流水线 深度 逻辑 模型
逻辑卷实战案例-逻辑卷应用
案例需求： 创建一个2.5G大小的逻辑卷 案例思路： 物理的设备 将物理设备做成物理卷 创建卷组并将物理卷加入其中 创建逻辑卷 格式化逻辑卷 挂载使用 案例实现 步骤： 1. 物理设备 [root@zutuanxue ~]# lsblk /dev/sdb NAME MAJ:MIN RM SIZE R ......
逻辑卷常用命令
一、物理卷管理 1.1、物理卷的创建:pvcreate命令 pvcreate [命令选项] [参数] 将物理分区转换为物理卷 命令选项 -f：强制创建物理卷，不需要用户确认； -u：指定设备的UUID； -y：所有的问题都回答“yes”； -Z：是否利用前4个扇区。 1.2、物理卷的移除:pvrem ......
C语言数据类型占用字节大小+modport存在的意义+传输延迟和惯性延迟+上下拉+forwarding和bypass+流水线的冒险
C语言数据类型占用字节大小 最大整形宽度是8字节。 modport存在的意义 似乎modport的存在没有意义了。只是将信号变得更冗长。但是又是有意义的，因为modport里的赋值变化是没有延迟的，而clocking受到配置的影响。 https://blog.csdn.net/hh199203/ar ......
招商银行pdf流水提取分析工具
已开源在GitHub，https://github.com/youzhiran/financial_analysis 招商银行pdf流水提取分析工具 ✨使用方法 直接启动选择pdf文件即可 ⚙️设置项说明 配置项 说明 save_path 导出文件的存储目录，可以写绝对路径或相对路径 area pd ......
扩散模型简介
Smiling & Weeping 在每一条靠近幸福的路上 我的勇气都是暴雨里一苇求生的渔船 我不再一心等人来搭救 如今的我失足也从容 1.1扩散模型的原理 扩散模型是一类生成模型，运用物理热力学中的扩散思想，主要包括前向扩散和反向扩散。 tips: 生成模型：给定一批训练数据X,假设其服从某种复杂 ......
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 ......
celery包结构、celery延迟任务和定时任务、django中使用celery、接口缓存、双写一致性、异步秒杀逻辑、课程列表页前端、课程相关表、课程表数据录入、课程列表页接口
celery包结构 project ├── celery_task # celery包 │ ├── __init__.py # 包文件 │ ├── celery.py # celery连接和配置相关文件，且名字必须叫celery.py │ └── tasks.py # 所有任务函数 ├── add_ ......
思路开发银行流水生成器，仅供学习，可按参数生成数据
其实小编我自己也比较闲，那么今天就给大家分享一款用易语言开发的银行流水生成器，别说，做的还挺像的~~~~~~~~~~ 我先把界面给大家奉上来，大家看下 然后核心代码部分我会在这里给大家贴出来，然后软件的话可以去我自己的博客能下载到的！！！ .版本 2.支持库 spec .程序集 窗口程序集_启动窗口 ......
Pytorch深度学习环境配置 | NVIDIA-driver + Pytorch + miniconda
为了验证我的环境配置方法没有问题，我特意租了两小时云服务器来从0配置环境。 云服务器厂家：Ucloud ubuntu22.04 3090 * 2 1. 装 NVIDIA-driver 参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/366882419 1.1. 下载驱动 nvidia ......
关于Halcon中variation_model模型的快速解读。
关于Halcon中variation_model模型这方面的资料网络上也基本是空白，不过好在Halcon的帮助文档非常人性化，经过自己的尝试，基本复现了这个算子的各个细节，分享供大家共同研究。 ......
深入探讨I/O模型：Java中的阻塞和非阻塞和其他高级IO应用
引言 I/O（Input/Output）模型是计算机科学中的一个关键概念，它涉及到如何进行输入和输出操作，而这在计算机应用中是不可或缺的一部分。在不同的应用场景下，选择正确的I/O模型是至关重要的，因为它会影响到应用程序的性能和响应性。本文将深入探讨四种主要I/O模型：阻塞,非阻塞，多路复用，sig ......
第九节：单点登录方案深度剖析
一. 二. 三. ! 作 者 : Yaopengfei(姚鹏飞) 博客地址 : http://www.cnblogs.com/yaopengfei/ 声 明1 : 如有错误，欢迎讨论，请勿谩骂^_^。 声 明2 : 原创博客请在转载时保留原文链接或在文章开头加上本人博客地址，否则保留追究法律责任的权 ......
大模型输出json格式-的写出json中的key，最好可以显式的写出json的全貌。
大模型输出json格式读取方法小记 | 1.背景：让大模型对文章进行多标签多分类的打标，为了方便交互，采用json格式读取。笔者工作中使用3.5-turbo的接口，为了使gpt能够更好的工作，这里使用了CoT的方法：让gpt先输出线索步骤再输出判断结论。json格式如下：{ cat1: 0, cat ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 9.8 束搜索
本节将介绍几大： 贪心搜索（greedy search）策略 穷举搜索（exhaustive search） 束搜索（beam search） 9.8.1 贪心搜索 贪心搜索已用于上一节的序列预测。对于输出序列的每一时间步 \(t'\)，都从 \(\boldsymbol{Y}\) 中找到具有最高条件 ......
Java对接科大讯飞星火大模型实战
Java对接讯飞认知大模型教程，先注册账号领取免费测试额度 获取个人免费额度 个人免费 购买 星火认知大模型V2.0 获取秘钥 平台地址： 讯飞开放平台 pom.xml 文件 <dependencies> <dependency> <groupId>org.springframework.boot< ......
2023 中国 VR 50 强企业名单发布；OpenAI 新模型性能远低于预期丨 RTE 开发者日报 Vol.71
开发者朋友们大家好： 这里是「RTE 开发者日报」，每天和大家一起看新闻、聊八卦。我们的社区编辑团队会整理分享 RTE （Real Time Engagement） 领域内「有话题的新闻」、「有态度的观点」、「有意思的数据」、「有思考的文章」、「有看点的会议」，但内容仅代表编辑的个人观点，欢迎大家留 ......
SOLIDWORKS焊件模型快速进行属性反写
SOLIDWORKS焊件模块是一个非常好用的模块，在SOLIDWORKS中，焊件模型是一个多实体零件，但实际上每个实体都代表着一个零件，相比于装配体来说，多实体焊件模型更易于管理与修改，因此焊件功能深受广大工程师们的喜爱。 使用焊件建模非常简便，只需要绘制草图，选择结构构件即可。而且焊件还带有焊件切 ......
diffusion扩散模型\datawhale组队学习——v2-抄别人代码还要矫情一下
如果想学diffusion，又没有买纸质书咋办捏？ datawhale为我们提供了大佬的中文笔记！ 学习来源： https://relph1119.github.io/my-team-learning/#/diffusion_models_learning51/ch03/ch03 甚至比看githu ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 9.6 编码器-解码器架构
为了处理这种长度可变的输入和输出， 可以设计一个包含两个主要组件的编码器-解码器（encoder-decoder）架构： 编码器（encoder）：它接受一个长度可变的序列作为输入，并将其转换为具有固定形状的编码状态。 解码器（decoder）：它将固定形状的编码状态映射到长度可变的序列。 9.6. ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 9.7 序列到序列学习（seq2seq）
循环神经网络编码器使用长度可变的序列作为输入，将其编码到循环神经网络编码器固定形状的隐状态中。 为了连续生成输出序列的词元，独立的循环神经网络解码器是基于输入序列的编码信息和输出序列已经看见的或者生成的词元来预测下一个词元。 要点： “<eos>”表示序列结束词元，一旦输出序列生成此词元，模型就会停 ......
DCMM数据管理能力成熟度评估模型
英文Data Capability Maturity Model（简称DCMM） DCMM数据管理能力成熟度评估模型定义了数据战略、数据治理、数据架构、数据应用、数据安全、数据质量、数据标准和数据生存周期八个核心能力域。 ......
神经网络基础篇：逻辑回归
逻辑回归(Logistic Regression) 对于二元分类问题来讲，给定一个输入特征向量\(X\)，它可能对应一张图片，想识别这张图片识别看它是否是一只猫或者不是一只猫的图片，想要一个算法能够输出预测，只能称之为\(\hat{y}\)，也就是对实际值 \(y\) 的估计。更正式地来说，想让 \ ......
三维模型3DTile格式轻量化压缩处理工具常用几款软件介绍
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，... ......
CNCF即将推出平台成熟度模型丨亮点导览
今年年初，云原生计算基金会（CNCF）发布了平台白皮书（点击这里查看中文版本）。白皮书描述了云计算内部平台是什么，以及它们可以为企业提供的价值。 为了进一步挖掘平台对企业的价值，为企业提供一个可以评估其内部平台的框架，CNCF 正在编写平台工程成熟度模型，通过这个模型可以让企业看到内部平台的有待改进 ......
使用卷积神经网络训练手写数字识别模型(CNN)
https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ 效果展示 目录结构 README.md # Basic MNIST Example pip install -r requirements.txt python main.py # CUDA_VISIBLE_DEVICES=2 py ......
PyTorch大更新，编译代码速度暴增35倍！视觉模型一键部署，头显Quest 3可用
前言 最近，在Pytorch发布会上，发布移动端Pytorch解决方案ExecuTorch，实现在移动端设备上大范围地部署AI工具，并推出最新版本Pytorch2.1，推理速度大幅提升。 本文转载自新智元 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新 ......
深度学习（pytorch载入onnx测试）
测试模型用之前文章训练的Alexnet模型。 首先将pth文件转为onnx文件: import torch import torch.nn as nn # 自定义AlexNet模型 class AlexNet(nn.Module): def __init__(self): super(AlexNet ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 9.5 机器翻译与数据集
机器翻译（machine translation）指的是将序列从一种语言自动翻译成另一种语言，基于神经网络的方法通常被称为神经机器翻译（neural machine translation）。 import os import torch from d2l import torch as d2l 9 ......
深夜测评：讯飞星火大模型vs FuncGPT (慧函数)，到底哪家强？
作为一名程序员，我们可能在多种情况下需要找出两个List中的重复元素。以下是一些常见的应用场景： 数据清理：如果你有两个来自不同源的列表，可能含有重复数据，找出这些重复元素可以帮助你清理数据，提高数据的准确性和质量。 数据合并：当你需要将两个列表合并成一个时，找出并处理重复元素是必要的，否则可能导致 ......
哪款最适合你？7大免费需求管理工具深度比较
分享7款不错的免费需求管理工具：1.PingCode；2.Worktile；3. Trello；4. Asana；5. JIRA；6. ClickUp；7. Monday.com。选择免费还是付费的需求跟踪工具是一个大多数人都会面临的问题。免费工具的最大优点显而易见——它们不收费。但这也意味着这些工 ......