526互联

模型gscloud gdemv3 gdemv

三维模型3DTile格式轻量化压缩在移动智能终端应用方面的重要性分析

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，... ......
智能终端 终端 重要性 模型 方面

Django的模型设计

摘要 通过Django框架设计一个商城网站，为了记忆其中的关键设置要点，同时对项目的重要知识点进行回顾记忆加深，通过笔记的形式进行记录方便记忆学习。 一、商城的路由 1、路由的分发规则 ​ 首先一个完整的路由包含：路由地址、视图函数（或者视图类）、路由变量和路由命名。其中基本信息必须有：路由地址和视 ......
模型 Django

金融领域预训练模型用于分类任务，大模型应用参考

在bert的基础上加了一个分类层： 代码实现： output = bert.model.output output = Lambda(lambda x: x[:, 0], name='CLS-token')(output) output = Dense( units=num_classes, act ......
模型 任务 领域 金融

使用 FHE 实现加密大语言模型

近来，大语言模型 (LLM) 已被证明是提高编程、内容生成、文本分析、网络搜索及远程学习等诸多领域生产力的可靠工具。 大语言模型对用户隐私的影响 尽管 LLM 很有吸引力，但如何保护好 输入给这些模型的用户查询中的隐私 这一问题仍然存在。一方面，我们想充分利用 LLM 的力量，但另一方面，存在向 L ......
模型 语言 FHE

主流大语言模型的技术原理细节

1.比较 LLaMA、ChatGLM、Falcon 等大语言模型的细节：tokenizer、位置编码、Layer Normalization、激活函数等。2. 大语言模型的分布式训练技术：数据并行、张量模型并行、流水线并行、3D 并行、零冗余优化器 ZeRO、CPU 卸载技术 ZeRo-offloa... ......
模型 细节 原理 主流 语言

能计算虫洞模型的算筹数字计算机电路图

......
电路图 电路 模型 数字 计算机

能计算虫洞模型的算筹数字计算机3

能计算虫洞模型的算筹数字计算机3 第十一部分 古筹算考释计算电路 下面的内容可参见清劳乃宣著《古筹算考释》，清劳乃宣，字玉初，桐乡人。此集系追述古代筹算之法，凡算术之涉乎筹者，均徽引著书，祥为考释。卷一筹制、算位、乘除、开方；卷二，今有、诸分；卷三，衰分、盈不足；卷四，方程；卷五，天元，卷六：正负开 ......
模型 数字 计算机

金融行业迎来大模型时代，存算基建成决胜关键

去年年底，ChatGPT诞生，凭借强大、精准的自然语言理解和生成能力，令全球用户为之一震。自此，各行各业纷纷投身大模型研发竞赛，掀起新一轮技术创新热潮。金融行业更是如此。如何构筑面向大模型时代的新型算力和存力基础设施，实现大模型能力向金融领域的迁移，成为金融机构热议的话题。金融大模型 在哪些场景有用 ......
模型 关键 金融 时代 行业

基于开源模型搭建实时人脸识别系统（三）：人脸关键点、对齐模型概览与模型选型

续 基于开源模型搭建实时人脸识别系统（二）：人脸检测概览与模型选型_CodingInCV的博客-CSDN博客 摘要 人脸对齐（face alignment）或者人脸关键点（face alignment）是定位人脸上的关键点，是很多基于人脸的任务的前置步骤，比如人脸识别、表情分析、人脸变装（makeu ......
人脸 模型 关键点 概览 实时

生产者和消费者模型

一、什么是生产者-消费者模型 1、简单理解生产者-消费者模型 假设有两个进程（或线程）A、B和一个固定大小的缓冲区，A进程生产数据放入缓冲区，B进程从缓冲区中取出数据进行计算，这就是一个简单的生产者-消费者模型。这里的A进程相当于生产者，B进程相当于消费者。 2、为什么要使用生产者-消费者模型 在多 ......
生产者 模型 消费者

【转载】人人都能看懂的大模型原理（四）

四、 AIGC可控生成原理 本章我们将揭露AIGC的神秘面纱，解答AIGC和大模型的区别和关系。我们也将讨论open AI和其他大模型公司的关键区别点，为什么他们能够遥遥领先。本章试图从机器学习理论出发，对图像生成和文本生成建立统一的理论。本章诸多理论和观点均为作者原创，如有纰漏，请包含，也希望大家 ......
模型 人人 原理

【转载】人人都能看懂的大模型原理（三）

三、 多头注意力算子和transformer 如前文所述，我们已经发现了自监督学习特性，也发明了对应的代理任务，接下来我们需要发明一种具体的算子能够实现这种代理任务。在介绍self-attention之前，我们先介绍一下传统CNN和RNN方案是怎么来的，他们的理论依据是什么。他们的优点和短板是什么。 ......
模型 人人 原理

小米云原生文件存储平台化实践：支撑 AI 训练、大模型、容器平台多项业务

小米作为全球知名的科技巨头公司，已经在数百款产品中广泛应用了 AI 技术，这些产品包括手机、电视、智能音箱、儿童手表和翻译机等。这些 AI 应用主要都是通过小米的深度学习训练平台完成的。 在训练平台的存储方案中，小米曾尝试了多种不同的存储方式，包括 Ceph+NFS、HDFS 和对象存储挂载等。然而 ......
平台 小米 容器 模型 业务

模型转onnx遇到问题，报错 1. _thnn_fused_lstm_cell ， 2._thnn_fused_gru_cell， 3. Exporting the operator numpy_T to ONNX opset version 11 is not supported.

目录GRULSTMExporting the operator numpy_T to ONNX opset version 11 is not supported RuntimeError: Exporting the operator _thnn_fused_lstm_cell to ONNX o ......
fused thnn_fused_lstm_cell thnn_fused_gru_cell cell thnn

【Python深度学习】深度学习中框架和模型的区别

深度学习是人工智能领域的一股强大力量，它的快速发展离不开深度学习框架和模型的进步。本文将介绍深度学习框架和模型的基本概念、它们之间的联系与区别，以及如何根据项目需求选择合适的框架和模型。 ......
深度 框架 模型 Python

2023-09-21 裸k交易法 日内模型 低开

低开高走 低开低走 ......
交易法 模型 2023 09 21

三维模型3DTile格式轻量化在三维展示效果上的重要性分析

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，... ......
重要性 模型 效果 格式 3DTile

Odoo 通过Javascript调用模型中自定义方法

实践环境 Odoo 14.0-20221212 (Community Edition) 代码实现 在js脚本函数中调用模型中自定义方法： this._rpc({ model: 'demo.wizard', // 模型名称，即模型类定义中 _name 的值 method: 'action_select ......
Javascript 模型 方法 Odoo

如何将 Transformer 应用于时间序列模型

在机器学习的广阔前景中，transformers 就像建筑奇迹一样高高耸立，以其复杂的设计和捕获复杂关系的能力重塑了我们处理和理解大量数据的方式。 自 2017 年创建第一个 Transformer 以来，Transformer 类型呈爆炸式增长，其中包括 ChatGPT 和 DALL-E 等强大的 ......
时间序列 序列 Transformer 模型 时间

django- 实现模型字段 每天 -1

from django.db import models from datetime import datetime class MyModel(models.Model): count = models.IntegerField() created_at = models.DateTimeFiel ......
字段 模型 django

拓端tecdat|R语言贝叶斯非参数模型：密度估计、非参数化随机效应meta分析心肌梗死数据|附代码数据

原文链接：http://tecdat.cn/?p=23785 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贝叶斯非参数模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 概述 最近，我们使用贝叶斯非参数（BNP）混合模型进行马尔科夫链蒙特卡洛（MCMC）推断。 在这篇文章中，我们通过展示如何使用具 ......
参数 心肌梗死 数据 心肌 密度

如何快速省钱落地一个商业大模型

如果把基于规则的判定比作是对错的绝对分析，那么算法就是对一个没有对与错的可能性描述，比如A和B有没有关系。在通过实时计算，数仓分层等手段，数据的直观价值基本都会慢慢被挖掘出来，但是也很容易被对手模仿，跨领域分析就显得越来越重要，但不可能跨个领域就找个专家回来。从按调用付费的ChatGPT，到各有千秋 ......
模型 商业

（三）Unity性能优化-模型优化

1.模型导出 Unity 支持多种标准和专有模型文件格式（DCC）。Unity 内部使用 .fbx 文件格式作为其导入链。最佳做法尽可能使用 .fbx 文件格式，并且不应在生产中使用专有文件格式。优化原始导入模型文件，删除不需要的数据统一单位导出的网格必须是多边形拓扑网格，不能是贝塞尔曲线、样条曲线 ......
模型 性能 Unity

三步实现BERT模型迁移部署到昇腾

本文分享自华为云社区 《bert模型昇腾迁移部署案例》，作者：AI印象。 镜像构建 1. 基础镜像(由工具链小组统一给出D310P的基础镜像) From xxx 2. 安装mindspore 2.1.0，假定whl包和tar包已经下载到本地，下载地址：https://www.mindspore.cn ......
模型 BERT

R语言RStan MCMC：NUTS采样算法用LASSO 构建贝叶斯线性回归模型分析职业声望数据|附代码数据

原文链接：http://tecdat.cn/?p=24456 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RStan 的研究报告，包括一些图形和统计输出。 如果你正在进行统计分析：想要加一些先验信息，最终你想要的是预测。所以你决定使用贝叶斯。但是，你没有共轭先验。你可能会花费很长时间编写 ......
数据 声望 线性 算法 模型

R语言STAN贝叶斯线性回归模型分析气候变化影响北半球海冰范围和可视化检查模型收敛性|附代码数据

原文链接：http://tecdat.cn/?p=24334 最近我们被客户要求撰写关于贝叶斯线性回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。 像任何统计建模一样，贝叶斯建模可能需要为你的研究问题设计合适的模型，然后开发该模型，使其符合你的数据假设并运行 1. 了解 Stan 统计模型可以在R或其他统计 ......
模型 海冰 北半球 线性 气候

文本数据预处理（二）用于大预言模型训练

收集好的txt数据要先过滤一下，删掉无效信息。然后再按下面步骤处理 class DataPreprocessor(): '''def __init__(self, vocab_file, longest_sentence): self.tok = BertTokenizer(vocab_file) ......
预言 模型 文本 数据

极光笔记 | 大语言模型插件

在人工智能领域，大语言模型（LLMs）是根据预训练数据集进行”学习“，获取可以拟合结果的参数，虽然随着参数的增加，模型的功能也会随之增强。但无论专业领域的小模型，还是当下最火、效果最好的大模型，都有一个共同的劣势：无法准确/正确地回答出训练数据集以外（区别于验证集和测试集的新增数据，如实时新闻、未公 ......
极光 插件 模型 语言 笔记

Linux环境下sentence-transformers 之 all-MiniLM-L6-v2模型安装与使用

好记性不如烂笔头系列 一、背景： 1、之前使用chatgpt接口生成embeddings的向量维度为1536维，数据库中占用较大，所以找寻低维度的向量生成方法，减少数据占用 2、在huggingface上发现all-mpnet-base-v2及all-MiniLM-L6-v2两个模型不错，前者会生成 ......
sentence-transformers all-MiniLM-L transformers sentence 模型

大模型时代，如何快速开发AI应用

本文分享自华为云社区 《【云享问答】第3期：大模型时代，如何快速开发AI应用》，作者：华为云社区精选。 大模型快速普及应用的当下，AI浪潮汹涌而至，对于开发者来说，开发一款属于自己的AI应用并不是遥不可及。华为云AI生态技术专家、中科院计算所博士坐阵，从数据处理、算法开发、模型训练到部署，全方位拆解 ......
模型 时代
共3389篇  :34/113页 首页上一页34下一页尾页