模型 时代mlops aigc
文档理解的新时代：LayOutLM模型的全方位解读
一、引言 在现代文档处理和信息提取领域，机器学习模型的作用日益凸显。特别是在自然语言处理（NLP）技术快速发展的背景下，如何让机器更加精准地理解和处理复杂文档成为了一个挑战。文档不仅包含文本信息，还包括布局、图像等非文本元素，这些元素在传递信息时起着至关重要的作用。传统的NLP模型通常忽略了这些视觉 ......
倾斜摄影三维模型的根节点合并的轻量化技术方法分析
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，... ......
R语言马科维茨Markowitz均值-方差(风险投资模型)分析最优投资组合数据预期收益率可视化|附代码数据
全文链接：https://tecdat.cn/?p=33146 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科维茨Markowitz均值-方差(风险投资模型)的研究报告，包括一些图形和统计输出。 证券及其它风险资产的投资首先需要解决的是两个核心问题：即预期收益与风险。 那么如何测定组合 ......
r语言有限正态混合模型EM算法的分层聚类、分类和密度估计及可视化|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=23825 最近我们被客户要求撰写关于有限正态混合模型EM算法的研究报告，包括一些图形和统计输出。 简介 本文介绍了基于有限正态混合模型在r软件中的实现，用于基于模型的聚类、分类和密度估计。提供了通过EM算法对具有各种协方差结构的正态混合模型进行参数 ......
万媒易发：以RPA自动化和AIGC为基础实现多平台分发
引言 在当今数字化时代，信息传播的速度越来越快，多平台分发成为了内容创作者们必须面对的重要挑战之一。为了解决这一难题，我们可以借助RPA（Robotic Process Automation）自动化和AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）技术， ......
【AI 安全探索】AI 流行的时代，我们应该担心什么？
视频地址：https://www.bilibili.com/video/BV1eg4y1Q7N5/ 是未来危机，还是眼下的问题？🌍 Sasha Luccioni 是 Hugging Face 团队的道德和可持续人工智能研究员，被邀请做了 TED 演讲 📢 演讲主题也是最近在 AI 伦理道德方面的 ......
小白必知：AIGC 和 ChatGPT 的区别
原文 ： https://openaigptguide.com/chatgpt-aigc-difference/ AIGC 和 ChatGPT 都是人工智能技术，但它们的功能和应用场景不同。 AIGC（AI-GeneratedContent，人工智能自动生成内容）是人工智能、计算机图形学和深度学习等 ......
一天之内“三个离职群都满了”；飞行出租车的时代就此开启？丨 RTE 开发者日报 Vol.94
开发者朋友们大家好： 这里是 「RTE 开发者日报」 ，每天和大家一起看新闻、聊八卦。我们的社区编辑团队会整理分享 RTE （Real Time Engagement） 领域内「有话题的 新闻 」、「有态度的 观点 」、「有意思的 数据 」、「有思考的 文章 」、「有看点的 会议 」，但内容仅代表编 ......
回归模型和分类模型
在进行模型构建与分析时，模型评价是非常关键的一步。合适的评价指标可以帮助我们准确地衡量模型的性能，从而进行优化和改进。然而，不同的模型和应用场景需要使用不同的评价指标。下面将分别介绍回归模型与分类模型常用的一些评价指标。 一、回归模型评价指标 回归模型常用的评价指标可分为以下三大类： 第1类：回归模 ......
在 Windows 系统上运行 VIC 水文模型
VIC 模型 (Variable Infiltration Capacity Model) 是一个被广泛使用的大尺度分布式水文模型，该模型可同时对水循环过程中的能量平衡和水量平衡进行模拟，弥补了传统水文模型对能量过程描述的不足。该模型被广泛用于水文、气候、生态领域的各种研究，关于该模型的具体介绍可以... ......
熵模型-高斯建模
参考链接 高斯建模 https://blog.csdn.net/won_t/article/details/131136591 端到端的图像压缩 码率估计 目录asfdsad asfdsad ......
Spring配置文件的魔法炼金术：如何制造容器化时代的完美配方
基于现代服务的云原生十二要素理论，我们在采用容器化部署时，要保证同一个镜像可以满足不同环境的部署要求，而不是不同环境打包不同的镜像。本文档主要介绍一种基于spring框架的满足不同环境配置的编译打包方案，满足同一个镜像可以在环境分组下通过启动项配置实现不同环境的部署。 ......
计算机网络的五层（七层）协议：OSI理论上的网络通信模型，TCP/IP实际上的网络通信标准。
计算机网络的五层（七层）协议：OSI理论上的网络通信模型，TCP/IP实际上的网络通信标准。 注：下层是为上层提供服务，下层会把数据传给上层，依赖于下层 请求数据的过程： 返回数据的过程： ......
大模型技术浪潮的潮汐效应
最近这段时间深度体验了一波大模型应用，老实说给我带来的震撼，远超预期。 以前有很多同学咨询我，如何提高自己的技术能力。我的建议是短期学习那些能快速变现的技术，比如16-18年时候自动化测试很火，你就去学习Python+Selenium那一套，学会了最起码跳槽涨薪没问题。 而技术的底层几十年没变了，比 ......
基于WSAAsyncSelect模型的通信程序设计
基于WSAAsyncSelect模型的通信程序设计 一、问题描述 编写Win32程序模拟实现基于WSAAsyncSelect模型的两台计算机之间的通信，要求编程实现服务器端与客户端之间双向数据传递。客户端向服务器端发送“请输出从1到1000内所有的质数”，服务器回应客户端给出结果。 二、代码实现 ① ......
倾斜摄影三维模型的根节点合并的轻量化技术方法分析
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，... ......
R语言和Python对copula模型Gaussian、t、Clayton 和 Gumbel 族可视化理论概念和文献计量使用情况
原文链接：http://tecdat.cn/?p=27240 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copula的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文包含一些直观的示例来说明 copula 理论的核心概念。以下是脚本及其各自用途的简短列表： 首先演示如何使用高斯 copula ......
调和级数枚举倍数模型
调和级数枚举倍数模型 参考博客： 算法学习笔记27：素数筛法【埃氏筛法、线性筛法】 OI&ACM]调和级数枚举倍数模型 板子(时间复杂度\(O(nlogn)\))： for(int i = 1;i<=n;i++) { for(int j = i;j<=n;j += i) { ??? } } 应用： ......
行行AI直播：2023极新AIGC行业峰会
近年来，深度学习技术的进步推动了AIGC在各个领域的应用发展，年轻能打、经验丰富的创始人群体，各个行业大模型的发布，大量的资本涌入…… 然而，在热风口下最重要的是进行冷思考。 独角兽代表着商业的最新风口，也是时代的弄潮儿。在双循环格局下，中国AIGC的机会和未来是什么？大模型、人工智能、语料库等商业 ......
关于Java内存模型
（面试被问到，想到之前有个笔记，整理一下发出来。） 内存模型可以理解为在特定的操作协议下，对特定的内存或高速缓存进行读写访问的过程抽象。不同架构的物理机器可以拥有不一样的内存模型，而Java虚拟机也有自己的内存模型。 Java内存模型（Java Memory Model，JMM）是来屏蔽各种硬件和操 ......
突破视界：图像识别在智慧时代的崭新前景
在智慧时代的浪潮中，图像识别技术如一支崭新的利箭，突破视界，引领着科技的巅峰。这项技术的崛起不仅改变了我们对于图像处理的认知，更为智能化的未来开启了崭新的前景。 **1. 深度学习的引领：** 图像识别技术的突破主要得益于深度学习的崛起。通过深度神经网络的训练，计算机能够模拟人类的视觉系统，实现对图 ......
生产效率的革新：腾讯混元大模型实测！
自从年初以ChatGPT为代表的人工智能大模型爆火之后，市场上随之出现了很多大模型相关的工具。作为一个IT行业的技术人员，肯定不会放过这种对新技术尝鲜的机会。 最近腾讯推出了自己的大模型：混元。目前刚开始内测，为此我特意找认识的腾讯小伙伴帮我开通了内测资格，提前体验了一下腾讯的混元大模型在实际工作中 ......
三维模型的顶层合并构建的纹理压缩与抽稀关键技术分析
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，... ......
带你了解大语音模型的前世今生
大规模语言模型（Large Language Models，LLM），也称大规模语言模型或大型语言模型，是一种由包含数百亿以上参数的深度神经网络构建的语言模型，使用自监督学习方法通过大量无标注文本进行训练。 ......
如何在langchain中对大模型的输出进行格式化
简介 我们知道在大语言模型中, 不管模型的能力有多强大，他的输入和输出基本上都是文本格式的，文本格式的输入输出虽然对人来说非常的友好，但是如果我们想要进行一些结构化处理的话还是会有一点点的不方便。 不用担心，langchain已经为我们想到了这个问题，并且提出了完满的解决方案。 langchain中 ......
PubMedBERT:生物医学自然语言处理领域的特定预训练模型
今年大语言模型的快速发展导致像BERT这样的模型都可以称作“小”模型了。Kaggle LLM比赛LLM Science Exam 的第四名就只用了deberta，这可以说是一个非常好的成绩了。所以说在特定的领域或者需求中，大语言模型并不一定就是最优的解决方案，“小”模型也有一定的用武之地，所以今天我 ......
Walrus 0.4发布：单一配置、多态运行，体验下一代应用交付模型
全新应用模型上线一仅需单一配置，即可在多种模态的基础设施及环境中运行包括应用服务及周边依赖资源在内的完整应用.. ......
熵模型-为什么使用条件概率优于个元素独立的全分解模型？
熵模型 论文<VARIATIONAL IMAGE COMPRESSION WITH A SCALE HYPERPRIOR 提出使用超先验，来捕获潜在表示的超先验。 追根溯源发现：在香农的通信理论中给出数学解释 即，使用联合分布比独立分布更优 如果有先验的信息，对后续编码而言其不确定性会更小，从而获得 ......
UML模型图之类图——以图书馆管理系统为例
UML模型图中类图是依据系统结构从静态观点描述系统的视图，它定义系统中的对象和类及类之间的关系，以及类的内部结构，即类的属性和操作。 通过分析图书管理系统的用例模型和系统功能需求，作为借阅者(Borrower)需要有查书、借书、还书的行为(BorrowerInf)，老师(Teacher)和学生(St ......