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模型 杀手 领域 时代

BioinformaticsMeeting以下是一些生物信息学领域的会议和期刊：

# BioinformaticsMeeting生物信息学学术会议 以下是一些生物信息学领域的会议和期刊： 会议： 国际基因组学和基因组医学会议（International Conference on Genomics and Genomic Medicine, ICGGM）ACM Conferenc ......
BioinformaticsMeeting 期刊 领域 生物 会议

09-Flask-模型

###准备工作 ####1. Manager ```python # 1. 安装flask-script pip install flask-script # 使用里面的Manager进行命令得到管理和使用-app.py 'from flask_script import Manager' from ......
模型 Flask 09

R语言GARCH模型对股市sp500收益率bootstrap、滚动估计预测VaR、拟合诊断和蒙特卡罗模拟可视化|附代码数据

原文链接：http://tecdat.cn/?p=26271 最近我们被客户要求撰写关于GARCH的研究报告，包括一些图形和统计输出。 Box 等人的开创性工作(1994) 在自回归移动平均模型领域的相关工作为波动率建模领域的相关工作铺平了道路，分别由 Engle (1982) 和 Bollersl ......
收益率 bootstrap 收益 模型 股市

Matlab中的偏最小二乘法（PLS）回归模型，离群点检测和变量选择|附代码数据

全文下载：http://tecdat.cn/?p=22319 最近我们被客户要求撰写关于偏最小二乘法（PLS）回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文建立偏最小二乘法（PLS）回归（PLSR）模型，以及预测性能评估。为了建立一个可靠的模型，我们还实现了一些常用的离群点检测和变量选择方法，可以去 ......
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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

全文链接：http://tecdat.cn/?p=26184 最近我们被客户要求撰写关于信贷风控模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 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：  ......
信贷 Adaboost 模型 森林 XGBoost

机器学习模型的生命周期

动动发财的小手，点个赞吧！ ![](https://img2023.cnblogs.com/blog/2549345/202305/2549345-20230530223308801-735639095.png) 您的模型如何变化？[Source](https://towardsdatascienc ......
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比Transformer快4成！Meta发布全新Megabyte模型，解决算力损耗硬伤

前言 本文介绍了vanilla KD方法，它在ImageNet数据集上刷新了多个模型的精度记录。 本文转载自新智元 作者 | Joey 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 【CV技术指南】CV ......
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SpecInfer：小模型撬动大模型高效推理

近日，来自卡耐基梅隆大学（CMU）的 Catalyst Group 团队发布了一款「投机式推理」引擎 SpecInfer，可以借助轻量化的小模型来帮助大模型，在完全不影响生成内容准确度的情况下，实现两到三倍的推理加速。 随着 ChatGPT 的出现，大规模语言模型（LLM）研究及其应用得到学术界和工 ......
模型 SpecInfer

随机森林模型 的数学原理

随机森林是一种基于决策树的集成学习方法，其基本思想是通过构建多个决策树来进行分类和回归。随机森林中的每一棵决策树都是在随机样本和随机特征的条件下构建出来的，整个建模过程相当于将多个弱分类器组合成一个强分类器。其主要数学原理如下： 1. 决策树： 随机森林是由多个决策树构成的集成模型，而决策树是一种树 ......
模型 原理 森林 数学

在树莓派上实现numpy的conv2d卷积神经网络做图像分类，加载pytorch的模型参数，推理mnist手写数字识别，并使用多进程加速

这几天又在玩树莓派，先是搞了个物联网，又在尝试在树莓派上搞一些简单的神经网络，这次搞得是卷积识别mnist手写数字识别 训练代码在电脑上，cpu就能训练，很快的： import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from ......
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数据的新时代：可交互大屏展现数字孪生的奇妙效果

可交互的数字孪生数据大屏依赖于强大的数据可视化技术。通过将大量的数据转化为可视化的图表、图形和动画，大屏能够直观地展示数据的关联性、趋势变化和异常情况。这种视觉化的展示方式使得人们能够更快速地理解数据，洞察数据中的规律和价值。 ......
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ASEMI代理KY可控硅BT169的工作原理及应用领域

编辑-Z 本文主要介绍了可控硅BT169的工作原理及其在各个领域的用。首先，我们将详细阐述可控硅BT169的工作原理，包括结构特点、工作过程等；其次，我们将探讨可控硅BT169在家用电器、工业控制、电力电子等领域的应用。 1、可控硅BT169的工作原理 可控硅BT169是一种三端双向可控硅，具有结构 ......
可控硅 应用领域 原理 领域 ASEMI

在树莓派上使用numpy实现简单的神经网络推理，pytorch在服务器或PC上训练好模型保存成numpy格式的数据，推理在树莓派上加载模型

这几天又在玩树莓派，先是搞了个物联网，又在尝试在树莓派上搞一些简单的神经网络，这次搞得是mlp识别mnist手写数字识别 训练代码在电脑上，cpu就能训练，很快的： 1 import torch 2 import torch.nn as nn 3 import torch.optim as opti ......
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领域驱动设计DDD｜从入门到代码实践 阿里巴巴

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MegEngine 使用小技巧：如何解读 MegCC 编译模型几个阶段 Pass 的作用

MegCC 是一个真真实实的深度学习模型编译器，具备极其轻量的 Runtime 二进制体积，高性能，方便移植，极低内存使用以及快启动等核心特点。用户可在 MLIR 上进行计算图优化，内存规划，最后通过预先写好的 code 模版进行代码生成。 ......
MegEngine 模型 作用 阶段 技巧

ChatDoctor：一个基于微调LLaMA模型用于医学领域的医学聊天机器人

ChatDoctor：一个基于微调LLaMA模型用于医学领域的医学聊天机器人 https://www.yunxiangli.top/ChatDoctor/ 资源列表 Demo.自动聊天医生与疾病数据库演示。 HealthCareMagic-100k.100k患者和医生之间的真实的对话HealthCa ......
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《软件测试52讲》读书笔记（十三） —— 数据脚本解耦+页面对象模型

数据脚本与数据解耦 “测试脚本和数据解耦”的本质是实现了数据驱动的测试，让操作相同但是数据不同的测试可以通过同一套自动化测试脚本来实现，只是在每次测试执行时提供不同的测试输入数据 数据驱动很好地解决了大量重复脚本的问题，实现了“测试脚本和数据的解耦”。 数据驱动测试的数据文件中不仅可以包含测试输入数 ......
解耦 软件测试 脚本 模型 对象

大语言模型技术原理

总体来说，ChatGPT 在人工标注的prompts和回答里训练出SFT监督策略模型，再通过随机问题由模型给出多个答案，然后人工排序，生成奖励模型，再通过PPO强化训练增强奖励效果。最终ChatGPT能够更好理解指令的意图，并且按指令完成符合训练者价值观的输出。最后，大语言模型作为一个被验证可行的方... ......
模型 原理 语言 技术

Falcon猎鹰：史上最强开源大语言模型

号称“史上最强的开源大语言模型”出现了。 它叫Falcon（猎鹰），参数400亿，在1万亿高质量token上进行了训练。 最终性能超越650亿的LLaMA，以及MPT、Redpajama等现有所有开源模型。 一举登顶HuggingFace OpenLLM全球榜单： 除了以上成绩，Falcon还可以只 ......
猎鹰 模型 语言 Falcon

后GPT时代，多模态是最大的机会

作者：王咏刚，SeedV实验室创始人/CEO，创新工场AI工程院执行院长 编者按：ChatGPT/GPT-4的横空出世，已经彻底改变了NLP领域的研究态势，并以其多模态的潜能，点燃了人们心中通往AGI的第一簇火花。 AI 2.0时代因此而至。但新时代的技术列车将通往何方？全新的商业机会又埋藏在何处？ ......
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详解WPF线程模型

> Dispatcher可以强制将某个代码片段在特定的Thread上执行。 在WPF中，每个线程都有一个与其关联的Dispatcher，通过Dispatcher的Invoke或BeginInvoke或InvokeAsync可以将指定的代码强制在其关联的线程上执行；Invoke是同步的，代码未在关联线 ......
线程 模型 WPF

如何使用 Megatron-LM 训练语言模型

在 PyTorch 中训练大语言模型不仅仅是写一个训练循环这么简单。我们通常需要将模型分布在多个设备上，并使用许多优化技术以实现稳定高效的训练。Hugging Face 🤗 [Accelerate](https://huggingface.co/docs/accelerate/index) 的创建 ......
Megatron-LM Megatron 模型 语言 LM

Generative AI 新世界 | 走进文生图（Text-to-Image）领域

在之前的四篇 “Generative AI 新世界” 中，我们带领大家一起探索了生成式 AI（Generative AI），以及大型语言模型（LLMs）的全新世界概览。并在文本生成（Text Generation）领域做了一些概述、相关论文解读、以及在亚马逊云科技的落地实践和动手实验。 亚马逊云科技 ......
Text-to-Image Generative 领域 Image Text

统计学习方法：感知机模型例题

## 统计学习方法：感知机模型例题 ### 1. 感知机学习算法的原始形式 ![img](https://img2023.cnblogs.com/blog/2206600/202305/2206600-20230529152121188-1780433468.png) ### 2. 例题 ``` 例 ......
例题 学习方法 模型 方法

模型训练-tips

模型冻结部分层的训练方式： 第一步：在训练之前，将除了Embedding之外的层设置为param.requires_grad = False，如下所示： for name, param in model.named_parameters(): if "model.embed_tokens" not ......
模型 tips

李宏毅语音课程-RNN-T模型

rnn-t decoder：给一个输入h，输出多个字符 直到输出空字符Φ。接着输入下一个MCCC特征 实际会在输出字符的后面会 加一个 RNN(最上面的蓝色块)。把原来的RNN剔除(中间黄色块)。 原因：1. 增加的RNN相当于一个语言模型LM，可以提前从text中训练。2. 方便RNN-T的训练。 ......
语音 模型 课程 RNN-T RNN

李宏毅语音课程笔记-CTC模型

ctc只要encoder即可。输入一个x，encoder输出一个h, 经过一个linear classifier输出预测的字符(包括空字符Φ)。 训练时，需要穷举alignment，再使用cross-entropy进行反向梯度参数更新。 ctc存在的问题： 会出现“结巴”。linear classi ......
语音 模型 课程 笔记 CTC

李宏毅语音课程笔记-LAS模型原理

Listen过程：将MFCC特征X输入encoder得到输出 h向量，每个x输出一个h。 encoder可以是：RNN、CNN、self-attention layers等 attention and spell过程 1. 向量z0与向量h进行attention运算产生数字α0 2. 使用softm ......
语音 模型 原理 课程 笔记

通义千问预体验，如何让 AI 模型应用“奔跑”在函数计算上？

![image.png](https://intranetproxy.alipay.com/skylark/lark/0/2023/png/32056394/1685341157756-e52d4b08-433b-4c52-83d2-f19163b3a554.png#clientId=u29a72e ......
函数 模型 AI

面对AI时代潮流，测试人应该如何应对？

首先一定要知道AI相关知识，测试人员需要了解AI的基本概念、机器学习算法和数据科学等方面的知识，这有助于更好地理解和测试AI系统。同时测试人员需要了解和掌握AI测试工具，包括自动化测试工具、模型评估工具和数据生成工具等。 ......
潮流 时代
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