树莓 神经网络 长短 模型

Windows Server 2012 R2 Standard 版英特尔网络适配器驱动程序

Windows Server 2012 R2 Standard 版安装好以后发现没有网络,网上搜了很多都是不行,后来找到了方法,解决你方法如下: Windows Server 2012 R2 Standard 版英特尔网络适配器驱动程序 1、以太网驱动,下载解压安装即可 Wired_driver_2 ......

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

青岛欧姆网络正式成为odoo官方认证合作伙伴

Hello 朋友们,今天给分享大家一个好消息,就是经过多年的沉淀,我们今天正式成为了Odoo官方的合作伙伴。虽然还只是一个小小的Ready Partner,但希望的种子已然播下,未来的我们将继续努力深耕,继续给大家提供有价值的内容和优质的服务。 我们深知客户满意度才是我们服务的价值,客户的口碑是我们 ......
欧姆 合作伙伴 伙伴 官方 网络

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

神经网络优化篇:详解Mini-batch 梯度下降(Mini-batch gradient descent)

Mini-batch 梯度下降 机器学习的应用是一个高度依赖经验的过程,伴随着大量迭代的过程,需要训练诸多模型,才能找到合适的那一个,所以,优化算法能够帮助快速训练模型。 其中一个难点在于,深度学习没有在大数据领域发挥最大的效果,可以利用一个巨大的数据集来训练神经网络,而在巨大的数据集基础上进行训练 ......
Mini-batch 神经网络 梯度 batch Mini

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

vite启动后提示:Network: use --host to expose,且无法通过网络IP访问服务

![](https://img2024.cnblogs.com/blog/2523048/202401/2523048-20240109134209430-272421677.png) 原因: 当 局域网 中另一台设备需要访问该服务时,必须通过本机 IP + 端口 访问。 尝试访问后,发现找不到这个 ......
Network expose 网络 vite host

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

Wireshark与网络抓包

Wireshark简介 Wireshark(前称 Ethereal)是一个网络封包分析软件。网络封包分析软件的功能是 撷取网络封包,并尽可能显示出最为详细的网络封包资料。Wireshark 使用 WinPCAP 作为接口,直接与网卡进行数据报文交换。 Wireshark基础用法 1、抓包过滤器(用于 ......
Wireshark 网络

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

gps北斗时钟同步系统(NTP网络时钟系统)技术组建

gps北斗时钟同步系统(NTP网络时钟系统)技术组建 gps北斗时钟同步系统(NTP网络时钟系统)技术组建 京准电子科技官微——ahjzsz 1.1时钟系统概况 地铁时钟系统是轨道交通系统的重要组成部份之一,其主要作用是为控制中心调度员、车站值班员、各部门工作人员及乘客提供统一的标准时间信息,为地铁 ......
时钟 系统 北斗 技术 网络

【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

R语言GARCH族模型:正态分布、t、GED分布EGARCH、TGARCH的VaR分析股票指数|附代码数据

全文链接:http://tecdat.cn/?p=31023 最近我们被客户要求撰写关于GARCH族模型的研究报告,包括一些图形和统计输出。 如何构建合适的模型以恰当的方法对风险进行测量是当前金融研究领域的一个热门话题 ( 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** )。 VaR方法作为当 ......
正态分布 模型 指数 语言 代码

Python中TensorFlow的长短期记忆神经网络(LSTM)、指数移动平均法预测股票市场和可视化|附代码数据

原文链接:http://tecdat.cn/?p=23689 最近我们被客户要求撰写关于LSTM的研究报告,包括一些图形和统计输出。 本文探索Python中的长短期记忆(LSTM)网络,以及如何使用它们来进行股市预测 ( 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 在本文中,你将看到如何使用一个被称为 ......

网络安全创新实验课程设计

《网络安全创新实验》课程设计 学院 网络空间安全学院 姓名 黄民哲 胡宇轩 王玉婷 2023年 5月 19日 目录 一、网络拓扑设计 3 二、网络主机概况 3 三、主机部署过程 4 3.1 网关机gateway 4 3.2 攻击者主机 4 3.3 内网用户主机 4 3.4 内网服务器 5 四、存在漏 ......
网络安全 课程 网络

课时04:了解HTTP网络协议

什么是HTTP协议 HTTP(HyperText Transfer Protocol)叫超文本传输协议,它是web服务器和客户端直接进行数据传输的规则,是一个无状态的应用层协议。 HTTP协议工作原理 推荐书籍:图解HTTP ......
课时 网络 HTTP

5-6虚拟机的网络配置及远程登录

网络配置 桥接模式 虚拟机和物理机的地位相同。虚拟机的网络接口与物理网络的接口相连,就像是连接到同一网络中的两个物理设备一样。虚拟机可以获得和物理网络相同的IP地址范围,并能直接与物理网络中的其他设备通信。 虚拟机的网卡就是VMware1 NAT模式 物理机虚拟出一个NAT服务器,建立一个虚拟的局域 ......
网络

为什么建筑设计师选择网络渲染"效果图"

网络渲染一般是指:云渲染,建筑设计行业通常需要渲染室内、室内等场景的效果图,一般大型场景渲染时非常消耗电脑算力,并且渲染时长也会通过效果图的场景、尺寸等来决定,本文为用户整理建筑设计师选择网络渲染的原因,希望对大家有一定的帮助! 效果图通常是指什么? 效果图广泛应用于建筑设计、室内设计、游戏开发、动 ......
quot 效果图 设计师 效果 网络

【计算机网络】5.网络层:控制平面

1 路由选择算法 路由:按照某种指标(传输延迟,所经过的站点数目等)找到一条从源节点到目标节点的较好路径 以网络为单位进行路由(路由信息通告+路由计算) 一个网络使用的节点地址前缀相同,且物理上聚集 路由:计算一个网络到另一个网络的路径 路由选择算法(routing algorithm):网络层软件 ......
计算机网络 平面 网络

AI_NLP以及SAM的理解-分割模型

机器学习 一般机器学习分为有监督学习,无监督学习和强化学习 无监督学习 Unsupervised Learning Self-Supervised Learning,又称为自监督学习 -Self-Supervised Learning 的核心思想 Masked Autoencoders Are Sc ......
模型 AI_NLP NLP SAM AI

用一张图片测试几个大模型的看图理解,文心一言表现不佳,通义千问了解最到位!

样图如下: 用上面的图片,在几个主流的AI大模型中进行识别理解,最终的理解各有不同。 不过最让我意外的是 文心一言 居然理解的最不到位! 下图是文心一言的看图理解: 下图是通义千问的看图理解: 下图是讯飞星火的看图理解: 大家觉得哪一个理解的最到位????? ......
文心 模型 图片

云数据库与Web网站:构建高效、可扩展的网络应用

云数据库与Web网站的关系 云数据库与Web网站之间存在着密切的关系。Web网站需要数据库来存储和管理用户数据、交易信息、内容资料等关键信息。而云数据库提供的弹性和可扩展性,使得Web网站能够根据业务需求快速地增加或减少存储资源,从而更加高效地应对用户访问和数据增长。 同时,云数据库还为Web网站提... ......
网络应用 数据库 数据 网站 网络

NAT网关隐藏在私有网络中的攻击者溯源

在NAT(网络地址转换)环境中进行网络攻击溯源存在一定的挑战,因为NAT会隐藏内部网络中实际发起攻击的源IP地址。当内部设备通过NAT路由器访问公网时,其私有IP地址会被转换为公共IP地址。这样一来,从外部网络看来,所有来自同一内部网络的流量都会显示为相同的公网IP地址。 在发生攻击事件时,由于NA ......
攻击者 网关 网络 NAT

使用docker搭建deepspeed多机多卡分布式微调大模型环境

前置环境:两台可以互通的centos服务器(服务器1、服务器2),docker,NVIDIA驱动 docker创建overlay共享网络 1)选用服务器1作为manage节点进行初始化,执行docker swarm init Swarm initialized: current node (ly4d ......
分布式 deepspeed 模型 环境 docker

公共仓库元模型(CWM)(转)

转自:https://www.jianshu.com/p/21207b50084a 一、什么是CWM? 在我们学习一个新东西时,首先得弄懂明白它是用来干什么的?然后通过实例与理论交错学习,CWM——Common Warehouse Metamodel, 很明显翻译过来时公共仓库元模型,CWM的提出主 ......
仓库 模型 CWM

Atlas关系型数据库元数据模型

[ { "category": "ENTITY", "guid": "00b4a314-1185-4cd4-84e9-20275990d58d", "createdBy": "hadoop", "updatedBy": "hadoop", "createTime": 1615973091411, " ......
数据 模型 数据库 Atlas

基于buildroot connman 网络管理工具的应用

快速了解connman的使用 可以参考: https://www.jianshu.com/p/03aed25b96f7 ConnMan - ArchWiki (archlinux.org) wifi配置文件的介绍:https://man.archlinux.org/man/connman-servi ......
管理工具 buildroot connman 工具 网络

【计算机网络】4.网络层:数据平面

1. 数据平面和控制平面 网络层服务: 在发送主机和接收主机之间发送段(segment) 在发送端将段封装到数据报中 在接收端将段上交给传输层实体 网络层协议存在于每一个主机和路由器 路由器检查每一个经过它的IP数据报的头部 网络层功能 转发(局部):将数据从路由器的输入接口转发到合适的输出接口 路 ......
计算机网络 平面 数据 网络
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