流水线 深度 逻辑 模型

1. 知识点 if ,switch, for, while等等和 C++、js等相似，需要注意以下几点： 1.1 有关switch switch 中的 case value: value 类型可以是 byte , short, int, char。 value 类型：string 类型是JDK7才开 ......

避免重复造轮子，前提是轮子已经造得很好。 大模型有多卷？ 现在国内已经有180个以上生成式大模型，科技大厂、互联网大厂纷纷入局，既有百度、浪潮信息、阿里、腾讯等一众巨头，也有专攻AI的讯飞、商汤等垂直领域小巨头，以及“日日新”的创业企业。 今天A厂商发布大模型，各种参数对比下来堪称最强，第二天B厂商 ......

本文主要介绍了一个名为CoderEval的代码生成大模型评估基准，并对三个代码生成模型（CodeGen、PanGu-Coder和ChatGPT）在该基准上的表现进行了评估和比较。 ......

文档：游戏开发基础笔记：逻辑帧和物理帧辨析 | Gameloop | 游戏循环 – 源码巴士 (code84.com) 逻辑帧是每秒进行物体对象状态更新的计算次数，他决定了世界时间的额运行推进（开发者自定义的逻辑更新时间） 渲染帧是显卡渲染pipeline进行渲染的帧数（unity中就是调用Upda ......

0.自定义注解 @Inherited @Target(ElementType.TYPE) @Retention(RetentionPolicy.RUNTIME) public @interface Downloader { String value(); } 1.声明采集器 public inter ......

人工智能的新篇章：深入了解大型语言模型(LLM)的应用与前景 LLM（Large Language Model）技术是一种基于深度学习的自然语言处理技术，旨在训练能够处理和生成自然语言文本的大型模型。 LLM 技术的核心思想是使用深度神经网络，通过大规模的文本数据预训练模型，并利用这些预训练模型进行 ......

基于STM32单片机的流水灯控制-74HC595_stm32驱动hc595d_工控小机的博客-CSDN博客 https://blog.csdn.net/dulin1990/article/details/128154284?ops_request_misc=%257B%2522request%255 ......

学习LangChain参考 https://python.langchain.com.cn/docs/get_started/quickstart 调用本地下载的模型参考 https://blog.csdn.net/qq_43692950/article/details/131743987 在Jup ......

不同的模型需要的显存不同，下载前先查一下自己GPU能支持什么模型 1. 用如下脚本可以下载HuggingFace上的各种模型， 网址 https://huggingface.co/models download.py #coding=gbk import time from huggingface_ ......

会出现 ::v-deep usage as a combinator has been deprecated. Use :deep(<inner-selector>) instead of ::v-deep <inner-selector>.的报错 ：：v-depth用作组合子已被弃用。使用：dee ......

​ 导语： 银行业数据中心数字化转型是一项系统性工程既涉及管理层面转型——包括数字化转型战略、基础架构和技术架构转型、技术创新和知识体系转型，又涉及执行层面转型——包括人员管理（P）、流程管理（P）、技术管理（T）、资源管理（R）等。数据中心数字化转型作为一项宏大的系统性工程，必须要依据一个模型或标 ......

1.表示层（USL）：UI User 主要表示WEB方式，也可以表示成WINFORM方式。如果逻辑层相当强大和完善，无论表现层如何定义和更改，逻辑层都能完善地提供服务。 2.业务逻辑层（BLL）：主要是针对具体的问题的操作，也可以理解成对数据层的操作，对数据业务逻辑处理。如果说数据层是积木，那逻辑层 ......

physical layer 物理层data link layer 数据链路层network layer 网络层transport layer 传输层session layer 会话层presentation layer 表示层application layer 应用层——————————————— ......

现在已经是12月了，距离2024年只有一个月了，本文总结了11月的一些比较不错的大语言模型相关论文 https://avoid.overfit.cn/post/ca7d20ae68dd4f54a69d7d2d5df51e8d ......

三维工厂K3DMaker是一款三维模型浏览、分析、轻量化、顶层合并构建、几何校正、格式转换、调色裁切等功能专业处理软件。可以进行三维模型的网格简化、纹理压缩、层级优化等操作，从而实现三维模型轻量化。轻量化压缩比大，模型轻量化效率高，自动化处理能力高；采用多种算法对三维模型进行几何精纠正处理，精度高，... ......

problem 我们定义 \(\text{T}\) 对应 \(n + 1\)，\(\text{U}\) 对应 \(n + 2\)，\(\text{F}\) 就是 \(-\text{T}\)。 现在我们知道了每一个数代表着什么值，用 \(val\) 数组来表示。 然后我们构想两个数组 \(pT\) 和 ......

全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=22511 最近我们被客户要求撰写关于ARIMAX的研究报告，包括一些图形和统计输出。 标准的ARIMA（移动平均自回归模型）模型允许只根据预测变量的过去值进行预测 。 该模型假定一个变量的未来的值线性地取决于其过去的值，以及过去（随机）影响的值 ......

全文链接：https://tecdat.cn/?p=34434 原文出处：拓端数据部落公众号 分析师：Shilin Chen 离职率是企业保留人才能力的体现。分析预测职员是否有离职趋向有利于企业的人才管理，提升组织职员的心理健康，从而更有利于企业未来的发展。 解决方案 任务/目标 采用分类这一方法构 ......

前言 本帖子用于收集一些查阅问题时遇到的有所帮助的帖子。 或因精力不足、或因前人之述备矣、或因不想浏览器收藏夹栏过于冗重，出于上述三个主要原因，本贴简略记录学习过程中所思索过的问题以及对应的帖子或网站，并择而简评。 主要格式为：“问题大致关键词，我的问题描述，帖子链接，对于帖子的存疑（如有）。” 此 ......

透视深度插值矫正与抗锯齿分析 深度插值的差错原因 透视深度插值公式推导 games101中的错误 msaa与ssaa简要定义 games101中ssaa的实现 games101中msaa的实现 深度插值的差错原因 当投影的图形与投影的平面不平行时，这时进行透视投影，从上图中可以看出，投影平面上的线段 ......

逻辑运算符、位运算符 1.逻辑运算符 与（&&）： 两个变量只要有一个是假，结果就是假（两个都是真，结果才是真） 或 (||) : 两个变量只要有一个为真，结果就是真（两个都为假，结果才为假） 非 （！( ) ）:与括号内结果相反 package operator; //逻辑运算符 public c ......

前言 上周，北京智源人工智能研究院（BAAI）、北京大学和香港中文大学的研究团队开源了SegVol 医学通用分割模型。与过去一些很棒的 Medical SAM 工作不同，SegVol 是第一个能够同时支持 box，point 和 text prompt 进行任意尺寸原分辨率的 3D 体素分割模型。作 ......

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概述 在上一篇博客中，已经阐述了预训练过程中，神经网络中超参数的计算逻辑，本文，从程序实现的角度，将数学计算转换为程序代码，最终生成超参数文件；并将替换 聊聊 神经网络模型 示例程序——数字的推理预测 中已训练好的超参数文件，推理预测数字，最终比对下两者的精确度。 神经网络层实现 首先，根据神经网络 ......

1、调整权重和偏置以便拟合训练数据的过程称为学习 这句话指的是机器学习中模型训练的过程。在训练一个机器学习模型时，我们通常有一个训练数据集，其中包含输入和对应的期望输出。模型的目标是通过学习这些数据中的模式和规律，以便在未见过的数据上做出准确的预测或执行任务。 模型学习的核心是调整其参数，其中包括权 ......

Logistic Regression 虽然被称为回归，但其实际上是分类模型，并常用于二分类。例如肿瘤预测等是与否分类的问题 Logistic 分布是一种连续型的概率分布，其分布函数和密度函数分别为： 决策边界可以表示为​ 假设某个样本点那么可以判断它的类别为 1， from sklearn.dat ......

MIPS 项目仓库请见https://github.com/ZhangFirst1/MIPS 使用Verilog实现的Mips CPU，实现了简易的五级流水。项目使用Vivado构建。 实现了ori、or、and、xor、sll、jal、beq、sw、lw、subu、addu指令。解决了流水线数据相 ......

概述 预训练过程就是在不断地更新权重超参数与偏置超参数，最后选择合适的超参数，生成超参数文件。上一篇博客 是使用已有的预训练超参数文件，要训练自己的超参数，需要对神经网络层中前向传播与反向传播计算熟悉，了解计算逻辑，才能不断地更新选择合适的超参数。 神经网络计算详解 整个神经网络的层数是4层，从顺序 ......

深入理解虚函数 什么是虚函数 我们知道面向对象有三大特性，封装、继承、多态，封装和继承就不多说了，大家比较常用，即使你是写Python的也会用到，但是多态就比较复杂了，在C++里，虚函数是实现多态的一个强大的武器。 多态在一些设计模式里比较重要，如模板模式，可以多个不同的模板来呈现同一个业务，或者策 ......

# 1. 显示<PIL.Image.Image image mode=RGB size=512x512 at 0x7A12021134C0>图片 并保存 得到一个<PIL.Image.Image image mode=RGB size=512x512 at 0x7A12021134C0>的Image ......