理论 分布式 模型 事务
1.9 Rotated Multi-Scale Interaction Network for Referring Remote Sensing Image Segmentation 基于语义分割遥感图像的模型
Rotated Multi-Scale Interaction Network for Referring Remote Sensing Image Segmentation 参考遥感图像分割的旋转多尺度交互网络 参考遥感图像分割 (RRSIS)是一个新的挑战，它结合了计算机视觉和自然语言处理，通过 ......
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 ......
分布式机器学习的故事：Docker改变世界
分布式机器学习的故事：Docker改变世界 Docker最近很火。Docker实现了“集装箱”——一种介于“软件包”和“虚拟机”之间的概念——并被寄予厚望，以期革新Internet服务以及其他大数据处理系统的开发、测试、和部署流程。 为了使用Docker，需要了解不少工具及其设计思路；而这些工具的文 ......
TCC事务模式使用
整体机制 TCC模式采用的也是两阶段提交的模型，区别于AT和XA模式，TCC模式的两阶段需要自定义实现，不依赖于数据库的事务模型和协议。 机制示例图 工作机制 TCC模式客户端使用时需要分try、commit、cancel三个部分： try:检查预留资源 commit：执行真正业务的提交 Cance ......
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 ......
中间件 ZK分布式专题与Dubbo微服务入门 4-8 权限acl详解，acl的构成-scheme与id
0 课程地址 https://coding.imooc.com/lesson/201.html#mid=12704 1 重点关注 1.1 权限的构成 权限字符串缩写 crdwa CREATE:创建子节点 READ:获取节点/子节点 WRITE:设置节点数据 DELETE:删除子节点 ADMIN:设置 ......
中间件 ZK分布式专题与Dubbo微服务入门 4-9 acl的构成-permissions
0 课程地址 https://coding.imooc.com/lesson/201.html#mid=12705 1 重点关注 1.1 权限的构成 权限字符串缩写 crdwa CREATE:创建子节点 READ:获取节点/子节点 WRITE:设置节点数据 DELETE:删除子节点 ADMIN:设置 ......
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 ......
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 ......
中间件 ZK分布式专题与Dubbo微服务入门 4-6 子节点watcher事件
0 课程地址 https://coding.imooc.com/lesson/201.html#mid=12702 1 重点关注 1.1 子节点如何添加watch stat /imooc watch 不存在的节点，可以用该命令，多用于新增 get /imooc watch 修改删除节点，子节点增删等 ......
unity3d修改模型位置
using System.Collections; using System.Collections.Generic; using UnityEngine; public class VCCameraWorkerController : MonoBehaviour { public Vector3 ......
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 ......
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 ......
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 ......
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 ......
R软件文本挖掘分析服装公司职位要求数据和分布地理可视化
全文链接：https://tecdat.cn/?p=34793 原文出处：拓端数据部落公众号 随着数据时代的到来，大数据分析已成为企业和研究机构决策的重要依据。特别是在人力资源管理领域，对职位要求数据的深入挖掘和分析，对于理解行业趋势、优化招聘策略以及提升组织绩效具有重要意义。本文将帮助客户利用R软 ......
3. Mybatis 事务和Spring事务关系
3. Mybatis 事务和Spring事务关系 Mybatis事务和Spring事务的沟通桥梁就是 TransactionSynchronizationManager。 Mybatis ->TransactionSynchronizationManager 我们先看一下mybatis是如何和Tra ......
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 ......
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。 ......
作业2 分布式文件系统HDFS
一. 单选题（共10题，20分） 1. (单选题, 2分)分布式文件系统指的是什么？ A. 把文件分布存储到多个计算机节点上，成千上万的计算机节点构成计算机集群 B.用于在Hadoop与传统数据库之间进行数据传递 C. 一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统 D. 一种高吞吐 ......
作业3 分布式数据库HBase
一. 单选题（共7题，14分） 1. (单选题, 2分)下列选项中，关于HBase和BigTable的底层技术对应关系，哪个是错误的？ A. GFS与HDFS相对应 B. MapReduce与Hadoop MapReduce相对应 C. GFS与Zookeeper相对应 D. Chubby与Zook ......
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 ......
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 ......
中间件 ZK分布式专题与Dubbo微服务入门 4-5 set与delete命令的使用
0 课程地址 https://coding.imooc.com/lesson/201.html#mid=12701 1 重点关注 1.1 如何添加watch stat /imooc watch 不存在的节点，可以用该命令，多用于新增 get /imooc watch 修改删除节点等，可以用该命令 z ......
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 ......
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 ......
面试官：分布式锁最终解决方案是RedLock吗？为什么？
RedLock 是 Redis 分布式锁的一种实现方案，由 Redis 的作者 Salvatore Sanfilippo 提出。 RedLock 算法旨在解决单个 Redis 实例作为分布式锁时可能出现的单点故障问题，通过在多个独立运行的 Redis 实例上同时获取锁的方式来提高锁服务的可用性和安全 ......
【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 ......
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 ......