流水线 深度 逻辑 模型

SMIT Denemarken丹麦拖轮船3D打印文件图纸 (rc拖船工程船模型3D打印图纸文件)

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图纸 拖船 文件 轮船 Denemarken

pytorch 使用多GPU训练模型测试出现:TypeError: forward() missing 1 required positional argument: ‘x‘可能解决方法

转载:https://blog.csdn.net/lingyunxianhe/article/details/119454778?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522168718901716800227455818%2522 ......

经济学:动态模型平均(DMA)、动态模型选择(DMS)、ARIMA、TVP预测原油时间序列价格|附代码数据

全文链接:http://tecdat.cn/?p=22458 最近我们被客户要求撰写关于动态模型平均的研究报告,包括一些图形和统计输出。 本文提供了一个经济案例。着重于原油市场的例子。简要地提供了在经济学中使用模型平均和贝叶斯方法的论据,使用了动态模型平均法(DMA),并与ARIMA、TVP等方法进 ......
模型 时间序列 动态 原油 序列

R语言如何用潜类别混合效应模型(LCMM)分析抑郁症状|附代码数据

全文下载链接:http://tecdat.cn/?p=22206 最近我们被客户要求撰写关于潜类别混合效应模型(LCMM)的研究报告,包括一些图形和统计输出。 每一个动态现象都可以用一个潜过程(Λ(t)来描述,这个潜过程在连续的时间t内演化。 模型背景 当对重复测量的标志变量进行建模时,我们通常不会 ......
症状 效应 模型 类别 语言

R语言用CPV模型的房地产信贷信用风险的度量和预测|附代码数据

全文链接:http://tecdat.cn/?p=30401 最近我们被客户要求撰写关于CPV模型的研究报告,包括一些图形和统计输出。 本文基于 CPV 模型, 对房地产信贷风险进行了度量与预测。我们被客户要求撰写关于CPV模型的研究报告 结果表明, 该模型在度量和预测房地产信贷违约率方面具有较好的 ......
信贷 房地 模型 信用 风险

R语言改进的DCC-MGARCH:动态条件相关系数模型、BP检验分析股市数据

全文链接:http://tecdat.cn/?p=32818 原文出处:拓端数据部落公众号 股票市场波动性模型一直是金融领域研究的热点之一。传统的波动性模型往往只考虑了静态条件下的波动性和相关性,难以准确捕捉市场的复杂性和多样性。 因此,本文提出了一种基于R语言改进的DCC-MGARCH模型,帮助客 ......
系数 DCC-MGARCH 模型 股市 条件

数字逻辑与微处理器系统设计

# 数字逻辑与微处理器系统设计 #### 前言 Good your mother's bye, Yingcai College. ## 第一章 二进制 - Sign/Magnitude Numbers:原码 - 数值 - 范围:$[-(2^{n-1}-1), 2^{n-1}-1]$ - Two’s ......
微处理器 逻辑 数字 系统

如何使用YOLOv8训练自己的模型和进行预测

# 如何使用YOLOv8训练自己的模型和进行预测 ## 准备文件夹 删除重复的照片。然后以图片采集的日期新建一个文件夹,如“2023.6.19”,并在其中新建一个名为VOCdevkit的文件夹,VOCdevkit里面创建一个名为JPEGImages的文件夹存放需要打标签的图片文件;再创建一个名为An ......
模型 YOLOv8 YOLOv

TensorFlow08 神经网络-模型的保存和加载

一般情况下有三种方式: ▪ save/load weights(只保存网络的参数,状态不管) ▪ save/load entire model(把所有的状态都保存) ▪ saved_model(交给工厂的时候可以用,可以跨语言) # 1 save/load weights 比如说你的网络里面有[w1 ......
神经网络 TensorFlow 模型 神经 网络

扩散模型在文本生成领域的应用

## 对于加噪方式 #### Structured Denoising Diffusion Models in Discrete State-Spaces ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/2417944/202306/2417944-2023061 ......
模型 文本 领域

基于VGG16深度学习网络的目标识别matlab仿真,并结合ROC指标衡量识别性能

1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下: 2.算法涉及理论知识概要 根据卷积核大小和卷积层数,VGG共有6中配置,分别为A,A-LRN,B,C,D,E,其中D和E两种最为常用,即i我们所说的VGG16和VGG19。 具体为: 1. 卷积-卷积-池化-卷积-卷积-池化-卷积-卷积-卷积- ......
学习网络 深度 指标 性能 目标

【工程应用八】终极的基于形状匹配方案解决(小模型+预生成模型+无效边缘去除+多尺度+各项异性+最小组件尺寸)

我估摸着这个应该是关于形状匹配或者模版匹配的最后一篇文章了(同时纸质旋转和缩放),其实大概是2个多月前这些东西都已经弄完了,只是一直静不下来心整理文章,提醒一点,这篇文章后续可能会有多次修改(但不会重新发文章,而是在后台直接修改或者增加),所以有需要的朋友可以随时重复查看。 ......
模型 尺度 形状 组件 终极

基于ChatGPT函数调用来实现C#本地函数逻辑链式调用助力大模型落地

6 月 13 日 OpenAI 官网突然发布了重磅的 ChatGPT 更新,我相信大家都看到了 ,除了调用降本和增加更长的上下文版本外,开发者们最关心的应该还是新的函数调用能力。通过这项能力模型在需要的时候可以调用函数并生成对应的 JSON 对象作为输出。这使开发人员能更准确地从模型获取结构化数据, ......
函数 逻辑 模型 ChatGPT

云上使用 Stable Diffusion ,模型数据如何共享和存储

随着人工智能技术的爆发,内容生成式人工智能(AIGC)成为了当下热门领域。除了 ChatGPT 之外,文本生成图像技术更令人惊艳。 Stable Diffusion,是一款开源的深度学习模型。与 Midjourney 提供的直接将文本转化为图像的服务不同的是它允许用户自行搭配并训练自己的图像风格,这 ......
Diffusion 模型 数据 Stable

冠军!天翼云在国际AI顶会大模型挑战赛中拔得头筹!

6月7日,国际人工智能顶会CVPR 2023举办的第一届大模型挑战赛(CVPR 2023 Workshop on Foundation Model:1st foundation model challenge)落下帷幕,本次比赛吸引了来自全球著-名高校和知名企业的1024名参赛者。经过为期2个月的激... ......
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从知识到想法:数字时代的深度学习与知识管理

一、树形结构:激发想法的准秩序空间 在探索知识与想法的独特联系时,我们发现了一种重要的工具:树形结构。但是,其真正的价值并不仅仅在于其可视化的特性,而是其作为一种准秩序化的信息空间的能力。在这个空间中,知识和想法的关系以一种既有秩序又保持混沌的方式表现出来,为我们激发新的想法提供了理想的环境。 从公 ......
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详解4种模型压缩技术、模型蒸馏算法

摘要:本文主要为大家讲解关于深度学习中几种模型压缩技术、模型蒸馏算法:Patient-KD、DistilBERT、DynaBERT、TinyBERT。 本文分享自华为云社区《深度学习实践篇[17]:模型压缩技术、模型蒸馏算法:Patient-KD、DistilBERT、DynaBERT、TinyBE ......
模型 算法 技术

(二)盒子模型、页面元素的显示模式、文本处理

一、盒子模型 二、页面元素的显示模式 三、文本处理 ......
盒子 模型 元素 文本 模式

js中的dom:文档对象模型

js中的dom:文档对象模型 JavaScript分三部分dom:文档对象模型bom:浏览器对象模型ECMAScript:主要指的是语法,比如声明变量,函数,条件判断,循环等等。 dom:每个html标签都在dom中表示为一个节点(node),节点之间存在父子关系,通过dom,可以使用js编码,来修 ......
模型 对象 文档 dom

一文读懂ChatGPT的工作原理:大语言模型是个啥?它到底咋工作的?

继AI绘画后,ChatGPT横空出世。聊天、翻译、文案、代码……ChatGPT的功能如此强大,以至于连马斯克都认为“我们离强大到危险的AI不远了。” 在感慨ChatGPT如此强大的同时,人们也开始对ChatGPT的工作原理产生了好奇:ChatGPT是什么?它到底是如何运行的?怎样才能丝滑地与它对话呢 ......
模型 原理 ChatGPT 语言

《深度学习(deep learning)》pdf电子书免费下载

《深度学习》由全球知名的三位专家Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和Aaron Courville撰写,是深度学习领域奠基性的经典教材。全书的内容包括3个部分:第 1部分介绍基本的数学工具和机器学习的概念,它们是深度学习的预备知识;第 2部分系统深入地讲解现今已成熟的深度学习 ......

关系模型和关系数据库

原文:https://www.jianshu.com/p/2229ae6abd87 关键词 关系模型,关系数据库,关系操作,完整性约束 关系模型 关系模型是目前最为重要的数据模型,关系数据库采用关系模型其数据的组织方式,关系模型建立在严格的数学概念之上。这是其他数据模型[1]所不具备的特征之一。 关 ......
模型 数据库 数据

基于LSTM深度学习网络的疾病发作检测算法matlab仿真

1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下: 2.算法涉及理论知识概要 长短期记忆网络(LSTM,Long Short-Term Memory)是一种时间循环神经网络,是为了解决一般的RNN(循环神经网络)存在的长期依赖问题而专门设计出来的,所有的RNN都具有一种重复神经网络模块的链式形式 ......
学习网络 算法 深度 疾病 matlab

关于lvm磁盘管理中lv-logical-volume逻辑卷的创建-新建

在lvm-(Logical Volume Manager) - 逻辑卷管理的简写),在磁盘管理体系中,有一个lv的概念 lv即是logical volume逻辑卷的缩写,今天笔者主要讲解一下关于lv的创建过程 在创建之前,需要有几个知识点需要明白一下 1、lv是从vg中进行创建的,一个操作系统中,是 ......

机器翻译技术的发展趋势:从API到深度学习

[toc] 机器翻译技术的发展趋势:从API到深度学习 随着全球化的发展,机器翻译技术在各个领域得到了广泛的应用。机器翻译技术的核心是将源语言文本翻译成目标语言文本,其中涉及到语言模型、文本生成模型和翻译模型等多个方面。在过去的几年中,随着深度学习技术的不断发展,机器翻译技术也经历了从API到深度学 ......
深度 机器 趋势 技术 API

基于生成式模型的图像分类:模型设计与性能分析

[toc] 《29. "基于生成式模型的图像分类:模型设计与性能分析"》是一篇人工智能专家、程序员、软件架构师和CTO的专业技术博客文章,旨在介绍基于生成式模型的图像分类技术。文章包含了对相关技术原理、实现步骤和性能分析的详细介绍,帮助读者深入了解这一技术,掌握其应用方法和实现细节。 文章介绍了背景 ......
模型 性能分析 图像 性能

Python编程和数据科学中的人工智能:如何创建复杂的智能系统并提高模型性能

[toc] 标题:《Python编程和数据科学中的人工智能:如何创建复杂的智能系统并提高模型性能》 ## 1. 引言 人工智能(AI)是一个广泛的领域,涵盖了许多不同的技术和应用。在Python编程和数据科学中,人工智能是一个非常重要的领域,因为Python编程语言易于学习和理解,并且具有丰富的数据 ......
智能 人工智能 人工 模型 性能

基于深度学习的图像分类:模型选择与性能提升

[toc] 标题:52. "基于深度学习的图像分类:模型选择与性能提升" ## 1. 引言 随着计算机视觉领域的不断发展,图像分类已经成为了一个十分重要的任务。深度学习技术的出现,使得图像分类变得更加高效和准确。本文将介绍基于深度学习的图像分类技术,包括模型选择和性能提升等方面的讲解。旨在帮助读者深 ......
深度 模型 图像 性能

计算机视觉中的深度学习技术

[toc] 计算机视觉中的深度学习技术是近年来人工智能领域的一项重要发展,其利用神经网络等深度学习算法实现对图像、视频等数据的自动处理和分析,使得计算机能够像人类一样理解和处理复杂的信息。本文将详细介绍计算机视觉中的深度学习技术,包括其基本概念、技术原理、实现步骤和应用示例等,以便读者深入了解该技术 ......
深度 视觉 计算机 技术

自然语言处理中的深度学习研究

[toc] 自然语言处理是人工智能领域的重要分支,研究的重点包括语音识别、机器翻译、文本生成等。深度学习是自然语言处理中的主流算法之一,其通过多层神经网络来学习语言特征,从而实现文本分类、情感分析、命名实体识别等功能。在本文中,我们将介绍自然语言处理中的深度学习研究,包括基本概念、技术原理、实现步骤 ......
自然语言 深度 自然 语言