模型 杀手 领域 时代
倾斜摄影三维模型根节点合并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,... ......
函数的拟合 | 实际问题模型化
前言 我们认知和解决实际问题常常是通过函数这一抓手来完成的,但是对实际问题而言,一拿到手谁也不知道其对应的函数模型是什么,能知道的往往是一堆元数据,我们的做法是研究数据,对数据进行函数的拟合,看已经学习过的函数中的哪一类的拟合效果最贴近实际问题,从而确定最优的函数解析式。 典例剖析 【人教 \(A\ ......
AI智能网关在工业物联网领域有哪些应用优势
针对规模庞大、设备复杂、自动化智能化水平要求高的工业物联网应用,AI智能网关依托强劲处理器性能和内置多场景应用AI算法,助力工业物联网迈入智能化新高度。 ......
【随手记录】Llama Tutorial 大语言模型实践
这个tutorial的契机是yy突然看到了一个workshop 所以类似于一周大作业的形式,输入command输出使用了自动驾驶哪些模块,代码在这里 所以就干一干,顺便写一个tutorial给大家参考和教程 引申更多的应用 参考资料: https://github.com/facebookresea ......
零信任模型与多因素身份验证的重要性
近年来,随着技术的迅速发展,数据和工作变得比以往更数字化。虽然这为许多机会打开了大门,但也为威胁行为者提供了新的入侵机会。因此,预防数据泄漏已经成为每个组织IT基础设施的重要组成部分。 因此,预防数据泄漏已经成为每个组织IT基础设施的重要组成部分。 快速变化且充满挑战的网络安全领域需要一种能够应对新 ......
5.星型模型和雪花模型
星型模型 事实表为中心,维度表关联在事实表上 雪花模型 在星型模型的基础上,维度表上又关联了其他维度表。这种模型维护成本高,性能方面也较差,所以一般不建议使用。 ......
ChatGLM3-6B:新一代开源双语对话语言模型,流畅对话与低部署门槛再升级
ChatGLM3-6B:新一代开源双语对话语言模型,流畅对话与低部署门槛再升级 1.ChatGLM3简介 ChatGLM3 是智谱AI和清华大学 KEG 实验室联合发布的新一代对话预训练模型。ChatGLM3-6B 是 ChatGLM3 系列中的开源模型,在保留了前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多 ......
三维模型的顶层合并构建的点云抽稀关键技术分析
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,... ......
R语言多元Copula GARCH 模型时间序列预测|附代码数据
原文链接 http://tecdat.cn/?p=2623 原文出处:拓端数据部落公众号 最近我们被要求撰写关于Copula GARCH的研究报告,包括一些图形和统计输出。 和宏观经济数据不同,金融市场上多为高频数据,比如股票收益率序列。直观的来说 ,后者是比前者“波动”更多且随机波动的序列,在一元 ......
【视频】广义相加模型(GAM)在电力负荷预测中的应用|附代码数据
全文下载链接:http://tecdat.cn/?p=9024 最近我们被客户要求撰写关于广义相加模型(GAM)的研究报告,包括一些图形和统计输出。 这篇文章探讨了为什么使用广义相加模型 是一个不错的选择。为此,我们首先需要看一下线性回归,看看为什么在某些情况下它可能不是最佳选择。 回归模型 假设我 ......
什么是大模型
什么是大模型 "大模型"通常指的是深度学习中参数数量庞大、层数深厚的神经网络模型。这些模型具有数十亿甚至上百亿的参数,通常需要大量的计算资源来进行训练和推断。这种规模的模型在处理复杂任务时表现得很出色,因为它们能够从大量的数据中学到更复杂、更抽象的表示。 例如,GPT-3(Generative Pr ......
国外著名交易策略:R-Breaker模型设计原理(转载)
R-Breaker是一种短线日内交易策略,它结合了趋势和反转两种交易方式。 交易系统的基本原理如下: 1.根据前一个交易日的收盘价、最高价和最低价数据通过一定方式计算出六个价位,从大到小依次为:突破买入价、观察卖出价、反转卖出价、反转买入价、观察买入价、突破卖出价。 以此来形成当前交易日盘中交易的触 ......
大数据时代如何进行数据的处理?(接上次)
上次讲到数据处理中的是数据预处理,下面对数据与处理中的ETL展开详细的阐述(主要是抽取E和转换T) 1.数据抽取 从数据源拿到数据,拿了之后的数据还要去重,去脏数据等等操作,单单这个“拿”,就有很多种方式。 怎么拿? 拿多少? 什么时候开始和停止? 首先这个拿(抽取)data有三种方式: 全量抽取 ......
AI经典模型参数规模
| 模型 | 参数数量 || | || AlexNet | 约 60 million || VGG16 | 约 138 million || ResNet50 | 约 25 million || InceptionV3 | 约 23 million || MobileNetV2 | 约 3.5 mi ......
石原子科技亮相2023成都市信息领域新产品发布会
2023年11月13日至15日,由成都市互联网信息办公室、四川天府新区管委会、成都市经信局市新经济委、成都市农业农村局指导的以“信息创造价值 创新引领未来”为主题的成都市信息领域新产品发布会在科创生态岛1号馆举行。围绕人工智能、区块链、数字化绿色化、数字乡村等多项国家级试点,通过“会+展”的模式,搭 ......
【Python&图像超分】Real-ESRGAN图像超分模型(超分辨率重建)详细安装和使用教程
图像超分是一种图像处理技术,旨在提高图像的分辨率,使其具有更高的清晰度和细节。这一技术通常用于图像重建、图像恢复、图像增强等领域,可以帮助我们更好地理解和利用图像信息。今天给大家介绍一下腾讯ARC实验室发布的一个图像超分辨率模型Real-ESRGAN,同时奉上详细的安装使用教程。 ......
UNet pytorch模型转ONNX模型完整code
1 import os 2 import torch 3 import numpy as np 4 from Unet import UNET 5 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICE"] = "" 6 7 def main(): 8 demo = Demo(model_p ......
初学者如何上手服务器训练模型
拿到一个服务器很迷茫,不知道如何使用,写一份本实验室的服务器使用方法: 1下载Xshell和Xftp 现在提供了家庭/学习免费版 2安装后新建会话 3 bash命令 切换到bash界面 bash,全称Bourne Again Shell,是绝大多数Linux系统默认的命令解释器,能够处理用户所输入的 ......
解决 keras 首次装载预训练模型VGG16 时下载失败问题
解决:Exception: URL fetch failure on https://storage.googleapis.com/tensorflow/keras-applications/vgg16/vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h ......
MES在注塑制造领域的运用
MES系统在注塑制造领域的运用主要集中在几个关键领域: 1、为了确保生产数据流的准确性、实时性和无纸化,我们还可以实现双向的质量追踪,确保整个生产过程都是可视化、有序和可控的。 2、通过整合注塑、冲压以及组装车间的实时生产数据,我们可以避免复杂的手工操作,并在交货时间、成本和生产能力之间找到一个平衡 ......
DDD 领域驱动设计
一、简介 领域驱动设计(DDD)是由埃里克-埃文斯(Eric Evans)提出的,它是一套思想、原则和模式,有助于根据业务领域的基础模型设计软件系统。 二、实践架构 分层架构、整洁架构(洋葱架构)、六边形架构(端口适配器架构)、菱形对称架构 2.1、分层架构 架构图: 架构说明: 用户接口层。负责向 ......
使用Bert模型实现embedding嵌入
参考文献:保姆级教程,用PyTorch和BERT进行文本分类 - 知乎 (zhihu.com) 模型地址:https://huggingface.co/bert-base-cased from transformers import BertTokenizer, BertModel tokenize ......
CLIP:万物分类(视觉语言大模型)
本文来着公众号“AI大道理” 论文地址:https://arxiv.org/abs/2103.00020 传统的分类模型需要先验的定义固定的类别,然后经过CNN提取特征,经过softmax进行分类。然而这种模式有个致命的缺点,那就是想加入新的一类就得重新定义这个类别的标签,并重新训练模型,这样非 ......
OpenAI 支持的模型
在DevDay上推出新模型 我们很高兴地宣布推出 GPT-4 Turbo(128k 上下文窗口)预览版和更新的 GPT-3.5 Turbo(16k 上下文窗口)。除此之外,这两种模型都具有改进的指令跟随、JSON 模式、更可重复的输出和并行函数调用。 概述 OpenAI API 由一组具有不同功能和 ......
2.5k的ChatGPT-Java版SDK升级1.1.2-beta0支持GPT-4V、Dall-e-3模型、ToolCalls、微调Job、TTS...
1、项目简介 Chatgpt-Java是OpenAI官方Api的Java SDK,可以快速接入项目使用。支持OpenAI官方全部接口。 目前收获将2500+star🌟。 开源地址:https://github.com/Grt1228/chatgpt-java 官方文档:https://chatgp ......
从HumanEval到CoderEval: 你的代码生成模型真的work吗?
本文主要介绍了一个名为CoderEval的代码生成大模型评估基准,并对三个代码生成模型(CodeGen、PanGu-Coder和ChatGPT)在该基准上的表现进行了评估和比较。 ......
Model Inspector—软件模型静态规范检查工具
Model Inspector(MI)原厂商是韩国Suresoft,是KOLAS国际公认测评机构,旨在提升安全关键领域软件可信度。MI用于开发过程中模型的静态检查,包括规范检查、复杂度度量,提供MAAB、HIS、CG、MISRA_AC_SLSF、MISRA_AC_TL、dSPACE标准规范及检查,检... ......
一文解码语言模型:语言模型的原理、实战与评估
在本文中,我们深入探讨了语言模型的内部工作机制,从基础模型到大规模的变种,并分析了各种评价指标的优缺点。文章通过代码示例、算法细节和最新研究,提供了一份全面而深入的视角,旨在帮助读者更准确地理解和评估语言模型的性能。本文适用于研究者、开发者以及对人工智能有兴趣的广大读者。 关注TechLead,分享 ......
GMP模型
每一个 OS 线程都有一个固定大小的内存块(一般会是 2MB)来做栈,这个栈会用来存储当前正在被调用或挂起(指在调用其它函数时)的函数的内部变量。这个固定大小的栈同时很大又很小。因为 2MB 的栈对于一个小小的 goroutine 来说是很大的内存浪费,而对于一些复杂的任务(如深度嵌套的递归)来说又 ......