流水线 深度 逻辑 模型
倾斜摄影三维模型的顶层合并构建重要性分析
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，... ......
《软件需求开发最佳实践：基于模型驱动的需求开发过程》阅读笔记一
在阅读《软件需求开发最佳实践：基于模型驱动的需求开发过程》的一到三章后，我对基于模型驱动的需求开发过程有了更深入的理解。这些章节详细介绍了需求开发的基本概念、模型和流程，以及需求获取和分析的方法，为我提供了宝贵的指导。 首先，我了解到基于模型驱动的需求开发过程是一种系统化、规范化的需求开发方法。通过 ......
《软件需求开发最佳实践：基于模型驱动的需求开发过程》阅读笔记二
在阅读《软件需求开发最佳实践：基于模型驱动的需求开发过程》的四到六章后，我对基于模型驱动的需求开发过程有了更深入的理解和实践。这些章节详细介绍了需求建模、需求验证和需求变更管理的方法和技巧，为我提供了更全面的指导。 在需求建模方面，书中介绍了如何使用统一建模语言（UML）和其他工具来构建需求模型。通 ......
《软件需求开发最佳实践：基于模型驱动的需求开发过程》阅读笔记三
在阅读《软件需求开发最佳实践：基于模型驱动的需求开发过程》的七到最后一章后，我对基于模型驱动的需求开发过程有了更深入的理解和掌握。这些章节详细介绍了需求工程的实践案例、团队协作和沟通技巧，以及持续改进和评估等方面的内容，为我提供了更全面的指导和启示。 在实践案例方面，书中通过多个真实的案例分析了需求 ......
C++U5-深度优先搜索-03（记忆化搜索、剪枝和优化）
💡 根据 遗忘曲线：如果没有记录和回顾，6天后便会忘记75%的内容 笔记正是帮助你记录和回顾的工具，不必拘泥于形式，其核心是：记录、翻看、思考 思维导图 记忆化搜索图示： 剪枝和优化解释 例题讲解： 【天下第一】 #include <bits/stdc++.h> using namespace s ......
【专题】2022年中国数字孪生行业研究报告-数字孪生与产业深度融合-推动报告PDF合集分享（附原数据表）
原文链接：https://tecdat.cn/?p=34041 本次报告合集分为数字孪生综述、技术架构建设、核心技术分享、新型技术成果展示以及重点行业应用五大内容版块。从数字孪生应用建设路径的角度出发，着重提出了“数智视融合，虚实人联动”的观点，并提供数字孪生应用技术的参考。同时，本报告合集还完整系 ......
【专题】数字孪生是基于模型的体系工程报告PDF合集分享（附原数据表）
原文链接：https://tecdat.cn/?p=34041 本次报告合集分为数字孪生综述、技术架构建设、核心技术分享、新型技术成果展示以及重点行业应用五大内容版块。从数字孪生应用建设路径的角度出发，着重提出了“数智视融合，虚实人联动”的观点，并提供数字孪生应用技术的参考。同时，本报告合集还完整系 ......
基于深度学习的自动驾驶汽车语义分割与场景标注算法研究。
自动驾驶汽车是当前研究的热点领域之一，其中基于深度学习的语义分割与场景标注算法在自动驾驶汽车的视觉感知中具有重要作用。本文将围绕自动驾驶汽车的语义分割与场景标注算法展开研究。 一、研究背景 随着人工智能技术的不断发展，自动驾驶汽车逐渐成为汽车产业的重要发展方向。在自动驾驶汽车的视觉感知中，语义分割和 ......
创建CI/CD流水线中的IaC前，需要考虑哪些事项？
许多软件工程团队通常会遵循相似的方法来交付基础设施以支持软件开发生命周期。为了缩小基础设施配置方式与应用程序环境部署方式之间的差距，许多 DevOps 团队将其基础设施即代码（IaC）模块直接连接到其 CI/CD 平台。其目的是创建一个直接融入软件开发和交付流程的连续基础设施流水线，类似于用于持续交 ......
深度学习（非线性优化）
之前做非线性优化一般都是求雅可比矩阵或者数值求导，然后通过高斯牛顿或者LM迭代求解。 这次用pytorch中的方法求解试试。 下面给一个用pytorch求解的代码，例子是之前文章中的。 import torch import torch.nn as nn import torch.optim as ......
Optional.ofNullable()方法， 参数list或者map如果为null执行 ofNullable(创建个新对象返回)，参数如果不为null执行orElse里面的处理逻辑
Optional.ofNullable()方法 举个栗子 public static void main(String[] args) { List<String> list = null; list.forEach(x -> System.out.println(x)); } 工作中经常会遇到，查 ......
大模型面试问题总结
1）大模型问什么都使用decoder-only a）工程上应用上方便处理多轮对话； b）在没有微调的情况下，其更容易处理zero-shot generation； c）encoder-decoder在微调之后效果优于decoder-only，但是参数量巨大，考虑到性能和计算资源上的消耗更少； d）e ......
【Qt6】列表模型——几个便捷的列表类型
前面一些文章，老周简单介绍了在Qt 中使用列表模型的方法。很明显，使用 Item Model 在许多时候还是挺麻烦的——要先建模型，再放数据，最后才构建视图。为了简化这些骚操作，Qt 提供了几个便捷类。今天咱们逐个看看。 一、QListWidget 这厮对应的 List View，用来显示简单的列表 ......
fc大语言模型部署+本地知识库
FC Invoke Start RequestId: 930989fb-8910-400d-b981-1de87e89a3e3Info: @serverless-cd/engine: 0.0.51, linux-x64, node-v14.19.2 plugin @serverless-cd/che ......
使用FastAPI部署Ultralytics YOLOv5模型
YOLO是You Only Look Once(你只看一次)的缩写，它具有识别图像中的物体的非凡能力，在日常应用中会经常被使用。所以在本文中，我们将介绍如何使用FastAPI的集成YOLOv5，这样我们可以将YOLOv5做为API对外提供服务。 Python有几个web框架，其中最突出的两个是Fla ......
Gensim库的使用——Word2vec模型
Word2vec源码 Word2vec论文 Word2Vec原理参考 Gensim库的使用——Word2vec模型 pip install gensim https://ai.tencent.com/ailab/nlp/zh/data/tencent-ailab-embedding-zh-d100- ......
#深度学习复现Github项目代码流程详细过程
背景要求： 已安装好anaconda及pycharm，这两个的安装可从网上学习安装，教程很多。 第一步，在Github上下载项目代码 因为第一次运行代码，找一些比较多运行成功的例子来练习，这次我找的是Github上的pix2pixGAN项目的源码，具体路径如下： https://github.com ......
先讲结论、逻辑先行，6个必备的职场技能
01 先讲结论 很多人在初入职场时，大都是在学校里的说话方式：因为什么原因，所以怎样。在学校里这样说很正常，但在职场上，不是写文章、发邮件、做笔记和跟上级沟通，最好是先讲结论。在最短的时间内把必要信息传达给对方。 PREP 的原则： POINT =结论 REASON =依据 EXAMPLE =具体事 ......
代码随想训练营第十六天（Pyhton）｜ 104.二叉树的最大深度、 111.二叉树的最小深度、222.完全二叉树的节点个数
104.二叉树的最大深度 1、后续遍历递归法 class Solution: def maxDepth(self, root: Optional[TreeNode]) -> int: if root is None: return 0 left_depth = self.maxDepth(root. ......
AI大模型技术与应用路线图
跟进AI科技的发展，思考最新AI技术在应用中的场景、机会和范式；跟大家分享下AI大模型与应用路线图。 整个思考导图分两个部分： 围绕GPT等通用大语言模型，讲解典型应用场景，应用范式，开发范式这几个层面的思考逻辑； 围绕多模态AI模型，列举一些典型的多模态路径，多模态学习中目前存在的技术挑战，有趣或 ......
实战｜如何低成本训练一个可以超越 70B Llama2 的模型 Zephyr-7B
每一周，我们的同事都会向社区的成员们发布一些关于 Hugging Face 相关的更新，包括我们的产品和平台更新、社区活动、学习资源和内容更新、开源库和模型更新等，我们将其称之为「Hugging News」。快来看看有哪些近期更新吧！ 🎉 新的训练方法 Zephyr-7B 模型超越 70B Lla ......
R语言非参数模型厘定保险费率：局部回归、广义相加模型GAM、样条回归|附代码数据
原文链接: http://tecdat.cn/?p=14121 最近我们被客户要求撰写关于非参数模型厘定保险费率的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文将分析了几种用于制定保险费率的平滑技术。 保费没有细分 该价格应与纯溢价相关，而纯溢价与频率成正比，因为 没有协变量，预期频率应为 Devianc ......
MATLAB用GARCH-EVT-Copula极值理论模型VaR预测分析股票投资组合|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=30426 最近我们被客户要求撰写关于GARCH-EVT-Copula的研究报告，包括一些图形和统计输出。 对VaR计算方法的改进，以更好的度量开放式基金的风险。本项目把基金所持股票看成是一个投资组合，引入Copula来描述多只股票间的非线性相关性， ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 10.7 Transformer
自注意力同时具有并行计算和最短的最大路径长度这两个优势。Transformer 模型完全基于注意力机制，没有任何卷积层或循环神经网络层。尽管 Transformer 最初是应用于在文本数据上的序列到序列学习，但现在已经推广到各种现代的深度学习中，例如语言、视觉、语音和强化学习领域。 10.7.1 模 ......
深度学习（统计模型参数量）
统计模型参数量，方便判断不同模型大小： import torch import torch.nn as nn # 自定义AlexNet模型 class AlexNet(nn.Module): def __init__(self): super(AlexNet, self).__init__() se ......
STM32基于HAL库流水灯实验
一、搭建STM32的开发环境（一）安装jdk由于STM32CubeMX是Java实现的，需要安装jdk环境。jdk官网下载链接：https://www.oracle.com/java/technologies/javase-downloads.html （二）安装STM32CubeMX1.下载地址： ......
blender模型展uv3.6
有时候uv贴图直接按U展开效果不理想，不同的模型适合的展开方式也会有一定的差异。 以下是几种模型的展开方式，可做参考。 在展uv前可以打开uv选区同步，以便更好控制所有网格位置。 人物角色面部展开 在后面选中中间的那根线一直到发际线标记缝合边。 然后A全选 U键选择“展开” 两种方法检查变形拉伸，一 ......
大语言模型Fine-tuning踩坑经验之谈
前言 由于 ChatGPT 和 GPT4 兴起，如何让人人都用上这种大模型，是目前 AI 领域最活跃的事情。当下开源的 LLM（Large language model）非常多，可谓是百模大战。面对诸多开源本地模型，根据自己的需求，选择适合自己的基座模型和参数量很重要。选择完后需要对训练数据进行预处 ......
OSG开发笔记（二十九）：OSG加载模型文件、加载3DMax三维型文件Demo
前言 Osg深入之后需要打开模型文件，这些模型文件是已有的模型文件，加载入osg之后可以在常见中展示模型文件，该节点可以操作，多个逼真的模型的节点就实现了基本的场景构建。 Demo 说明 三维模型文件一般是由专业的三维建模人员完成，可以去buy通用模型，但是定制模型的费用就相对不便宜了，几十几百几千 ......