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模型 杀手 领域 时代

关于软件测试领域的 Happy Path

在软件测试领域，happy path 是指一组测试用例，其中每个测试用例都覆盖了一个顺畅运行的路径，即一组不需要任何异常处理的输入和操作，以及相应的预期输出和结果。通常，这些测试用例被设计为模拟最常见、最基本和最常用的用户行为和用例场景，以确保软件在正常操作条件下可以正确地运行和处理。 例如，在一个 ......
软件测试 领域 Happy 软件 Path

什么是前端开发领域的 Cumulative Layout Shift 问题

CLS 是 Cumulative Layout Shift（累计布局偏移）的缩写，它是一个用于度量网页稳定性的指标。CLS issue 指的是网页在加载过程中存在的累计布局偏移问题，这些问题会导致网页元素在页面上闪烁或跳动，影响用户体验。 在前端开发中，CLS issue 是一个常见的问题，通常由于 ......
前端 Cumulative 领域 Layout 问题

敏捷开发领域里的 Epic 以及和 User Story 的关联关系

在敏捷软件开发领域，Epic（史诗）通常是指一个大型的、跨越多个迭代周期的用户需求或者业务功能。Epic 通常包含多个相关的故事（User Story），这些故事描述了 Epic 所包含的具体功能和需求。 Epic 是敏捷开发中用于管理大型需求和复杂业务的一种方式。它可以帮助团队更好地理解用户需求、 ......
领域 Story Epic User

企业管理软件 Support 领域 的 L1，L2 和 L3 Support 以及 SLA 的概念

在企业管理软件 Support 领域，L1，L2 和 L3 Support 是指支持团队提供技术支持的三个不同级别。 L1 Support，也称为一线支持，是指客户服务中心的第一道支持阶段。L1 支持人员是与客户最先接触的人，他们的主要任务是收集客户的问题，分类和解决常见的技术问题。他们通常有一个预 ......
Support 概念 领域 企业管理 企业

什么是软件测试领域的 Flaky test？

在软件测试领域，Flaky test 是指那些在多次执行中产生不一致结果的测试用例。具体来说，这些测试用例在某些情况下可以成功通过测试，而在其他情况下则会失败，即使是相同的测试环境和测试数据。 Flaky test 可能是由于多种原因引起的，如测试代码中存在的竞态条件、网络延迟或不稳定的测试环境、测 ......
软件测试 领域 Flaky 软件 test

论文阅读记录1——Lmbff（更好的基于微调的语言模型）读后归纳

方法： 基于GPT-3的强大功能：只要给出一个自然语言提示和一些任务演示，GPT-3就能够做出准确的预测，而无需更新其底层局域网的任何权重。 在一个更实际的场景中研究了少数镜头学习，在那里我们使用了更小的语言模型，其中的微调在计算上是有效的。我们提出了lm - bff(更好的语言模型的少量微调)，这 ......
读后 模型 语言 论文 Lmbff

领域驱动设计-软件核心复杂性应对之道：第二章

第二章 语言的交流和使用 2.1 模式 ​ 由于语言上存在鸿沟，领域专家们只能模糊地描述他们想要的东西。开发人员虽然努力去理解一个自己不熟悉的领域，但也只能形成模糊的认识。有少数的团队成员会学着同时说这两种语言，但由于这样的人太少了，信息流会遭遇瓶颈问题，而且他们的翻译也不准确。 ​ 如果语言支离破 ......
复杂性 核心 领域 第二章 软件

GPT模型: Generative Pre-training 生成式无监督预训练

GPT，GPT-2，GPT-3 论文精读【论文精读】_哔哩哔哩_bilibili ELMo：将上下文当作特征，但是无监督的语料和我们真实的语料还是有区别的，不一定符合我们特定的任务，是一种双向的特征提取。 OpenAI GPT: 通过transformer decoder学习出来一个语言模型，不是固 ......
Pre-training Generative training 模型 GPT

预训练模型-从BERT原理到BERT调包和微调

一、BERT原理 BERT取名来自 Bidirectional Encoder Representations from Transformers。架构为：预训练 + fine-tuning（对于特定的任务只需要添加一个输出层)。 1、引言 通过预训练语言模型可显著提高NLP下游任务。限制模型潜力的 ......
BERT 模型 原理

尝试学习训练一个GPT-2对话模型

一、GPT模型的背景知识 GPT-1基础原理： https://www.cnblogs.com/LittleHann/p/17303550.html 原始论文及相关文章： https://d4mucfpksywv.cloudfront.net/better-language-models/langu ......
模型 GPT

在有限 computational budget 下，借助 low-fidelity 模型提高精度

motivation：一些预算用于训 low-fidelity model，剩下预算用于 Monte Carlo 模拟，以得到结果。数学证明：近似 + 递推或迭代或归纳法。总结：目前看来，对我的工作意义不大。 ......
computational low-fidelity 精度 fidelity 模型

AI时代下普通小程序员的想法

在我接触了一系列AI技术后，不禁产生了许多思考。我先后尝试了AI编程、AI写论文、AI写小说、AI绘画等，最近看到了一些关于AI构建虚拟世界以及Auto-GPT的AI类新闻。在这个过程中，我心头涌现出诸多疑问和想法。 首先，我不禁感到迷茫：传统编程在这样一个日益智能化的世界中还有前途吗？面对AI的崛 ......
程序员 想法 程序 时代

语言模型与语法树

week1 语言模型与语法树 基于规则的语言模型 import random def adj(): ###随机选取一个 return random.choice('蓝色的 | 好看的 | 小小的'.split('|')).split()[0] def adj_star(): ####返回一个adj( ......
语法 模型 语言

ChatGLM-6B 是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型

https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B ChatGLM-6B 是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型，基于 General Language Model (GLM) 架构，具有 62 亿参数。结合模型量化技术，用户可以在消费级的显卡上进行本地部署（INT4 量化级别 ......
双语 中英 模型 ChatGLM 语言

用R语言用Nelson Siegel和线性插值模型对债券价格和收益率建模|附代码数据

原文链接：http://tecdat.cn/?p=11758 最近我们被客户要求撰写关于Nelson Siegel和线性插值模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 保证金购买是指投资者先从银行或经纪人处借得资金购买证券，而所购买的证券作为借入资金的抵押 债券基础 零息债券是指以贴现方式发行，不附息 ......
收益率 线性 债券 收益 模型

关联模型（thinkphp）

转载自https://zhuanlan.zhihu.com/p/73936537 在php中，写接口，是需要做连表查询的，就一个商品的详情，都不知道要查多少表，但框架，支持模型关联，大白话就是说，框架体我们写好了连表查询，同样要查询多个表中数据，自己写join连表查询很麻烦。。 模型关联分为： 一对 ......
thinkphp 模型

中核武汉 x Tapdata：能源领域老牌央企如何释放数据力量，推进精细化管理

数据孤岛是一直以来的老大难问题，之前也有在寻找相关产品和解决方案，要么太重，要么不容易落地，直到偶然间看到 Tapdata。这是一个小而美的产品，专注实时数据开发领域，其异构数据实时同步能力使我们可以更专注在业务层面开发，而不用再关心数据层问题。——中核武汉系统技术部架构师 易继虎 近年来，以信息化 ......
能源 力量 领域 Tapdata 数据

R语言 多个模型的DCA曲线绘制并寻找模型间的净收益交点

# librarylibrary(ggplot2);library(reshape2);library(ggsci) # Intersection points of DCA curves for multiple modelsDCAPoints <- function(Data,ModelName ......
模型 交点 曲线 收益 多个

Generative Pre-trained Transformer（GPT）模型技术初探

一、Transformer模型 2017年，Google在论文 Attention is All you need 中提出了 Transformer 模型，其使用 Self-Attention 结构取代了在 NLP 任务中常用的 RNN 网络结构。相比 RNN 网络结构，其最大的优点是可以并行计算。 ......
Pre-trained Transformer Generative 模型 trained

人人拥有ChatGPT的时代来临了，这次微软很大方

ChatGPT背后的GPT 3.5训练据说花了几百万美金外加几个月的时间，参数大概有1700多亿。这对于绝大多数的个人或企业来说绝对是太过昂贵的。 ......
人人 ChatGPT 时代

MATLAB代码：考虑能源集线器参的电热综合能源市场双层出清模型

MATLAB代码：考虑能源集线器参的电热综合能源市场双层出清模型 关键词：综合能源 双层模型 能源集线器 市场出清 参考文档：《Participation of an Energy Hub in Electricity and Heat Distribution Markets: An MPEC A ......
能源 集线器 双层 电热 模型

matlab代码 关键词：家庭能量管理模型 分时电价 空调 电动汽车 可平移负荷

matlab代码 关键词：家庭能量管理模型 分时电价 空调 电动汽车 可平移负荷 参考文档：《基于分时电价和蓄电池实时控制策略的家庭能量系统优化》参考部分模型 《计及舒适度的家庭能量管理系统优化控制策略》参考部分模型 仿真平台：MATLAB+CPLEX 平台 主要内容：代码主要做的是家庭能量管理模型 ......
电动汽车 电价 负荷 能量 模型

MATLAB代码：基于模型预测算法的含储能微网双层能量管理模型 模型预测控制 MPC

MATLAB代码：基于模型预测算法的含储能微网双层能量管理模型 模型预测控制 MPC 关键词：储能优化 模型预测控制MPC 微网 优化调度 能量管理 参考文档：《A Two-layer Energy Management System for Microgrids with Hybrid Energ ......
模型 双层 算法 能量 代码

主题：基于非合作博弈模型多微网交易策略研究

关键词：非合作博弈 多微网 交易策略 编程语言：matlab平台 主题：基于非合作博弈模型多微网交易策略研究 参考文档：《基于博弈论的多微电网系统交易模式研究》完全复现 内容简介： 代码主要做的是微电网电能交易以及动态定价的问题，首先构建了多微网的基本效用函数模型，考虑了微网的发电成本、售电 购电收 ......
模型 策略 主题

PDCA循环模型——如何用同样的时间做更多的事？【No.1 】

PDCA循环模型，又称戴明环，是一个持续改进模型。PDCA循环包括以下内容： Plan阶段：确认目标，制定计划 Do阶段：执行措施和计划 Check阶段：检查验证，评估效果 Action阶段：有效措施标准化，处理遗留问题 首先要考虑做什么，对现状分析，列出目标，制定总体策略；然后去行动，设计实施方案 ......
模型 时间 更多 PDCA No

可用的摘要模型

当前最流行的先进模型 |模型 | 描述 | 能否训练| | | | | | BART | 通用模型，适合做摘要任务 |不能预训练，可以微调| |PEGASUS | 针对摘要任务 |不能预训练，勉强微调？| |T5 | 通用模型，适合做摘要任务 | 大模型，做摘要任务不能微调| | BigBird | ......
模型 摘要

干货 | 自动驾驶领域各大顶会顶刊集合梳理（附名单） 曼孚科技

自动驾驶是近年来备受关注的热门领域之一，无论是Google、特斯拉、百度等知名企业，还是各大学术机构，都在积极探索自动驾驶的技术与应用。为了促进该领域的交流与发展，一些重要的顶级会议和期刊应运而生。 这些国际学术会议与期刊不仅为自动驾驶技术的研究提供了平台，同时也为企业和机构们提供了更好的交流机会， ......
干货 名单 领域 科技

聊一聊对领域驱动设计中“领域”这个词语的理解与分析方法

1. 什么是领域 百度百科对领域的解释：领域具体指一种特定的范围或区域 领域一般指的是业务的问题域，领域是有边界的，边界内，规定了我们要做什么，要做的范围，软件项目从开始到交付的过程中， 所有涵盖的业务，每个业务模块或者方向都有自己的业务范围和问题 比如做家装行业的公司进行软件系统研发，那么公司的业 ......
领域 词语 方法

深度学习| 通过蒸馏收敛一个更优模型部署

蒸馏收敛 基于keras的知识蒸馏(Knowledge Distillation)-分类与回归 如果通过蒸馏收敛到一个更优的的部署模型 Knowledge Distillation Introduction to Knowledge Distillation 知识提取是一种模型压缩过程，其中对小（学 ......
深度 模型

MATLAB代码：含电动汽车参与园区综合能源系统优化调度模型

MATLAB代码：含电动汽车参与园区综合能源系统优化调度模型 关键词：电动汽车 改进粒子群 综合能源 优化调度 园区 参考文档：加好友获取 仿真平台：MATLAB 主要内容：代码主要做的是一个含有系统能源运营商、分布式光伏用户、电动汽车充电代理商的园区综合能源系统，分析了三种市场交易主体的属性以及市 ......
电动汽车 园区 模型 能源 代码
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