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模型 结果

供应链设施选址模型——Python实现

选址问题是运筹学中非常经典的问题。选址问题是指在确定选址对象，选址目标区，成本函数以及存在何种约束条件的前提下，以总物流成本最低或总服务最优或社会效益最大化为总目标，以确定物流系统中物流节点的数量、位置，从而合理规划物流网络结构。设施选址问题（Facility Location Problem）自2 ......
供应链 模型 设施 Python

摄像机模型

title: 摄像机模型 banner_img: https://drive.studyinglover.com/api/raw/?path=/photos/blog/background/1679396994125.png date: 2022-12-29 21:47:00 categories: ......
摄像机 模型

牛客 牛客周赛Round20. (如何让两个dfs连起来) D 小红的数位删除 (让第二个dfsB继承第一个dfsA的结果, 从而达到目的

package newCode.周赛Round20; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Scanner; public class D_solution2 { static int la, lb; ......
数位 目的 两个 结果 Round

LeetCode 354. (经典问题) 俄罗斯套娃信封问题 (俄罗斯套娃模型 + 最长下降子序列

package leetcode; import java.util.Arrays; public class lec154 { /** * 首先是思路来源 : https://leetcode.cn/problems/russian-doll-envelopes/solutions/19681/z ......
问题 信封 序列 LeetCode 模型

zemax导入外部模型

一：在三维软件（Catia、Solidworks）中绘制实体，将文件转存为STP格式（其他格式也可以，放到不同文件夹里面就行）。提前将此文件放入Zemax安装包的文件中，例如：C:\Users\59118\Documents\zemax\OBJECTS\CADFiles\.STP。 二：在Zemax ......
模型 zemax

向量点乘结果为0时，要注意的一个情况

p和线段端点重合，ap与ab夹角为直角时，点乘结果均为0 1) 当p和线段端点重叠时， ap•ab=|ap|*|ab|*cos(夹角)=0*|ab|*cos(夹角)=0 2) 当ap和ab夹角为直角时，ap•ab=|ap|*|ab|*cos(90)=0 ......
向量 情况 结果

数据分享|Eviews用ARIMA、指数曲线趋势模型对中国进出口总额时间序列预测分析

全文链接：https://tecdat.cn/?p=34361 原文出处：拓端数据部落公众号 研究的背景及意义 众自20世纪80年代至今，随着改革开放的深入以及中国最终加入WTO，我国的对外贸易实现了跨越式的发展，中国已经成为世界第一大出口国和第二大进口国，中国经济对世界经济做出了重大贡献。与此同时 ......
时间序列 序列 总额 曲线 模型

空间三维模型的编码结构光方法实现：基于EinScan-S软件

本文介绍基于EinScan-S软件，实现编码结构光方法的空间三维模型重建的具体操作。 目录1 相关原理1.1 编码结构光成像原理1.2 编码结构光编码方式1.3 编码结构光与侧影轮廓方法比较1.4 编码结构光方法流程2 三维模型制作2.1 防晒霜罐三维模型制作2.1.1 前期准备工作2.1.2 软件 ......
EinScan-S 模型 编码 EinScan 结构

PyTorch团队重写「分割一切」模型，比原始实现快8倍

前言 我们该如何优化 Meta 的「分割一切」模型，PyTorch 团队撰写的这篇博客由浅入深的帮你解答。 本文转载自机器之心 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 ......
模型 团队 PyTorch

自动编码器（Autoencoders）和序列到序列（Sequence-to-Sequence）模型区别

核心区别 应用范围：自动编码器主要用于数据的压缩、重建和特征提取，而序列到序列模型用于处理序列数据，特别是在输入和输出都是长度可变的序列的情况下。 数据处理方式：自动编码器处理固定大小的输入和输出，而序列到序列模型处理的输入和输出通常是长度可变的序列。 任务类型：自动编码器更多用于无监督学习任务，而 ......
序列 Sequence 编码器 Sequence-to-Sequence Autoencoders

LLMLingua:集成LlamaIndex，对提示进行压缩，提供大语言模型的高效推理

大型语言模型(llm)的出现刺激了多个领域的创新。但是在思维链(CoT)提示和情境学习(ICL)等策略的驱动下，提示的复杂性不断增加，这给计算带来了挑战。这些冗长的提示需要大量的资源来进行推理，因此需要高效的解决方案，本文将介绍LLMLingua与专有的LlamaIndex的进行集成执行高效推理。 ......
LlamaIndex LLMLingua 模型 语言

人工智能概述之06模型评估

机器学习模型评估是确保模型性能良好并能泛化到新数据的关键步骤。下面是一些机器学习模型评估的详解、最佳实践和示例： 1. 评估指标： 1.1 分类问题： 准确度（Accuracy）： 正确预测的样本数除以总样本数。 精确度（Precision）： 正类别预测正确的样本数除以所有被预测为正类别的样本数。 ......
人工智能 人工 模型 智能

【行行AI公开课】AIGC从模型到落地：促进技术落地与产业变革

11月26日北京大学的北大创新学社将举行“AI-FUSION”系列活动第十期。北大创新学社是北京大学团委和光华管理学院团委指导成立，是2023HICOOL全球创业者峰会唯一受邀参展的高校社团。“首都高校创新创业大赛”发起方及主办单位。“AI-FUSION”是AI创投部人工智能行业社群打造的系列活动， ......
模型 产业 技术 AIGC

深度学习模型训练并行问题

并行这个概念一方面是是加快模型训练，一方面是解决显存不够的问题的并行策略 数据并行(最常用的)，即每张卡上都放一个完整的模型，主要用于单机多卡的数据并行。 模型并行，将模型的不同部分进行手动的分割，然后分别放在不同的卡上。注意，模型要放在卡上不光是需要保存模型参数，因为模型训练过程中不仅涉及数据一层 ......
深度 模型 问题

爱芯元智AX650N部署yolov8s 自定义模型

爱芯元智AX650N部署yolov8s 自定义模型 本博客将向你展示零基础一步步的部署好自己的yolov8s模型（博主展示的是自己训练的手写数字识别模型），本博客教你从训练模型到转化成利于Pulsar2 工具量化部署到开发板上 训练自己的YOLOv8s模型 准备自定义数据集 数据集结构可以不像下面一 ......
模型 yolov8s yolov8 yolov 650N

4.MySQL(数据模型,SQL简介,DDL,DML)

MySQL(数据模型,SQL简介,DDL,DML) 概述: 数据库：DataBase(DB)，是存储和管理数据的仓库； 数据库管理系统：DataBase Management System(DBMS)，操纵和管理数据库的大型软件； SQL：Structured Query Language，操作关系 ......
模型 简介 数据 MySQL DDL

大语言模型的局限性——翻译软件替代不了语言学习

看新闻看到一个文章： https://mbd.baidu.com/newspage/data/landingsuper?context=%7B%22nid%22%3A%22news_9745111774770856297%22%7D&n_type=-1&p_from=-1 有感： 1. 在一些场合下 ......
语言 翻译软件 语言学习 局限性 模型

torch保存模型

保存模型有两种方式，方式不同，在调用模型的时候也不同 我更建议用torch.jit。。。这样不需要在写模型的参数 torch.save 保存模型： import torch import torch.nn as nn # 假设 model 是你的 PyTorch 模型 class SimpleMod ......
模型 torch

在r语言中使用GAM（广义相加模型）进行电力负荷时间序列分析|附代码数据

原文链接：http://tecdat.cn/?p=9024 原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被要求撰写关于GAM的研究报告，包括一些图形和统计输出。 用GAM进行建模时间序列 我已经准备了一个文件，其中包含四个用电时间序列来进行分析。数据操作将由data.table程序包完成。 将提及的智能电 ......
时间序列 广义 序列 负荷 模型

R语言集成模型：提升树boosting、随机森林、约束最小二乘法加权平均模型融合分析时间序列数据

原文链接：http://tecdat.cn/?p=24148 原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被要求撰写关于集成模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 特别是在经济学/计量经济学中，建模者不相信他们的模型能反映现实。比如：收益率曲线并不遵循三因素的Nelson-Siegel模型，股票与其相关 ......
模型 时间序列 乘法 序列 boosting

大模型基础

学习以下文章： 揭密Transformer：大模型背后的硬核技术 人人都需要掌握的Prompt Engineering技巧 通俗解读大模型微调(Fine Tuning) 大模型时代的应用创新范式 如何理解大模型中的参数？ 大模型可以看作是数据转换问题，即输入\(X\)序列，输出\(Y\)序列，其中\ ......
模型 基础

vue给多个页面加了 回车键 映射为提交保存按钮，结果在其他页面也会同样执行提交保存按钮操作

<input v-on:keyup.enter="submit">//局部 //全局 methods: { handleKeyDown(e) { let key = null; if (window.event undefined) { key = e.keyCode; } else { key = ......
按钮 页面 回车键 多个 结果

3D模型中心原点位置设置

模型原点是一个虚拟三维空间中的参考点，它在三维建模中具有定位、对齐、变换、导出、动画和约束等多个重要作用。 ......
原点 模型 位置

GLTF编辑器：在线模型材质编辑工具

模型材质贴图的作用是为三维模型赋予外观表面的纹理和颜色。它可以增加模型的细节、真实感和视觉效果，使得模型更具有逼真和吸引力。通过贴图，模型可以呈现出不同的材质，如金属、木材、布料等，并且能够模拟反射、阴影和光照效果，使模型在渲染过程中更加真实。贴图还可以用来描绘模型的细节纹理，例如皮肤的纹理、衣物的... ......
编辑器 材质 模型 工具 GLTF

三大基础方案和AI出海计划重磅发布！加速盘古大模型生态发展

本文分享自华为云社区《三大基础方案和AI出海计划重磅发布！加速盘古大模型生态发展》，作者： 华为云头条。 近日，以“开放同飞，共赢行业AI新时代”为主题的华为云盘古大模型主题论坛·深圳站成功举办。华为云与多位不同行业的客户和伙伴围绕AI大模型、技术创新应用和产业发展新机遇等话题展开深入交流分享。同时 ......
重磅 模型 生态 三大 基础

【HarmonyOS】 API9 Stage模型 MD5加密字符串

​ 在API9 Stage 模型中使用MD5加密，使用ohpm的三方库"@ohos/crypto-js"进行加密操作 【集成步骤】 1、在entry-oh-package.json5中添加"@ohos/crypto-js"依赖，点击sync同步依赖，crypto-js最新版本是2.0.2只支持API ......
字符串 HarmonyOS 字符 模型 Stage

Unity3d中使用sketchup 3dwarehouse模型

1、选择菜单【文件】【导出】【三维模型】，打开导出对话框。选择保存类型为“*.fbx ”。 2、进行选项配置，“几何图形”类别勾选【导出两边的平面】【分离不连接的平面】，“材料”类别勾选【导出纹理映射】，“比例”类别中勾选【切换yz坐标（Y向上）】，单位选择【米】点击【确定】按钮。 3、点击【导出】 ......
3dwarehouse dwarehouse sketchup 模型 Unity3d

企业私有大模型部署

国内外玩家 私有化部署 达观数据 - ”曹植” 华为 - 盘古 无论是期待拉平 OpenAI 的大模型能力，还是企业想拥有基于自己的数据精调大模型，开源，都被寄予厚望——这导致了 Hugging Face 的崛起。 感觉是一个放着各种开源模型和数据集的大仓库。 Jina AI 的 finetunne ......
模型 企业

数据分享|R语言逐步回归模型对电影票房、放映场数、观影人数预测可视化

全文链接：https://tecdat.cn/?p=34335 原文出处：拓端数据部落公众号 本文通过利用回归模型帮助客户对电影的票房数据（以及放映场数，观影人数）进行了研究，确定了决定电影的票房的重要因素。并讲述、论证了预测电影的票房是电影投资的至关重要的环节。通过对电影票房预测技术的发展和探讨， ......
票房 模型 人数 语言 数据

潜在威胁信息模型(PTIM)-Potential threats Information Modeling

通过全城摄像头建立城市的潜在威胁信息模型，这些威胁可以通过AI和经典图像处理算法来进行识别，并实时显示在城市模型当中，并及时通知有关单位及时响应及时处理，将损失最小化。 ......
Information 潜在 Potential Modeling 模型
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