模型 杀手 领域 时代
OpenCV加载深度学习模型
本文使用OpenCV加载深度学习模型，实现了对传入的单张图像或多张图像进行预测。 步骤： 首先读入Caffe框架训练好的模型，然后对输入图像进行预处理操作，并将其传入已构建的网络模型，最后对得到的预测结果进行排序，找到概率最大的，通过标签文件得到最终预测的结果并进行输出展示。 1.单张图像 (1)构 ......
词向量在各个历史阶段的经典模型
one-hot 词表有多大，每个词的词向量就有多少维 不足 稀疏。 没有语义信息。 Word2Vec 两种训练框架： CBOW：上下文预测中心词 skip-gram：中心词预测上下文 （word embedding多用这种） word2vec的词向量考虑到了词的前后一定窗口内的上下文语义信息，且表示 ......
练习——管程法，信号灯法简单的实现生产者消费者模型
package com.thread_; //管程法解决生产者消费者模型 public class PC1 { public static void main(String[] args) { SynContainer container = new SynContainer(); Producto ......
HMM模型原理
隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是统计模型，它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。其难点是从可观察的参数中确定该过程的隐含参数。隐马尔可夫模型（HMM）可以用五个元素来描述，包括2个状态集合和3个概率矩阵：1. 隐含状态 S、2. 可观测状态 O、3. 初始状 ......
云原生时代崛起的编程语言Go基础实战
Go语言由于来自全球技术大厂谷歌创造及推动，其生态发展极其迅速，有可能成为未来十年内最有统治力的开发语言。本篇主要介绍Go目前发力的使用场景、开发环境、基础命令、命名规范，进一步了解其原生标准库的强大，最后通过多个Go代码示例演示了基础语法的使用，从而具备初级编程能力。 ......
m通过目标形心提取、颜色模型以及边缘提取实现两个相向移动人员交叉遮挡过程的检测和分割matlab仿真
1.算法仿真效果 matlab2013b仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 我对这种类型的问题的做了几方面研究，总的归纳来讲又如下几个方面：对于交叉问题，目前所了解的方法，视频必须满足如下几个要求： 第一：视频的背景需要静止，或者说不能又太大的抖动，否则会导致较大的干扰； 第二：视频上物体必须 ......
分类模型的性能评估指标总结
机器学习中所用模型的好坏需要通过一些量化的指标来评估。对于分类模型，是通过：1）精度（Accuracy）；2）准确率（Precision）；3）召回率（Recall）；4）F1分数；5）ROC（Receiver operating characteristic curve）曲线；6）AUC（Area ......
AI客服问答机器人-基于ChatGPT实现一个垂直领域的AI问答机器人
我们大家都知道，ChatGPT的强大之处。但是呢，如何让ChatGPT基于我们自己的数据进行回复呢，如何将垂直领域的最新数据“喂”给ChatGPT，使其成为一名领域专家呢。 下面是我自己实现的客服系统，整合好问答知识后的ChatGPT功能，具体的演示如下 登录到后台以后，可以开启向量知识库AI功能， ......
python用支持向量机回归(SVR)模型分析用电量预测电力消费|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=23921 最近我们被客户要求撰写关于SVR的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文描述了训练支持向量回归模型的过程，该模型用于预测基于几个天气变量、一天中的某个小时、以及这一天是周末/假日/在家工作日还是普通工作日的用电量 关于支持向量机的快速说 ......
RocketMQ(二)：领域与消息传输模型
RocketMQ 是一款典型的分布式架构下的中间件，使用异步通信方式和发布订阅的消息传输模型。 RocketMQ的异步通信，系统拓扑简单、上下游耦合较弱，主要应用于异步解耦，流量削峰填谷等场景。 1、领域模型 RocketMQ 中消息的生命周期主要分为消息生产、消息存储、消息消费三部分。生产者生产消 ......
模型层(models层) -- ORM
Django模型层之ORM介绍 我们在使用Django框架开发web应用的过程中，不可避免地会涉及到数据的管理操作（增、删、改、查），而一旦谈到数据的管理操作，就需要用到数据库管理软件，例如mysql、oracle、Microsoft SQL Server等。 ORM全称Object Relatio ......
开启云上高效开发新时代，华为云开发者日东莞站成功举办
摘要：近日，华为云开发者日HDC.Cloud Day东莞站成功举行。 4月26日，华为云开发者日HDC.Cloud Day东莞站成功举行，吸引了400多位开发者前来参会，开发者不仅聆听了华为云技术专家在开源、低代码、软件开发、AI、AIoT等领域的前沿技术分享，还在KooLabs工作坊、展台、企业数 ......
模型的显存和参数量计算
模型的显存和参数量计算 https://blog.csdn.net/weixin_49305813/article/details/119179849 https://blog.csdn.net/NODIECANFLY/article/details/102854842 ......
利用深度学习实现序列模型
利用深度学习实现序列模型 序列问题的含义是接收一个序列作为输入，然后期望预测这个序列的后续。例如继续预测2,4,6,8,10...。这在时间序列中是相当常见的，可以用来预测股市的波动、患者的体温曲线或者赛车所需的加速度。 从原理上说，==卷积神经网络可以有效处理空间信息，那么循环神经网络则能更好处理 ......
大流量时代，如何规划系统流量提升可靠性
摘要：本文主要是对《凤凰架构》的解读，讲述规划系统流量的几种方式。 本文分享自华为云社区《大流量时代，如何规划系统流量提升可靠性》，作者：breakDawn 。 透明多级分流系统 对系统流量进行规划， 要注意以下2个原则 尽可能减少单点部件， 或者减少到达单点部件的流量或者作用 奥卡姆剃刀原则，确定 ......
AI模型是什么？我粗浅的理解
###我粗略的理解为 是一种数学公式。 模型的出现是为了解决问题的。 比如停车场，识别车辆的车牌号，这个问题。我想用机器去实现该怎么实现？ 这时候就可以用模型。 模型就帮我解决了这个问题。 那么新的问题是，模型是怎么解决这个问题的？ 就是训练来的。 如何训练呢？ 多弄点参数，多弄点数据，供模型学习。 ......
相亲成功率100%！技术大佬都在用的SWOT模型【No.3】
SWOT分析法，也称态势分析法或道斯矩阵。分别包含：内部要素的优势和劣势，外部要素的机会和威胁。 SO：利用哪些优势，抓住市场机会 ST：利用哪些优势，减少威胁 OW：利用哪些机会，改善哪些劣势 WT：在哪些威胁中改善哪些劣势 刚京，男，32岁，职业：程序员。 如果刚京想成功牵手心动女嘉宾，首先 ......
视觉定位领域专栏（一）领域介绍、应用场景和研究难点
前言 上一篇介绍了什么是视觉定位，以及视觉定位在各行各业的应用点和目前的研究难点在哪。本篇主要介绍视觉定位领域常用的一些数据集，分为室内定位数据集和室外定位数据集，每个数据集附有数据集获取地址和数据集样例。 本教程禁止转载。同时，本教程来自知识星球【CV技术指南】更多技术教程，可加入星球学习。 欢迎 ......
ChatGPT在工业领域的研究与应用探索-数据与工况认知
我们能够得出来的结论：（1）ChatGPT能够记忆数据信息、关联数据信息与工况的关系、出现工况给出处理措施，本质数据信息也是文字的一种形式；（2）ChatGPT能够找出来降输入认知信息以外的非正常数据信息；（3）在广域网范围内能够给出来处理措施，这个处理措施是有误的。 ......
安装Amos结构方程模型分析软件的方法
本文介绍IBM SPSS Amos软件的安装方法。 Amos是IBM公司旗下一款强大的结构方程建模软件。其捆绑在高级版的SPSS Statistics软件中，但其它版本的SPSS Statistics中并不含Amos，需要单独下载、安装。 1 软件下载 关于Amos软件下载，由于其版本较多，大家自行 ......
为大语言模型建立红队对抗
在巨量文本数据下训练的大语言模型非常擅长生成现实文本。但是，这些模型通常会显现出一些不良行为像泄露个人信息 (比如社会保险号) 和生成错误信息，偏置，仇恨或有毒内容。举个例子，众所周知，GPT3 的早期版本就表现出性别歧视 (如下图) 与 仇恨穆斯林言论 的情况。 一旦我们在使用大语言模型时发现了这 ......
m基于信道差错概率模型仿真对比RS,汉明码以及卷积编译码性能,仿真输出信道差错概率与误码率和仿真速度三维关系图
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 在数字通信系统中, 数字通信系统及其相关部分必须满足误码率的最低规 范要求。误码率是一个非常重要的指标，它衡量着系统性能的好坏，因此在数 字通信领域中经常会遇到误码率的测试问题。误码率[是二进制比特流经过系 统传输后发生差错的概率，其测量方法[ ......
LR模型快速生成SQL脚本
LR模型快速生成SQL脚本 由于经常需要部署新LR模型，需要以SQL的方式在数仓环境中运行。固化LR模型的形式是excel文件，所以写了一个脚本解析这个excel文件，完成模型的快速SQL化 LR模型部署模板 第一行是名称列可以不用管，第二行是线性模型基础得分第三行开始：第一列是表中的列，第二列是表 ......
人工智能运用--我的银行大众客户存款增长预测模型介绍（3）
前面完成了最初的特征选择，基本没有考虑业务逻辑，我直接使用这些特征开始进行预测了。 基于当前业界对XGBoost的推崇，我准备不走弯路，直接上XGBoost进行预测。 从打印的“取数据完成”可以看出数据完全读取了。 下面我们用训练集进行预测，看看说明情况 程序运行了691秒，产生了xgb模型，我们看 ......
视觉定位领域专栏（一）领域介绍、应用场景和研究难点
前言 本篇主要介绍三个方面，即视觉定位领域介绍、应用场景以及研究难点，同时会对专栏后续讲解内容做一个概述。 本教程禁止转载。同时，本教程来自知识星球【CV技术指南】更多技术教程，可加入星球学习。 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。 CV ......
关于聚合根，领域事件的那点事---深入浅出理解DDD
通过小demo的方式跟大家分享一下我对DDD中战术层级的理解，算是抛砖引玉，该理解仅代表我个人在现阶段的一个理解，也可能未来随着业务经验深入，还会有不同的理解。 ......
05-3 液体燃料燃烧：液滴的燃烧（数学模型、影响因素）
  2. 只保存模型的参数， torch.save( ......
扫盲：机器学习中训练模型、数据集都是什么，有什么关系？[大语言模型]
在大数据中，训练模型和数据集是非常重要的概念，它们之间有密切的关系。 训练模型是指使用机器学习算法对数据进行学习和训练，以便能够对新的数据进行预测或分类。训练模型的目的是通过学习数据的规律和特征，从而能够对未知数据进行预测或分类。 数据集是指用于训练模型的数据集合。数据集通常包含大量的数据样本，每个 ......