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模型 内存

人工智能的新篇章：深入了解大型语言模型(LLM)的应用与前景

人工智能的新篇章：深入了解大型语言模型(LLM)的应用与前景 LLM（Large Language Model）技术是一种基于深度学习的自然语言处理技术，旨在训练能够处理和生成自然语言文本的大型模型。 LLM 技术的核心思想是使用深度神经网络，通过大规模的文本数据预训练模型，并利用这些预训练模型进行 ......
新篇 新篇章 人工智能 人工 前景

秦疆的Java课程笔记：53 数组 三种初始化及内存分析

Java内存分析： 当声明数组int[] array = null时，只在栈中存在一个名为array的数组。当创建数组array = new int[3]时，在堆中开辟了一个存在3个int数据的空间。当给元素赋值时，堆中的每一个int类型获得了一个自己的值。 “下标越界异常”报错java.lang. ......
数组 内存 课程 笔记 Java

LangChain调用本地模型

学习LangChain参考 https://python.langchain.com.cn/docs/get_started/quickstart 调用本地下载的模型参考 https://blog.csdn.net/qq_43692950/article/details/131743987 在Jup ......
LangChain 模型

软件测试/人工智能|Python 变量解析：从基础概念到内存地址探究

变量 什么是变量？ 变量是在程序中用于存储数据的名称。它们可以存储各种类型的数据，比如数字、文本、列表、字典等等。 变量类型 在介绍变量时，可以提及 Python 中常见的变量类型，例如整数、浮点数、字符串、布尔值、列表、元组、字典等。如下所示： a = 1 b = 'muller' c = '12 ......
人工智能 软件测试 变量 人工 内存

从Hugging Face下载模型到本地并调用

不同的模型需要的显存不同，下载前先查一下自己GPU能支持什么模型 1. 用如下脚本可以下载HuggingFace上的各种模型， 网址 https://huggingface.co/models download.py #coding=gbk import time from huggingface_ ......
模型 Hugging Face

他山之石，可以攻玉｜银行业数据中心数字化转型之模型篇 04（完结）

​ 导语： 银行业数据中心数字化转型是一项系统性工程既涉及管理层面转型——包括数字化转型战略、基础架构和技术架构转型、技术创新和知识体系转型，又涉及执行层面转型——包括人员管理（P）、流程管理（P）、技术管理（T）、资源管理（R）等。数据中心数字化转型作为一项宏大的系统性工程，必须要依据一个模型或标 ......
可以攻玉 他山之石 银行业 数据中心 模型

OSI七层模型

physical layer 物理层data link layer 数据链路层network layer 网络层transport layer 传输层session layer 会话层presentation layer 表示层application layer 应用层——————————————— ......
模型 OSI

聊一聊 .NET高级调试 中的一些内存术语

一：背景 1. 讲故事 在高级调试的旅程中，经常会有一些朋友问我什么是 工作集(内存)，什么是 提交大小，什么是 Virtual Size, 什么是 Working Set 。。。截图如下： 既然有很多朋友问，这些用口头也不怎么好描述，刚好上午有时间就系统的聊一下吧。 二：内存术语解读 1. Vir ......
术语 内存 NET

VMProtect 壳保护 构造 ROP 链 DLL 内存加载 “白加黑” 多层内存解密 后门 免杀 远控

恶意后门利用多种免杀手段，可远控用户电脑 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/644588718 恶意后门利用多种免杀手段，可远控用户电脑 火绒安全 ​ 已认证账号 42 人赞同了该文章 近期，火绒威胁情报系统监测到一款后门病毒正在快速传播，被激活后会通过远程服务器下 ......
内存 后门 多层 VMProtect ROP

11月推荐阅读的12篇大语言模型相关论文

现在已经是12月了，距离2024年只有一个月了，本文总结了11月的一些比较不错的大语言模型相关论文 https://avoid.overfit.cn/post/ca7d20ae68dd4f54a69d7d2d5df51e8d ......
模型 语言 论文

倾斜摄影三维模型的根节点合并的优势分析

三维工厂K3DMaker是一款三维模型浏览、分析、轻量化、顶层合并构建、几何校正、格式转换、调色裁切等功能专业处理软件。可以进行三维模型的网格简化、纹理压缩、层级优化等操作，从而实现三维模型轻量化。轻量化压缩比大，模型轻量化效率高，自动化处理能力高；采用多种算法对三维模型进行几何精纠正处理，精度高，... ......
节点 模型 优势

指针内存测试

对下面的这一段代码 int a[10]; int *b = new int[10]; int *c = (int*) malloc(sizeof(int) * 10); cout << sizeof(a) << endl; cout << sizeof(b) << endl; cout << siz ......
指针 内存

go 内存管理

协程栈 go 栈的位置 1. Go 协程栈位于 Go-堆内存上 2. Go 堆内存位于操作系统虚拟内存上 go 栈的工作流程 以main.main为出发点 要记录runtime.main的栈基地址 记录 a 和 b的局部变量值 开辟一个空间记录 sum函数的返回值 记录 b 和 a的值, 这里是为了 ......
内存 go

ARIMA模型，ARIMAX模型预测冰淇淋消费时间序列数据|附代码数据

全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=22511 最近我们被客户要求撰写关于ARIMAX的研究报告，包括一些图形和统计输出。 标准的ARIMA（移动平均自回归模型）模型允许只根据预测变量的过去值进行预测 。 该模型假定一个变量的未来的值线性地取决于其过去的值，以及过去（随机）影响的值 ......
模型 时间序列 数据 序列 冰淇淋

Redis的内存回收原理，及内存过期淘汰策略详解

Redis内存回收机制 Redis的内存回收主要围绕以下两个方面1Redis过期策略:删除过期时间的key值2Redis淘汰策略:内存使用到达maxmemory上限时触发内存淘汰数据Redis的过期策略和内存淘汰策略不是一件事，实际研发中不要弄混淆了，下面会完整的介绍两者。 Redis过期策略过期策 ......
内存 原理 策略 Redis

BAAI、北大&港中文团队提出 SegVol：通用且可交互的医学体素分割模型

前言 上周，北京智源人工智能研究院（BAAI）、北京大学和香港中文大学的研究团队开源了SegVol 医学通用分割模型。与过去一些很棒的 Medical SAM 工作不同，SegVol 是第一个能够同时支持 box，point 和 text prompt 进行任意尺寸原分辨率的 3D 体素分割模型。作 ......
北大 模型 团队 医学 SegVol

聊聊 神经网络模型 预训练生成超参数实现

概述 在上一篇博客中，已经阐述了预训练过程中，神经网络中超参数的计算逻辑，本文，从程序实现的角度，将数学计算转换为程序代码，最终生成超参数文件；并将替换 聊聊 神经网络模型 示例程序——数字的推理预测 中已训练好的超参数文件，推理预测数字，最终比对下两者的精确度。 神经网络层实现 首先，根据神经网络 ......
神经网络 模型 神经 参数 网络

FreeRTOS--内存管理

示例源码基于FreeRTOS V9.0.0 内存管理 1 概述 FreeRTOS 有自己的一套内存管理机制，而非直接使用malloc和free等C库函数。 malloc和free由于实现复杂，代码量大，运行时间不确定，存在内存碎片，非线程安全等问题，不适用于资源紧缺的FreeRTOS系统； Free ......
FreeRTOS 内存

内存取证volatility工具命令详解

一、环境安装1.kali下安装Volatility2注意：一般Volatility2比Volatility3好用wget https://bootstrap.pypa.io/pip/2.7/get-pip.pypython2 get-pip.pypython2 -m pip install Cryp ......
volatility 命令 内存 工具

聊聊 神经网络模型 传播计算逻辑

概述 预训练过程就是在不断地更新权重超参数与偏置超参数，最后选择合适的超参数，生成超参数文件。上一篇博客 是使用已有的预训练超参数文件，要训练自己的超参数，需要对神经网络层中前向传播与反向传播计算熟悉，了解计算逻辑，才能不断地更新选择合适的超参数。 神经网络计算详解 整个神经网络的层数是4层，从顺序 ......
神经网络 逻辑 模型 神经 网络

模型部署的一些问题及其解决方案

# 1. 显示<PIL.Image.Image image mode=RGB size=512x512 at 0x7A12021134C0>图片 并保存 得到一个<PIL.Image.Image image mode=RGB size=512x512 at 0x7A12021134C0>的Image ......
模型 解决方案 方案 问题

高斯混合模型:GMM和期望最大化算法的理论和代码实现

高斯混合模型(gmm)是将数据表示为高斯(正态)分布的混合的统计模型。这些模型可用于识别数据集中的组，并捕获数据分布的复杂、多模态结构。 gmm可用于各种机器学习应用，包括聚类、密度估计和模式识别。 在本文中，将首先探讨混合模型，重点是高斯混合模型及其基本原理。然后将研究如何使用一种称为期望最大化( ......
算法 模型 理论 代码 GMM

INFINI Labs 产品更新 | 修复 Easysearch 跨集群复制索引同步问题，Gateway 内存异常增长等问题

INFINI Labs 产品又更新啦~，本次更新主要对 Easysearch、Gateway、Console、Agent 等产品功能进行优化和相关 Bug 修复，解决了内存异常增长等问题，以下是详细说明。 INFINI Easysearch v1.6.2 INFINI Easysearch 是一个分 ......
问题 集群 Easysearch 索引 内存

RabbitMQ work模型

默认情况下，MQ队列如果绑定了多个消费者，那么队列在投递消息时就是轮询，一人投递一个（并且一条消息只能投递给监听该队列的某一个消费者） 在一个MQ队列上绑定多个消费者的目的是加快队列中消息的处理效率，防止队列中消息的堆积问题。 注：要在消费者的 application.yml 文件中加上这个配置 ......
RabbitMQ 模型 work

02-简单的C/S阻塞模型

C/S阻塞模型是指客户端/服务器阻塞模型，它描述了一种基于阻塞的网络通信方式。在阻塞模型中，客户端发送请求给服务器，并等待服务器的响应。在等待服务器响应的过程中，客户端的操作会被阻塞，直到服务器响应返回或超时。 服务器 服务器基本流程如下： 启动网络库 创建服务器Socket 绑定服务器地址和端口号 ......
模型 02

基于DigiThread的仿真模型调参功能

仿真模型调参是指通过调整模型内部的参数值，使仿真模型的输出更符合实际系统的行为或者预期结果的过程。 仿真过程中，往往需要频繁对模型参数进行调整，通过观察不同参数下系统整体的运行情况，实现系统的性能、可靠性和效率的优化。在进行模型调参时，需要注意选择合适的调参方法和调参参数。不同的仿真模型可能需要采用 ......
DigiThread 模型 功能

安天防病毒，麒麟系统，内存溢出，问题排查

问题： 八角 今天客户遇到这个问题，导致系统的业务登录不进去，ssh也登录不上，用显示屏，发现一直报错 莱芜 解决步骤： 咱这两台跑的一样的应用吗？ 我看刚才这台是nginx服务？ oom了 out of memory 了 命令： 收个sosreport -a ，打包下/var/log sosrep ......
防病毒 内存 问题 系统

ENTROFORMER: A TRANSFORMER-BASED ENTROPY MODEL基于transformer的熵模型

目录简介模型核心代码性能实验 简介 \(\quad\)由于cnn在捕获全局依赖关系方面效率低，因此该文章提出了基于tansformer的熵模型——Entoformer；并针对图像压缩进行了top-k self-attention和a diamond relative position encodin ......
TRANSFORMER-BASED ENTROFORMER TRANSFORMER transformer 模型

数学建模之相关系数模型及其代码

发现新天地，欢迎访问小铬的主页(www.xiaocr.fun) 引言 本讲我们将介绍两种最为常用的相关系数：皮尔逊pearson相关系数和斯皮尔曼spearman等级相关系数。它们可用来衡量两个变量之间的相关性的大小，根据数据满足的不同条件，我们要选择不同的相关系数进行计算和分析（建模论文中最容易用 ......
数学建模 系数 模型 数学 代码

拥抱未来：大语言模型解锁平台工程的无限可能

了解大型语言模型 (LLM) 大型语言模型（LLM）是一种人工智能（AI）算法，它使用深度学习技术和海量数据集来理解、总结、生成和预测新内容。凭借合成大量信息的能力，LLM 可以提高以前需要人类专家的业务流程的效率、规模和一致性。 沃顿商学院商学教授 Ethan Mollick 表示，在早期的对照实 ......
模型 语言 工程 平台
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