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深度学习模型部署TensorRT为何如此优秀？

一、前言 PyTorch模型的高性能部署问题，主要关注两个方面：高度优化的算子和高效运行计算图的架构和runtime。python有快速开发以及验证的优点，但是相比C++来说速度较慢而且比较费内存，一般高性能场景都是使用C++去部署，尽量避免使用python环境。 TensorRT为什么那么快，因为 ......
深度 TensorRT 模型

SpringBoot中使用单例模式+ScheduledExecutorService实现异步多线程任务(若依源码学习)

场景 若依前后端分离版手把手教你本地搭建环境并运行项目： https://blog.csdn.net/BADAO_LIUMANG_QIZHI/article/details/108465662 设计模式-单例模式-饿汉式单例模式、懒汉式单例模式、静态内部类在Java中的使用示例： https://b ......
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EF First 生成数据模型

//创建目录：mkdir EFCoreScaffoldexample//进入目录：cd EFCoreScaffoldExample//创建控制台项目：dotnet new console//添加依赖：dotnet add package Microsoft.EntityFrameworkCore.S ......
模型 数据 First EF

使用PyTorch实现混合专家(MoE)模型

Mixtral 8x7B 的推出在开放 AI 领域引发了广泛关注，特别是混合专家（Mixture-of-Experts：MoEs）这一概念被大家所认知。混合专家(MoE)概念是协作智能的象征，体现了“整体大于部分之和”的说法。MoE模型汇集了各种专家模型的优势，以提供更好的预测。它是围绕一个门控网络 ......
模型 PyTorch 专家 MoE

记录下在linux部署大语言模型和聊天服务、简历服务等

1、弄清楚外网、内网的区别 2、宝塔面板的使用。 命令行输入 bt 、 bt default（本质是linux开了个端口服务用于宝塔管理服务、代理服务等） 3、netstat -tuln 查看正在运行的端口。 4、服务都启动之后，用宝塔代理相关端口 ， 使用 ufw 、 iptables、 fire ......
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电商全平台价格比较网站 All In One

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unity3d修改模型位置

using System.Collections; using System.Collections.Generic; using UnityEngine; public class VCCameraWorkerController : MonoBehaviour { public Vector3 ......
模型 位置 unity3d unity3 unity

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 ......
模型 方法 Omics

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 ......
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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 ......
训练营 书生 实战 模型 笔记

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 ......
非线性 空气污染 死亡率 发病率 示例

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 ......
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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。 ......
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Vue——实现购物车的增减与价格统计

呈现效果： 第一步：引入vue与bootstrap的CDN <script src="./js/vue.js"></script> <link rel="stylesheet" href="https://cdn.bootcdn.net/ajax/libs/twitter-bootstrap/3.4 ......
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Godot引擎源码编译

# 安装python Scons插件pip install Scons # clone仓库git clone https://github.com/godotengine/godot.gitcd godot# 切换到稳定发布版本git checkout 4.1.1-stable# 编译并生成godo ......
源码 引擎 Godot

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 ......
模型 向量 编码 技术 LSTM

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 ......
视角 Sparse4D 模型 Sparse4 Sparse

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 ......
funtionCalling RAG 模型

many=True源码分析，局部全局钩子源码解析

1 many=True -__init__ >一路找到了BaseSerializer 》__new__决定了生成的对象是谁 2 入口是is_valid() 》BaseSerializer--》is_valid 》self._validated_data = self.run_validation(s ......
源码 钩子 全局 局部 many

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 ......
序列 模型

开源算命网站源码php搭建下载|占卜运势付费测算源码系统开发

占卜算命是人类历史上流传下来的一种古老的文化和传统。人们常常追寻各种吉凶祸福的预测和解读，以求知己知彼，预测未来，寻找人生的方向和答案。随着科技的发展，人们开始利用计算机编程和算法来开发占卜算命的相关工具。本文将探讨占卜算命源码开发的方法和技术。 一、源码开发背景和原理 占卜算命的起源可以追溯到古代 ......
源码 运势 系统 网站 php

Apache一键源码编译安装脚本(CentOS7、8）

测试环境 CentOS7.9.2009、 CentOS8.5.2111 #!/bin/bash # install httpd scripts # 将apache版本号定义为变量 VER=2.4.58 # 先安装必要的工具, 其中bzip2和gzip用于解压源码包, 如果源码包下载的是bz2,只安装 ......
脚本 源码 CentOS7 Apache CentOS

【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 ......
Relational Zero-Shot Knowledge Learning Language

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 ......
模型 雪花 amp

zookeeper源码(05)数据存储

本文详细分析一下zookeeper的数据存储。 ZKDatabase 维护zookeeper服务器内存数据库，包括session、dataTree和committedlog数据，从磁盘读取日志和快照后启动。 关键字段 // 数据节点树 protected DataTree dataTree; pro ......
zookeeper 源码 数据 05

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 ......
组织架构 内核 架构 源码 03

01_编译Linux源码

编译Linux源码 进入源码目录 /usr/src 从当前机器的启动目录拷贝配置信息到源代码目录。这步操作的意思是我们编译内核的配置采用用当前环境一致的配置 cp -v /boot/config-$(uname -r) .config 可以通过如下命令启动配置界面 make menuconfig s ......
源码 Linux 01

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 ......
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Python中TensorFlow的长短期记忆神经网络(LSTM)、指数移动平均法预测股票市场和可视化|附代码数据

原文链接：http://tecdat.cn/?p=23689 最近我们被客户要求撰写关于LSTM的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文探索Python中的长短期记忆（LSTM）网络，以及如何使用它们来进行股市预测 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 在本文中，你将看到如何使用一个被称为 ......
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从源码分析 MySQL 身份验证插件的实现细节

最近在分析ERROR 1045 (28000): Access denied for user 'root'@'localhost' (using password: YES)这个报错的常见原因。 在分析的过程中，不可避免会涉及到 MySQL 身份验证的一些实现细节。 加之之前对这一块就有很多疑问， ......
源码 插件 细节 身份 MySQL
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