模型 原理mpc代码
11.springboot 原理 ( 起步依赖-自动配置)
springboot 原理 spring framework spring boot(配置起步依赖-自动配置) spring-boot-starter-web 起步依赖（其他依赖自动传递） 自动配置原理：自动将内置类存入IOC容器中，不用收到配置，只能扫描包内即子包的类，可以指定扫描的包内容： `` ......
百度Amis+React低代码实践
### 背景 在项目中有集成低代码平台的想法,经过多方对比最后选择了 amis,主要是需要通过 amis 进行页面配置,导出 json 供移动端和 PC 端进行渲染,所以接下来讲一下近两周研究 amis 的新的以及一些简单经验,供大家参考. ### 什么是 amis amis 是一个低代码前端框架， ......
安装新版VS2022之后，添加EF实体模型没有生成对于的表格
1）找到vs2022安装路径中的EF6.Utility.CS.ttinclude.tt文件,需要去掉.tt后缀,然后再做以下修改【部分版本直接是EF6.Utility.CS.ttinclude则直接进入第二步】 2）修改EF6的实用程序EF6.Utility.CS.ttinclude文件,它默认的位 ......
在PyInstaller中打包Python代码
在PyInstaller中打包Python代码 在实际开发中，我们经常需要将Python代码打包成可独立运行的可执行文件，以便更方便地分享和部署。`PyInstaller`是一个常用的Python打包工具，可以将Python脚本打包成单个可执行文件。 ##### 以下是如何使用PyInstaller ......
HBase数据模型
HBase是一个稀疏的多维度的映射表 列族（支持动态扩展，保留旧的版本） 做不到对数据进行修改，只能生成新的，标注时间。（不考虑冗余，追求分析效率，牺牲空间，来换取时间） 列限定符 时间戳： 数据坐标概念： 四个维度（行键，列族，列限定符，时间戳）确定唯一的值 概念视图 行式存储和列式存储 面向行的 ......
GIT保存记录原理之commit对象
GIT 中提交对象非常的重要，我们通过它记录代码提交过程、进行文件保存、回退等操作，那么它是怎样帮助我们记录这些信息的呢？其实就是都保存在项目根目录的 .git 文件夹中。 新建空项目 ```gitDemo``` 使用 ```git init``` 初始化，在文件夹根目录下会生成 ```.git`` ......
SRv6 TE Policy场景-原理浅谈及配置示例
个人认为，**理解报文就理解了协议**。通过报文中的字段可以理解协议在交互过程中相关传递的信息，更加便于理解协议。 但是由于SRv6 TE Policy场景的特殊性及其实现上的限制，这里仅仅浅谈下SRv6 TE Policy的个人理解。并且以EVPN L3VPN for IPv4 Over SRv6 ......
0.组织Python代码的技巧
# 组织Python代码技巧 [英文版链接](https://guicommits.com/organize-python-code-like-a-pro/) ## 一.构建Python项目 首先关注目录结构、文件命名和模块组织。 我 建议把所有的模块都放在src目录下，所有测试都和它并排。 pyt ......
Postgresql Toast 原理
Toast 在存储大型数据时，会将它存储在单独的表中（称为 toast 表）。因为 postgresql 的 tuple（行数据）是存在在 Page 中的，Page 的大小默认为 8KB。postgresql 不允许 tuple 跨页存储，所以当一行数据的某个列数据过大时，比如 text 类型的数据 ......
初学编程100个代码
Java、Python等主流编程语言如今火的不行，初学编程都有哪100个代码呢?笔者结合实际开发经验和同学们最迫切关注的技术热点，总结了100个常用的代码实现，具体如下： 1.输出 "Hello, World!"： `print("Hello, World!")` 2.求两个数的和： 点击查看代码 ......
choices参数,MTV与MCV模型，多对多三种创建方式
choices参数(数据库字段设计常见) """ 用户表 性别 学历 工作经验 是否结婚 是否生子 客户来源 ... 针对某个可以列举完全的可能性字段，我们应该如何存储 只要某个字段的可能性是可以列举完全的，那么一般情况下都会采用choices参数 """ class User(models.Mod ......
成功实现脚本检测手机号是否注册imessage的原理
一、imessages数据检测的两种方式:1.人工筛选，将要验证的号码输出到文件中，以逗号分隔。再将文件中的号码粘贴到iMessage客户端的地址栏，iMessage客户端会自动逐个检验该号码是否为iMessage账号，检验速度视网速而定。红色表示不是iMessage账号，蓝色表示iMessage账 ......
2023.25 大模型和小模型
大模型通常指参数较多、层数较深的模型，它们具有更强的表达能力和更高的准确度，但也需要更多的计算资源和时间来训练和推理。常见的大型模型包括深度神经网络（DNN）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。这些模型适用于数据量较大、计算资源充足的场景，例如云端计算、高性能计算、人工智能等。小模型 ......
编译原理部分题型总结
# 2 形式语言和自动机 ## 转化为等价的无二义性文法  { 2 int result = 0; 3 if (!root) return result; 4 queue<TreeNode*> selected; 5 s ......
怎么让英文大预言模型支持中文？（一）构建自己的tokenization
代码地址：https://github.com/taishan1994/sentencepiece_chinese_bpe Part1前言 目前，大语言模型呈爆发式的增长，其中，基于llama家族的模型占据了半壁江山。而原始的llama模型对中文的支持不太友好，接下来本文将讲解如何去扩充vocab里 ......
什么是大模型？
阅读本文之前，建议先阅读上一篇：什么是神经网络？ 本文由gpt4辅助撰写（gptschools.cn） 什么是大模型？ 模型是指具有大量参数的深度学习或机器学习模型，这些参数可以通过训练过程自动调整以捕获输入数据中的复杂关系。这类模型通常具有较深的网络结构和较多的神经元，以增加模型的表示能力和学习能 ......
用applescript脚本实现检测手机号码是否注册imessage的原理1
一、检测数据的两种方式:1.人工筛选，将要验证的号码输出到文件中，以逗号分隔。再将文件中的号码粘贴到iMessage客户端的地址栏，iMessage客户端会自动逐个检验该号码是否为iMessage账号，检验速度视网速而定。红色表示不是iMessage账号，蓝色表示iMessage账号。2.编写脚本控 ......
django之模型层
模版语法传值 {{}}:变量相关{%%}:逻辑相关 def index(request): # 模版语法可以传递的后端python数据类型 n = 123 f = 11.11 s = '我也想奔现' b = True l = ['小红','姗姗','花花','茹茹'] t = (111,222,33 ......
模型剪枝：让深度学习模型更好地应对不同的任务和环境
[toc] 《模型剪枝：让深度学习模型更好地应对不同的任务和环境》 摘要： 本文介绍了深度学习模型剪枝技术，它是一种让深度学习模型更好地应对不同的任务和环境的有效方法。本文首先介绍了剪枝的概念和历史，然后讲解了深度学习模型剪枝的基本原理和技术方法，最后讨论了剪枝在实际应用中的优缺点和挑战。最后，本文 ......
机器学习中的深度学习算法：原理、挑战与解决方案
[toc] 机器学习中的深度学习算法：原理、挑战与解决方案 摘要 深度学习是一种热门的机器学习技术，广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。本文将介绍深度学习算法的原理、挑战以及解决方案。首先对深度学习的基本概念进行解释，然后分别介绍深度学习的不同算法及其实现步骤。最后，我们将探讨深度学习 ......
半监督学习：让机器学习模型更好地应对新任务和场景
[toc] 半监督学习是一种让机器学习模型更好地应对新任务和场景的技术。它结合了监督学习和无监督学习的优点，能够利用已有的数据集来指导模型的学习，从而更好地应对新的任务和场景。在这篇文章中，我们将介绍半监督学习的核心概念和技术原理，以及如何在实践中应用该技术。 首先，我们需要了解什么是半监督学习。半 ......
Python与TensorFlow：如何高效地构建和训练机器学习模型
[toc] 标题：《Python 与 TensorFlow：如何高效地构建和训练机器学习模型》 一、引言 随着人工智能的快速发展，机器学习作为其中的一个重要分支，受到了越来越多的关注和应用。而Python作为一门广泛应用于机器学习领域的编程语言，其与TensorFlow的结合也变得越来越重要。本文将 ......
模型生成技术：让智能家居变得更加智能化和高效化
[toc] 1. 引言 智能家居是一个非常热门的领域，随着人工智能技术的不断发展，模型生成技术也成为了智能家居领域的一个热门技术。本文将介绍模型生成技术，让智能家居变得更加智能化和高效化。 2. 技术原理及概念 模型生成技术是指利用机器学习和深度学习算法，对现有的数据进行建模，生成新的数据序列。在智 ......
如何训练生成模型来生成高质量的文本？
[toc] 如何训练生成模型来生成高质量的文本？ 随着人工智能技术的不断发展，生成对抗网络(GAN)已成为生成高质量文本的重要方法之一。然而，训练一个GAN模型并使其生成高质量的文本需要进行复杂的计算，并需要大量的数据进行训练。在本文中，我们将介绍如何训练生成模型来生成高质量的文本，并深入探讨相关的 ......
模型微调：让机器学习模型更好地应对金融欺诈和反洗钱任务
[toc] 摘要： 随着深度学习算法在金融欺诈和反洗钱任务中的广泛应用，对机器学习模型的要求也越来越高。为了进一步提高模型的准确率和鲁棒性，需要进行模型微调。本文介绍了模型微调的基本原理和技术流程，并介绍了一些常用的技术工具和框架。同时，还详解了如何使用微调技术来解决金融欺诈和反洗钱任务。文章旨在帮 ......
模型蒸馏在计算机视觉中的应用
[toc] 文章名称：《44.《模型蒸馏在计算机视觉中的应用》》 背景介绍： 随着深度学习的发展，计算机视觉领域取得了巨大的进步，尤其是卷积神经网络(CNN)在图像分类、目标检测、图像分割等领域取得了突破性进展。然而，训练一个大型CNN模型需要大量的计算资源和时间，而且往往容易出现过拟合等问题。为了 ......
模型剪枝在图像识别中的应用：让计算机视觉任务更准确、更快
[toc] 计算机视觉是人工智能领域中非常重要的一个分支，它涉及到计算机视觉技术、机器学习算法以及深度学习模型等多个方面的研究。近年来，随着深度学习模型的不断发展和改进，计算机视觉任务的质量得到了极大的提升，但同时也出现了许多挑战和问题，例如训练数据的不平衡、模型的过拟合等问题。为了更好地解决这些问 ......