流水线 深度 逻辑 模型
深度可分离卷积
深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）是一种在卷积神经网络中常用的卷积操作，它可以有效地减少计算量和模型参数的数量，从而提高模型的效率和速度。 传统的卷积操作是在输入特征图的每个通道上进行的，使用一组卷积核对每个通道进行卷积计算。而深度可分离卷积将卷积操作分 ......
通过redis学网络(2)-redis网络模型
> 本系列主要是为了对redis的网络模型和集群原理进行学习，我会用golang实现一个reactor网络模型，并实现对redis协议的解析。 系列源码已经上传github ```go https://github.com/HobbyBear/tinyredis/tree/chapter2 ``` ......
机器学习模型训练全流程
周末在家无聊闲逛github，发现一个很有趣的开源项目，作者用手绘图的方式讲解了机器学习模型构建的全流程，逻辑清晰、生动形象。同时，作者也对几张图进行了详细的讲解，学习之后，收获很多，于是将其翻译下来，和大家一起学习。 地址： https://github.com/dataprofessor/inf ......
深度学习降噪专题课：实现WSPK实时蒙特卡洛降噪算法
大家好~本课程基于全连接和卷积神经网络，学习LBF等深度学习降噪算法，实现实时路径追踪渲染的降噪 本课程偏向于应用实现，主要介绍深度学习降噪算法的实现思路，演示实现的效果，给出实现的相关代码 线上课程资料： [本节课录像回放](https://www.bilibili.com/video/BV1vm ......
Kafka通信模型/流程
Kafka的Producer、Broker和Consumer之间采用的是一套自行设计的基于TCP层的协议 由于UDP协议是一种不可靠的传输协议，所以Kafka系统采用TCP协议作为服务间的通信协议 通信 通信模型 Reactor线程模型 Java NIO中的selector模型。最简单的Reacto ......
深度学习应用篇-自然语言处理[10]：N-Gram、SimCSE介绍，更多技术：数据增强、智能标注、多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、模型压缩算法等
深度学习应用篇-自然语言处理[10]：N-Gram、SimCSE介绍，更多技术：数据增强、智能标注、多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、模型压缩算法等 ......
深度学习应用篇-自然语言处理-命名实体识别[9]：BiLSTM+CRF实现命名实体识别、实体、关系、属性抽取实战项目合集（含智能标注）
深度学习应用篇-自然语言处理-命名实体识别[9]：BiLSTM+CRF实现命名实体识别、实体、关系、属性抽取实战项目合集（含智能标注） ......
4.5 模型保存和加载
# 1 简介 **当训练或者计算好一个模型之后，那么如果别人需要我们提供结果预测，就需要保存模型（主要是保存算法的参数）** # 2 sklearn模型的保存和加载API >from sklearn.externals import joblib >- 保存：joblib.dump(rf, 'tes ......
4.4 分类算法-逻辑回归与二分类以及分类的评估方法
# 1 逻辑回归的简介 ## 1.1 简介 **逻辑回归（Logistic Regression）是机器学习中的一种分类模型，逻辑回归是一种分类算法，虽然名字中带有回归，但是它与回归之间有一定的联系。由于算法的简单和高效，在实际中应用非常广泛。** ## 1.2 应用场景 - 广告点击率（是否会被点 ......
【计算机组成原理期末总预习-自顶向下方法】第4-6章 指令系统，CPU，流水线
## 第4-6章 指令系统，CPU，流水线 ### 一、指令系统设计 1. 指令结构与设计思想 - 操作码：指定操作类型 (操作码长度：固定／可变) - 源操作数或其地址：一个或多个源操作数所在的地址 (操作数来源：主(虚)存/寄存器/I/O端口/指令本身） - 结果的地址：产生的结果存放何处（目的 ......
深度学习应用篇-计算机视觉-视频分类[8]：时间偏移模块（TSM）、TimeSformer无卷积视频分类方法、注意力机制
深度学习应用篇-计算机视觉-视频分类[8]：时间偏移模块（TSM）、TimeSformer无卷积视频分类方法、注意力机制 ......
4.1 线性模型
# 1 回归问题 >**什么是回归问题 目标值 连续型的数据** **应用场景 房价预测 销售额度预测 金融：贷款额度预测、利用线性回归以及系数分析因子** # 2 什么是线性回归 ## 2.1 定义 >**线性回归(Linear regression)是利用回归方程(函数)对一个或多个自变量(特征 ......
启动环境+拉取项目+网关过滤器逻辑
**服务器与服务器传输**，当前在一台服务器，所有直接找到jenkens，cp拷贝即可，；若是不同的服务器，要用scp ，且比 SD-v1.5 取得更好的 CLIP score。这是目前已知最快的端上 Stable D ......
小灰灰深度学习day8——线性回归(从零开始实现与简洁的实现)
从零开始实现的代码如下: import math import random #随机梯度下降 随机的权重 import time import numpy as np from d2l import torch as d2l #实现过的函数写在d2l包中 ''' 加这两句是为了能画出散点图,不然会报 ......
MySQL逻辑备份
一、mysqldump 1.mysqldump的导出 --只导出存储过程【dump备份】 mysqldump -u root -p -n -t -d --skip-add-drop-table -R 数据库名 > 文件名 ##其中，-d 表示 --no-data(No row information ......
Odoo 通过Javascript调用模型中自定义方法
实践环境 Odoo 14.0-20221212 (Community Edition) 代码实现 在js脚本函数中调用模型中自定义方法： this._rpc({ model: 'demo.wizard', // 模型名称，即模型类定义中 _name 的值 method: 'action_select ......
youtobe深度学习推荐系统-学习笔记
# 简介 **前言** 本文是**Deep Neural Networks for YouTube Recommendations** 论文的学习笔记。淘宝的召回模型曾经使用过这篇论文里面的方案，后续淘宝召回模型升级到了MGDSPR：多粒度深度语义商品检索。 **转向深度学习** 和谷歌的其他产品一 ......
【视频】随机波动率SV模型原理和Python对标普SP500股票指数预测|数据分享|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=22546 最近我们被客户要求撰写关于随机波动率SV模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 什么是随机波动率？随机波动率 (SV) 是指资产价格的波动率是变化的而不是恒定的 “随机”一词意味着某些变量是随机确定的，无法精确预测。 在金融建模的背景下 ......
Matlab用深度学习循环神经网络RNN长短期记忆LSTM进行波形时间序列数据预测|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=27279 最近我们被客户要求撰写关于深度学习循环神经网络RNN的研究报告，包括一些图形和统计输出。 此示例说明如何使用长短期记忆 (LSTM) 网络预测时间序列 LSTM神经网络架构和原理及其在Python中的预测应用 LSTM 网络是一种循环神经 ......
R语言中的隐马尔可夫HMM模型实例|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=17592 最近我们被客户要求撰写关于隐马尔可夫HMM模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 最近，我们使用隐马尔可夫模型开发了一种解决方案，并被要求解释这个方案 HMM用于建模数据序列，无论是从连续概率分布还是从离散概率分布得出的。它们与状态空间 ......
JavaScript学习笔记：Web安全模型
为了保证安全，浏览器中的JavaScript不能读写设备中的文件，也不能访问任意的服务器。 ## 同源策略 同源策略指的是脚本只能访问与包含它的文档同源资源。 源是指文档URL中的协议、主机与端口部分，完全相同则是同源，任意一项不同都不是同源。 脚本文件的URL与同源策略毫不相干，同源策略至于脚本的 ......
3.3 模型选择和调优(KNN)
# 1.什么是交叉验证(cross validation) 交叉验证：将拿到的训练数据，分为训练和验证集。以下图为例：将数据分成5份，其中一份作为验证集。然后经过5次(组)的测试，每次都更换不同的验证集。即得到5组模型的结果，取平均值作为最终结果。又称5折交叉验证。 我们之前知道数据分为训练集和测试 ......
Pod qos模型
划分qos依据 Guaranteed1.Pod里所有Container都设置了requests和limits，并且requests和limits值相等2.只设置limits，k8s默认会设置requests是limits的值Burstable不满足Guaranteed条件，至少有一个Containe ......
业余开源项目训练出最准确新冠预测机器学习模型
 什么样的机器学习项目会被美国疾控中心CDC、纽约时报、经济 ......
精英团队都在用的思维模型
1⃣️SMART目标法：确立目标 2⃣️5W3H分析法：帮助决策 3⃣️费曼技巧：以教促学 4⃣️SWOT分析法：营销拆解 5⃣️SCQA模型：学会表达 6⃣️四象限法则：拆解任务 7⃣️番茄钟学习法：高效工具 8⃣️睡眠记忆法：科学记忆 9⃣️RIA阅读法：点线成面 . ......