模型 参数 理论matlab
无参数RCE
三种绕过姿势 gettallheaders（） get_defined_vars() session_id() 题目情景 <?php if(';' preg_replace('/[a-z,_]+\((?R)?\)/', NULL, $_GET['exp']){ eval($_GET['exp']); ......
鱼类识别系统Python+TensorFlow卷积神经网络算法模型+深度学习人工智能【计算机课设项目】
一、介绍 鱼类识别系统。使用Python作为主要编程语言开发，通过收集常见的30种鱼类（'墨鱼', '多宝鱼', '带鱼', '石斑鱼', '秋刀鱼', '章鱼', '红鱼', '罗非鱼', '胖头鱼', '草鱼', '银鱼', '青鱼', '马头鱼', '鱿鱼', '鲇鱼', '鲈鱼', '鲍鱼' ......
Windows11下私有化部署大语言模型实战 langchain+llama2
一、本机环境 1.硬件环境： CPU：锐龙5600X 显卡：GTX3070 内存：32G 注：硬件配置仅为博主的配置，不是最低要求配置，也不是推荐配置。 2.软件环境： Windows系统版本：Win11专业版23H2 Python版本：3.11 Cuda版本：12.3.2 VS版本：VS2022 ......
MATLAB数据预处理-归一化-mapminmax
在新版MATLAB中，使用BP神经网络的premnmx函数会出现Warning: PREMNMX is an obsolete function. 的提示 在新版MATLAB中，把旧函数premnmx 、postmnmx 、tramnmx换成新函数mapminmax 对于模式识别或者其他统计学来说， ......
使用PyTorch实现去噪扩散模型
在深入研究去噪扩散概率模型(DDPM)如何工作的细节之前，让我们先看看生成式人工智能的一些发展，也就是DDPM的一些基础研究。 VAE VAE 采用了编码器、概率潜在空间和解码器。在训练过程中，编码器预测每个图像的均值和方差。然后从高斯分布中对这些值进行采样，并将其传递到解码器中，其中输入的图像预计 ......
根据语音生成全身姿态；基于变分贝叶斯框架的VAE模型；CFG是一种隐式的Perceptual Loss！
本文首发于公众号：机器感知 根据语音全身姿态；基于变分贝叶斯框架的VAE模型；CFG是一种隐式的Perceptual Loss！ Diffusion Model with Perceptual Loss 本文研究了扩散模型在生成样本时的质量问题，作者发现使用均方误差损失训练的模型生成的样本往往不真实 ......
01. 理论 ⑵ ：SQL分类、数据类型
char 和 varchar 的区别 char： 定长字符串（最多 255），插入长度小于固定长度时，用空格填充； 因为长度固定，所以存取更快，甚至能快 50%，但也会占用更多空间； varchar： 可变长字符串（最多65532），按数据长度存储。 MySQL 货币字段类型选择 用 DECIMAL ......
首次引入大模型!Bert-vits2-Extra中文特化版40秒素材复刻巫师3叶奈法
Bert-vits2项目又更新了，更新了一个新的分支：中文特化，所谓中文特化，即针对中文音色的特殊优化版本，纯中文底模效果百尺竿头更进一步，同时首次引入了大模型，使用国产IDEA-CCNL/Erlangshen-MegatronBert-1.3B大模型作为Bert特征提取，基本上完全解决了发音的ba ......
基于深度学习网络的蔬菜水果种类识别算法matlab仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 蔬菜水果种类识别算法基于深度学习网络，通过训练模型来识别图像中的蔬菜和水果种类。其原理主要利用深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Network, CNN）对图像进行特征提取和分 ......
基于MATLAB的GPS卫星绕地运行轨迹动态模拟仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 模拟24颗GPS卫星的轨道运行是一个复杂的任务，涉及到多个卫星的轨道计算和绘制。以下是一个大致的步骤和示例代码，用于在MATLAB中模拟和绘制这些卫星的轨道运行。实际GPS卫星的轨道参数非常复杂，而且卫星之间的相 ......
一文搞懂什么是阻塞IO、信号驱动IO、Reactor模型、零拷贝
公众号《鲁大猿》，寻精品资料，帮你构建Java全栈知识体系 www.jiagoujishu.cn 基础IO 如何从数据传输方式理解IO流？ 从数据传输方式或者说是运输方式角度看，可以将 IO 类分为: 字节流, 字节流读取单个字节，字符流读取单个字符(一个字符根据编码的不同，对应的字节也不同，如 U ......
大模型安全｜绿盟
转载：大模型正在“记住”与“说出” 引言 「大模型」引领的创新变革正在发生身处技术爆炸时代，高光与隐忧共存。安全风险已成为发展中无法忽视的话题。 LLM在使用过程中包含敏感机密的数据或信息，可能会导致未授权的数据访问、隐私侵犯、安全漏洞等风险，随之造成敏感信息泄露。 2023年8月，全球开放应用软件 ......
python flask get请求接收参数
前言全局说明 python flask get请求接收参数 一、安装flsas模块 官方源： pip3 install flask 国内源： pip3 install flask -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban ......
书生浦语大模型全链开源体系介绍
Smiling & Weeping 以后隔着三千梨花树，六百湘水，你不必哽咽，我始终记得见你的第一面 2023大模型成为热门关键词 而通用大模型在大模型中适用范围和效率无疑会更高 那么书生·浦语20B开源大模型性能介绍 那么从模型到应用的主要流程大概 书生·浦语全链条开源开放体系 全链条开源开放体系 ......
Matlab 之 字符串数组查找
Matlab的优势在于向量操作，字符串操作往往费时费力，但是如果能充分利用Matlab自带的一些函数，也可以取得不错的效果。下面就介绍一下字符串数组查找的小技巧。 字符串数组我通常会选择应用cell格式保存，下面的分析也是建立在这个前提下。 【1】 strcmp() 函数 strcmp() 函数的基 ......
Matlab 之 find()函数
当我第一次用matlab语言编写一个工程项目时，发现自己编写的脚本里循环特别多，导致编程效率很低，这让我特别苦恼。有一次导师让我阅读他编写的一个Matlab脚本，并按照新要求对其进行更改。我发现脚本里多次用到find()函数，猛然间豁然开朗，原来有大部分循环可以用find(）函数解决！对我而言，fi ......
聊聊 从源码来看ChatGLM-6B的模型结构
基于ChatGLM-6B第一版，要注意还有ChatGLM2-6B以及ChatGLM3-6B 概述 ChatGLM是transformer架构的神经网络模型，因此从transformer结构入手，分析其源码结构。 transformer结构： 转载请备注出处：https://www.cnblogs.c ......
收敛理论
点态收敛\(\newcommand{\F}{\mathcal{F}}\newcommand{\B}{\mathcal{B}}\newcommand{\Var}{\text{Var}}\newcommand{\E}{\mathbb{E}}\) 在定义连续随机变量的期望时候，我们是用一列离散的随机变量期 ......
耗散结构理论的意义
耗散结构理论的意义 正确答案 耗散结构理论把热力学第二定律和达尔文进化论统一起来，把物理世界的规律性和生物世界的规律性统一起来，加深了我们对自然界本质的认识。具体说来表现在如下几个方面：（1）它使我们重新认识了时间的本质。时间问题，历来是哲学和各门科学共同关心的问题。普利高津在耗散结构理论中着重讨论 ......
代码随想录算法训练营第二十四天 | 回溯算法理论基础，77. 组合
一、回溯算法理论基础 学习： 1. 基本概念 回溯法是一种搜索方式 回溯的本质是穷举，是递归的副产品，即回溯算法就是递归算法 回溯解决的问题都能理解成树形结构，一般是在集合中递归查找子集。集合的大小构成树的宽度(n叉树)，递归的深度构成了树的深度 2. 回溯解决的问题 (1)组合问题：N个数里面按一 ......
R语言中的马尔可夫区制转移(Markov regime switching)模型|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=12187 原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于马尔可夫区制转移模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 金融分析师通常关心检测市场何时“发生变化”：几个月或至几年内市场的典型行为可以立即转变为非常不同的行为。投资者希望及时发现这 ......
Github揽获3k+星！清华开源CogAgent：基于多模态大模型的GUI Agent
前言 本文提出了视觉 GUI Agent，使用视觉模态（而非文本）对 GUI 界面进行更全面直接的感知，从而做出规划和决策。对此，我们研发了多模态大模型 CogAgent，可接受 1120×1120 的高分辨率图像输入，不仅提升了通用视觉理解能力，还具备强大的 GUI Agent 能力。 本文转载自 ......
帆软报表如何在超链接传入参数，又如何在SQL中接收参数？
1、这是帆软的超链接 http://localhost:8075/webroot/decision/view/report?viewlet=3C%252F%25E6%25B5%258B%25E8%25AF%2595%252xxxxxxx.cpt 添加一个fileName的参数。 http://loc ......
大语言模型优化方法简介：Prompt、RAG、Fine-tuning
GPT、LLama、Gemini等大语言模型虽展现出强大能力，但在实际应用中仍有问题，例如在准确性、知识更新速度和答案透明度方面，仍存在挑战。 论文“Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey（面向大语言模型的 ......
对盒模型的理解
CSS中的盒模型有两种：标准盒子模型、IE盒子模型。 盒模型都是由4个部分组成的：content、padding、border和margin。 标准盒模型和IE盒模型的区别在于设置width和height时，对应的范围不同： 标准盒模型的width和height属性的范围只包含了content； I ......
数据反序列化参数TypeReference
使用jackson或者fastjson 将json字符串反序列化成对象（以fastjson为例） TypeReference<AjaxResult<List<Person>>> typeReference = new TypeReference<AjaxResult<List<Person>>>() ......
Matlab 提高精度 vpa
Matlab本身提供了丰富的数据类型（搜索matlab数据类型能找到详细的介绍），默认的数据类型是double型。 但是偶尔也会出现数据类型精度不够的情况，比如：计算斜率、倒数时经常出现“差之毫厘谬以千里”的现象。 因此需要提高现有数据类型的精度，matlab提供了可以自定义数据精度的函数vpa—— ......
matlab GUI之自定义菜单小结
自定义菜单 1.uimenu对象 h=uimenu('PropertyName','ProperValue') h=uimenu(parent,'PropertyName','ProperValue') 常见属性： 1.1标签 label uimenu('label','&Open') 1.2快捷键 ......
Matlab中K-means聚类算法的使用（K-均值聚类）
K-means聚类算法采用的是将N*P的矩阵X划分为K个类，使得类内对象之间的距离最大,而类之间的距离最小。使用方法：Idx=Kmeans(X,K)[Idx,C]=Kmeans(X,K) [Idx,C,sumD]=Kmeans(X,K) [Idx,C,sumD,D]=Kmeans(X,K) […]= ......