流水线 深度 逻辑 模型
瀑布模型
软件开发的各项活动严格按照线性方式进行,当前活动接受上一项活动的工作结果实施完成所需的工作内容当前活动的工作结果需要进行验证.如果验证通过,则该结果作为下一项活动的输入继续进行下一项活动,否则返回修改 优点 1）为项目提供了按阶段划分的检查瀑布模型查点。 2）当前一阶段完成后，只需要去关注后续阶段。 ......
【分享】讯飞星火认知大模型Python调用上下文测评
一个很常用的用法，先是system提示 , 然后是user问题 {"role": "system", "content": "假设你是个程序员，你的微信是llike620"}, {"role": "user", "content": "微信多少"} openai测试 import openai # ......
【分享】百度千帆大模型Python调用上下文测评
一个很常用的用法，先是system提示 , 然后是user问题 {"role": "system", "content": "假设你是个程序员，你的微信是llike620"}, {"role": "user", "content": "微信多少"} openai测试 import openai # ......
【CV】图像去雾物理模型推导
经典大气散射模型描述如下： \[I(x)=J(x)t(x)+A(1-t(x)), \]其中\(I(x)\)为带雾图像，\(J(x)\)为清晰图像，\(t(x)\)为透射率，\(A\)为全局全局背景光。通常定义 \[t(x)=e^{-\beta d(x)}, \]其中\(\beta\)为大气散射系数， ......
动手学深度学习--卷积神经网络
from pixiv 从全连接层到卷积 现在我们给自己一个任务:用神经网络去识别区分出百万级像素的不同图片 回顾一下以前：我们是通过多层感知机来实现的，当面对一张图片的时候，我们将其看成一个像素点矩阵，然后将其从二维拉直到一维上，再通过MLP进行训练 但是我们这次的任务每张照片具有百万级像素，这意味 ......
深度学习模型的基础
DL与其他模型：深度学习模型是统计学中的“半参数推断模型”的子集。它们通过堆叠多个处理隐藏层来推广人工神经网络，每个层都由许多神经元组成。 “深度”之意：“深度”这个词与知识通过连续的表示层被获取的方式有关。 工作原理： DL方法基于多层（“深度”）的人工神经网络。 不同的节点（“神经元”）从下一层 ......
深度学习在多个领域的应用
这段文字主要描述了深度学习（DL，Deep Learning）在多个领域中的应用，并提供了其实用性的实证证据。 深度学习的广泛应用：深度学习是一种强大的工具，已被用于开发各种人工智能系统、产品、设备和应用。这些产品涵盖了从社会科学到自然科学的各个领域。 高科技产品的应用：许多现代技术产品，如自动驾驶 ......
应用系统-业务逻辑写入在分层结构中Service层
应用系统-业务逻辑写入在分层结构中Service层 近日，关于我们某同学在研发过程中一些设计问题，再次回归老生常谈的问题：业务逻辑写在哪儿一层？ 过去二十年软件开发过程中，大部分开发者喜欢使用存储过程(SP)，用SP解决一系列业务处理过程，在信息系统中时常听到有SP的存储。各大数据库厂商也对存储过程 ......
几何深度学习技术杂谈
几何深度学习技术杂谈 计算机视觉的最新进展，主要来自于新颖的深度学习方法，以及基于大量数据来执行特定任务的分层机器学习模型，随之而来的性能提升，引发了其他科学领域类似应用的淘金热。 https://arxiv.org/pdf/1611.08097.pdf 随着深度学习技术的发展，人们已经不满足于将深 ......
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 ......
ARMA-EGARCH模型、集成预测算法对SPX实际波动率进行预测|附代码数据
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=12174 最近我们被客户要求撰写关于ARMA-EGARCH的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文比较了几个时间序列模型，以预测SP500指数的每日实际波动率。基准是SPX日收益序列的ARMA-EGARCH模型。将其与GARCH模型进行比较 ......
点分类模型实战
点分类任务 Cora dataset(数据集描述：Yang et al. (2016)) 论文引用数据集，每一个点有1433维向量 最终要对每个点进行7分类任务(每个类别只有20个点有标注) # 点分类任务 import torch.nn from torch import nn from torc ......
图神经网络综述：模型与应用
图神经网络综述：模型与应用 引言 图是一种数据结构，它对一组对象（节点）及其关系（边）进行建模。近年来，由于图结构的强大表现力，用机器学习方法分析图的研究越来越受到重视。图神经网络（GNN）是一类基于深度学习的处理图域信息的方法。由于其较好的性能和可解释性，GNN 最近已成为一种广泛应用的图分析方法 ......
Laravel artisan命令-make:model(创建模型类)
描述 创建新的Eloquent模型类 命名规则 驼峰命名，类文件名 必须 为 数据库表名「单数」，如：app/Models/User.php 用法 模型通常位于 app\Models 目录中，如果app下没有Models目录，可以在模型前添加Models目录。 有app\Models目录 php a ......
Jenkins流水线（pipeline）、自动化脚本
1.Jenkins流水线任务介绍 之前采用的都是Jenkins的自由风格，每个流程都要通过不同的方式设置，并且构建过程中整体流程时不可见的，无法确认每个流程花费的时间，同时不方便问题的定位。 Jenkins的Pipeline可以让项目的发布整体流程可视化，明确执行的阶段，快速定位问题。让整个项目的生 ......
计算机网络基础及网络参考模型
1. 网络基本概念 1.1 什么是计算机网络？ 计算机网络：指主机与主机之间通过有形或无形的媒介连接起来，并且按照一定规则进行通信的集合。 1.2 什么是通信？ 通信：指人与人、人与物、物与物之间通过某种媒介和行为进行信息传递与交流。 1.3 什么是网络通信？ 网络通信：指设备之间通过网络进行通信。 ......
nlp基础-生成模型解码策略
首先参考transformers的源代码 # transformers.generation.utils..GenerationMixin._get_generation_mode if generation_config.constraints is not None or generation_ ......
Java内存模型-JMM
内存模型与内存区域 很多时候，二者会混淆，所以咱们先做区分：内存模型与内存区域 内存区域是指JVM运行时将数据分区域存储，强调的是对空间的分配 内存模型（JMM）是定义了线程和主内存之间的抽象关系。即定义了 JVM 在计算机内存中的工作方式 内存模型 抽象关系定义 线程之间的共享区间为主内存，也就是 ......
django常用模型查询
class StockFilter(django_filters.rest_framework.FilterSet): #搜索名称要与前端搜索名称一致 tradeName = django_filters.CharFilter(field_name='trade_name', lookup_expr ......
CSS：盒子模型
盒子是什么？ 盒子可以理解为我们日常使用的快递盒，里面有个电视机，整个快递盒放到一个房间的左上角。我们用俯视角看，快递盒里面电视所占的空间，就叫内容区（content），电视与盒子四面之间的空间（padding），盒子的四个面（border），盒子外面与其他盒子或者墙壁距离就是外边距（margin） ......
时间序列分析-模型选择
模型选择 Step1. OLS的评估指标及局限性 先来回顾一下常用的估计量： 样本均值：Sample mean of the dependent variable \[\bar{y}=\frac{1}{T} \sum_{t=1}^{T} y_{t} \] 样本方差的估计量：Sample varian ......
倾斜摄影三维模型的顶层构建的问题分析
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，... ......
模型量化简介
模型量化分为权重量化、激活值量化。 模型量化对分类任务的影响有限，对预测框、点的影响较大。这是因为精度损失累加造成的影响，而分类任务的正类只需要输出一个相对大的值，预测任务则要输出一个准确的值。 ......
TimesNet:时间序列预测的最新模型
2020年发布的N-BEATS、2022年发布的N-HiTS和2023年3月发布的PatchTST开始。N-BEATS和N-HiTS依赖于多层感知器架构，而PatchTST利用了Transformer架构。 2023年4月发表了一个新的模型，它在时间序列分析的多个任务中实现了最先进的结果，如预测、i ......
标准加性遗传效应模型
首先，从“遗传效应”开始说起。 想象一下，你有一堆乐高积木，每块都有它特定的颜色和形状。如果你要建一个小房子，每块乐高的选择都会影响房子的最终外观。 同样地，每个生物体都由许多基因组成，每个基因都对这个生物的某些特性有所影响。这种影响我们称之为“遗传效应”。 现在，进入“加性遗传效应”： 加性遗传效 ......
软件测试面试题-逻辑题【杭州多测师_王sir】
1. 你有不限量的水,还有两个罐子,容量分别是5升和3升，怎么取4升的水？ 先把3升的杯子装满，倒进5升的杯子；之后把3升的杯子装满，倒进5升的杯子，里面还剩1升。之后把5升的杯子里的水都倒掉，把3升的杯子里的1升倒进去。再把3升的杯子装满，倒进5升的杯子。 2. 房间内有三盏灯，房外有三个开关，只 ......
Centos7下创建centos-home逻辑分区
1备份要挂载的文件夹 查看home文件夹有无文件，如有文件一定要记得备份 2创建逻辑分区 2.1查看已有逻辑分区 2.2查看磁盘分区情况 2.3查看磁盘PV 2.4创建逻辑分区 lvcreate -n home -l 100%FREE centos 2.5查看逻辑分区情况 3初始化文件系统 3.1初 ......
全网最细-深度解析 Istio Ambient Mesh 流量路径
本文旨在对 Istio Ambient Mesh 的流量路径进行详细解读，力求尽可能清晰地呈现细节，以帮助读者完全理解 Istio Ambient Mesh 中最为关键的部分。 ......