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每日一库:使用标准库 archive 处理归档文件

每日一库:使用标准库 archive 处理归档文件 原创 孟斯特 孟斯特 2024-01-07 10:00 发表于北京 听全文 在 Go 语言标准库中,archive 包提供了用于处理归档文件(压缩文件和文件集合)的库。本文将详细介绍 archive/tar 和 archive/zip 包,它们分别 ......
archive 文件 标准

什么是大语言模型的“幻觉”

使用ChatGPT的朋友应该遇到过这样的情况,模型有时候会答非所问甚至自相矛盾,这种情况被成为大语言模型的“幻觉”,即在处理和生成文本时出现的一些特定的错误或误解。这些幻觉可能源于模型对现实世界的理解不足、数据训练的偏差、或者算法本身的局限性。 出现幻觉的原因有几个方面: 1、数据训练偏差 LLM通 ......
幻觉 模型 语言

多模态大模型少样本自适应综述

前言 在医学成像和遥感等一些细粒度领域,多模态基础模型的性能往往不尽人意。因此,许多研究者开始探索这些模型的少样本适应方法,逐渐衍生出三种主要技术途径:1)基于提示的方法;2)基于适配器的方法;3)基于外部知识的方法。尽管如此,这一迅速发展的领域产生了大量结果,但尚无全面的综述来系统地整理研究进展。 ......
模态 样本 模型

使用orbslam位姿进行map2dfusion的建图

https://blog.csdn.net/qq_60320488/article/details/132084670 一、map2dfusion所采用的数据集如下 npupilab/npu-dronemap-dataset: NPU Drone-Map Dataset (github.com) 其 ......
map2dfusion 2dfusion orbslam dfusion map2

软磁直流测试系统参考标准

​1. 概述 TS4000是专用于测量软磁材料直流磁性能的装置,由直流励磁与测量主机、A类或B类磁导计(选配件)、螺线管(选配件) 、电磁铁(选配件)、系统级软件组成。该装置可直接绕线测量软磁环样或其他闭磁路样品的直流磁参量,并绘制相关磁性能曲线;亦可选配A/B类磁导计、螺线管、电磁铁测量开磁路样品 ......
软磁 测试系统 标准 系统

CRM系统是否适合企业?有哪些常用的判定标准?

现如今,以客户为中心不再是一句空话,哪个企业能与客户建立长久的关系,那它就能获得业绩的增长。CRM管理系统的初衷就是维护客户关系,通过深入了解客户,提高转化率,并推动业绩增长。企业在选型时,往往被琳琅满目的选择弄得眼花缭乱,选择一款合适的CRM可能会让人觉得像在迷宫中探索。别担心,勇敢的探索者,这篇 ......
常用 标准 系统 企业 CRM

大模型RAG之向量检索技术-结合LSTM模型编码

本文将介绍两种编码方式,一种直接采用bert进行编码query与待匹配数据;另一种将待匹配数据构造成key-value的形式,key表示从每个待匹配数据的概念或者抽象描述,value是对应的待匹配数据,将query和key进行编码,lstm从过query查询到key之后,就可以获取对应的value ......
模型 向量 编码 技术 LSTM

PV视角之3D检测模型Sparse4D系列

在自动驾驶视觉感知系统中,为了获得环绕车辆范围的感知结果,通常需要融合多摄像头的感知结果。比较早期的感知架构中,通常采用后融合的范式,即先获得每个摄像头的感知结果,再进行结果层面的融合。后融合范式主要的问题在于难以处理跨摄像头的目标(如大卡车),同时后处理的负担也比较大。而目前更加主流的感知架构则是 ......
视角 Sparse4D 模型 Sparse4 Sparse

常用容器:动态数组array、列表list、队列 queue、map或字典、 集合、栈等等

一般语言都会提供一些逻辑容器的实现,各个语言的实现方式不同;底层的数学算法应该差不多; # 动态数组, 这个没啥可说的,就是一个数组,满了时候,再创建一个数组,把之前的数组里的数据移过来,销毁之前数组; ......
队列 数组 字典 容器 常用

什么是大模型RAG?RAG与funtionCalling的区别是什么?

大模型的RAG(Retrieval-Augmented Generation)与Function Calling都是用于增强大型语言模型(如GPT)的技术,但它们的工作原理和应用场景有所不同。 Retrieval-Augmented Generation (RAG): 原理:RAG结合了信息检索和文 ......
funtionCalling RAG 模型

mybatis解决nested exception is org.apache.ibatis.type.TypeException: Could not set parameters for mapping:

错误原因 在mybatis中SQL添加了注释 解决方法 删除相关无用语句 参考链接 【1】https://blog.csdn.net/daming1/article/details/107336871 ......

模型类序列化器

1 原来用的Serilizer跟表模型没有直接联系, 模型类序列化器ModelSerilizer,跟表模型有对应关系 2 使用 class BookModelSerializer(serializers.ModelSerializer): class Meta: model=表模型 # 跟哪个表模型 ......
序列 模型

【略读论文|大模型相关】Zero-Shot Relational Learning on Temporal Knowledge Graphs with Large Language Models

时间:2023 学校:慕尼黑大学 创新点: 1.据我们所知,这是第一个试图在TKGF背景下研究零射击关系学习的工作。 2.我们设计了一种基于llm的方法zrLLM,并设法在零射击关系推理中增强各种基于嵌入的TKGF模型。 3.实验结果表明,zrLLM有助于大大提高所有考虑的TKGF模型对包含未见零射 ......

星型模型&雪花模型

数据集市(Data Mart)也有称ADS(Application Data Store),数据集市将主题层和基础层的数据按照各业务的实际需求进行聚合,形成宽表或数据立方体(Cube),可直接供业务部门和数据分析团队使用。 数据集市中主要存在的是事实表(fact)和维度表(dimension)。 事 ......
模型 雪花 amp

R语言GARCH族模型:正态分布、t、GED分布EGARCH、TGARCH的VaR分析股票指数|附代码数据

全文链接:http://tecdat.cn/?p=31023 最近我们被客户要求撰写关于GARCH族模型的研究报告,包括一些图形和统计输出。 如何构建合适的模型以恰当的方法对风险进行测量是当前金融研究领域的一个热门话题 ( 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** )。 VaR方法作为当 ......
正态分布 模型 指数 语言 代码

AI_NLP以及SAM的理解-分割模型

机器学习 一般机器学习分为有监督学习,无监督学习和强化学习 无监督学习 Unsupervised Learning Self-Supervised Learning,又称为自监督学习 -Self-Supervised Learning 的核心思想 Masked Autoencoders Are Sc ......
模型 AI_NLP NLP SAM AI

Map的特性(有序和无序)讨论

目录什么是红黑树? 在 Java 中,基础java.util.Map 接口本身并不保证元素的顺序。具体的实现类 HashMap 和 TreeMap 的行为(无序、有序)有所不同: HashMap 类使用哈希表实现,不保证元素的顺序,即遍历 HashMap 的键值对时,不能保证按照任何特定的顺序,其迭 ......
特性 Map

BOSHIDA DC电源模块的安全性能评估及认证标准

BOSHIDA DC电源模块的安全性能评估及认证标准 DC电源模块的安全性能评估和认证标准主要涉及以下方面: 1. 安全标准:DC电源模块需要符合国际电工委员会(IEC)和国家标准的相关规定,如IEC 60950-1(信息技术设备安全性通用要求)、IEC 62368-1(音视频和信息技术设备安全性通 ......
电源模块 模块 电源 性能 BOSHIDA

Hive 复杂数据类型Array,Map,Struct

建表语句,支持嵌套 CREATE TABLE parquet_test ( id int, str string, mp MAP<STRING,STRING>, lst ARRAY<STRING>, strct STRUCT<A:STRING,B:STRING>) PARTITIONED BY (p ......
类型 数据 Struct Array Hive

用一张图片测试几个大模型的看图理解,文心一言表现不佳,通义千问了解最到位!

样图如下: 用上面的图片,在几个主流的AI大模型中进行识别理解,最终的理解各有不同。 不过最让我意外的是 文心一言 居然理解的最不到位! 下图是文心一言的看图理解: 下图是通义千问的看图理解: 下图是讯飞星火的看图理解: 大家觉得哪一个理解的最到位????? ......
文心 模型 图片

使用docker搭建deepspeed多机多卡分布式微调大模型环境

前置环境:两台可以互通的centos服务器(服务器1、服务器2),docker,NVIDIA驱动 docker创建overlay共享网络 1)选用服务器1作为manage节点进行初始化,执行docker swarm init Swarm initialized: current node (ly4d ......
分布式 deepspeed 模型 环境 docker

公共仓库元模型(CWM)(转)

转自:https://www.jianshu.com/p/21207b50084a 一、什么是CWM? 在我们学习一个新东西时,首先得弄懂明白它是用来干什么的?然后通过实例与理论交错学习,CWM——Common Warehouse Metamodel, 很明显翻译过来时公共仓库元模型,CWM的提出主 ......
仓库 模型 CWM

检验算法程序的好坏标准

什么是算法程序? 算法程序通常指的是执行特定算法的计算机程序。要深入理解这个概念,我们可以将其分解为“算法”和“程序”两部分,并探究它们的基本含义。 简而言之:对特定问题求解过程的描述。 算法 (Algorithm): 定义:算法是解决问题的明确步骤序列,它是独立于任何编程语言的,可以用伪代码、流程 ......
算法 好坏 标准 程序

Atlas关系型数据库元数据模型

[ { "category": "ENTITY", "guid": "00b4a314-1185-4cd4-84e9-20275990d58d", "createdBy": "hadoop", "updatedBy": "hadoop", "createTime": 1615973091411, " ......
数据 模型 数据库 Atlas

浅析Object.entries()方法的使用及解决使用for of或for in遍历对象的问题和普通对象与Map对象互相转换的问题

一、Object.entries() 方法的使用 1、Object.entries()方法返回一个给定对象自身可枚举属性的键值对数组,其排列与使用 for...in 循环遍历该对象时返回的顺序一致(区别在于 for-in 循环还会枚举原型链中的属性) 2、实例代码: const obj = { fo ......
对象 问题 for entries 方法

使用知识图谱提高RAG的能力,减少大模型幻觉

在使用大型语言模型(llm)时,幻觉是一个常见的问题。LLM生成流畅连贯的文本,但往往生成不准确或不一致的信息。防止LLM产生幻觉的方法之一是使用提供事实信息的外部知识来源,如数据库或知识图谱。 向量数据库和知识图谱 向量数据库 向量数据库是表示实体或概念(如单词、短语或文档)的高维向量的集合。数据 ......
图谱 幻觉 模型 能力 知识

三维模型的几何坐标纠正应用探讨

三维工厂K3DMaker是一款三维模型浏览、分析、轻量化、顶层合并构建、几何校正、格式转换、调色裁切等功能专业处理软件。可以进行三维模型的网格简化、纹理压缩、层级优化等操作,从而实现三维模型轻量化。轻量化压缩比大,模型轻量化效率高,自动化处理能力高;采用多种算法对三维模型进行几何精纠正处理,精度高,... ......
坐标 几何 模型

GEM300 标准简介

GEM300 标准简介 在开发 300mm 晶圆之前,SEMI SECS-II E5 和 GEM E30 是使 IC 制造商能够通信和控制晶圆加工设备的初始标准。 随着更大更重的 300 毫米晶圆和更小的芯片拓扑结构的引入,操作员装载或卸载材料变得不切实际,并面临污染风险。因此,半导体工厂需要进行重 ......
标准 简介 GEM 300

标准库 iostream 的包含与继承关系

标准库 iostream 概览 包含(include): <ios> <streambuf> <istream> <ostream> 对象: cin & wcin cout & wcout cerr & wcerr clog & wclog 标准库 ios 类: ios_base basic_ios ......
iostream 标准

鱼类识别系统Python+TensorFlow卷积神经网络算法模型+深度学习人工智能【计算机课设项目】

一、介绍 鱼类识别系统。使用Python作为主要编程语言开发,通过收集常见的30种鱼类('墨鱼', '多宝鱼', '带鱼', '石斑鱼', '秋刀鱼', '章鱼', '红鱼', '罗非鱼', '胖头鱼', '草鱼', '银鱼', '青鱼', '马头鱼', '鱿鱼', '鲇鱼', '鲈鱼', '鲍鱼' ......
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