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浪潮 模型 领域

GAN模型

GAN模型优化训练 在训练过程中，生成网络的目标就是尽量生成真实的图片去欺骗判别网络D。而网络D的目标就是尽量把网络G生成的图片和真实的图片分别开来。这样，G和D构成了一个动态的“博弈过程”。这个博弈过程具体是怎么样的呢？ 先了解下纳什均衡，纳什均衡是指博弈中这样的局面，对于每个参与者来说，只要其他 ......
模型 GAN

隐私计算和大模型

来源：象话时刻 | 微众银行杨强：大模型的崛起是隐私计算发展的绝佳机会 观点 大模型的崛起，是隐私计算再次发展的绝佳机会。行业已经证明了用隐私计算做大模型的“防火墙”是可行的，全世界范围内大家也已经开始认识到这个方向；（效率又是一大难关） 数据要素流通最关键的是模型,以模型为中心,而不是以数据为中心 ......
模型 隐私

（大模型训练）（工作流升级）（精品）MJ数据自动化处理流程！！！

0.准备条件：文件夹为中文名，图片内含有多个下划线。 处理目标：处理成为一个 “公共标|逗号| 一个句子"的形式。 1.（统计中文，准备翻译）文件夹结构作为数据统计入excel import os import pandas as pd def find_image_folders(parent_d ......
工作流 模型 流程 精品 数据

算法学习笔记(8.3): 网络最大流 - 模型篇

本文慢慢整理部分模型。 DAG 最小路径覆盖 经典的题目，经典的思想。 网络流常见的将图上的点拆为入点和出点，那么路径由若干 出 - 入 - 出 - 入 的循环构成。 于是在拆好的图上流一流即可。 [CTSC2008] 祭祀 典中祭 黑白染色 利用黑白染色将整个图变成一个二分图是网络流常见的套路，尤 ......
算法 模型 笔记 网络 8.3

分类模型

分类模型 二分类模型 对于二分类模型，介绍逻辑回归(logistic regression)和Fisher线性判别分析两种分类算法；对 于多分类模型，将简单介绍Spss中的多分类线性判别分析和多分类逻辑回归的操作步骤 水果分类例子 这个实际上就是一个二分类问题，通过属性推断类别。 逻辑回归logis ......
模型

R语言有限混合模型(FMM,finite mixture model)及其EM算法聚类分析间歇泉喷发时间

原文链接：http://tecdat.cn/?p=22609 原文出处：拓端数据部落公众号 摘要 本文提供了一套用于分析各种有限混合模型的方法。既包括传统的方法，如单变量和多变量正态混合的EM算法，也包括反映有限混合模型的一些最新研究的方法。许多算法都是EM算法或基于类似EM的思想，因此本文包括有限 ......
间歇泉 间歇 算法 模型 mixture

R语言群组变量选择、组惩罚group lasso套索模型预测分析新生儿出生体重风险因素数据和交叉验证、可视化

原文链接：http://tecdat.cn/?p=25158 原文出处：拓端数据部落公众号 本文拟合具有分组惩罚的线性回归、GLM和Cox回归模型的正则化路径。这包括组选择方法，如组lasso套索、组MCP和组SCAD，以及双级选择方法，如组指数lasso、组MCP。还提供了进行交叉验证以及拟合后可 ......
套索 新生儿 变量 体重 模型

阿里-可视化建模-模型部署及训练

快速开始预置了多种预训练模型。您可以基于预训练模型快速上手并使用PAI的训练和部署功能。本文为您介绍如何在快速开始查找适合您业务需求的模型、部署和调试模型、微调训练模型。 前提条件 如果您需要对模型进行微调训练或增量训练，需要创建OSS Bucket存储空间，具体操作请参见控制台创建存储空间。 使用 ......
模型

阿里-可视化建模-评估模型

登录PAI控制台，进入工作流页面。 操作详情请参见step1：进入工作流页面。 构建预测节点。 在组件列表中分别搜索预测组件，找到后将其拖入画布，并将生成的节点作为拆分-1、逻辑回归二分类-1节点的下游节点，拼接为实验。 单击画布中的预测-1节点，在右侧节点配置中，分别单击特征列字段、原样输出列字段 ......
模型

工业自动化领域Profibus转Ethernet技术起着关键作用

在工业自动化领域，Profibus转Ethernetip网关技术起着关键作用，它实现了Profibus协议与Ethernetip协议的无缝转换，从而促进不同制造商设备间的协同作业。这一技术极大地提升了工业自动化系统的灵活性与可靠性。 Profibus协议，广泛应用于工业控制系统、传感器与执行器之间的 ......
Profibus Ethernet 作用 领域 关键

数据仓库之星型模型和雪花模型

在了解星型模型和雪花模型之前，我们需要先了解一下事实表和维度表到底是什么？ 一、事实表与维度表 事实表 在数据仓库中，保存度量值的详细值或存储事实记录的表称为事实表。事实数据表通常包含大量的行。 事实数据表的主要特点是包含数字数据（事实），并且这些数字信息可以汇总，以提供有关单位作为历史的数据。事实 ......
模型 仓库 雪花 数据

C语言实现TCP CS模型代码，客户端服务器

服务端将接受客户端发送的数据并将其转换成大写形式，然后再发送给客户端，客户端将发送一个字符串给服务器，并显示来自服务器的响应内容。 服务器 点击查看代码 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <sys/ ......
客户端 模型 语言 代码 客户

大语言模型训练数据常见的4种处理方法

本文将介绍当前常见的大语言模型训练数据的来源、处理方法、预训练数据对大语言模型影响的分析以及常见开源数据集合等。 ......
模型 常见 语言 方法 数据

直播预约丨《实时湖仓实践五讲》第五讲：实时湖仓领域的最佳实践解析

如今，大规模、高时效、智能化数据处理已是“刚需”，企业需要更强大的数据平台，来应对数据查询、数据处理、数据挖掘、数据展示以及多种计算模型并行的挑战，湖仓一体方案应运而生。 《实时湖仓实践五讲》是袋鼠云打造的系列直播活动，将围绕实时湖仓的建设趋势和通用问题，邀请奋战于企业数字化一线的核心产品&技术专家 ......
实时 领域

手绘风格人物3D模型纹理贴图

GLTF 编辑器 -NSDT 不仅可以设置3D模型纹理贴图，还可以设置模型的几何原点、以及对有相同材质属性的mesh进行合并，实现模型轻量化，是一款不可多得的实用型在线模型编辑工具。 ......
纹理 模型 风格 人物 贴图

手绘风格3D游戏场景模型纹理贴图

GLTF 编辑器 -NSDT 不仅可以设置3D模型纹理贴图，还可以设置模型的几何原点、以及对有相同材质属性的mesh进行合并，实现模型轻量化，是一款不可多得的实用型在线模型编辑工具。 ......
游戏场景 纹理 模型 场景 风格

写实风格3D植物模型纹理贴图

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纹理 模型 植物 风格 贴图

低多边形3D卡通植物模型纹理贴图

GLTF 编辑器 -NSDT 不仅可以设置3D模型纹理贴图，还可以设置模型的几何原点、以及对有相同材质属性的mesh进行合并，实现模型轻量化，是一款不可多得的实用型在线模型编辑工具。 ......
多边形 纹理 模型 卡通 植物

大模型的旋转位置编码

ROFORMER: ENHANCED TRANSFORMER WITH ROTARY POSITIONEMBEDDING 论文 我们先看hf官网上给的说明: https://hf-mirror.com/docs/transformers/model_doc/roformer RoPE comes w ......
模型 编码 位置

三维模型的顶层合并构建中纹理色彩匀色技术方法分析

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，... ......
顶层 纹理 模型 色彩 方法

R语言离散时间马尔可夫链（Markov chain）模型分类案例可视化分析

全文链接：https://tecdat.cn/?p=34576 原文出处：拓端数据部落公众号 有许多用于马尔可夫链的复杂应用。这些包括用于将多态模型拟合为面板数据的msm和SemiMarkov，用于生存分析应用的mstate，用于估计3状态进行性疾病模型的转移概率的TPmsm，用于将马尔科夫模型应用 ......
模型 案例 语言 时间 Markov

文档理解的新时代：LayOutLM模型的全方位解读

一、引言 在现代文档处理和信息提取领域，机器学习模型的作用日益凸显。特别是在自然语言处理（NLP）技术快速发展的背景下，如何让机器更加精准地理解和处理复杂文档成为了一个挑战。文档不仅包含文本信息，还包括布局、图像等非文本元素，这些元素在传递信息时起着至关重要的作用。传统的NLP模型通常忽略了这些视觉 ......
新时代 全方位 LayOutLM 模型 文档

大语言模型微调数据竞赛，冠军！

近日，天池FT-Data Ranker竞赛落下帷幕，天翼云智能边缘事业部AI团队（后称天翼云AI团队）凭借在大语言模型（LLM）训练数据增强方面的卓越研究，荣获大语言模型微调数据竞赛——7B模型赛道冠军。 ......
模型 冠军 语言 数据

大语言模型与传统机器学习的架构差异性解析

在人工智能领域，架构设计是决定一个模型性能和应用范围的关键因素。大语言模型和传统机器学习有不同的设计框架，使得它们在应用场景和处理任务上具有显著差异。大语言模型，如GPT和BERT，基于庞大而复杂的神经网络结构构成，这些神经网络结构拥有数百万甚至数十亿的参数，能够学习和理解大量的数据，尤其是在处理自 ......
差异性 架构 模型 差异 机器

《实现领域驱动设计》笔记——领域、子域和限界上下文

总览 从广义上讲，领域（Domain）即是一个组织所做的事情以及其中所包含的一切。商业机构通常会确定一个市场，然后在这个市场中销售产品和服务。每个组织都有它自己的业务范围和做事方式。这个业务范围以及在其中所进行的活动便是领域。当你为某个组织开发软件时，你面对的便是这个组织的领域。这个领域对于你来说应 ......
限界 领域 上下文 上下 笔记

《实现领域驱动设计》笔记——架构

DDD的一大好处便是它并不需要使用特定的架构。由于核心域位于限界上下文中，我们可以在整个系统中使用多种风格的架构。有些架构包围着领域模型，能够全局性地影响系统，而有些架构则满足了某些特定的需求。我们的目标是选择合适于自己的架构和架构模式。 在选择架构风格和架构模式时，我们应该将软件质量考虑在内，而同 ......
架构 领域 笔记

《实现领域驱动设计》笔记——DDD入门

设计不只是感观，设计就是产品的工作方式。 我们的目标应该是创造一个可观测的、可伸缩的、组织良好的软件模型。 DDD同时提供了战略上的战术上的建模工具。 我能DDD吗？ DDD首先并不是关于技术的，而是关于讨论、聆听、理解、发现和业务价值的，而这些都是为了将知识集中起来。如果你了解公司的业务，那么你至 ......
领域 笔记 DDD

《实现领域驱动设计》笔记——上下文映射图

一个项目的上下文映射图可以用方式来表示。比较容易的一种是画一个简单的框图表示两个或多个限界上下文之间的映射关系。该框图表示了不同的限界上下文在解决方案空间中是如何通过集成相互关联的。另一种更详细的方式是通过限界上下文集成的源代码实现来表示。 上下文映射图为什么重要 上下文映射图主要帮助我们从解决方案 ......
上下文 上下 领域 笔记

低多边形建筑3D模型纹理贴图

GLTF 编辑器 -NSDT 不仅可以设置3D模型纹理贴图，还可以设置模型的几何原点、以及对有相同材质属性的mesh进行合并，实现模型轻量化，是一款不可多得的实用型在线模型编辑工具。 ......
多边形 纹理 模型 贴图

基于Unity3D 低多边形地形模型纹理贴图

GLTF 编辑器 -NSDT 不仅可以设置3D模型纹理贴图，还可以设置模型的几何原点、以及对有相同材质属性的mesh进行合并，实现模型轻量化，是一款不可多得的实用型在线模型编辑工具。 ......
多边形 纹理 地形 模型 Unity3D
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