模型core ef

ASP.NET Core(一) 承载系统、管道、概述

此文只是从中摘录整理下自己感兴趣的部分,以便备忘和方便查找回顾,详见: - [Artech - 博客园 (cnblogs.com)](https://www.cnblogs.com/artech/) - 《ASP.NET Core 6 框架揭秘》 > 请务必先通读以下官网概述(15min~30min ......
管道 系统 Core ASP NET

LLM探索:环境搭建与模型本地部署

## 前言 最近一直在炼丹(搞AIGC这块),突然发现业务代码都索然无味了… 上次发了篇AI画图的文章,ChatGPT虽然没法自己部署,但现在开源的LLM还是不少的,只要有一块差不多的显卡,要搞个LLM本地部署还是没问题的。 本文将介绍这以下两个国产开源LLM的本地部署 - ChatGLM-6B - ......
模型 环境 LLM

R语言用贝叶斯线性回归、贝叶斯模型平均 (BMA)来预测工人工资|附代码数据

全文链接:http://tecdat.cn/?p=24141 最近我们被客户要求撰写关于贝叶斯的研究报告,包括一些图形和统计输出。 在本文中,贝叶斯模型提供了变量选择技术,确保变量选择的可靠性。对社会经济因素如何影响收入和工资的研究为应用这些技术提供了充分的机会,同时也为从性别歧视到高等教育的好处等 ......
线性 模型 工人 工资 语言

Python信贷风控模型:Adaboost,XGBoost,SGD, SVC,随机森林, KNN预测信贷违约支付|附代码数据

全文链接:http://tecdat.cn/?p=26184 最近我们被客户要求撰写关于信贷风控模型的研究报告,包括一些图形和统计输出。 在此数据集中,我们必须预测信贷的违约支付,并找出哪些变量是违约支付的最强预测因子?以及不同人口统计学变量的类别,拖欠还款的概率如何变化? 有25个变量: ID:  ......
信贷 Adaboost 模型 森林 XGBoost

R语言武汉流动人口趋势预测:灰色模型GM(1,1)、ARIMA时间序列、logistic逻辑回归模型

全文链接:http://tecdat.cn/?p=32496 原文出处:拓端数据部落公众号 人口流动与迁移,作为人类产生以来就存在的一种社会现象,伴随着人类文明的不断进步从未间断。 人力资源是社会文明进步、人民富裕幸福、国家繁荣昌盛的核心推动力量。当前,我国经济正处于从以政府主导的投资驱动型的经济“ ......

.NET6 + EF Core + MySQL 创建实体和数据库、EFCore 数据迁移

前言 接上期文章《.NET6项目连接数据库方式方法》,有人问了我几个问题,现在就这几个问题,拓展延申一下创建实体类、数据库。把ORM框架和数据迁移都写进去。 安装ORM框架,这里我们采用EFCore 安装EFCore 我的项目是在Linux上创建的,使用的是vscode开发工具远程开发。为了方便大家 ......
数据 实体 数据库 EFCore MySQL

ASP.NET Core 接口文档解决方案(swagger)

api文档解决方案很多,先介绍我用过的两种方案: | 比较项 | Swagger | Showdoc | | | | | | 官网 | | [帮助说明--ShowDoc](https://www.showdoc.com.cn/help/1385767280275683) | | 知名度 | 较大、n ......
接口 解决方案 swagger 文档 方案

.net core 自颁发ssl证书,及客户端证书验证

.net core 自颁发ssl证书,及客户端证书验证 openshell 颁发证书: 先下载 openshell,下载地址:https://slproweb.com/products/Win32OpenSSL.html openssl genrsa -out server.key 2048 ope ......
证书 客户端 客户 core net

双向全桥LLC谐振变换器(CLLLC)型拓扑,下面是仿真模型图,谐振频率下正向运行波形图,反向运行波形图。

双向全桥LLC谐振变换器(CLLLC)型拓扑,下面是仿真模型图,谐振频率下正向运行波形图,反向运行波形图。联系爽快者送对应的文献。看清仿真图是开环的ID:8849671264080436 ......
谐振 波形 拓扑 双向 频率

粒子群优化极限学习机PSOELM做数据预测 PSO-ELM优化算法预测模型。 E

粒子群优化极限学习机PSOELM做数据预测PSO-ELM优化算法预测模型。ELM模型在训练之前可以随机产生ω和b, 只需要确定隐含层神经元个数及隐含层神经元激活函数, 即可实现ELM预测模型的构建。在ELM模型的构建中, 只需确定初始ω和b, 而无需复杂的参数设置, 具有学习速度快、泛化性能好等优点 ......
学习机 粒子 算法 模型 极限

百度飞桨(PaddlePaddle) - PP-OCRv3 文字检测识别系统 Paddle Inference 模型推理

Paddle Inference 模型推理流程 分别介绍文字检测、方向分类器和文字识别3个模型,基于Paddle Inference的推理过程。 使用whl包预测推理 whl 格式本质上是一个压缩包,里面包含了py文件,以及经过编译的pyd文件 为了更加方便快速体验OCR文本检测与识别模型,Padd ......
PaddlePaddle Inference 模型 PP-OCRv 文字

基于前景和背景的图像分割,流行排序模型 MATLAB代码 将图像像素

基于前景和背景的图像分割,流行排序模型MATLAB代码将图像像素分为前景类和背景类。基于图的流形排序模型的交互式图像分割框架,该模型是一种基于图的半监督学习技术,可以根据输入数据显示的内在结构学习非常光滑的函数。通过克服传统模型中图构造的两个核心问题:图的结构和图的边缘权值,改进了最终的分割结果。 ......
图像 像素 前景 模型 背景

数据挖掘实践(金融风控):金融风控之贷款违约预测挑战赛(上篇)[xgboots/lightgbm/Catboost等模型]--模型融合:stacking、blending

数据挖掘实践(金融风控):金融风控之贷款违约预测挑战赛(上篇)[xgboots/lightgbm/Catboost等模型]--模型融合:stacking、blending ......
模型 金融 数据挖掘 挑战赛 上篇

数据挖掘实践(金融风控):金融风控之贷款违约预测挑战赛(下篇)[xgboots/lightgbm/Catboost等模型]--模型融合:stacking、blending

数据挖掘实践(金融风控):金融风控之贷款违约预测挑战赛(下篇)[xgboots/lightgbm/Catboost等模型]--模型融合:stacking、blending ......
模型 金融 数据挖掘 挑战赛 下篇

三相四桥臂逆变器MATLAB/Simulink仿真模型,接不平衡负载时的调制算法。

三相四桥臂逆变器MATLAB/Simulink仿真模型,接不平衡负载时的调制算法。接非线性负载时的多PR控制器并联算法。提供仿真模型、参考文献ID:9835693184071748 ......
逆变器 算法 Simulink 模型 MATLAB

三相级联H桥逆变器仿真模型,七电平,十一电平逆变器,采用载波移相或者载波层叠的控制方法,可以提供参考

三相级联H桥逆变器仿真模型,七电平,十一电平逆变器,采用载波移相或者载波层叠的控制方法,可以提供参考文献ID:6430694665023809 ......
载波 电平 逆变器 模型 方法

MATLAB Elman神经网络数据预测,BP神经网络预测,电力负荷预测模型研究

MATLAB Elman神经网络数据预测,BP神经网络预测,电力负荷预测模型研究负荷预测的核心问题是预测的技术问题,或者说是预测的数学模型。传统的数学模型是用显示的数学表达式加以描述,具有计算量小、速度快的优点,但同时也存在很多的缺陷和局限性,比如不具备自学习、自适应能力、预测系统的鲁棒性没有保障等 ......
神经网络 神经 网络 负荷 模型

T型三电平并网逆变器Matlab/Simulink仿真模型,采用双闭环控制策略,并网电流外环,电容电流有源阻尼内环,

T型三电平并网逆变器Matlab/Simulink仿真模型,采用双闭环控制策略,并网电流外环,电容电流有源阻尼内环,电流波形质量完美, THD不到2%,采用三电平SVPWM算法,大扇区小扇区判断。报告仿真模型,参考文献和仿真报告ID:3650694664707463 ......
电流 三电 闭环 阻尼 内环

基于模型过程中的特征选择

#特征选择的常用方法 过滤法 按照发散性或者相关性对各个特征进行评分,通过设定阈值或者待选择阈值的个数来选择特征。 包装法 根据目标函数(通常是预测效果评分)每次选择若干特征,或者排除若干特征。 嵌入法 使用机器学习的某些算法或模型进行训练,得到各个特征的权值系数,并根据系数从大到小选择特征。 ......
模型 特征 过程

GPT大语言模型Alpaca-lora本地化部署实践【大语言模型实践一】

本文进行本地化部署实践的Alpaca-lora模型就是Alpaca模型的低阶适配版本。本文将对Alpaca-lora模型本地化部署、微调和推理过程进行实践并描述相关步骤。 ......
模型 语言 Alpaca-lora Alpaca lora

7.1ASP.NET Core中的依赖注入

// Add services to the container. var assemblies = Assembly.Load(typeof(ModuleInitializer).Assembly.GetName()); //ReflectionHelper.GetAllReferencedAss ......
Core 7.1 ASP NET

Hugging Face发布全新AI 编程模型StarCoder!

导读 Hugging Face 日前联合 ServiceNow 发布了一个免费的大型语言模型 StarCoder(150 亿参数),该模型经过训练主要用途是可以生成代码,目的是为了对抗 GitHub Copilot 和亚马逊 CodeWhisperer 等基于 AI 的编程工具。 目前像是 GitH ......
StarCoder 模型 Hugging 全新 Face

python高级技术(IO模型)

一 IO模型介绍 Linux环境下的network IO * blocking IO 阻塞IO * nonblocking IO 非阻塞IO * IO multiplexing IO多路复用 * signal driven IO 信号驱动IO * asynchronous IO 异步IO 由sign ......
高级技术 模型 python 技术

blender 3D 汽车模型下载

因为之前需要模拟摄像头拍摄汽车车牌,从各种途径下载了一些blender 3D 汽车模型,现将模型分享出来,如有需要,直接去最后面下载地址下载即可。目前已经车型40多款 ......
汽车模型 模型 blender 汽车 3D

Metropolis Hastings采样和贝叶斯泊松回归Poisson模型|附代码数据

全文下载链接:http://tecdat.cn/?p=23524 最近我们被客户要求撰写关于采样的研究报告,包括一些图形和统计输出。 在本文中,我想向你展示如何使用R的Metropolis采样从贝叶斯Poisson回归模型中采样。 Metropolis-Hastings算法 Metropolis-H ......
Metropolis Hastings 模型 Poisson 代码

数据分享|R语言零膨胀泊松回归ZERO-INFLATED POISSON(ZIP)模型分析露营钓鱼数据实例估计IRR和OR|附代码数据

全文链接:http://tecdat.cn/?p=26915 最近我们被客户要求撰写关于零膨胀泊松回归的研究报告,包括一些图形和统计输出。 零膨胀泊松回归用于对超过零计数的计数数据进行建模。此外,理论表明,多余的零点是通过与计数值不同的过程生成的,并且可以独立地对多余的零点进行建模。因此,zip模型 ......
数据 ZERO-INFLATED 实例 INFLATED 模型

基于大模型的优质Prompt开发课--学习笔记ing

大规模与训练语言模型(LLMs) Large-scale and trained language model 近十年深度学习模型主要更迭 当模型能够习得的知识量级越来越大,其生成的内容亦呈现出无线可能 为什么大模型能够如此强大的表现力 大模型(LLMs)涌现出的三大能力: 上下文学习(In-cot ......
模型 笔记 Prompt ing

”Get started with C# and ASP.NET Core in Visual Studio“笔记

1.“网页发送了Microsoft Edge无法处理的杂乱凭据“,且链接不是专用! 保持焦点在页面内,鼠标在页面空白处点击(不选中任何按钮),直接输入“thisisunsafe”,输完后按回车键,就可以正常访问网页。 注意,输入的时候页面时不会有任何反应的,也不会显示输入的字符,是正常现象。输入完毕 ......
started 笔记 Visual Studio Core

ChatGPT原理详解+实操(1)----SFT(GPT模型精调)

from:https://zhuanlan.zhihu.com/p/629087587 前言 ChatGPT已近火了快大半年了,从去年刚出来的时候小编就关注了一下,也具体的使用过,然后就惊为天人,再然后就没有然后了,因为小编那段时间沉迷于AIGC了。ChatGPT今年开年后更是火的一塌糊涂,无论是行 ......
模型 原理 ChatGPT SFT GPT

大模型思维链(Chain-of-Thought)技术原理

背景 https://zhuanlan.zhihu.com/p/629087587 2021年,提示学习(prompt learning)浪潮兴起,而早在2020年,OpenAI 就在论文 Language Models are Few-Shot Learners 中提出了如何使用 prompt l ......