模型 动力性 经济性 架构

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 ......

1、创建主从数据库文件夹 mkdir -p /usr/local/mysql/master1/conf mkdir -p /usr/local/mysql/master1/data mkdir -p /usr/local/mysql/slave1/conf mkdir -p /usr/local/m ......

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 ......

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 ......

身为软件工程的学生，在上大三以前，我也就是认为软件工程出去了就是编代码，在大一的时候也曾了解过软件架构师这个职业，当时自己只是觉得这个职业非常的高大上。那么现在已经到大三了，大学也马上就结束了，下面让我们来真正地了解一下什么是软件架构师，软件结构式又是如何工作的。 首先来了解一下什么是架构： 1、根 ......

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 ......

# 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 ......

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( ......

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 ......

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 ......

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 ......

0：基本概念 面向对象方法包括：面向对象分析，面向对象设计，面向对象程序设计 一：统一建模语言（UML） 1：UML结构 UML结构包括UML的基本构造块，支配这些构造块如何放在一起的规则（架构）和一些运用于整个UML的机制 （1）构造块： 事物： UML中的事物也称为建模元素，包括结构事物（str ......

一：构件与软件的重用 1：软件重用 软件重用（软件复用）是使用已有的软件产品（如设计、代码、文档等）来开发新的软件系统的过程。 软件重用的形式大体可分为垂直式重用和水平式重用。 水平式重用是重用不同应用领域中的软件元素，例如数据结构、排序算法、人机界面构件等。标准函数库是一种典型的原始的水平式重用机 ......

一：范围管理计划 1：分类 产品范围 项目范围 2：范围定义 （1）范围边界。范围定义最重要的任务就是详细定义项目的范围边界，范围边界是应该做的工作和不需要进行的工作的分界线。项目小组应该把工作时间和资源放在范围边界之内的工作上。如果相反，把精力和时间放在项目范围边界之外的工作上，那么得到的回报将非 ......

一：软件开发方法 1：软件生命周期 软件生存周期，分为8个阶段： 1、可行性研究与计划 2、需求分析 3、概要设计 4、详细设计 5、实现 6、集成测试 7、确认测试 8、使用和维护 2：软件开发模型 1)：瀑布模型 瀑布模型也称为生命周期法，是结构化方法中最常用的开发模型。开发如同瀑布，从一个阶段 ......

一：信息系统安全 信息安全是一个很广泛的概念，涉及到计算机和网络系统的各个方面。从总体上来讲，信息安全有5个基本要素： （1）机密性：确保信息不暴露给未授权的实体或进程。 （2）完整性：只有得到允许的人才能够修改数据，并能够判别数据是否已被篡改。 （3）可用性：得到授权的实体在需要时可访问数据。 （ ......

一：网络架构 1:基本理论 网络协议三要素：语法，语义，同步 总时延 = 传输时延 + 传播时延 + 处理时延 + 排队时延 2：层次架构 网络互连模型（OSI/RM七层模型）： 物理层（比特bit）：RJ45、CLOCK、IEEE802.3 （中继器又转发器[原理信号再生]，集线器，不能隔离冲突域 ......

一：嵌入式系统概论 嵌入式系统的特点包括： （1）系统专用性强。（2）软、硬件依赖性强。（3）系统实时性强。（4）处理器专用。（5）多种技术紧密结合。 （6）系统透明性。（7）系统资源受限。 实时系统的概念 实时系统可以看成对外部事件及时响应的系统。现实世界中，并非所有的嵌入式系统都具有实时特性，所 ......

以Feature envy架构坏味道为例，利用一系列启发式规则和一个基于决策树的分类器，实现了一种基于真实数据的高质量重构数据集构造方法，并利用此方法构建的数据集将Feature envy架构坏味道的检测与重构准确率提升到业界SOTA水平。 ......

一：信息系统基础 1：信息 不确定性的减少，系统有序程度的度量 信息论：单位bit， 熵： 信息的基本特征： 客观性，普遍性，无限性，动态性，依附性，变换性，传递性，层次性，系统性，转换性，及时性，安全性 2：信息系统 系统是指由多个元素有机地结合在一起，执行特定的功能以达到特定目标的集合体； 信息 ......

一：操作系统引论 1：操作系统的目标和作用 操作系统的主要功能也正是针对四类资源进行有效的管理，及处理机管理，存储器管理，文件管理。设备管理。 用户可通过以下三种方式使用计算机：一命令方式，二系统调用方式，三图形窗口方式 联机命令接口（交互式命令接口）：适用于分时或实时操作系统，cmd中的各种命令就 ......

一：计算机系统概述 1：计算机发展历程 2：结构 （1）冯诺依曼机：由运算器，控制器，存储器，输入，输出五部分组成，以运算器为中心 （2）计算机层次结构：应用程序-高级语言-汇编语言-操作系统-指令集架构层-微代码层-硬件逻辑层 3：分类 单指令单数据流：冯诺依曼体系结构 单指令多数据流：向量处理器 ......

由广州开发区管委会、黄埔区政府主办、上海浦东新区格物科创金融研究院协办的“2023粤港澳大湾区绿色计算产业大会”，于2023年11月28日在广州市黄埔区知识城国际会展中心隆重举行。大会主题围绕“绿色计算·驱动未来”进行讨论，向来自全球的与会嘉宾分享、交流了当前数字经济领域前沿的算力技术、人工智能技术... ......

高通4G全网通模块MSM8909 (ARM Cortex-A7架构），arm核心板 - ARM技术论坛 - 电子技术论坛 - 广受欢迎的专业电子论坛! https://bbs.elecfans.com/jishu_1461523_1_1.html 翻译 搜索 复制 ......

一、简介 今天是《Net 高级调试》的第十一篇文章，这篇文章来的有点晚，因为，最近比较忙，就没时间写文章了。现在终于有点时间，继续开始我们这个系列。这篇文章我们主要介绍托管堆的架构，对象的分配机制，我们如何查找在托管堆上的对象，我学完这章，很多以前很模糊的概念，现在很清晰了，知道了对象代的分配，大对 ......

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 ......

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 ......

会议介绍 随着汽车智能化、网联化快速演进，“软件定义汽车、架构定义软件”愈发形成行业共识。汽车上的软件应用在提升用户体验、推动行业技术创新方面发挥着至关重要的作用。 在此背景下，如何有效地提升软件开发效率、更好地管理软件质量、满足行业安全标准要求，从而为软件开发和管理团队赋能，赢得智能网联汽车竞争的 ......

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 ......

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，... ......