模型 杀手 领域 时代
集成电路领域的核心会议与期刊
一、会议-ISSCC,VLSI,CICC,ESSCIRC,RFIC,A-SSCC ISSCC-IEEE International Solid-State Circuits Conference，国际固态电路会议，是世界学术界和企业界公认的集成电路设计领域最高级别会议，被认为是集成电路设计领域的“世 ......
大数据分析——对游戏“野蛮时代”玩家进行大数据分析
一、选题的背景 对游戏“野蛮时代”进行数据分析，首先离不开对游戏的了解，不了解游戏很可能会影响自己的分析，从而得出错误的结论。在体验了游戏之余，混迹了微博、贴吧等社群，对游戏的玩法有了一定了解后，对数据集的各种字段代表的含义也有了一定的理解，由此开始对该数据集进行数据分析。本次大数据分析主要分析了一 ......
深度学习应用篇-计算机视觉-图像分类[2]：LeNet、AlexNet、VGG、GoogleNet、DarkNet模型结构、实现、模型特点详细介绍
深度学习应用篇-计算机视觉-图像分类[2]：LeNet、AlexNet、VGG、GoogleNet、DarkNet模型结构、实现、模型特点详细介绍 ......
人工智能创新挑战赛：海洋气象预测Baseline[4]完整版（TensorFlow、torch版本）含数据转化、模型构建、MLP、TCNN+RNN、LSTM模型训练以及预测
人工智能创新挑战赛：海洋气象预测Baseline[4]完整版（TensorFlow、torch版本）含数据转化、模型构建、MLP、TCNN+RNN、LSTM模型训练以及预测 ......
AI人工智能领域精美绘图模板分享
 #### 1 人工智能的发展历程 如今 ......
大模型与LLM语言分析
大模型与LLM语言分析 如何利用LLM做多模态任务？ 大型语言模型LLM（Large Language Model）具有很强的通用知识理解以及较强的逻辑推理能力，但其只能处理文本数据。虽然已经发布的GPT4具备图片理解能力，但目前还未开放多模态输入接口并且不会透露任何模型上技术细节。因此，现阶段，如 ......
WinUI（WASDK）使用HelixToolkit加载3D模型并进行项目实践
## 前言 本人之前开发了一个叫[电子脑壳](https://github.com/maker-community/ElectronBot.DotNet)的上位机应用，给稚晖君[ElectronBot](https://github.com/peng-zhihui/ElectronBot)开源机器人 ......
解码器 | 基于 Transformers 的编码器-解码器模型
基于 transformer 的编码器-解码器模型是 _表征学习_ 和 _模型架构_ 这两个领域多年研究成果的结晶。本文简要介绍了神经编码器-解码器模型的历史，更多背景知识，建议读者阅读由 Sebastion Ruder 撰写的这篇精彩 [博文](https://ruder.io/a-review- ......
Python信贷风控模型：Adaboost,XGBoost,SGD, SVC,随机森林, KNN预测信贷违约支付|附代码数据
图形和统计输出。 在此数据集中，我们必须预测信贷的违约支付，并找出哪些变量是违约支付的最强预测因子？以及不同人口统计学变量的类别，拖欠还款的概率如何变化 有25个变量： ID： 每个客户的ID LIMIT_BAL： 金额 SEX： 性别（1 =男，2 =女）4.教育程度：（1 =研究生，2 =本科， ......
JMM（java内存模型）
一、概念 JMM与java并发编程相关： 1、抽象了线程与主内存的关系，例如线程的共享变量需要放到内存中进行读取 2、规定了java源代码到CPU可执行指令这个转换过程中需要遵守的规范，例如防止指令重排序造成的并发问题 二、并发编程的三个特性 1、原子性 一次操作或者多次操作，要么所有的操作全部都得 ......
使用Optuna进行PyTorch模型的超参数调优
前言 Optuna是一个开源的超参数优化框架，Optuna与框架无关，可以在任何机器学习或深度学习框架中使用它。本文将以表格数据为例，使用Optuna对PyTorch模型进行超参数调优。 本文转载自DeepHub IMBA 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视 ......
ChatGPT 时代，程序员的生存之道 | 人工智能 AI
ChatGPT 近期炙手可热，仿佛没有什么问题是它不能解决的。出于对 ChatGPT 的好奇，我们决定探索下它对于前端开发人员来讲，是作为辅助工具多一些，还是主力工具更多一些？ ......
人工智能创新挑战赛：助力精准气象和海洋预测Baseline[3]：TCNN+RNN模型、SA-ConvLSTM模型
# “AI Earth”人工智能创新挑战赛：助力精准气象和海洋预测Baseline[3]：TCNN+RNN模型、SA-ConvLSTM模型 # 1.气象海洋预测-模型建立之TCNN+RNN 本次任务我们将学习来自TOP选手“swg-lhl”的冠军建模方案，该方案中采用的模型是TCNN+RNN。 在T ......
“AI Earth”人工智能创新挑战赛：助力精准气象和海洋预测Baseline[1]、NetCDF4使用教学、Xarray 使用教学，针对气象领域.nc文件读取处理
“AI Earth”人工智能创新挑战赛：助力精准气象和海洋预测Baseline[1]、NetCDF4使用教学、Xarray 使用教学，针对气象领域.nc文件读取处理 ......
人工智能创新挑战赛：助力精准气象和海洋预测Baseline[2]：数据探索性分析（温度风场可视化）、CNN+LSTM模型建模
人工智能创新挑战赛：助力精准气象和海洋预测Baseline[2]：数据探索性分析（温度风场可视化）、CNN+LSTM模型建模 ......
使用Optuna进行PyTorch模型的超参数调优
Optuna是一个开源的超参数优化框架，Optuna与框架无关，可以在任何机器学习或深度学习框架中使用它。本文将以表格数据为例，使用Optuna对PyTorch模型进行超参数调优。 Optuna可以使用python pip安装，如pip install Optuna。也可以使用conda insta ......
商品领域十二张基础表设计思路与实现
# 1 文章概述 商品在电商领域中是一个非常重要的领域，交易行为前提是有商品信息存在。本文我们分析商品表基本设计，其它复杂场景可以在此基础上进行扩展。需要说明第一本文所用数据是**测试数据**，可能与真实数据有偏差，仅供演示。第二本文展示商品核心字段，一些通用字段不展示。 # 2 商品类目 ## 2 ......
【网络基础】TCP/IP 网络模型有哪几层？
1 前言 首先大家知道为什么要有 TCP/IP 网络模型吗？ 对于同一台设备上的进程间通信，有很多种方式，比如有管道、消息队列、共享内存、信号等方式，而对于不同设备上的进程间通信，就需要网络通信，而设备是多样性的，所以要兼容多种多样的设备，就协商出了一套通用的网络协议。 这个网络协议是分层的，每一层 ......
Blender模型拆解
使用Blender拆解、合并模型 ### 1、选中模型并切换到编辑模式  ### 2、旋转模型框选所需要的点（ ......
神经网络模型
神经网络介绍 T. Kohonen于1988年在Neural Networks创刊号上给出了神经网络的定义：神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。 神经网络中最基本的成分是神经元（neuron）模型（即上述定义中的“简单单 ......
编码器 | 基于 Transformers 的编码器-解码器模型
基于 transformer 的编码器-解码器模型是 _表征学习_ 和 _模型架构_ 这两个领域多年研究成果的结晶。本文简要介绍了神经编码器-解码器模型的历史，更多背景知识，建议读者阅读由 Sebastion Ruder 撰写的这篇精彩 [博文](https://ruder.io/a-review- ......
R语言ARMA-GARCH模型金融产品价格实证分析黄金价格时间序列
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32677 原文出处：拓端数据部落公众号 研究黄金价格的动态演变过程至关重要。文中以黄金交易市场下午定盘价格为基础,帮助客户利用时间序列的相关理论,建立了黄金价格的ARMA-GARCH模型,并对数据进行了实证分析,其结果非常接近。利用该模型可动态刻画 ......
GPT时代，一定要收藏的结构化提问技巧
有一种被称为“SMART”的结构化提问方法，可以帮助你更好的组织和明确提出的问题。**“SMART”**是一个缩写，它代表了以下几个关键元素： **S：Specific（具体）** 确保问题具体明确，避免模糊或含糊不清的表达，明确你想要得到的具体信息或解决的问题。 **M：Measurable（可衡 ......
探究GIS地图在城市规划、环境管理和农业领域的应用
在这个信息爆炸的时代，如何有效地理解和利用地理空间数据成为各行各业追求的目标。而GIS地图作为一种强大的工具，能够帮助我们连接世界的空间智慧。 GIS地图的魅力在于它能够将庞大的地理数据转化为直观、可视化的地图表达。通过GIS地图，我们可以将地理信息呈现为各种形式的图层，如点、线、面等，直观地展示地 ......
隐马尔可夫模型-机器人定位
图1.1表示一个地图，图中黑色部分的方格表示障碍物，编了数字的方 格是扫地机器人可以移动的区域，机器人每次移动一格。已知在没有障碍 的方向上，机器人等概率地到达下一格。机器人在东南西北四个方向上各 安装了一个传感器，能够探测该方向的邻居是否有障碍。每次探测传感器 会得到四个二进制位，分别表示东南西北 ......
从0到1：如何建立一个大规模多语言代码生成预训练模型
国产AI辅助编程工具**[CodeGeeX](https://codegeex.cn/)**是一个使用AI大模型为基座的辅助编程工具，帮助开发人员更快的编写代码。可以自动完成整个函数的编写，只需要根据注释或Tab按键即可。它已经在Java、JavaScript和Python等二十多种语言上进行了训练 ......
大模型核心技术原理: Transformer架构详解
在大模型发展历程中，有两个比较重要点：第一，Transformer 架构。它是模型的底座，但 Transformer 不等于大模型，但大模型的架构可以基于 Transformer；第二，GPT。严格意义上讲，GPT 可能不算是一个模型，更像是一种预训练范式，它本身模型架构是基于 Transforme ......
java 内存模型
java内存模型（memory model）定义了java虚拟机如何与计算机内存交互。JVM将内存主要分为栈（stack）内存和堆（heap）内存。每当我们声明新的变量和对象、调用新的方法、声明String或执行类似的操作时，JVM都会从堆栈内存或堆空间为这些操作指定内存。 ![The Java M ......
利驰：工业电气数字化领域 “隐形冠军”
“利而不争，驰而不息。”深耕工业电气行业近三十年，利驰坚持自主研发，坚定走国产化替代之路，从CAD工具软件，到知识管理软件，再到电气产业互联网服务平台，在数字化浪潮中不断革新再造，自主研发的D-Hub企业数字化协同平台，为中国工业电气行业的数字化、网络化、智能化转型探索出了一条中国式道路，推动工业电 ......