模型 场景 阶段 算法
（坚持每天写算法）算法复习与学习part1基础算法1-6——高精度加法
高精度加法，其实就是模拟我们普通算式的步骤，比如是267+58，首先个位相加，7 + 8 = 15 ， 1给到十位（也就是进位），留下5，然后算十位，同样的步骤直到算完。通过这个步骤我们直到了我们每次循环（个位到十位到百位……）都需要一个t来充当进位，使用数组来存储或者使用vector（容器），我这 ......
生成模型—VAE
生成模型—VAE(Variational Auto-Encoder) 为进一步了解面部反应生成模型的原理，故详细学习VAE。 Auto-encoder 感谢李宏毅老师的视频！ 自编码器是一种无监督学习的神经网络模型，可以用于数据降维、特征压缩、特征提取、数据生成等任务。其主要思想是尝试将输入数据通过 ......
Gorm 数据库表迁移与表模型定义
Gorm 数据库表迁移与表模型定义 一、Docker快速创建MySQL实例 1.1 创建 因为这里我们是测试学习使用，单独安装MySQL 比较费时费力，所以这里使用Docker方便快速掌握Gorm 相关知识。 如果你没有docker环境，可以参考：【一文搞定】Linux、Mac、Windows安装D ......
CP连接在四次挥手时，需要TIME_WAIT阶段的原因
如图，客户端在收到服务端发来的FIN报文后，会进入TIME_WAIT阶段，该阶段最大持续时间为2MSL（MSL即报文段最大生存时间，超出该时间，TCP报文就会被丢弃）。设置TIME_WAIT阶段的主要原因有两点： 为了使客户端收到第四次挥手的ACK，从而正确关闭连接 假设第四次挥手时，客户端发送给服 ......
在算法比赛中的常用数学库函数
导言 在算法竞赛中，数学库函数是解决问题的重要工具之一。本文将介绍一些常用的数学库函数，并给出在实际比赛中的应用示例。 1. 绝对值函数 在C++中，我们有两种不同类型的绝对值函数：abs（整数）和 fabs（浮点数）。这两者的应用场景和返回值的类型有所不同，需要根据具体情况选择使用。 //abs( ......
扩散模型
该模型是学习从噪音中如何去除噪音生成一个他已经学会的图片，所以一开始输入模型的是噪音，但是经过一次处理效果不会非常好，所以要循环迭代很多次，得到最终生成结果。 模型预测的实际上是噪音，也就是说要将输入图片减去模型预测的噪音，得到生成结果。 这里没有讲的太细，我的理解是神经网络需要的输入是正态分布的噪 ......
面试官：请列举 Spring 的事务会失效的场景
在日常工作中，如果对 Spring 的事务管理功能使用不当，则会造成 Spring 事务不生效的问题。而针对 Spring 事务不生效的问题，也是在跳槽面试中被问的比较频繁的一个问题。 今天，我们就一起梳理下有哪些场景会导致 Spring 事务失效。 Spring 事务失效的8中场景 下面就举例说明 ......
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （176）-- 算法导论13.3 5题
五、用go语言，考虑一棵用 RB-INSERT 插人 n 个结点而成的红黑树。证明：如果 n>1，则该树至少有一个红结点。 文心一言： 要证明这个问题，我们首先需要理解红黑树的性质。红黑树是一种自平衡二叉搜索树，它在插入和删除操作中维护一些属性，以保证搜索、插入和删除操作的时间复杂性为O(log n ......
解析flywheel飞轮模型以及它的落地路径
Brian Halligan提出的flywheel飞轮模型，比RARRA模型更进了一步。不止关注用户留存，更关注的是现有用户如何推动企业增长。 HubSpot创始人Brian Halligan在Inbound2018大会上说，他们从此以后就彻底跟营销漏斗说再见了，要用flywheel飞轮模型。 我本 ......
安防视频监控平台智能边缘分析一体机：视频汇聚算法与区域入侵告警
随着科技的不断发展，安防监控系统已经从传统的模拟监控转向了数字监控，进而发展到了网络视频监控。在这个过程中，智能边缘分析一体机的出现，为安防视频监控带来了新的可能性。本文将详细介绍安防视频监控平台智能边缘分析一体机的视频汇聚算法以及如何通过该算法实现区域入侵告警。 首先，我们需要了解什么是智能边缘分 ......
大模型调优方法：提示工程、RAGs 与微调对比
每一个搭建大语言模型应用的AI工程师都会面临一个难题，如何选择一个合适调优方法。就算是强大的预训练LLM也可能无法直接满足项目中的特定需求。如项目需要一个特定结构的应用程序，如预训练缺失上下文的重要文件，再比如有特定术语和结构的高专业性的行业领域，面对这些问题，需要有特定的方法来调整LLM。 要决定 ......
大语言模型LLM幻觉的解决方法：检索增强生成RAG
当你向大语言模型LLMs集成的问答系统平台咨询医疗方面的问题，比如呼吸道感染应该怎么治疗，它可能直接给出答案，但不会提供这个答案的依据来源，这是因为大语言模型应用过程中还存在答案透明度不足的缺陷导致。此外，大语言模型还有知识更新的滞后性、在处理复杂任务时的准确性的问题。 为了解决这些问题，检索增强生 ......
常见3D模型汇总
3D模型查看器： 3D查看器 (Windows自带) Blender MeshLab (基于VCGlib) 3D模型来源： 美工建模 (fbx) 三维重建 (ply/obj) 3D-AIGC 3D模型格式： obj fbx glb (glTF2.0)：https://github.com/Khron ......
软件生命周期模型定义与选择策略
 ![](https://img2024.cnblogs.com/blog/3351537/202401/33515... ......
数字先锋 | “言”之有“力”，大模型背后的算力“推手”！
在算力调度方面，天翼云通过自研的调度系统，协助思必驰DFM-2大模型调度GPU、NPU、CPU等异构算力资源，大规模训练上云1个月，可以完成数十亿规模大模型所有阶段训练和效果评估。在训练能力打造方面，天翼云支持多种模型训练方式，不仅可以提升大模型训练平台的数据量，还大幅缩短了训练周期和交付进度。 ......
GPT人工智能模型研究报告：探索智能极限
GPT人工智能模型是一个基于深度学习技术的自然语言处理模型，它能够理解和生成人类语言。该模型使用大量文本数据进行训练，学习语言的语法、语义和上下文信息，从而实现对语言的深层理解。 研究表明，GPT模型在多项自然语言处理任务中表现出色，如机器翻译、文本摘要、问答系统等。它能够根据输入的文本生成连贯、通 ......
Top-N推荐算法 Top-N recommendation Algorithms
引言 推荐算法是计算机专业中的一种算法，通过一些计算，能够推测用户喜欢的东西，在互联网环境中应用比较广泛。Top-N算法在生活中非常常见，比如学术论文推荐论文、音乐软件推荐歌曲等。 今天看到一篇名叫"A Revisiting Study of Appropriate Offline Evaluati ......
CRM商机阶段管理是什么？商机管理有哪些作用？
在任何开展销售的机构中，商机是机构生成实际收益的最重要记录。在典型的B2B机构中，所有商机都必须经历完整的销售周期，从识别热门潜在客户开始，以赢得或失去潜在客户结束。此销售周期内必须完成的活动有：发送产品信息给商机、产品演示、发送销售报价和业务谈判。下面我们从商机的含义、信息、创建商机、商机阶段等几 ......
Ai歌声转化算法任务初了解
2.13【A13】 智能计算 计算类 歌声转换算法 随着深度学习的发展, 近些年来音频算法在智能医疗、语音识别、语音合 成、声源定位等领域的应用非常火热,其效能和速度也不断得到精进。从过去的 云端服务, 逐步脱离并发展到PC端边缘运算, 到这几年再往移动端运算发展。 尽管硬件的运算能力越来越强大, ......
机器学习-决策树系列-贝叶斯算法-概率图模型-29
目录1. 复习条件概率2. 正式进入3. 生成式 与判别式 这个阶段的内容，采用概率论的思想，从样本里面学到知识（训练模型），并对新来的样本进行预测。 主要算法：贝叶斯分类算法、隐含马尔可夫模型、最大熵模型、条件随机场。 通过本阶段学习，掌握NLP自然语言处理的一些基本算法，本阶段的理解对于后续完成 ......
加密算法的比较
对称加密 非对称加密 des(64位补齐) aes（128位补齐） blowfish(64位补齐） rsa 单位(Byte) des_ecb des_cbc des_cfb aes_ecb aes_cbc aes_cfb blowfish_cbc blowfish_cfb rsa 密文长度（50) ......
听6位专家畅谈AI大模型落地实践：场景和人才是关键
回顾大模型技术在企业的应用过程中，我们不禁要问：大模型在落地方面带来了哪些改变？开发者如何应对大模型的变革？在AI大模型的驱动下，企业的未来又会走向何方？ ......
【算法】【线性表】【链表】分隔链表
1 题目 给你一个链表的头节点 head 和一个特定值 x ，请你对链表进行分隔，使得所有 小于 x 的节点都出现在 大于或等于 x 的节点之前。 你应当 保留 两个分区中每个节点的初始相对位置。 示例 1： 输入：head = [1,4,3,2,5,2], x = 3 输出：[1,2,2,4,3, ......
浦语书生大模型实战训练营02笔记
1.打开算力平台，选择合适的配置进入算力开发机进入jupyter工具终端安装开发所需python深度学习环境： bash # 请每次使用 jupyter lab 打开终端时务必先执行 bash 命令进入 bash 中 bash /root/share/install_conda_env_intern ......
基于FPGA的图像自适应阈值二值化算法实现,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 图像二值化是数字图像处理中的一种常见技术，可以将灰度图像转换为黑白二值图像，突出图像的轮廓和特征。自适应阈值二值化是一种常用的图像二值化方法，能够根据图像局部区域的灰度分布自适应地确定阈 ......
R语言无套利区间模型：正向套利和反向套利次数、收益率分析华泰柏瑞300ETF可视化
全文链接：http://tecdat.cn/?p=31973 原文出处：拓端数据部落公众号 股指期货的套利交易有助于股指期货实现其价格发现以及风险规避的功能，因此提高套利交易的效率,对于发挥股指期货在经济发展中的作用有着重要的意义。 本文帮助客户对期货期现套利的研究。研究中主要以期货及其现货指数的数 ......
限流大法：令牌桶算法
记得很多年前就有喜欢在面试的时候问这个问题：如何在高并发、大流量的时候，进行服务限流？ 不同人能给出不同的解决办法。 无外乎两种处理： 在客户端限流。 在服务端限流。 在客户端限流，就是利用产品设计，让单位时间内（可以是1秒，10秒，30秒，1分钟等）只能发出一定请求数量。给用户友好的交互提醒，让他 ......
tkinterGUI，DMA，算法单导入，指令
import os import time import socket from datetime import datetime import datetime # from wsgiref import headers import pandas as pd from cmath import ......