模型 杀手 领域 时代
阶梯网格计数模型 & Codeforces 1770G - Koxia and Bracket 题解
更差的阅读体验（bushi） 其实 2022 年省选前联考出过类似的套路，但当时太鸽了就没有总结。 阶梯网格计数问题是指以下一类问题： 问题：给定一个 $n$ 列阶梯状网格图，第 $i$ 列高度为 $c_i$（保证 $c_i$ 不降），每次可以向上或向右走一步，不能超出网格边界（即所有经过的点 $( ......
如何理解人工智能领域 LLM 的 No notion of time or chronological order 这一局限性？
在人工智能领域，LLM代表“大型语言模型”。当一个LLM处理一段文本时，它通常只考虑当前的句子，而不考虑整个上下文中的时间或时间顺序。 这种局限性意味着LLM无法处理一些需要考虑时间或时间顺序的任务。例如，如果一个LLM被用来预测天气，它可能无法考虑先前的天气预报，这会影响其预测准确性。同样，在一些 ......
什么是软件开发领域的 disruptive innovation
“Disruptive innovation”（颠覆性创新）是由哈佛商学院教授克莱顿·克里斯坦森提出的概念，指的是一种新技术、新产品或新服务，能够彻底颠覆传统市场和商业模式，重新定义行业格局和规则。 通常情况下，这种创新并非针对已有的市场和客户需求，而是面向未开发或不满足市场需求的新领域。创新者通常 ......
什么是软件开发领域的 obsolete 或者 deprecated 含义
我们在学习一门编程语言或者说使用一些工具 API 时，经常会看到文档或者 API 参数说明里，标注了 obsolete，deprecated，deprecation 等字眼。 这些单词代表什么含义呢？ obsolete 特性 在软件设计领域，obsolete 特性代表着某些功能或API已经被废弃或不 ......
什么是云计算领域的 orphaned resources
云计算领域的"orphaned resources"是指在云计算环境中被遗弃、无人使用、但仍然被占用资源的情况。这些资源可能是虚拟机、存储设备、网络接口、数据库实例等等。这些资源通常是由于误删除、应用程序错误、部署失误、人员变动等原因而遗留下来。 这些遗弃的资源不仅会占用资源，还会导致安全风险，因为 ......
什么是软件开发领域的 roll-forward 发布策略
使用 roll-forward 方法，意味着只有最新版本的库才会获得错误修复和新功能。 软件开发和发布领域的 roll-forward 方法是一种基于版本控制的策略，其中只有最新版本的软件库或组件会被支持、更新和维护，旧版本则不再得到官方支持。这意味着在软件库或组件的更新过程中，只有最新版本才能获得 ......
对doccano自动标注使用的默认UIE模型进行微调以提高特定领域的实体识别能力，提高标注速度
虽然doccano的自动标注使用默认的UIE模型可以识别出一定的实体，但是在特定领域或者因为实体类别名不能被理解很多实体是识别不了的，所以我们可以通过自己标注的数据对模型进行微调来满足我们Auto Labeing的需求。 预处理doccano标注的数据 该章节详细说明如何通过doccano.py脚本 ......
打破双亲委派模型方法
自定义一个继承了ClassLoader的加载器，然后重写loadClass方法。若不想打破则重写findClass方法即可。 我们比较熟悉的 Tomcat 服务器为了能够优先加载 Web 应用目录下的类，然后再加载其他目录下的类，就自定义了类加载器 WebAppClassLoader 来打破双亲委托 ......
AI大模型加速RPAxAI时代到来，谁会是RPA领域的杀手级应用？
GPT等AI大模型震撼来袭，基于RPA的超级自动化仍是最佳落地载体 对话弘玑CPO贾岿，深入了解国产RPA厂商对AI大模型的探索与实践 文/王吉伟 关于RPA已死的说法，在中国RPA元年（2019年）投资机构疯狂抢项目之时就已经有了。 说它会死的，一般会认为RPA是一种过时的技术，一种打补丁的技术， ......
领域驱动设计-软件核心复杂性应对之道：第三章
三、绑定模型和实现 模型种类繁多，目的各有不同，即使是那些仅用于软件开发项目的模型也是如此。领域驱动设计要求模型不仅能够指导早期的分析工作，还应该成为设计的基础。这种设计方法对于代码的编写有着重要的暗示作用。不太明显的一点就是：领域驱动设计要求一种不同的建模方法..... 3.1 模式：model- ......
人工智能的预训练基础模型的分类
预训练基础模型 预训练基础模型是指在大规模语料库上进行预训练的通用人工智能模型。在自然语言处理（NLP）领域，这些模型通常是基于深度神经网络的语言模型，可以用于各种任务，如文本分类、命名实体识别、机器翻译等。 目前，人工智能领域的预训练基础模型主要有以下几种： BERT（Bidirectional ......
m基于混合高斯模型和帧间差分相融合的自适应视频背景提取算法matlab仿真
1.算法仿真效果 matlab2013b仿真结果如下： 混合高斯模型背景提取: 利用混合高斯模型处理这段视频，黑车已经运动离开画面左下角时，左下角仍然有黑车，这种现象我们称为“鬼影”。其产生的原因是由于混合高斯模型是对图像每个像素建立模型，所以算法的更新速度跟不上物体的变化，产生了滞留情况，这就是“ ......
UE中根据场景模型，导出缩略图
在实际使用中，我们有了很多模型，但是有时候我们需要这些模型对应的缩略图，比如我有很多物品，我想弄个仓库，有2种方式，要么，弄个仓库场景，一个物体一个格子摆放第二种，就是为每个物体制作一个缩略图 如果一个一个制作，太麻烦了，通过程序我们可以批量导出。 教程如下： 1.先组织关卡，准备好展示柜台，以及灯 ......
深入了解 Transformers – Part 1: 介绍 Transformer 模型
动动发财的小手，点个赞吧！ 自从最新的Large Language Models（LLaM）发布以来，如OpenAI的GPT系列、开源模型Bloom或谷歌发布的LaMDA等，Transformer展现出了巨大的潜力，成为了深度学习的前沿架构楷模。 尽管已经有几篇文章介绍了 transformer 及 ......
模型评估指标——sklearn.metrics模块
sklearn.metrics模块 该模块主要包含分数函数、性能指标、成对指标、距离计算 1. 分类性能指标 1.1. accuracy_score() 计算所有样本中分类正确样本所占的比例 语法 ## 语法 sklearn.metrics.accuracy_score(y_true, y_pred ......
drf之定制返回样式SerializerMethodField与在表模型中定制
SerializerMethodField 定制返回的样式为person:{name:xxx,age:xxx}或person:[{name:xxx, age:xxx},{name:yyy, age:yyy}...]等，就可以使用到SerializerMethodField 语法 在序列化类中进行定义 ......
GPT-NER：通过大型语言模型的命名实体识别
讲在前面，chatgpt出来的时候就想过将其利用在信息抽取方面，后续也发现了不少基于这种大语言模型的信息抽取的论文，比如之前收集过的： https://github.com/cocacola-lab/GPT4IEhttps://github.com/RidongHan/Evaluation-of-C ......
多卡训练yolo系列模型
直接在后台服务器运行 输入命令 nohup python train.py > out.log 2>&1 & 注意，一定要用 “ nohup <运行程序> > out.log 2>&1 & ”，让程序在后台运行。原因是，从下载巨大的数据集，到训练 YoloV5 模型，前后要运行十几个小时。在这段时间 ......
怎么裁剪LLM（大语言模型）的vocab（词表）？
怎么裁剪LLM（大语言模型）的vocab（词表）？ Part1前言 对于一些多语言的大语言模型而言，它的词表往往很大。在下游使用这些模型的时候，可能我们不需要其它的一些语言，例如只需要中文和英文，此时，我们可以对其vocab进行裁剪，既可以大大减少参数量，也能够保留模型的性能，接下来以Bloom模型 ......
YOLO超快时代终结了 | RT-DETR用114FPS实现54.8AP，远超YOLOv8
前言 本文首先分析了现代实时目标检测器中NMS对推理速度的影响，并建立了端到端的速度基准。为了避免NMS引起的推理延迟，作者提出了一种实时检测Transformer（RT-DETR），这是第一个实时端到端目标检测器。具体而言，设计了一种高效的混合编码器，通过解耦尺度内交互和跨尺度融合来高效处理多尺度 ......
深度学习基础入门篇[六(1)]：模型调优：注意力机制[多头注意力、自注意力]，正则化【L1、L2，Dropout，Drop Connect】等
深度学习基础入门篇[六(1)]：模型调优：注意力机制[多头注意力、自注意力]，正则化【L1、L2，Dropout，Drop Connect】等 ......
零样本文本分类应用：基于UTC的医疗意图多分类，打通数据标注-模型训练-模型调优-预测部署全流程。
零样本文本分类应用：基于UTC的医疗意图多分类，打通数据标注-模型训练-模型调优-预测部署全流程。 1.通用文本分类技术UTC介绍 本项目提供基于通用文本分类 UTC（Universal Text Classification） 模型微调的文本分类端到端应用方案，打通数据标注-模型训练-模型调优-预 ......
推荐系统的双塔模型，问答
想问一下各位大佬：1.推荐系统的双塔模型中，为什么用户向量和商品向量的内积可以表示用户对物品的兴趣呢？因为内积描述的是两个向量之间的相似度，而用户和物品的特征差别很大。2.即便用户和物品很相似，可以用相似度来刻画喜爱程度吗？ ......
《rv1109 部署yolov5训练模型汇总》
环境以及相关软件版本：yolov5(v5.0)、Ubuntu18.04、rknn-toolkit 1.7.3、rv1109 一.yolov5环境安装 1 conda安装 1.1 Anaconda 安装包： 在浏览器中打开 https://www.anaconda.com/products/indiv ......
分布滞后线性和非线性模型（DLNM）分析空气污染（臭氧）、温度对死亡率时间序列数据的影响|附代码数据
全文下载链接 http://tecdat.cn/?p=23947 最近我们被客户要求撰写关于分布滞后线性和非线性模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 分布滞后非线性模型（DLNM）表示一个建模框架，可以灵活地描述在时间序列数据中显示潜在非线性和滞后影响的关联。该方法论基于交叉基的定义，交叉基是由 ......
R语言神经网络模型预测多元时间序列数据可视化
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32198 原文出处：拓端数据部落公众号 多元时间序列建模一直是吸引了来自经济，金融和交通等各个领域的研究人员的主题。多元时间序列预测的一个基本假设是，其变量相互依赖。 在本文中，我们使用了专门针对客户的多元时间序列数据设计的神经网络框架，拟合单隐层 ......
地形模型贴正射影像图
一、GlobalMapper的DEM输出为dxf格式 1. 1加载tif格式的DEM，加载时注意选择yes elevation data。 1.2 Export elevation grid format-》DXF Mesh或DXF Point file， （1）选择DXF Mesh （2）输出DX ......
linux安全模型
linux安全模型Linux是一个多用户、多任务的操作系统，具有很好的稳定性与安全性，在幕后保障Linux系统的安全则是一系列复杂的配置工作。本章将详细讲解文件的所有者、所属组以及其他人可对文件进行的读（r）、写（w）、执行（x）等操作，还可以在Linux系统中添加、删除、修改用户账户信息。我们还可 ......