模型 参数 理论matlab
基于FPGA的图像指数对比度增强算法实现,包括tb测试文件和MATLAB辅助验证
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 Vivado2019.2 matlab2022a 3.算法理论概述 3.1图像指数对比度增强概述 图像指数对比度增强是一种常见的图像处理方法，主要是通过改变图像的像素值来增强图像的对比度。具体来说，它通常通过将原始图像的像素值进行缩放和偏移来拉伸像素值的 ......
熵模型-为什么使用条件概率优于个元素独立的全分解模型？
熵模型 论文<VARIATIONAL IMAGE COMPRESSION WITH A SCALE HYPERPRIOR 提出使用超先验，来捕获潜在表示的超先验。 追根溯源发现：在香农的通信理论中给出数学解释 即，使用联合分布比独立分布更优 如果有先验的信息，对后续编码而言其不确定性会更小，从而获得 ......
UML模型图之类图——以图书馆管理系统为例
UML模型图中类图是依据系统结构从静态观点描述系统的视图，它定义系统中的对象和类及类之间的关系，以及类的内部结构，即类的属性和操作。 通过分析图书管理系统的用例模型和系统功能需求，作为借阅者(Borrower)需要有查书、借书、还书的行为(BorrowerInf)，老师(Teacher)和学生(St ......
大模型训练过程中用到的 gpt_merge.txt和gpt_vocab.json是干什么用的？
下面这边文章讲的非常清晰，原文链接：https://blog.csdn.net/ljp1919/article/details/113616226 ......
使用xgboost的c接口推理模型
title: 使用xgboost的c接口推理模型 banner_img: https://cdn.studyinglover.com/pic/2023/07/b5c4ecf9aa476ca1073f99b22fe9605e.jpg date: 2023-9-10 21:10:00 categorie ......
pua大模型
title: pua大模型 banner_img: https://cdn.studyinglover.com/pic/2023/11/462f0f061d2455543e003066b11b873c.webp date: 2023-11-19 11:12:00 这两天看到了一个论文Large La ......
xgboost模型序列化存储并推理
title: xgboost模型序列化存储并推理 banner_img: https://cdn.studyinglover.com/pic/2023/07/9482f9fe9617825162494635a1b7f460.jpg date: 2023-9-7 15:03:00 categories ......
发布/订阅模型
可以看到，在订阅模型中，多了一个exchange角色，而且过程略有变化： Publisher：生产者，也就是要发送消息的程序，但是不再发送到队列中，而是发给X（交换机） Exchange：交换机，图中的X。一方面，接收生产者发送的消息。另一方面，知道如何处理消息，例如递交给某个特别队列、递交给所有队 ......
供应链设施选址模型——Python实现
选址问题是运筹学中非常经典的问题。选址问题是指在确定选址对象，选址目标区，成本函数以及存在何种约束条件的前提下，以总物流成本最低或总服务最优或社会效益最大化为总目标，以确定物流系统中物流节点的数量、位置，从而合理规划物流网络结构。设施选址问题（Facility Location Problem）自2 ......
摄像机模型
title: 摄像机模型 banner_img: https://drive.studyinglover.com/api/raw/?path=/photos/blog/background/1679396994125.png date: 2022-12-29 21:47:00 categories: ......
LeetCode 354. (经典问题) 俄罗斯套娃信封问题 (俄罗斯套娃模型 + 最长下降子序列
package leetcode; import java.util.Arrays; public class lec154 { /** * 首先是思路来源 : https://leetcode.cn/problems/russian-doll-envelopes/solutions/19681/z ......
函数参数加&与不加&的区别(C/C++)
在C++中，函数参数加上 &（取地址符）和不加 & 的区别涉及到传递参数的方式，即是传值还是传引用。下面是两种情况的区别： 不加 &（传值）： 当你传递参数给函数时，函数接收的是实参的一个副本。 对于基本数据类型（例如整数、浮点数等），这不会有太大问题，因为函数操作的是副本，不会影响原始数据。 但对 ......
优化理论 目录
学期内是更不动了，之后慢慢填。 线性 线性规划与多胞体的基本性质 单纯形 线性规划的对偶 凸优化 凸集与凸函数的基本性质 椭球法 线性规划与半正定规划松弛 强对偶的两个充分条件 - KKT/Slater's condition ... ......
zemax导入外部模型
一：在三维软件（Catia、Solidworks）中绘制实体，将文件转存为STP格式（其他格式也可以，放到不同文件夹里面就行）。提前将此文件放入Zemax安装包的文件中，例如：C:\Users\59118\Documents\zemax\OBJECTS\CADFiles\.STP。 二：在Zemax ......
2-3 函数进阶(参数、返回值、作用域）
概要： 参数的补充 函数名，函数名到底是什么？ 返回值和print 函数的作用域 1.参数的补充 补充的内容包含：内存地址相关、面试题相关等，在特定情况下也可以让代码更加简洁，提升开发效率。 1.1 参数内存地址相关 在开始开始讲参数内存地址相关之前，我们先来学习一个技能： 如果想要查看下某个值 ......
数据分享|Eviews用ARIMA、指数曲线趋势模型对中国进出口总额时间序列预测分析
全文链接：https://tecdat.cn/?p=34361 原文出处：拓端数据部落公众号 研究的背景及意义 众自20世纪80年代至今，随着改革开放的深入以及中国最终加入WTO，我国的对外贸易实现了跨越式的发展，中国已经成为世界第一大出口国和第二大进口国，中国经济对世界经济做出了重大贡献。与此同时 ......
为PostgreSQL优化调整Linux内核参数
为了获得最佳性能，PostgreSQL数据库依赖于正确定义的操作系统参数。配置不当的操作系统内核参数可能导致数据库服务器性能下降。因此，必须根据数据库服务器及其工作负载来配置这些参数。在这篇文章中，我们将讨论一些可能影响数据库服务器性能的重要Linux内核参数，以及如何调优这些参数。 SHMMAX ......
预写日志 + 了解checkpoint参数
在执行大量写操作的系统上，调优检查点对于获得良好的性能至关重要。然而，检查点是我们经常发现混淆和配置问题的地方之一，那么让我带你了解一下检查点，它们做什么以及如何在PostgreSQL中调优它们。 虽然有一些关于它的文档，但我决定用可能更容易理解的语言来写它——不是作为开发人员，而是作为 Postg ......
06函数动态参数
动态参数 arguments 是函数内部内置的伪数组变量，它包含了调用函数时传入的所有实参。 1. arguments 是一个伪数组，只存在于函数中 2. arguments 的作用是动态获取函数的实参 3. 可以通过for循环依次得到传递过来的实参 剩余参数 ...参数名 剩余参数允许我们将一个不 ......
空间三维模型的编码结构光方法实现：基于EinScan-S软件
本文介绍基于EinScan-S软件，实现编码结构光方法的空间三维模型重建的具体操作。 目录1 相关原理1.1 编码结构光成像原理1.2 编码结构光编码方式1.3 编码结构光与侧影轮廓方法比较1.4 编码结构光方法流程2 三维模型制作2.1 防晒霜罐三维模型制作2.1.1 前期准备工作2.1.2 软件 ......
什么是 Web 应用性能参数中的 First Contentful Paint
"First Contentful Paint"（简称 FCP）是一个非常重要的性能指标，用于测量我们的网页在用户的设备上渲染出第一片有意义内容的时间点。这个指标是 Web 性能用户体验的关键部分，因为它直接关系到用户对网站加载速度的第一印象。在互联网世界中，每一毫秒的延迟都可能影响用户的满意度，甚 ......
DB107-ASEMI迷你整流桥DB107参数、封装、尺寸
编辑：ll DB107-ASEMI迷你整流桥DB107参数、封装、尺寸 型号：DB107 品牌：ASEMI 封装：DB-4 正向电流：1A 反向电压：1000V 引线数量：4 芯片个数：4 芯片尺寸：95MIL 漏电流：<5ua 恢复时间：>500ns 浪涌电流：250A 芯片材质： 正向电压：1. ......
2W10-ASEMI整流圆桥2W10参数、尺寸、封装
编辑：ll 2W10-ASEMI整流圆桥2W10参数、尺寸、封装 型号：2W10 品牌：ASEMI 封装：WOB-4 特性：插件、整流圆桥 正向电流：2A 反向耐压：1000V 恢复时间：>2000ns 引脚数量：4 芯片个数：4 芯片尺寸：60MIL 浪涌电流：60A 漏电流：10ua 工作温度： ......
PyTorch团队重写「分割一切」模型，比原始实现快8倍
前言 我们该如何优化 Meta 的「分割一切」模型，PyTorch 团队撰写的这篇博客由浅入深的帮你解答。 本文转载自机器之心 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 ......
2-2 函数基础（参数、返回值）
大纲： 初识函数 函数的参数 函数的返回值 1. 初识函数 函数到底是个什么东西？ 函数，可以当做是一大堆功能代码的集合。 def 函数名(): 函数内编写代码 ... ... 函数名() 例如： # 定义名字叫info的函数 def info(): print("第一行") print("第二 ......
自动编码器（Autoencoders）和序列到序列（Sequence-to-Sequence）模型区别
核心区别 应用范围：自动编码器主要用于数据的压缩、重建和特征提取，而序列到序列模型用于处理序列数据，特别是在输入和输出都是长度可变的序列的情况下。 数据处理方式：自动编码器处理固定大小的输入和输出，而序列到序列模型处理的输入和输出通常是长度可变的序列。 任务类型：自动编码器更多用于无监督学习任务，而 ......
LLMLingua:集成LlamaIndex，对提示进行压缩，提供大语言模型的高效推理
大型语言模型(llm)的出现刺激了多个领域的创新。但是在思维链(CoT)提示和情境学习(ICL)等策略的驱动下，提示的复杂性不断增加，这给计算带来了挑战。这些冗长的提示需要大量的资源来进行推理，因此需要高效的解决方案，本文将介绍LLMLingua与专有的LlamaIndex的进行集成执行高效推理。 ......
人工智能概述之06模型评估
机器学习模型评估是确保模型性能良好并能泛化到新数据的关键步骤。下面是一些机器学习模型评估的详解、最佳实践和示例： 1. 评估指标： 1.1 分类问题： 准确度（Accuracy）： 正确预测的样本数除以总样本数。 精确度（Precision）： 正类别预测正确的样本数除以所有被预测为正类别的样本数。 ......
【行行AI公开课】AIGC从模型到落地：促进技术落地与产业变革
11月26日北京大学的北大创新学社将举行“AI-FUSION”系列活动第十期。北大创新学社是北京大学团委和光华管理学院团委指导成立，是2023HICOOL全球创业者峰会唯一受邀参展的高校社团。“首都高校创新创业大赛”发起方及主办单位。“AI-FUSION”是AI创投部人工智能行业社群打造的系列活动， ......
深度学习模型训练并行问题
并行这个概念一方面是是加快模型训练，一方面是解决显存不够的问题的并行策略 数据并行(最常用的)，即每张卡上都放一个完整的模型，主要用于单机多卡的数据并行。 模型并行，将模型的不同部分进行手动的分割，然后分别放在不同的卡上。注意，模型要放在卡上不光是需要保存模型参数，因为模型训练过程中不仅涉及数据一层 ......