流水线 深度 逻辑 模型
浅谈软件产品质量模型与软件测试的关联关系
## 为什么软件测试人员需要深入理解软件产品质量模型？ 1. 软件测试人员在测试产品的过程中，就像一面镜子，需要照出系统的面貌，提供开发者修改代码的依据。而这个照镜子的过程就是对质量对评估的过程，测试人员需要对有效的质量评估负责，那就要求测试人员能充分的理解产品质量的概念，那么测试人员又该如何去评判 ......
【人工智能】深度学习框架值TF入门-模型保存与加载
资料：https://tensorflow.google.cn/tutorials/keras/save_and_load#%E9%80%89%E9%A1%B9 ## Keras的方式 > Keras版本模型保存与加载 ### 函数 保存模型权重：`model.save_weights` 保存HDF ......
JVM内存模型深度剖析与优化
JDK体系结构 Java语言的跨平台特性 JVM整体结构及内存模型 二、JVM内存参数设置 Spring Boot程序的JVM参数设置格式(Tomcat启动直接加在bin目录下catalina.sh文件里)： java ‐Xms2048M ‐Xmx2048M ‐Xmn1024M ‐Xss512K ‐ ......
在树莓派中跑迷你Llama2中文模型
OpenAI的Karpathy利用周末搞了一个迷你Llama2项目llama2.c用500行C语言实现无任何依赖项的推理程序，此项目在github发布以来衍生出了基于各种语言的迷你Llama推理实现llama2.go、llama2.java、llama2.py等等； 但该项目原本的模型并不支持中文， ......
关于UVM寄存器模型的理解
UVM中的RAL寄存器模型的意义:让开发者能够方便，快速地配置dut的寄存器。 RAL寄存器模型的实质：仍然是UVM中的一个类，但不是作为组件，而是和sequence一样，在basetest中被实例化和使用。本质上，RAL模型与DUT的通信还是依赖于agent的，其顺序是RAL模型通过发起seque ......
llm 多模态通用大模型（nlp/cv）知识讲解
模型算法(最难，模型结构与训练方法) 数据（最耗时，数据与模型效果之间的关系） 算力（GPU显卡+模型量化） 模型参数量、训练数据量： 模型参数量决定 整个模型的理论效果 训练数据量决定 整个模型的实际效果 多模态：用于表示某种信息的模式（图片、文字、语音、视频） 通过各种预训练模型将信息的不同模式 ......
【LuoGu 1363】幻象迷宫——深度优先搜索 + 读题
# 幻象迷宫 ## 题目背景 （喵星人 LHX 和 WD 同心协力击退了汪星人的入侵，不幸的是，汪星人撤退之前给它们制造了一片幻象迷宫。） WD：呜呜，肿么办啊…… LHX：momo...我们一定能走出去的！ WD：嗯，+U+U！ ## 题目描述 幻象迷宫可以认为是无限大的，不过它由若干个 $N\t ......
知识图谱入门：使用Python创建知识图，分析并训练嵌入模型
本文中我们将解释如何构建KG、分析它以及创建嵌入模型。 构建知识图谱 加载我们的数据。在本文中我们将从头创建一个简单的KG。 https://avoid.overfit.cn/post/7ec9eb11e66c4b44bd2270b8ad66d80d ......
Dart 是不是单线程模型？是如何运行的？
引用《Flutter中文网》里的话：Dart 在单线程中是以消息循环机制来运行的，其中包含两个任务队列，一个是“微任务队列” microtask queue，另一个叫做“事件队列” event queue。入口函数 main() 执行完后，消息循环机制便启动了。首先会按照先进先出的顺序逐个执行微任务 ......
Netty核心功能与线程模型
Netty初探NIO 的类库和 API 繁杂， 使用麻烦： 需要熟练掌握Selector、 ServerSocketChannel、 SocketChannel、ByteBuffer等。开发工作量和难度都非常大： 例如客户端面临断线重连、 网络闪断、心跳处理、半包读写、 网络拥塞和异常流的处理等等。 ......
利用text-generation-webui快速搭建chatGLM2-6b/LLAMA2-7B-chat大模型运行环境
text-generation-webui 是一个基于Gradio的LLM Web UI开源项目，可以利用其快速搭建各种文本生成的大模型环境。 一、安装 text-generation-webui的readme其实已写得相当详细了，这里就不再重复，只说1个可能存在的坑： 安装 peft 安装卡住 r ......
剑指 Offer 55 - I. 二叉树的深度（简单）
题目：  ``` class Solution { public: void traversal(TreeNode* ......
如何使用Git LFS下载大模型权重
# 如何使用Git LFS下载大模型权重 大语言模型的权重文件通常比较大，直接从浏览器中下载的话不太方便。我们可以使用Git LFS获得更好的下载体验。Git LFS（大文件存储）是Git的一个扩展，允许我们更高效地处理大文件。 ## 安装 ```bash git lfs install ``` 或 ......
AI百度文心一言大语言模型接入使用（中国版ChatGPT)
# 一、百度文心一言API 基于百度文心一言语言大模型的智能文本对话AI机器人API,支持聊天对话、行业咨询、语言学习、代码编写等功能. # 二、使用步骤 ## 1、接口 ***重要提示:建议使用https协议,当https协议无法使用时再尝试使用http协议*** 请求方式: POST ``` h ......
深度学习（Lenet网络）
业余时间重新学习一下深度学习，先从基础网络开始，一点一点积累。 Lenet网络模型： 下面程序中输入的数据是28*28的，结构和原始稍微有点不一样。 训练代码： import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from t ......
Java基础运算符03（逻辑运算符与位运算符）
## 逻辑运算符 - 逻辑运算符有三种，与（and）或（or）非（取反） ```java public class Demo { public static void main(String[] args) { boolean a= true; boolean b= false; System.ou ......
PYTHON用时变马尔可夫区制转换（MARKOV REGIME SWITCHING）自回归模型分析经济时间序列|附代码数据
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=22617 最近我们被客户要求撰写关于MRS的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文提供了一个在统计模型中使用马可夫转换模型模型的例子，来复现Kim和Nelson（1999）中提出的一些结果。它应用了Hamilton（1989）的滤波器和Kim ......
R语言有限混合模型聚类FMM、广义线性回归模型GLM混合应用分析威士忌市场和研究专利申请、支出数据|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24742 原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于有限混合模型聚类FMM的研究报告，包括一些图形和统计输出。 摘要 有限混合模型是对未观察到的异质性建模或近似一般分布函数的流行方法。它们应用于许多不同的领域，例如天文学、生物学、医学 ......
python调用java的jar包，在scrapy中处理加密逻辑
APP采集过程中有些请求是需要加密处理的，之前的方式是通过frida-inject的方式处理的，但是这需要连接手机， 好在本次处理的APP加密逻辑不是很复杂，加密逻辑都在java层，于是便将里面的java层的加密逻辑单独摘出来，想单独的做成一个jar包，这样就不用再用python做一个相同的算法还原 ......
Gitflow分支管理模型
### 1 前言 Git flow 是一个Git分支管理模型，由 Vincent Driessen 于2010年发布在其个人网站的一篇博文中《[A successful Git branching model](https://nvie.com/posts/a-successful-git-bran ......
InnoDB 的锁和事务模型
[TOC] # InnoDB 的锁 InnoDB 使用的锁类型包括： - 共享锁（shared lock）和排它锁（exclusive lock） - 意向锁（intention lock） - 记录锁（record lock） - 间隙锁（gap lock） - 下一钥匙锁（next-key lo ......
鼎友餐饮信息总监杨山海：餐饮新增长依托数智应用，用数字化打造单店盈利模型
做数字化的朋友都有同感，老板对数字化的重视是IT部门最大的幸福。餐饮行业如今已进入红海、深水区，在规模化发展的过程中，需要利用新型技术手段，提升销售效率并降低成本，从而达到稳定提升利润率的目标！ ......
.net Core基础仓储模型
.netCore简单仓储模型 共分为三层: 仓储层:Repository(类),IRepository(接口) 业务层:Service(类),IService(接口) 表现层:Controller(控制器接口层) 如图所示: Repository层 继承IRepository IbaseReposi ......
真知灼见｜鲸图知识图谱平台，助力金融业务深度洞察（下）
导语 大数据时代的背景下，数据早就成为数字经济重要的生产资料。对数据的挖掘能力成为企业数字化转型的驱动力。就金融行业来说，如果经营和管理方式跟不上大数据时代的发展脚步就会使得数据价值无法得到充分发挥。知识图谱作为一个结合了知识存储、知识表示和知识推理的综合数据平台，应用到金融业务上可以很好地与传 ......
java基础09逻辑运算符，位运算符
# 逻辑运算符，位运算符 ## 参考C语言 ### 逻辑运算符 - && 和（and） - || 或（or） - ! 非（取反） [短路运算：`boolean d=(c>‘有符号’右移：相当于除以2 （/2) - a>>‘无符号’右移：PS：无论正负，都在高位插入0 **低位：指在数据类型限定范围内 ......
10、简化条件逻辑
条件表达式的复杂度往往关系到整个软件的复杂度 10.1、分解条件表达式 避免条件表达式过长，难于理解，所以该封装封装 10.2、合并条件表达式 有时候，在我们的程序中包含这样一些条件检查，检查条件不同，但行为一致，在这种情况下，我们可以考虑合并条件检查，相反，如果你任务这些条件检查必须要独立，那就不 ......
理性分析不同模型的性能指标
## 性能指标 `FLOPS:`浮点运算次数。 `MADD：`表示一次乘法和一次加法，这可以粗略认为：MADD=2 * Flops，即（（输出一个元素所经历的乘法次数）+（输出一个元素所经历的加法的个数）） * （输出总共的元素的个数） `MEMREAD:`网络运行时，从内存中读取的大小,即输入的特 ......
【校招VIP】测试专业课之OSI七层模型
考点介绍： 在 OSI 模型中，每一层都依赖于下一层，并将数据传递给下一层。同时，每一层也可以向上一层提供特定的服务。这种分层结构使得网络管理员可以更轻松地管理网络，同时使得网络协议的设计更加灵活 一、考点题目 1.下面有关dns域名劫持，说法错误的是（） A.如果DNS把你想要解析的地方，解析为错 ......
OpenCV3.3深度神经网络DNN模块 实例6：CNN模型预测性别与年龄
1 #include <opencv2/opencv.hpp> 2 #include <opencv2/dnn.hpp> 3 #include <iostream> 4 5 using namespace cv; 6 using namespace cv::dnn; 7 using namespac ......