模型 文本 摘要 任务

python3文本文件读写

读写txt文件 with open("../files/test.txt", encoding="utf-8-sig") as f: str = f.read() lst = [] if str: data = str.split("\n") for row in data: if len(row) ......
文本 python3 文件 python

深度学习模型部署TensorRT为何如此优秀?

一、前言 PyTorch模型的高性能部署问题,主要关注两个方面:高度优化的算子和高效运行计算图的架构和runtime。python有快速开发以及验证的优点,但是相比C++来说速度较慢而且比较费内存,一般高性能场景都是使用C++去部署,尽量避免使用python环境。 TensorRT为什么那么快,因为 ......
深度 TensorRT 模型

SpringBoot中使用单例模式+ScheduledExecutorService实现异步多线程任务(若依源码学习)

场景 若依前后端分离版手把手教你本地搭建环境并运行项目: https://blog.csdn.net/BADAO_LIUMANG_QIZHI/article/details/108465662 设计模式-单例模式-饿汉式单例模式、懒汉式单例模式、静态内部类在Java中的使用示例: https://b ......

EF First 生成数据模型

//创建目录:mkdir EFCoreScaffoldexample//进入目录:cd EFCoreScaffoldExample//创建控制台项目:dotnet new console//添加依赖:dotnet add package Microsoft.EntityFrameworkCore.S ......
模型 数据 First EF

单行文本过多、多文本过多出现省略号或小点点

1、单行文本过多时展示小点点.... .ellipsis { overflow: hidden; //超出隐藏 white-space: nowrap; //不换行 text-overflow: ellipsis; //变成小点点 } 2、多文本换行指定第几行出现小点点 .name { font-s ......
过多 文本 省略号

使用PyTorch实现混合专家(MoE)模型

Mixtral 8x7B 的推出在开放 AI 领域引发了广泛关注,特别是混合专家(Mixture-of-Experts:MoEs)这一概念被大家所认知。混合专家(MoE)概念是协作智能的象征,体现了“整体大于部分之和”的说法。MoE模型汇集了各种专家模型的优势,以提供更好的预测。它是围绕一个门控网络 ......
模型 PyTorch 专家 MoE

记录下在linux部署大语言模型和聊天服务、简历服务等

1、弄清楚外网、内网的区别 2、宝塔面板的使用。 命令行输入 bt 、 bt default(本质是linux开了个端口服务用于宝塔管理服务、代理服务等) 3、netstat -tuln 查看正在运行的端口。 4、服务都启动之后,用宝塔代理相关端口 , 使用 ufw 、 iptables、 fire ......
模型 语言 简历 linux

调试分析 Linux 0.00 多任务切换

当执行完 system_interrupt 函数,执行 153 行 iret 时,记录栈的变化情况。 任务0在刚进入system_interrupt函数时(调用中断int 0x80处理程序),栈空间为任务0的内核栈,即krn_stk0。(CS = 0X8, SS = 0x10, ESP = 0xe4 ......
任务 Linux 0.00 00

unity3d修改模型位置

using System.Collections; using System.Collections.Generic; using UnityEngine; public class VCCameraWorkerController : MonoBehaviour { public Vector3 ......
模型 位置 unity3d unity3 unity

Omics辅助育种统计方法:最小二乘与混合模型

此幻灯片是来自“Omics辅助育种统计方法”短期课程中的一节:Applications for Ordinary Least Squares and Mixed Models。作者Malachy Campbell,博后毕业于康奈尔大学,是一名计算生物学家,专注于统计基因组学和数量遗传学。热衷于从大规 ......
模型 方法 Omics

GS | 佛罗里达大学Salvador报告:数量遗传和育种中的混合模型

本报告来自佛罗里达大学Salvador A. Gezanboshi博士。Salvador是一位拥有20多年经验的育种家/数量遗传学家,在育种、统计分析和遗传改良咨询方面有着丰富的经验。同时,他也是VSN的国际顾问,没错,就是那个开发了大名鼎鼎的ASReml的VSN。在大学或研究机构任职期间,他主要集 ......
Salvador 模型 数量 报告 大学

浦语书生大模型实战训练营01笔记

大模型总的发展趋势:单一模型处理单一任务到一个模型解决多个任务 书生.浦语大模型开源历程:internLM大模型发布-》全面商业、开源支持8k语境全链路开源体系》多模态预训练语料库开源发布-》1.1版本迭代升级,开源智能体框架支持语言模型到智能体升级转换-》增强版发布开源工具全线升级 书生.浦语大模 ......
训练营 书生 实战 模型 笔记

R语言分布滞后非线性模型(DLNM)研究发病率,死亡率和空气污染示例|附代码数据

全文下载链接:http://tecdat.cn/?p=21317 最近我们被客户要求撰写关于分布滞后非线性模型(DLNM)的研究报告,包括一些图形和统计输出。 本文提供了运行分布滞后非线性模型的示例,同时描述了预测变量和结果之间的非线性和滞后效应,这种相互关系被定义为暴露-滞后-反应关联 数据集包含 ......

R软件文本挖掘分析服装公司职位要求数据和分布地理可视化

全文链接:https://tecdat.cn/?p=34793 原文出处:拓端数据部落公众号 随着数据时代的到来,大数据分析已成为企业和研究机构决策的重要依据。特别是在人力资源管理领域,对职位要求数据的深入挖掘和分析,对于理解行业趋势、优化招聘策略以及提升组织绩效具有重要意义。本文将帮助客户利用R软 ......
文本 地理 职位 服装 数据

什么是大语言模型的“幻觉”

使用ChatGPT的朋友应该遇到过这样的情况,模型有时候会答非所问甚至自相矛盾,这种情况被成为大语言模型的“幻觉”,即在处理和生成文本时出现的一些特定的错误或误解。这些幻觉可能源于模型对现实世界的理解不足、数据训练的偏差、或者算法本身的局限性。 出现幻觉的原因有几个方面: 1、数据训练偏差 LLM通 ......
幻觉 模型 语言

多模态大模型少样本自适应综述

前言 在医学成像和遥感等一些细粒度领域,多模态基础模型的性能往往不尽人意。因此,许多研究者开始探索这些模型的少样本适应方法,逐渐衍生出三种主要技术途径:1)基于提示的方法;2)基于适配器的方法;3)基于外部知识的方法。尽管如此,这一迅速发展的领域产生了大量结果,但尚无全面的综述来系统地整理研究进展。 ......
模态 样本 模型

大模型RAG之向量检索技术-结合LSTM模型编码

本文将介绍两种编码方式,一种直接采用bert进行编码query与待匹配数据;另一种将待匹配数据构造成key-value的形式,key表示从每个待匹配数据的概念或者抽象描述,value是对应的待匹配数据,将query和key进行编码,lstm从过query查询到key之后,就可以获取对应的value ......
模型 向量 编码 技术 LSTM

PV视角之3D检测模型Sparse4D系列

在自动驾驶视觉感知系统中,为了获得环绕车辆范围的感知结果,通常需要融合多摄像头的感知结果。比较早期的感知架构中,通常采用后融合的范式,即先获得每个摄像头的感知结果,再进行结果层面的融合。后融合范式主要的问题在于难以处理跨摄像头的目标(如大卡车),同时后处理的负担也比较大。而目前更加主流的感知架构则是 ......
视角 Sparse4D 模型 Sparse4 Sparse

什么是大模型RAG?RAG与funtionCalling的区别是什么?

大模型的RAG(Retrieval-Augmented Generation)与Function Calling都是用于增强大型语言模型(如GPT)的技术,但它们的工作原理和应用场景有所不同。 Retrieval-Augmented Generation (RAG): 原理:RAG结合了信息检索和文 ......
funtionCalling RAG 模型

Spark任务存在大量Task失败记录分享

最近Spark任务调度任务跑的时间比平时慢很多,查看SparkUI发现有大量的Task被异常终止,查看日志发现了有几个问题,记录一下。 根据日志,主要涉及任务被终止、YARN集群中的抢占问题以及网络连接错误。 1、任务被终止的警告: WARN Lost task 87.0 in stage 6.0 ......
任务 Spark Task

模型类序列化器

1 原来用的Serilizer跟表模型没有直接联系, 模型类序列化器ModelSerilizer,跟表模型有对应关系 2 使用 class BookModelSerializer(serializers.ModelSerializer): class Meta: model=表模型 # 跟哪个表模型 ......
序列 模型

vue中引入TinyMCE实现富文本编辑器(转载)

原文链接:https://blog.csdn.net/qq_26479645/article/details/129255009 整片文章是以vue2.X 引入tinymce富文本编译器 首先,先确认你的vue版本是 2 还是 3 ,查看项目的package.json中vue的版本,我的是2.5.2 ......
编辑器 文本 TinyMCE vue

【略读论文|大模型相关】Zero-Shot Relational Learning on Temporal Knowledge Graphs with Large Language Models

时间:2023 学校:慕尼黑大学 创新点: 1.据我们所知,这是第一个试图在TKGF背景下研究零射击关系学习的工作。 2.我们设计了一种基于llm的方法zrLLM,并设法在零射击关系推理中增强各种基于嵌入的TKGF模型。 3.实验结果表明,zrLLM有助于大大提高所有考虑的TKGF模型对包含未见零射 ......

星型模型&雪花模型

数据集市(Data Mart)也有称ADS(Application Data Store),数据集市将主题层和基础层的数据按照各业务的实际需求进行聚合,形成宽表或数据立方体(Cube),可直接供业务部门和数据分析团队使用。 数据集市中主要存在的是事实表(fact)和维度表(dimension)。 事 ......
模型 雪花 amp

R语言GARCH族模型:正态分布、t、GED分布EGARCH、TGARCH的VaR分析股票指数|附代码数据

全文链接:http://tecdat.cn/?p=31023 最近我们被客户要求撰写关于GARCH族模型的研究报告,包括一些图形和统计输出。 如何构建合适的模型以恰当的方法对风险进行测量是当前金融研究领域的一个热门话题 ( 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** )。 VaR方法作为当 ......
正态分布 模型 指数 语言 代码

关于大数据平台上任务管理的思考

本文于2019年7月16日完成,发布在个人博客网站上。 考虑个人博客因某种原因无法修复,于是在博客园安家,之前发布的文章逐步搬迁过来。 作业,比如提交一个hive脚本到计算平台上运行,这个脚本宏观上称为一个作业。 任务,比如mapper,reducer等。 资源,比如CPU时间,内存,硬盘IO,网络 ......
任务 数据 平台

AI_NLP以及SAM的理解-分割模型

机器学习 一般机器学习分为有监督学习,无监督学习和强化学习 无监督学习 Unsupervised Learning Self-Supervised Learning,又称为自监督学习 -Self-Supervised Learning 的核心思想 Masked Autoencoders Are Sc ......
模型 AI_NLP NLP SAM AI

海豚²来了丨DolphinDB 集成 DolphinScheduler,任务调度更轻松

DolphinDB 是一款高性能时序数据库。DolphinDB 集成了功能强大的编程语言和高容量高速度的批流一体数据分析系统,为海量数据(特别是时间序列数据)的快速存储、检索、计算及分析提供一站式解决方案。在实际生产环境中,经常存在数据导入、转换、查询计算,更新等一系列流程任务,各个部分之间存在依赖 ......
DolphinScheduler 海豚 DolphinDB 任务 178

flask-apscheduler定时任务

【python】 通过 flask-apscheduler 实现定期执行任务_python flask 定时任务-CSDN博客 Python+flask+flask-apscheduer实现定时下发任务 - 刚刚好1 - 博客园 (cnblogs.com) ......
flask-apscheduler apscheduler 任务 flask

用一张图片测试几个大模型的看图理解,文心一言表现不佳,通义千问了解最到位!

样图如下: 用上面的图片,在几个主流的AI大模型中进行识别理解,最终的理解各有不同。 不过最让我意外的是 文心一言 居然理解的最不到位! 下图是文心一言的看图理解: 下图是通义千问的看图理解: 下图是讯飞星火的看图理解: 大家觉得哪一个理解的最到位????? ......
文心 模型 图片
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