深度tensorrt模型

R语言如何做马尔可夫转换模型markov switching model|附代码数据

全文链接:http://tecdat.cn/?p=6962 最近我们被客户要求撰写关于马尔可夫转换模型的研究报告,包括一些图形和统计输出。 假设 有时间序列数据,如下所示。经验表明,目标变量y似乎与解释变量x有关。然而,乍一看,y在水平中间波动,所以它似乎并不总是有稳定的关系(背后有多个状态) 上面 ......
switching 模型 语言 代码 数据

R语言用贝叶斯层次模型进行空间数据分析|附代码数据

阅读全文:http://tecdat.cn/?p=10932 最近我们被客户要求撰写关于贝叶斯层次模型的研究报告,包括一些图形和统计输出。 在本文中,我将重点介绍使用集成嵌套 拉普拉斯近似方法的贝叶斯推理。可以估计贝叶斯 层次模型的后边缘分布。鉴于模型类型非常广泛,我们将重点关注用于分析晶格数据的空 ......
数据 数据分析 模型 层次 语言

R语言无套利区间模型:正向套利和反向套利次数、收益率分析华泰柏瑞300ETF可视化

全文链接:http://tecdat.cn/?p=31973 原文出处:拓端数据部落公众号 股指期货的套利交易有助于股指期货实现其价格发现以及风险规避的功能,因此提高套利交易的效率,对于发挥股指期货在经济发展中的作用有着重要的意义。 本文帮助客户对期货期现套利的研究。研究中主要以期货及其现货指数的数 ......
收益率 区间 收益 模型 次数

显卡驱动+cuda+cudnn+深度学习框架

安装概览 安装显卡驱动、CUDA 和 cuDNN 可能因操作系统和 GPU 型号而异,下面是一般的步骤: 下载和安装适合你 GPU 型号的显卡驱动,可以从官方网站或者 GPU 制造商的网站下载。 下载和安装适合你 CUDA 版本的 CUDA 工具包,可以从官方网站下载。 下载和安装适合你 CUDA ......
显卡驱动 显卡 框架 深度 cudnn

一个基于GPT模型实现的Git Commit信息自动生成工具

每次提交代码的时候,你是否有为如何写Commit Message而迟迟按不下提交的时刻呢?然后,死磨硬泡写了一些并提交后,又被review的小伙伴吐槽了呢?相信很多小伙伴有过这样的经历吧? 趁着最近ChatGPT那么火,就来顺手推荐一个可以用于解决这个问题的VS Code插件:vscode-gpto ......
自动生成 模型 工具 Commit 信息

思维模型以及人生愿景的设定问题

今天简单回顾了自己过去的人生,发现自己短期的人生目标已经实现。从目前的角度来看,现在确实没有什么更有价值的人生目标了,现在还是处在10年前的目标中,如果从马斯洛的需求模型来看,曾经的人生目标是处在需求最底下两层。从实际的情况来看,目前这层需求已基本实现。现在所表现出的问题,体现在第四和第三层,特别是 ......
模型 思维 人生 问题

称霸Kaggle的十大深度学习技巧

前言 是什么秘诀让新手们在短期内快速掌握并能构建最先进的DL算法?一位名叫塞缪尔(Samuel Lynn-Evans)的法国学员总结了十条经验。 本文转载自量子位 作者 | Samuel Lynn-Evans 仅用于学术分享,若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南,专注于计算机视觉的技术总结、 ......
深度 技巧 Kaggle

关于大模型对未来影响的一点看法

人们总是高估了未来一到两年的变化,低估了未来十年的变革。 比尔盖茨 近来OpenAI的GPT技术可以说在全球都带来了巨大的影响,也让大家看到了什么叫大力出奇迹。chatGPT和GPT4的能力给了大家很大的震撼,其流畅自如、逻辑清晰、出众的能力,给使用过的人都留下了深刻的印象,同时也让无数人对这项技术 ......
模型 看法

Revit BIM模型在ArcGIS Pro中的数据组织及转换成SLPK后的图层结构解析

ArcGIS Pro对Revit 数据有自己的一套分层方式。 在ArcGIS Pro中打开bim文件会发现都是按照相同的方式组织数据: 将rvt格式数据转换成SLPK格式后的数据结构(将slpk数据直接拖动到ArcGIS Pro中加载): ArcGIS 生成的SLPK格式数据将数据分为两个图层组,概 ......
模型 结构 数据 ArcGIS Revit

模型权重初始化

def weight_init(m): # 初始化权重 # print(m) if isinstance(m, torch.nn.Conv3d): n = m.kernel_size[0] * m.kernel_size[1] * m.kernel_size[2] * m.out_channels ......
权重 模型

onnx模型获取每一层的属性

import onnx # 加载ONNX模型 model_path = "model.onnx" model = onnx.load(model_path) # 遍历模型的图结构,获取每一层的节点属性 for node in model.graph.node: # 输出节点名称和类型 print(f ......
属性 模型 onnx

threejs之检测拖动模型和停止拖动模型以及鼠标缩放事件

controls.value.addEventListener('start',startEvent) controls.value.addEventListener('end', endEvent); 这样子给轨道控制器绑定事件后即可。 ......
模型 鼠标 threejs 事件

SICP:求值和环境模型(Python实现)

一个环境就是帧(frame) 的一个序列,每个帧是包含着一些绑定(bindings) 的表格。这些约束将一些变量名字关联于对应的值(在一个帧内,任何变量至多只有一个绑定)。每个帧还包含一个指针,指向这个帧的外围环境(enclosing environment)。如果由于当前讨论的目的,将相应的帧看做... ......
模型 环境 Python SICP

动手学深度学习-第3章线性神经网络

3.1线性回归 回归(regression)是能为一个或多个自变量与因变量之间关系建模的一类方法。 线性回归基于几个简单的假设: 1.自变量和因变量之间的关系是线性的 2.任何噪声都比较正常,如噪声遵循正态分布 仿射变换的特点是通过加权和对特征进行线性变换(linear transformation ......
神经网络 线性 深度 神经 网络

决战圣地玛丽乔亚Day39 -----GC、内存模型、类加载

内存模型: java内存模型定义了JVM虚拟机如何与计算机的内存进行交互。java内存模型把内存划分为两部分:主内存和工作内存。主内存共享,工作内存线程私有。 java内存模型的实现有两种:基于锁的同步和volatile、 基于锁的同步和synchronized 线程私有变量可以通过ThreadLo ......
模型 内存 Day 39 GC

深度理解Java线程池ThreadPoolExecutor

一.使用线程池的好处 1.提高系统性能和响应速度:线程池可以通过复用线程来减少线程的创建和销毁,从而减少了系统开销,提高了系统的性能和响应速度。 2.提高代码的可维护性:使用线程池可以将任务的执行与线程的创建和管理分离开来,使得代码更加清晰易懂,也更加容易维护。 3.提高代码的可复用性:线程池可以让 ......
ThreadPoolExecutor 线程 深度 Java

弹性盒子模型

弹性盒子模型(flex box) 定义 弹性盒子是CSS3的一种新的布局模式 CSS3弹性盒子是一种当页面需要适应不同的屏幕大小以及设备类型时确保元素拥有恰当的行为的布局方式 引入弹性盒子布局模型的目的是提供一种更加有效的方式来对一个容器中的子元素进行排列.对齐和分配空白空间 CSS3弹性盒内容 弹 ......
盒子 弹性 模型

tensorrt的VS props配置

版本: TensorRT-8.5.3.1.Windows10.x86_64.cuda-11.8.cudnn8.6 cuda_11.8.0_522.06_windows cudnn-windows-x86_64-8.6.0.163_cuda11-archive Zlib OpenCV 4.7.0 安装 ......
tensorrt props

谣言检测模型

GCN简述:https://blog.csdn.net/qq_43787862/article/details/113830925 (1)bi-GCN(双向) (预处理)剪边 H传播特征 根特征增强(连接上一层根节点) mean池均值化(H->S) 合并两个方向的S 计算标签y(S->y) ......
谣言 模型

:)关于transformers模型的保存与加载-|

关于transformers模型的保存与加载 两种情况, 自定义模型训练后保存, transformers预训练模型保存。 参考代码 # -*- coding: utf-8 -*- import torch from transformers import GPT2LMHeadModel from ......
transformers 模型

Windows下的深度学习环境安装

Windows下的深度学习环境安装 电脑型号:戴尔G15 GPU:RTX3060 第一步:下载anaconda 选择anaconda3 2022.10月版本最新版的windowsx86.exe版。官网下载特别慢,这里采用镜像网站 Index of /anaconda/archive/ | 北京外国语 ......
深度 Windows 环境

一文读懂软件开发从瀑布模型到DevOps的三大阶段

DevOps这个热门概念,近年来频频出现在各大技术社区。目前,DevOps处于高速增长的阶段,尤其在大企业中,DevOps受到了广泛的欢迎。随着信息技术的迅速发展,人们对于软件的需求变大以及需求产生了变化,软件开发流程也在不断迭代更替。软件开发流程经历了瀑布式开发到DevOps的三个阶段,本文就来揭 ......
瀑布 软件开发 模型 阶段 三大

cuda、cudnn、zlib 深度学习必配三件套(Windows)

无论用tensorrt,还是onnxruntime部署。这三个都得下载配置,推荐都放到相应的cuda路径里(含dll的文件夹、含lib的文件夹)。 推荐先下载tensorrt或者onnxruntime,这样可以知道所需的cuda、cudnn版本。 1、cuda(以11.8为例) 下载地址:CUDA ......
件套 深度 Windows cudnn cuda

02计算机网络模型tcp/ip

1.数据封装过程 从上到下:应用层 》传输层(进行封装,添加tcp头部) 》网络层(进行封装,添加ip头部) 》数据链路层(进行封装,添加mac头部) 》物理层(0,1) 2.数据解封装过程 从下到上:物理层(0,1) 》数据链路层(进行解封装,去掉mac头部) 》网络层(进行解封装,去掉ip头部) ......
计算机网络 模型 tcp ip

Python互联网大数据爬虫的武汉市二手房价格数据采集分析:Linear Regression模型、XGBoost模型和LightGBM模型

全文链接:http://tecdat.cn/?p=31958 原文出处:拓端数据部落公众号 分析师:Yan Liu 我国有大量的资金都流入了房地产行业,同时与其他行业有着千丝万缕的联系,可以说房地产行业对推动我国深化改革、经济发展、工业化和城市化具有不可磨灭的作用。目前对于二手房交易价格的预测主要考 ......
模型 数据 爬虫 数据采集 Regression

R语言主题模型LDA文本挖掘评估公司面临的风险领域与可视化|附代码数据

原文链接:http://tecdat.cn/?p=17996 最近我们被客户要求撰写关于主题模型LDA的研究报告,包括一些图形和统计输出。 随着越来越多的数据被数字化,获取信息变得越来越困难。我们在本文中重点关注的一个示例是评估公司面临的不同风险领域 介绍 为此,我们参考公司提交给证券交易委员会的年 ......
模型 文本 风险 领域 语言

NLP自然语言处理—主题模型LDA案例:挖掘人民网留言板文本数据|附代码数据

全文链接:tecdat.cn/?p=2155 最近我们被客户要求撰写关于主题模型LDA的研究报告,包括一些图形和统计输出。 随着网民规模的不断扩大,互联网不仅是传统媒体和生活方式的补充,也是民意凸显的地带。领导干部参与网络问政的制度化正在成为一种发展趋势,这种趋势与互联网发展的时代需求是分不开的 ▼ ......
自然语言 数据 模型 文本 留言板

基于深度学习的瓶盖检测系统(Python+YOLOv5深度学习模型+清新界面)

基于深度学习的瓶盖检测系统用于传送带或日常场景中瓶盖检测识别,提供实时瓶盖检测定位和计数,辅助瓶盖生产加工过程的自动化识别。本文详细介绍基于深度学习的瓶盖检测系统,在介绍算法原理的同时,给出Python的实现代码、训练数据集,以及PyQt的UI界面。基于YOLOv5算法实现对图像中存在的多目标进行识... ......
深度 检测系统 瓶盖 模型 界面