模型 参数 理论matlab
三维模型OSGB格式轻量化压缩必要性分析
三维模型OSGB格式轻量化压缩必要性分析 三维模型是计算机图形学和视觉效果等领域的重要应用之一。然而，由于三维模型通常包含大量的几何信息、纹理信息和其他元素，导致其占用的存储空间和计算资源非常巨大。为了提高三维模型的处理效率和性能，轻量化和压缩成为不可或缺的技术手段。 本文将从以下几个方面分析三维模 ......
硬盘SMART检测参数详解[转]
一、SMART概述 要说Linux用户最不愿意看到的事情，莫过于在毫无警告的情况下发现硬盘崩溃了。诸如RAID的备份和存储技术可以在任何时候帮用户恢复数据，但为预防硬件崩溃造成数据丢失所花费的代价却是相当可观的，特别是在用户从来没有提前考虑过在这些情况下的应对措施时。 硬盘的故障一般分为两种：可预测 ......
pyinstaller常用参数
`-F, –onefile 打包一个单个文件，如果你的代码都写在一个.py文件的话，可以用这个，如果是多个.py文件就别用 -D, –onedir 打包多个文件，在dist中生成很多依赖文件，适合以框架形式编写工具代码，我个人比较推荐这样，代码易于维护 -K, –tk 在部署时包含 TCL/TK - ......
matlab生成热度图
clc; clear; smap = imread('img/low.png'); smap = rgb2gray(smap); % 将RGB图像转换为灰度图像 % 缩放图片大小，使得图像大小和Figure窗口大小一样 smap = imresize(smap, [320, 640]); set ( ......
Bert Pytorch 源码分析：五、模型架构简图 REV1
## 注意力  ## FFN ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/9f57 ......
$.ajax，将参数dataType的值设为json的作用
var response = await $.ajax({type: 'POST',url: url,data: null,contentType: "application/json;charset=UTF-8",dataType: "json"}) 如果后台返回的数据是JSON字符串 设置了da ......
【技术积累】Linux中的命令行【理论篇】【六】
博客推行版本更新，成果积累制度，已经写过的博客还会再次更新，不断地琢磨，高质量高数量都是要追求的，工匠精神是学习必不可少的精神。因此，大家有何建议欢迎在评论区踊跃发言，你们的支持是我最大的动力，你们敢投，我就敢肝 ......
前端post请求方式传参参数各种格式详解，form-data，application/x-www-form-urlencoded，application/json，text/xml
## 前端传参参数各种格式详解 ``` 一、form-data 二、application/x-www-form-urlencoded 三、application/json 四、text/xml ``` ## 总结 ### form-data enctype 等于 multipart/form-da ......
oobabooga-text-generation-webui可能是最好的语言模型启动器（包含手把手安装教程）
https://www.bilibili.com/read/cv24006101/ 引言： 问：oobabooga是什么？ oobabooga-text-generation-webui是一个用于运行类似Chatglm、RWKV-Raven、Vicuna、MOSS、LLaMA、llama.cpp、G ......
IO 多路复用模型
# IO 多路复用模型 ## 1. select 为了能够完成IO多路复用机制，可选用 select 函数。 nfds 所监听的最大的文件描述符+1（用来限定范围） fd_set 文件描述符集合 timeout 超时时间 FD_ZERO 清空监听队列，初始化 FD_SET 加入一个 fd 到 fds ......
TCP/IP 五层模型
## TCP/IP五层模型 - 物理层（Physical Layer）：物理层是最底层，负责传输比特流（bitstream）以及物理介质的传输方式。它定义了如何在物理媒介上传输原始的比特流，例如通过电缆、光纤或无线传输等。 - 数据链路层（Data Link Layer）：数据链路层位于物理层之上， ......
pytorch-两个PyTorch中的Sequential模型合并成一个
要将两个PyTorch中的Sequential模型合并成一个，你可以使用`nn.Sequential`的`add_module`方法或者直接使用`*`操作符来解包Sequential模型并将它们合并。以下是两种方法的示例： 方法一：使用`add_module`方法 ```python import ......
模型指标理解（accuracy, roc curve, precision-recall curve等)
背景 一个点估计模型（CTR，churn rate）之类的，都会输出一个目标事件概率。通常评估模型和进行model selection的时候需要用指标，常用的有accuracy, precision, recall, f1以及roc_curve, precision-recall curve等。选取 ......
ElementUI的Upload组件上传时如何携带参数
```java 后端接口 @PostMapping("/manual/import") @ApiOperation("手工导入") public RtnResult manualImport(@RequestParam("enterpriseGroupName") String enterprise ......
Django 模型的简单应用
每一个应用下的数据库模型类，需要在当前应用下的model.py 这个文件中定义数据库模型 定义规则如下： 一个数据库模型类需要继承 Model 或者 Model 的子类 默认会创建一个自动递增的 id 主键 默认创建的数据库名为，应用名小写_数据库模型类小写 一个数据库模型类相当于一个数据表（Tab ......
transform和大模型训练相关
1.数据流程 注：解码的过程会多一个Attention，先加掩码来避免解码获取当前word后的词 数据的计算流程：embeding——》multi head attention——》Add&Norm——》FNN——》Add&Norm——》Linear——》softmax FNN和多头Attentio ......
人工智能的未来：探索下一代生成模型
推荐：使用NSDT场景编辑器助你快速搭建可编辑的3D应用场景 生成式 AI 目前能够做什么，以及探索下一波生成式 AI 模型需要克服的当前挑战？作者 Nisha Arya， KDnuggets on May 22， 2023 in 人工智能脸书唽LinkedIn红迪网电子邮件共享 如果你跟上科技世界 ......
基于CNN卷积神经网络的图像分割matlab仿真
1.算法理论概述 本文将从专业角度详细介绍基于CNN卷积神经网络的图像分割。主要包括以下几个方面：图像分割的基本原理、CNN卷积神经网络的基本结构、训练数据集的准备、网络训练和测试等。 1.1 图像分割的基本原理 图像分割是将一幅图像分割为多个具有独立语义的区域的过程。图像分割可以应用于计算机视觉、 ......
Matlab
函数查询网站：https://ww2.mathworks.cn/help/stateflow/matlab-functions.html 常用 %% MATLAB快速入门 % 对于学习MATLAB，大家切忌一股脑的扑在全套教程上，打算全学完MATLAB再来学习数学建模，其实大可不必。 % 我们只需要 ......
Django博客开发教程:创建数据库模型
Django是通过Model操作数据库，不管你数据库的类型是MySql或者Sqlite，Django它自动帮你生成相应数据库类型的SQL语句，所以不需要关注SQL语句和类型，对数据的操作Django帮我们自动完成。只要回写Model就可以了！ django根据代码中定义的类来自动生成数据库表。我们写 ......
【Hystrix技术指南】（2）参数配置的详细介绍
[推荐超值课程：点击获取](https://www.sanzhishu.top/) > **也许你度过了很糟糕的一天，但这并不代表你会因此度过糟糕的一生。** * **分布式系统的规模和复杂度不断增加，随着而来的是对分布式系统可用性的要求越来越高。在各种高可用设计模式中，【熔断、隔离、降级、限流】是 ......
性能测试Mysql之profiling参数
一、查看profiling状态 mysql> select @@profiling; 0：表示为关闭 1：表示开启 二、开启 profiling mysql> SET profiling=1; 三、show profiles 命令 mysql> show profiles; + + + + | Qu ......
choices参数的使用,MTV和MVC的概念,多对多的三种创建方式,Ajax技术简介,小案例
### choices参数的使用 ```python # choices它是ORM中常用字段中的参数 作用： 类似于一些字段：性别、学历、客户来源、是否上学、是否结婚等字段 # 针对于一些字段它的情况能够被列举完，像这样的字段，我们在表中存储的时候一般使用choices参数 案例 class Cus ......
验证Oracle收集统计信息参数granularity数据分析的力度
最近在学习Oracle的统计信息这一块，收集统计信息的方法如下： DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS ( ownname VARCHAR2, 所有者名字 tabname VARCHAR2, 表名 partname VARCHAR2 DEFAULT NULL, 要分析的分区名 ......
SAM 基础理论学习笔记
以前没有系统性地写过 SAM 学习笔记，所以现在板子老敲错，现在写一个。 对于给定字符串 $s$，SAM 是一个能够识别其**所有子串**的自动机。更具体地，从初始状态到所有状态的路径都是 $s$ 的一个子串，并且 $s$ 的所有子串都可以通过初始状态到某个状态的某条路径表示出来。显然 SAM 有 ......
R语言用GAM广义相加模型研究公交专用道对行程时间变异度数据的影响|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=30508 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GAM广义相加模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 现实情况是，我们经常要处理多个自变量和一个因变量之间的关系，此外，虽然通过做散点图可以发现非线性关系，但很难归因其形式，多项式 ......
方法的重载、命令行传参数、可变参数
# 方法的重载 - 重载就是在一个类中，有相同的函数名称，但是形参不同的函数 - 方法的重载的规则： - 1 方法名称必须相同 - 2 参数列表必须不同(个数不同，类型不同，参数排列顺序不同等) - 3 方法的返回类型可以相同也可以不同 - 4 仅仅返回类型类型不同不足以成为方法的重载 - 实现理论 ......
Pandas库read_csv()中用于读取CSV文件的常用参数
filepath_or_buffer >CSV文件的路径或URL地址。sep >CSV文件中字段分隔符，默认为逗号。delimiter >CSV文件中字段分隔符，默认为None。header >指定哪一行作为列名，默认为0，即第一行。names >自定义列名，如果header=None，则可以使用该 ......
TextBrewer:融合并改进了NLP和CV中的多种知识蒸馏技术、提供便捷快速的知识蒸馏框架、提升模型的推理速度，减少内存占用
TextBrewer:融合并改进了NLP和CV中的多种知识蒸馏技术、提供便捷快速的知识蒸馏框架、提升模型的推理速度，减少内存占用 ......