流水线 深度 逻辑 模型
双亲委派模型
在Java中，双亲委派模型是一种类加载机制。当一个类需要被加载时，首先会委托父类加载器去查找是否已经加载过该类。如果父类加载器能够找到并加载该类，则直接返回该类的Class对象；否则，就将该请求“下放”给子类加载器去处理。 这个过程会一直向下递归，直到顶层的启动类加载器。如果该类在所有的加载器中都没 ......
极客时间「大师课·深度剖析 RocketMQ5.0」上线啦，欢迎免费领取！
2022 年，RocketMQ 5.0 的正式版正式发布，相对于 RocketMQ 4.0，架构走向云原生化，并且覆盖了更多的业务场景。想要掌握最新版本 RocketMQ 的应用，就需要进行更加体系化的深入了解。 ......
说说对盒子模型的了解和实际开发中需要注意的点
盒子模型 定义 由内容 content + 内边距 padding + 边框 border + 外边距 margin 构成，盒子的宽高由 content + padding + border 决定，但是不同的盒子模型的计算依据不一样，分为：标准盒模型（w3c）和怪异盒模型（IE） 标准盒模型 宽高包 ......
逻辑回归原理总结
概述 在线性回归模型中，拟合函数$h(x)$输出一组连续型标签值。当标签是离散型变量，或者说想做分类任务，可通过引入联系函数（link function）， 得到一个“广义线性模型”实现分类。本文主要介绍比较常见的二分类模型。 对于二分类模型，Sigmoid函数正是这样一个联系函数： $y=\fra ......
深度学习--卷积神经网络基础
深度学习--卷积神经网络基础 1.卷积操作 卷积操作简单来说就是矩阵对应位置相乘求和，这样不仅可以减少模型的参数数量，还可以关注到图像的局部相关特性。 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F #卷积操作（I ......
动手深度学习pytorch 5-7章
深度学习计算 1. 块提供的基本功能： 1. 输入数据作为前向传播函数的参数 2. 通过前向传播函数生成输出 3. 计算其输出关于输入的梯度 4.存储和访问前向传播计算所需的参数 5. 根据需要初始化模型参数 2. Sequential 类 1. 将块逐个追加到列表中的函数 2. 前向传播函数，用于 ......
oracle逻辑备份exp导出指定表名时需要加括号吗？
Oracle 的exp、imp、expdp、impdp命令用于数据库逻辑备份与恢复; exp命令用于把数据从远程数据库server导出至本地,生成dmp文件。 笔者在实操中遇到： $exp user/pass file=exp.dmp tables = (TABLE1,TABLE3,TABLE3) ......
深度学习样本绘制注意事项
在绘制深度学习样本的时候，部分初学者总是用绘制监督分类样本的方法绘制深度学习样本，在图像上随意绘制样本，这种绘制样本的方法不适用于深度学习样本绘制。 如下为错误的示例： 深度学习样本绘制应遵循“全、多、精”三个原则： 样本子区域选取，应该全面覆盖多种地物类型。 绘制样本尽可能地多，推荐绘制子区域内8 ......
thinkphp在模型中自动完成session赋值示例代码
相信用过thinkphp的用户都知道thinkphp的模型可以完成很多辅助功能，比如自动验证、自动完成等，今天在开发中遇到自动完成中需要获取session值然后自动赋值的功能，具体看代码； class ArticlelModel extends Model { protected $_auto = ......
长文本摘要模型的位置编码
Longformer Roberta使用绝对位置编码，最大512.为了能够适应更长的文本，Longformer添加到4096。为了利用Roberta的预训练后的权重，多次复制512位置编码。 做了实验，对比随机初始化位置编码和复制位置编码，显示出复制位置编码的重要性。 扩展BART的1K token ......
Django4全栈进阶之路3 Model模型
在 Django 中，模型（Model）是用于定义数据结构的组件，其作用如下： 定义数据结构：模型用于定义数据库中的表格和表格中的字段（列），其中每个模型类对应一个表格，模型中的每个字段对应表格中的一列。模型的定义可以在 models.py 文件中完成。 数据库操作：模型提供了简单易用的 API 用 ......
ADK模型中自由电子在电磁场中加速，如何知道不同时刻的电离速率和电子剩余能？如何计算电子平均剩余能？ Label: Research
ADK模型是一种描述原子或分子在强场中隧穿电离的理论模型，它基于渐进展开系数和隧穿概率的计算。自由电子在电磁场中加速，会受到电场和磁场的作用，其运动方程可以写为： $$\frac{d\mathbf{p}}{dt}=q(\mathbf{E}+\frac{\mathbf{p}}{m}\times\mat ......
数据库设计之物理删除与逻辑删除
物理删除存在的问题： 假如A关联了B，如果物理删除了表记录B，那么A关联B的就会查询不到B的信息了。 比如之前查询A详情能查询到关联的B的数据，有一天B删除了，A再次查询详情查询不到关联的B的数据了。 思考及总结： 1.要么像hibernate那样，作为外键且被关联的有记录的，校验不让删除B。（感觉 ......
Kubesphere中DevOps流水线无法部署/部署失败
#摘要 总算能让devops运行以后，流水线却卡在了deploy这一步。碰到了两个比较大的问题，一个是无法使用k8sp自带的kubeconfig认证去部署；一个是部署好了以后但是没有办法解析镜像名。 版本信息 k8s：v1.21.5 k8sp：v3.3.0 流水线概览 Q问题描述 pipeline ......
【花雕学AI】超级提问模型大全！150个ChatGPT神奇示例，让你的聊天更有趣！
引言你是否想要成为聊天高手，让你的对话更加有趣和深入？你是否想要掌握一些超级提问模型，让你的聊天更加有创意和挑战？你是否想要借助人工智能的力量，生成一些适合你的超级提问模型？ 如果你的答案是肯定的，那么你一定不能错过这篇文章。在这里，我们将为你揭秘ChatGPT，这是一种基于人工智能的聊天生成器，它 ......
BW根据相应逻辑将满足条件的订单进行合并；
BW005练习题 业务场景：前台终端系统传输订单明细到BW，BW根据相应逻辑将满足条件的订单进行合并； 订单合并原则： 订单类型（AUART）为ZOR1或ZRE1的才执行合并; 合并抬头：订单类型（AUART）、客户（KUNNR）、单据日期（AUDAT）、过账日期（BUDAT）、库位（LGORT、Z ......
175_模型_Power BI 显示详细信息(Show Ditails)
175_模型_Power BI 显示详细信息(Show Ditails) 一、背景 在 Power BI 数据分析的道路上有一个闭环：明细数据(详细信息)=>数据清洗=>根据业务建立模型=>出具数据分析报告(可视化)=>洞见问题=>根据问题指标返回业务人员问题指标的明细数据=>推动改善，监控洞见。 ......
关于我的算法竞赛流水账
前言 Hi，这里是TomiokapEace，双非一本院校的小透明，目前大三。这是一篇TomiokapEace关于算法竞赛的流水账。 从接触ACM开始写了第一道题，到打完最后一场比赛退役，满打满算是两年两个月的时间（不是两年半。期间组了很多个队伍，妙wa种子->布鲁斯之神一血速通CCPC->霄巨收购肯 ......
模型动态测试工具TPT 19 新特性速览
TPT19亮点 形式化需求：自动生成测试用例 在TPT 19中，测试用例可以通过形式化需求自动创建—只需要按下按钮。 此前，形式化需求已经自动评估。现在我们对此进行了更深一步的改进。 参数集的混合执行 TPT19中可以更容易地创建参数集，可以多次执行，当然也可以对其进行评估。 这意味着不同参数设置的 ......
sass样式穿透，深度作用选择器, 父选择器
scss .el-input-number { ::v-deep #inputNumber { text-align: left; } } css .el-input-number >>> #inputNumber { text-align: left; } & a { font-weight: b ......
RBAC权限模型、建表及SQL语句编写
RBAC权限模型 RBAC权限模型（Role-Based Access Control）即：基于角色的权限控制。这是目前最常被开发者使用也是相对易用、通用权限模型。 建表及SQL语句编写 准备工作 创建数据库SQL表 CREATE DATABASE /*!32312 IF NOT EXISTS*/` ......
《安富莱嵌入式周报》第310期：集成大语言模型的开源调试器ChatDBG, 多功能开源计算器，M7内核航空航天芯片评估板, Zigbee PRO规范
周报汇总地址：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=forumdisplay&fid=12&filter=typeid&typeid=104 视频版： https://www.bilibili.com/video/BV1GM41157tV/ 1、集成大语言模型的调试器 ......
pytorch在有限的资源下部署大语言模型（以ChatGLM-6B为例）
pytorch在有限的资源下部署大语言模型（以ChatGLM-6B为例） Part1知识准备 在PyTorch中加载预训练的模型时，通常的工作流程是这样的： my_model = ModelClass(...)state_dict =torch.load(checkpoint_file) 用简单的话 ......
nginx文件名逻辑漏洞(CVE-2013-4547)
1、介绍 当请求如下URI时：/test[0x20]/…/admin/index.php，这个URI不会匹配上location后面的/admin/，也就绕过了其中的IP验证；但最后请求的是/test[0x20]/…/admin/index.php文件，也就是/admin/index.php，成功访问 ......
R语言随机森林RandomForest、逻辑回归Logisitc预测心脏病数据和可视化分析|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=22596 最近我们被客户要求撰写关于预测心脏病的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本报告是对心脏研究的机器学习/数据科学调查分析。更具体地说，我们的目标是在心脏研究的数据集上建立一些预测模型，并建立探索性和建模方法。但什么是心脏研究？ 研究大纲 ......
Python使用GARCH，EGARCH，GJR-GARCH模型和蒙特卡洛模拟进行股价预测|附代码数据
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=20678 最近我们被客户要求撰写关于GARCH的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在本文中，预测股价已经受到了投资者，政府，企业和学者广泛的关注。然而，数据的非线性和非平稳性使得开发预测模型成为一项复杂而具有挑战性的任务 在本文中，我将解释如 ......
基于深度强化学习(DQN)的迷宫寻路算法
QLearning方法有着明显的局限性，当状态和动作空间是离散的且维数不高时可使用Q-Table存储每个状态动作的Q值，而当状态和动作时高维连续时，该方法便不太适用。可以将Q-Table的更新问题变成一个函数拟合问题，通过更新参数θ使得Q函数逼近最优Q值。DL是解决参数学习的有效方法，可以通过引进D ......