流水线 深度 逻辑 模型
关于深度思考
对任何领域要达到专家水平境界是一个非常困难的事情。对多数人而言，首要的是理解摆在他们面前的大量工作，并通过学习并获得直觉感悟，这些感悟促成了见识、格局的增长。 自我境界（含见识、格局）的提升是一个漫长的过程，且是一个无法自我衡量的过程。但从大部分的生涯中总一下，其过程符合一下曲线： 但，本次我想讨论 ......
相亲成功率100%！技术大佬都在用的SWOT模型【No.3】
SWOT分析法，也称态势分析法或道斯矩阵。分别包含：内部要素的优势和劣势，外部要素的机会和威胁。 SO：利用哪些优势，抓住市场机会 ST：利用哪些优势，减少威胁 OW：利用哪些机会，改善哪些劣势 WT：在哪些威胁中改善哪些劣势 刚京，男，32岁，职业：程序员。 如果刚京想成功牵手心动女嘉宾，首先 ......
组合逻辑
抽象 像微处理器的大规模电路有很高的复杂性，可以用抽象和模块化原则将电路视为 一个明确定义了接口和功能的黑匣子 布尔代数 公理 单变量定理 逻辑门需要花费成本、功耗和延迟，所以用导线代替门电路是有益处的 同一性定理 T1：2输入与门中，若有一个输入总为1，可以删除与门，用连接输入变量B的一条导线代替 ......
Linux common clock framework(3)_实现逻辑分析
1. 前言 前面两篇clock framework的分析文章，分别从clock consumer和clock provider的角度，介绍了Linux kernel怎么管理系统的clock资源，以及device driver怎么使用clock资源。本文将深入到clock framework的内部，分 ......
安装Amos结构方程模型分析软件的方法
本文介绍IBM SPSS Amos软件的安装方法。 Amos是IBM公司旗下一款强大的结构方程建模软件。其捆绑在高级版的SPSS Statistics软件中，但其它版本的SPSS Statistics中并不含Amos，需要单独下载、安装。 1 软件下载 关于Amos软件下载，由于其版本较多，大家自行 ......
为大语言模型建立红队对抗
在巨量文本数据下训练的大语言模型非常擅长生成现实文本。但是，这些模型通常会显现出一些不良行为像泄露个人信息 (比如社会保险号) 和生成错误信息，偏置，仇恨或有毒内容。举个例子，众所周知，GPT3 的早期版本就表现出性别歧视 (如下图) 与 仇恨穆斯林言论 的情况。 一旦我们在使用大语言模型时发现了这 ......
m基于信道差错概率模型仿真对比RS,汉明码以及卷积编译码性能,仿真输出信道差错概率与误码率和仿真速度三维关系图
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 在数字通信系统中, 数字通信系统及其相关部分必须满足误码率的最低规 范要求。误码率是一个非常重要的指标，它衡量着系统性能的好坏，因此在数 字通信领域中经常会遇到误码率的测试问题。误码率[是二进制比特流经过系 统传输后发生差错的概率，其测量方法[ ......
python逻辑运算 and、or
and 运算符x and yand 两端的操作数，如果左侧已知为False的话，则不判断右侧，并以左侧操作数的值作为整体表达式的值and 两端的操作数，如果左侧判断为True的话，则继续判断右侧，并以右侧操作数的值作为整体表达式的值 1 and 2 and 3 #31 and 0 and 3 #0 ......
深度了解group分组查询
使用group by的简单例子 group by 工作原理 group by + where 和 group by + having的区别 group by 优化思路 group by 使用注意点 一个生产慢SQL如何优化 1. 使用group by的简单例子 group by一般用于分组统计，它表 ......
LR模型快速生成SQL脚本
LR模型快速生成SQL脚本 由于经常需要部署新LR模型，需要以SQL的方式在数仓环境中运行。固化LR模型的形式是excel文件，所以写了一个脚本解析这个excel文件，完成模型的快速SQL化 LR模型部署模板 第一行是名称列可以不用管，第二行是线性模型基础得分第三行开始：第一列是表中的列，第二列是表 ......
人工智能运用--我的银行大众客户存款增长预测模型介绍（3）
前面完成了最初的特征选择，基本没有考虑业务逻辑，我直接使用这些特征开始进行预测了。 基于当前业界对XGBoost的推崇，我准备不走弯路，直接上XGBoost进行预测。 从打印的“取数据完成”可以看出数据完全读取了。 下面我们用训练集进行预测，看看说明情况 程序运行了691秒，产生了xgb模型，我们看 ......
【动手学深度学习】第五章笔记：层与块、参数管理、自定义层、读写文件、GPU
为了更好的阅读体验，请点击这里 由于本章内容比较少且以后很显然会经常回来翻，因此会写得比较详细。 5.1 层和块 事实证明，研究讨论“比单个层大”但“比整个模型小”的组件更有价值。例如，在计算机视觉中广泛流行的ResNet-152 架构就有数百层，这些层是由层组（groups of layers）的 ......
led的点亮和流水灯的制作
先给出led的电路图 每个led灯连着VCC,默认为高电平 可以看到led灯对应连着P20到P27共8个灯 所以只要将P20到P27对应的引脚置为低电平即可 具体来说就是 P2_0 = 0//头文件里面定义了相关的文件等价于P2的第0位 想实现流水灯的话 首先是延时函数 一个基本语句的执行时间为10 ......
05-3 液体燃料燃烧：液滴的燃烧（数学模型、影响因素）
  2. 只保存模型的参数， torch.save( ......
关于深度学习中的两个概念weights和checkpoint
WEIGHT和checkpoint都是深度学习中的概念，但它们的含义和作用有所不同。 WEIGHT通常指的是神经网络中的参数。在训练过程中，神经网络的参数会不断更新以提高模型的准确性。这些参数通常被存储在称为“权重”的数组中。因此，当我们保存模型的权重时，我们实际上是将神经网络的参数保存到文件中，以 ......
一棵广度和深度都未知的树，存储于数据库的表中，节点存储顺序随机...
public class DeleteNode { public static void main(String[] args) { Node node = new Node(1, 1, "aa"); Node node1 = new Node(2, 3, "bb"); Node node2 = n ......
vue3 ts 写搜索联系人功能逻辑
vue3 ts 写搜索联系人功能 vue <input type="text" v-model="search" placeholder="Search contacts"> <template v-for="(item, index) in filteredData" :key="index"> ......
深度学习--GAN实战
深度学习--GAN实战 DCGAN import torch from torch import nn, optim, autograd import numpy as np import visdom import random #用python -m visdom.server启动服务 h_di ......
2. 例子--深度学习
构建一个简单的网络，先从线性函数开始： 1. 从输入 >输出的映射 图片（32*32*3=3072） 经过 f(xi|W)+b 映射 每个类别的得分 我们来解析一下这个映射函数：f(xi|W)=Wx+b a: xi 是输入的参数，在此例中就是图片像素点矩阵（32*32*3=3072），根据计算机的存 ......
扫盲：机器学习中训练模型、数据集都是什么，有什么关系？[大语言模型]
在大数据中，训练模型和数据集是非常重要的概念，它们之间有密切的关系。 训练模型是指使用机器学习算法对数据进行学习和训练，以便能够对新的数据进行预测或分类。训练模型的目的是通过学习数据的规律和特征，从而能够对未知数据进行预测或分类。 数据集是指用于训练模型的数据集合。数据集通常包含大量的数据样本，每个 ......
流水线设计中的反压操作
在流水线设计中，如果考虑数据的安全性，就需要与前后级模块进行握手通信，这个时候就需要对流水数据进行反压处理 在握手协议中valid与ready不可以过度依赖，比如valid不可以等待ready到达再拉高，原因在于“防止死锁”。但是axi协议中的握手信号，ready是可以等待valid信号拉高在进行拉 ......
个人搜集的GPT及语言模型相关信息资源
steamship免费GPT4 https://www.steamship.com/plugins/gpt-4?tab=Demo 免费GPT4和3.5(需翻墙) https://chat.forefront.ai/ 基于GPT3.5对上传的 无限文档 回答问题且免费 askwise.ai ChatG ......
初识--深度学习
所谓深度学习，其实也是机器学习中的一部分，而且更加突出了“学习”的概念，去学习什么样的特征组合是最合适的。 机器学习的流程是：数据获取，特征工程，建立模型，评估应用。所谓深度学习，不要把他当成一种算法，你要把他当成一种提取特征的工具，由于特征之间不同的组合，所以造成了神经网络的计算量十分庞大。机器学 ......
m基于背景差法与GMM混合高斯模型结合的红外目标检测与跟踪算法matlab仿真
1.算法仿真效果 matlab2013b仿真结果如下： 普通视频： 红外视频： 2.算法涉及理论知识概要 在Stauffer等人提出的自适应混合高斯背景模型基础上,为每个像素构建混合高斯背景模型,通过融入帧间差分把每帧中的图像区分为背景区域、背景显露区域和运动物体区域。相对于背景区域,背景显露区中的 ......
音视频八股文（6）-- ffmpeg大体介绍和内存模型
播放器框架 常用音视频术语 • 容器／文件（Conainer/File）：即特定格式的多媒体文件， 比如mp4、flv、mkv等。 • 媒体流（Stream）：表示时间轴上的一段连续数据，如一 段声音数据、一段视频数据或一段字幕数据，可以是压缩 的，也可以是非压缩的，压缩的数据需要关联特定的编解 码 ......
Django模型层（一） （测试环境搭配 常见的十几种查询方法-ORM关键字 ORM执行SQL语句 双下划线查询 ORM外键字段的创建 外键字段数据的增删改查 多表查询（子查询，连表查询））
目录 一、测试环境搭配 切换数据库 自带的sqlite3数据库对时间字段不敏感 有时候会展示错乱 ，所以我们习惯切换成常见的数据库比如MySQL django orm并不会自动帮你创建库， 所以需要提前准备好！ 单独搭配测试环境 单独测试django某个功能层，默认不允许单独测试某个py文件，如果想 ......
Three 解决加载模型闪烁
@(Three 解决加载模型闪烁) 概述 在一次使用 three加载模型中遇到模型闪烁严重的问题，相机拉得越远模型闪烁越厉害，出现此问题的原因是因为出现了深度问题，以下记录解决办法 解决方法 WebGLRenderer开启logarithmicDepthBuffer logarithmicDepth ......
Consistency Models终结扩散模型
最近看到一篇论文，觉得特别有意思，并且在学术界引起了不小的动静，他就是一致性模型，据说图像生成效果快、质量高，并且还可以实现零样本图像编辑，即不进行一些视觉任务训练，可以实现图像超分、修复、上色等功能。 目前代码已经开源到GitHub上面：https://github.com/openai/cons ......