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Vue开发技巧：优化前端工程的构建与打包过程
Laravel是一个流行的PHP框架，它具有出色的可测试性，可以帮助开发人员在更短的时间内编写可靠的代码。但是，即使使用了这个框架，也可能会出现测试覆盖率较低的情况。测试覆盖率是指代码中已由测试案例覆盖的部分比例。测试覆盖率越高，代码质量越高。在本文中，我们将分享几种技巧，帮助您提高Laravel应 ......
掌握JavaScript中的前端工具和构建流程
Laravel是一个流行的PHP框架，它具有出色的可测试性，可以帮助开发人员在更短的时间内编写可靠的代码。但是，即使使用了这个框架，也可能会出现测试覆盖率较低的情况。测试覆盖率是指代码中已由测试案例覆盖的部分比例。测试覆盖率越高，代码质量越高。在本文中，我们将分享几种技巧，帮助您提高Laravel应 ......
【略读论文|大模型相关】Zero-Shot Relational Learning on Temporal Knowledge Graphs with Large Language Models
时间：2023 学校：慕尼黑大学 创新点： 1.据我们所知，这是第一个试图在TKGF背景下研究零射击关系学习的工作。 2.我们设计了一种基于llm的方法zrLLM，并设法在零射击关系推理中增强各种基于嵌入的TKGF模型。 3.实验结果表明，zrLLM有助于大大提高所有考虑的TKGF模型对包含未见零射 ......
星型模型&雪花模型
数据集市（Data Mart）也有称ADS（Application Data Store），数据集市将主题层和基础层的数据按照各业务的实际需求进行聚合，形成宽表或数据立方体（Cube），可直接供业务部门和数据分析团队使用。 数据集市中主要存在的是事实表（fact）和维度表（dimension）。 事 ......
R语言GARCH族模型：正态分布、t、GED分布EGARCH、TGARCH的VaR分析股票指数|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=31023 最近我们被客户要求撰写关于GARCH族模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 如何构建合适的模型以恰当的方法对风险进行测量是当前金融研究领域的一个热门话题 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）。 VaR方法作为当 ......
Java流程控制-顺序结构
顺序结构 JAVA的基本结构就是顺序结构，除非特别指明指明，否则就按照顺序一句一句执行。 顺序结构是最简单的算法结构。 语句与语句之间，框与框之间是按从上到下的顺序进行的，它是由若干个依次执行的处理步骤组成的，它是任何一个算发都离不开的一种基本算法结构。 package com.wang.struc ......
Java流程控制-选择结构
选择结构 if单选择结构 if双选择结构 if多选择结构 嵌套的if结构 switch多选择结构 if单选择结构 我们很多时候需要去判断一个东西是否可行，然后我们才去执行，这样一个过程在程序中用if语句来表示。 语法 if(布尔表达式){ //如果布尔表达式为true将执行的语句} package ......
AI_NLP以及SAM的理解-分割模型
机器学习 一般机器学习分为有监督学习，无监督学习和强化学习 无监督学习 Unsupervised Learning Self-Supervised Learning，又称为自监督学习 -Self-Supervised Learning 的核心思想 Masked Autoencoders Are Sc ......
WiFi6工业网关能为工业物联网带来哪些改进？
WiFi 6（ 802.11ax）比其前身WiFi 5（802.11ac）带来了多项改进，例如更快的通信速率、更大的带宽容量、在多设备连入时更稳定的性能、更大的链接范围、增强的安全性以及更好地支持物联网工作负载等，本篇就为大家简单介绍一些WiFi 6的关键改进及其影响。 ......
Hive 数据写入流程
概念简介 外部表：删除表时，外部表只删除元数据,不删除数据。适用于数据源被多处使用的场景，便于数据共享。 内部表：删除表时，内部表的元数据和数据会被一起删除。适用于不需要共享的原始数据或中间数据。 分区表：数据较多，为提高计算速度时使用。 内部表&外部表写入流程图 具体流程Demo 以外部表为例： ......
用一张图片测试几个大模型的看图理解，文心一言表现不佳，通义千问了解最到位！
样图如下： 用上面的图片，在几个主流的AI大模型中进行识别理解，最终的理解各有不同。 不过最让我意外的是 文心一言 居然理解的最不到位！ 下图是文心一言的看图理解： 下图是通义千问的看图理解： 下图是讯飞星火的看图理解： 大家觉得哪一个理解的最到位？？？？？ ......
一般情况下的阿波罗尼斯圆的方程的推导过程
首先介绍一下什么是阿波罗尼斯圆: 已知平面上两点 \(A, B\), 则所有满足 \(\frac{PA}{PB}=k\) 且不等于 \(1\) 的点 \(P\) 的轨迹是一个以定比 \(m:n\) 内分和外分定线段 \(AB\) 的两个分点的连线为直径的圆. 这个轨迹最先由古希腊数学家阿波罗尼斯发现 ......
BSP视频教程第29期：J1939协议栈CAN总线专题，源码框架，执行流程和应用实战解析，面向车通讯，充电桩，模组通信等(2024-01-08)
视频教程汇总帖：https://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=110519 继前面CANopen专题视频教程后，再推出CAN总线的又一个重要协议栈J1939专题视频 J1939在车通讯上应用比较多，现在电动车充电桩还有各种模组的通信也非常多基于 ......
使用docker搭建deepspeed多机多卡分布式微调大模型环境
前置环境：两台可以互通的centos服务器（服务器1、服务器2），docker，NVIDIA驱动 docker创建overlay共享网络 1）选用服务器1作为manage节点进行初始化，执行docker swarm init Swarm initialized: current node (ly4d ......
公共仓库元模型(CWM)（转）
转自：https://www.jianshu.com/p/21207b50084a 一、什么是CWM？ 在我们学习一个新东西时，首先得弄懂明白它是用来干什么的？然后通过实例与理论交错学习，CWM——Common Warehouse Metamodel, 很明显翻译过来时公共仓库元模型，CWM的提出主 ......
Atlas关系型数据库元数据模型
[ { "category": "ENTITY", "guid": "00b4a314-1185-4cd4-84e9-20275990d58d", "createdBy": "hadoop", "updatedBy": "hadoop", "createTime": 1615973091411, " ......
SQL语句在MySQL中的执行过程
SQL语句在MySQL中的执行过程 MySQL 主要分为 Server 层和引擎层，Server 层主要包括连接器、查询缓存、分析器、优化器、执行器，同时还有一个日志模块（binlog），这个日志模块所有执行引擎都可以共用，redolog 只有 InnoDB 有。 引擎层是插件式的，目前主要包括，M ......
uni-app+vue3+ts项目搭建完整流程
项目代码同步更新至码云 uni-vue3-ts-template 开发前准备 利用 uni-app 开发，有两种方法： 通过 HBuilderX 创建（需安装 HBuilderX 编辑器） 通过命令行创建（需安装 NodeJS 环境），推荐使用 vscode 编辑器 这里我们使用第2种方法，这两种方 ......
使用知识图谱提高RAG的能力，减少大模型幻觉
在使用大型语言模型(llm)时，幻觉是一个常见的问题。LLM生成流畅连贯的文本，但往往生成不准确或不一致的信息。防止LLM产生幻觉的方法之一是使用提供事实信息的外部知识来源，如数据库或知识图谱。 向量数据库和知识图谱 向量数据库 向量数据库是表示实体或概念(如单词、短语或文档)的高维向量的集合。数据 ......
公开号CN117354339A —— 数据传输专利 —— 解决了相关技术在进行数据传输的过程中时效性较差的技术问题
看到一个新闻： 地址： https://mbd.baidu.com/newspage/data/landingsuper?context=%7B%22nid%22%3A%22news_9290711970017276653%22%7D&n_type=-1&p_from=-1 ......
三维模型的几何坐标纠正应用探讨
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，... ......
如何优雅地输出统计过程的运行结果
打印（Print）是一件非常消耗资源的事情，尤其是在编写宏程序时，最好将过程步的输出结果保存在数据集中，而不是默认输出到结果查看器中。如果宏程序内部调用的过程步特别多，会导致程序运行效率变慢，也会把结果查看器的内容弄得一团糟。 下面介绍几种方法，将过程步的运行结果直接保存到数据集中，避免“打印”操作 ......
Feign源码解析：初始化过程（三）
背景 前面两篇讲了下，在一个典型的引入了feign、loadbalancer、nacos等相关依赖的环境中，会有哪些bean需要创建。 其中第一篇讲了非自动配置的bean，第二篇是自动配置的bean。第一篇中提到，@FeignClient这个注解，就会创建一个beanDefinition，类型为Fe ......
鱼类识别系统Python+TensorFlow卷积神经网络算法模型+深度学习人工智能【计算机课设项目】
一、介绍 鱼类识别系统。使用Python作为主要编程语言开发，通过收集常见的30种鱼类（'墨鱼', '多宝鱼', '带鱼', '石斑鱼', '秋刀鱼', '章鱼', '红鱼', '罗非鱼', '胖头鱼', '草鱼', '银鱼', '青鱼', '马头鱼', '鱿鱼', '鲇鱼', '鲈鱼', '鲍鱼' ......
Windows11下私有化部署大语言模型实战 langchain+llama2
一、本机环境 1.硬件环境： CPU：锐龙5600X 显卡：GTX3070 内存：32G 注：硬件配置仅为博主的配置，不是最低要求配置，也不是推荐配置。 2.软件环境： Windows系统版本：Win11专业版23H2 Python版本：3.11 Cuda版本：12.3.2 VS版本：VS2022 ......
05 Verilog语法_过程结构与赋值
软件版本：无 操作系统：WIN10 64bit 硬件平台：适用所有系列FPGA 登录"米联客"FPGA社区-www.uisrc.com视频课程、答疑解惑！ 1概述 本节主要讲解过程结构与赋值，需要掌握阻塞和非阻塞赋值的区别。 2过程结构 过程结构语句有两种，initial 与 always 语句。它 ......
使用PyTorch实现去噪扩散模型
在深入研究去噪扩散概率模型(DDPM)如何工作的细节之前，让我们先看看生成式人工智能的一些发展，也就是DDPM的一些基础研究。 VAE VAE 采用了编码器、概率潜在空间和解码器。在训练过程中，编码器预测每个图像的均值和方差。然后从高斯分布中对这些值进行采样，并将其传递到解码器中，其中输入的图像预计 ......
根据语音生成全身姿态；基于变分贝叶斯框架的VAE模型；CFG是一种隐式的Perceptual Loss！
本文首发于公众号：机器感知 根据语音全身姿态；基于变分贝叶斯框架的VAE模型；CFG是一种隐式的Perceptual Loss！ Diffusion Model with Perceptual Loss 本文研究了扩散模型在生成样本时的质量问题，作者发现使用均方误差损失训练的模型生成的样本往往不真实 ......