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构型 模型 电源advisor

rbac模型是什么？

RBAC（Role-Based Access Control）是基于角色的访问控制模型，是一种广泛应用于信息技术（IT）安全中的访问控制机制。RBAC 模型建立在三个关键元素之上：用户、角色和权限。 在 RBAC 模型中，用户与角色相关联，而角色与权限相关联。一个用户可以拥有多个角色，而一个角色可以 ......
模型 rbac

ER图和数据库模型图有啥区别呢？

**1. 简介** 对于从事数据库结构设计相关人员而言，我们通常会在设计的不同阶段用到ER图和数据库模型图，用来描述数据之间的组成结构和数据间的关系，但是很多画图人员会把它们两者给搞混了，下面就来聊聊它们之间的区别。 1、**ER图**全称为**实体联系模型**、**实体关系模型**或**实体联系模 ......
模型 数据库 数据

用于Blinn-Phong光照模型的半角向量可视化工具

效果图 半角向量和法线重叠时，为最亮, 此时夹角为0, dot(normal, halfDir)=1 using UnityEngine; [RequireComponent(typeof(MeshFilter))] public class ShowHalfDirTool : MonoBehavi ......
半角 向量 光照 Blinn-Phong 模型

CVPR 2023 | Collaborative Diffusion 怎样让不同的扩散模型合作？

前言 CVPR 2023有哪些亮点？Collaborative Diffusion提供了一种简单有效的方法来实现不同扩散模型之间的合作。 本文转载自我爱计算机视觉 作者 | Huang Ziqi 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、 ......
Collaborative Diffusion 模型 CVPR 2023

R语言门限误差修正模型(TVECM)参数估计沪深300指数和股指期货指数可视化

全文链接：http://tecdat.cn/?p=32511 原文出处：拓端数据部落公众号 时间序列模型的理论已经非常丰富,模型的应用也相当广泛。但现实生活中,越来越多的时间序列模型呈现出了非线性的特点,因此,研究非线性时间序列模型的理论及对其参数进行估计有着极其重要的意义。门限模型作为非线性时间序 ......
门限 指数 误差 期货 模型

经济学：动态模型平均(DMA)、动态模型选择(DMS)、ARIMA、TVP预测原油时间序列价格|附代码数据

全文链接：http://tecdat.cn/?p=22458 最近我们被客户要求撰写关于动态模型平均的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文提供了一个经济案例。着重于原油市场的例子。简要地提供了在经济学中使用模型平均和贝叶斯方法的论据，使用了动态模型平均法（DMA），并与ARIMA、TVP等方法进 ......
模型 时间序列 动态 原油 序列

MATLAB用GARCH-EVT-Copula极值理论模型VaR预测分析股票投资组合|附代码数据

全文链接：http://tecdat.cn/?p=30426 最近我们被客户要求撰写关于GARCH-EVT-Copula的研究报告，包括一些图形和统计输出。 对VaR计算方法的改进，以更好的度量开放式基金的风险。本项目把基金所持股票看成是一个投资组合，引入Copula来描述多只股票间的非线性相关性， ......
极值 股票投资 GARCH-EVT-Copula 模型 理论

Book-深度探索C++对象模型

# Book-深度探索C++对象模型 ## 序章 对象模型是深层结构的知识，关系到“与语言无关、与平台无关、跨网络可执行”软件组件（software component）的基础原理。也因此，了解C++对象模型,是学习目前软件组件三大规格（COM、CORBA、SOM）的技术基础。 如果你对软件组件（s ......
深度 模型 对象 Book

libtorch教程（三）简单模型搭建

前言 模块化编程的思想非常重要，通过模块化编程可以大幅减少重复的敲代码过程，同时代码可读性也会增加。本章将讲述如何使用libtorch搭建一些MLP和CNN的基本模块。 本教程禁止转载。同时，本教程来自知识星球【CV技术指南】更多技术教程，可加入星球学习。 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视 ......
libtorch 模型 教程

AIGC持续火爆大模型争相推出，庞大市场造就算力供应模式演变

本图由AI生成 黄仁勋说的AI发展迎来iPhone时刻，对NVIDIA有什么影响？ 文/王吉伟 近期的AIGC领域仍旧火爆异常。 但火的不只是AIGC应用，还有巨头之间的AI竞赛，以及接连不断上新的AI大模型（LLM，Large Language Model）。 面对ChatGPT带来的技术冲击，为 ......
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3D模型渲染引擎6大特点解读：助力AR/VR呈现惊叹的视觉效果！

HOOPS Visualize不仅仅是一个图形引擎，它还是一个以工程为中心的场景图形技术构建工程应用程序的框架。围绕这个图形核心的是一个可定制和可扩展的类层，它封装了工程应用程序中的许多高级功能，并提供与实体建模器等其他组件的集成。 ......
模型 特点 视觉 效果 引擎

Stablediffusion模型diffusesr格式和ckpt格式相互转换

参考资料： diffusers的源码 [github] 因为小博客可能看的人很少，所以我写的啰嗦一点，想直接看如何互相转换的朋友可以直接转到文末的代码段。 当你在学习Stablediffusion这个开源的t2i模型时，不可避免地会碰到两种模型权重的存储格式，即diffusers格式和ckpt格式： ......
格式 Stablediffusion diffusesr 模型 ckpt

ORM 的模型与模型之间的关系

ORM 的模型与模型之间的关系 多对一关系 多个模型都与其中一个模型有关联，如：一个项目有多个接口，一个接口有多个测试用例 Project 模型的 modules 字段不会在数据库的表显示，用于表示Project 模型与 Module 模型之间的关系，查询project. module可得到该项目下 ......
模型 之间 ORM

【研究生学习】Transformer模型以及Pytorch实现

Transformer是Google在2017年提出的网络架构，仅依赖于注意力机制就可以处理序列数据，从而可以不使用RNN或CNN。当前非常热门的BERT模型就是基于Transformer构建的，本篇博客将介绍Transformer的基本原理，以及其在Pytorch上的实现。 ......
Transformer 模型 研究生 Pytorch

1105. 模型基础

一、Django的ORM简介 1. ORM系统 概念：对象关系映射（Object Relational Mapping，简称ORM） 优势：不用直接编写SQL代码，只需像操作对象一样从数据库操作数据。 2. django模型映射关系 ① 模型类必须都写在app下的modles.py文件中 ② 模型如 ......
模型 基础 1105

基于强化学习的倒立摆平衡控制系统simulink仿真,可以显示三维虚拟模型动画效果

1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 强化学习（Reinforcement Learning, RL），又称再励学习、评价学习或增强学习，是机器学习的范式和方法论之一，用于描述和解决智能体（agent）在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现 ......
控制系统 simulink 模型 效果 动画

国内AI大模型 VS chatgpt （20）-- H265/H264有何不同，h265有什么优势?

# H265/H264有何不同，h265有什么优势? ## 文心一言： H.264和H.265是两种不同的视频编码标准，它们在压缩质量和带宽需求方面有所不同。 H.264是一种高效的视频压缩标准，它的编码单位是宏块（macroblock），每个宏块的大小是固定的16x16像素。H.264的优点是压缩 ......
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深度学习基础入门篇[8]：：计算机视觉与卷积神经网络、卷积模型CNN综述、池化讲解、CNN参数计算

# 深度学习基础入门篇[8]：：计算机视觉与卷积神经网络、卷积模型CNN综述、池化讲解、CNN参数计算 # 1.计算机视觉与卷积神经网络 ## 1.1计算机视觉综述 计算机视觉作为一门让机器学会如何去“看”的学科，具体的说，就是让机器去识别摄像机拍摄的图片或视频中的物体，检测出物体所在的位置，并对目 ......
卷积 神经网络 CNN 深度 模型

对tflite模型进行量化的过程中遇到错误

错误代码： keras_model = tf.keras.models.load_model('lenet_GPU.h5') converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(keras_model) tflite_model = conver ......
模型 错误 过程 tflite

中文环境下使用 huggingface 模型替换 OpenAI的Embedding 接口

OpenAI的文本嵌入衡量文本字符串的相关性。嵌入通常用于：搜索（其中结果按与查询字符串的相关性排名） 聚类（其中文本字符串按相似性分组） 推荐（推荐具有相关文本字符串的项目） 异常检测（识别出相关性不大的异常值） 多样性测量（分析相似性分布） 分类（其中文本字符串按其最相似的标签分类）嵌入是浮点数 ......
huggingface Embedding 模型 接口 环境

Three加载3D模型贴图

# Three加载3D模型贴图 ## 准备阶段 1. 3D模型 2. three 库文件 3. 纹理图片 ## 相关资料 - 官方开发文档： https://threejs.org/docs - 官网编辑3D模型：https://threejs.org/editor/ 可以在这里创建一个3D模型导出 ......
模型 贴图 Three

6G显存玩转130亿参数大模型，仅需13行命令，RTX2060用户发来贺电

前言 Meta的大语言模型LLaMA 13B，现在用2060就能跑了~ 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 【CV技术指南】CV全栈指导班、 ......
贺电 显存 仅需 模型 命令

关于同时运行多个tensorflow模型时线程创建失败

## OpenMP: "libgomp: Thread creation failed: Resource temporarily unavailable" when code run as regular user 这几天在跑代码的时候，因为模型需要调参，方便起见打算同时运行25个程序。但是在使用 ......
线程 tensorflow 模型 多个 同时

LLM探索：环境搭建与模型本地部署

## 前言 最近一直在炼丹（搞AIGC这块），突然发现业务代码都索然无味了… 上次发了篇AI画图的文章，ChatGPT虽然没法自己部署，但现在开源的LLM还是不少的，只要有一块差不多的显卡，要搞个LLM本地部署还是没问题的。 本文将介绍这以下两个国产开源LLM的本地部署 - ChatGLM-6B - ......
模型 环境 LLM

R语言用贝叶斯线性回归、贝叶斯模型平均 (BMA)来预测工人工资|附代码数据

全文链接：http://tecdat.cn/?p=24141 最近我们被客户要求撰写关于贝叶斯的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在本文中，贝叶斯模型提供了变量选择技术，确保变量选择的可靠性。对社会经济因素如何影响收入和工资的研究为应用这些技术提供了充分的机会，同时也为从性别歧视到高等教育的好处等 ......
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Python信贷风控模型：Adaboost,XGBoost,SGD, SVC,随机森林, KNN预测信贷违约支付|附代码数据

全文链接：http://tecdat.cn/?p=26184 最近我们被客户要求撰写关于信贷风控模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在此数据集中，我们必须预测信贷的违约支付，并找出哪些变量是违约支付的最强预测因子？以及不同人口统计学变量的类别，拖欠还款的概率如何变化？ 有25个变量： ID：  ......
信贷 Adaboost 模型 森林 XGBoost

R语言武汉流动人口趋势预测：灰色模型GM（1，1）、ARIMA时间序列、logistic逻辑回归模型

全文链接：http://tecdat.cn/?p=32496 原文出处：拓端数据部落公众号 人口流动与迁移，作为人类产生以来就存在的一种社会现象，伴随着人类文明的不断进步从未间断。 人力资源是社会文明进步、人民富裕幸福、国家繁荣昌盛的核心推动力量。当前，我国经济正处于从以政府主导的投资驱动型的经济“ ......
模型 时间序列 流动人口 序列 logistic

双向全桥LLC谐振变换器（CLLLC）型拓扑，下面是仿真模型图，谐振频率下正向运行波形图，反向运行波形图。

双向全桥LLC谐振变换器（CLLLC）型拓扑，下面是仿真模型图，谐振频率下正向运行波形图，反向运行波形图。联系爽快者送对应的文献。看清仿真图是开环的ID:8849671264080436 ......
谐振 波形 拓扑 双向 频率

分布式电源选址定容，储能选址定容。 matlab程序 粒子群(

分布式电源选址定容，储能选址定容。matlab程序粒子群(考虑时序与不考虑)、改进灰狼（考虑时序）：以总网损最低或电压偏差最低为目标函数。多目标粒子群：网损和电压。IEEE69节点系统为例（matpower进行潮流计算，可换其他节点，可改分布式电源数据例子为3个分布式电源），对比接入前后电压、网损变 ......
分布式 粒子 电源 程序 matlab

粒子群优化极限学习机PSOELM做数据预测 PSO-ELM优化算法预测模型。 E

粒子群优化极限学习机PSOELM做数据预测PSO-ELM优化算法预测模型。ELM模型在训练之前可以随机产生ω和b, 只需要确定隐含层神经元个数及隐含层神经元激活函数, 即可实现ELM预测模型的构建。在ELM模型的构建中, 只需确定初始ω和b, 而无需复杂的参数设置, 具有学习速度快、泛化性能好等优点 ......
学习机 粒子 算法 模型 极限
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