模型 参数 理论matlab
Automatic quality of generated text Evaluation for Large Language Models，针对大模型生成结果的自动化评测研究
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CVPR最佳论文颁给自动驾驶大模型！中国团队第一单位，近10年三大视觉顶会首例
前言 这个高光时刻，属于自动驾驶，属于大模型，更是属于中国团队。 本文转载自量子位 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 【CV技术指南】CV全栈指导班、基础入 ......
（1）基于TCP协议的简单套接字(打电话模型)
# 基于TCP协议的简单套接字(打电话模型) ## 【一】简单版1.0 ### 服务端 ```python # -*-coding: Utf-8 -*- # @File : 服务端 .py # author: Chimengmeng # blog_url : https://www.cnblogs. ......
MosaicML 推出 30B 模型 — 挑战 LLaMA、Falcon 和 GPT
 MosaicML正在推出其第二个开源大型语言模型（LLM），称为MPT-30B，这是继五月份首次推出的较 ......
JVM内存模型及CMS、G1和ZGC垃圾回收器详解
### 1. JVM 内存模型 JVM 内存模型主要指运行时的数据区，包括 5 个部分，如下图所示。 ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20200929170200113.jpg?x-oss-process=image/watermark,type_Z ......
循环参数提取
#循环参数提取 String Iteration = vars.get("Counter"); String DocID = vars.get("DocID"); //log.info("Counter is" +DocID); if ( Iteration.equals("1") ) { Stri ......
xhs（x红书）x-s参数逆向
# xhs（x红书）x-s参数逆向[2023.6.22] ## 1.提要 - 众所周知，此次的加密逻辑进入一个叫`window._webmsxyw()`的函数里面 - 该函数是封装在一个自执行函数内部，并添加到了`window`属性里，下面是两种获取思路。 ## 2.扣环境 - 扣环境的话，只需要在 ......
轻松配置深度学习模型 ?
动动发财的小手，点个赞吧！  由于所有模块都需要大量参数和设置，因此管理深度学习模型可能很困难。训练模块可能需要诸 ......
【深度学习】参数量、模型大小、显存
对于一个深度学习神经网络来说，其通常包含很多卷积层，用于不断提取目标的特征，或对目标进行最终定位或者分类。 1 数据存储精度与存储空间 在深度学习神经网络中，最常见的数据格式是float32，占4个字节（Byte）。类似地，float16，占2个字节。1024个字节为1KB，1024x1024个字节 ......
【AI绘画模型汇总】分享5个国内实用的AI绘画模型网站-C站AI模型平替网站
鉴于大家未必会有魔法工具访问civitai(C站)下载AI模型，这里我搜集整理了5个实用的国内版AI模型素材库，无障碍访问下载Stable diffusion模型。 1、LiblibAI 访问速度快，作品墙、有提示词参考。无需登录即可下载模型 地址：[LiblibAI_中国最大的原创AI模型分享社区 ......
前端怎么使用node-input-validator给接口添加参数校验（以strapi 4.9为例）
## node-input-validator是什么？ - 简称NIV (Node Input Validator) - 用于node.js的验证库 - 使用它可以扩展库以添加自定义规则。 - [npm NIV文档](https://www.npmjs.com/package/node-input- ......
基于SURF+Affine+Ransac+ICP算法的三维点云室内场景重建matlab仿真
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 三维点云室内重建是计算机视觉领域的一个重要研究方向，它可以为现实世界中的建筑空间提供高精度的三维模型。在这个领域中，SURF+AFFINE+RANSAC+ICP算法是一种常用的方法。本文将对这些算法进行详细介绍，并探讨 ......
基于DCT变换和ZigZag的图像压缩算法matlab性能仿真,仿真输出不同压缩率与图像质量的关系
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 图像压缩是一种广泛应用的技术，它能够在不影响图像质量的前提下，减少图像所占用的存储空间。本文将介绍一种基于离散余弦变换（Discrete Cosine Transform，简称DCT）和ZigZag扫描的图像压缩算法， ......
基于PCA降维的交通标志训练和识别算法matlab仿真
1.算法理论概述 交通标志识别一直是计算机视觉和机器学习领域的研究热点之一。PCA（Principal Component Analysis）降维算法是一种常用的特征提取方法，可以将高维数据降低到低维空间中。本文介绍一种基于PCA降维的交通标志训练和识别算法，该算法可以从交通标志图像中提取特征，并训 ......
【环境部署】SPECTER模型-基于transformer的科学出版物
## 论文背景 **标题：**SPECTER: Document-level Representation Learning using Citation-informed Transformers **摘要：**表示学习是自然语言处理系统的关键组成部分。像BERT这样的最新Transformer语 ......
斜率熵Slop entropy，多尺度斜率熵，层次斜率熵，时移多尺度斜率熵，复合多尺度斜率熵，精细复合多尺度斜率熵（Matlab版）
斜率熵Slop entropy，多尺度斜率熵，层次斜率熵，时移多尺度斜率熵，复合多尺度斜率熵，精细复合多尺度斜率熵（Matlab代码获取链接：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJqZlJ5t） 熵或复杂性度量区分时间序列类别和理解潜在动态的能力是众所周知的。斜率熵(Slop ......
A First course in FEM —— matlab代码实现求解传热问题（瞬态）
这一篇Blog是在A First course in FEM —— matlab代码实现求解传热问题（稳态） 基础上更进一步，求解瞬态传热问题。 两者的区别如下图所示： 1. 问题描述 求解下图图所示叶片的温度场在[0-1200s]时间段内的变化，初始条件：T(0)=25℃。 控制方程为： 2. 模 ......
PromptBench:大型语言模型的对抗性基准测试
PromptBench是微软研究人员设计的一个用于测量大型语言模型(llm)对对抗性提示鲁棒性的基准测试。这个的工具是理解LLM的重要一步，随着这些模型在各种应用中越来越普遍，这个主题也变得越来越重要。 研究及其方法论 PromptBench采用多种对抗性文本攻击，研究人员生成了4000多个对抗性提 ......
模型剪枝在大规模数据集处理中的应用：让数据处理更高效、更快速
[toc] 引言 随着机器学习和深度学习应用的不断发展，大规模数据的处理变得越来越重要。然而，这些数据往往包含大量的特征和噪声，使得模型的训练和评估面临着巨大的挑战。为了提高模型的效率和准确性，模型剪枝 (Model Selection) 成为了一个必不可少的工具。本文将介绍模型剪枝在大规模数据集处 ......
数据模型的架构设计和演化：保持数据模型的可持续发展
[toc] 数据模型是人工智能领域中至关重要的基础架构之一，它决定了机器学习算法的性能和可靠性。因此，保持数据模型的可持续发展非常重要。在本文中，我们将探讨如何设计、演化和维护一个可持续发展的数据模型。 首先，我们需要理解数据模型的基本概念。数据模型是一组规则、映射和约束，用于描述数据之间的关系和模 ......
matlab练习程序（无迹变换）
当数据通过非线性函数后，分布不再是高斯分布时，可以用无迹变换估计新数据的均值与方差。 算法原理就是在原始数据均值周围根据方差选取一些待使用点，然后将这些点通过非线性函数，再通过加权平均的方式求出新分布的均值与方差。 如果我们选取的点非常多，并且将这些点都通过非线性函数，再估计均值与方差，那么就是粒子 ......
二级页表参数解释
// 每个 PGD 页表项对应 512 个 PTE#define PTRS_PER_PTE 512// 由于只有二级页表，二级页表没有 PMD，所以为1，表示一个 PGD 页表项对应一个 PMD 页表项 #define PTRS_PER_PMD 1// 一共有 2048 个 PGD 页表项，也就是一 ......
OPEN AI 全新版本在线免费体验2.0.0支持最新对话模型，和16K上下文
之前在线体验接入体验案例不完善，一直没有完善，现在换了全新的聊天UI,  移动端适配  重点：SOP 图、BCEWithLogitsLoss # 基于预训练模型完成实体关系抽取 信息抽取旨在从非结构化自然语言文本中提取结构化知 ......
模型剪枝在大规模数据集处理中的应用：让数据处理更高效、更快速
[toc] 引言 随着机器学习和深度学习应用的不断发展，大规模数据的处理变得越来越重要。然而，这些数据往往包含大量的特征和噪声，使得模型的训练和评估面临着巨大的挑战。为了提高模型的效率和准确性，模型剪枝 (Model Selection) 成为了一个必不可少的工具。本文将介绍模型剪枝在大规模数据集处 ......
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 ......
day111 - mybatis中的参数问题
mybatis中的参数问题 样例：根据用户名查询用户信息 mybatis中获取参数值的方式有两种#{}和${} 1. 若mapper接口方法的参数为单个的字面量类型 User getUserByUsername(String username); <!--User getUserByUsername ......
研发效能平台的“双流”模型
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时间序列转图像：符号递归图（Symbolic recurrence plots）（matlab版复现）
符号递归图（Symbolic recurrence plots）：是一种以为时间序列转图像技术，可用于平稳和非平稳数据集;对噪声具有鲁棒性，在一定的数据变换条件下具有不变性。结合深度学习技术可以解决能源电力，水利，天气，生物医学，交通等领域的复杂模式识别和监测任务。 链接：https://mbd.p ......