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构型 模型 电源advisor

关系模型和关系数据库

原文：https://www.jianshu.com/p/2229ae6abd87 关键词 关系模型，关系数据库，关系操作，完整性约束 关系模型 关系模型是目前最为重要的数据模型，关系数据库采用关系模型其数据的组织方式，关系模型建立在严格的数学概念之上。这是其他数据模型[1]所不具备的特征之一。 关 ......
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基于生成式模型的图像分类：模型设计与性能分析

[toc] 《29. "基于生成式模型的图像分类：模型设计与性能分析"》是一篇人工智能专家、程序员、软件架构师和CTO的专业技术博客文章，旨在介绍基于生成式模型的图像分类技术。文章包含了对相关技术原理、实现步骤和性能分析的详细介绍，帮助读者深入了解这一技术，掌握其应用方法和实现细节。 文章介绍了背景 ......
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Python编程和数据科学中的人工智能：如何创建复杂的智能系统并提高模型性能

[toc] 标题：《Python编程和数据科学中的人工智能：如何创建复杂的智能系统并提高模型性能》 ## 1. 引言 人工智能(AI)是一个广泛的领域，涵盖了许多不同的技术和应用。在Python编程和数据科学中，人工智能是一个非常重要的领域，因为Python编程语言易于学习和理解，并且具有丰富的数据 ......
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强化学习中的模型选择与设计

[toc] 《强化学习中的模型选择与设计》 近年来，随着深度学习和强化学习的快速发展，许多人工智能应用开始采用这些技术来进行决策和学习。在强化学习中，模型选择和设计是一个非常重要的方面，因为正确的模型选择和设计可以显著提高算法的性能并降低其错误率。在本文中，我们将探讨强化学习中的模型选择和设计，并提 ......
模型

基于深度学习的图像分类：模型选择与性能提升

[toc] 标题：52. "基于深度学习的图像分类：模型选择与性能提升" ## 1. 引言 随着计算机视觉领域的不断发展，图像分类已经成为了一个十分重要的任务。深度学习技术的出现，使得图像分类变得更加高效和准确。本文将介绍基于深度学习的图像分类技术，包括模型选择和性能提升等方面的讲解。旨在帮助读者深 ......
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基于多任务学习的图像分类：模型融合与性能提升

[toc] “基于多任务学习的图像分类：模型融合与性能提升” 随着人工智能技术的不断发展，图像分类一直是人工智能领域中的重要应用之一。传统的图像分类方法通常是基于单个任务的训练，例如物体检测或图像分割，而基于多任务学习的方法可以提高模型的鲁棒性和性能。本文将介绍一种基于多任务学习的图像分类模型，包括 ......
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基于稀疏表示的图像分类：模型架构与性能分析

[toc] ## 1. 引言 在人工智能领域，图像分类是一个重要的任务。通过图像分类，我们可以将图像中的物体识别出来，这对于许多应用场景都具有重要的意义。例如，自动驾驶汽车需要将图像中的车辆识别出来，以便进行导航和控制。而计算机视觉则可以通过图像识别来执行各种任务，例如图像搜索、医学影像分析等。 随 ......
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基于多尺度特征的图像分割：模型设计与性能分析

[toc] 标题：基于多尺度特征的图像分割：模型设计与性能分析 一、引言 随着计算机视觉领域的迅速发展，图像分割被认为是计算机视觉中的重要任务之一。图像分割是指将图像划分为不同的区域，以便将图像中的物体或区域表示为不同的类别。图像分割是计算机视觉的基础，对于图像识别、目标检测、图像分割分割以及深度学 ......
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基于自然语言处理的自然语言生成：从文本到语言模型

[toc] 自然语言生成是一种人工智能技术，它利用机器学习和深度学习算法来生成自然语言文本。这种技术可以应用于各种场景，如机器翻译、文本摘要、智能客服等。在本文中，我们将介绍基于自然语言处理的自然语言生成技术，从文本到语言模型的实现步骤和流程，以及应用示例和代码实现。 ## 1. 引言 自然语言生成 ......
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强化学习中的模型调优与优化

[toc] 《强化学习中的模型调优与优化》 引言 强化学习是一种机器学习领域的重要分支，旨在让智能体通过与环境的交互来学习最佳行为策略，从而完成目标任务。在强化学习中，模型作为智能体的决策引擎，必须能够高效地执行搜索策略，以最大化奖励函数的期望值。然而，在实际训练和调优中，模型可能会出现性能问题，导 ......
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机器学习中的神经网络：如何创建强大的模型并解决复杂的问题

[toc] 文章标题：《17. "机器学习中的神经网络：如何创建强大的模型并解决复杂的问题"》 文章背景介绍：随着人工智能技术的快速发展，神经网络已经成为机器学习领域中最受欢迎的模型之一。神经网络是一种基于深度学习的技术，能够通过多层神经元来学习和提取特征，从而实现复杂的分类、回归和聚类等任务。在实 ......
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机器学习中的强化学习：如何通过试错和反馈来提高模型的性能

[toc] 文章介绍 “机器学习中的强化学习：如何通过试错和反馈来提高模型的性能”这篇文章主要介绍了强化学习技术在机器学习中的应用。强化学习是一种通过试错和反馈不断优化模型性能的机器学习技术。本文将介绍强化学习技术的核心概念、实现步骤与流程、应用示例与代码实现、优化与改进以及未来发展趋势与挑战等内容 ......
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行行AI人才直播第2期：八友科技创始人梁斌博士《大模型训练数据的一些事》

自从 OpenAI 发布 ChatGPT 4.0 之后，大模型热度一直不减，国内不管是大厂还是创业团队纷纷杀入大模型领域，大模型的建立首先离不开的是数据，数据才是一切大模型训练的基础，那么目前国内大模型团队的数据需求究竟是什么？如何通过学习数据采集，对大模型数据预测商业发展呢？ ......
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v831-openwrt-c-模型部署篇

虽然未能训练出来好的模型，但是步骤大概了解了。 maixhub-模型训练网站 模型训练步骤： 创建模型并点击进去： 数据集、上传图片： 标号签后选择参数： 最后创建训练即可。 yolov2部署模型： 将下载的模型中的main.py中的先验框复制到此处： 先验框的作用是让yolov2的racal更大， ......
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OPC DA的Client对象模型

OPC DA的Client对象模型可以如下图表示 一个OPC Server对象可以包含一个OPC Groups对象 一个OPC Groups对象可以包含多个OPC Group对象 一个OPC Group对象可以包含一个OPC Items对象 一个OPC Items对象可以包含多个OPC Item对象 ......
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背包模型

# 背包模型 ## 二维费用的背包问题 >有 $N$ 件物品和一个容量是 $V$ 的背包，背包能承受的最大重量是 $M$。 > >每件物品只能用一次。体积是 $v_i$，重量是 $m_i$，价值是 $w_i$。 > >求解将哪些物品装入背包，可使物品总体积不超过背包容量，总重量不超过背包可承受的最大 ......
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大模型QA

# 前言 ## 为什么用Decoder only LLM之所以主要都用Decoder-only架构，除了训练效率和工程实现上的优势外，在理论上是因为Encoder的双向注意力会存在低秩问题，这可能会削弱模型表达能力，就生成任务而言，引入双向注意力并无实质好处。而Encoder-Decoder架构之所 ......
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大模型时间线整理

# # T5 采用Encoder Decoder架构 T5将每个文本处理问题都看做 Text2Text问题 通过这种方式将不同的NLP任务统一在一个模型框架之下，充分进行迁移学习 为了让模型知道需要执行的任务类型，需要在输入文本前添加特定的文本前缀进行提示，也是最早的Prompt 用同样的模型，同样 ......
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各类大模型的区别

| 模型 | 训练数据 | 训练数据量 | 模型参数量 | 词表大小 | | | | | | | | LLaMA | 以英语为主的拉丁语系，不包含中日韩文 | 1T/1.4T tokens | 7B、13B、33B、65B | 32000 | | ChatGLM-6B | 中英双语，中英文比例为1: ......
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IO模型

一、IO基本概念 在平常开发过程中接触最多的就是 磁盘 IO（读写文件） 和 网络 IO（网络请求和响应）。 用户进程想要执行 IO 操作的话，必须通过 系统调用 来间接访问内核空间。 当应用程序发起IO调用后，会经历两个步骤： 1、内核等待IO设备准备好数据 2、内核将数据从内核空间拷贝到用户空间 ......
模型

Reactive Extensions 响应式扩展 用于事件驱动编程的库，具有可组合的声明性模型

响应式扩展 这个存储库包含四个库，它们在概念上是相关的，因为它们都与 LINQ over of things 序列有关： Reactive Extensions for .NET又名 Rx.NET 或 Rx ( System.Reactive )：一个用于事件驱动编程的库，具有可组合的声明性模型 A ......
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1.TCP/IP网络模型

1.四层TCP/IP网络模型 1.1 为什么要有TCP/IP网络模型 对于同一设备间的进程通信，可以通过管道、消息队列、共享内存、信号等方式进行通信；在Java中的线程通信中，可以使用管道流（字节流（PipedInputStream、PipedInputStream）、字符流（PipedReader ......
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GPT 模型的工作原理 你知道吗？

动动发财的小手，点个赞吧！ [Source]("https://towardsdatascience.com/how-gpt-models-work-b5f4517d5b5" "Source") ## 简介 当我使用 GPT 模型编写我的前几行代码时是 2021 年，那一刻我意识到文本生成已经到了一 ......
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电源参数计算常用的Mathcad功能介绍

mathcad作为一款常用的数学计算软件，在很多个领域都用应用。本文用于总结在电源参数计算常用的功能或者函数。 一、分段函数 二、求余函数 三、积分函数 在电源领域，积分函数的作用主要有两种，一是求平均值，二是求有效值。 四、傅里叶变换函数 ......
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开源大型语言模型(llm)总结

大型语言模型（LLM）是人工智能领域中的一个重要研究方向，在ChatGPT之后，它经历了快速的发展。这些发展主要涉及以下几个方面： 模型规模的增长：LLM的规模越来越大，参数数量显著增加。这种扩展使得模型能够处理更复杂、更长的输入序列，并生成更准确、更具连贯性的输出。同时，更大规模的模型还能够涵盖更 ......
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HIMA F7131 981713102 电源单元

HIMA F7131 981713102 电源单元HIMA F7131 981713102 电源单元 引言 在一个桥接的局域网里，为了增强可靠性，必然要建立一个冗余的路径，网段会用冗余的网桥连接。但是，在一个透明桥桥接的网络里，存在冗余的路径就能建立一个桥回路，桥回路对于一个局域网是致命的。它会带来 ......
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深度学习神经网络大模型在文本分类中的应用

[toc] 深度学习神经网络大模型在文本分类中的应用 随着人工智能技术的不断发展，深度学习神经网络在自然语言处理领域中的应用越来越广泛。文本分类是深度学习神经网络的一个重要应用之一，其目的是将文本分类到不同的类别中，以便进行相应的处理和分析。本文将介绍深度学习神经网络大模型在文本分类中的应用，包括技 ......
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基于神经网络的大模型在图像识别中的应用

[toc] 随着深度学习技术的不断发展，特别是在计算机视觉领域，基于神经网络的大模型在图像识别中的应用越来越广泛。这些模型能够在处理大量图像数据的同时，准确地识别出各种物体和场景，取得了令人瞩目的成果。本文将介绍基于神经网络的大模型在图像识别中的应用，包括技术原理、实现步骤、示例和应用等方面的内容， ......
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语言模型在智能问答中的应用

[toc] 《20.《语言模型在智能问答中的应用》》 随着人工智能技术的不断发展，智能问答领域也逐渐受到了越来越多的关注。语言模型作为近年来备受关注的技术之一，在智能问答中的应用也越来越广泛。本文将介绍语言模型在智能问答中的应用，以及实现步骤与流程、应用示例与代码实现讲解、优化与改进等内容，旨在为读 ......
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文本生成技术综述：基于语言模型的文本生成技术

[toc] 6. 文本生成技术综述：基于语言模型的文本生成技术 随着人工智能和自然语言处理技术的快速发展，文本生成技术越来越受到关注。文本生成技术可以用于多种应用场景，如智能客服、自动摘要、机器翻译等。本文将综述基于语言模型的文本生成技术，并深入探讨其实现原理、概念、实现步骤和示例应用等方面。 ## ......
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