权限 模型 资源 信息

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 ......
对象 容器 Anaconda 错误 位置

关于AWS-跨账号进行-CMDB资源信息的收集-服务端与客户端-Role及策略的创建

对于-AWS-客户端账号而言: 1、创建一个Role , 其权限要求,可以只要ReadOnlyAccess这一个即可,这是一个【亚马逊云科技 托管 - 工作职能】类型的策略 ReadOnlyAccess 2、其Role,需要建议信任关系,即要信任于AWS-服务端那边,这里笔者选择信任AWS-服务端那 ......
账号 客户端 策略 客户 资源

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 ......
模型 PyTorch 专家 MoE

架构相关---路由菜单权限+多模块菜单+微前端

权限 https://www.bilibili.com/video/BV1v14y1z7mb/ 1.路由菜单权限 2.权限有菜单权限,按钮权限 多模块菜单 1.高亮 2.多级和高亮 微前端 1.qiankun 2.microApp ......
菜单 前端 路由 架构 模块

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 ......
模型 语言 简历 linux

资源配额ResourceQuota实战案例

目录一.资源配额ResourceQuota概述1.资源配额概述2.资源配额ResourceQuota的工作方式3.计算资源配额4.存储资源配额5.对象数量配额二.资源配额案例1.计算资源配额案例1.1 创建计算资源配额1.2 验证计算资源配额1.3 超出计算配额验证2.存储资源配额案例2.1 创建存 ......
配额 ResourceQuota 实战 案例 资源

unity3d修改模型位置

using System.Collections; using System.Collections.Generic; using UnityEngine; public class VCCameraWorkerController : MonoBehaviour { public Vector3 ......
模型 位置 unity3d unity3 unity

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 ......
模型 方法 Omics

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 ......
Salvador 模型 数量 报告 大学

GS | Julius报告:利用基因组信息预测遗传变化

Julius Van der Werf是新英格兰大学(University of New England,UNE)教授,专门从事遗传评估、育种计划设计、育种目标和基因组选择方面的研究。他指导了60多名博士生。2003 年至 2019 年,他担任绵羊 CRC 遗传学项目的经理,在此期间,澳大利亚绵羊产 ......
基因组 基因 报告 Julius 信息

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 ......
训练营 书生 实战 模型 笔记

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 ......

electron-vite 安装, 打包下载资源失败,设置国内镜像

由于electron默认打包会从github上下载相关二进制包,众所周知,国内GitHub访问是相当慢的,所以经常会出现下载失败导致打包不成功,这时我们就需要配置国内的镜像源,以解决从GitHub下载慢甚至无法下载的问题。 修改npm配置文件(没有就创建): npm的配置文件为用户根目录下的:~/. ......
electron-vite electron 镜像 资源 vite

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 ......
幻觉 模型 语言

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。 ......
模态 样本 模型

DICOM体位信息说明

DICOM数据方向 DICOM中定义了一个以病人为基础的坐标系①,该坐标系是笛卡尔空间直角坐标系。 DICOM中的跟图像相关的字段为: [0010,2210]( Anatomical Orientation Type ) = BIPED 二足动物(默认) = QADRUPED 四足动物 以人举例,床 ......
体位 DICOM 信息

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 ......
模型 向量 编码 技术 LSTM

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 ......
视角 Sparse4D 模型 Sparse4 Sparse

内存、cpu 资源使用率过高原因分析

内存消耗过高,1,程序开的多2,程序服务多,占用大,3,访问量大,4,内存小5,程序有计算逻辑问题,产生消耗。6,应用多开,同一个服务,异常启动多次,7,系统中了病毒8,主机被黑,有挖矿程序导致, ......
原因分析 使用率 内存 原因 资源

Node.js开发:如何实现用户权限管理功能

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 ......
权限 功能 用户 Node js

信息安全技术-常见的安全扫描漏洞的工具、漏洞分类及处理

一、扫描网站漏洞是要用专业的扫描工具,下面就是介绍几种工具 Nikto这是一个开源的Web服务器扫描程序,它可以对Web服务器的多种项目进行全面的测试。其扫描项目和插件经常更新并且可以自动更新。Nikto可以在尽可能短的周期内测试你的Web服务器,这在其日志文件中相当明显。不过,如果你想试验一下,它 ......
漏洞 常见 工具 技术 信息

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 ......
funtionCalling RAG 模型

模型类序列化器

1 原来用的Serilizer跟表模型没有直接联系, 模型类序列化器ModelSerilizer,跟表模型有对应关系 2 使用 class BookModelSerializer(serializers.ModelSerializer): class Meta: model=表模型 # 跟哪个表模型 ......
序列 模型

查看电脑信息

Windows+r;输入DxDiag ......
电脑 信息

使用Terraform部署华为云和kubernetes资源

本文分享自华为云社区《使用Terraform部署华为云和kubernetes资源》,作者: 可以交个朋友。 Terraform概述 Terraform 是由 HashiCorp 创建的开源“基础架构即代码”工具。 作为一种声明式编码工具,Terraform 使开发人员能够使用一种称为 HCL(Has ......
kubernetes Terraform 资源

初探 Linux Cgroups:资源控制的奇妙世界

Cgroups 是 linux 内核提供的功能,由于牵涉的概念比较多,所以不太容易理解。本文试图通过简单的描述和 Demo 帮助大家理解 Cgroups 。 如果你对云原生技术充满好奇,想要深入了解更多相关的文章和资讯,欢迎关注微信公众号。 搜索公众号【探索云原生】即可订阅 1. 什么是 Cgrou ......
Cgroups 资源 世界 Linux

读取yaml文件配置信息

yaml文件配置 model-type: config-map: {"422000011":"01","422000012":"02","422000013":"03","422000014":"04","422000015":"05","422000016":"06","422000017":"0 ......
文件 信息 yaml

HS6621CG 蓝牙5.1低功耗SOC 私有协议2.4GHz双模无线芯片 IO口资源丰富 适用指纹锁等方案

指纹锁是智能锁具,它是计算机信息技术、电子技术、机械技术和现代五金工艺的完美结晶。指纹的特性成为识别身份的最重要证据而被广泛应用于公安刑侦及司法领域。主要功能指纹锁的功能:指纹开启、密码开启、卡片开启、应急钥匙开启,现如今还增加了用微信开启的方式,让消费者更加的信任和选择指纹锁。有不少厂家在自己的产 ......
功耗 资源丰富 指纹 芯片 无线

【略读论文|大模型相关】Zero-Shot Relational Learning on Temporal Knowledge Graphs with Large Language Models

时间:2023 学校:慕尼黑大学 创新点: 1.据我们所知,这是第一个试图在TKGF背景下研究零射击关系学习的工作。 2.我们设计了一种基于llm的方法zrLLM,并设法在零射击关系推理中增强各种基于嵌入的TKGF模型。 3.实验结果表明,zrLLM有助于大大提高所有考虑的TKGF模型对包含未见零射 ......

星型模型&雪花模型

数据集市(Data Mart)也有称ADS(Application Data Store),数据集市将主题层和基础层的数据按照各业务的实际需求进行聚合,形成宽表或数据立方体(Cube),可直接供业务部门和数据分析团队使用。 数据集市中主要存在的是事实表(fact)和维度表(dimension)。 事 ......
模型 雪花 amp
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