木筏 算法 模型rlhf
阿里modelscope下载模型
个人上传的模型地址：（需要注意，这个模型参数只做测试之用，并无实际意义） https://modelscope.cn/models/devilmaycry812839668/devil/summary 注意，这里的密码是指python sdk的验证字符： 模型仓库下载到本地： PS. 这个model ......
云计算技术与应用 之 实验六-分布式文件系统算法—MapReduce
实验六-分布式文件系统算法—MapReduce 一、实验目的 掌握 MapReduce 算法的设计与实现。 二、实验原理和内容 1.原理： MapReduce 的核心思想是“分而治之”，也就是把一个大的数据集拆分成多 个小数据集在多台机器上并行处理。 一个大的 MapReduce 作业，首先会被拆分 ......
基于OFDM通信系统的PAPR抑制算法matlab仿真,对比IPTS,OPTS,CEPTS三种算法
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 基于OFDM通信系统的PAPR抑制算法是降低OFDM信号峰均比（Peak-to-Average Power Ratio，PAPR）的技术，以提高通信系统的性能和稳定性。其中，IPTS（选择性映射迭代削峰）、OPT ......
基于FPGA的图像拼接算法实现,包括tb测试文件和MATLAB辅助验证
1.算法运行效果图预览 将FPGA的拼接结果导入到matlab，显示结果如下： 2.算法运行软件版本 vivado2019.2 matlab2022a 3.算法理论概述 3.1 理论概述 基于FPGA的图像拼接算法实现是一种利用FPGA硬件平台对图像进行拼接处理的方法。基于FPGA的图像拼接算法实现 ......
图像算法（伽马变换）
伽马变换（Gamma Correction）是一种常用于图像处理的非线性变换方法，用于调整图像的亮度。伽马变换的主要目的是对图像的像素值进行幂函数变换，以改变图像的对比度和亮度。 伽马变换的数学表达式为： \(I_{(out)}(x,y)=I_{in}(x,y)^{\gamma}\) 其中： \(I ......
视频智能分析平台LntonAIServer视频汇聚平台烟火检测算法
随着科技的不断发展，人工智能技术在各个领域的应用越来越广泛。其中，视频智能分析平台的崛起为我们的生活带来了巨大的便利。今天，我们将介绍一款名为LntonAIServer的视频智能分析平台，以及它如何利用烟火检测算法为我们的安全保驾护航。 LntonAIServer视频智能分析平台是一款基于人工智能技 ......
转载：大模型所需 GPU 内存笔记
转载文章：大模型所需 GPU 内存笔记 引言 在运行大型模型时，不仅需要考虑计算能力，还需要关注所用内存和 GPU 的适配情况。这不仅影响 GPU 推理大型模型的能力，还决定了在训练集群中总可用的 GPU 内存，从而影响能够训练的模型规模。 大模型推理的内存计算只需考虑模型权重即可。 大模型训练的内 ......
基于遗传算法的风光发电互补Matlab仿真模型
down 资源文件列表 基于遗传算法的风光发电互补Matlab仿真模型/ceshi.m , 1500基于遗传算法的风光发电互补Matlab仿真模型/fun.m , 1496基于遗传算法的风光发电互补Matlab仿真模型/genetic/bs2rv.M , 3356基于遗传算法的风光发电互补Matla ......
【算法】【线性表】矩阵归零
1 题目 给定一个 m x n 的矩阵，如果一个元素为 0 ，则将其所在行和列的所有元素都设为 0 。请使用 原地 算法。 示例 1： 输入：matrix = [[1,1,1],[1,0,1],[1,1,1]] 输出：[[1,0,1],[0,0,0],[1,0,1]] 示例 2： 输入：matrix ......
一种新的基于平面的双激光雷达校准算法
一种新的基于平面的双激光雷达校准算法 摘要——移动车辆上使用多个激光雷达来呈现广阔的视野，以增强感知系统的性能。然而，多个激光雷达的精确校准是具有挑战性的，因为扫描点中的特征对应关系对于提供足够的约束是稀疏的。为了解决这个问题，现有的方法需要场景中固定的校准目标，或者完全依赖于额外的传感器。在本文中 ......
基于深度学习网络的手势识别算法matlab仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 基于深度学习网络的手势识别算法是一种通过训练模型来识别手势的技术。其原理主要利用深度学习网络对图像或视频序列进行特征提取和分类。 手势识别算法基于深度学习网络，通过训练模型来识别输入图像或视频序列中的手势。具体而 ......
改进搜索算法框架学习笔记
用途：主要用来解决不能写出解析解的、但有可微目标函数、约束条件的问题求解。 步骤： 获得初始解 基于初始解获得当前位置的梯度——找改进迭代方向 邻域内目标函数变化约等于步长*(梯度与实际改变向量的内积)。如沿梯度方向改变则约等于步长*梯度的二范数。梯度点乘改变向量可用于判断改变是增大还是缩小目标函数 ......
代码随想录算法训练营第二十一天|530.二叉搜索树的最小绝对差，501.二叉搜索树中的众数，236. 二叉树的最近公共祖先
一、530.二叉搜索树的最小绝对差 题目链接： LeetCode 530.二叉搜索树的最小绝对差 学习前： 思路： 中序遍历(递归+迭代)。首先中序遍历，将数值按照递增的方式存储，然后再计算最小绝对差 学习后： 中序遍历+双指针。在中序遍历中，一直存在指针指向前序结点，故在遍历过程中就可计算最小绝对 ......
CSS盒模型
盒模型的组成部分 CSS会把所有的HTML元素都看成一个盒子，所有的样式也是基于这个盒子 内容区（content）:元素中的文本或后代元素都是它的内容 内边距（padding）又称:补白，紧贴内容的补白区域 边框（border）: 盒子的边框 外边距（margin）：盒子与外界的距离，外边距不会影响 ......
NeruIPS 2023 | SegRefiner：通过扩散模型实现高精度图像分割
前言 尽管图像分割在过去得到了广泛研究和快速发展，但获得细节上非常准确的分割 mask 始终十分具有挑战性。因为达成高精度的分割既需要高级语义信息，也需要细粒度的纹理信息，这将导致较大的计算复杂性和内存使用。而对于分辨率达到2K甚至更高的图像，这一挑战尤为突出。由于直接预测高质量分割 mask 具有 ......
计算机网络学习第一天OSI与TCP/IP模型
OSI模型与TCP/IP模型 协议是水平的，由语法、语义和同步三部分组成，服务是垂直的。 从上往下依次封装（PCI+SDU=PDU）。 1. 物理层 主要传输比特，用光、电、其他形式的电磁波传输和表示数据，里面需要中继器和集线器设备。 2. 数据链路层 主要将网络层的IP数据包（分组）封装成帧（包含 ......
项目管理-模型测试体系图
简介：结合日常模型测试流程，探索模型测试管理体系，包含测试过程管理、基础环境、质量控制、效率提升、持续学习、测试探索几个方面。 ps：感兴趣的可以留言，一起探索模型测试项目实践~ ......
day06 代码随想录算法训练营 1. 两数之和
题目：1. 两数之和 我的感悟： 梦开始的地方 理解难点： map究竟是什么 存放已经遍历的元素值 什么时候需要用map? 遍历一边，这里面的元素值，后面都有可能要用就存起来。 代码难点： 掌握enumerate用法 [ɪ'njuːməreɪt] e + numer + ate 助记: e-出 + ......
大模型评测探索
大模型评测探索 一、简介：大模型评测方法对比，对比传统的机器学习、深度学习与大模型测试过程，分析大模型评测体系。 二、以前的评价（机器学习、深度学习） 评价分散：以前标准能力评价往往较为零散，每个能力有各自的评价，局限在下游任务，比如图像识别：准确率、精准率、召回率，文本分类：Micro,推荐系统： ......
【类库工具】 Assimp 支持三十几种模型格式的转换
Assimp.NET 发现一个导入导出解析的一个库，因为不懂C++，它有.net类库! 主要用于模型的导入和导出转换 github地址：https://github.com/StirlingLabs/Assimp.Net/tree/main ......
大模型评测-微软亚洲研究院：A Survey on Evaluation of Large Language Models论文分享
《A Survey on Evaluation of Large Language Models》 一、论文介绍：微软亚洲研究院公开了介绍大模型评测领域的论文《A Survey on Evaluation of Large Language Models》。该论文一共调研了219篇文献，以评测内容 ......
中文大模型基准测试报告--SuperCLUE评测报告分享
SuperCLUE评测报告分享-数据时间2023.11月 一、行业发展：自2022年11月30日ChatGPT发布以来，AI大模型在全球范围内掀起了有史以来规模最大的人工智能浪潮。国内学术和产业界在过去一年也有了实质性的突破。 大致可以分为三个阶段，即准备期（ChatGPT发布后国内产学研迅速形成大 ......
day06 代码随想录算法训练营 202. 快乐数
题目：202. 快乐数 我的感悟： 2024年了，你快不快乐？找找自己的原因。 理解难点： 分离数组 快乐数字的定义， 不快乐的数字会无限循环 代码难点： divmod用法, set用法 总结概括： 快乐就完事了！ 代码示例： class Solution: def isHappy(self, n: ......
day06 代码随想录算法训练营 349. 两个数组的交集
题目：349. 两个数组的交集 我的感悟： 轻轻松松 理解难点： python中 字典存,集合去重 代码难点： del要掌握 dic.get(i,0) +1 要掌握 总结概括： 无 代码示例： class Solution: def intersection(self, nums1: List[in ......
OLAP多维语义模型（一）
概述 为了严谨起见，在正式内容之前，先把OLAP多维语义模型是什么说明一下。 先说OLAP（Online Analytical Processing），它是和OLTP相对的概念，关于这两个概念的详细解释网上有很多。严格的来说OLAP与多维数据没有必然的联系，基于关系模型、图模型、时序模型或者其他数据 ......
一文读懂大型语言模型LLM
在当今的技术世界中，人工智能正以前所未有的速度发展和演变。这一领域的快速发展得益于先进的机器学习算法、海量数据的可用性以及计算能力的显著提升。特别是，在自然语言处理（NLP）领域，AI的进步已经让计算机不仅能理解人类语言的基本结构，还能在更深层次上把握其语义和情感。这种能力的核心在于大型语言模型（大 ......
P5 循环神经网络模型
如何构建一个神经网络来实现从x到y的映射？？？ 实现过程中的困难： 1，输入和输出对于不同的例子会有不同的长度 或许可以给每个例子一个最大长度，将不足长度的部分用0补足，但是不是最好 2，这样一个朴素的神经网络，不能共享从不同文本位置学到的特征，尤其是神经网络学到了训练集中经常出现的词汇，我们希望在 ......
【积微成著】性能测试调优实战与探索（存储模型优化+调用链路分析）| 京东物流技术团队
一、前言 性能测试之于软件系统，是保障其业务承载能力及稳定性的关键措施。以软件系统的能力建设为主线，系统能力设计工作与性能测试工作，既有先后之顺序，亦有相互之影响。以上，在性能测试的场景决策，架构分析、流量分析、压测实施和剖解调优等主要环节中，引发对于系统能力底盘夯实和测试策略改进的诸多思考。 在性 ......
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （170）-- 算法导论13.2 3题
三、用go语言，设在图 13-2 左边一棵树中，a、b和c 分别为子树a、β和γ中的任意结点。当结点 x 左旋之后，a、b和c 的深度会如何变化？ 文心一言： 在二叉树中，左旋操作是改变节点的子节点顺序。原本的子节点β变为新的左子节点，原本的左子节点γ变为新的右子节点。 对于给定的节点a、b和c，我 ......
matlab运动目标检测-背景差分算法
clear; clc; i1=imread('D:\Work\1.png'); i2=imread('D:\Work\2.png'); i1=rgb2gray(i1); i2=rgb2gray(i2); [m,n]=size(i1); im1=double(i1); im2=double(i2); ......