模型 环境llm

spark 3.x idea linux远程开发环境搭建

依赖包 jdk 8或11都行,不要到jdk 17 jdk 17第一个问题是jdk内部类默认不允许反射,很多配置要改。 scala 2.13 scala 2.13版本是为scala 3.0版本准备的,改进挺多。可通过scala编程(第四版)学习。 hadoop 3.2.1 因为windows hado ......
环境 spark linux idea

Nocalhost 为 KubeSphere 提供更强大的云原生开发环境

1 应用商店安装 Nocalhost Server 已集成在 KubeSphere 应用商店,直接访问: 设置应用「名称」,确认应用「版本」和部署「位置」,点击「下一步」: 在「应用设置」标签页,可手动编辑清单文件或直接点击「安装」。建议把 service.type 设置为 ClusterIP,以确 ......
KubeSphere Nocalhost 环境

linux环境htop安装

1、获取htop源码包 git clone https://github.com/htop-dev/htop 2、安装依赖 yum install ncurses-devel gcc 3、解压源码包,编译安装 ./configure make -j 8 make install 源码安装方式 安装支 ......
环境 linux htop

cleaning of llm corpus 大模型语料清洗

cleaning of llm corpus 大模型语料清洗 数据是人工智能领域发展的基础要素之一。随着大规模预训练模型及相关技术不断取得突破,在相应研究中使用高效数据处理工具提升数据质量变得越来越重要。llm_corpus_quality集成了包含清洗、敏感词过滤、广告词过滤、语料质量自动评估等功 ......
语料 cleaning 模型 corpus llm

linux环境Python安装

1、下载源码 华为云镜像地址下载python Python加速地址:https://repo.huaweicloud.com/python/ 2、安装前置依赖 yum -y install zlib-devel bzip2-devel openssl-devel ncurses-devel sqli ......
环境 Python linux

Eloquent 模型使用详解 Has One Through 远程一对一

远程一对一也好,经过型,穿过型一对一也好,都能表示这种模型的关联方式:一种非直接的关系定义 这里使用官方的例子:👩‍🔧修理工,🚗车,👨‍💼车主来说明 上下文解释 👩‍🔧修理工 mechanics 负责维修 👨‍💼车主 owners 的 🚗车 cars,这里假设一个车主只有一张车, ......
一对一 Eloquent 模型 Through Has

从Bitcask存储模型谈超轻量级KV系统设计与实现

本文从从Bitcask存储模型讲起,谈轻量级KV系统设计与实现。从来没有最好的K-V系统,只有最适合应用业务实际场景的系统,做任何的方案选择,要结合业务当前的实际情况综合权衡,有所取有所舍。 ......
超轻量 模型 Bitcask 系统

开发篇1:使用原生api和Langchain调用大模型

对大模型的调用通常有以下几种方式:方式一、大模型厂商都会定义http风格的请求接口,在代码中可以直接发起http请求调用;方式二、在开发环境中使用大模型厂商提供的api;方式三、使用开发框架Langchain调用,这个就像java对数据库的调用一样,可以直接用jdbc也可以使用第三方框架,第三方框架 ......
Langchain 模型 api

darknet-yolov4训练自己的模型记录

最近又整了一块jetson nano的板子,就拿过来正好用一下,这个跑yolo还是很有用的,这里也记录一下过程。 1、jetson nano变化 之前也玩过jetson nano,但是最近却发现这个nano和之前的不一样了,是这样的 就是原来都是sd卡烧录,但是这个是emmc了 最大的区别就是原来使 ......
darknet-yolov 模型 darknet yolov

扩散模型

有不少介绍扩散模型的资料,其中"Understanding Diffusion Models: A Unified Perspective"论文是我读到的解释最详细也是最易于理解的一个。 数学符号 用粗体字母表示向量, 如\( \mathbf{x}, \mathbf{z}\) 用字母\(\mathb ......
模型

机器学习-概率图模型系列-隐含马尔科夫模型-33

目录1. Hidden Markov Model2. HMM模型定义 注:参考链接 https://www.cnblogs.com/pinard/p/6945257.html 1. Hidden Markov Model 隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model,以下简称HMM)是比较 ......
模型 概率 机器 33

[Maven] 02 - POM模型与常见插件

POM 模型 1 依赖关系 Maven 一个核心的特性就是依赖管理。当我们处理多模块的项目(包含成百上千个模块或者子项目),模块间的依赖关系就变得非常复杂,管理也变得很困难。针对此种情形,Maven 提供了一种高度控制的方法。 通俗理解: 依赖谁就是将谁的 jar 包添加到本项目中。可以依赖中央仓库 ......
插件 模型 常见 Maven POM

如何开发医疗保险欺诈识别监测模型中的模型选择与构建?

开发医疗保险欺诈识别监测模型时,选择合适的模型和构建有效的模型是至关重要的。以下是一些建议: 模型选择: 逻辑回归: 适用于线性关系,简单、快速,容易解释。 决策树和随机森林: 能够处理非线性关系,对异常值和噪声相对鲁棒,易于解释。 支持向量机(SVM): 在高维空间中表现良好,对于复杂的非线性关系 ......
模型 医疗保险 医疗

如何开发医疗保险欺诈识别监测模型中的模型训练与调优?

医疗保险欺诈识别模型的训练与调优是一个关键的步骤,它直接影响模型的性能。以下是一些建议: 1. 数据准备与预处理: 数据清理: 处理缺失值、异常值,确保数据的质量。 特征工程: 提取有助于欺诈检测的特征,可能需要与领域专家一起进行。 数据平衡: 处理正负样本不平衡,可以考虑欠采样、过采样或使用权重调 ......
模型 医疗保险 医疗

如何开发医疗保险欺诈识别监测模型中的特征工程?

在开发医疗保险欺诈识别监测模型时,特征工程是一个关键的步骤,它有助于提取、转换和选择最相关的特征,以改善模型的性能。以下是在开发医疗保险欺诈识别监测模型时进行特征工程的一些建议: 基本特征提取: 提取基本的医疗保险相关特征,如就医次数、就医地点、就医科室、医疗费用等。 时序特征: 如果数据包含时间信 ......
医疗保险 模型 特征 医疗 工程

医疗保险欺诈识别监测模型分析

以下是开发医疗保险欺诈识别监测模型的一般性步骤: 数据集分析与预处理: 对给定的16000条数据集进行初步分析,了解数据的结构、特征。 进行数据清洗,处理缺失值、异常值等。 进行多维特征信息分析,以了解医疗保险欺诈的潜在特征。 特征工程: 提取能够描述医疗保险欺诈的特征因子集合。这可能需要领域专业知 ......
医疗保险 模型 医疗

开发医疗保险欺诈识别监测模型如何进行数据集分析与预处理

数据集加载: 使用工具如Pandas库加载数据。使用pd.read_csv()等函数加载数据集到DataFrame。 初步数据探索: 使用head()、info()、describe()等方法查看数据的前几行、基本信息和统计摘要。 使用shape属性获取数据集的大小。 处理缺失值: 使用isnull ......
医疗保险 模型 医疗 数据

visual studio编译不再支持的framework环境

下载好需要的framework版本,解压出来放到下面路径中,然后重新打开vs即可。 C:\Program Files (x86)\Reference Assemblies\Microsoft\Framework\.NETFramework ......
framework 环境 visual studio

1.12_redis 的存取在最后 晚上_浙江本地环境的header不能用线上的_header中host和refer分别代表什么意思?_模型的save()参数是数组怎么理解?

方便点1: 问题: 为什么这个浙江的这个线上的header用到本地就不行,而熊师爷的这个却可以? 线上的 header中的host 本地的 header中的host 根据上面弄得对照关系 header中host和refer分别代表什么意思? 活1: 分析如下: 上面分析出现的问题:既然只统计:开业状 ......
header 数组 模型 意思 参数

python创建虚拟环境

1.创建项目目录 2.进入当前目录,cmd,安装虚拟环境 virtualenv -p "C:\Program Files\Python311\python.exe" .venv #目录加引号后空格.python所在目录 3. 进入VSCODE,打开目录,选择venv\scripy\python.ex ......
环境 python

POT超阈值模型和极值理论EVT分析|附代码数据

全文链接:http://tecdat.cn/?p=16845 最近我们被客户要求撰写关于极值理论的研究报告,包括一些图形和统计输出。 本文依靠EVT对任何连续分布的尾部建模。尾部建模,尤其是POT建模,对于许多金融和环境应用至关重要 POT模型其主要动机是为高洪水流量的概率模型提供实用工具。但是,E ......
极值 阈值 模型 理论 代码

centos8配置网络环境及阿里云网络yum源

一、centos8配置网络环境 1.修改配置网卡配置文件 [root@localhost ~]# cat /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens18 TYPE=Ethernet NAME=ens18 DEVICE=ens18 IPADDR=192.168.1 ......
centos8 环境 centos 网络 yum

提升Windows Server环境安全性:ADAudit Plus的五大关键优势

在Windows Server环境中,审计对于解决安全、运营和合规需求至关重要。然而,内置的Microsoft Windows安全审计工具存在一些限制,包括对专业知识的要求、耗时的流程以及一些功能的缺失。为了克服这些问题,第三方审计解决方案如ManageEngine ADAudit Plus变得至关 ......
安全性 优势 Windows ADAudit 关键

从工程化角度,详解鹏程·脑海大模型训练过程

从工程化的角度,对鹏城.脑海大模型训练语料处理、模型训练优化、模型应用等方面做出了全面详细的经验分享。 ......
模型 脑海 角度 过程 工程

人工智能应用的“繁花时代”,各大企业何以破局AI模型挑战

​ AI技术的崛起,为各行业发展带来巨大变革和超强的创新潜力。然而,各大企业在拥抱AI的进程中并非一路坦途,“繁花盛开”的背后隐藏着AI模型生产与管理环节的诸多痛点。 先来看看部分金融企业在人工智能技术的应用现状:工商银行运用超过2200个智能模型,通过OCR技术实现支票、业务委托书等业务凭证要素的 ......
人工智能 繁花 人工 模型 智能

VSCode配置C开发环境

安装MINGW64编译器 mingw64是windows上的一款C编译器,可在线安装或者离线安装,推荐离线安装 1. 离线安装 github: 链接地址 (1) 点击github链接,下载所需版本的mingw压缩包 (2) 解压到随意一个路径,最好不要有中文路径 (3) 配置环境变量,右键此电脑,点 ......
环境 VSCode

【OpenVINO】基于 OpenVINO Python API 部署 RT-DETR 模型

RT-DETR是在DETR模型基础上进行改进的,一种基于 DETR 架构的实时端到端检测器,它通过使用一系列新的技术和算法,实现了更高效的训练和推理,我们将将在Python、C++、C# 三个平台实现OpenVINO 部署RT-DETR模型实现深度学习推理加速, 在本文中,我们将首先介绍基于 Ope... ......
OpenVINO 模型 RT-DETR Python DETR

综合评价模型

层次分析法(AHP)(太主观) 。。。 熵权法(客观定权) 秩和比法 ......
模型

php环境,性能优化

根据宝塔的推荐进行参数修改 我的是8G内存,修改成4G内存 下面是备份:修改前的 ; Start a new pool named 'www'.; the variable $pool can be used in any directive and will be replaced by the; ......
性能 环境 php

linux环境下配置maven

下载地址 #maven环境配置(已经配置好jdk) vim /etc/profile export MAVEN_HOME=/mnt/maven/apache-maven-3.6.3 export PATH=${MAVEN_HOME}/bin:${PATH} #使配置生效 source /etc/pr ......
环境 linux maven
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