深度tensorrt模型
R语言和Python对copula模型Gaussian、t、Clayton 和 Gumbel 族可视化理论概念和文献计量使用情况
原文链接：http://tecdat.cn/?p=27240 原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于copula的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文包含一些直观的示例来说明 copula 理论的核心概念。以下是脚本及其各自用途的简短列表： 首先演示如何使用高斯 copula ......
调和级数枚举倍数模型
调和级数枚举倍数模型 参考博客： 算法学习笔记27：素数筛法【埃氏筛法、线性筛法】 OI&ACM]调和级数枚举倍数模型 板子(时间复杂度\(O(nlogn)\))： for(int i = 1;i<=n;i++) { for(int j = i;j<=n;j += i) { ??? } } 应用： ......
基于深度学习网络的烟雾检测算法matlab仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 基于深度学习网络的烟雾检测算法是一种端到端的检测方法，主要分为基于候选区域的二阶段目标检测器和基于回归的单阶段目标检测器两类。 基于候选区域的二阶段目标检测器的原理是，先通过训练区域候选网络（RPN）生成候选区域 ......
关于Java内存模型
（面试被问到，想到之前有个笔记，整理一下发出来。） 内存模型可以理解为在特定的操作协议下，对特定的内存或高速缓存进行读写访问的过程抽象。不同架构的物理机器可以拥有不一样的内存模型，而Java虚拟机也有自己的内存模型。 Java内存模型（Java Memory Model，JMM）是来屏蔽各种硬件和操 ......
聊一聊深度学习中的调参技巧？
转自这里： http://www.imooc.com/article/305024 作者为 会写代码的好厨师 本期问题 能否聊一聊深度学习中的调参技巧？ 我们主要从以下几个方面来讲. 1. 深度学习中有哪些参数需要调？ 2. 深度学习在什么时候需要动用调参技巧？又如何调参？ 3. 训练网络的一般过程 ......
生产效率的革新：腾讯混元大模型实测！
自从年初以ChatGPT为代表的人工智能大模型爆火之后，市场上随之出现了很多大模型相关的工具。作为一个IT行业的技术人员，肯定不会放过这种对新技术尝鲜的机会。 最近腾讯推出了自己的大模型：混元。目前刚开始内测，为此我特意找认识的腾讯小伙伴帮我开通了内测资格，提前体验了一下腾讯的混元大模型在实际工作中 ......
12_二叉树的最小深度
二叉树的最小深度 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。 说明：叶子节点是指没有子节点的节点。 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, ......
三维模型的顶层合并构建的纹理压缩与抽稀关键技术分析
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，... ......
带你了解大语音模型的前世今生
大规模语言模型（Large Language Models，LLM），也称大规模语言模型或大型语言模型，是一种由包含数百亿以上参数的深度神经网络构建的语言模型，使用自监督学习方法通过大量无标注文本进行训练。 ......
如何在langchain中对大模型的输出进行格式化
简介 我们知道在大语言模型中, 不管模型的能力有多强大，他的输入和输出基本上都是文本格式的，文本格式的输入输出虽然对人来说非常的友好，但是如果我们想要进行一些结构化处理的话还是会有一点点的不方便。 不用担心，langchain已经为我们想到了这个问题，并且提出了完满的解决方案。 langchain中 ......
PubMedBERT:生物医学自然语言处理领域的特定预训练模型
今年大语言模型的快速发展导致像BERT这样的模型都可以称作“小”模型了。Kaggle LLM比赛LLM Science Exam 的第四名就只用了deberta，这可以说是一个非常好的成绩了。所以说在特定的领域或者需求中，大语言模型并不一定就是最优的解决方案，“小”模型也有一定的用武之地，所以今天我 ......
Walrus 0.4发布：单一配置、多态运行，体验下一代应用交付模型
全新应用模型上线一仅需单一配置，即可在多种模态的基础设施及环境中运行包括应用服务及周边依赖资源在内的完整应用.. ......
熵模型-为什么使用条件概率优于个元素独立的全分解模型？
熵模型 论文<VARIATIONAL IMAGE COMPRESSION WITH A SCALE HYPERPRIOR 提出使用超先验，来捕获潜在表示的超先验。 追根溯源发现：在香农的通信理论中给出数学解释 即，使用联合分布比独立分布更优 如果有先验的信息，对后续编码而言其不确定性会更小，从而获得 ......
UML模型图之类图——以图书馆管理系统为例
UML模型图中类图是依据系统结构从静态观点描述系统的视图，它定义系统中的对象和类及类之间的关系，以及类的内部结构，即类的属性和操作。 通过分析图书管理系统的用例模型和系统功能需求，作为借阅者(Borrower)需要有查书、借书、还书的行为(BorrowerInf)，老师(Teacher)和学生(St ......
大模型训练过程中用到的 gpt_merge.txt和gpt_vocab.json是干什么用的？
下面这边文章讲的非常清晰，原文链接：https://blog.csdn.net/ljp1919/article/details/113616226 ......
使用xgboost的c接口推理模型
title: 使用xgboost的c接口推理模型 banner_img: https://cdn.studyinglover.com/pic/2023/07/b5c4ecf9aa476ca1073f99b22fe9605e.jpg date: 2023-9-10 21:10:00 categorie ......
关于人工智能算法的深度思考（总结）
1、神经元其实并不神奇，神奇的是它以某种相互联系的方式，可以在训练得到答案并核对答案后，立即对所走的路径上的权重进行更新（反向传播），更新的依据是答案误差大小，误差大则更新也大，误差小则更新就小。 所走路径：所有单次训练被激活的神经元的组合。 2、根据1，我们完全可以重新设计更好的神经元和神经网络， ......
pua大模型
title: pua大模型 banner_img: https://cdn.studyinglover.com/pic/2023/11/462f0f061d2455543e003066b11b873c.webp date: 2023-11-19 11:12:00 这两天看到了一个论文Large La ......
xgboost模型序列化存储并推理
title: xgboost模型序列化存储并推理 banner_img: https://cdn.studyinglover.com/pic/2023/07/9482f9fe9617825162494635a1b7f460.jpg date: 2023-9-7 15:03:00 categories ......
发布/订阅模型
可以看到，在订阅模型中，多了一个exchange角色，而且过程略有变化： Publisher：生产者，也就是要发送消息的程序，但是不再发送到队列中，而是发给X（交换机） Exchange：交换机，图中的X。一方面，接收生产者发送的消息。另一方面，知道如何处理消息，例如递交给某个特别队列、递交给所有队 ......
供应链设施选址模型——Python实现
选址问题是运筹学中非常经典的问题。选址问题是指在确定选址对象，选址目标区，成本函数以及存在何种约束条件的前提下，以总物流成本最低或总服务最优或社会效益最大化为总目标，以确定物流系统中物流节点的数量、位置，从而合理规划物流网络结构。设施选址问题（Facility Location Problem）自2 ......
摄像机模型
title: 摄像机模型 banner_img: https://drive.studyinglover.com/api/raw/?path=/photos/blog/background/1679396994125.png date: 2022-12-29 21:47:00 categories: ......
LeetCode 354. (经典问题) 俄罗斯套娃信封问题 (俄罗斯套娃模型 + 最长下降子序列
package leetcode; import java.util.Arrays; public class lec154 { /** * 首先是思路来源 : https://leetcode.cn/problems/russian-doll-envelopes/solutions/19681/z ......
zemax导入外部模型
一：在三维软件（Catia、Solidworks）中绘制实体，将文件转存为STP格式（其他格式也可以，放到不同文件夹里面就行）。提前将此文件放入Zemax安装包的文件中，例如：C:\Users\59118\Documents\zemax\OBJECTS\CADFiles\.STP。 二：在Zemax ......
day05 K8S网络组件的深度剖析 (1.10.1 -1.10.3)
一、K8S网络组件的深度剖析上 1、认识Flannel Flannel是专为kubernetes 定制的三层网络解决方案，主要用于解决容器的跨主机通信问题 优势： kubernetes 发行版都可以默认安装Flannel 容器安装和配置 中小型网络架构首选 不需要专用的数据存储 劣势： 性能损耗高 ......
数据分享|Eviews用ARIMA、指数曲线趋势模型对中国进出口总额时间序列预测分析
全文链接：https://tecdat.cn/?p=34361 原文出处：拓端数据部落公众号 研究的背景及意义 众自20世纪80年代至今，随着改革开放的深入以及中国最终加入WTO，我国的对外贸易实现了跨越式的发展，中国已经成为世界第一大出口国和第二大进口国，中国经济对世界经济做出了重大贡献。与此同时 ......
空间三维模型的编码结构光方法实现：基于EinScan-S软件
本文介绍基于EinScan-S软件，实现编码结构光方法的空间三维模型重建的具体操作。 目录1 相关原理1.1 编码结构光成像原理1.2 编码结构光编码方式1.3 编码结构光与侧影轮廓方法比较1.4 编码结构光方法流程2 三维模型制作2.1 防晒霜罐三维模型制作2.1.1 前期准备工作2.1.2 软件 ......
PyTorch团队重写「分割一切」模型，比原始实现快8倍
前言 我们该如何优化 Meta 的「分割一切」模型，PyTorch 团队撰写的这篇博客由浅入深的帮你解答。 本文转载自机器之心 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、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程 ......
自动编码器（Autoencoders）和序列到序列（Sequence-to-Sequence）模型区别
核心区别 应用范围：自动编码器主要用于数据的压缩、重建和特征提取，而序列到序列模型用于处理序列数据，特别是在输入和输出都是长度可变的序列的情况下。 数据处理方式：自动编码器处理固定大小的输入和输出，而序列到序列模型处理的输入和输出通常是长度可变的序列。 任务类型：自动编码器更多用于无监督学习任务，而 ......
LLMLingua:集成LlamaIndex，对提示进行压缩，提供大语言模型的高效推理
大型语言模型(llm)的出现刺激了多个领域的创新。但是在思维链(CoT)提示和情境学习(ICL)等策略的驱动下，提示的复杂性不断增加，这给计算带来了挑战。这些冗长的提示需要大量的资源来进行推理，因此需要高效的解决方案，本文将介绍LLMLingua与专有的LlamaIndex的进行集成执行高效推理。 ......