流水线 深度 逻辑 模型

Doris(二) -- 基本概念和数据表模型

# 字段类型 | 数据类型 | 字节 | 范围 | | | | | |TINYINT|1 字节|-2^7 + 1 ~ 2^7 - 1| |SMALLINT|2 字节|-2^15 + 1 ~ 2^15 - 1| |INT|4 字节|-2^31 + 1 ~ 2^31 - 1| |BIGINT|8 字节| ......
数据表 模型 概念 数据 Doris

gitee 流水线部署go程序

1、在gitee上新建gotest项目,为了方便演示,main.go代码简略如下package main func main(){ println("hello world") }2、编写makefile文件3、创建流水线,选择go项目4、修改部署规则5、测试运行,看到最后输出了go程序的输出 he ......
流水线 流水 程序 gitee

基于GoogleNet深度学习网络的人员身份识别系统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 深度学习(DL,Deep Learning)是机器学习(ML,Machine Learning)领域中一个新的研究方向,它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI,Artificial Intellige ......
学习网络 GoogleNet 深度 身份 人员

3.2 逻辑设计和硬件控制语言HCL

在硬件设计中,用电子电路来计算对位进行运算的函数,以及在各种存储器单元中存储位。大多数现代电路技术都是用信号线上的高电压或低电压来表示不同的位值。在当前的技术中,逻辑1是用1.0伏特左右的高电压表示的,而逻辑0是用0.0伏特左右的低电压表示的。要实现一个数字系统需要三个主要的组成部分:计算对位进行操 ......
逻辑设计 逻辑 语言 硬件 3.2

Scikit-LLM:将大语言模型整合进Sklearn的工作流

我们以前介绍过Pandas和ChaGPT整合,这样可以不了解Pandas的情况下对DataFrame进行操作。现在又有人开源了Scikit-LLM,它结合了强大的语言模型,如ChatGPT和scikit-learn。但这个并不是让我们自动化scikit-learn,而是将scikit-learn和语 ......
工作流 Scikit-LLM 模型 Sklearn 语言

【模型部署 01】C++实现分类模型(以GoogLeNet为例)在OpenCV DNN、ONNXRuntime、TensorRT、OpenVINO上的推理部署

深度学习领域常用的基于CPU/GPU的推理方式有OpenCV DNN、ONNXRuntime、TensorRT以及OpenVINO。这几种方式的推理过程可以统一用下图来概述。整体可分为模型初始化部分和推理部分,后者包括步骤2-5。 以GoogLeNet模型为例,测得几种推理方式在推理部分的耗时如下: ......

十、Jenkins流水线集成Sonar

Jenkins安装在阿里云主机上,SonarQube安装在腾讯云主机上。所使用的地址都是外网ip。 ###一、Jenkins配置Sonar 安装SonarQube Scanner for Jenkins插件: ![](https://img2023.cnblogs.com/blog/2375787/ ......
流水线 流水 Jenkins Sonar

linux 条件语句和逻辑判断

目录 一、条件判断 二、逻辑判断 三、if和case 四、七个实验 一、条件判断 1.test测试 test [ 条件表达式 ] -e:测试目录是否存在 -d:测试是否为目录 -f:是否为文件 -r:当前用户是否有读写权限 -w:当前用户是否有写权限 -x:当前用户是否有执行权限 2.整数值判断 格 ......
语句 逻辑 条件 linux

代码随想录算法训练营第十六天|104. 二叉树的最大深度、559. N 叉树的最大深度、111. 二叉树的最小深度、222. 完全二叉树的节点个数

【参考链接】 104. 二叉树的最大深度 【注意】 1. 二叉树节点的深度:指从根节点到该节点的最长简单路径边的条数或者节点数(取决于深度从0开始还是从1开始)。 二叉树节点的高度:指从该节点到叶子节点的最长简单路径边的条数或者节点数(取决于高度从0开始还是从1开始)。 2.根节点的高度就是二叉树的 ......
深度 随想录 训练营 节点 随想

逻辑漏洞挖掘

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漏洞 逻辑

深度解析线程的正确停止方法

# 深度解析线程的正确停止方法 ![](https://img2023.cnblogs.com/blog/1220983/202305/1220983-20230526115742556-461807815.png) ## 一、解惑 ### 1. 什么情况下,线程需要被停止? 线程和任务被创建和启动 ......
线程 深度 方法

逻辑漏洞

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漏洞 逻辑

深度解析 slab 内存池回收内存以及销毁全流程

在上篇文章 [《深入理解 slab cache 内存分配全链路实现》](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg2MzU3Mjc3Ng==&mid=2247488152&idx=1&sn=7c65f8ee28e9cc14a86e9df92b6d2b93&chksm=c ......
内存 深度 流程 slab

基本逻辑运算与常用复合逻辑

基本逻辑运算 且 或 非 与非 或非 异或 同或 与或非 真值表的列写方法 ......
逻辑 常用

[cnn]FashionMINST训练+保存模型+调用模型判断给定图片

```python import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim import torch.utils.data as Data from torchvis ......
模型 FashionMINST 图片 cnn

计量经济学笔记-2一般回归分析和模型设定

## 2.一般回归分析和模型设定 问题1: - 辨别相关性是不是因果关系 - 统计关系:预测关系 - 经济关系:因果关系 问题2: - 一般归回分析和线性回归模型 问题3: - 线性回归模型的系数`coefficients`的经济意义 **回归分析**是研究变量Y和变量X之间关系的常用工具。 - 用 ......
计量经济学 经济学 模型 笔记

九、流水线部署项目

###一、修改SSH Server配置 ![](https://img2023.cnblogs.com/blog/2375787/202305/2375787-20230525195922251-1338676275.png) 找到SSH server: ![](https://img2023.cn ......
流水线 流水 项目

深度学习分类网络---ResNet

### 一、为什么引入ResNet 通过上一篇分类网络的介绍,我们知道网络的宽度和深度可以很好的提高网络的性能,深的网络一般都比浅的的网络效果好,但训练一个很深的网络是非常困难的,一方面是网络越深越容易出现**梯度消失和梯度爆炸**问题, 然而这个问题通过BN层和ReLU激活函数等方法在很大程度上已 ......
深度 ResNet 网络

深度学习

## 第一部分 基础知识(T=3W) #### 1.1 数学(T=1W) - 高数:导数、微分、积分、梯度、泰勒展开式 - 线性代数:向量、矩阵、运算、范数、特征向量和特征值 - 概率论:条件概率、期望等 #### 1.2 Python(T=1W) - [廖雪峰免费教程](https://www.l ......
深度

Three.js教程:模型对象旋转平移缩放变换

推荐:将 NSDT场景编辑器 加入你的3D工具链 其他系列工具: NSDT简石数字孪生 模型对象旋转平移缩放变换 点模型Points、线模型Line、网格网格模型Mesh等模型对象的基类都是Object3D,如果想对这些模型进行旋转、缩放、平移等操作,如何实现,可以查询Threejs文档Object ......
模型 对象 教程 Three js

大模型-FastChat-Vicuna(小羊驼的部署与安装)

# 大模型-FastChat-Vicuna(小羊驼的部署与安装) ## 虚拟环境创建 ``` #官网要求Python版本要>= 3.8 conda create -n fastchat python=3.9 conda activate fastchat #安装pytorch pip install ......
FastChat-Vicuna FastChat 模型 Vicuna

prophet翻译(六)-- 乘积季节模型

## 乘积季节模型 默认情况下,Prophet采用加法季节性拟合,就是说季节性效应被添加到趋势中以进行预测。但下面这个描述乘客数量的时序例子,则不适合使用加法季节性算法: ``` # Python df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com ......
乘积 模型 季节 prophet

深度学习模型对图像进行特征提取

深度学习模型可以自动从图像中学习到特征,这些特征可以用于图像分类、目标检测和图像生成等任务。目前,深度学习模型在图像识别方面取得了非常出色的成果。 深度学习模型通常使用卷积神经网络(CNN)进行特征提取。CNN中的卷积层、池化层和全连接层可以自动学习到图像中的各种特征,例如边缘、纹理、角点和物体形状 ......
深度 模型 图像 特征

基于深度学习的图像识别技术研究

深度学习是一种机器学习技术,它模拟人类大脑的神经网络,通过多层神经网络对输入数据进行处理和学习,从而实现对复杂数据的高效识别和分类。基于深度学习的图像识别技术已经在各个领域得到广泛应用,包括人脸识别、自动驾驶、医学图像分析等。 在图像识别领域,深度学习技术主要应用于图像分类、目标检测、图像分割等任务 ......
深度 图像 技术

计算机网络(二)OSI七层模型、TCPIP四层模型与原理五层模型

### 1 OSI参考七层模型(法律上的标准) #### OSI七层模型 OSI:**开放式互连通信参考模型** 分层的原因:标准化、降低各个层之间的关联依赖 ① **应用层**:**能产生流量**能够**和用户交互的应用** ② **表示层**:加密压缩,开发人员考虑的问题 ③ **会话层**:服 ......
模型 计算机网络 原理 TCPIP OSI

C#使用词嵌入向量与向量数据库为大语言模型(LLM)赋能长期记忆实现私域问答机器人落地之openai接口平替

恢复内容开始 在上一篇文章中我们大致讲述了一下如何通过词嵌入向量的方式为大语言模型增加长期记忆,用于落地在私域场景的问题。其中涉及到使用openai的接口进行词嵌入向量的生成以及chat模型的调用 由于众所周知的原因,国内调用openai接口并不友好,所以今天介绍两款开源平替实现分别替代词嵌入向量和 ......
向量 机器人 模型 接口 机器

Meta 开源语音 AI 模型支持 1,100 多种语言

自从ChatGPT火爆以来,各种通用的大型模型层出不穷,GPT4、SAM等等,本周一Meta 又开源了新的语音模型MMS,这个模型号称支持4000多种语言,并且发布了支持1100种语言的预训练模型权重,最主要的是这个模型不仅支持ASR,还支持TTS,也就是说不仅可以语音转文字,还可以文字转语音。 因 ......
语音 模型 多种 语言 Meta

RNN-T语音模型记录

RNN-T 模型最后一层的输出是一个 4-D 的 tensor,维度是 (N, T, U, C), 其中 N: batch size。数值大小: 一般是几十 T: encoder 的输出帧数。数值大小:一般是好几百 U: decoder 的输出帧数。数值大小:几十至上百 C: vocabulary ......
语音 模型 RNN-T RNN

k2中recipe对应的模型

Reworked Conformer模型代码: https://github.com/k2-fsa/icefall/blob/master/egs/librispeech/ASR/pruned_transducer_stateless2/ Reworked Conformer模型说明 https:/ ......
模型 recipe

Three.js 进阶之旅:滚动控制模型动画和相机动画 🦢

本文将学习如何使用滚动控制 ScrollControls 来控制模型的的动画播放和相机动画,通过滚动鼠标滚轮或者上下移动触摸板,来控制模型的动画播放进度或者相机的方位视角,从而呈现出惊艳的视觉效果。通过本文的阅读和案例页面的实现,你将学习到的知识包括:R3F 生态中的 ScrollControls、... ......
动画 模型 相机 之旅 129442