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模型gscloud gdemv3 gdemv

模型动态测试工具TPT 19 新特性速览

TPT19亮点 形式化需求：自动生成测试用例 在TPT 19中，测试用例可以通过形式化需求自动创建—只需要按下按钮。 此前，形式化需求已经自动评估。现在我们对此进行了更深一步的改进。 参数集的混合执行 TPT19中可以更容易地创建参数集，可以多次执行，当然也可以对其进行评估。 这意味着不同参数设置的 ......
测试工具 模型 特性 工具 动态

RBAC权限模型、建表及SQL语句编写

RBAC权限模型 RBAC权限模型（Role-Based Access Control）即：基于角色的权限控制。这是目前最常被开发者使用也是相对易用、通用权限模型。 建表及SQL语句编写 准备工作 创建数据库SQL表 CREATE DATABASE /*!32312 IF NOT EXISTS*/` ......
语句 模型 权限 RBAC SQL

《安富莱嵌入式周报》第310期：集成大语言模型的开源调试器ChatDBG, 多功能开源计算器，M7内核航空航天芯片评估板, Zigbee PRO规范

周报汇总地址：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=forumdisplay&fid=12&filter=typeid&typeid=104 视频版： https://www.bilibili.com/video/BV1GM41157tV/ 1、集成大语言模型的调试器 ......
调试器 航空航天 周报 内核 计算器

pytorch在有限的资源下部署大语言模型（以ChatGLM-6B为例）

pytorch在有限的资源下部署大语言模型（以ChatGLM-6B为例） Part1知识准备 在PyTorch中加载预训练的模型时，通常的工作流程是这样的： my_model = ModelClass(...)state_dict =torch.load(checkpoint_file) 用简单的话 ......
模型 pytorch ChatGLM 语言 资源

Python使用GARCH，EGARCH，GJR-GARCH模型和蒙特卡洛模拟进行股价预测|附代码数据

全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=20678 最近我们被客户要求撰写关于GARCH的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在本文中，预测股价已经受到了投资者，政府，企业和学者广泛的关注。然而，数据的非线性和非平稳性使得开发预测模型成为一项复杂而具有挑战性的任务 在本文中，我将解释如 ......
GARCH 股价 GJR-GARCH 模型 代码

阶梯网格计数模型 & Codeforces 1770G - Koxia and Bracket 题解

更差的阅读体验（bushi） 其实 2022 年省选前联考出过类似的套路，但当时太鸽了就没有总结。 阶梯网格计数问题是指以下一类问题： 问题：给定一个 $n$ 列阶梯状网格图，第 $i$ 列高度为 $c_i$（保证 $c_i$ 不降），每次可以向上或向右走一步，不能超出网格边界（即所有经过的点 $( ......
题解 网格 阶梯 Codeforces 模型

对doccano自动标注使用的默认UIE模型进行微调以提高特定领域的实体识别能力，提高标注速度

虽然doccano的自动标注使用默认的UIE模型可以识别出一定的实体，但是在特定领域或者因为实体类别名不能被理解很多实体是识别不了的，所以我们可以通过自己标注的数据对模型进行微调来满足我们Auto Labeing的需求。 预处理doccano标注的数据 该章节详细说明如何通过doccano.py脚本 ......
实体 模型 速度 领域 doccano

打破双亲委派模型方法

自定义一个继承了ClassLoader的加载器，然后重写loadClass方法。若不想打破则重写findClass方法即可。 我们比较熟悉的 Tomcat 服务器为了能够优先加载 Web 应用目录下的类，然后再加载其他目录下的类，就自定义了类加载器 WebAppClassLoader 来打破双亲委托 ......
双亲 模型 方法

AI大模型加速RPAxAI时代到来，谁会是RPA领域的杀手级应用？

GPT等AI大模型震撼来袭，基于RPA的超级自动化仍是最佳落地载体 对话弘玑CPO贾岿，深入了解国产RPA厂商对AI大模型的探索与实践 文/王吉伟 关于RPA已死的说法，在中国RPA元年（2019年）投资机构疯狂抢项目之时就已经有了。 说它会死的，一般会认为RPA是一种过时的技术，一种打补丁的技术， ......
模型 杀手 领域 时代 RPAxAI

人工智能的预训练基础模型的分类

预训练基础模型 预训练基础模型是指在大规模语料库上进行预训练的通用人工智能模型。在自然语言处理（NLP）领域，这些模型通常是基于深度神经网络的语言模型，可以用于各种任务，如文本分类、命名实体识别、机器翻译等。 目前，人工智能领域的预训练基础模型主要有以下几种： BERT（Bidirectional ......
人工智能 人工 模型 智能 基础

m基于混合高斯模型和帧间差分相融合的自适应视频背景提取算法matlab仿真

1.算法仿真效果 matlab2013b仿真结果如下： 混合高斯模型背景提取: 利用混合高斯模型处理这段视频，黑车已经运动离开画面左下角时，左下角仍然有黑车，这种现象我们称为“鬼影”。其产生的原因是由于混合高斯模型是对图像每个像素建立模型，所以算法的更新速度跟不上物体的变化，产生了滞留情况，这就是“ ......
算法 模型 背景 matlab 视频

UE中根据场景模型，导出缩略图

在实际使用中，我们有了很多模型，但是有时候我们需要这些模型对应的缩略图，比如我有很多物品，我想弄个仓库，有2种方式，要么，弄个仓库场景，一个物体一个格子摆放第二种，就是为每个物体制作一个缩略图 如果一个一个制作，太麻烦了，通过程序我们可以批量导出。 教程如下： 1.先组织关卡，准备好展示柜台，以及灯 ......
模型 场景

深入了解 Transformers – Part 1: 介绍 Transformer 模型

动动发财的小手，点个赞吧！ 自从最新的Large Language Models（LLaM）发布以来，如OpenAI的GPT系列、开源模型Bloom或谷歌发布的LaMDA等，Transformer展现出了巨大的潜力，成为了深度学习的前沿架构楷模。 尽管已经有几篇文章介绍了 transformer 及 ......
Transformers Transformer 模型 Part

udp服务器模型

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模型 服务器 udp

模型评估指标——sklearn.metrics模块

sklearn.metrics模块 该模块主要包含分数函数、性能指标、成对指标、距离计算 1. 分类性能指标 1.1. accuracy_score() 计算所有样本中分类正确样本所占的比例 语法 ## 语法 sklearn.metrics.accuracy_score(y_true, y_pred ......
评估指标 模块 模型 指标 sklearn

drf之定制返回样式SerializerMethodField与在表模型中定制

SerializerMethodField 定制返回的样式为person:{name:xxx,age:xxx}或person:[{name:xxx, age:xxx},{name:yyy, age:yyy}...]等，就可以使用到SerializerMethodField 语法 在序列化类中进行定义 ......
SerializerMethodField 样式 模型 drf

GPT-NER：通过大型语言模型的命名实体识别

讲在前面，chatgpt出来的时候就想过将其利用在信息抽取方面，后续也发现了不少基于这种大语言模型的信息抽取的论文，比如之前收集过的： https://github.com/cocacola-lab/GPT4IEhttps://github.com/RidongHan/Evaluation-of-C ......
实体 模型 GPT-NER 语言 GPT

多卡训练yolo系列模型

直接在后台服务器运行 输入命令 nohup python train.py > out.log 2>&1 & 注意，一定要用 “ nohup <运行程序> > out.log 2>&1 & ”，让程序在后台运行。原因是，从下载巨大的数据集，到训练 YoloV5 模型，前后要运行十几个小时。在这段时间 ......
模型 yolo

怎么裁剪LLM（大语言模型）的vocab（词表）？

怎么裁剪LLM（大语言模型）的vocab（词表）？ Part1前言 对于一些多语言的大语言模型而言，它的词表往往很大。在下游使用这些模型的时候，可能我们不需要其它的一些语言，例如只需要中文和英文，此时，我们可以对其vocab进行裁剪，既可以大大减少参数量，也能够保留模型的性能，接下来以Bloom模型 ......
词表 模型 语言 vocab LLM

深度学习基础入门篇[六(1)]：模型调优：注意力机制[多头注意力、自注意力]，正则化【L1、L2，Dropout，Drop Connect】等

深度学习基础入门篇[六(1)]：模型调优：注意力机制[多头注意力、自注意力]，正则化【L1、L2，Dropout，Drop Connect】等 ......
注意力 正则 多头 深度 模型

零样本文本分类应用：基于UTC的医疗意图多分类，打通数据标注-模型训练-模型调优-预测部署全流程。

零样本文本分类应用：基于UTC的医疗意图多分类，打通数据标注-模型训练-模型调优-预测部署全流程。 1.通用文本分类技术UTC介绍 本项目提供基于通用文本分类 UTC（Universal Text Classification） 模型微调的文本分类端到端应用方案，打通数据标注-模型训练-模型调优-预 ......
模型 样本 意图 文本 流程

推荐系统的双塔模型，问答

想问一下各位大佬：1.推荐系统的双塔模型中，为什么用户向量和商品向量的内积可以表示用户对物品的兴趣呢？因为内积描述的是两个向量之间的相似度，而用户和物品的特征差别很大。2.即便用户和物品很相似，可以用相似度来刻画喜爱程度吗？ ......
模型 系统

《rv1109 部署yolov5训练模型汇总》

环境以及相关软件版本：yolov5(v5.0)、Ubuntu18.04、rknn-toolkit 1.7.3、rv1109 一.yolov5环境安装 1 conda安装 1.1 Anaconda 安装包： 在浏览器中打开 https://www.anaconda.com/products/indiv ......
模型 yolov5 yolov 1109 rv

分布滞后线性和非线性模型（DLNM）分析空气污染（臭氧）、温度对死亡率时间序列数据的影响|附代码数据

全文下载链接 http://tecdat.cn/?p=23947 最近我们被客户要求撰写关于分布滞后线性和非线性模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 分布滞后非线性模型（DLNM）表示一个建模框架，可以灵活地描述在时间序列数据中显示潜在非线性和滞后影响的关联。该方法论基于交叉基的定义，交叉基是由 ......
时间序列 数据 非线性 空气污染 死亡率

R语言神经网络模型预测多元时间序列数据可视化

全文链接：http://tecdat.cn/?p=32198 原文出处：拓端数据部落公众号 多元时间序列建模一直是吸引了来自经济，金融和交通等各个领域的研究人员的主题。多元时间序列预测的一个基本假设是，其变量相互依赖。 在本文中，我们使用了专门针对客户的多元时间序列数据设计的神经网络框架，拟合单隐层 ......
时间序列 神经网络 序列 模型 神经

地形模型贴正射影像图

一、GlobalMapper的DEM输出为dxf格式 1. 1加载tif格式的DEM，加载时注意选择yes elevation data。 1.2 Export elevation grid format-》DXF Mesh或DXF Point file， （1）选择DXF Mesh （2）输出DX ......
射影 地形 模型

linux安全模型

linux安全模型Linux是一个多用户、多任务的操作系统，具有很好的稳定性与安全性，在幕后保障Linux系统的安全则是一系列复杂的配置工作。本章将详细讲解文件的所有者、所属组以及其他人可对文件进行的读（r）、写（w）、执行（x）等操作，还可以在Linux系统中添加、删除、修改用户账户信息。我们还可 ......
模型 linux

深度学习基础入门篇[六]：模型调优，学习率设置（Warm Up、loss自适应衰减等），batch size调优技巧，基于方差放缩初始化方法。

深度学习基础入门篇[六]：模型调优，学习率设置（Warm Up、loss自适应衰减等），batch size调优技巧，基于方差放缩初始化方法。 ......
方差 深度 模型 技巧 基础

DyLoRA：使用动态无搜索低秩适应的预训练模型的参数有效微调

又一个针对LoRA的改进方法： DyLoRA: Parameter-Efficient Tuning of Pretrained Models using Dynamic Search-Free Low Rank Adaptation https://arxiv.org/pdf/2210.07558 ......
模型 参数 动态 DyLoRA

一些有意思的金融模型---施工行业没油水可榨了--施工企业生产得最终目的类似银行

起因 所在行业：建筑工程施工 钱的本质是等价交换，或者说经济的本质，在于印钱和流通，当钱被卡住多了，拿钱的就成了大爷。 机制需要得人 所以我们不妨设立一个这样机制。 这个机制需要几个人。 施工企业 银行 施工企业的合作老板 类似房地产金融模型机制 这个机制运转集中在于钱。而且这个钱是以贷款的形式。但 ......
油水 施工企业 模型 目的 银行
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