模型 杀手 领域 时代
nlp入门（五）隐马尔科夫模型
源码请到：自然语言处理练习: 学习自然语言处理时候写的一些代码 (gitee.com) 一、马尔科夫模型概念 1.1 马尔科夫模型：具有马尔可夫性质并以随机过程为基础的模型 1.2 马尔科夫性质：过去状态只能影响现在状态，影响不了将来的状态 1.3 马尔科夫过程：随机过程满足马尔科夫性质，状态转移矩 ......
模型超参数基本都没改，测试时加载模型报模型结构不匹配，设置模糊加载模型即：model.load_state_dict(torch.load(model_path), strict=Fasle)，但效果出奇的差
# 原因 跑模型的时候，用的是多卡加载torch.nn.DataParallel(self.model)，测试是用的单卡模糊加载保存的模型权重，很多模型参数都没有加载成功，自然会导致测试效果很差。 # 解决方法 ` # 如果你想要用nn.DataParallel来加载模型 state_dict = ......
langchain接入星火大模型（其他模型也可以参考）
首先来说LangChain是什么？不了解的可以点击下面的链接来查看下。 LangChain入门指南_故里_的博客-CSDN博客 然后在介绍一下星火认知大模型相关： 讯飞星火认知大模型感兴趣的小伙伴可以了解一下，国内比较成熟的类GPT（我自己定义的，也不知道对不对）模型。 说一下大概需求，首先我是要用 ......
上央视啦！扫描全能王科技助力社会跑步进入无纸化办公时代
近期，央视针对纸制品行业发展现状进行探访，节目提到，随着图文识别等人工智能技术的广泛应用，无纸化办公成为趋势。
节目组选择的无纸化办公代表性产品，正是合合信息旗下智能文字扫描及识别APP——扫描全能王！ ......
五因素模型：探寻人性的五个维度
## 引言：性格的五重奏 我总是对人的不同性格感到好奇。人们之间的差异有时候令人难以捉摸，直到我发现了五因素模型（Big Five Personality Traits）。这一模型犹如打开了一扇窗户，让我能够透视人们复杂多样的性格内涵。 ## 第一章：五因素模型的精髓 ### 1. 五个维度的协奏曲 ......
go语言GMP模型
Robert Griesemer、Rob Pike、Ken Thompson三位Go语言创始人，对新语言商在讨论时，就决定了 要让Go语言成为面向未来的语言。当时多核CPU已经开始普及，但是众多“古老”编程语言却不能很好的 适应新的硬件进步，Go语言诞生之初就为多核CPU并行而设计。 Go语言协程中 ......
中电金信新企架 开启数字化转型“轻”时代
2022年12月15日，中国国际金融论坛在上海举办。国内外金融机构、生态企业共襄盛会，共议绿色金融、银行业数字化转型等议题，共享服务实体经济高质量发展的新举措、新模式。 △中电金信研究院副院长、企业数字化架构转型咨询部总经理曲向阳发布会带来主旨演讲 峰会现场，中电金信发布《业务建模驱动的企业架构 ......
大模型材料收集
> 大模型材料收集 ## 360安全大模型 > [推动大模型 B 端落地，360 想怎么做？](https://mp.weixin.qq.com/s/8V2rNCSpQCfF6nz-L7urIQ) + 企业安全智控系统 + 安全问答 + 安全运营 + 通用大模型 + 数据安全问问题 + 专业知识缺乏 ......
一文详解Apipost数据模型功能
在Apipost数据模型中用户可以预先创建多个数据模型，并在API设计过程中重复利用这些模型来构建API 创建数据模型 在左侧导航点击「数据模型」-「新建数据模型」在右侧工作台配置数据模型参数 引入数据模型 在API设计预定义响应期望下点击引用数据模型，并选择需要导入的数据模型 即可将创建好的数据模 ......
马尔可夫转换模型研究交通伤亡人数事故时间序列预测|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=12227 最近我们被客户要求撰写关于马尔可夫转换模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文描述了R语言中马尔克夫转换模型的分析过程 首先，对模拟数据集进行详细建模。接下来，将马尔可夫转换模型拟合到具有离散响应变量的真实数据集。用于验证对这些数据 ......
大模型时代的程序员：不会用AIGC编程，未来5年将被淘汰？
 作者 | 郭炜 策划 | 凌敏 ## 前言 下面是一段利用 Co-Pilot 辅助开发的小视频，这是 ......
什么是计算机编程领域的乐观锁和悲观锁
乐观锁和悲观锁是计算机编程领域中用于处理并发访问数据的两种不同策略。它们的主要目标是在多个线程或进程同时访问共享数据时，保证数据的一致性和完整性，避免出现竞态条件（Race Condition）。在不同的情景下，选择合适的锁策略可以提高程序的性能和可靠性。 ### 1. 悲观锁（Pessimisti ......
什么是软件设计领域的 stateless 编程范式
在软件设计领域，`stateless` 编程范式是一种设计模式，其中程序或对象在其生命周期中不保存任何状态。换句话说，一个 `stateless` 程序或对象的行为仅仅取决于它的输入，而不依赖于任何先前的交互或数据。 让我们来详细了解一下 `stateless` 编程范式。在大多数情况下，当我们谈论 ......
软件设计领域的共享锁 Share lock 和乐观锁 optimistic lock 的区别
`共享锁`和`乐观锁`都是在软件设计领域用于实现并发控制的方法，用于处理多个线程或进程对共享资源的访问。它们的目标是在多个操作同时发生时保持数据的一致性和正确性，但它们的实现方式和应用场景有所不同。 **共享锁 (Share Lock)**： `共享锁`，也称为`读锁`，是一种并发控制机制，它允许多 ......
什么是前端开发领域中的屏幕像素密度 Pixel Density
当谈论到前端开发中的像素密度（Pixel Density），实际上是在讨论设备屏幕的像素密度，也称为像素密度或PPI（Pixels Per Inch）。像素密度是指屏幕上每英寸（2.54厘米）所包含的像素数量。它是一个重要的概念，因为不同的设备在相同尺寸的屏幕上可能拥有不同的像素密度，从而影响显示效 ......
《yolov5 如果针对一个模型权重反复增加样本训练》
如果你已经有了一个 YOLOv5 的模型权重，要使用新的图像数据进行优化，您可以使用以下方法来获得新的模型权重： 1.重新训练模型：将新的图像数据与原有的图像数据一起作为训练数据，以更快的速度重新训练模型。 2.增量式学习：在原有的模型权重的基础上，通过训练新的图像数据来进行更新。 3.迁移学习：使 ......
大模型时代的模型运维与部署：LLMops
来源： https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/131538334 1 LLMOps介绍1.1 关联定义术语 LLMOps 代表大型语言模型运维。它的简短定义是 LLMOps 是 LLM 的 MLOps。这意味着 LLMOps 是一组 ......
了解一下新领域 LLMOps: 大模型运维
来源： https://zhuanlan.zhihu.com/p/632026876 随着 OpenAI 的ChatGPT的发布感觉就像在生产中打开了潘多拉魔盒的大型语言模型 (LLM)。现在不仅大家都在聊关于人工智能 (AI) 的话题，而且机器学习 (ML) 社区也正在谈论另一个新术语：“LLMO ......
生成式AI时代的AI Infra—从DevOps->MLOps->LLMOps
来源： https://zhuanlan.zhihu.com/p/640725385 距离上次讲LLM相关的内容已经过去2个月了LLM as Controller—无限拓展LLM的能力边界，本文想要从AI Infra的角度出发，从更宏观的角度看Generative AI对AI Infra生态产生的变 ......
最流行的开源 LLM （大语言模型）整理
本文对国内外公司、科研机构等组织开源的 LLM 进行了全面的整理。 Large Language Model (LLM) 即大规模语言模型，是一种基于深度学习的自然语言处理模型，它能够学习到自然语言的语法和语义，从而可以生成人类可读的文本。 所谓"语言模型"，就是只用来处理语言文字（或者符号体系）的 ......
训练自己的图像分类模型部署在手机设备
这里使用aidlux在手机上使用摄像头作为输入，利用aidlux提供的接口载入模型，实时推理  ### 云原生时代下的Java"拯救者" 在云原生时代，其实Java程序是有很大的劣势的，以最流行的spring boot/spring cloud微服务框架为例，启动一个已经优化好，很多bean需要lazy loa ......
背包问题基础模型全解
# 背包问题 ## 01背包 > [Acwing 2. 01背包问题](https://www.acwing.com/problem/content/description/2/) 状态表示：二维 集合：只从前 $i$ 个物品里面选择总体积 $\leq j$ 选法的集合 属性：选法价值的最大值 状态 ......