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模型 原理

HTML页面的哈希（hash）路由原理+原生js案例

<!-- * 场景:不刷新页面，对页面的局部内容进行更改 *方案1：ajax 方法 *方案2：哈希（hash）路由原理 *方案2讲解：监听浏览器的url中的hash（url的#后面的文本——锚文本）值，进行更改内容 --> <!DOCTYPE html> <html lang="cn"> <head ......
路由 原理 案例 页面 HTML

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

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

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

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

【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 ......
Relational Zero-Shot Knowledge Learning Language

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

湘潭大学马克思主义基本原理错题集（自留）

湘潭大学马克思主义基本原理错题集（自留） 一、单选题（147道） 二、多选题（112道） 三、填空题（41道） 四、判断题（78道） ......
错题 湘潭大学 马克思主义 原理 大学

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中关于对象序列化实现和原理

pickle模块可以实现任意的Python对象转换为一系列字节(即序列化对象)的算法。这些字节流可以被传输或存储，接着也可以重构为—个和原先对象具有相同特征的新对象。 注意： pickle的文档清晰的表明它不提供安全保证。实际上，反序列化后可以执行任意代码，所以慎用 pickle来作为内部进程通信或 ......
序列 原理 对象 Python

STM32 GPIO 工作原理

目录STM32F4074 GPIO 原理STM32的GPIOGPIO的基本结构和工作原理GPIO的工作模式输入模式浮空输入模式上拉输入模式下拉输入模式模拟输入模式输出模式开漏输出模式开漏复用输出模式推挽输出模式推挽复用输出模式总结与分析什么是推挽结构和推挽电路？开漏输出和推挽输出的区别？在STM32 ......
原理 GPIO STM 32

Spring MVC内容协商实现原理及自定义配置【享学Spring MVC】

Spring MVC内容协商实现原理及自定义配置【享学Spring MVC】 转载自：https://www.cnblogs.com/yourbatman/p/11420805.html 前言 上文 介绍了Http内容协商的一些概念，以及Spring MVC内置的4种协商方式使用介绍。本文主要针对S ......
Spring MVC 原理 内容

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

Kubernetes核心组件之kube-proxy实现原理

kube-proxy，负责为Service提供集群内部的服务发现和负载均衡。 1 介绍 了解不同网络组件的工作原理有助于正确设计和配置它们，以满足你的应用程序需求。 在Kubernetes网络的背后，有一个在幕后工作的组件。它将你的服务（Services）转化为一些可用的网络规则。这个组件被称为 K ......
Kubernetes kube-proxy 组件 原理 核心

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

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

主板的工作原理(主板允许计算机中的所有组件相互“交谈”)

主板允许计算机中的所有组件相互“交谈” 如果您曾经拆开过计算机，就会看到将所有东西连接在一起的一件设备 —主板。主板是具有组件和连接器的中央电路板，这些组件和连接器允许计算机的所有部分接收电源并相互通信。它有时被称为主板、主电路板或底板。主板通常拥有多种内置功能，它们直接影响计算机的功能和升级潜力。 ......
主板 组件 原理 计算机

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

中间件 ZK分布式专题与Dubbo微服务入门 4-2 session的基本原理与create命令的使用

0 课程地址 https://coding.imooc.com/lesson/201.html#mid=12697 1 重点关注 1.1 watcher常用使用场景 集群中统一资源配置 2 课程内容 3 Coding ......
分布式 中间件 命令 原理 session

深入理解TF-IDF、BM25算法与BM25变种：揭秘信息检索的核心原理与应用

深入理解TF-IDF、BM25算法与BM25变种：揭秘信息检索的核心原理与应用 1.文本特征表示方法: TF-IDF 在信息检索, 文本挖掘和自然语言处理领域, IF-IDF 这个名字, 从它在 20 世纪 70 年代初被发明, 已名震江湖近半个世纪而不曾衰歇. 它表示的简单性, 应用的有效性, 使 ......
变种 算法 原理 核心 TF-IDF

面试题：mysql索引的原理以及使用

MySQL索引是用于加速查询的数据结构，它能够提高数据检索的速度，从而改善数据库的查询性能。索引的原理基于数据结构，如B树或B+树，用于组织和存储表中的数据记录。 首先数据是以文件的形式存放在磁盘上面的，每一行数据都有它的磁盘地址。如果没有索引的话，要从 500 万行数据里面检索一条数据，只能依次遍 ......
索引 原理 mysql

旋转变压器原理及应用电路设计

1. 简介 旋转变压器的工作原理和普通变压器基本相似，区别在于普通变压器的原边、副边绕组是相对固定的，所以输出电压和输入电压之比是常数，而旋转变压器的原边、副边绕组则随转子的角位移发生相对位置的改变，因而其输出电压的大小随转子角位移而发生变化，并与之保持一定函数关系。 旋变特别适合于振动、加速、灰尘 ......
电路设计 变压器 电路 原理

druid数据源根据url自动加载相应驱动的原理 JDBC 的 DriverClass 示例

druid数据源根据url自动加载相应驱动的原理 # 数据源配置 spring: datasource: type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource #driverClassName: com.mysql.cj.jdbc.Driver druid: # ......
数据源 示例 DriverClass 原理 数据

Vue.js 原理分析

本文内容提炼于《Vue.js设计与实现》，全书共 501 页，对 Vue.js 的设计原理从 0 到 1，循序渐进的讲解。 篇幅比较长，需要花些时间慢慢阅读，在合适的位置会给出在线示例以供调试。 一、概览 Vue.js 是一款声明式框架，注重结果；早年间流行的 jQuery 是典型的命令式框架，注重 ......
原理 Vue js

浏览器底层原理-工作机制

浏览器工作机制 浏览器是多进程多线程的应用，启动浏览器后，会自动启动多个进程（渲染进程、网络进程,存储服务等），每个进程中又包含多个线程协同工作。 渲染主线程工作方式 在浏览器的诸多进程中，渲染进程承担着最重要的工作。渲染进程中有一个渲染主线程，负责解析HTML、解析CSS、计算样式、布局、处理图层 ......
底层 浏览器 原理 机制

使用知识图谱提高RAG的能力，减少大模型幻觉

在使用大型语言模型(llm)时，幻觉是一个常见的问题。LLM生成流畅连贯的文本，但往往生成不准确或不一致的信息。防止LLM产生幻觉的方法之一是使用提供事实信息的外部知识来源，如数据库或知识图谱。 向量数据库和知识图谱 向量数据库 向量数据库是表示实体或概念(如单词、短语或文档)的高维向量的集合。数据 ......
图谱 幻觉 模型 能力 知识

三维模型的几何坐标纠正应用探讨

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，... ......
坐标 几何 模型

编译原理复习

华南师范大学2023年编译原理复习提纲 第一章 程序语言的分类 高级语言和低级语言： 高级语言：面向过程、面向对象 低级语言：机器语言和汇编语言 程序翻译方式及不同 编译型语言和解释型语言： 编译语言：需要事先安装编译程序，通过产生目标程序来进行执行 解释语言：逐句进行翻译，不产生目标程序 编译程序 ......
原理
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