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模型gscloud gdemv3 gdemv

css基础-盒模型

网页基本元素是盒子，网页布局核心就是布局盒子，所谓盒子就是把元素看成放内容的容器 盒子模型组成 实际内容 content 内边距padding 边框border 外边距margin 盒子大小计算 box-sizing: content-box;默认值 宽度=content+border+paddin ......
模型 基础 css

本地运行MLC-LLM对话模型体验

## 摘要 在macOS (Apple M2芯片)计算机运行MLC-LLM对话模型。 ## MLC-LLM简介 [https://mlc.ai/mlc-llm/#windows-linux-mac] [开源 AI 聊天机器人 MLC LLM 发布，完全本地运行无需联网](https://github ......
模型 MLC-LLM MLC LLM

fluent中蒸发-冷凝的Lee模型

## 蒸汽传输方程 Lee模型是一个具有物理基础的力学模型。它与Mixture模型和VOF多相模型一起使用。在Lee模型中，液体-蒸汽传质（蒸发和冷凝）由蒸汽传输方程控制： $$\frac{\partial}{\partial t}(\alpha_{\nu}\rho_{\nu})+\nabla\cd ......
模型 fluent Lee

YOLOV8模型训练+部署

1、YOLOV8简介 YOLOV8是YOLO系列另一个SOTA模型，该模型是相对于YOLOV5进行更新的。其主要结构如下图所示： 从图中可以看出，网络还是分为三个部分： 主干网络（backbone），特征增强网络(neck)，检测头(head) 三个部分。 主干网络： 依然使用CSP的思想，改进之处 ......
模型 YOLOV8 YOLOV

ADS简单模型参数总结

MIM电容（金属-介质-金属） 2.实验室用多层电介质电容（Dielectric Laboratories Multi-Layer Chip Capacitor） 3.叉指电容（2 ports or 4 ports） 4.微波薄膜电容（Microstrip Thin Film Capacitor） ......
模型 参数 ADS

时间序列分析中ARMA模型

原文：https://zhuanlan.zhihu.com/p/352053880?utm_id=0 ARMA模型的全称是自回归移动平均（auto regression moving average）模型，它是目前最常用的拟合平稳序列的模型。 它又可以细分为AR模型（auto regression ......
时间序列 序列 模型 时间 ARMA

获取模型的参数量和计算复杂度

``` import torch import net.bilstm import net.transformer from ptflops import get_model_complexity_info device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.i ......
复杂度 模型 参数

ARM存储模型

ARM存储模型 数据类型——ARM采用32位架构，基本数据类型有以下三种 Byte 8bits Halfword 16bits Word 32bits 数据存储 Word型数据在内存的起始地址必须是4的整数倍 Halfword型数据在内存的起始地址必须是2的整数倍 注：即数据本身是多少位在内存存储时 ......
模型 ARM

语言模型的预训练[6]：思维链(Chain-of-thought，CoT)定义原理详解、Zero-shot CoT、Few-shot CoT 以及在LLM上应用

语言模型的预训练[6]：思维链(Chain-of-thought，CoT)定义原理详解、Zero-shot CoT、Few-shot CoT 以及在LLM上应用 ......
CoT Chain-of-thought shot Zero-shot Few-shot

NodeJS对象模型

# 四、JS对象模型 [TOC] JavaScript 是一种基于原型（`Prototype`）的面向对象语言，而不是基于类对象的面向对象语言 C++、JAVA 有类`Class`和实例`intance`的概念，类是一类事物的抽象，而实例是类的实体 JS 是基于原型的语言，它只有原型对象的概念，原型 ......
模型 对象 NodeJS

数字化模型+自动化控制设计开发思路

![](https://img2023.cnblogs.com/blog/2246800/202307/2246800-20230720112354879-1715687960.png) **** 英国牛津大学研究称，未来20年英国35%现有工作将自动化。 日本研究人员称，在未来的十到二十年之内，日 ......
设计开发 模型 思路 数字

建立模型类常见的配置

class User(AbstractUser): mobile = models.CharField(max_length=16, unique=True) avatar = models.ImageField(upload_to='avatar', default='avatar/default ......
模型 常见

发布-订阅（Publish-and-Subscribe）模型

发布-订阅（Publish-and-Subscribe）模型是一种消息传递模式，用于在软件系统中实现异步通信和解耦。它基于发布者（发布消息的实体）和订阅者（接收和处理消息的实体）之间的解耦原则。 在发布-订阅模型中，发布者和订阅者之间不直接交互，而是通过一个称为消息代理或消息中间件的组件来进行通信。 ......
Publish-and-Subscribe Subscribe 模型 Publish and

数学建模----评价类模型 层次分析法

优秀博客< 层次分析法的作用就是将定性的东西定量化 最终的目的就是填出如上面这张表来 我们如何知道这些指标权重 和 各个方案的占比呢？ 这个就是层次分析法的重点了 层次分析法之所以被称为层次分析法就是因为其将要评价分层 目标层，准则层，方案层 对于准则层我们要知道各个准则分别占权重 对于方案层我们要 ......
数学建模 分析法 模型 层次 数学

大模型FAQ

**BERT主要的创新之处是什么** BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于Transformer架构的预训练语言模型，由Google在2018年提出。它的创新之处主要包括以下几个方面： 双向性（Bidir ......
模型 FAQ

R语言泊松Poisson回归模型分析案例|附代码数据

原文链接：http://tecdat.cn/?p=2605 最近我们被客户要求撰写关于泊松Poisson回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。 这个问题涉及马蹄蟹研究的数据。研究中的每只雌性马蹄蟹都有一只雄性螃蟹贴在她的巢穴中。这项研究调查了影响雌蟹是否有其他男性居住在她附近的因素。被认为影响这一 ......
模型 案例 Poisson 语言 代码

MATLAB用GARCH-EVT-Copula极值理论模型VaR预测分析股票投资组合|附代码数据

全文链接：http://tecdat.cn/?p=30426 最近我们被客户要求撰写关于GARCH-EVT-Copula的研究报告，包括一些图形和统计输出。 对VaR计算方法的改进，以更好的度量开放式基金的风险。本项目把基金所持股票看成是一个投资组合，引入Copula来描述多只股票间的非线性相关性， ......
极值 股票投资 GARCH-EVT-Copula 模型 理论

Matlab马尔可夫区制转换动态回归模型估计GDP增长率|附代码数据

原文链接：http://tecdat.cn/?p=19918 最近我们被客户要求撰写关于马尔可夫区制转换动态回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文估计实际GDP增长率的两状态Markov区制转换动态回归模型 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）。 创建模型进行估计 通 ......
增长率 模型 代码 动态 数据

在英特尔 CPU 上微调 Stable Diffusion 模型

扩散模型能够根据文本提示生成逼真的图像，这种能力促进了生成式人工智能的普及。人们已经开始把这些模型用在包括数据合成及内容创建在内的多个应用领域。 Hugging Face Hub 包含超过 5 千个预训练的文生图 [模型](https://huggingface.co/models?pipeline ......
Diffusion 模型 Stable CPU

百度文心一言文心千帆大模型 ERNIE-Bot-turbo调用示例（golang版本）

百度的文心一言推出来也有一段时间了，但是接口部分一直没有公开，需要进行申请 最近，有朋友提供了文心千帆大模型的api权限，拿到了必须的参数，现在就来测试一下 下面是使用golang封装的文心千帆 ERNIE-Bot-turbo模型的调用示例 ERNIE-Bot-turbo.go package li ......
文心 ERNIE-Bot-turbo 示例 模型 版本

4.4 模型选择、欠拟合和过拟合

1. 训练误差和泛化误差 将模型在训练数据上拟合的比在潜在分布中更接近的现象称为过拟合（overfitting）， 用于对抗过拟合的技术称为正则化（regularization）。 训练误差（training error）是指， 模型在训练数据集上计算得到的误差。 泛化误差（generalizati ......
模型 4.4

白话机器学习笔记（三）评估模型

# 模型评估 在进行回归和分类时，为了进行预测，我们定义了函数$f_\theta(x)$，然后根据训练数据求出了函数的参数$\theta$。 如何预测函数$f_\theta(x)$的精度？看它能否很好的拟合训练数据？ ![image-20230719171157625](https://gitee. ......
白话 模型 机器 笔记

通过任意脚本调用django的模型类

通过任意脚本调用django的模型类 ## 需求： 我想通过任意脚本，调用django的模型类，查询一下数据库的信息，或者新增数据库数据，而不需要通过启动django项目或者使用`python manage.py shell`这种方式来运行 ## 解决办法 脚本中添加django项目的路径到sys. ......
脚本 模型 django

大语言模型一览

Model作者Size类型开源？ LLaMa Meta AI 7B-65B Decoder open OPT Meta AI 125M-175B Decoder open T5 Google 220M-11B Encoder-Decoder open mT5 Google 235M-13B Enco ......
一览 模型 语言

大语言模型的预训练4：指示学习Instruction Learning详解以及和Prompt Learning,In-content Learning区别

# 大语言模型的预训练[4]：指示学习Instruction Learning：Entailment-oriented、PLM oriented、human-oriented详解以及和Prompt Learning,In-content Learning区别 # 1.指示学习的定义 Instruct ......
Learning Instruction In-content 指示 模型

大语言模型的预训练[5]：语境学习、上下文学习In-Context Learning：精调LLM、Prompt设计和打分函数设计以及ICL底层机制等原理详解

大语言模型的预训练[5]：语境学习、上下文学习In-Context Learning：精调LLM、Prompt设计和打分函数设计以及ICL底层机制等原理详解 ......
上下文 语境 底层 In-Context 函数

面向AI编程：探索可视化分析模型

大规模语言模型 (LLM) 拥有大量的数据来源，能针对用户提出的问题提供不同形式的回答，但其回答形式仅限于“文本”。尽管文本内容清晰，但在包含复杂逻辑或需要向外展示的场景下，文本表达存在局限性。可以想象，将“文本” 转换为“可视化” 分析模型甚至UI界面将具有更出色的效果。本文将汇总关于这种场景的探... ......
模型

大语言模型的预训练[3]之Prompt Learning：Prompt Engineering、Answer engineering、Multi-prompt learning、Training strategy详解

大语言模型的预训练[3]之Prompt Learning：Prompt Engineering、Answer engineering、Multi-prompt learning、Training strategy详解 ......
Prompt Multi-prompt Engineering engineering Learning

大语言模型的预训练[2]:GPT、GPT2、GPT3、GPT3.5、GPT4相关理论知识和模型实现、模型应用以及各个版本之间的区别详解

大语言模型的预训练[2]:GPT、GPT2、GPT3、GPT3.5、GPT4相关理论知识和模型实现、模型应用以及各个版本之间的区别详解 ......
模型 GPT GPT3 之间 理论

基于gitflow的通用分支管理模型

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分支 模型 gitflow
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