模型 代码 网络vgg
数字先锋 | “言”之有“力”，大模型背后的算力“推手”！
在算力调度方面，天翼云通过自研的调度系统，协助思必驰DFM-2大模型调度GPU、NPU、CPU等异构算力资源，大规模训练上云1个月，可以完成数十亿规模大模型所有阶段训练和效果评估。在训练能力打造方面，天翼云支持多种模型训练方式，不仅可以提升大模型训练平台的数据量，还大幅缩短了训练周期和交付进度。 ......
操作系统与网络通信
【零】引入 【1】什么是网络编程 网络编程是指通过编程语言在计算机之间建立通信的一种方式。 它是在互联网上进行数据传输的关键组成部分，使计算机能够相互通信、交换信息和共享资源。 网络编程涉及许多不同的技术和协议，包括TCP/IP（传输控制协议/因特网协议），HTTP（超文本传输协议），FTP（文件传 ......
GPT人工智能模型研究报告：探索智能极限
GPT人工智能模型是一个基于深度学习技术的自然语言处理模型，它能够理解和生成人类语言。该模型使用大量文本数据进行训练，学习语言的语法、语义和上下文信息，从而实现对语言的深层理解。 研究表明，GPT模型在多项自然语言处理任务中表现出色，如机器翻译、文本摘要、问答系统等。它能够根据输入的文本生成连贯、通 ......
GitHub Pull request 同步解决代码冲突
参考： https://zhuanlan.zhihu.com/p/337949346 git remote -vgit remote add upstream git@gitee.com:src-anolis-os/bpftrace.gitgit remote -vgit fetch upstrea ......
python代码规范pep8
python代码规范pep8 1.pep8介绍2.pep8安装配置3.pep8安装问题 1、pep8介绍 pep8是python编码规范 2、pep8安装配置 12 1.pycharm 安装PEP8：pip install autopep82.File -> settings -> Tools -> ......
4.k8s-配置网络策略 NetworkPolicy
一、基本了解 官方文档：https://kubernetes.io/zh-cn/docs/concepts/services-networking/network-policies/基本了解： 1.网络策略通过网络插件来实现，创建一个 NetworkPolicy 资源对象而没有控制器来使它生效的话， ......
gradio代码案例+效果图片
直接上代码： import gradio as gr import numpy as np import torch from PIL import Image from ram.models import ram_plus from ram import inference_ram as infe ......
26-网络插件：Kubernete 搞定网络原来可以如此简单？
通过之前的学习，相信你对 Kubernetes 越来越熟悉了。理论上，Kubernetes 可以跑在任何环境中，比如公有云、私有云、物理机、虚拟机、树莓派，但是任何基础设施（Infrastructure）对网络的需求都是最基本的。网络同时也是 Kubernetes 中比较复杂的一部分。 我们今天就来 ......
【MITK】MITK源代码编译
1、git 源码地址： https://github.com/MITK/MITK 2、打开CMake，设置源码路径及编译输出路径 3、Add Entry CMAKE_PREFIX_PATH D:\Qt\5.15.2\msvc2019_64 GIT_EXECUBAL C:\Program Files\ ......
IntelliJ IDEA Debug模式下结束后继续执行代码问题
1. 默认的配置 默认的Debug模式下点击Stop后会继续执行代码。 2. 设置不继续执行后续代码 Preferences -> Build,Execution,Deployment -> Debugger 找到Java那一栏下边可以看到 Kill the debug process immedi ......
机器学习-决策树系列-贝叶斯算法-概率图模型-29
目录1. 复习条件概率2. 正式进入3. 生成式 与判别式 这个阶段的内容，采用概率论的思想，从样本里面学到知识（训练模型），并对新来的样本进行预测。 主要算法：贝叶斯分类算法、隐含马尔可夫模型、最大熵模型、条件随机场。 通过本阶段学习，掌握NLP自然语言处理的一些基本算法，本阶段的理解对于后续完成 ......
跨地域、跨网络环境的一键接入云
云联网 以丰富的全球资源、灵活统一的管理、强大的安全性和高可靠性为支撑，体验跨地域、跨网络环境的一键接入云。 基于全球资源的云会议平台可以帮助用户轻松体验跨地域、跨网络环境的一键接入云服务。该平台通过丰富的全球资源，灵活统一的管理和高可靠性的技术支撑，为用户提供高效、安全的会议服务。 丰富的全球资源 ......
Springboot 项目集成 PageOffice V6 最简单代码
本文描述了PageOffice产品在Springboot项目中如何集成调用。（本示例使用了Thymeleaf模板引擎） 新建Springboot项目：pageoffice6-springboot2-simple 在您项目的pom.xml中通过下面的代码引入PageOffice依赖。pageoffic ......
听6位专家畅谈AI大模型落地实践：场景和人才是关键
回顾大模型技术在企业的应用过程中，我们不禁要问：大模型在落地方面带来了哪些改变？开发者如何应对大模型的变革？在AI大模型的驱动下，企业的未来又会走向何方？ ......
关于华为网络设备中配置文件的理解
基本概念 涉及配置文件管理的基本概念有3个：当前配置、配置文件、下次启动的配置文件。 （1）当前配置： 设备内存中的配置信息称为设备的当前配置，它是设备当前正在运行的配置。显然，设备下电后或设备重启时，内存中原有的所有信息（包括配置信息）都会消失。 （2）配置文件： 包含设备配置信息的文件称为配置文 ......
彻底改变你的代码：JavaScript linter—Oxlint
作为开发人员，总是在寻找能够简化工作流程并提高工作效率的工具。Oxlint 是一个用 Rust 编写的 JavaScript linter，现在提供了可以替代ESLint的新方案，其性能比ESLint提升了 50-100 倍。 在本文中，将学习如何将 Oxlint 集成到开发流程中，充分利用其速度和 ......
神经网络优化篇：理解mini-batch梯度下降法（Understanding mini-batch gradient descent）
理解mini-batch梯度下降法 使用batch梯度下降法时，每次迭代都需要历遍整个训练集，可以预期每次迭代成本都会下降，所以如果成本函数\(J\)是迭代次数的一个函数，它应该会随着每次迭代而减少，如果\(J\)在某次迭代中增加了，那肯定出了问题，也许的学习率太大。 使用mini-batch梯度下 ......
mirai 僵尸网络是个啥东西？
Mirai僵尸网络是个啥？ Mirai僵尸网络详细介绍： Mirai僵尸网络于2016年首次被发现并引起广泛关注，其名称在日语中意为“未来”。该恶意软件特别针对物联网（IoT）设备，如路由器、网络摄像头、DVR等安全性较弱且普遍存在默认或弱口令问题的设备。它通过暴力破解手段获取设备访问权限，并将恶意 ......
2023年全国网络安全行业职业技能大赛决赛取证
任务 1：检材 1.rar 上的任务（14 分） 检材是一个手机备份，请通过技术手段提取以下信息。 1. 提取名称为“陈伦国”的联系人的手机号码，以此作为 flag 提交。（答案格式如：13012345678）（2 分） 小米的通讯录备份 结果为13800620796 2. 提取最早卸载的软件的包名 ......
浦语书生大模型实战训练营02笔记
1.打开算力平台，选择合适的配置进入算力开发机进入jupyter工具终端安装开发所需python深度学习环境： bash # 请每次使用 jupyter lab 打开终端时务必先执行 bash 命令进入 bash 中 bash /root/share/install_conda_env_intern ......
代码随想录 day15 十二题二叉树
二叉树的层序遍历 基本的层序遍历 二叉树的层序遍历 II 感觉直接正常遍历之后反转是最简单的想法了 二叉树的右视图 一开始很难想到 其实只需要返回每层的最后一个节点就可以了 也就是i == size - 1 二叉树的层平均值 比较简单 注意一下变量是double N 叉树的层序遍历 模板题 注意容器 ......
linux网络磁盘映射到windows
在linux中按照以下步骤执行 第一步： 安装samba套件： sudo apt-get install samba sudo apt-get install smbclient 第二步： 修改配置文件：sudo vim /etc/samba/smb.conf 第三步： 添加参数设置： 可以在末 ......
代码风格
屎山代码风格指南（避免被优化&&避免被接盘） 欢迎补充！！！ 序言 良好的代码结构：Bad 👎🏻 使用有意义的变量和函数名，遵循命名规范，使代码易于理解。 组织代码，使用适当的文件和文件夹结构，保持模块化。 避免全局变量的滥用，尽量使用局部作用域。 单一职责原则：Bad 👎🏻 每个函数或模块 ......
R语言无套利区间模型：正向套利和反向套利次数、收益率分析华泰柏瑞300ETF可视化
全文链接：http://tecdat.cn/?p=31973 原文出处：拓端数据部落公众号 股指期货的套利交易有助于股指期货实现其价格发现以及风险规避的功能，因此提高套利交易的效率,对于发挥股指期货在经济发展中的作用有着重要的意义。 本文帮助客户对期货期现套利的研究。研究中主要以期货及其现货指数的数 ......
PyTorch项目源码学习（2）——Tensor代码结构初步学习
PyTorch版本：1.10.0 Tensor Tensor是Pytorch项目较为重要的一部分，其中的主要功能如存储，运算由C++和CUDA实现，本文主要从前端开始探索学习Tensor的代码结构。 结构探索 PyTorch前端位于torch目录下，从_tensor.py可以找到Tensor的pyt ......
漏洞扫描以识别可能使企业面临网络威胁的安全漏洞
漏洞扫描 针对企业内部的IT资产进行漏洞扫描以识别可能使企业面临网络威胁的安全漏洞，以 高性价比的价格提供全面覆盖性的服务包括 (现场/远程) 扫描 (内网/外网)资产资产服务。 产品优势 漏洞管理平台 支持的资产类型多 | 覆盖面最广 | 最全的漏洞库 | 监管机构认可度最高，Tenable.SC ......
1.9 Rotated Multi-Scale Interaction Network for Referring Remote Sensing Image Segmentation 基于语义分割遥感图像的模型
Rotated Multi-Scale Interaction Network for Referring Remote Sensing Image Segmentation 参考遥感图像分割的旋转多尺度交互网络 参考遥感图像分割 (RRSIS)是一个新的挑战，它结合了计算机视觉和自然语言处理，通过 ......
张正友棋盘代码-python
具体实现方案： 棋盘是一块由黑白方块间隔组成的标定板，我们用它来作为相机标定的标定物（从真实世界映射到数字图像内的对象）。之所以我们用棋盘作为标定物是因为平面棋盘模式更容易处理（相对于复杂的三维物体），但与此同时，二维物体相对于三维物体会缺少一部分信息，于是我们会多次改变棋盘的方位来捕捉图像，以求获 ......
深度学习模型部署TensorRT为何如此优秀？
一、前言 PyTorch模型的高性能部署问题，主要关注两个方面：高度优化的算子和高效运行计算图的架构和runtime。python有快速开发以及验证的优点，但是相比C++来说速度较慢而且比较费内存，一般高性能场景都是使用C++去部署，尽量避免使用python环境。 TensorRT为什么那么快，因为 ......