框架 模型tornado
云原生之容器安全 -- 基本框架
一、云原生进程中的容器安全挑战与应对原则 0x1：云原生时代企业IT架构升级面临的新挑战 云原生的火热带来了企业基础设施和应用架构等技术层面的革新，在云原生的大势所趋下，越来越多的企业选择拥抱云原生，在 CNCF 2020 年度的调研报告中，已经有83% 的组织在生产环境中选择 Kubernetes ......
转载：大模型所需 GPU 内存笔记
转载文章：大模型所需 GPU 内存笔记 引言 在运行大型模型时，不仅需要考虑计算能力，还需要关注所用内存和 GPU 的适配情况。这不仅影响 GPU 推理大型模型的能力，还决定了在训练集群中总可用的 GPU 内存，从而影响能够训练的模型规模。 大模型推理的内存计算只需考虑模型权重即可。 大模型训练的内 ......
nova erlang web 框架
nova erlang web 框架，提供了cli ，使用比较方便，web 处理基于了 cowboy （erlang 常用） 依赖的三方包 可以看出，依赖了cowboy（web 处理） {deps, [ {cowboy, "2.10.0"}, {uuid, "2.0.7", {pkg, uuid_e ......
基于遗传算法的风光发电互补Matlab仿真模型
down 资源文件列表 基于遗传算法的风光发电互补Matlab仿真模型/ceshi.m , 1500基于遗传算法的风光发电互补Matlab仿真模型/fun.m , 1496基于遗传算法的风光发电互补Matlab仿真模型/genetic/bs2rv.M , 3356基于遗传算法的风光发电互补Matla ......
改进搜索算法框架学习笔记
用途：主要用来解决不能写出解析解的、但有可微目标函数、约束条件的问题求解。 步骤： 获得初始解 基于初始解获得当前位置的梯度——找改进迭代方向 邻域内目标函数变化约等于步长*(梯度与实际改变向量的内积)。如沿梯度方向改变则约等于步长*梯度的二范数。梯度点乘改变向量可用于判断改变是增大还是缩小目标函数 ......
Python性能测试框架Locust实战教程
01、认识Locust Locust是一个比较容易上手的分布式用户负载测试工具。它旨在对网站（或其他系统）进行负载测试，并确定系统可以处理多少个并发用户，Locust 在英文中是 蝗虫 的意思：作者的想法是在测试期间，放一大群 蝗虫 攻击您的网站。当然事先是可以用 Locust 定义每个蝗虫（或测试 ......
CSS盒模型
盒模型的组成部分 CSS会把所有的HTML元素都看成一个盒子，所有的样式也是基于这个盒子 内容区（content）:元素中的文本或后代元素都是它的内容 内边距（padding）又称:补白，紧贴内容的补白区域 边框（border）: 盒子的边框 外边距（margin）：盒子与外界的距离，外边距不会影响 ......
Hardhat框架使用及生成交易trace
Hardhat介绍 面向专业人士的以太坊开发环境 hardhat-tutorial 安装Hardhat框架 安装nvm brew install nvm ~/.zshrc添加nvm配置 # NVM CONFIG export NVM_DIR="$HOME/.nvm" [ -s "/usr/local ......
NeruIPS 2023 | SegRefiner：通过扩散模型实现高精度图像分割
前言 尽管图像分割在过去得到了广泛研究和快速发展，但获得细节上非常准确的分割 mask 始终十分具有挑战性。因为达成高精度的分割既需要高级语义信息，也需要细粒度的纹理信息，这将导致较大的计算复杂性和内存使用。而对于分辨率达到2K甚至更高的图像，这一挑战尤为突出。由于直接预测高质量分割 mask 具有 ......
计算机网络学习第一天OSI与TCP/IP模型
OSI模型与TCP/IP模型 协议是水平的，由语法、语义和同步三部分组成，服务是垂直的。 从上往下依次封装（PCI+SDU=PDU）。 1. 物理层 主要传输比特，用光、电、其他形式的电磁波传输和表示数据，里面需要中继器和集线器设备。 2. 数据链路层 主要将网络层的IP数据包（分组）封装成帧（包含 ......
项目管理-模型测试体系图
简介：结合日常模型测试流程，探索模型测试管理体系，包含测试过程管理、基础环境、质量控制、效率提升、持续学习、测试探索几个方面。 ps：感兴趣的可以留言，一起探索模型测试项目实践~ ......
大模型评测探索
大模型评测探索 一、简介：大模型评测方法对比，对比传统的机器学习、深度学习与大模型测试过程，分析大模型评测体系。 二、以前的评价（机器学习、深度学习） 评价分散：以前标准能力评价往往较为零散，每个能力有各自的评价，局限在下游任务，比如图像识别：准确率、精准率、召回率，文本分类：Micro,推荐系统： ......
【类库工具】 Assimp 支持三十几种模型格式的转换
Assimp.NET 发现一个导入导出解析的一个库，因为不懂C++，它有.net类库! 主要用于模型的导入和导出转换 github地址：https://github.com/StirlingLabs/Assimp.Net/tree/main ......
大模型评测-微软亚洲研究院：A Survey on Evaluation of Large Language Models论文分享
《A Survey on Evaluation of Large Language Models》 一、论文介绍：微软亚洲研究院公开了介绍大模型评测领域的论文《A Survey on Evaluation of Large Language Models》。该论文一共调研了219篇文献，以评测内容 ......
中文大模型基准测试报告--SuperCLUE评测报告分享
SuperCLUE评测报告分享-数据时间2023.11月 一、行业发展：自2022年11月30日ChatGPT发布以来，AI大模型在全球范围内掀起了有史以来规模最大的人工智能浪潮。国内学术和产业界在过去一年也有了实质性的突破。 大致可以分为三个阶段，即准备期（ChatGPT发布后国内产学研迅速形成大 ......
Mybatis框架的基本使用方法
2024-01-02 IDE：IDEA 2022.2.5 JDK version：19 Maven version：3.6.3 项目结构： 一、使用Maven构建项目 需要导入的依赖 <!-- mybatis的依赖 --> <dependencies> <!-- mybatis依赖 --> <dep ......
WebRTC开源框架
1、什么是WebRTC WebRTC (Web Real-Time Communications)是一项实时通讯的技术，旨在使得浏览器能为实时通信提供简单的JavaScript接口，让浏览器通过JS实现即时通信接口。这个接口是通过一系列的信令，建立一个浏览器与浏览器之间（peer-to-peer）的 ......
OLAP多维语义模型（一）
概述 为了严谨起见，在正式内容之前，先把OLAP多维语义模型是什么说明一下。 先说OLAP（Online Analytical Processing），它是和OLTP相对的概念，关于这两个概念的详细解释网上有很多。严格的来说OLAP与多维数据没有必然的联系，基于关系模型、图模型、时序模型或者其他数据 ......
一文读懂大型语言模型LLM
在当今的技术世界中，人工智能正以前所未有的速度发展和演变。这一领域的快速发展得益于先进的机器学习算法、海量数据的可用性以及计算能力的显著提升。特别是，在自然语言处理（NLP）领域，AI的进步已经让计算机不仅能理解人类语言的基本结构，还能在更深层次上把握其语义和情感。这种能力的核心在于大型语言模型（大 ......
P5 循环神经网络模型
如何构建一个神经网络来实现从x到y的映射？？？ 实现过程中的困难： 1，输入和输出对于不同的例子会有不同的长度 或许可以给每个例子一个最大长度，将不足长度的部分用0补足，但是不是最好 2，这样一个朴素的神经网络，不能共享从不同文本位置学到的特征，尤其是神经网络学到了训练集中经常出现的词汇，我们希望在 ......
Django框架
框架 框架就是可以做到将前端、后端、数据库三者给融合到一起 web应用的简介 """Django框架是一个专门来开发web项目的框架""" 1、web应用是什么？ # web应用程序是一种可以通过web访问的应用程序，也就是说只需要一个浏览器即可，不需要其他的软件了 2、应用程序有C/S和B/S两种 ......
sylar框架的环境准备
sylar 框架 linux系统 centos7,内核版本2.6.18及以上版本 gcc 9.1及以上 cmake 3.0及以上 yaml-cpp 0.6.0 及以上 boost 1.5.3 及以上 gcc 安装： sudo yum -y install bzip2 wget gcc gcc-c++ ......
【积微成著】性能测试调优实战与探索（存储模型优化+调用链路分析）| 京东物流技术团队
一、前言 性能测试之于软件系统，是保障其业务承载能力及稳定性的关键措施。以软件系统的能力建设为主线，系统能力设计工作与性能测试工作，既有先后之顺序，亦有相互之影响。以上，在性能测试的场景决策，架构分析、流量分析、压测实施和剖解调优等主要环节中，引发对于系统能力底盘夯实和测试策略改进的诸多思考。 在性 ......
燃料电池混合动力汽车的仿真模型
燃料电池混合动力汽车的仿真模型/FCV_powertrain_2010.mdl , 254814燃料电池混合动力汽车的仿真模型/slprj/sl_proj.tmw , 85 燃料电池混合动力汽车的仿真模型 ......
00-开篇导读：学习分库分表开源框架的正确方法
1 前言 互联网高速发展带来海量的信息化数据，也带来更多的技术挑战。各种智能终端设备（比如摄像头或车载设备等）以每天千万级的数据量上报业务数据，电商、社交等互联网行业更不必说。这样量级的数据处理，已经远不是传统关系型数据库的单库单表架构所能支撑的，如何高效存储和访问这些数据，成为一个非常现实且亟待解 ......
P1187 3D模型
声明: 伤感了(我的估值啊啊啊啊啊啊啊啊 老规矩 先赞后看,养成好习惯! 首先确定思路: 定义一个answer来存储答案 每个区块为答案增加6×区块高度个面积 每次循环如果当前区块出现重合情况,减去上下重合的面 扫雷! AC代码 #include<bits/stdc++.h> using names ......
国内的开源AI模型共享网站（AI模型的GitHub）—— mindscope —— 使用git lfs方式下载模型文件基本不可行——速度太慢，几十KB/s的速度
参考前文： 国内的开源AI模型共享网站（AI模型的GitHub）—— mindscope —— 对标外网的“huggingface”，mindscope好用吗？ ......
大模型中temperature是什么
Temperature的作用 调节随机性：Temperature控制着模型在生成每个新词时选择可能性的分布。较低的temperature使模型更倾向于选择概率最高的词，而较高的temperature增加了选择较不可能词的概率。 控制创造性：通过调整temperature，我们可以控制生成文本的创造性 ......
大模型prompt与function calling的区别
大模型prompt与function calling的区别 当我们让大模型深入理解我们的想法或者给大模型加入我们自己的知识，就提前告诉给大模型，那么在openai没有放开function calling这个功能的时候，只能通过构造prompt来提示给大模型，这种方法比较比较麻烦，一是需要将promp ......
文心一言大模型-function Calling的应用
"大模型的函数调用"（Large Model Function Calling）是一个涉及到在大型人工智能模型，如 GPT-4 或类似的高级深度学习模型中使用函数调用的概念。在这种情况下，函数调用可以有两种含义： 内部函数调用： 这指的是大型模型在其内部运行时执行的函数调用。这些函数调用是模型的一部 ......