源码 模型 目标yolov5

字节微服务HTTP框架Hertz使用与源码分析|拥抱开

首页 登录 字节微服务HTTP框架Hertz使用与源码分析|拥抱开源 白泽z 2022-09-013,421 关注 一、前言 Hertz[həːts] 是一个 Golang 微服务 HTTP 框架,在设计之初参考了其他开源框架 fasthttp、gin、echo 的优势, 并结合字节跳动内部的需求, ......
字节 源码 框架 Hertz HTTP

cleaning of llm corpus 大模型语料清洗

cleaning of llm corpus 大模型语料清洗 数据是人工智能领域发展的基础要素之一。随着大规模预训练模型及相关技术不断取得突破,在相应研究中使用高效数据处理工具提升数据质量变得越来越重要。llm_corpus_quality集成了包含清洗、敏感词过滤、广告词过滤、语料质量自动评估等功 ......
语料 cleaning 模型 corpus llm

Eloquent 模型使用详解 Has One Through 远程一对一

远程一对一也好,经过型,穿过型一对一也好,都能表示这种模型的关联方式:一种非直接的关系定义 这里使用官方的例子:👩‍🔧修理工,🚗车,👨‍💼车主来说明 上下文解释 👩‍🔧修理工 mechanics 负责维修 👨‍💼车主 owners 的 🚗车 cars,这里假设一个车主只有一张车, ......
一对一 Eloquent 模型 Through Has

AQS源码解析

AQS 结构特性 内部包含 Node、ConditionObject 静态内部类,Node 用来存储没竞争到锁的线程状态、CondidtionObject 是对条件变量的封装; volatile int state 变量记录锁的状态,1 表示锁被持有、0 表示锁被释放,同时对应三个方法来更改/获取锁 ......
源码 AQS

从Bitcask存储模型谈超轻量级KV系统设计与实现

本文从从Bitcask存储模型讲起,谈轻量级KV系统设计与实现。从来没有最好的K-V系统,只有最适合应用业务实际场景的系统,做任何的方案选择,要结合业务当前的实际情况综合权衡,有所取有所舍。 ......
超轻量 模型 Bitcask 系统

开发篇1:使用原生api和Langchain调用大模型

对大模型的调用通常有以下几种方式:方式一、大模型厂商都会定义http风格的请求接口,在代码中可以直接发起http请求调用;方式二、在开发环境中使用大模型厂商提供的api;方式三、使用开发框架Langchain调用,这个就像java对数据库的调用一样,可以直接用jdbc也可以使用第三方框架,第三方框架 ......
Langchain 模型 api

darknet-yolov4训练自己的模型记录

最近又整了一块jetson nano的板子,就拿过来正好用一下,这个跑yolo还是很有用的,这里也记录一下过程。 1、jetson nano变化 之前也玩过jetson nano,但是最近却发现这个nano和之前的不一样了,是这样的 就是原来都是sd卡烧录,但是这个是emmc了 最大的区别就是原来使 ......
darknet-yolov 模型 darknet yolov

扩散模型

有不少介绍扩散模型的资料,其中"Understanding Diffusion Models: A Unified Perspective"论文是我读到的解释最详细也是最易于理解的一个。 数学符号 用粗体字母表示向量, 如\( \mathbf{x}, \mathbf{z}\) 用字母\(\mathb ......
模型

短视频系统源码,如何限制视频分辨率?

导言: 在短视频系统源码的许多场景下,我们需要确保用户上传的视频满足一定的分辨率要求,以保证在后续的处理中能够获得良好的视觉效果。在短视频系统源码开发时需要对用户上传的视频分辨率进行限制,以确保页面加载和播放的性能。 技术实现步骤: 1、创建视频元素和 Canvas: const video = d ......
视频系统 视频 源码 分辨率 系统

一对一直播系统源码,后台管理系统权限控制方案

纯前端控制 前端写死配置文件,通过用户角色信息判断是否有权限。 例如 const anth = { 'admin': { //路由权限,如果路由权限为false/undefined则整个页面无权限 // 如果路由权限为true,则拥有全部路由下操作的权限 '/home': true, '/base/ ......
系统 一对一 源码 后台 管理系统

机器学习-概率图模型系列-隐含马尔科夫模型-33

目录1. Hidden Markov Model2. HMM模型定义 注:参考链接 https://www.cnblogs.com/pinard/p/6945257.html 1. Hidden Markov Model 隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model,以下简称HMM)是比较 ......
模型 概率 机器 33

通过 KernelUtil.dll 劫持 QQ / TIM 客户端 QQClientkey / QQKey 详细教程(附源码)

由于 QQ 9.7.20 版本后已经不能通过模拟网页快捷登录来截取 QQClientkey / QQKey,估计是针对访问的程序做了限制,然而经过多方面测试,诸多的地区、环境、机器也针对这种获取方法做了相应的措施,导致模拟网页快捷登录来截取数据被彻底的和谐,为了解决这个问题我们只能更改思路对 Ker... ......

[Maven] 02 - POM模型与常见插件

POM 模型 1 依赖关系 Maven 一个核心的特性就是依赖管理。当我们处理多模块的项目(包含成百上千个模块或者子项目),模块间的依赖关系就变得非常复杂,管理也变得很困难。针对此种情形,Maven 提供了一种高度控制的方法。 通俗理解: 依赖谁就是将谁的 jar 包添加到本项目中。可以依赖中央仓库 ......
插件 模型 常见 Maven POM

如何开发医疗保险欺诈识别监测模型中的模型选择与构建?

开发医疗保险欺诈识别监测模型时,选择合适的模型和构建有效的模型是至关重要的。以下是一些建议: 模型选择: 逻辑回归: 适用于线性关系,简单、快速,容易解释。 决策树和随机森林: 能够处理非线性关系,对异常值和噪声相对鲁棒,易于解释。 支持向量机(SVM): 在高维空间中表现良好,对于复杂的非线性关系 ......
模型 医疗保险 医疗

如何开发医疗保险欺诈识别监测模型中的模型训练与调优?

医疗保险欺诈识别模型的训练与调优是一个关键的步骤,它直接影响模型的性能。以下是一些建议: 1. 数据准备与预处理: 数据清理: 处理缺失值、异常值,确保数据的质量。 特征工程: 提取有助于欺诈检测的特征,可能需要与领域专家一起进行。 数据平衡: 处理正负样本不平衡,可以考虑欠采样、过采样或使用权重调 ......
模型 医疗保险 医疗

如何开发医疗保险欺诈识别监测模型中的特征工程?

在开发医疗保险欺诈识别监测模型时,特征工程是一个关键的步骤,它有助于提取、转换和选择最相关的特征,以改善模型的性能。以下是在开发医疗保险欺诈识别监测模型时进行特征工程的一些建议: 基本特征提取: 提取基本的医疗保险相关特征,如就医次数、就医地点、就医科室、医疗费用等。 时序特征: 如果数据包含时间信 ......
医疗保险 模型 特征 医疗 工程

医疗保险欺诈识别监测模型分析

以下是开发医疗保险欺诈识别监测模型的一般性步骤: 数据集分析与预处理: 对给定的16000条数据集进行初步分析,了解数据的结构、特征。 进行数据清洗,处理缺失值、异常值等。 进行多维特征信息分析,以了解医疗保险欺诈的潜在特征。 特征工程: 提取能够描述医疗保险欺诈的特征因子集合。这可能需要领域专业知 ......
医疗保险 模型 医疗

开发医疗保险欺诈识别监测模型如何进行数据集分析与预处理

数据集加载: 使用工具如Pandas库加载数据。使用pd.read_csv()等函数加载数据集到DataFrame。 初步数据探索: 使用head()、info()、describe()等方法查看数据的前几行、基本信息和统计摘要。 使用shape属性获取数据集的大小。 处理缺失值: 使用isnull ......
医疗保险 模型 医疗 数据

1.12_redis 的存取在最后 晚上_浙江本地环境的header不能用线上的_header中host和refer分别代表什么意思?_模型的save()参数是数组怎么理解?

方便点1: 问题: 为什么这个浙江的这个线上的header用到本地就不行,而熊师爷的这个却可以? 线上的 header中的host 本地的 header中的host 根据上面弄得对照关系 header中host和refer分别代表什么意思? 活1: 分析如下: 上面分析出现的问题:既然只统计:开业状 ......
header 数组 模型 意思 参数

UE5: UpdateOverlap - 从源码深入探究UE的重叠触发

前言 出于工作需要和个人好奇,本文对UE重叠事件更新的主要函数UpdateOverlaps从源码的角度进行了详细的分析,通过阅读源码,深入理解重叠事件是如何被触发和更新的。 解决问题 阅读本文,你将得到至少以下问题的答案: BeginComponentOverlap和EndComponentOver ......
UpdateOverlap 源码 UE5 UE

POT超阈值模型和极值理论EVT分析|附代码数据

全文链接:http://tecdat.cn/?p=16845 最近我们被客户要求撰写关于极值理论的研究报告,包括一些图形和统计输出。 本文依靠EVT对任何连续分布的尾部建模。尾部建模,尤其是POT建模,对于许多金融和环境应用至关重要 POT模型其主要动机是为高洪水流量的概率模型提供实用工具。但是,E ......
极值 阈值 模型 理论 代码

imx8mm nxp 恩智浦 uboot 源码官网

之前的网址已经不能用了。 https://source.codeaurora.org/external/imx/imx-manifest 新的网址到了 github 上。 这个网址。 https://github.com/nxp-imx 然后可以下载对应版本的uboot . ......
源码 imx8mm uboot imx8 imx

从工程化角度,详解鹏程·脑海大模型训练过程

从工程化的角度,对鹏城.脑海大模型训练语料处理、模型训练优化、模型应用等方面做出了全面详细的经验分享。 ......
模型 脑海 角度 过程 工程

djcelery 源码

一、三个模型表源码 模型表分别是: TaskMeta、TaskSetMeta、PeriodicTasks djcelery模块三个模型表的源码,定义了一些模型类用于存储任务的元数据和定时任务的信息。 #1 TaskMeta是用于存储任务结果和状态的模型类。它包含以下字段: task_id:任务的唯一 ......
源码 djcelery

人工智能应用的“繁花时代”,各大企业何以破局AI模型挑战

​ AI技术的崛起,为各行业发展带来巨大变革和超强的创新潜力。然而,各大企业在拥抱AI的进程中并非一路坦途,“繁花盛开”的背后隐藏着AI模型生产与管理环节的诸多痛点。 先来看看部分金融企业在人工智能技术的应用现状:工商银行运用超过2200个智能模型,通过OCR技术实现支票、业务委托书等业务凭证要素的 ......
人工智能 繁花 人工 模型 智能

【OpenVINO】基于 OpenVINO Python API 部署 RT-DETR 模型

RT-DETR是在DETR模型基础上进行改进的,一种基于 DETR 架构的实时端到端检测器,它通过使用一系列新的技术和算法,实现了更高效的训练和推理,我们将将在Python、C++、C# 三个平台实现OpenVINO 部署RT-DETR模型实现深度学习推理加速, 在本文中,我们将首先介绍基于 Ope... ......
OpenVINO 模型 RT-DETR Python DETR

开源彩虹易支付源码usdt最新版/聚合支付码支付源码usdt支付系统插件即时到账

随着移动互联网的快速发展,手机支付已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。作为一种便捷、快速、安全的支付方式,易支付在市场上逐渐崭露头角。为了满足用户需求,越来越多的企业开始研发易支付源码,以便快速构建自己的支付平台。 易支付源码是一套可供企业或个人定制的支付系统代码。通过购买易支付源码,企业可以快 ......
源码 usdt 最新版 插件 系统

综合评价模型

层次分析法(AHP)(太主观) 。。。 熵权法(客观定权) 秩和比法 ......
模型

LinkedList源码阅读

目录简介例子继承结构代码分析成员变量方法总结参考链接 本人的源码阅读主要聚焦于类的使用场景,一般只在java层面进行分析,没有深入到一些native方法的实现。并且由于知识储备不完整,很可能出现疏漏甚至是谬误,欢迎指出共同学习 本文基于corretto-17.0.9源码,参考本文时请打开相应的源码对 ......
LinkedList 源码

聊聊ChatGLM-6B源码分析(二)

基于ChatGLM-6B第一版,要注意还有ChatGLM2-6B以及ChatGLM3-6B 转载请备注出处:https://www.cnblogs.com/zhiyong-ITNote/ ChatGLMPreTrainedModel 官方的描述是 处理权重初始化的抽象类,以及下载和加载预训练模型的接 ......
源码 ChatGLM 6B
共6170篇  :1/206页 首页上一页1下一页尾页