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模型tcp过程ip

什么是大模型RAG?RAG与funtionCalling的区别是什么？

大模型的RAG（Retrieval-Augmented Generation）与Function Calling都是用于增强大型语言模型（如GPT）的技术，但它们的工作原理和应用场景有所不同。 Retrieval-Augmented Generation (RAG): 原理：RAG结合了信息检索和文 ......
funtionCalling RAG 模型

模型类序列化器

1 原来用的Serilizer跟表模型没有直接联系， 模型类序列化器ModelSerilizer，跟表模型有对应关系 2 使用 class BookModelSerializer(serializers.ModelSerializer): class Meta: model=表模型 # 跟哪个表模型 ......
序列 模型

Vue开发技巧：优化前端工程的构建与打包过程

Laravel是一个流行的PHP框架，它具有出色的可测试性，可以帮助开发人员在更短的时间内编写可靠的代码。但是，即使使用了这个框架，也可能会出现测试覆盖率较低的情况。测试覆盖率是指代码中已由测试案例覆盖的部分比例。测试覆盖率越高，代码质量越高。在本文中，我们将分享几种技巧，帮助您提高Laravel应 ......
前端 过程 技巧 工程 Vue

【略读论文|大模型相关】Zero-Shot Relational Learning on Temporal Knowledge Graphs with Large Language Models

时间：2023 学校：慕尼黑大学 创新点： 1.据我们所知，这是第一个试图在TKGF背景下研究零射击关系学习的工作。 2.我们设计了一种基于llm的方法zrLLM，并设法在零射击关系推理中增强各种基于嵌入的TKGF模型。 3.实验结果表明，zrLLM有助于大大提高所有考虑的TKGF模型对包含未见零射 ......
Relational Zero-Shot Knowledge Learning Language

星型模型&雪花模型

数据集市（Data Mart）也有称ADS（Application Data Store），数据集市将主题层和基础层的数据按照各业务的实际需求进行聚合，形成宽表或数据立方体（Cube），可直接供业务部门和数据分析团队使用。 数据集市中主要存在的是事实表（fact）和维度表（dimension）。 事 ......
模型 雪花 amp

R语言GARCH族模型：正态分布、t、GED分布EGARCH、TGARCH的VaR分析股票指数|附代码数据

全文链接：http://tecdat.cn/?p=31023 最近我们被客户要求撰写关于GARCH族模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 如何构建合适的模型以恰当的方法对风险进行测量是当前金融研究领域的一个热门话题 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）。 VaR方法作为当 ......
正态分布 模型 指数 语言 代码

gige_ip_config.py

https://github.com/basler/pypylon/blob/master/samples/gige_ip_config.py # This sample demonstrates how to use the methods RestartIpConfiguration,# Bro ......
gige_ip_config config gige ip py

AI_NLP以及SAM的理解-分割模型

机器学习 一般机器学习分为有监督学习，无监督学习和强化学习 无监督学习 Unsupervised Learning Self-Supervised Learning，又称为自监督学习 -Self-Supervised Learning 的核心思想 Masked Autoencoders Are Sc ......
模型 AI_NLP NLP SAM AI

用一张图片测试几个大模型的看图理解，文心一言表现不佳，通义千问了解最到位！

样图如下： 用上面的图片，在几个主流的AI大模型中进行识别理解，最终的理解各有不同。 不过最让我意外的是 文心一言 居然理解的最不到位！ 下图是文心一言的看图理解： 下图是通义千问的看图理解： 下图是讯飞星火的看图理解： 大家觉得哪一个理解的最到位？？？？？ ......
文心 模型 图片

一般情况下的阿波罗尼斯圆的方程的推导过程

首先介绍一下什么是阿波罗尼斯圆: 已知平面上两点 \(A, B\), 则所有满足 \(\frac{PA}{PB}=k\) 且不等于 \(1\) 的点 \(P\) 的轨迹是一个以定比 \(m:n\) 内分和外分定线段 \(AB\) 的两个分点的连线为直径的圆. 这个轨迹最先由古希腊数学家阿波罗尼斯发现 ......
方程 过程 情况

使用docker搭建deepspeed多机多卡分布式微调大模型环境

前置环境：两台可以互通的centos服务器（服务器1、服务器2），docker，NVIDIA驱动 docker创建overlay共享网络 1）选用服务器1作为manage节点进行初始化，执行docker swarm init Swarm initialized: current node (ly4d ......
分布式 deepspeed 模型 环境 docker

公共仓库元模型(CWM)（转）

转自：https://www.jianshu.com/p/21207b50084a 一、什么是CWM？ 在我们学习一个新东西时，首先得弄懂明白它是用来干什么的？然后通过实例与理论交错学习，CWM——Common Warehouse Metamodel, 很明显翻译过来时公共仓库元模型，CWM的提出主 ......
仓库 模型 CWM

Atlas关系型数据库元数据模型

[ { "category": "ENTITY", "guid": "00b4a314-1185-4cd4-84e9-20275990d58d", "createdBy": "hadoop", "updatedBy": "hadoop", "createTime": 1615973091411, " ......
数据 模型 数据库 Atlas

SQL语句在MySQL中的执行过程

SQL语句在MySQL中的执行过程 MySQL 主要分为 Server 层和引擎层，Server 层主要包括连接器、查询缓存、分析器、优化器、执行器，同时还有一个日志模块（binlog），这个日志模块所有执行引擎都可以共用，redolog 只有 InnoDB 有。 引擎层是插件式的，目前主要包括，M ......
语句 过程 MySQL SQL

面试题：Tcp,http,https分别的意义和他们的区别

TCP是一种可靠的，面向连接的传输协议，用于在网络上可靠的传输数据。它确保数据在发送和接收之间的可靠传递，TCP提供了可靠的字节流，确保数据按正常的顺序到达目标。 主要特点： 1.面向连接：在数据传输之前，发送方和传输方需要建立一个连接。 2.可靠性：TCP使用确认和重传机制来确保数据的可靠性。接收 ......
意义 https http Tcp

使用知识图谱提高RAG的能力，减少大模型幻觉

在使用大型语言模型(llm)时，幻觉是一个常见的问题。LLM生成流畅连贯的文本，但往往生成不准确或不一致的信息。防止LLM产生幻觉的方法之一是使用提供事实信息的外部知识来源，如数据库或知识图谱。 向量数据库和知识图谱 向量数据库 向量数据库是表示实体或概念(如单词、短语或文档)的高维向量的集合。数据 ......
图谱 幻觉 模型 能力 知识

公开号CN117354339A —— 数据传输专利 —— 解决了相关技术在进行数据传输的过程中时效性较差的技术问题

看到一个新闻： 地址： https://mbd.baidu.com/newspage/data/landingsuper?context=%7B%22nid%22%3A%22news_9290711970017276653%22%7D&n_type=-1&p_from=-1 ......
数据传输 数据 时效性 技术 时效

三维模型的几何坐标纠正应用探讨

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，... ......
坐标 几何 模型

如何优雅地输出统计过程的运行结果

打印（Print）是一件非常消耗资源的事情，尤其是在编写宏程序时，最好将过程步的输出结果保存在数据集中，而不是默认输出到结果查看器中。如果宏程序内部调用的过程步特别多，会导致程序运行效率变慢，也会把结果查看器的内容弄得一团糟。 下面介绍几种方法，将过程步的运行结果直接保存到数据集中，避免“打印”操作 ......
过程 结果

Linux - 配置IP&主机名的快捷操作

nmtui 执行以下命令可以进入一个可视化界面，进行IP的可视化配置、以及网络服务的重启（注意,这个重启是停止然后启动, 如果使用xshell进行操作会失去ssh连接,直连服务器时可这直接操作）、主机名的修改 nmtui nmcli # 以下命令可以将网卡ens160的ip修改为192.168.4. ......
主机 Linux amp IP

TCP三次握手源码分析

一、环境说明 内核版本：Linux 3.10 内核源码地址：https://elixir.bootlin.com/linux/v3.10/source (包含各个版本内核源码，且网页可全局搜索函数) 二、TCP协议格式 各字段的作用： 源端口号：用于指定本地程序绑定的端口; 目的端口号：用于指定远端 ......
源码 TCP

西方文明的发展过程中极其重要的一个族群——腓尼基人，具体的地理位置在哪

参考： 意大利古老、神奇、魅力，怎么看？ ......
族群 地理位置 地理 文明 位置

Feign源码解析：初始化过程（三）

背景 前面两篇讲了下，在一个典型的引入了feign、loadbalancer、nacos等相关依赖的环境中，会有哪些bean需要创建。 其中第一篇讲了非自动配置的bean，第二篇是自动配置的bean。第一篇中提到，@FeignClient这个注解，就会创建一个beanDefinition，类型为Fe ......
源码 过程 Feign

鱼类识别系统Python+TensorFlow卷积神经网络算法模型+深度学习人工智能【计算机课设项目】

一、介绍 鱼类识别系统。使用Python作为主要编程语言开发，通过收集常见的30种鱼类（'墨鱼', '多宝鱼', '带鱼', '石斑鱼', '秋刀鱼', '章鱼', '红鱼', '罗非鱼', '胖头鱼', '草鱼', '银鱼', '青鱼', '马头鱼', '鱿鱼', '鲇鱼', '鲈鱼', '鲍鱼' ......
卷积 神经网络 人工智能 鱼类 算法

Windows11下私有化部署大语言模型实战 langchain+llama2

一、本机环境 1.硬件环境： CPU：锐龙5600X 显卡：GTX3070 内存：32G 注：硬件配置仅为博主的配置，不是最低要求配置，也不是推荐配置。 2.软件环境： Windows系统版本：Win11专业版23H2 Python版本：3.11 Cuda版本：12.3.2 VS版本：VS2022 ......
实战 langchain 模型 Windows 语言

05 Verilog语法_过程结构与赋值

软件版本：无 操作系统：WIN10 64bit 硬件平台：适用所有系列FPGA 登录"米联客"FPGA社区-www.uisrc.com视频课程、答疑解惑！ 1概述 本节主要讲解过程结构与赋值，需要掌握阻塞和非阻塞赋值的区别。 2过程结构 过程结构语句有两种，initial 与 always 语句。它 ......
语法 过程 Verilog 结构 05

使用PyTorch实现去噪扩散模型

在深入研究去噪扩散概率模型(DDPM)如何工作的细节之前，让我们先看看生成式人工智能的一些发展，也就是DDPM的一些基础研究。 VAE VAE 采用了编码器、概率潜在空间和解码器。在训练过程中，编码器预测每个图像的均值和方差。然后从高斯分布中对这些值进行采样，并将其传递到解码器中，其中输入的图像预计 ......
模型 PyTorch

根据语音生成全身姿态；基于变分贝叶斯框架的VAE模型；CFG是一种隐式的Perceptual Loss！

本文首发于公众号：机器感知 根据语音全身姿态；基于变分贝叶斯框架的VAE模型；CFG是一种隐式的Perceptual Loss！ Diffusion Model with Perceptual Loss 本文研究了扩散模型在生成样本时的质量问题，作者发现使用均方误差损失训练的模型生成的样本往往不真实 ......
Perceptual 姿态 框架 语音 模型

首次引入大模型!Bert-vits2-Extra中文特化版40秒素材复刻巫师3叶奈法

Bert-vits2项目又更新了，更新了一个新的分支：中文特化，所谓中文特化，即针对中文音色的特殊优化版本，纯中文底模效果百尺竿头更进一步，同时首次引入了大模型，使用国产IDEA-CCNL/Erlangshen-MegatronBert-1.3B大模型作为Bert特征提取，基本上完全解决了发音的ba ......
巫师 Bert-vits 素材 模型 Extra

一文搞懂什么是阻塞IO、信号驱动IO、Reactor模型、零拷贝

公众号《鲁大猿》，寻精品资料，帮你构建Java全栈知识体系 www.jiagoujishu.cn 基础IO 如何从数据传输方式理解IO流？ 从数据传输方式或者说是运输方式角度看，可以将 IO 类分为: 字节流, 字节流读取单个字节，字符流读取单个字符(一个字符根据编码的不同，对应的字节也不同，如 U ......
拷贝 模型 信号 Reactor
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