DateTime.Now; // 当前日期时间 long timestamp = (long)dateTime.Subtract(new DateTime(1970, 1, 1)).TotalMilliseconds; // 假设时间戳为整数类型（毫秒级） / ......
第四单元 视图与模型
create database MvcUnit4; go use MvcUnit4; go create table Product ( Id bigint primary key, ProductName varchar(30), CategoryName varchar(30), Price d ......
09-序列化器的 many=True 实现原理
入门知识 上面说明了，解释器会先执行 new 方法，再执行 init方法 下面说明了，如果new返回的空对象不是当前init对应的类型，就不会执行init。 序列化器 many=True 的简化版 可以看到 many_init 方法返回的是 Alist的空对象，而不是 A 的空对象，因此，没有 A ......
three.js 使用 sortObjects 和 renderOrder 处理网格修改后覆盖模型的问题
问题效果： 目标效果 处理此问题首先需要了解three的渲染机制： 渲染机制 threejs的渲染器是基于webGL的。它的渲染机制是根据物体离照相机的距离来控制和进行渲染的。也就是说，它根据物体的空间位置进行排序，然后根据这个顺序来渲染物体。对于透明的物体，是按照从最远到最近的顺序进行渲染。控制渲 ......
【自己搭建一个：端到端的语音+大模型聊天机器人】
概要 发篇文章记录一下最近搞的语音+大模型聊天机器人的搭建过程，供交流学习。有正反馈的话会继续优化。 整体架构流程 注意：借传统的基于RASA的对话机器人的图一用，本博会把NLU（Natural Language Understanding）和 Dialogue Management这两个组件，用大 ......
pytorch强制转换模型的所有参数都变成统一类型
可以调用模型的父类Module中的type方法，例如model.type(torch.float64)，将网络模型model的参数和缓冲区强制转换为torch.float64类型，这样就可以训练torch.float64类型的数据了，还可以指定其他类型。另外还有一些强制转换为某一种类型的方法：flo ......
大模型环境搭建（二）
二：Conda 安装 1.下载链接:https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Windows-x86_64.exe 2.安装完之后,要修改以下他的执行策略！点开始菜单，打开：Anaconda Powershell Prompt (mi ......
代码随想训练营第五十七天（Python）｜ 647. 回文子串、516.最长回文子序列
647. 回文子串 1、中心扩散法+双指针 class Solution: def countSubstrings(self, s: str) -> int: res = 0 for i in range(len(s)): # 以 i 为中心 res += self.countPalind(i, i ......
大模型环境搭建（一）
一：Python 安装 安装简介： 电脑系统:Win11 安装Python版本：3.10.11 第一步,下载Python 打开官网：https://www.python.org/ 国内镜像：https://mirrors.huaweicloud.com/python/ 第三步,确认Python,pi ......
理解Nginx超时时间设置
更新：2023-05-31 22:52 Nginx是一款自由、开源、高性能的HTTP和反向代理服务器，它可以通过不同的设置来提高网站的性能和安全性。其中，设置Nginx超时时间非常重要，因为它将直接影响网站的响应速度和用户体验。本文将从多个方面详细阐述Nginx超时时间的设置方法与注意事项。 一、请 ......
大语言模型底层架构丨带你认识Transformer
本文分享自华为云社区《大语言模型底层架构你了解多少？大语言模型底层架构之一Transfomer的介绍和python代码实现》，作者： 码上开花_Lancer 。 语言模型目标是建模自然语言的概率分布，在自然语言处理研究中具有重要的作用，是自然语言处理基础任务之一。大量的研究从n 元语言模型（n-gr ......
三维模型的顶层合并构建的优势方面浅析
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，... ......
格林威治时间时区列表
西时区 中时区 东时区 UTC-11 Pacific/Midway UTC-11 Pacific/Niue UTC-11 Pacific/Pago_Pago UTC-10 America/Adak UTC-10 Pacific/Honolulu UTC-10 Pacific/Rarotonga UT ......
第二章 若依JFlow流程模型设计
这篇文章主要讲解了如何使用JFlow框架创建业务场景和流程模型，绘制流程图及注意事项，以及单节点的表单绘制和需要注意的细节 ......
语言大模型（LLMs）的特点
语言大模型(Large Language Models, LLMs)是近年来自然语言处理领域的重要发展之一。其主要特点是: 海量参数:LLMs包含了上十亿个参数,特别是GPT-3包含了1759亿个参数。这些大规模的参数使其可以学习非常复杂的模式和表征。 巨量数据集:LLMs通过海量数据进行预训练,例 ......
代码随想训练营第五十五天（Python）｜ 392.判断子序列、115.不同的子序列
392.判断子序列 1、双指针 class Solution: def isSubsequence(self, s: str, t: str) -> bool: m, n = len(s), len(t) i, j = 0, 0 while m > i and n > j: if s[i] == t ......
Java 时间戳与格式化字符串互转
直接看代码： import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Date; public class Timestamp2DateFormatUsage { public static void main(String[] args) { Sys ......
代码随想训练营第五十三天（Python）｜ 1143.最长公共子序列 、1035.不相交的线 、53. 最大子序和
1143.最长公共子序列 class Solution: def longestCommonSubsequence(self, text1: str, text2: str) -> int: m, n = len(text1), len(text2) # dp 数组代表 text1 以 i-1 结尾 ......
聊聊神经网络模型流程与卷积神经网络的实现
神经网络模型流程 神经网络模型的搭建流程，整理下自己的思路，这个过程不会细分出来，而是主流程。 在这里我主要是把整个流程分为两个主流程，即预训练与推理。预训练过程主要是生成超参数文件与搭设神经网络结构；而推理过程就是在应用超参数与神经网络。 卷积神经网络的实现 在 聊聊卷积神经网络CNN中，将卷积神 ......
PyTorch造大模型“加速包”，不到1000行代码提速10倍！英伟达科学家：minGPT以来最好的教程式repo之一
前言 PyTorch团队让大模型推理速度加快了10倍。且只用了不到1000行的纯原生PyTorch代码！ 本文转载自量子位 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、经典论文解读、CV招聘信息。 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 ......