模型 方式yolov5 yolov
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 ......
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 ......
git比较安全的提交方式
git status git add . git commit -m"文字说明" git fetch && git rebase 如果无冲突 git push origin feature/init 如果有冲突,则先解决冲突，然后 git add . git rebase --continue gi ......
SQLServer创建用户后无法登录，报错18456的解决方式
原因：SQLServer没有设置为混合模式。 解决方法： 服务器本地通过Windows验证，打开SQLServer 右键服务器，选择安全性，选择为混合验证模式，然后重启SQLServer服务即可。 ......
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 ......
Inno 安装 包的制作脚本 文件， 包含jdk, mysql, 的安装和快捷方式的创建
; 脚本由 Inno Setup 脚本向导 生成！; 有关创建 Inno Setup 脚本文件的详细资料请查阅帮助文档！ #define MyAppName "myApp"#define MyAppVersion "1.0"#define MyAppPublisher "信息化推进课"#define ......
【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 ......
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 ......
编译Cython代码的方式
title: aliases: tags: - Python/Cython category: 方法 stars: url: creation-time: 2024-01-08 16:12 modification-time: 因为 [[Cython]] 是 Python 的超集，所以 Python ......
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 ......
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？？？？？ ......
SDL_Quit: 清理SDL2资源的正确方式
SDL_Quit是SDL2库中的一个重要函数，用于清理SDL2库初始化时所分配的资源。在SDL应用程序的生命周期结束时，正确使用SDL_Quit是确保资源被释放的关键步骤。本文将深入介绍SDL_Quit的使用方法和注意事项，并通过示例代码进行详细说明。 SDL_Quit函数的基本用法 SDL_Qui ......
免费获取 IntelliJ IDEA 激活码的 7 种方式（2024 最新版）
大家好，我是R哥。 你还在满世界找 IntelliJ IDEA 激活码？ 前两年，我给大家分享了《免费获取 IntelliJ IDEA 激活码的 6 种方式》，很多小伙伴表示获取到了，我个人也是，我每年都在免费续期。 时过境迁，都 2024 年了，这 6 种获取激活码的方式也该给大家更新了。 这篇整 ......
maven添加本地包依赖的两种方式
maven添加本地包依赖 1、通过 <scope>system</scope> 的依赖方式引入 2、通过mvn install 命令将依赖包添加到本地maven仓库 1、<scope>system</scope> 的依赖方式引入比如项目目录下有lib/errorWordsCore-1.0.jar需求 ......
使用docker搭建deepspeed多机多卡分布式微调大模型环境
前置环境：两台可以互通的centos服务器（服务器1、服务器2），docker，NVIDIA驱动 docker创建overlay共享网络 1）选用服务器1作为manage节点进行初始化，执行docker swarm init Swarm initialized: current node (ly4d ......
公共仓库元模型(CWM)（转）
转自：https://www.jianshu.com/p/21207b50084a 一、什么是CWM？ 在我们学习一个新东西时，首先得弄懂明白它是用来干什么的？然后通过实例与理论交错学习，CWM——Common Warehouse Metamodel, 很明显翻译过来时公共仓库元模型，CWM的提出主 ......
echars x轴坐标显示不全处理方式
显示不全的效果 xAxis中添加 axisLabel: { //x轴文字的配置 show: true, interval: 0,//使x轴文字显示全 } axisLabel中添加以下进行格式化 axisLabel: { //x轴文字的配置 show: true, interval: 0,//使x轴文 ......
Atlas关系型数据库元数据模型
[ { "category": "ENTITY", "guid": "00b4a314-1185-4cd4-84e9-20275990d58d", "createdBy": "hadoop", "updatedBy": "hadoop", "createTime": 1615973091411, " ......
【burp系列】burp抓包app安卓模拟器（wifi方式）
一、避坑四项 不要用某电模拟器，惨烈的教训。尤其是新手朋友。（部分流量走proxifier，但是bp抓不到，最新版bp也抓不到；根目录只读，无法挂载，因为adv还无法更改，太麻烦了） 模拟器得要看看是否有adv配置，最好避开这种版本，否则装证书问题太多了。 burp版本不要太旧，最多比最新的晚一年。 ......
8种超简单的Golang生成随机字符串方式
本文分享自华为云社区《Golang生成随机字符串的八种方式与性能测试》，作者： 张俭。 前言 这是**icza**在StackOverflow上的一篇高赞回答，质量很高，翻译一下，大家一起学习 问题是：go语言中，有没有什么最快最简单的方法，用来生成只包含英文字母的随机字符串 icza给出了8个方案 ......
使用知识图谱提高RAG的能力，减少大模型幻觉
在使用大型语言模型(llm)时，幻觉是一个常见的问题。LLM生成流畅连贯的文本，但往往生成不准确或不一致的信息。防止LLM产生幻觉的方法之一是使用提供事实信息的外部知识来源，如数据库或知识图谱。 向量数据库和知识图谱 向量数据库 向量数据库是表示实体或概念(如单词、短语或文档)的高维向量的集合。数据 ......
三维模型的几何坐标纠正应用探讨
三维工厂K3DMaker是一款三维模型浏览、分析、轻量化、顶层合并构建、几何校正、格式转换、调色裁切等功能专业处理软件。可以进行三维模型的网格简化、纹理压缩、层级优化等操作，从而实现三维模型轻量化。轻量化压缩比大，模型轻量化效率高，自动化处理能力高；采用多种算法对三维模型进行几何精纠正处理，精度高，... ......
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 ......
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 ......
二级端口的ssh隧道转发方式（使用MobaSSHTunnel）
在使用ssh远程连接服务器时，由于许多服务器并没有公网ip或者不能从内部直接访问，故经常采用使用跳板机端口转发的形式访问服务器。此时我们ssh连接服务器的形式便是一个ip地址加冒号端口号(xxx.xxx.xx.xxx:xxxx)的形式。 但是在实际使用中，我们经常会有些网络和数据交换操作需要用到这个 ......
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 ......
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 ......
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 ......