流水线 深度 逻辑 模型

实现视图模型建模

实现视图模型建模 一 实验目的 l 理解顺序图、协作图、活动图、状态机图的概念及其在系统分析设计中的作用; l 了解和掌握软件工程中用例逻辑时序的分析方法; l 掌握两种交互图(顺序图和协作图)的差别; l 掌握描述一个操作执行过程中所完成工作(动作)的方法; l 掌握描述对象内部工作的具体步骤; ......
视图 模型

逻辑视图模型建模会员关系管理

一 实验目的 l 理解面向对象系统分析和对象类建模的概念; l 了解和掌握面向对象系统分析的方法和步骤; l 了解和掌握寻找待开发系统中类的方法和技巧; l 了解和掌握分析类之间继承关系的方法; l 了解和掌握分析类之间的关联关系的方法; l 掌握使用Rational Rose建立类图模型的方法; ......
视图 逻辑 模型 会员

12.1邻接表存储实现图的深度优先遍历

掌握深度优先遍历 实验题目 邻接表存储实现图的深度优先遍历 设计文档 代码 #include<iostream> using namespace std; #define MVNum 100 typedef char OtherInfo; int visited[MVNum]={0}; // vis ......
深度 12.1 12

驱动模型 【ChatGPT】

https://www.kernel.org/doc/html/v6.6/driver-api/driver-model/index.html Driver Model(驱动程序模型) Driver Binding(驱动绑定) Bus Types(总线类型) Device Driver Design ......
模型 ChatGPT

深度解读DBSCAN聚类算法:技术与实战全解析

探索DBSCAN算法的内涵与应用,本文详述其理论基础、关键参数、实战案例及最佳实践,揭示如何有效利用DBSCAN处理复杂数据集,突破传统聚类限制。 关注TechLead,分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验,同济本复旦硕,复旦机器人智能实验室成员,阿里云 ......
算法 实战 深度 DBSCAN 技术

RealSence D455 读取深度流,获取深度值

RealSence D455 摄像头的深度模式 使用C#、控制台程序操作,D455型号的摄像头。 创建新的控制台项目,项目名称:RealSenceCameraD455_Test01,框架选择.net6.0。 Nuget搜索并安装:Intel.RealSenceWithNativeDll,此SDK是I ......
深度 RealSence D455 455

基于Qt的Live2D模型显示以及控制

基于Qt的Live2D模型显示以及控制 基本说明 Live2D官方提供有控制Live2D模型的SDK,而且还提供了一个基于OpenGL的C++项目Example,我们可以基于该项目改成Qt的项目,做一个桌面端的Live2D桌宠程序。 官方例子 经过改造效果如下图所示。 官方项目配置 下载官方提供的S ......
模型 Live2D Live2 Live 2D

状态机模型

1.acwing 1057 闫氏DP分析法状态表示fi,j,kfi,j,k—集合: 考虑前 i 天的股票,第 i 天的 决策 是 k,且完成的 完整交易数 为 j 的方案 状态表示fi,j,kfi,j,k—属性: 方案的总利润 最大MAX 状态计算fi,j,kfi,j,k: fi,j,0=max(f ......
模型 状态

逻辑回归

逻辑回归 逻辑回归问题和线性回归问题不一样,我们将不用线性回归来解决,而使用 Sigmoid 非线性函数来处理。 🧐逻辑回归是什么? 逻辑回归并不是回归问题,是属于监督学习的一类,通常输出是几个离散值,而不是像线性回归有连续的 y。 🧐为什么不用线性回归解决逻辑回归问题? 比如说二元逻辑回归问题 ......
逻辑

模型评价指标

网址 :https://blog.csdn.net/seagal890/article/details/105059498 True Positive(TP):真正类。样本的真实类别是正类,并且模型识别的结果也是正类。 False Negative(FN):假负类。样本的真实类别是正类,但是模型将其 ......
模型 指标

饮冰十年-人工智能-FastAPI-03- FastAPI之模型迁移(类似Django的migrante)

在开发 Web 应用程序时,通常会涉及到数据库模型的更改,例如添加新的表、字段或索引。为了使这些更改反映在数据库中,我们使用数据库迁移工具。FastAPI 本身并不包含数据库迁移(migration)的功能,但你可以使用第三方库来处理数据库迁移。其中,Alembic 是一个常用的数据库迁移工具,可以 ......
FastAPI 人工智能 人工 migrante 模型

逻辑回归自己尝试

自己逻辑回归尝试 1、固定好坏样本,随机种子 先去看分箱情况 data_sd = X1 num_cols=X1.columns import pycard as pc num_iv_woedf = pd.DataFrame() clf = pc.NumBin(max_bins_num=7,min_b ......
逻辑

逻辑回归思路

整体建模思路 1、拿到样本先分训练集和测试集,0.7或0.8,根据样本数量考虑是否增加验证集,本次不增加验证集。 2、对训练集样本进行初筛。iv大于0.01,相关系数低于80%,缺失率根据变量中文名无特殊情况,不得高于80%。 3、对训练集先用决策树分6-8箱。此时对变量进行二次筛选。主要考虑变量是 ......
逻辑 思路

toad逻辑回归尝试

from sklearn.model_selection import train_test_split train,test=train_test_split(dd,test_size=0.6) toad.detect(dd) toad.quality(dd,target='target',iv_ ......
逻辑 toad

逻辑回归

2、逻辑回归 2.1常规但是要考虑样本均衡问题 import matplotlib.pyplot as plt x=z.iloc[:,0:7] y=z.iloc[:,7:] from sklearn.model_selection import train_test_split from sklea ......
逻辑

动手实现基于 JSON 和 OData 两种数据模型的 Web 应用表格控件行项目的添加和删除

文章标题描述的需求是笔者在工作和网络上经常收到的前端开发领域的咨询话题之一。Web 应用的表格控件,在切换到编辑模式下之后,给用户提供了行项目的添加和删除功能。基于 MVC 和 MVVM 框架的前端控件,都离不开 Model 即数据模型层。 笔者工作中使用最多的模型层实现技术,即 JSON 模型和 ......
控件 表格 模型 项目 数据

Django 含有外键模型新增数据以及序列化

Django 含有外键模型新增数据以及序列化 Django 原生实现外键 class AppleModel(models.Model): id=models.AutoField(primary_key=True) app_name=models.CharField(max_length=50) cl ......
序列 模型 数据 Django

使用8卡3090微调llama2-70B模型

写在前面 很多问题尚未弄清,还在进一步调整 目前已知 我用8卡的3090 采用deepspeed ZeRO3进行运行,下面是deepspeed3的配置 1 { 2 "fp16": { 3 "enabled": "auto", 4 "loss_scale": 0, 5 "loss_scale_wind ......
模型 llama2 llama 3090 70

Linux内核贡献成熟度模型 【ChatGPT】

https://www.kernel.org/doc/html/v6.6/process/contribution-maturity-model.html Linux内核贡献成熟度模型 背景 作为2021年Linux内核维护者峰会的一部分,讨论了招募内核维护者以及维护者继任方面的挑战。其中一些结论包 ......
成熟度 内核 模型 贡献 ChatGPT

1文件+2个命令,无需安装,单机离线运行70亿大模型

1文件+2个命令,无需安装,单机离线运行70亿大模型 大家好,我是老章 最近苹果发布了自己的深度学习框架--MLX,专门为自家M系列芯片优化。看了展示视频,这个框架还能直接运行Llama 7B的大模型,在M2 Ultral上运行流畅。但是我尝试了一下,我的M2 Mac mini根本跑不动,模型权重太 ......
单机 模型 命令 文件

R语言逻辑回归logistic对ST股票风险建模分类分析混淆矩阵、ROC曲线可视化

全文链接:https://tecdat.cn/?p=34506 原文出处:拓端数据部落公众号 信用风险建模是金融领域的重要课题,通过建立合理的信用风险模型,可以帮助金融机构更好地评估借款人的信用状况,从而有效降低信贷风险。本文使用了 R 语言中的逻辑回归(logistic)模型,利用国泰安数据库中的 ......
矩阵 曲线 logistic 逻辑 风险

大模型的事实核查测试&测试用例

大模型事实核查测试介绍 大模型的事实核查维度主要包括以下几个方面: 事实理解:大模型需要能够理解事实陈述中的事实信息,包括事实的主体、客体、属性、关系等。 知识推理:大模型需要能够根据事实信息进行推理,从而得出新的事实信息。 语言生成:大模型需要能够生成准确的事实陈述,以回答事实核查问题。 具体来说 ......
模型 事实 amp

CSP-J2022逻辑表达式(expr)

#include <bits/stdc++.h>using namespace std;typedef long long ll;const int MAXN = 1e6;struct node { char v; int l, r;};vector < node > g(MAXN);int bui ......
表达式 逻辑 CSP-J 2022 expr

从根上理解elasticsearch(lucene)查询原理(1)-lucece查询逻辑介绍

大家好,我是蓝胖子,最近在做一些elasticsearch 慢查询优化的事情,通常用分析elasticsearch 慢查询的时候可以通过profile api 去分析,分析结果显示的底层lucene在搜索过程中使用到的函数调用。所以要想彻底弄懂elasticsearch慢查询的原因,还必须将luce ......
elasticsearch 逻辑 原理 lucene lucece

邻接表,图的深度优先遍历

#include<iostream>using namespace std;#define N 100typedef char OtherInfo;int visited[N]={0}; typedef struct ArcNode{int adjvex;OtherInfo info;struct ......
深度

在pytorch中保存模型或模型参数

在 PyTorch 中,我们可以使用 torch.save 函数将 PyTorch 模型保存到文件。这个函数接受两个参数:要保存的对象(通常是模型),以及文件路径。 保存模型参数 import torch import torch.nn as nn # 假设有一个简单的模型 class Simple ......
模型 参数 pytorch

遥遥领先GPT-4!谷歌最强AI大模型Gemini 1.0发布

在5月举行的开发者大会上,谷歌首次透露其正在开发的AI大模型Gemini,时隔7个月,Gemini终于来了。 据谷歌官方公众号消息,谷歌日前正式发布Gemini 1.0,这是谷歌迄今为止构建的最强大、最通用、最灵活的模型。 据介绍,针对不同场景,谷歌发布了三种不同版本: Gemini Ultra:谷 ......
模型 Gemini GPT 1.0

tornado框架之模型绑定

模型绑定有两个主要功能: 自动生成html表单 用户输入验证 在之前学习的Django中为程序员提供了非常便捷的模型绑定功能,但是在Tornado中,一切需要自己动手!!! 1 <!DOCTYPE html> 2 <html lang="en"> 3 <head> 4 <meta charset=" ......
框架 模型 tornado

Bert-vits2新版本V2.1英文模型本地训练以及中英文混合推理(mix)

中英文混合输出是文本转语音(TTS)项目中很常见的需求场景,尤其在技术文章或者技术视频领域里,其中文文本中一定会夹杂着海量的英文单词,我们当然不希望AI口播只会念中文,Bert-vits2老版本(2.0以下版本)并不支持英文训练和推理,但更新了底模之后,V2.0以上版本支持了中英文混合推理(mix) ......
中英 Bert-vits 模型 Bert vits