浪潮 模型 信息
企业信息校验？来这里就对啦
企查查开放平台 https://openapi.qcc.com/ ：数据赋能，创新驱动商业未来 在当今信息化快速发展的时代，数据已成为企业竞争的新矿产。企查查开放平台，作为一家专业的企业信息查询工具，为广大用户提供了丰富、准确、及时的企业数据服务，成为企业决策、风险管理和市场分析的得力助手。 企查查 ......
提取 PE文件 / 目标程序 的各种信息
前段时间项目需要实现对 Windows PE 文件版本信息的提取，如文件说明、文件版本、产品名称、版权、原始文件名等信息。获取这些信息在 Windows 下当然有一系列的 API 函数供调用，简单方便。 ......
安全帽/反光衣检测AI智能分析网关V4如何查看告警信息并进行处理？
智能分析网关V4属于高性能、低功耗的软硬一体AI边缘计算硬件设备，目前拥有3种型号（8路/16路/32路），支持Caffe / DarkNet / TensorFlow / PyTorch / MXNet / ONNX / PaddlePaddle等主流深度学习框架。硬件内部署了近40种AI算法模型 ......
1.9 Rotated Multi-Scale Interaction Network for Referring Remote Sensing Image Segmentation 基于语义分割遥感图像的模型
Rotated Multi-Scale Interaction Network for Referring Remote Sensing Image Segmentation 参考遥感图像分割的旋转多尺度交互网络 参考遥感图像分割 (RRSIS)是一个新的挑战，它结合了计算机视觉和自然语言处理，通过 ......
北汇信息获得一汽研发总院颁发的外部实验室认可证书
2024新年伊始，一汽研发总院在经过充分和系统性考核之后，给北汇信息颁发了外部实验室认可证书。此次是继2021年7月，北汇信息获得一汽红旗 (中国一汽智能网联开发院)的“ 车载以太网测试认证”之后的一次重大认可项目扩项。 2023年上半年，一汽红旗再次开展了外部实验室的考核。经过严格的线上及线下考核 ......
深度学习模型部署TensorRT为何如此优秀？
一、前言 PyTorch模型的高性能部署问题，主要关注两个方面：高度优化的算子和高效运行计算图的架构和runtime。python有快速开发以及验证的优点，但是相比C++来说速度较慢而且比较费内存，一般高性能场景都是使用C++去部署，尽量避免使用python环境。 TensorRT为什么那么快，因为 ......
浏览器读取计算机文件信息 showDirectoryPicker
效果图 代码 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8" /> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0" /> <titl ......
MyBatis中使用#{}和${}占位符传递参数的各种报错信息处理
在Mapper层使@Select注解进行SQL语句查询时，往往需要进行参数传入和拼接，一般情况下使用两种占位符#{参数名}和${参数名}，两者的区别为： 一、两种占位符的区别 1、参数传入方式的区别 #{}是预编译处理，后台输出的日志会将SQL语句中的#{}占位符输出为？，将传入的Parameter ......
EF First 生成数据模型
//创建目录：mkdir EFCoreScaffoldexample//进入目录：cd EFCoreScaffoldExample//创建控制台项目：dotnet new console//添加依赖：dotnet add package Microsoft.EntityFrameworkCore.S ......
Anaconda 修改环境默认位置，以及遇到将安全信息应用到以下对象时发生错误无法枚举容器中的对象访问被拒绝解决
默认虚拟环境会在C盘，anaconda环境默认安装在用户目录C:\Users\username.conda\envs下，想换到D盘 1. 首先，找到用户目录下的.condarc文件 2. 打开.condarc文件，添加或修改.condarc 中的 env_dirs 设置环境路径，按顺序第⼀个路径作为 ......
关于AWS-跨账号进行-CMDB资源信息的收集-服务端与客户端-Role及策略的创建
对于-AWS-客户端账号而言： 1、创建一个Role ， 其权限要求，可以只要ReadOnlyAccess这一个即可，这是一个【亚马逊云科技 托管 - 工作职能】类型的策略 ReadOnlyAccess 2、其Role，需要建议信任关系，即要信任于AWS-服务端那边，这里笔者选择信任AWS-服务端那 ......
使用PyTorch实现混合专家(MoE)模型
Mixtral 8x7B 的推出在开放 AI 领域引发了广泛关注，特别是混合专家（Mixture-of-Experts：MoEs）这一概念被大家所认知。混合专家(MoE)概念是协作智能的象征，体现了“整体大于部分之和”的说法。MoE模型汇集了各种专家模型的优势，以提供更好的预测。它是围绕一个门控网络 ......
记录下在linux部署大语言模型和聊天服务、简历服务等
1、弄清楚外网、内网的区别 2、宝塔面板的使用。 命令行输入 bt 、 bt default（本质是linux开了个端口服务用于宝塔管理服务、代理服务等） 3、netstat -tuln 查看正在运行的端口。 4、服务都启动之后，用宝塔代理相关端口 ， 使用 ufw 、 iptables、 fire ......
unity3d修改模型位置
using System.Collections; using System.Collections.Generic; using UnityEngine; public class VCCameraWorkerController : MonoBehaviour { public Vector3 ......
Omics辅助育种统计方法：最小二乘与混合模型
此幻灯片是来自“Omics辅助育种统计方法”短期课程中的一节：Applications for Ordinary Least Squares and Mixed Models。作者Malachy Campbell，博后毕业于康奈尔大学，是一名计算生物学家，专注于统计基因组学和数量遗传学。热衷于从大规 ......
GS | 佛罗里达大学Salvador报告：数量遗传和育种中的混合模型
本报告来自佛罗里达大学Salvador A. Gezanboshi博士。Salvador是一位拥有20多年经验的育种家/数量遗传学家，在育种、统计分析和遗传改良咨询方面有着丰富的经验。同时，他也是VSN的国际顾问，没错，就是那个开发了大名鼎鼎的ASReml的VSN。在大学或研究机构任职期间，他主要集 ......
GS | Julius报告：利用基因组信息预测遗传变化
Julius Van der Werf是新英格兰大学（University of New England，UNE）教授，专门从事遗传评估、育种计划设计、育种目标和基因组选择方面的研究。他指导了60多名博士生。2003 年至 2019 年，他担任绵羊 CRC 遗传学项目的经理，在此期间，澳大利亚绵羊产 ......
浦语书生大模型实战训练营01笔记
大模型总的发展趋势：单一模型处理单一任务到一个模型解决多个任务 书生.浦语大模型开源历程：internLM大模型发布-》全面商业、开源支持8k语境全链路开源体系》多模态预训练语料库开源发布-》1.1版本迭代升级，开源智能体框架支持语言模型到智能体升级转换-》增强版发布开源工具全线升级 书生.浦语大模 ......
R语言分布滞后非线性模型（DLNM）研究发病率，死亡率和空气污染示例|附代码数据
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=21317 最近我们被客户要求撰写关于分布滞后非线性模型（DLNM）的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文提供了运行分布滞后非线性模型的示例，同时描述了预测变量和结果之间的非线性和滞后效应，这种相互关系被定义为暴露-滞后-反应关联 数据集包含 ......
什么是大语言模型的“幻觉”
使用ChatGPT的朋友应该遇到过这样的情况，模型有时候会答非所问甚至自相矛盾，这种情况被成为大语言模型的“幻觉”，即在处理和生成文本时出现的一些特定的错误或误解。这些幻觉可能源于模型对现实世界的理解不足、数据训练的偏差、或者算法本身的局限性。 出现幻觉的原因有几个方面： 1、数据训练偏差 LLM通 ......
多模态大模型少样本自适应综述
前言 在医学成像和遥感等一些细粒度领域，多模态基础模型的性能往往不尽人意。因此，许多研究者开始探索这些模型的少样本适应方法，逐渐衍生出三种主要技术途径：1）基于提示的方法；2）基于适配器的方法；3）基于外部知识的方法。尽管如此，这一迅速发展的领域产生了大量结果，但尚无全面的综述来系统地整理研究进展。 ......
DICOM体位信息说明
DICOM数据方向 DICOM中定义了一个以病人为基础的坐标系①，该坐标系是笛卡尔空间直角坐标系。 DICOM中的跟图像相关的字段为： [0010,2210]( Anatomical Orientation Type ) = BIPED 二足动物(默认) = QADRUPED 四足动物 以人举例，床 ......
大模型RAG之向量检索技术-结合LSTM模型编码
本文将介绍两种编码方式，一种直接采用bert进行编码query与待匹配数据；另一种将待匹配数据构造成key-value的形式，key表示从每个待匹配数据的概念或者抽象描述，value是对应的待匹配数据，将query和key进行编码，lstm从过query查询到key之后，就可以获取对应的value ......
PV视角之3D检测模型Sparse4D系列
在自动驾驶视觉感知系统中，为了获得环绕车辆范围的感知结果，通常需要融合多摄像头的感知结果。比较早期的感知架构中，通常采用后融合的范式，即先获得每个摄像头的感知结果，再进行结果层面的融合。后融合范式主要的问题在于难以处理跨摄像头的目标（如大卡车），同时后处理的负担也比较大。而目前更加主流的感知架构则是 ......
信息安全技术-常见的安全扫描漏洞的工具、漏洞分类及处理
一、扫描网站漏洞是要用专业的扫描工具，下面就是介绍几种工具 Nikto这是一个开源的Web服务器扫描程序，它可以对Web服务器的多种项目进行全面的测试。其扫描项目和插件经常更新并且可以自动更新。Nikto可以在尽可能短的周期内测试你的Web服务器，这在其日志文件中相当明显。不过，如果你想试验一下，它 ......
什么是大模型RAG?RAG与funtionCalling的区别是什么？
大模型的RAG（Retrieval-Augmented Generation）与Function Calling都是用于增强大型语言模型（如GPT）的技术，但它们的工作原理和应用场景有所不同。 Retrieval-Augmented Generation (RAG): 原理：RAG结合了信息检索和文 ......
模型类序列化器
1 原来用的Serilizer跟表模型没有直接联系， 模型类序列化器ModelSerilizer，跟表模型有对应关系 2 使用 class BookModelSerializer(serializers.ModelSerializer): class Meta: model=表模型 # 跟哪个表模型 ......
读取yaml文件配置信息
yaml文件配置 model-type: config-map: {"422000011":"01","422000012":"02","422000013":"03","422000014":"04","422000015":"05","422000016":"06","422000017":"0 ......
【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 ......