深入浅出yarn架构 模型
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 ......
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。 ......
C#泛型进阶：深入解析类型参数约束，优化代码安全性与灵活性
概述：C#泛型类型参数约束提供了灵活的方式，确保泛型代码满足特定条件。从值类型、引用类型、构造函数到基类、接口等多重约束，为泛型设计提供了更多限制和设计选择。可空参数约束进一步增强了泛型的适用性。这些约束提高了代码的类型安全性和可读性，为开发者提供了更强大的工具。 在C#中，类型参数约束用于对泛型类 ......
PM-从后微服务谈架构演进
2022 年，关于微服务发生了几件有趣的事情。 其一，正式掌管 Twitter 不久的 Elon Musk 对 Twitter 的开发团队 “批判” 了一番。他表示自己为 Twitter 在许多国家的极慢运行速度感到抱歉。之所以如此慢是因为 App 需要执行 1000 多个 “糟糕” 的批处理 RP ......
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 ......
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 ......
挑战Transformer的新架构Mamba解析以及Pytorch复现
今天我们来详细研究这篇论文“Mamba:具有选择性状态空间的线性时间序列建模” Mamba一直在人工智能界掀起波澜，被吹捧为Transformer的潜在竞争对手。到底是什么让Mamba在拥挤的序列建中脱颖而出? 在介绍之前先简要回顾一下现有的模型 Transformer:以其注意力机制而闻名，其中序 ......
系统存储架构升级分享
一、业务背景 系统业务功能：系统内部进行数据处理及整合, 对外部系统提供结果数据的初始化(写)及查询数据结果服务。 系统网络架构: 部署架构对切量上线的影响 - 内部管理系统上线对其他系统的读业务无影响 分布式缓存可进行单独扩容, 与存储及查询功能升级无关 通过缓存层的隔离, 系统扩展期间外部系统可 ......
【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 ......
在ASP.NET Core微服务架构下使用RabbitMQ如何实现CQRS模式
前言 在现代软件开发中，微服务架构和CQRS模式都是备受关注的技术趋势。微服务架构通过将应用程序拆分为一系列小型、自治的服务，提供了更好的可伸缩性和灵活性。而CQRS模式则通过将读操作和写操作分离，优化了系统的性能和可维护性。本文小编将为大家介绍如何在ASP.NET Core微服务架构下使用Rabb ......
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 ......
03_内核源码组织架构
一、Linux内核特征 Linux内核组织形式为整体式结构 进程调度方式简单而有效 支持内核线程（或称为守护进程） 支持多种平台的虚拟内存管理 虚拟文件系统 模块机制 增加系统调用 面向对象 二、Linux内核五大子系统 三、系统数据结构 在Linux内核中使用频率较高的数据结构： task_str ......
02_内核架构
宏内核与微内核 宏内核：所有内核代码都编译成一个二进制，所有的内核代码都运行在一个大内核地址空间里，内核代码可以直接访问和调用，效率高且性能好 微内核：把操作系统分成多个独立的功能模块，每个功能模块之间的访问需要通过消息来完成，因此效率没有那么高 宏内核架构优点：设计简洁和性能较好 微内核架构优点： ......
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 ......
期末云计算基础架构平台实操题
1.docker sudo yum remove docker \ docker-client \ docker-client-latest \ docker-common \ docker-latest \ docker-latest-logrotate \ docker-logrotate \ ......
六边形战士与六边形架构：强大能力的双重赋能
在技术和体育的领域中，有时候我们会发现一些独特的形容词和比喻，它们能够生动地传达出一种强大、高效、灵活的感觉。今天，我们将聚焦在两个看似截然不同的领域，即运动员和软件架构，通过“六边形战士”和“微服务架构”这两个独特的形容词，探讨它们在各自领域的表现和如何共同构建强大的能力。 六边形战士：力量与灵活 ......
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 ......
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？？？？？ ......
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 ......
大数据治理技术核心，可扩展的元数据架构设计（转）
转自：https://blog.csdn.net/weixin_45727359/article/details/127662364 元数据管理是随着数据仓库的建设逐渐完善起来的，这也决定了元数据管理主要集中在数据领域。例如数据结构、数据加工转换关系等。而随着我们对元数据理解的不断深入，其实元数据广 ......
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
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Elasticsearch存储目录结构深入详解
在本文中，我们将研究Elasticsearch的各个部分写入数据目录的文件。我们将查看节点，索引和分片级文件，并简要说明其内容，以便了解Elasticsearch写入磁盘的数据。 1、从Elasticsearch路径说起 Elasticsearch配置了多个路径： path.home：运行Elast ......
Running Spark on YARN
Support for running on YARN (Hadoop NextGen) was added to Spark in version 0.6.0, and improved in subsequent releases. spark自0.60版本开始支持在YARN上运行，并在后续版本 ......