流水线 深度 逻辑 模型
半导体即国家，日本做了啥？最大的 AI 模型并不十分透明；特斯拉安全数据报告缺失近一年丨 RTE 开发者日报 Vol.70
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 ......
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 这个包可以放在任意位置 │ ├── __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 ......
从文心大模型4.0与FuncGPT：用AI为开发者打开新视界
今天，在百度2023世界大会上，文心大模型4.0正式发布，而在大洋的彼岸，因为大模型代表ChatGPT之类的AI编码工具来势汹汹，作为全世界每个开发者最爱的代码辅助网站，Stack Overflow的CEO Prashanth Chandrasekar宣布，Stack Overflow裁员一百多人， ......
关系模型
关系模型三要素 数据结构 基本操作 基于集合的运算 基于逻辑的运算 完整性约束 关系数据库：支持关系模型的数据库系统 关系模型相关概念 数据库中关系定义为“表”，表的列表示为“域”，表的行表示为“元组” 域 域 Domain : 一组具有相同数据类型的值的集合 集合中元素的个数称为域的基数(Card ......
课程二第一周：深度学习的实用层面
深度学习的实用层面 Train/Dev/Test sets 深度学习是一个典型的高度迭代的过程，需要不断地进行循环测试，来找到最适合当前网络的超参。一方面可以提升迭代的效率，另一方面可以避免过度拟合等问题。 在实践中，（合理的）高质量训练集、验证集和测试集，有助于提升迭代的效率。 Train/Dev ......
16GB显卡推理80G大模型
最近看到一篇推文是在不量化、不损失精度的情况下使用一张16G的显卡推理70B的大模型。方案来自于kaggle的一个方案，具体流程为： 1.创建一个空的（例如，没有权重的）模型 2.决定每一层将要去哪里（当有多个设备可用时） 3.在内存中加载其权重的一部分 4.在空模型中加载这些权重 5.将权重移动到 ......
提高倾斜摄影三维模型顶层合并构建效率的技术方法初探
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，... ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 9.4 双向循环神经网络
之前的序列学习中假设的目标是在给定观测的情况下对下一个输出进行建模，然而也存在需要后文预测前文的情况。 9.4.1 隐马尔可夫模型中的动态规划 数学推导太复杂了，略。 9.4.2 双向模型 双向循环神经网络（bidirectional RNNs）添加了反向传递信息的隐藏层，以便更灵活地处理此类信息。 ......
LSTM-CRF模型详解和Pytorch代码实现
在快速发展的自然语言处理领域，Transformers 已经成为主导模型，在广泛的序列建模任务中表现出卓越的性能，包括词性标记、命名实体识别和分块。在Transformers之前，条件随机场(CRFs)是序列建模的首选工具，特别是线性链CRFs，它将序列建模为有向图，而CRFs更普遍地可以用于任意图 ......
CRM系统中的营销归因模型有哪些？
在市场营销预算缩减的环境下，需要企业在每个渠道展示可量化的结果。CRM客户管理系统的营销归因功能，让市场部的每一个决策都充满智慧。那么CRM系统中的营销归因模型有哪些？下面我们以Zoho CRM为例： ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 9.3 深度循环神经网络
将多层循环神经网络堆叠在一起，通过对几个简单层的组合，产生一个灵活的机制。其中的数据可能与不同层的堆叠有关。 9.3.1 函数依赖关系 将深度架构中的函数依赖关系形式化，第 \(l\) 个隐藏层的隐状态表达式为： \[\boldsymbol{H}^{(l)}_t=\phi_l(\boldsymbol ......
近期AI模型重要工作综述
近期AI模型重要工作综述 自2022年末Chatgpt和Stable Diffusion横空出世以来，AI模型又进入了一个新的阶段，现就2023年出现的一些新颖模型，以及前几年被提出，现在作为某个领域的“基底”的重要工作，做一些总结和分析。 1. GPT-4 OpenAI在Chatgpt（GPT-3 ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 9.2 长短期记忆网络（LSTM）
解决隐变量模型长期信息保存和短期输入缺失问题的最早方法之一是长短期存储器（long short-term memory，LSTM）。它与门控循环单元有许多一样的属性。长短期记忆网络的设计比门控循环单元稍微复杂一些，却比门控循环单元早诞生了近 20 年。 9.2.1 门控记忆元 为了记录附加的信息，长 ......
《自顶向下方法》1.7 协议层次和服务模型
协议层次 目的：向上层提供更好的服务 实现：通过层间的接口访问下层所提供的服务 本层服务：包括下层提供的服务 + 与对等层交互带来的新功能 服务 主体 服务用户 服务提供者 服务访问点：区分上层用户的信息 形式：原语 信息 类型 面向连接的服务 无连接的服务 数据单元（DU） head + SDU（ ......
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 ......
R语言时变向量自回归（TV-VAR）模型分析时间序列和可视化|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=22350 最近我们被客户要求撰写关于时变向量自回归（TV-VAR）模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在心理学研究中，个人主体的模型正变得越来越流行。原因之一是很难从人之间的数据推断出个人过程 另一个原因是，由于移动设备无处不在，从个人获得的 ......
【笔记】问题控制与管理&故障、问题、已知错误、变更请求之间的逻辑关系&问题管理流程
【笔记】问题控制与管理&故障、问题、已知错误、变更请求之间的逻辑关系 问题控制与管理 与故障管理的尽可能快地恢复服多的目标不同，问题管理是要防止再次发生故障 **例如你制作了一个报表，用户填写了问题数据进去，因此报错提示了，让用户换个数据或者和用户说不要这样填写的方法就算是故障管理，问题还存在，只不 ......
大模型背景下软件工程的机遇与挑战
点击链接了解详情 本文作者：汪晟杰 导语:AISE（AI Software Engineering）有人说是软件工程 3.0，即基于大模型（LLM - Large Language Model）时代下的软件工程。那么究竟什么是 AISE，他的发展历程对软件工程产生怎样的变化。本次主题文章会分为五大部 ......
Generative AI 新世界 | 大模型参数高效微调和量化原理概述
在上期文章，我们对比了在 Amazon SageMaker 上部署大模型的两种不同的部署方式。本期文章，我们将探讨两个目前大语言模型领域的开发者们都关注的两个热门话题：大型语言模型（LLM）的高效微调和量化。 ......
【Python&RS】基于GDAL栅格数据/图片位深度（bit）转换
最近在用OpenCv库处理图片时发现cv库无法读取64位的tif影像，所有想通过Python将64位的图片转换成8位的。今天就跟大家分享一下如何利用Python的GDAL库，实现栅格数据/图片的位深度转换。 ......
深度学习基础认知简明梳理
深度学习基础简明梳理-基于李宏毅油管课程 前言 该内容为基于博主对深度学习的认知与实践经验的对李宏毅油管上课程的简要理解，有局限偏差之处，敬请谅解。后续随着学习的深入会进行一定修正。 本质概述 此处不会特意探讨机器学习与深度学习之间的差别，纵观这些领域，它们所构建的方法论为：寻找到一个模型（函数）， ......
深度学习模型_锁死种子
import torch import random import os import numpy as np def seed_setting(seed): random.seed(seed) # os.environ['']=str(seed) np.random.seed(seed) torc ......
大数据-拉链表模型
拉链表是一种维护历史状态，以及最新状态数据的一种表。拉链表根据拉链粒度的不同，去除了一部分不变的记录，通过拉链表可以很方便的还原出拉链时点的客户记录，实际上相当于快照。 拉链表特征 1）记录一个事物从开始，一直到当前状态的所有变化的信息； 2）每次上报的都是历史记录的最终状态，是记录在当前时刻的历史 ......
Cocos Creator 2D/3D基础/ 第003节3D模型的基本概念
3.1 计算机如何制作一个3D模型 讲述这个问题之前，我们先来看下现实生活中我们要做一个模型，应该如何做呢？首先我们要把模型的形状给雕刻构建出来，现实生活中的物体都是由分子组成的连续的表面，计算机是离散的无法做到这点，所以计算机通过微分的方式，把一个曲面分成”多个平面”来模拟实现连续的物体表面。常见 ......
提高三维模型数据的几何坐标精度需要采取方法浅析
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，... ......
神经网络入门篇：为什么深度学习会兴起？
为什么深度学习会兴起？ 这篇我们来讲故事，关于为什么深度学习会兴起的故事~ 深度学习和神经网络之前的基础技术理念已经存在大概几十年了，为什么它们现在才突然流行起来呢？ 因为多亏数字化社会的来临，现在的数据量都非常巨大，我们花了很多时间活动在这些数字的领域，比如在电脑网站上、在手机软件上以及其它数字化 ......