模型 杀手 领域 时代
语言模型在智能问答中的应用
[toc] 《20.《语言模型在智能问答中的应用》》 随着人工智能技术的不断发展，智能问答领域也逐渐受到了越来越多的关注。语言模型作为近年来备受关注的技术之一，在智能问答中的应用也越来越广泛。本文将介绍语言模型在智能问答中的应用，以及实现步骤与流程、应用示例与代码实现讲解、优化与改进等内容，旨在为读 ......
编译器设计与实现：Java编译器并发编程模型实现多核CPU和Web应用程序
[toc] 编译器设计与实现：Java编译器并发编程模型实现多核CPU和Web应用程序 摘要： 本文将介绍Java编译器的并发编程模型，并介绍如何将其应用于实现多核CPU和Web应用程序。本文将介绍Java编译器的核心原理和实现步骤，并探讨如何优化和改进编译器的性能、可扩展性和安全性。通过实际示例和 ......
GPT3：人工智能时代的新型语言模型
[toc] 1. GPT-3：人工智能时代的新型语言模型 随着人工智能技术的不断发展，自然语言处理领域也迎来了新的里程碑。GPT-3 是当前最具代表性的语言模型之一，它具有如下特点： - GPT-3 是一种全新的语言模型，基于深度学习技术，使用了大量的预训练数据和先进的自然语言处理算法，能够模拟人类 ......
神经网络在金融与交易领域的应用
[toc] 神经网络在金融与交易领域的应用 摘要 神经网络作为人工智能领域的核心技术之一，已经在金融与交易领域得到了广泛应用。本文将介绍神经网络在金融与交易领域的技术原理及概念，并介绍神经网络实现步骤与流程。同时，我们还将分析神经网络的应用案例，并对神经网络的性能、可扩展性以及安全性等方面进行优化和 ......
企业级实战开发：深度学习技术在智能客服领域的应用
[toc] 1. 引言 随着人工智能的不断发展和应用，智能客服领域成为了深度学习技术的重要应用领域之一。智能客服能够自动化处理客户的问题，提高客户满意度，减少人力成本，同时也能够在客户遇到困难时快速响应，提供及时的帮助和支持。因此，将深度学习技术应用于智能客服领域具有重要的意义和价值。本文将介绍深度 ......
生成式预训练Transformer：探索其在自然语言处理领域的最新应用
[toc] 生成式预训练Transformer：探索其在自然语言处理领域的最新应用 ## 1. 引言 自然语言处理 (NLP) 是一项具有巨大潜力的技术领域，近年来得到了广泛的关注和发展。其中，生成式预训练Transformer(GPT) 是一种先进的神经网络模型，被广泛应用于文本生成、机器翻译、语 ......
深度学习技术在自然语言处理领域的应用：未来人工智能将会如何？
[toc] 深度学习技术在自然语言处理领域的应用：未来人工智能将会如何？ 随着人工智能技术的不断发展，自然语言处理(NLP)领域成为了深度学习技术的重要应用领域之一。深度学习技术通过模拟人脑神经网络的结构和功能，来学习和预测自然语言，取得了令人瞩目的成果。在NLP领域，深度学习技术的应用已经涉及到了 ......
Transformer编码器和解码器被广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域。下面是一些Trans
[toc] Transformer 编码器和解码器被广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域。近年来，由于 Transformer 在自然语言处理领域的广泛应用，越来越多的研究者开始关注 Transformer 的改进与优化。本文将详细介绍 Transformer 编码器和解码器的原理、实 ......
ResNet模型：在计算机视觉任务中实现深度学习
[toc] 文章：ResNet模型：在计算机视觉任务中实现深度学习 ## 1. 引言 深度学习是一种革命性的机器学习技术，自推出以来，已经被广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域。在计算机视觉领域，深度学习中的 ResNet 模型成为了一个经典的例子，被广泛用于图像分类、目标检测、图像分 ......
编译器设计与实现：使用多线程编程模型优化编译器性能
[toc] 《编译器设计与实现：使用多线程编程模型优化编译器性能》 编译器是计算机程序的入口点，是将高级编程语言(如C、C++等)转化为机器语言的工具。编译器的性能直接影响着程序的运行效率和效率。为了提高编译器的性能，人们一直在探索新的编译技术。本文将介绍如何使用多线程编程模型优化编译器性能。 一、 ......
大数据技术是指处理和分析海量数据的技术，其应用领域广泛，包括金融、医疗、交通等。未来编程语言的发展将离不开大数
[toc] 随着大数据技术的不断发展和应用，编程语言的发展与变革也成为了一个重要的研究方向。大数据技术是指处理和分析海量数据的技术，其应用领域广泛，包括金融、医疗、交通等。未来编程语言的发展将离不开大数据技术，因为大数据技术将广泛应用于各种应用场景，如智能推荐、智能分析、智能金融等。因此，开发具有大 ......
大数据技术是指处理和分析海量数据的技术，其应用领域广泛，包括金融、医疗、交通等。未来编程语言的发展将离不开大数
[toc] 随着大数据技术的不断发展和应用，编程语言的发展与变革也成为了一个重要的研究方向。大数据技术是指处理和分析海量数据的技术，其应用领域广泛，包括金融、医疗、交通等。未来编程语言的发展将离不开大数据技术，因为大数据技术将广泛应用于各种应用场景，如智能推荐、智能分析、智能金融等。因此，开发具有大 ......
盒子模型外边距day17
盒子模型中的 margin，外边距可以让块级盒子水平居中，但必须满足两个条件， 1.盒子必须指定宽度width 2.盒子的左右外边距都设置为auto 写法：margin：0 auto(上下是0左右是auto) 以上设置方法只能对于块级元素设置对弈其他的例如行内元素就不行因为行内元素无法设置width ......
《深入探索C++对象模型》- 第一章 - 关于对象 - 笔记
额外负担：主要由virtual引起 # 1.1 C++对象模式 ## 简单对象模型(A Simple Object Model) * **Object** * **ptr1 -> Data 1** * **ptr2 -> Function 1** * **ptr3 -> Function 2** * ......
个人对DDD（领域驱动设计）理解，以及对实际开发的优化
[TOC] # DDD简单介绍 什么是DDD？w我们看看[Wiki](https://zh.wikipedia.org/wiki/%E9%A0%98%E5%9F%9F%E9%A9%85%E5%8B%95%E8%A8%AD%E8%A8%88#cite_note-definition-1)上怎么说 > ......
自动化测试模型-selenium3
Selenium是一个广泛应用于自动化测试的工具，而Selenium 3是Selenium的一个版本。下面详细描述了Selenium 3的自动化测试模型： 驱动器（Driver）： Selenium 3的自动化测试模型以驱动器为核心。驱动器是与不同浏览器进行交互的组件，它将测试命令翻译为浏览器可以理 ......
什么是三水源新安江模型？
60年代初，河海大学(原华东水利学院)水文系赵人授等开始研究蓄满产流模型，配合一定的汇流计算，将模型应用于水文预报和水文设计。1973年，他们在对新安江水库做人库流量预报的工作中，把他们的经验归纳成一个完整的降雨径流流域模型——新安江模型。模型可用于湿润地区和半湿润地区的湿润季节径流模拟和计算。 最 ......
重写人工智能时代的创业手册
随着生成式人工智能打破公司建设规则，由NEA支持的创始人确定了4个关键的新兴趋势。 去年秋天，随着人们对生成人工智能的兴趣达到白热化，Perfuity AI联合创始人Aravind Srinivas和Denis Yarats知道他们必须迅速采取行动。他们没有数周或数月的时间来招聘人才，因此他们省去了 ......
深度学习应用篇-元学习[16]：基于模型的元学习-Learning to Learn优化策略、Meta-Learner LSTM
# 深度学习应用篇-元学习[16]：基于模型的元学习-Learning to Learn优化策略、Meta-Learner LSTM # 1.Learning to Learn Learning to Learn by Gradient Descent by Gradient Descent 提出了 ......
GPU驱动和编程模型
### N 卡 ##### cuda 和 nivdia 驱动 CUDA是一种并行计算平台和编程模型，用于在GPU上运行高性能计算应用程序。CUDA深度学习框架是建立在CUDA平台之上的深度学习框架，其中包括： TensorFlow：由Google开发的开源深度学习框架，支持CPU和GPU加速。Ten ......
LeCun世界模型：理解世界后补全半张图
长久以来，LeCun理想中的AI，一直是通往人类水平的AI，为此他提出了「世界模型」的构想。 而最近，LeCun在公开演讲中，再次批评了GPT大模型：根据概率生成自回归的大模型，根本无法破除幻觉难题。甚至直接发出断言：GPT模型活不过5年。 今天，LeCun终于离自己的梦想又近了一步！ Meta震撼 ......
java中的线程模型和线程池
原文合集地址如下，有需要的朋友可以关注 [本文地址](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI5MjY4OTQ2Nw==&mid=2247484204&idx=1&sn=99be8c64eb84771a07c2f18f23c917ed&chksm=ec7cc078db ......
盒子模型
border:边框， content:内容 padding:内边距， margin:外边距，盒子和盒子之间的距离 边框border：border-width border（三种属性可以随便写，部分先后顺序写一排：border: 1px solid red） 运行结果： 表格的细线边框：我们的表格平常 ......
群组变量选择、组惩罚group lasso套索模型预测新生儿出生体重风险因素数据和交叉验证、可视化|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=25158 最近我们被客户要求撰写关于lasso的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文介绍具有分组惩罚的线性回归、GLM和Cox回归模型的正则化路径。这包括组选择方法，如组lasso套索、组MCP和组SCAD，以及双级选择方法，如组指数lasso ......
图的结构和模型——矩阵表示
图是一种数据结构和模型，在计算机中存储图的最简单有效方式就是矩阵。矩阵作为表达图有效工具和手段，也便于运用代数的方法研究图的性质（这才是重点！），例如，我们可以通过矩阵计算结果，判定图的连通性/可达性等问题。 ###一、邻接矩阵(adjacency matrix) **定义1** 设 G = (V, ......
R语言线性混合效应模型（固定效应&随机效应）和交互可视化3案例|附代码数据
在本文中，我们将用R语言对数据进行线性混合效应模型的拟合，然后可视化你的结果 线性混合效应模型是在有随机效应时使用的，随机效应发生在对随机抽样的单位进行多次测量时。来自同一自然组的测量结果本身并不是独立的随机样本。因此，这些单位或群体被假定为从一个群体的 "人口 "中随机抽取的。示例情况包括 当你划 ......
R语言HAR和HEAVY模型分析高频金融数据波动率|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=19129 最近我们被客户要求撰写关于HAR和HEAVY模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在本文中，在学术界和金融界，分析高频财务数据的经济价值现在显而易见。 摘要 它是每日风险监控和预测的基础，也是高频交易的基础。为了在财务决策中高效利用高 ......
m基于MPC模型预测控制算法的永磁直线同步电机控制系统simulink仿真,MPC分别使用工具箱和S函数进行设计
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 MPC（Model Predictive Control）模型预测控制算法是一种先进的控制算法，能够有效地解决非线性、多变量、约束条件等复杂系统的控制问题。永磁直线同步电机是一种高性能、高效率的电机，广泛应用于机器人、 ......
云原生时代崛起的编程语言Go远程调用gRPC实战
云原生时代分布式和微服务RPC是一项常见技术，本篇先了解grpc基本定义和特点，搭建gRPC Go开发环境，并了解proto文件基本使用和gRPC go语言代码生成，然后通过Go语言代码示例从使用场景演示一元RPC、服务器流式RPC(文件上传)、客户端流式RPC（文件下载）、双向流式RPC（聊天），... ......
django 更改了modules.py 数据库模型，但是 python3 manage.py makemigrations 提示无更改No changes detected
现象： 明明改了modules.py文件。删了appname/migrations/下所有内容。 而且也删除了django 模型变更记录表django_migrations 中appname项目的记录 原因： 删多了： appname/migrations/下所有内容。__init__.py不能删， ......