构型 模型 电源advisor

BOSHIDA DC电源模块在新能源产业中的应用前景

BOSHIDA DC电源模块在新能源产业中的应用前景 随着新能源产业的不断发展,DC电源模块的应用前景越来越广泛。BOSHIDA DC电源模块是一种具有稳定、高效、可靠的电源输出的电源模块,它能够将电源输入电压转换为可靠的直流电源输出,广泛应用于太阳能、风能、储能等新能源领域。下面就让我们一起来了解 ......
电源模块 新能源 模块 前景 电源

浅析MySQL代价模型:告别盲目使用EXPLAIN,提前预知索引优化策略

熟悉代价模型之后,我们可以预先了解 MySQL 在执行查询时会如何选择索引,从而更有效地进行索引优化。在接下来的文章中,我将结合近期进行索引优化的具体案例,来详细解释如何运用代价模型来优化索引。 ......
索引 模型 代价 策略 EXPLAIN

ChatGLM 模型部署

ChatGLM 模型部署 模型地址: huggingface:https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b modelscope:https://modelscope.cn/models/ZhipuAI/chatglm3-6b/summary 搭建环境 # 下载代 ......
模型 ChatGLM

[AI]大模型稳定角色扮演形成“自我认知”

本文从社会关系的角度,探讨人类自我身份认知形成的部分影响机理。并提出人工智能的角色扮演已经是一种基础的自我认知能力。当知识库中积累了足够的自我相关信息,那么人工智能可以模拟人类的这种自我身份认知的能力 ......
角色扮演 模型 角色 AI

倾斜摄影三维模型的根节点合并的模型质量提升方法探讨

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,... ......
模型 节点 质量 方法

使用预训练语言模型作帖子分类

​ ​ 预训练语言模型PLMs或PTMs应用广泛且效果良好。有的文章中把自然语言处理中的预训练语言模型的发展划分为4个时代:词入时代,上下文嵌入(Context Word Embedding)时代、预训练语言模型时代、改进型和领域定制型时代。 为什么需要预训练 ​ 模型通常需要非常大的参数量,但并不 ......
模型 语言 帖子

R语言SIR模型网络结构扩散过程模拟SIR模型(Susceptible Infected Recovered )代码实例|附代码数据

全文链接:http://tecdat.cn/?p=14593 最近我们被客户要求撰写关于SIR模型的研究报告,包括一些图形和统计输出。 与普通的扩散研究不同,网络扩散开始考虑网络结构对于扩散过程的影响。这里介绍一个使用R模拟网络扩散的例子 基本的算法非常简单:生成一个网络:g(V, E)。随机选择一 ......
模型 代码 Susceptible SIR Recovered

数据分享|AARRR模型淘宝用户行为分析、电商销售分析

全文链接:https://tecdat.cn/?p=34482 原文出处:拓端数据部落公众号 分析师:Ye Yuan 随着互联网、5G时代到来,大数据横空出世,数据变得越来越重要,如何针对业务问题和需求 ,提取有效特征数据并对问题进行深入分析,最终得到可靠的结论是数据分析最核心的环节,只有得出正确的 ......
行为分析 模型 行为 数据 用户

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 ......
词表 模型

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 ......
视图 单元 模型

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 ......
网格 sortObjects renderOrder 模型 问题

【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 ......
机器人 语音 模型 机器 端的

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 ......
模型 参数 pytorch 类型

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 ......
模型 环境

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 ......
模型 环境

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 ......
底层 Transformer 架构 模型 语言

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,... ......
顶层 模型 方面 优势

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 ......
模型 流程 第二章 JFlow

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 ......
模型 特点 语言 LLMs

DC电源模块的常见故障有哪些?

DC电源模块的常见故障有哪些? BOSHIDA DC电源模块是电子设备中常见的电源供应模块,它可以将交流电转化为直流电供给设备使用。然而,由于长期的使用和外界环境等因素的影响,DC电源模块也会出现各种故障。下面我们来介绍一下常见的DC电源模块故障。 1.输出电压异常输出电压异常是DC电源模块最常见的 ......
电源模块 模块 故障 电源 常见

DC电源模块的常见问题有哪些?

DC电源模块的常见问题有哪些? BOSHIDA DC电源模块是一种常见的电源供应设备,主要用于将交流电(AC)转换为直流电(DC)。然而,无论是新购买的还是已经使用一段时间的DC电源模块,都可能会遇到一些常见问题,如下所述。 1. 输出电压不稳定:输出电压的稳定性是DC电源模块的重要指标之一。在使用 ......

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 ......
神经网络 卷积 神经 网络 模型

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 ......
程式 科学家 模型 PyTorch 代码

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 ......
网络编程 模型 网络

三-select模型

select模型是对简单C/S模型的优化,他解决了accept函数阻塞等待连接的问题。并且允许应用程序同时监视多个套接字,从而实现简单的并发请求。通过调用select函数确认一个或多个套接字当前的状态,并根据当前状态进行相应操作。在select模型模型中,select函数是最关键的。 select模 ......
模型 select

HTTPS处于OSI模型中哪个层?

HTTPS(Hypertext Transfer Protocol Secure)位于 OSI(Open Systems Interconnection)模型的应用层和传输层之间。 在 OSI 模型中,从底层到顶层依次是:物理层、数据链路层、网络层、传输层、会话层、表示层和应用层。HTTPS 是在应 ......
模型 HTTPS OSI

关于三维模型几何坐标校正的技术方法探讨

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,... ......
坐标 几何 模型 方法 技术

使用Huggingface创建大语言模型RLHF训练流程的完整教程

ChatGPT已经成为家喻户晓的名字,而大语言模型在ChatGPT刺激下也得到了快速发展,这使得我们可以基于这些技术来改进我们的业务。 但是大语言模型像所有机器/深度学习模型一样,从数据中学习。因此也会有garbage in garbage out的规则。也就是说如果我们在低质量的数据上训练模型,那 ......
Huggingface 模型 流程 语言 教程

因果推断9-18 链状结构、叉状结构、对撞结构、D-分割、模型检验和等价类

https://www.bilibili.com/video/BV1tk4y127L1/?spm_id_from=333.788&vd_source=3ad05e655a5ea14063a9fd1c0dcdee3e 所以得到一个结论,如果在一个链结构里面,比如X->Y->Z,condition到中间 ......
结构 链状 等价 因果 模型

使用 PyTorch 完全分片数据并行技术加速大模型训练

本文,我们将了解如何基于 PyTorch 最新的 完全分片数据并行 (Fully Sharded Data Parallel,FSDP) 功能用 Accelerate 库来训练大模型。 动机 🤗 随着机器学习 (ML) 模型的规模、大小和参数量的不断增加,ML 从业者发现在自己的硬件上训练甚至加载 ......
模型 PyTorch 数据 技术