模型tcp过程ip
cleaning of llm corpus 大模型语料清洗
cleaning of llm corpus 大模型语料清洗 数据是人工智能领域发展的基础要素之一。随着大规模预训练模型及相关技术不断取得突破，在相应研究中使用高效数据处理工具提升数据质量变得越来越重要。llm_corpus_quality集成了包含清洗、敏感词过滤、广告词过滤、语料质量自动评估等功 ......
TCP之三次握手四次挥手与UDP区别
目录1 TCP三次握手四次挥手1.1 数据包说明1.1.1 TCP数据包1.1.2 UDP数据包1.1.3 TCP和UDP差异1.1.4 TCP可靠性传输机制1.2 三次握手1.2.1 三次握手定义1.2.2 三次握手问题1.2.2.1 问题引入分析1.2.2.2 历史连接1.2.2.3 同步双方初 ......
Eloquent 模型使用详解 Has One Through 远程一对一
远程一对一也好，经过型，穿过型一对一也好，都能表示这种模型的关联方式：一种非直接的关系定义 这里使用官方的例子：👩🔧修理工，🚗车，👨💼车主来说明 上下文解释 👩🔧修理工 mechanics 负责维修 👨💼车主 owners 的 🚗车 cars，这里假设一个车主只有一张车， ......
从Bitcask存储模型谈超轻量级KV系统设计与实现
本文从从Bitcask存储模型讲起，谈轻量级KV系统设计与实现。从来没有最好的K-V系统，只有最适合应用业务实际场景的系统，做任何的方案选择，要结合业务当前的实际情况综合权衡，有所取有所舍。 ......
开发篇1：使用原生api和Langchain调用大模型
对大模型的调用通常有以下几种方式：方式一、大模型厂商都会定义http风格的请求接口，在代码中可以直接发起http请求调用；方式二、在开发环境中使用大模型厂商提供的api；方式三、使用开发框架Langchain调用，这个就像java对数据库的调用一样，可以直接用jdbc也可以使用第三方框架，第三方框架 ......
【JVM】记录一次线上服务频繁FGC的排查过程
一.背景 最近在Grafana关注到线上推送服务push-service在运行一段时间后，内存占用非常高，并且频繁发生FGC，这里记录下问题排查过程 二.排查过程 推送服务主要作用为，消息推送，因此JVM内存这里分配的是 Xmx 和Xms 均为2G 1. 首先在Grafana上的监控指标，可以看到F ......
darknet-yolov4训练自己的模型记录
最近又整了一块jetson nano的板子，就拿过来正好用一下，这个跑yolo还是很有用的，这里也记录一下过程。 1、jetson nano变化 之前也玩过jetson nano，但是最近却发现这个nano和之前的不一样了，是这样的 就是原来都是sd卡烧录，但是这个是emmc了 最大的区别就是原来使 ......
扩散模型
有不少介绍扩散模型的资料，其中"Understanding Diffusion Models: A Unified Perspective"论文是我读到的解释最详细也是最易于理解的一个。 数学符号 用粗体字母表示向量, 如\( \mathbf{x}, \mathbf{z}\) 用字母\(\mathb ......
机器学习-概率图模型系列-隐含马尔科夫模型-33
目录1. Hidden Markov Model2. HMM模型定义 注：参考链接 https://www.cnblogs.com/pinard/p/6945257.html 1. Hidden Markov Model 隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，以下简称HMM）是比较 ......
[Maven] 02 - POM模型与常见插件
POM 模型 1 依赖关系 Maven 一个核心的特性就是依赖管理。当我们处理多模块的项目（包含成百上千个模块或者子项目），模块间的依赖关系就变得非常复杂，管理也变得很困难。针对此种情形，Maven 提供了一种高度控制的方法。 通俗理解： 依赖谁就是将谁的 jar 包添加到本项目中。可以依赖中央仓库 ......
如何开发医疗保险欺诈识别监测模型中的模型选择与构建？
开发医疗保险欺诈识别监测模型时，选择合适的模型和构建有效的模型是至关重要的。以下是一些建议： 模型选择： 逻辑回归： 适用于线性关系，简单、快速，容易解释。 决策树和随机森林： 能够处理非线性关系，对异常值和噪声相对鲁棒，易于解释。 支持向量机（SVM）： 在高维空间中表现良好，对于复杂的非线性关系 ......
如何开发医疗保险欺诈识别监测模型中的模型训练与调优？
医疗保险欺诈识别模型的训练与调优是一个关键的步骤，它直接影响模型的性能。以下是一些建议： 1. 数据准备与预处理： 数据清理： 处理缺失值、异常值，确保数据的质量。 特征工程： 提取有助于欺诈检测的特征，可能需要与领域专家一起进行。 数据平衡： 处理正负样本不平衡，可以考虑欠采样、过采样或使用权重调 ......
如何开发医疗保险欺诈识别监测模型中的特征工程？
在开发医疗保险欺诈识别监测模型时，特征工程是一个关键的步骤，它有助于提取、转换和选择最相关的特征，以改善模型的性能。以下是在开发医疗保险欺诈识别监测模型时进行特征工程的一些建议： 基本特征提取： 提取基本的医疗保险相关特征，如就医次数、就医地点、就医科室、医疗费用等。 时序特征： 如果数据包含时间信 ......
面向过程(函数)和对象(类)
【一】面向过程 (函数) 核心在于：过程 过程其实就是将程序流程化 可以说是一条流水线，分步骤的解决问题，先干什么再干什么，分的很清楚 优点 复杂度的问题流程化，进而简单化（一个复杂的问题，分成一个个小的步骤去实现，实现小的步骤将会非常简单） 缺点 一套流水线或者流程就是用来解决一个问题，生产汽水的 ......
医疗保险欺诈识别监测模型分析
以下是开发医疗保险欺诈识别监测模型的一般性步骤： 数据集分析与预处理： 对给定的16000条数据集进行初步分析，了解数据的结构、特征。 进行数据清洗，处理缺失值、异常值等。 进行多维特征信息分析，以了解医疗保险欺诈的潜在特征。 特征工程： 提取能够描述医疗保险欺诈的特征因子集合。这可能需要领域专业知 ......
开发医疗保险欺诈识别监测模型如何进行数据集分析与预处理
数据集加载： 使用工具如Pandas库加载数据。使用pd.read_csv()等函数加载数据集到DataFrame。 初步数据探索： 使用head()、info()、describe()等方法查看数据的前几行、基本信息和统计摘要。 使用shape属性获取数据集的大小。 处理缺失值： 使用isnull ......
1.12_redis 的存取在最后 晚上_浙江本地环境的header不能用线上的_header中host和refer分别代表什么意思?_模型的save()参数是数组怎么理解?
方便点1： 问题: 为什么这个浙江的这个线上的header用到本地就不行,而熊师爷的这个却可以? 线上的 header中的host 本地的 header中的host 根据上面弄得对照关系 header中host和refer分别代表什么意思? 活1: 分析如下： 上面分析出现的问题：既然只统计：开业状 ......
通过设置ssh秘钥来免去繁琐的输入密码的过程
原理 通过 ssh-gen 生成秘钥, 服务器保存你的公钥, 每次你去访问服务器的时候, 服务器使用公钥解锁你的私钥, 鉴权就通过了. 所以你要做的就是生成秘钥, 然后将公钥保存在服务器. 流程 ssh-gen -t rsa 一路是是是, 有密码输入一个密码; 参考这个博客 ......
TCP 重传 、滑动窗口、流量控制、拥塞控制
参考： 小林 coding : https://xiaolincoding.com/network/3_tcp/tcp_feature.html 重传机制 常见的重传机制： 超时重传：发送方在 RTO 内发送方没有收到接收方的 ack 确认应答报文。问题：超时周期可能相对较长 快速重传：接收方接收a ......
POT超阈值模型和极值理论EVT分析|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=16845 最近我们被客户要求撰写关于极值理论的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文依靠EVT对任何连续分布的尾部建模。尾部建模，尤其是POT建模，对于许多金融和环境应用至关重要 POT模型其主要动机是为高洪水流量的概率模型提供实用工具。但是，E ......
记一次首页并发白屏优化过程
一个服务于近300家500强企业的企业培训软件， app应用的首页居然反复出现白屏，请求超时，负载过高，挤占其他业务服务器资源，最终整个程序无响应的现象，更难想象压测 5线程时， tps 仅有 20 ， 诺大的一个公司，居然这么少的处理效率，平时赶上X踏，X耀，X金这种动则好几万人的集团公司有在线抽 ......
数据库 - 已成功与服务器建立连接，但在登录过程中发生错误。（提供程序：SSL提供程序，错误：0-证书链是由不受信任的颁发机构颁发的。)”asp.net core:8.0
asp.net core:8.0，本地开发一切正常，发布线上docker后出现如下错误： Microsoft.Data.SqlClient.SqlException (0x80131904): A connection was successfully established with the se ......
社会工程学——进行IP追踪
如果目标对象有一个公开的邮箱，可以往这个邮箱地址发试探性的Email，然后看看该邮件是否有【回信】，从而了解对象是否在线。（注：这招是社会工程学的基本伎俩） 说一个稍微高级点的邮件技巧——【不依赖回信】也能玩探测的把戏。 在发送的邮件中使用 HTML格式；邮件正文中包含一个肉眼不易看见的小图片（大小 ......
防火墙添加允许服务器IP和端口方法
一、检测防火墙命令 systemctl status firewalld 如果显示如下active表示防火墙开启 ● firewalld.service - firewalld - dynamic firewall daemon Loaded: loaded (/usr/lib/systemd/sy ......
关于代码逐过程的思考
始终要明确一个过程中只能完成一次操作，这样才能有序进行。当然错误情况主要集中与边界条件的处理。 这道题，最开始 点击查看代码 class Solution { public: ListNode *getIntersectionNode(ListNode *headA, ListNode *headB ......
计算机启动过程(万字长文)
一、计算机启动的基本流程 当电源通电后，计算机系统的启动过程始于主板上的固件，通常是BIOS（基本输入/输出系统）或UEFI（统一可扩展固件接口）。基本流程如下： 1、电源通电 用户按下计算机电源按钮，电源开始供给计算机各个组件。此时，CPU并没有直接开始执行指令。 2、BIOS/UEFI 自检： ......
人工智能应用的“繁花时代”，各大企业何以破局AI模型挑战
AI技术的崛起，为各行业发展带来巨大变革和超强的创新潜力。然而，各大企业在拥抱AI的进程中并非一路坦途，“繁花盛开”的背后隐藏着AI模型生产与管理环节的诸多痛点。 先来看看部分金融企业在人工智能技术的应用现状：工商银行运用超过2200个智能模型，通过OCR技术实现支票、业务委托书等业务凭证要素的 ......
MySQL如何快速获取存储过程的定义
1. show create procedure 2. 两个系统表 information_schema.routines 可查询出存储过程的内容，但是入参和出参没包含 information_schema.PARAMETERS 可查询入参和出参 select concat(p1,ifnull(p2 ......