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模型 需求simulink阶段

8卡3090GPU云服务器上采用VLLM部署中文llama2-70b模型及OpenAI格式接口

TigerBot-70b-4k-v4 推理部署 模型本地部署（基于HuggingFace) 根据实际测试，加载模型需要约129G显存，最低需要6张3090显卡（流水线并行） 如果使用vllm进行加速推理（张量并行），考虑8张3090显卡或者4张A100-40G（模型分割要求） 模型下载 截至目前，模 ......
模型 接口 格式 服务器 OpenAI

很多学员通过考试并已挂靠机构开始实习，但审核过程并非纸上谈兵，三体系的审核过程中应该重点关注哪些过程和常见的问题项呢，让我们从文中一一熟悉了解吧。建议备考、实习阶段的考生收藏。

01 质量管理体系审核中常见问题点 001.文件控制 A、内部文件的审批、分发、更改： 1）工程图纸未经审批即已发行、使用； 2）作业指导书未能分发至具体作业岗位； 3）生产现场岗位悬挂的作业指导书未受控； 4）工艺文件存在直接在文件上更改的现象，未执行文件更改程序。 B、外来文件的识别、收集、分发 ......
过程 纸上谈兵 备考 学员 考生

《需求分析与系统设计》读书笔记1

第一章讲了软件过程，从总体生描述了软件开发过程中的策略问题，介绍了支撑现代软件开发的过程和方法，认到了软件工程的本质是软件固有的复杂性，一致性，可变性和不可见性的产物。软件工程的偶然因素分为3类，即投入者，过程和建模语言和工具；投入者指那些与软件项目之间存在着利害关系的人，即客户和开发人员；过程确定 ......
需求 笔记 系统

一张图生成一个视频大模型公开

一张图生成一个视频大模型公开 Animate Anyone: Consistent and Controllable Image-to-Video Synthesis for Character Animation 为任何人制作动画：用于角色动画的一致且可控的图像到视频合成； 论文地址：https: ......
模型 视频

深度学习笔记3：使用预训练模型之特征提取

我们在小型图像数据集上做深度学习时，一种高效且实用的方法是采用预训练模型。预训练模型，指的是在大型数据集上预先训练好的模型。如果原始数据集具有足够的规模和通用性，那么预训练模型所学习到的特征的空间层次结构可以被视为视觉世界的通用模型。与许多早期的浅层学习方法相比，这种在不同问题之间移植特征的能力是深 ......
深度 模型 特征 笔记

浅析MySQL代价模型：告别盲目使用EXPLAIN，提前预知索引优化策略

熟悉代价模型之后，我们可以预先了解 MySQL 在执行查询时会如何选择索引，从而更有效地进行索引优化。在接下来的文章中，我将结合近期进行索引优化的具体案例，来详细解释如何运用代价模型来优化索引。 ......
索引 模型 代价 策略 EXPLAIN

软件需求与分析课堂测试之九-面向对象设计与分析带答案

软件需求与分析课堂测试之九-面向对象设计与分析 阅读下列图和文字材料，回答问题1至问题3。 某物品拍卖网站为参与者提供物品拍卖平台，组织拍卖过程，提供在线或线下交易服务。网站的主要功能描述如下： （1）拍卖参与者分为个人参与者和团体参与者两种，不同的团体也可以组成新的团体参与拍卖活动。网站记录每个参 ......
课堂 对象 答案 需求 软件

ChatGLM 模型部署

ChatGLM 模型部署 模型地址： huggingface：https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b modelscope：https://modelscope.cn/models/ZhipuAI/chatglm3-6b/summary 搭建环境 # 下载代 ......
模型 ChatGLM

软件需求与分析课堂测试之九-面向对象设计与分析

软件需求与分析课堂测试之九-面向对象设计与分析 阅读下列图和文字材料，回答问题1至问题3。 某物品拍卖网站为参与者提供物品拍卖平台，组织拍卖过程，提供在线或线下交易服务。网站的主要功能描述如下： （1）拍卖参与者分为个人参与者和团体参与者两种，不同的团体也可以组成新的团体参与拍卖活动。网站记录每个参 ......
课堂 对象 需求 软件

软件需求与分析课堂测试之九-面向对象设计与分析

软件需求与分析课堂测试之九-面向对象设计与分析 阅读下列图和文字材料，回答问题1至问题3。 某物品拍卖网站为参与者提供物品拍卖平台，组织拍卖过程，提供在线或线下交易服务。网站的主要功能描述如下： （1）拍卖参与者分为个人参与者和团体参与者两种，不同的团体也可以组成新的团体参与拍卖活动。网站记录每个参 ......
课堂 对象 需求 软件

[AI]大模型稳定角色扮演形成“自我认知”

本文从社会关系的角度,探讨人类自我身份认知形成的部分影响机理。并提出人工智能的角色扮演已经是一种基础的自我认知能力。当知识库中积累了足够的自我相关信息，那么人工智能可以模拟人类的这种自我身份认知的能力 ......
角色扮演 模型 角色 AI

倾斜摄影三维模型的根节点合并的模型质量提升方法探讨

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，... ......
模型 节点 质量 方法

使用预训练语言模型作帖子分类

​ ​ 预训练语言模型PLMs或PTMs应用广泛且效果良好。有的文章中把自然语言处理中的预训练语言模型的发展划分为4个时代:词入时代，上下文嵌入(Context Word Embedding)时代、预训练语言模型时代、改进型和领域定制型时代。 为什么需要预训练 ​ 模型通常需要非常大的参数量，但并不 ......
模型 语言 帖子

MySQL两阶段提交实现redo log，binlog日志一致

MySQL的执行器使用两阶段提交主要解决 binlog 和 redo log 的数据一致性的问题。 假设只使用一阶段提交的话，整个commit流程图如下： 首先，redo log 和 binlog 写入系统缓存，接着 redo log 先刷盘，然后在 binlog 即将刷盘时系统发生故障，导致 bi ......
阶段 binlog MySQL 日志 redo

R语言SIR模型网络结构扩散过程模拟SIR模型（Susceptible Infected Recovered ）代码实例|附代码数据

全文链接：http://tecdat.cn/?p=14593 最近我们被客户要求撰写关于SIR模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 与普通的扩散研究不同，网络扩散开始考虑网络结构对于扩散过程的影响。这里介绍一个使用R模拟网络扩散的例子 基本的算法非常简单：生成一个网络:g(V, E)。随机选择一 ......
模型 代码 Susceptible SIR Recovered

数据分享|AARRR模型淘宝用户行为分析、电商销售分析

全文链接：https://tecdat.cn/?p=34482 原文出处：拓端数据部落公众号 分析师：Ye Yuan 随着互联网、5G时代到来，大数据横空出世，数据变得越来越重要，如何针对业务问题和需求 ，提取有效特征数据并对问题进行深入分析，最终得到可靠的结论是数据分析最核心的环节，只有得出正确的 ......
行为分析 模型 行为 数据 用户

大模型词表构建

1.引言 在文本输入embedding层之前，以中文文本为例，首先对文本进行分词并进行one-hot编码，分词肯定是根据词表来进行分词，那构建一个合适的词表就显得至关重要，过大或者过小都会对后续模型的训练效果产生影响。所以这里介绍当前各个大模型的词表构建方法。 2.技术基础 在介绍具体的词表构建方法 ......
词表 模型

第四单元 视图与模型

create database MvcUnit4; go use MvcUnit4; go create table Product ( Id bigint primary key, ProductName varchar(30), CategoryName varchar(30), Price d ......
视图 单元 模型

three.js 使用 sortObjects 和 renderOrder 处理网格修改后覆盖模型的问题

问题效果： 目标效果 处理此问题首先需要了解three的渲染机制： 渲染机制 threejs的渲染器是基于webGL的。它的渲染机制是根据物体离照相机的距离来控制和进行渲染的。也就是说，它根据物体的空间位置进行排序，然后根据这个顺序来渲染物体。对于透明的物体，是按照从最远到最近的顺序进行渲染。控制渲 ......
网格 sortObjects renderOrder 模型 问题

【自己搭建一个：端到端的语音+大模型聊天机器人】

概要 发篇文章记录一下最近搞的语音+大模型聊天机器人的搭建过程，供交流学习。有正反馈的话会继续优化。 整体架构流程 注意：借传统的基于RASA的对话机器人的图一用，本博会把NLU（Natural Language Understanding）和 Dialogue Management这两个组件，用大 ......
机器人 语音 模型 机器 端的

pytorch强制转换模型的所有参数都变成统一类型

可以调用模型的父类Module中的type方法，例如model.type(torch.float64)，将网络模型model的参数和缓冲区强制转换为torch.float64类型，这样就可以训练torch.float64类型的数据了，还可以指定其他类型。另外还有一些强制转换为某一种类型的方法：flo ......
模型 参数 pytorch 类型

大模型环境搭建（二）

二：Conda 安装 1.下载链接:https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Windows-x86_64.exe 2.安装完之后,要修改以下他的执行策略！点开始菜单，打开：Anaconda Powershell Prompt (mi ......
模型 环境

大模型环境搭建（一）

一：Python 安装 安装简介： 电脑系统:Win11 安装Python版本：3.10.11 第一步,下载Python 打开官网：https://www.python.org/ 国内镜像：https://mirrors.huaweicloud.com/python/ 第三步,确认Python,pi ......
模型 环境

大语言模型底层架构丨带你认识Transformer

本文分享自华为云社区《大语言模型底层架构你了解多少？大语言模型底层架构之一Transfomer的介绍和python代码实现》，作者： 码上开花_Lancer 。 语言模型目标是建模自然语言的概率分布，在自然语言处理研究中具有重要的作用，是自然语言处理基础任务之一。大量的研究从n 元语言模型（n-gr ......
底层 Transformer 架构 模型 语言

三维模型的顶层合并构建的优势方面浅析

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，... ......
顶层 模型 方面 优势

第二章 若依JFlow流程模型设计

这篇文章主要讲解了如何使用JFlow框架创建业务场景和流程模型，绘制流程图及注意事项，以及单节点的表单绘制和需要注意的细节 ......
模型 流程 第二章 JFlow

《需求分析与系统设计》阅读笔记三

软件需求分析中不可或缺的一步就是可视化建模，因为参与软件开发的人员不可能都是程序员，肯定还有相关项目的业界人士参与进来，这时候让他们直接去理解代码显然是不现实的，因此我们需要用到可视化建模，目前我们最熟悉的可视化建模语言莫过于UML了，这也是我们在大学内特地开设课程教授的语言。UML的详细介绍这里就 ......
需求 笔记 系统

用户体验设计：产品设计从需求到交互 -03

第三部分：结构层面的用户体验设计这部分介绍了产品设计的结构层面，包括信息架构、交互设计、界面设计等内容。作者讲解了如何通过良好的信息架构和交互设计来提升产品的可用性和用户体验，以及如何设计清晰、直观的用户界面。 读书笔记：良好的信息架构和交互设计是确保产品易用性和用户满意度的重要因素。通过合理的信息 ......
产品设计 需求 用户 产品 03

1.需求分析和架构设计

需求分析 熟悉产品需求 以架构师的思维分析需求，不能只停留在表面实现需求，要考虑怎么实现能给业务带来增长 全局思维、整体思维、闭环思维，不能只考虑自己，要全局考虑整个团队，要做到有输出、有输入、有结果 浅层需求 分析表面需要实现的功能，如登录、创建作品、编辑、发布、访问作品等 深度需求 通过浅层需求 ......
架构 需求

语言大模型（LLMs）的特点

语言大模型(Large Language Models, LLMs)是近年来自然语言处理领域的重要发展之一。其主要特点是: 海量参数:LLMs包含了上十亿个参数,特别是GPT-3包含了1759亿个参数。这些大规模的参数使其可以学习非常复杂的模式和表征。 巨量数据集:LLMs通过海量数据进行预训练,例 ......
模型 特点 语言 LLMs
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