构型 模型 电源advisor
大模型效果小测评
广东的天气就像四岁孩子的脸，说变就变，昨天艳阳高照，今天一秒入冬。不知道是不是水土不服，得了虹膜炎，一只眼睛泛着红光，现在是见谁都眼红的程度。整理了几个问题，测一下各个模型的回答。 问题： 1、我岳父只有一个女儿，她跟我的女儿是什么关系 2、患者因右上腹疼痛入院，经过治疗后，左上腹疼痛缓解，这句话存 ......
javaweb--mysql数据模型
关系型数据库 由多张可以相互连接的二维表组成的数据库 frm表文件 myd数据文件 注释 /**/ 多行注释 --和# 单行注释 四类语法 DDL数据定义语言 DML数据操作语言 DQL数据查询语言 DCL数据控制语言 原始数据库 information_schema存储数据库的基本信息，存储的库名 ......
diffuser扩散模型\datawhale组队学习——v4.
《扩散模型从原理到实践》学习手册 - 飞书云文档 (feishu.cn) 本篇文章是对照这篇学习表而跟进的学习笔记，具体而言，进度在这里：实战：创建一个类别条件扩散模型。 ！！！！！如果只想交作业的话，把unit ......
Generative AI 新世界 | Falcon 40B 开源大模型的部署方式分析
在上期文章，我们探讨了如何在自定义数据集上来微调（fine-tuned）模型。本期文章，我们将重新回到文本生成的大模型部署场景，探讨如何在 Amazon SageMaker 上部署具有 400 亿参数的 Falcon 40B 开源大模型。 ......
C++内存分区模型随笔
代码段：存放函数的二进制代码，由操作系统进行管理 数据段：存放全局变量和静态变量以及常量 堆：由程序员分配和释放，若不释放，程序结束时由操作系统回收（向上增长） 栈：由编译器自动分配释放，存放函数的参数值、局部变量等（向下增长） 代码段向下地址由低到高 堆和栈的主要区别： 管理方式不同：栈是系统自动 ......
结构型模式(三) 外观模式
外观模式：是为了给子系统中的一组接口提供一个一致的界面，外观模式定义了一个高层接口，这个接口使得子系统更加容易使用。减少系统之间的耦合性，提高了灵活性和安全性 角色：外观类、子系统类 class Cpu: def start(self): print('cpu start') def stop(se ......
06_电源电路
电源电路 整流二极管的选择 电容C1的选择 变压器的选择 电容选择 稳压块选择 78/79系列区别 题目 对于调节范围为3~12V的LM317的连接问题 上述电路分析总结 开关电源 ......
09_多路稳压电源设计
多路稳压电源设计 电路设计要点 变压器的选择 整流二极管的选择 对于2Ω电阻的选择 稳压管的选择 输出线上的二极管的选择 数控恒流源 电路组成 对恒流源R1最大取到9.5Ω VCC最大支持电流1.5A,然后R2一般用小电阻做大功率电阻 恒流源总结 峰值检测电路 ......
BOSHIDA DC电源模块的的散热结构合理布局
BOSHIDA DC电源模块的的散热结构合理布局 DC电源模块在工业控制、通讯、汽车电子等领域广泛应用。然而，随着功率密度不断提高，DC电源模块产生的热量也越来越大，散热问题变得越来越突出。为了保障电路的稳定性和可靠性，必须采取合理的散热措施。对于DC电源模块的散热结构，应该具备以下几个方面的要求： ......
DeepSpeed： 大模型训练框架
目前，大模型的发展已经非常火热，关于大模型的训练、微调也是各个公司重点关注方向。但是大模型训练的痛点是模型参数过大，动辄上百亿，如果单靠单个GPU来完成训练基本不可能。所以需要多卡或者分布式训练来完成这项工作。 ......
多模态大模型的grounding能力
数据集 a)QW-VL：Visual Genome, RefCOCO, RefCOCO+, RefCOCOg， b)CogVLM：Visual7W，Flickr30K-Entities c)Kosmos2：GRIT OFA Unifying Architectures, Tasks, and Mod ......
Table-GPT:让大语言模型理解表格数据
llm对文本指令非常有用，但是如果我们尝试向模型提供某种文本格式的表格数据和该表格上的问题，LLM更有可能产生不准确的响应。 在这篇文章中，我们将介绍微软发表的一篇研究论文，“Table-GPT: Table- tuning GPT for Diverse Table Tasks”，研究人员介绍了T ......
双指针模型
#include<iostream> #include<cstdio> #include<cstring> #include<algorithm> using namespace std; const int N = 1e6 + 10, M = 2010; int n, m; int a[N]; i ......
倾斜摄影三维模型根节点合并效率提升的技术方法分析
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，... ......
R语言使用ARIMA模型预测股票收益时间序列|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=2831 原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于ARIMA的研究报告，包括一些图形和统计输出。 “预测非常困难，特别是关于未来”。丹麦物理学家尼尔斯·波尔（Neils Bohr） 很多人都会看到这句名言。预测是这篇博文的主题。在这篇 ......
R语言估计时变VAR模型时间序列的实证研究分析案例|附代码数据
原文链接： http://tecdat.cn/?p=3364 原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于时变VAR模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 加载R包和数据集 加载包后，我们将此数据集中包含的12个心情变量进行子集化： mood_data <- as.matrix(sym ......
超大场景的倾斜摄影三维模型的顶层合并构建的必要性分析
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，... ......
大模型增量预训练
增量预训练也叫领域自适应预训练（domain-adapter pretraining），即在所属领域数据上继续预训练。 主要问题是在增量预训练后可能发生灾难性遗忘。 避免灾难性遗忘主要从以下几个方面入手： 1 领域相关性 增量数据与所选基座模型的原始训练数据尽量一定的相关性。 2 新数据分布与原始数 ......
BOSHIDA DC电源模块的短期过载能力
BOSHIDA DC电源模块的短期过载能力 DC电源模块是一种专门用来将交流电源转换为稳定直流电源的电子元件，适用于各种场合，如电子产品制造、通信、无线电、医疗等。在使用DC电源模块时，短期过载能力是考察其质量的重要指标之一。 短期过载能力是指DC电源模块在短时间内承受超负荷电流的能力。在一些应用场 ......
LOTO示波器_从零开始手把手测电源开环增益/电源环路频响曲线/PSM
我们之前有篇文章从理论到实践演示了如何测量电源环路的开环增益曲线，不过偏重于理论和原理，没有很多细节的展现，所以这片文章从另外的角度，从零基础开始，手把手一步一步演示如果进行实操测试。 之前的那篇文章的链接为：《LOTO示波器 实测 开环增益频响曲线/电源环路响应稳定性》https://www.bi ......
大模型的幻觉问题
一 什么是幻觉问题 大模型的幻觉问题是指大模型生成的答案不基于任何事实数据，简单来说就是杜撰、一本正经的胡说八道。 幻觉问题也是影响大模型落地的重要原因之一 幻觉问题分类 1 和用户输入冲突的幻觉 2 和上下文冲突的幻觉 3 和事实知识冲突的幻觉（目前重点）例如，大模型在生成医疗建议时可能会捏造错误 ......
【项目】使用VGG16 ResNet50预训练模型为backbone进行FCN网络训练 完成分割任务
代码以及数据集后面会在我的ai studio主页公开 拿到这个题目的思路 1.VOC2007，VOC2012怎么统一到一起？ 参考：基于PaddlePaddle框架的YOLOv1复现 - 飞桨AI Studio星河社区 (baidu.com) 本地：基于PaddlePaddle框架的YOLOv1复现 ......
通义大模型使用指南之通义听悟
一、注册 我们可以打开以下网站，用手机号注册一个账号即可。 https://tongyi.aliyun.com/ 二、使用介绍 如图，我们可以看到有三个大项功能，通义千问、通义万相、通义听悟。下来我们体验一下通义听悟的功能。 1、通义听悟 1、1基本功能 当我们点击上面的通义听悟功能的时候，会出现下 ......
大语言模型基础-Transformer模型详解和训练
一、Transformer概述 Transformer是由谷歌在17年提出并应用于神经机器翻译的seq2seq模型，其结构完全通过自注意力机制完成对源语言序列和目标语言序列的全局依赖建模。 Transformer由编码器和解码器构成。图2.1展示了该结构，其左侧和右侧分别对应着编码器（Encoder ......
MLP代码模型--NLP方向
训练 对于二分类任务，通常使用一个包含两个输出单元的输出层，而不是一个单一的输出单元。这是因为在二分类任务中，每个类别通常对应一个输出单元，一个用于表示类别1（例如正类别），另一个用于表示类别2（例如负类别） 预测 是 ......
Python贝叶斯MCMC：Metropolis-Hastings、Gibbs抽样、分层模型、收敛性评估
全文链接：https://tecdat.cn/?p=33961 原文出处：拓端数据部落公众号 在常规的马尔可夫链模型中，我们通常感兴趣的是找到一个平衡分布。 MCMC则是反过来思考——我们将平衡分布固定为后验分布： 并寻找一种转移核，使其收敛到该平衡分布。 岛屿示例 首先提供一个示例，以具体展示Me ......
模型推理batch inference速度无明显提升、耗时线性增长问题排查
模型推理batch inference速度无明显提升、耗时线性增长问题排查 现象描述 当模型在推理阶段使用batch inference时，推理速度并无明显提升，相比单帧多次推理收益不大。如笔者在Xavier上测试某模型结果 batch size 推理时间ms 折算耗时 ms/img 1 11.23 ......
Facade 外观模式简介与 C# 示例【结构型5】【设计模式来了_10】
〇、简介 1、什么是外观模式？ 一句话解释： 将一系列需要一起进行的操作，封装到一个类中，通过对某一个方法的调用，自动完成一系列操作。 外观模式是一种简单而又实用的设计模式，它的目的是提供一个统一的接口，使得客户端可以通过这个接口来访问子系统中的一组接口，而无需关心子系统中接口的具体实现。外观模式将 ......
基于AidLux的互联网图片安全风控实战-相似度对比模型训练以及在AidLux中部署引用
在当今数字化世界中，随着互联网的快速发展，图片信息的交换与共享变得日益普遍。然而，与此同时，由于互联网图片的高度自由性和匿名性，不良信息的传播也日益增多，给用户带来了安全风险。在这样的背景下，基于AidLux的互联网图片安全风控实战方案应运而生。本文将重点介绍基于AidLux平台的相似度对比模型训练 ......
DC电源模块的模拟电源有什么优势？
BOSHIDA DC电源模块的模拟电源有什么优势？ DC电源模块是电子系统中必不可少的部件之一。它们提供了可靠的直流电源，以驱动多种类型的电子设备。随着技术的进步，市场上出现了各种不同类型的DC电源模块，包括模拟电源和数字电源等。 模拟电源是一种传统的DC电源模块，其基本原理是将输入的交流电转换为直 ......