深度tensorrt模型
5.二叉树的最大深度
104. 二叉树的最大深度 1、概要 给定一个二叉树 root ，返回其最大深度。 二叉树的 最大深度 是指从根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。 说明: 叶子节点是指没有子节点的节点。 可以使用前序求深度，也可以使用后序求高度。 二叉树节点的深度：指从根节点到该节点的最长简单路径边的条数或者 ......
三维模型的顶层合并构建的模型质量提升方法探讨
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，... ......
大语言模型“祛魅”
基于特斯拉前AI总监 Andrej Karpathy 的教程讲解 | 啥都会一点的研究生公众号 1. 概念解释 Large Language Models-大语言模型，LLMs 大模型的组成：参数文件 + 运行这些参数的代码文件 LLMs：经验性的人工制品，目前尝试去解释参数运行的原理，但只能解释一 ......
ASP.NET Core 8 在 Windows 上各种部署模型的性能测试
ASP.NET Core 8 在 Windows 上各种部署模型的性能测试 我们知道 Asp.net Core 在 windows 服务器上部署的方案有 4 种之多。这些部署方案对性能的影响一直以来都是靠经验。比如如果是部署在 IIS 下，那么 In Process 会比 Out Process 快 ......
生成模型的两大代表：VAE和GAN
生成模型 给定数据集，希望生成模型产生与训练集同分布的新样本。对于训练数据服从\(p_{data}(x)\)；对于产生样本服从\(p_{model}(x)\)。希望学到一个模型\(p_{model}(x)\)与\(p_{data}(x)\)尽可能接近。 这也是无监督学习中的一个核心问题——密度估计问 ......
滑动窗口模型
指针的本质是映射，使用一个地址保留我们想知道的东西。 滑动窗口是双指针思想的一种实现，使用l, r两个指针来维护一个数组的子序列。 滑动窗口问题可以分为两类，一类是固定大小的滑动窗口，一类是变长滑动窗口。 定长滑动窗口：求区间最大 不定长滑动窗口: 求最长，最短，子数组个数。 变长滑动窗口求最长最短 ......
农业领域的AI大模型有哪些？
目录AgriGPT精准农业-GPTChatAgriPigGPT小田（一亩田）耕云农业大模型（安徽省农业厅+科大讯飞））商汤AI遥感大模型AI遥感大模型（AIE-SEG）小编碎碎念 AI大模型火了整整一年，那么在农业领域，目前有哪些企业做了哪些产品出来了呢？小编简单调研了下，分享给大家。 首先，哪些农 ......
Nature Food | 剑桥大学评述大语言模型与农业推广服务
目录基本信息论文摘要方法流程 剑桥大学最近在Nature子刊上发表了一则关于大语言模型（LLM）和农业推广服务的评述。 基本信息 标题：Large language models and agricultural extension services 作者：A. Tzachor，M. Devare， ......
综述：基于深度学习的植物表型图像识别技术
目录摘要传统PPIR技术基于深度学习的PPIR技术1.卷积神经网络（Convolutional neural network, CNN）2. 深度置信网络（Deep belief network, DBN）3.循环神经网络（Recurrent neural network, RNN）4. 堆叠自编码 ......
深度学习在植物表型研究中的应用现状与展望
目录 介绍一篇浙江大学发表的一篇深度学习在植物表型组研究的综述： 岑海燕，朱月明，孙大伟，等. 深度学习在植物表型研究中的应用现状与展望[J]. 农业工程学报，2020，36(9)：1-16. 本文首先概述了植物表型与深度学习方法的背景；随后从植物识别与分类、胁迫分析、产量预测、面向精准育种和精准管 ......
Reactor模型
目录1.Reactor模型是什么2.Reactor 模型应用场景3.使用 Reactor 模型的软件4.Reactor 模型 与 Actor 模型 的关系 本文主要介绍Reactor模型基本概念以及应用场景。 1.Reactor模型是什么 Reactor模型是一种事件驱动的设计模式，用于处理服务请求 ......
111. 二叉树的最小深度
目录题目完美踩坑题解 题目 给定一个二叉树，找出其最小深度。最小深度是从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量。 示例 1： 输入：root = [3,9,20,null,null,15,7] 输出：2 示例 2： 输入：root = [2,null,3,null,4,null,5,null,6 ......
使用双卡/8卡3090微调llama2-70B/13B模型
写在前面 本篇博文将会教大家如何在消费级的设备（或者各种超级便宜的洋垃圾上）实现13B/70B等无法在单张消费级显卡上加载（但可以在一台机器上的多张卡上加载）的模型的微调。 由于绝大部分做实验，仅要求实现推理，或者在微调时没有资源上到全量/13B+级别的真·大模型的微调，没有涉及到将一个模型放在多张 ......
将驱动程序移植到新的驱动模型 【ChatGPT】
https://www.kernel.org/doc/html/v6.6/driver-api/driver-model/porting.html 将驱动程序移植到新的驱动模型 Patrick Mochel 2003年1月7日 概述 请参阅Documentation/driver-api/drive ......
实现视图模型建模
实现视图模型建模 一 实验目的 l 理解顺序图、协作图、活动图、状态机图的概念及其在系统分析设计中的作用； l 了解和掌握软件工程中用例逻辑时序的分析方法； l 掌握两种交互图（顺序图和协作图）的差别； l 掌握描述一个操作执行过程中所完成工作（动作）的方法； l 掌握描述对象内部工作的具体步骤； ......
逻辑视图模型建模会员关系管理
一 实验目的 l 理解面向对象系统分析和对象类建模的概念； l 了解和掌握面向对象系统分析的方法和步骤； l 了解和掌握寻找待开发系统中类的方法和技巧； l 了解和掌握分析类之间继承关系的方法； l 了解和掌握分析类之间的关联关系的方法； l 掌握使用Rational Rose建立类图模型的方法； ......
12.1邻接表存储实现图的深度优先遍历
掌握深度优先遍历 实验题目 邻接表存储实现图的深度优先遍历 设计文档 代码 #include<iostream> using namespace std; #define MVNum 100 typedef char OtherInfo; int visited[MVNum]={0}; // vis ......
驱动模型 【ChatGPT】
https://www.kernel.org/doc/html/v6.6/driver-api/driver-model/index.html Driver Model（驱动程序模型） Driver Binding（驱动绑定） Bus Types（总线类型） Device Driver Design ......
深度解读DBSCAN聚类算法：技术与实战全解析
探索DBSCAN算法的内涵与应用，本文详述其理论基础、关键参数、实战案例及最佳实践，揭示如何有效利用DBSCAN处理复杂数据集，突破传统聚类限制。 关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云 ......
RealSence D455 读取深度流，获取深度值
RealSence D455 摄像头的深度模式 使用C#、控制台程序操作，D455型号的摄像头。 创建新的控制台项目，项目名称：RealSenceCameraD455_Test01，框架选择.net6.0。 Nuget搜索并安装：Intel.RealSenceWithNativeDll，此SDK是I ......
基于Qt的Live2D模型显示以及控制
基于Qt的Live2D模型显示以及控制 基本说明 Live2D官方提供有控制Live2D模型的SDK,而且还提供了一个基于OpenGL的C++项目Example,我们可以基于该项目改成Qt的项目，做一个桌面端的Live2D桌宠程序。 官方例子 经过改造效果如下图所示。 官方项目配置 下载官方提供的S ......
状态机模型
1.acwing 1057 闫氏DP分析法状态表示fi,j,kfi,j,k—集合： 考虑前 i 天的股票，第 i 天的 决策 是 k，且完成的 完整交易数 为 j 的方案 状态表示fi,j,kfi,j,k—属性： 方案的总利润 最大MAX 状态计算fi,j,kfi,j,k： fi,j,0=max(f ......
模型评价指标
网址 ：https://blog.csdn.net/seagal890/article/details/105059498 True Positive（TP）：真正类。样本的真实类别是正类，并且模型识别的结果也是正类。 False Negative（FN）：假负类。样本的真实类别是正类，但是模型将其 ......
饮冰十年-人工智能-FastAPI-03- FastAPI之模型迁移（类似Django的migrante）
在开发 Web 应用程序时，通常会涉及到数据库模型的更改，例如添加新的表、字段或索引。为了使这些更改反映在数据库中，我们使用数据库迁移工具。FastAPI 本身并不包含数据库迁移（migration）的功能，但你可以使用第三方库来处理数据库迁移。其中，Alembic 是一个常用的数据库迁移工具，可以 ......
动手实现基于 JSON 和 OData 两种数据模型的 Web 应用表格控件行项目的添加和删除
文章标题描述的需求是笔者在工作和网络上经常收到的前端开发领域的咨询话题之一。Web 应用的表格控件，在切换到编辑模式下之后，给用户提供了行项目的添加和删除功能。基于 MVC 和 MVVM 框架的前端控件，都离不开 Model 即数据模型层。 笔者工作中使用最多的模型层实现技术，即 JSON 模型和 ......
Django 含有外键模型新增数据以及序列化
Django 含有外键模型新增数据以及序列化 Django 原生实现外键 class AppleModel(models.Model): id=models.AutoField(primary_key=True) app_name=models.CharField(max_length=50) cl ......
使用8卡3090微调llama2-70B模型
写在前面 很多问题尚未弄清，还在进一步调整 目前已知 我用8卡的3090 采用deepspeed ZeRO3进行运行，下面是deepspeed3的配置 1 { 2 "fp16": { 3 "enabled": "auto", 4 "loss_scale": 0, 5 "loss_scale_wind ......