模型 编码 行业 软件

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

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

多项式定积分计算软件2025 64位WIN版下载Polynomial definite integral calculation software 2025 64 bit WIN version download

多项式定积分计算软件2025 64位WIN版下载Polynomial definite integral calculation software 2025 64 bit WIN version download。 兼容WIN XP以上的WIN版本。 Compatible with WIN XP a... ......
多项式 2025 calculation Polynomial WIN

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

Mac上运行windows软件-GPTK

GPTK官网 https://www.applegamingwiki.com/wiki/Game_Porting_Toolkit 使用Whisky安装GPTK Whisky https://github.com/Whisky-App/Whisky 把下载的Whisky.app移动到应用程序中 运行, ......
windows 软件 GPTK Mac

案例分享:游戏行业各岗位的KPI绩效指标制定

在游戏行业中,岗位种类繁多,每个岗位的职责和要求都有所不同。因此,制定合理的KPI(关键绩效指标)是确保团队高效运作的关键。 在竞争激烈的市场环境中,合理的KPI不仅有助于员工明确工作方向,还能促进团队的高效协作。本文将深入探讨游戏行业中策划、美术、程序、运营、测试、市场营销和客服等七个岗位的KPI ......
绩效 岗位 指标 案例 行业

软件构造大作业 综合信息管理系统

项目地址:mendianyu/AdvancedManagement: 综合信息管理系统 (github.com) 项目演示地址:https://www.bilibili.com/video/BV1uw411J7cy/ 项目功能一:基于Jfinal构建信息管理系统,要求包含用户管理,翻译业务模块管理, ......
管理系统 系统 软件 信息

成绩管理系统软件体系结构设计说明书

![](https://img2024.cnblogs.com/blog/3351537/202401/3351537-20240113125249211-1475156972.png) ![](https://img2024.cnblogs.com/blog/3351537/202401/3351... ......

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

【GUI软件】抖音搜索结果批量采集,支持多个关键词、排序方式、发布时间筛选等!

目录一、背景介绍1.1 爬取目标1.2 演示视频1.3 软件说明二、代码讲解2.1 爬虫采集模块2.2 软件界面模块2.3 日志模块三、获取源码及软件 一、背景介绍 1.1 爬取目标 您好!我是@马哥python说,一名10年程序猿。 我用python开发了一个爬虫采集软件,可自动按关键词抓取抖音视 ......
搜索结果 关键词 多个 关键 方式

银行业数据架构的前世今生

分享大纲: 1. 银行信息系统架构 2. 数据架构的主要内容 3. 数据架构的未来 银行信息系统架构 (一)银行信息化发展历程 银行信息化发展历程包括四个阶段:20世纪70年代的信息孤岛阶段、20世纪80-90年代的互联互通阶段、20世纪90年代至2012年的信息化阶段、2012年至今的数字化阶段。 ......
银行业 架构 银行 数据

从传统行业到半导体行业开发(YMS,DMS,EAP,EDA)

一线开发人: 今天半导体YMS 项目快要收尾了,我的心情有点高兴,多年来我一直保持着写作的习惯,总是想写一些什么,今天但是又不知道从何说起。自己从传统的行业转向左半导体行业开发。从电*机如软件开发到电*软件开发再到半导体软件开发。博客园已经很多读者都不在更新和写作,但是我依然是那个坚持在写的人。下面 ......
行业 半导体 传统 YMS DMS

[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

软件架构实践 V2:第二章

第二章 什么是软件架构 如果一个项目的系统构架 (包括理论基础) 尚未确定,就不应该进行此系统的全面开发。只有对构架做出明确清楚的表述,才能使之在整个开发和维护过程中加以充分利用。 ——Barry Boehm 本章我们将严格地从软件工程的角度对构架进行讨论,即除了第1章中所讲到的企业所获得的价值外, ......
架构 第二章 软件

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

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

软件测试

一、软件测试参考的文档 二、面试目录 三、项目实战 四、pytest目录 ......
软件测试 软件

Parallels Desktop 19:强大与便捷并存的虚拟机软件

Parallels Desktop 19是一款功能强大的虚拟机软件,它可以在Mac上同时运行Windows和Linux操作系统,以及各种应用程序和软件。这款软件由Parallels公司开发,已经成为了数百万用户的首选虚拟机解决方案。 点击获取Parallels Desktop 19 Parallel ......
Parallels Desktop 软件

ASCII编码:计算机文本通信的基石

ASCII(美国信息交换标准代码)编码是一种将字符与数字相互映射的编码系统,它为现代计算机文本通信奠定了基础。本文将从多个方面介绍ASCII编码的原理、发展历程、应用及其在现实场景中的优势,帮助您深入了解这一重要的编码技术。 Ascii编码解码 | 一个覆盖广泛主题工具的高效在线平台(amd794. ......
基石 编码 文本 计算机 ASCII

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

新一代工厂融合广播系统,助力工业行业可持续发展

在当今高度竞争的工业环境中,工厂的运营效率和生产安全至关重要。为了实现这一目标,新一代工厂融合广播系统应运而生,将指挥中心、值班中心、融合通信调度主机、厂区终端和防爆话机紧密连接,构建了一个全面、高效的通信网络。 系统拓扑图 指挥中心与值班中心的高效协同 指挥中心是新一代工厂融合广播系统的核心,负责 ......

软件测试报告模板

![](https://img2024.cnblogs.com/blog/3351537/202401/3351537-20240112160008936-53021799.png) ![](https://img2024.cnblogs.com/blog/3351537/202401/335153... ......
软件测试 模板 报告 软件

软件测试/测试开发全日制|Pytest中yield的用法详解

前言 在之前的介绍中,我们已经介绍了fixture的简单用法,但其实fixture还提供了两种非常优雅高效的写法,来完成测试执行前的处理操作与执行后的处理操作,即使用yield或addfinalizer来实现。本文我们将介绍使用yield来实现操作。 yield 在fixture中的关键字yield ......
全日 全日制 软件测试 Pytest yield
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