模型 参数 理论matlab
Qt音视频开发45-音视频类结构体参数的设计
一、前言 视频监控内核组件重构和完善花了一年多时间，整个组件个人认为设计的最好的部分就是各种结构体参数的设计，而且分门别类，有枚举值，也有窗体相关的结构体参数，解码相关的结构体参数，同时将部分常用的结构体参数的获取和设置单独提供了函数，参阅海康大华等大厂的sdk的设计方式，也是将众多的参数统一归类的 ......
Fine-Grained学习笔记(4):条件下界与归约,图论问题的复杂度归约理论
和P与NP问题一样,Fine-Grained领域中的许多问题也能相互归约,这意味着当这些问题中的任意一个问题的复杂度下界得到了证明或证伪,那么一系列问题的复杂度下界就都能够得到解决. APSP猜想: 不存在$O(|V|^{3-\delta})$时间的(对于任意实数边权图都有效的)(确定性的)APSP ......
177_模型_Power BI 进销存6大日期维度期初与期末
177_模型_Power BI 进销存6大日期维度期初与期末 一、背景 在经销存报表设计中，经常会遇到的便是期初与期末。当然我们这里说期初与期末指的是期初库存与期末库存。 这里的期一般常见的会有：年月日。本案例将演示 6 大日期维度，分别是：日、周、月、季度、半年度、年度。 先来看一下示例结果(** ......
现有的商用大模型具有的能力
我们现在一提到大模型,总感觉这玩意好像什么都能干,主打一个'生成'能力,但是有一说一,图像生成与大模型目前是两个不同的方向,只不过在现阶段两者都在大放异彩.今天主要说一说目前商用的大模型,也就是指闭源的大模型都具有哪些能力,我们首先了解了这些能力,也可以清楚大模型具体可以做哪些事情,那么后面遇到具体 ......
刷爆朋友圈！前百度总裁陆奇最新AI重磅演讲：我的大模型世界观
文 / 高扬（微信公众号：量子论） 陆奇的演讲刷屏了，我认真看了他的演讲稿，收获颇丰。 陆奇提到，人类社会的发展，大致可分为：农业化、工业化和数字化三个阶段。 在三个递进的阶段中，人类一直在探索如何减少烦琐且消耗能量的体力和脑力劳动，这是几万年来一以贯之的进化主线。 从农业化到工业化，以及工业化的纵 ......
@Accessors 注解参数
@Accessors 注解参数经常会在实体类上看到，记录一下，方便以后复习 @Accessors注解的作用：当属性字段在生成 getter 和 setter 方法时，做一些相关的设置。 @Accessors 共有三个属性，分别是 fluent，chain，prefix fluent 属性 不写默认为 ......
R语言随机波动模型SV：马尔可夫蒙特卡罗法MCMC、正则化广义矩估计和准最大似然估计上证指数收益时间序列|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=31162 最近我们被客户要求撰写关于SV模型的研究报告，包括一些图形和统计输出 本文做SV模型，选取马尔可夫蒙特卡罗法(MCMC)、正则化广义矩估计法和准最大似然估计法估计。 模拟SV模型的估计方法： sim <- svsim(1000,mu=-9 ......
【视频】什么是非线性模型与R语言多项式回归、局部平滑样条、 广义相加GAM分析工资数据|数据分享|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=9706 最近我们被客户要求撰写关于非线性模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在这文中，我将介绍非线性回归的基础知识。非线性回归是一种对因变量和一组自变量之间的非线性关系进行建模的方法。最后我们用R语言非线性模型预测个人工资数据是否每年收入超过 ......
StarCoder: 最先进的代码大模型
关于 BigCode BigCode 是由 Hugging Face 和 ServiceNow 共同领导的开放式科学合作项目，该项目致力于开发负责任的代码大模型。 StarCoder 简介 StarCoder 和 StarCoderBase 是针对代码的大语言模型 (代码 LLM)，模型基于 Git ......
TCP/IP网络模型
在网络模型中有分为7层模型(OSI模型)和5层模型和TCP/IP模型 OSI模型将应用层和表示层作为独立的两层，而TCP/IP模型将它们合并为一个应用层。 两种对比来说，TCP/IP模型更符合实际开发应用 应用层 应用层是最上层的一层，也是在开发中接触到最多的，因为在开发中一般需要提供HTTP接口来 ......
带中继节点的蜂窝小区通信系统matlab仿真,输出吞吐量,功耗以及能效等
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 早期的移动通信是大区制，也就是在一个区域内建一个基站，且尽可能地提高该基站的信号覆盖范围，这种方法的好处是实现容易，设备简单，但由于受功率和频谱资源限制，系统容量有限，而且扩大容量很困难。因此后来人们提出了小区的方法， ......
m车载自组织网络(Vehicular Ad-hoc Network,VANET)通信系统的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 这里根据那个fluid dynamic model 和stochastic model模型，这里使用一种如下的车辆移动模型，能够反映出车辆移动的随机性和连续性。 首先，考虑到第三步骤的实际的问题的仿真，因此，我们在这里 ......
m基于BP译码的LDPC误码率matlab仿真,分析不同码长,码率,信道对译码性能的影响,对比卷积码,turbo码
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 LDPC ( Low-density Parity-check，低密度奇偶校验）码是由 Gallager 在1963 年提出的一类具有稀疏校验矩阵的线性分组码 (linear block codes)，然而在接下来的 ......
ORM常用字段和参数
一些说明： 表myapp_person的名称是自动生成的，如果你要自定义表名，需要在model的Meta类中指定 db_table 参数，强烈建议使用小写表名，特别是使用MySQL作为后端数据库时。 id字段是自动添加的，如果你想要指定自定义主键，只需在其中一个字段中指定 primary_key=T ......
入门8-Pytest部分测试用例的前后置（fixture）(1-参数详解)
使用fixture @pytest.fixture(scope=”function”,autouse= False, params=loginutil(),ids=[0,1,2],name="login") 各个参数详解 Scope：作用域 Function: 用例之前和之后 Class： 类之前和 ......
模型层表操作之Fields字段
模型层表操作之Fields字段 一、字段名命名限制 Fields字段被指定为模型类的类属性，是模型最重要的部分，也是模型唯一必须要有的部分，是用来定义数据库字段的。 Django 对字段的命名设置了一些限制： 1、注意字段名不要选择与模型API冲突的名字，如clean、save或delete等 2、 ......
Python - 并发模型
import itertools import time from threading import Thread, Event def spin(msg: str, done: Event) -> None: for char in itertools.cycle(r'\|/-'): # 1 st ......
@RequestParam注解参数
做业务的时候经常忘记@RequestParam注解参数，记录一下 首先，我们要清楚@RequestParam是干什么的 @RequestParam：将请求参数绑定到你控制器的方法参数上，路径上有个参数+？ @RequestParam注解参数： 语法：@RequestParam(value=”参数名” ......
8.2 一元线性回归模型及其应用
基础知识 一元线性回归模型 用$x$表示父亲身高，$Y$表示儿子身高，$e$表示随机误差，假定随机误差$e$的均值为$0$，方差为与父亲身高无关的定值$\sigma ^2$，则它们之间的关系可以表示为 $\left{\begin{array}{c} Y=b x+a+e \ E(e)=0， D(e)= ......
部署ChatGLM6B模型过程
背景 大语言模型的本地化部署尝试 步骤 下载项目 下载页：https://github.com/josStorer/selfhostedAI/releases/tag/v2 下载selfhostedAI-chatglm-6b-int4-widoowed-nvidia.7z.001-003压缩包 解压 ......
pytest参数化
#1 利用pytest.mark.parametrize来参数化 conftest.py test_fixture.py 执行 上面参数化的数据是通过一个函数来动态生成，每次得到一组参数传递给test函数的3个变量 也可以直接把数据放在变量名后面 all_data = [ [1,1,2], [2,2 ......
tensorflow 更新部分参数或参数分开更新
思路： 1.根据变量名称过滤要更新的权重： 2.如果参数分开更新，还需要设置多个优化器 代码示例： def Net_1(input): with tf.variable_scope('Net_1'): fmap_input = tf.layers.conv2d(input,32,32,(1,1),p ......
未提供与“Course.Course(string, int, int)”的所需参数“Name”对应的参数
当传给类中的参数不确定有无时，则要给父类加个无参构造方法 ......
安卓机上 4G 内存跑 alpaca，欢迎试用轻量级 LLM 模型推理框架 InferLLM
从 LLM 火爆以来，社区已经出现了非常多优秀的模型，当然他们最大的特点就是体积大，最近为了让大模型可以在更低端的设备上运行，社区做了非常多的工作， gptq 实现了将模型进行低比特量化，因此降低了运行大模型对CPU内存，GPU显存的要求，llama.cpp 实现了在本地 CPU/GPU 上就可以运 ......
Java 中的机器学习正在加速图像处理 Java 开发人员可以使用预训练的机器学习模型快速实现图像分类或对象检测。
来源: https://www.infoworld.com/article/3601711/machine-learning-in-java-is-speeding-image-processing.html 近年来，人们对机器学习的兴趣稳步增长。具体来说，企业现在在各种用例中使用机器学习进行图像识 ......
用Python语言进行时间序列ARIMA模型分析
应用时间序列 时间序列分析是一种重要的数据分析方法，应用广泛。以下列举了几个时间序列分析的应用场景： 1.经济预测：时间序列分析可以用来分析经济数据，预测未来经济趋势和走向。例如，利用历史股市数据和经济指标进行时间序列分析，可以预测未来股市的走向。 2.交通拥堵预测：时间序列分析可以用来预测交通拥堵 ......
java内存模型&synchronized和volatile在jmm上的区别
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mvn clean package执行时常用的参数
mvn clean package -U -pl xxx -P xxx -Dmaven.test.skip=true -e clean运行mvn命令时常用的参数有，-B -e -U -pl -D -P，这些参数是Maven自身的，在命令行、持续集成环境都适用。 -B：使Maven在批处理模式下运行， ......