526互联

模型gscloud gdemv3 gdemv

垃圾识别系统python+TensorFlow+网页界面+算法模型

1. 简介 本项目使用Python编程语言进行开始，并基于TensorFlow搭建算法网络模型，对五种常见的垃圾种类进行训练最后达到一个识别精度较高的模型。然后使用Django作为WEB后端框架，开发一个网页端的可视化操作平台，实现用户上传一张垃圾图片识别其名称。 2. 效果图片 3. 演示视频 a ......
算法 TensorFlow 模型 界面 垃圾

统一图像和文字生成的MiniGPT-5来了：Token变Voken，模型不仅能续写，还会自动配图了

前言 OpenAI 的 GPT-5 大模型似乎还遥遥无期，但已经有研究者率先推出了创新视觉与语言交叉生成的模型 MiniGPT-5。这对于生成具有连贯文本描述的图像具有重要意义。 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 ......
模型 图像 MiniGPT 文字 Token

CLIP模型

CLIP模型（Contrastive Language-Image Pre-training） Title: Learning transferable visual models from natural language supervision 发表单位：OpenAI, San Francisc ......
模型 CLIP

开启中文智能之旅：探秘超乎想象的 Llama2-Chinese 大模型世界

“开启中文智能之旅：探秘超乎想象的 Llama2-Chinese 大模型世界” 1.国内Llama2最新下载地址 本仓库中的代码示例主要是基于Hugging Face版本参数进行调用，我们提供了脚本将Meta官网发布的模型参数转换为Hugging Face支持的格式，可以直接通过transforme ......
Llama2-Chinese 模型 Chinese 之旅 智能

三维模型3DTile格式轻量化压缩集群处理方法分析

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，... ......
集群 模型 格式 方法 3DTile

盒子模型

内边距（padding) 1.一个值 上下左右一样 2.两个值 上下，左右 3.三个值 上，左右，下 4.四个值 上右下左 内边距特性：1.背景颜色可以蔓延到内边距 2.可以设置单一方向（padding-top/left/right/bottom) 边框（border) 特性：1.背景色会蔓延到边框 ......
盒子 模型

Python随机波动率(SV)模型对标普500指数时间序列波动性预测|附代码数据

原文链接：http://tecdat.cn/?p=22546 原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于随机波动率(SV)模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 资产价格具有随时间变化的波动性（逐日收益率的方差）。在某些时期，收益率是高度变化的，而在其他时期则非常平稳。随机波动率模型 ......
时间序列 波动性 序列 模型 指数

R语言门限误差修正模型(TVECM)参数估计沪深300指数和股指期货指数可视化|附代码数据

全文链接：http://tecdat.cn/?p=32511 原文出处：拓端数据部落公众号 时间序列模型的理论已经非常丰富,模型的应用也相当广泛。但现实生活中,越来越多的时间序列模型呈现出了非线性的特点,因此,研究非线性时间序列模型的理论及对其参数进行估计有着极其重要的意义。门限模型作为非线性时间序 ......
门限 指数 误差 期货 模型

R语言非线性动态回归模型ARIMAX、随机、确定性趋势时间序列预测个人消费和收入、用电量、国际游客数量

全文链接：https://tecdat.cn/?p=33838 原文出处：拓端数据部落公众号 传统时间序列模型允许包含过去观察到的系列信息，但不允许客户包含其他可能相关的信息。例如，假期的影响、竞争对手的活动、法律变化、整体经济或其他外部变量可能解释了某些历史变动，并且可能导致更准确的预测。另一方面 ......
时间序列 用电量 个人消费 非线性 确定性

R语言无套利区间模型期货期现研究：正向套利和反向套利次数、收益率分析华泰柏瑞300ETF可视化|附代码数据

全文链接：http://tecdat.cn/?p=31973 最近我们被客户要求撰写关于无套利区间模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 股指期货的套利交易有助于股指期货实现其价格发现以及风险规避的功能，因此提高套利交易的效率,对于发挥股指期货在经济发展中的作用有着重要的意义 本文帮助客户对期货期 ......
收益率 区间 期货 收益 模型

Generative AI 新世界 | 文生图领域动手实践：预训练模型的微调

在上期文章，我们探讨了预训练模型的部署和推理，包括运行环境准备、角色权限配置、支持的主要推理参数、图像的压缩输出、提示工程 (Prompt Engineering)、反向提示 (Negative Prompting) 等内容。 亚马逊云科技开发者社区为开发者们提供全球的开发技术资源。这里有技术文档、 ......
Generative 模型 领域 AI

广义切糕模型

貌似题不是很多。但是有能力的话还是写写二次整数规划好吧。 求解如下问题： 有 \(n\) 个整数变量 \(x_i\) 取值为 \([1, m]\)，取值 \(j\) 有代价 \(a_{i, j}\) 求满足 \(x_{u_p} \leq x_{v_p} + w_p\) 的最小代价。 如果是 \(x_ ......
广义 模型

c++对象模型学习笔记

参照大佬的博客学习了一下c++的对象模型： https://www.cnblogs.com/skynet/p/3343726.html 有些思考需要做下记录。 对于有虚函数表的类的对象，它的起始地址处会存储vptr指向虚函数表，在这个虚函数表的前4或8字节中，会存储一个地址值，指向RTTI类型信息 ......
模型 对象 笔记

PowerDesigner之PDM(物理概念模型)

PowerDesigner之PDM(物理概念模型) 2022-01-05 09:41 248阅读 0赞 PowerDesigner之PDM(物理概念模型) 转载自：https://blog.csdn.net/qq_27376871/article/details/51321609 一、PDM概述 P ......
PowerDesigner 模型 物理 概念 PDM

【Python&语义分割】语义分割的原理及常见模型的介绍

语义分割是计算机视觉中的重要任务之一，其目的是将图像中的每个像素分配给特定的类别，从而实现对图像的精细分割。与目标检测不同，语义分割并不需要对物体进行位置和边界框的检测，而是更加注重对图像中每个像素的分类。随着深度学习的兴起，语义分割得到了广泛应用，并在许多领域中取得了显著的成果。本文将详细介绍语义... ......
语义 模型 原理 常见 Python

【Python&目标识别】目标检测的原理及常见模型的介绍

目标检测（Object Detection）是计算机视觉领域的一个重要研究方向，其目的是在图像或视频中定位并识别出特定的物体。目标检测模型通常需要同时确定物体的位置和类别。 ......
目标 模型 原理 常见 Python

【Python&语义分割】Segment Anything（SAM）模型介绍&安装教程

Meta AI 公司的 Segment Anything 模型是一项革命性的技术，该模型能够根据文本指令或图像识别，实现对任意物体的识别和分割。这一模型的推出，将极大地推动计算机视觉领域的发展，并使得图像分割技术进一步普及化 ......
语义 amp Anything 模型 Segment

三维模型3DTile格式轻量化云端处理技术方法分析

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，... ......
轻量 模型 格式 方法 3DTile

JVM之内存模型

前言 首先说明下JVM内存模型和Java内存模型这是两个不同的概念，不要搞混淆了。 JVM内存模型定义了Java程序在运行时如何分配、使用和释放内存，跟存储和执行相关，也就是常说的运行时数据区域。 Java内存模型（Java Memory Model，简称 JMM）是一种规范，定义了线程和主内存之间 ......
模型 内存 JVM

《动手学深度学习 Pytorch版》 8.3 语言模型和数据集

8.3.1 学习语言模型 依靠在 8.1 节中对序列模型的分析，可以在单词级别对文本数据进行词元化。基本概率规则如下： \[P(x_1,x_2,\dots,x_T)=\prod^T_{t=1}P(x_t|x_1,\dots,x_{t-1}) \]例如，包含了四个单词的一个文本序列的概率是： \[P( ......
深度 模型 Pytorch 语言 数据

使用人工神经网络训练手写数字识别模型

博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ 效果展示 下载数据集（共四个） http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 目录结构 整体流程图 dataloader.py import numpy as np import struct imp ......
神经网络 人工 模型 神经 数字

CSS盒子模型

对html 进行封装：包括外边距、边框、内边距和实际内容 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial ......
盒子 模型 CSS

全域Serverless+AI，华为云加速大模型应用开发

华为云FunctionGraph技术极大的优化了AI应用的开发过程，让AI团队可以更关注业务实现，而无需关注底层技术细节。 ......
应用开发 Serverless 模型 AI

GPT 大模型

GPT 大模型 初探大模型：起源与发展 GPT 模型家族-从始至今 提示学习 大模型开发基础：OpenAI Embedding OpenAI 大模型开发与应用实践 AI 大模型应用最佳实践 ......
模型 GPT

什么是 模型推理

人工只能的黑话 ： 推理。 网上查了一下， 其实就是预测的意思，就是在计算因变量 模型的训练指的是 计算 公式里面的参数。 这个图， 很明白的说明了 推理的含义。 但是 inference 翻译成推理，让我琢磨了好半天。 ......
模型

R语言ARMA-GARCH模型金融产品价格实证分析黄金价格时间序列

全文链接：http://tecdat.cn/?p=32677 原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于ARMA-GARCH的研究报告，包括一些图形和统计输出。 研究黄金价格的动态演变过程至关重要。文中以黄金交易市场下午定盘价格为基础,帮助客户利用时间序列的相关理论,建立了黄金价格的A ......
时间序列 价格 金融产品 实证 序列

三维模型3DTile格式轻量化的跨平台兼容性问题分析

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，... ......
兼容性 模型 格式 3DTile 问题

《动手学深度学习 Pytorch版》 8.1 序列模型

到目前为止，我们遇到的数据主要是表格数据和图像数据，并且所有样本都是独立同分布的。然而，大多数的数据并非如此。比如语句中的单词、视频中的帧以及音频信号，都是有顺序的。 简言之，如果说卷积神经网络可以有效地处理空间信息，那么本章的循环神经网络（recurrent neural network，RNN） ......
序列 深度 模型 Pytorch 8.1

Python信贷风控模型：梯度提升Adaboost,XGBoost,SGD, GBOOST, SVC,随机森林, KNN预测金融信贷违约支付和模型优化|附代码数

原文链接：http://tecdat.cn/?p=26184 原文出处：拓端数据部落公众号 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 ......
信贷 模型 梯度 Adaboost 森林

Python贝叶斯高斯混合模型GMM聚类分析数据和混合密度可视化

全文链接 :https://tecdat.cn/?p=33821 原文出处：拓端数据部落公众号 混合模型是另一种生成模型，它将数据点的分布建模为多个单独分布的组合（"混合"）。客户常见的混合模型类型是高斯混合模型，其中数据生成分布被建模为多个高斯分布的组合。 import numpy as np i ......
密度 模型 数据 Python GMM
共3389篇  :29/113页 首页上一页29下一页尾页