模型 知识点selectors模块

openpyxl模块-----------------------打印工资条

测试数据: 上代码: from openpyxl import load_workbook,Workbookdef create_excel(): wb = load_workbook('C:/Users/admin/Desktop/工资数据.xlsx',data_only=True) sh = w ......
模块 openpyxl 工资

Maven多模块项目依赖到不进来

新建了一个Maven多模块项目,想着和Gitee上的项目一样,抽出父模块来管理子模块公共的依赖,统一子模块的依赖的版本。结果在父模块POM文件声明的依赖,死活就是到不进来,声明如下图所示: 当我在网上搜了半天为什么Maven依赖导不进来的时候,终于看到了一篇博客,下面的内容都基于自该博客:https ......
模块 项目 Maven

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

BOSHIDA DC电源模块的关键参数解读

BOSHIDA DC电源模块的关键参数解读 BOSHIDA DC电源模块是一种电子设备,用于将交流电(AC)转换为直流电(DC)供电给其他电子设备。关键参数对于了解电源模块的性能和适用范围非常重要。以下是一些常见的关键参数及其解读: 1. 输出电压(Output Voltage):指电源模块输出的直 ......
电源模块 模块 电源 参数 BOSHIDA

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

Javac多模块化编译

转载:原文链接 从SDK9开始,Java支持多模块编译。那么,怎么用javac实现多模块编译呢? 项目介绍 先来看看我们的项目。 首先lib文件夹下是依赖模块,有一个hello模块。hello模块包含hello包,并且被导出。 然后是test,是我们的主模块,包含一个test包,里面有个叫Main的 ......
模块 Javac

【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

模型层choice字段使用

1 模型表:Student表,写接口应该选择继承哪个视图类2 推荐使用自动生成路由的方式(继承ViewSetMixin及它的字类)3 但是目前来说,你先实现功能即可(至于选择哪个,慢慢体会) 4 choice的使用 -在模型类中使用 sex = models.SmallIntegerField(ch ......
字段 模型 choice

【Python基础】模块

简介 模块是一组Python代码的集合,可以使用其他模块,也可以被其他模块使用。 创建自己的模块时,要注意: 模块名要遵循Python变量命名规范,不要使用中文、特殊字符; 模块名不要和系统模块名冲突,最好先查看系统是否已存在该模块,检查方法是在Python交互环境执行import abc,若成功则 ......
模块 基础 Python

【专题】2023年大语言模型综合评测报告PDF合集分享(附原数据表)

原文链接:https://tecdat.cn/?p=33624 原文出处:拓端数据部落公众号 自2022年年末以来,人工智能大模型已成为技术领域甚至全球创新领域最受关注的话题。以ChatGPT为代表的大模型产品发展迅速,预测数据显示,到2030年,AIGC市场规模有望超过万亿元。2023年,国内主要 ......
评测报告 数据表 模型 语言 专题

浦语书生大模型实战训练营03笔记和作业

1.1配置环境 进入命令行,安装pytorch环境 bash /root/share/install_conda_env_internlm_base.sh InternLM conda activate InternLM # 升级pippython -m pip install --upgrade ......
训练营 书生 实战 模型 笔记

R语言PLS-DA模型分析不同中医组别患者间差异指标数据可视化

全文链接 :https://tecdat.cn/?p=34809 原文出处:拓端数据部落公众号 PLS-DA (Partial Least Squares Discriminant Analysis) 是一种多变量统计分析方法,常用于处理具有多个预测变量和多个响应变量的数据。在本文中,我们帮助客户使 ......
组别 患者 模型 差异 中医

生成模型—VAE

生成模型—VAE(Variational Auto-Encoder) 为进一步了解面部反应生成模型的原理,故详细学习VAE。 Auto-encoder 感谢李宏毅老师的视频! 自编码器是一种无监督学习的神经网络模型,可以用于数据降维、特征压缩、特征提取、数据生成等任务。其主要思想是尝试将输入数据通过 ......
模型 VAE

寒假1高数知识部分

今天是寒假正式复习的第一天,一整天都在和高数对线,数学真是一个非常好的避难所 首先是几个必背的公式,必须无条件准确熟虑的记住 1、三角函数的公式,特别是那两个平方和与1的公式,不要总依赖那个三角形图,要理解熟练,随时想到能用的出来 2、半角公式,都是正派、然后都要变三角函数,只有一个要加负号 3、斯 ......
部分 知识

Gorm 数据库表迁移与表模型定义

Gorm 数据库表迁移与表模型定义 一、Docker快速创建MySQL实例 1.1 创建 因为这里我们是测试学习使用,单独安装MySQL 比较费时费力,所以这里使用Docker方便快速掌握Gorm 相关知识。 如果你没有docker环境,可以参考:【一文搞定】Linux、Mac、Windows安装D ......
模型 数据库 数据 Gorm

扩散模型

该模型是学习从噪音中如何去除噪音生成一个他已经学会的图片,所以一开始输入模型的是噪音,但是经过一次处理效果不会非常好,所以要循环迭代很多次,得到最终生成结果。 模型预测的实际上是噪音,也就是说要将输入图片减去模型预测的噪音,得到生成结果。 这里没有讲的太细,我的理解是神经网络需要的输入是正态分布的噪 ......
模型

解析flywheel飞轮模型以及它的落地路径

Brian Halligan提出的flywheel飞轮模型,比RARRA模型更进了一步。不止关注用户留存,更关注的是现有用户如何推动企业增长。 HubSpot创始人Brian Halligan在Inbound2018大会上说,他们从此以后就彻底跟营销漏斗说再见了,要用flywheel飞轮模型。 我本 ......
飞轮 路径 flywheel 模型

开发多方案生成与营销比对模块

要开发多方案生成与营销比对模块,你可以按照以下步骤进行: 明确目标和需求: 定义你的模块的具体目标,包括生成多方案和进行营销比对的目的。了解用户的需求和期望。 数据收集与分析: 收集相关的市场数据、用户数据和竞争对手数据,这将用于生成不同方案和进行比对。 进行数据分析,了解市场趋势、用户行为以及竞争 ......
模块 方案

数据分析与预测模块

要开发一个数据分析与预测模块,你可以遵循以下一般性的步骤: 明确目标: 定义你的分析和预测模块的具体目标。确定你要解决的问题是什么,以及你希望从数据中获得什么信息。 数据收集与清洗: 收集与你问题相关的数据。确保数据是完整的、准确的,并且包含所有必要的字段。进行数据清洗,处理缺失值、异常值和重复数据 ......
数据分析 模块 数据

大模型调优方法:提示工程、RAGs 与微调对比

每一个搭建大语言模型应用的AI工程师都会面临一个难题,如何选择一个合适调优方法。就算是强大的预训练LLM也可能无法直接满足项目中的特定需求。如项目需要一个特定结构的应用程序,如预训练缺失上下文的重要文件,再比如有特定术语和结构的高专业性的行业领域,面对这些问题,需要有特定的方法来调整LLM。 要决定 ......
模型 方法 工程 RAGs

大语言模型LLM幻觉的解决方法:检索增强生成RAG

当你向大语言模型LLMs集成的问答系统平台咨询医疗方面的问题,比如呼吸道感染应该怎么治疗,它可能直接给出答案,但不会提供这个答案的依据来源,这是因为大语言模型应用过程中还存在答案透明度不足的缺陷导致。此外,大语言模型还有知识更新的滞后性、在处理复杂任务时的准确性的问题。 为了解决这些问题,检索增强生 ......
幻觉 模型 语言 方法 LLM

BOSHIDA DC电源模块技术的未来发展趋势

BOSHIDA DC电源模块技术的未来发展趋势 随着科技的不断发展,DC电源模块技术也在不断演进。以下是DC电源模块技术未来发展的一些趋势: 1. 高效能:未来DC电源模块的效能将得到进一步提高。通过改进转换拓扑结构、优化控制算法和使用高效能元器件,可以提高模块的转换效率。这将有助于减少能源消耗和热 ......
电源模块 模块 电源 趋势 BOSHIDA

常见3D模型汇总

3D模型查看器: 3D查看器 (Windows自带) Blender MeshLab (基于VCGlib) 3D模型来源: 美工建模 (fbx) 三维重建 (ply/obj) 3D-AIGC 3D模型格式: obj fbx glb (glTF2.0):https://github.com/Khron ......
模型 常见

网络基础知识学习

1、网络基础知识 ·OSI 七层模型 TCP/IP(Transmission Control Protocol/Internet Protocol)是传输控制协议和网络协议的简称,它定义了电子设备如何连入因特网,以及数据如何在它们之间传输的标准。TCP/IP 不是一个协议,而是一个协议族的统称,里面 ......

软件生命周期模型定义与选择策略

![](https://img2024.cnblogs.com/blog/3351537/202401/3351537-20240111151615438-216580632.png) ![](https://img2024.cnblogs.com/blog/3351537/202401/33515... ......
周期 模型 策略 生命 软件

Rust 使用包、Crate 和模块管理不断增长的项目

目录包和 Crate定义模块来控制作用域与私有性在模块中对相关代码进行分组引用模块项目的路径使用 pub 关键字暴露路径二进制和库 crate 包的最佳实践super 开始的相对路径创建公有的结构体和枚举使用 use 关键字将路径引入作用域创建惯用的 use 路径.使用 use 引入函数使用 use ......
模块 不断 项目 Crate Rust

数字先锋 | “言”之有“力”,大模型背后的算力“推手”!

在算力调度方面,天翼云通过自研的调度系统,协助思必驰DFM-2大模型调度GPU、NPU、CPU等异构算力资源,大规模训练上云1个月,可以完成数十亿规模大模型所有阶段训练和效果评估。在训练能力打造方面,天翼云支持多种模型训练方式,不仅可以提升大模型训练平台的数据量,还大幅缩短了训练周期和交付进度。 ......
推手 模型 背后 数字

GPT人工智能模型研究报告:探索智能极限

GPT人工智能模型是一个基于深度学习技术的自然语言处理模型,它能够理解和生成人类语言。该模型使用大量文本数据进行训练,学习语言的语法、语义和上下文信息,从而实现对语言的深层理解。 研究表明,GPT模型在多项自然语言处理任务中表现出色,如机器翻译、文本摘要、问答系统等。它能够根据输入的文本生成连贯、通 ......

零知识证明的最新发展和应用

当企业收集大量客户数据去审查、改进产品和服务以及将数据资产货币化时,他们容易受到网络攻击威胁,造成数据泄露。数据泄露的损失每年都在上升...... ......
知识
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