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模型 原理mpc代码

重新定义性价比!人工智能AI聊天ChatGPT新接口模型gpt-3.5-turbo闪电更新,成本降90%,Python3.10接入

北国春迟，春寒料峭略带阴霾，但ChatGPT新接口模型gpt-3.5-turbo的更新为我们带来了一丝暖意，使用成本更加亲民，比高端产品ChatGPT Plus更实惠也更方便，毕竟ChatGPT Plus依然是通过网页端来输出，Api接口是以token的数量来计算价格的，0.002刀每1000个to... ......
人工智能 性价比 人工 模型 接口

顺应潮流,解放双手,让ChatGPT不废话直接帮忙编写可融入业务可运行的程序代码(Python3.10实现)

众所周知，ChatGPT可以帮助研发人员编写或者Debug程序代码，但是在执行过程中，ChatGPT会将程序代码的一些相关文字解释和代码段混合着返回，如此，研发人员还需要自己进行编辑和粘贴操作，效率上差强人意，本次我们试图将ChatGPT直接嵌入到代码业务中，让ChatGPT生成可以直接运行的代码。 ......
废话 双手 潮流 ChatGPT Python3

集成电路仿真器（SPICE）的实现原理

本文系统地介绍类SPICE集成电路仿真器的实现原理，包括改进节点分析（MNA）、非线性器件建模、DC/AC分析、时域/（复）频域仿真以及涉及的数值方法。 基于本文原理，实现了SPICE-like仿真器：https://github.com/cassuto/CSIM 1 理论基础 任何集总参数电路都能 ......
仿真器 集成电路 电路 原理 SPICE

Q-M（Quine-McCluskey）两级逻辑化简算法原理解析

转载请务必注明出处：https://www.cnblogs.com/the-wind/p/15764283.html，感谢合作。 1 背景介绍：两级逻辑 香农在他的硕士论文[1]中提出了开关电路的综合方法，其中提到香农展开定理，即任意n变量布尔函数$f(x_1,...,x_{n-1},x_n)$都可 ......
Quine-McCluskey 算法 McCluskey 逻辑 原理

代码优化与程序加速指南——针对数值优化和深度学习领域

背景 当需要处理规模较大、任务较复杂的优化问题或训练神经网络时，我们经常会遇到程序运行时间长或无法完成的情况。然而，这不一定是由于问题规模大或计算机硬件能力的限制。即使尝试使用更高性能的服务器或计算机，也不能保证能够有效地加速代码运行。因为高性能的硬件通常需要与为高性能计算而设计的代码相匹配。 本文 ......
数值 深度 领域 代码 指南

Qt开发技术：Q3D图表开发笔记（一）：Q3DScatter三维散点图介绍、Demo以及代码详解

前言 qt提供了q3d进行三维开发，虽然这个框架没有得到大量运用也不是那么成功，性能上也有很大的欠缺，但是普通的点到为止的应用展示还是可以的。 其中就包括华丽绚烂的三维图表，数据量不大的时候是可以使用的。 Demo：Q3DScatter散点图演示效果 Q3D提供的三维图表 依赖QtDataVisua ......
图表 开发技术 Q3DScatter 3DScatter DScatter

.NET静态代码织入——肉夹馍（Rougamo） 发布1.4.0

肉夹馍(https://github.com/inversionhourglass/Rougamo)通过静态代码织入方式实现AOP的组件，其主要特点是在编译时完成AOP代码织入，相比动态代理可以减少应用启动的初始化时间让服务更快可用，同时还能对静态方法进行AOP。 距离上一次发文差不多过去半年了，在 ......
静态 Rougamo 代码 NET

线性表的顺序存储C++代码

​ 我学习顺序表时找不到相关的代码，以及我不清楚写一个线性表需要的知识，当我写出来可以使用的线性表我就把这些内容贴了出来。 前置知识点：结构体，常量指针，new和delete 顺序表的特点： 需要一片连续的存储空间 逻辑上相连的数据的存储位置也是相邻的。 所以如果我们想要创建一个顺序表我们需要做两件 ......
线性 顺序 代码

方法论系列：用四个金字塔来说明金字塔原理

本系列博客就以比较知名的《金字塔原理》作为开篇，本文会以四个“金字塔”的形式介绍金字塔原理的核心概念，从而剖析金字塔的结构、了解金字塔的构建方式、掌握其中的思考逻辑以及解决问题的关键思路。为什么一金字塔原理开篇呢？因为这个是我17年入职当前这家公司时所听到的第一个方法论，在公司时隔5年依然被奉为方法... ......
金字塔 金字 方法论 原理 方法

代码随想录-day3

字符串 字符串的题目，通常涉及到对字符串进行各种操作，由于JAVA提供了非常多的库函数，所以在很多题目中我们可以使用库函数快速使这道题解决，但是这与我们训练算法和编码能力相违背。 所以我们在本章专题里面，主要是使用我们自己构造的函数对字符串进行，操作加深我们对字符串操作的理解，当我们训练熟悉后可以使 ......
随想录 随想 代码 day3 day

代码随想录-day1

链表 今天主要是把链表专题刷完了，链表专题的题目不是很难，基本都是考察对链表的操作的理解。 在处理链表问题的时候，我们通常会引入一个哨兵节点（dummy），dummy节点指向原链表的头结点。这样，当我们对头结点进行操作的时候就可以直接使用dummy节点，不用进行特判。 在对链表进行操作的时候 whi ......
随想录 随想 代码 day1 day

代码随想录-day2

哈希表 基础知识 哈希表和链表都是属于基础数据结构的一种，都是必须掌握牢靠的知识。 哈希表是根据关键码的值而直接进行访问的数据结构。 简单来说就是使用数据得到的哈希值来作为哈希表的key用于获取数据。 用于求哈希值的的函数被我们称为哈希函数，通过哈希函数我们可以把数据映射到我们的哈希表上。 显然，在 ......
随想录 随想 代码 day2 day

MySQL 并行复制方案演进历史及原理分析

预告: 《MySQL实战》即将出版，敬请关注！ 有过线上 MySQL 维护经验的童鞋都知道，主从延迟往往是一个让人头疼不已的问题。 不仅仅是其造成的潜在问题比较严重，而且主从延迟原因的定位尤其考量 DBA 的综合能力：既要熟悉复制的内部原理，又能解读主机层面的资源使用情况，甚至还要会分析 binlo ......
原理 方案 历史 MySQL

我的语言模型应该有多大？

本文发表于 2020 年 6 月 8 日，虽然时间较久远，但现在看起来仍然是非常有价值的一篇文章。 在这个全民 LLM 的狂欢里，想测测你拿到的预算够训一个多大的模型吗？本文会给你一个答案，至少给你一个计算公式。 在自然语言处理领域，有时候我们恍惚觉得大家是为了搏头条而在模型尺寸上不断进行军备竞赛。 ......
模型 语言

Optimum + ONNX Runtime: 更容易、更快地训练你的 Hugging Face 模型

介绍 基于语言、视觉和语音的 Transformer 模型越来越大，以支持终端用户复杂的多模态用例。增加模型大小直接影响训练这些模型所需的资源，并随着模型大小的增加而扩展它们。Hugging Face 和微软的 ONNX Runtime 团队正在一起努力，在微调大型语言、语音和视觉模型方面取得进步。 ......
更快 模型 Optimum Hugging Runtime

实践，制作一个高扩展、可视化低代码前端，详实、完整

RxEditor是一款开源企业级可视化低代码前端，目标是可以编辑所有 HTML 基础的组件。比如支持 React、VUE、小程序等，目前仅实现了 React 版。 RxEditor运行快照： 项目地址：https://github.com/rxdrag/rxeditor 演示地址（ Vercel 部 ......
前端 代码

ATC：一个能将主流开源框架模型转换为昇腾模型的神奇工具

摘要：本文介绍了昇腾CANN提供的模型转换工具ATC，介绍了其功能、架构，并以具体样例介绍了该工具的基本使用方法以及常用设置。 本文分享自华为云社区《使用ATC工具将主流开源框架模型转换为昇腾模型》，作者： 昇腾CANN。 什么是ATC，它能做什么？ 昇腾张量编译器（Ascend Tensor Co ......
模型 框架 主流 工具 ATC

深入了解视觉语言模型

人类学习本质上是多模态 (multi-modal) 的，因为联合利用多种感官有助于我们更好地理解和分析新信息。理所当然地，多模态学习的最新进展即是从这一人类学习过程的有效性中汲取灵感，创建可以利用图像、视频、文本、音频、肢体语言、面部表情和生理信号等各种模态信息来处理和链接信息的模型。 自 2021 ......
模型 视觉 语言

k8s容器互联-flannel host-gw原理篇

k8s容器互联-flannel host-gw原理篇 容器系列文章 容器系列视频 简析host-gw 前面分析了flannel vxlan模式进行容器跨主机通信的原理，但是vxlan模式需要对数据包进行额外的封包解包处理，带来的开销较大。 所以flannel提供了另外一种纯3层转发的通信模式，叫做h ......
容器 原理 flannel host-gw host

在线文本翻译能力新增14个直译模型，打造以中文为轴心语言的翻译系统

经济全球化的今天，人们在工作和生活中经常会与外语打交道。相较传播性较广的英语而言，其他语种的识别和阅读对大多数人来说是一件难事，此时就需要借助语言翻译软件来帮助理解。 华为 HMS Core 机器学习服务（ML Kit）翻译功能提供了多种翻译模式，不仅可以满足应用出行购物、网络社交等日常场景，还提供 ......
直译 以中 轴心 模型 文本

从宏观上理解计算机网络模型-坐在直升机上看网络

大家好，我是风筝 今天是轻解计算机网络系列第一解，从宏观上了解网络。主要介绍网络分成模型、基本传输过程。 学习任何一种新技术都应该是这样的顺序，先从宏观上了解这门技术的基本原理和作用。这就好像生物学家研究一种生物，不能上来就解刨吧，一定是从整体上观察了这种生物的体貌和形态。这里的宏观就像是一具动物骨 ......
计算机网络 宏观 模型 网络

Java - JDBC批量插入原理

一、说明 在JDBC中，executeBatch这个方法可以将多条dml语句批量执行，效率比单条执行executeUpdate高很多，这是什么原理呢？在mysql和oracle中又是如何实现批量执行的呢？本文将给大家介绍这背后的原理。 二、实验介绍 本实验将通过以下三步进行 a. 记录jdbc在my ......
原理 Java JDBC

AI来实现代码转换！Python转Java，Java转Go不在话下？

今天看到个有趣的网站，给大家分享一下。 该网站的功能很神奇，可以实现编程语言的转化。感觉在一些场景之下还是有点作用的，比如你原来跟我一样是做Java的，因为工作需要突然转Go。这个时候用你Java的经验 + 这个工具，或许可以起到一定的帮助作用。 工具的使用也很简单，只需要在左侧黏贴你想转换的原始代 ......
不在话下 Java 代码 Python

自己动手从零写桌面操作系统GrapeOS系列教程——14.屏幕显示原理与文本模式

学习操作系统原理最好的方法是自己写一个简单的操作系统。 一、屏幕显示原理 电脑显示器屏幕是由很多很小的像素组成的。每个像素就像是一个小灯泡，在屏幕上一排一排的整齐排列着。只要能控制每个像素的颜色就能显示出各种各样的图形。如果近距离观察过会场或室外的大屏幕会有更直观的感受，这种大屏幕上每个像素就是一个 ......
文本 屏幕 原理 桌面 GrapeOS

自己动手从零写桌面操作系统GrapeOS系列教程——7.计算机组成与运行原理

学习操作系统原理最好的方法是自己写一个简单的操作系统。 在大学计算机课程中会学到一个叫冯·诺依曼结构的东西，很多同学当时学的也不是很清楚，也就是记住冯·诺依曼结构中五个部分的名称，能应付考试。主要原因还是当时大家的计算机知识比较少，的确不好深入理解。 计算机组成与运行原理和冯·诺依曼结构密切相关，今 ......
原理 桌面 GrapeOS 计算机 教程

扫码登录认证技术原理介绍及实践

一、背景 最近业务要求PC端系统登录使用APP应用扫码登录。 主要目的是： 1、简化用户录入账号密码，达到快速登录PC； 2、账号登录使用更加安全性； 3、为了推广更多让大家打开使用APP（因为行业的特殊性，实际业务场景中大都设计师都在使用PC端设计软件，同时也习惯了PC端下单）。 二、处理流程 1 ......
原理 技术

深度学习模型压缩方法概述

我们知道，一定程度上，网络越深，参数越多，模型也会越复杂，但其最终效果也越好，而模型压缩算法是旨在将一个庞大而复杂的大模型转化为一个精简的小模型。之所以必须做模型压缩，是因为嵌入式设备的算力和内存有限，经过压缩后的模型方才能部署到嵌入式设备上。工业界的模型压缩方法有：知识蒸馏、轻量化模型架构、剪枝、... ......
深度 模型 方法

EF7创建模型入门篇

在EF7中，创建一个模型是非常重要的步骤。本文将使用微软官方文档中的指南，来学习EF7中的创建模型篇，外加一点点个人理解。 实体类型 在 EF7 中，你需要使用 modelBuilder.Entity() 方法来告诉 EF7 你要包含哪些类型。默认情况下，EF7 会将实体类型的名称设置为表的名称。但 ......
模型 EF7 EF

EF7创建模型继承映射篇

Entity Framework 7 (EF7)中的继承映射允许您将类层次结构映射到数据库中的表层次结构。具体而言，这意味着您可以创建一个基类，然后从该基类派生多个子类，并将这些子类映射到不同的数据库表。这使得在数据库中存储不同类型的数据变得更加方便，同时还能保持面向对象编程的优雅性。 EF7提供了 ......
模型 EF7 EF

EF7创建模型值生成篇

在 EF7 中，生成的值是非常重要的，因为它们决定了数据库表中的数据。在本文中，我们将以人员为例，使用 Fluent API 展示所有 EF7 生成值的功能。 我们先来看一下人员表的属性： public class Person { public Guid Id { get; set; } publ ......
模型 EF7 EF
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