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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 ......
模型 团队 PyTorch

2023-2024-1-20231317计算机基础与程序设计学习第九周总结

作业信息 这个作业属于哪个课程 <班级的链接>(如2023-2024-1-计算机基础与程序设计) 这个作业要求在哪里 <作业要求的链接>(如2023-2024-1计算机基础与程序设计第九周作业) 这个作业的目标 <《计算机科学概论第10,11章 》《C语言程序设计第8章》> 作业正文 https:/ ......

自动生成接口文档操作手册

API 文档自动化生成 版本说明 实测仅适用于 Spring 2.x 版本,Spring 3 需要额外配置 后端 创建一个 Spring Web 项目 项目初始化 src main java com.example config Knife4jConfig.java entity Entity.ja ......

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。 ......
LlamaIndex LLMLingua 模型 语言

人工智能概述之06模型评估

机器学习模型评估是确保模型性能良好并能泛化到新数据的关键步骤。下面是一些机器学习模型评估的详解、最佳实践和示例: 1. 评估指标: 1.1 分类问题: 准确度(Accuracy): 正确预测的样本数除以总样本数。 精确度(Precision): 正类别预测正确的样本数除以所有被预测为正类别的样本数。 ......
人工智能 人工 模型 智能

深入了解RC4 Drop加密技术

一、引言 在网络安全领域,加密技术始终是重中之重。随着计算机技术的发展,加密算法也在不断更新换代。RC4(Rivest Cipher 4)加密算法因其高效、简洁的特性,在信息安全领域得到了广泛的应用。本文将详细介绍RC4加密算法,并重点分析其在Drop加密技术中的应用。 RC4Drop加密解密 -- ......
技术 Drop RC4 RC

大数据技术测验

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数据 技术

计算机组成与设计++硬件软件接口(原书第5版)PDF 高清中文版+英文原版

为什么推荐先阅读这本书呢? 众所周知软件行业发展变化太快了。 学习应用层的各种语言、框架,好比在练拳法招式,可以短期给予你回报, 而深入学习“底层知识”,就是在练扎马步、核心肌肉力量,是在提升你自己的“根骨”和“资质”。 正所谓“练拳不练功,到老一场空”。 如果越早去弄清楚计算机的底层原理,在你的知 ......
高清 原版 中文版 接口 硬件

Springboot开发的应用为什么这么占用内存

Springboot开发的应用为什么这么占用内存 Java的原罪 Java 程序员比 c或者是c++程序员相比轻松了很多. 不要管理繁杂的内存申请与释放,也不用担心因为忘记释放内存导致很严重的内存泄漏. 因为JAVA使用GC 垃圾回收的机制实现了内存的自动管理. 自凡是自动管理, 就需要有单独的内存 ......
Springboot 内存

Linux计划任务Crontab 在线生成器

https://crontab.guru/ 例子 https://crontab.guru/#1_0_1_*_* 表示:“At 00:01 on day-of-month 1.” ......
生成器 任务 Crontab Linux

20211128《信息安全系统设计与实现》第十三章学习笔记

一、任务内容 自学教材第13章,提交学习笔记(10分) 1. 知识点归纳以及自己最有收获的内容,选择至少2个知识点利用chatgpt等工具进行苏格拉底挑战,并提交过程截图,提示过程参考下面内容 (4分) “我在学习XXX知识点,请你以苏格拉底的方式对我进行提问,一次一个问题” 核心是要求GPT:“请 ......
20211128 笔记 系统 信息

【行行AI公开课】AIGC从模型到落地:促进技术落地与产业变革

11月26日北京大学的北大创新学社将举行“AI-FUSION”系列活动第十期。北大创新学社是北京大学团委和光华管理学院团委指导成立,是2023HICOOL全球创业者峰会唯一受邀参展的高校社团。“首都高校创新创业大赛”发起方及主办单位。“AI-FUSION”是AI创投部人工智能行业社群打造的系列活动, ......
模型 产业 技术 AIGC

深度学习模型训练并行问题

并行这个概念一方面是是加快模型训练,一方面是解决显存不够的问题的并行策略 数据并行(最常用的),即每张卡上都放一个完整的模型,主要用于单机多卡的数据并行。 模型并行,将模型的不同部分进行手动的分割,然后分别放在不同的卡上。注意,模型要放在卡上不光是需要保存模型参数,因为模型训练过程中不仅涉及数据一层 ......
深度 模型 问题

实验1:UML与面向对象程序设计原则

实验1:UML与面向对象程序设计原则 本次实验属于模仿型实验,通过本次实验学生将掌握以下内容: 1、掌握面向对象程序设计中类与类之间的关系以及对应的UML类图; 2、理解面向对象程序设计原则。 [实验任务一]:UML复习 阅读教材第一章复习UML,回答下述问题: 面向对象程序设计中类与类的关系都有哪 ......
程序设计 对象 原则 程序 UML

爱芯元智AX650N部署yolov8s 自定义模型

爱芯元智AX650N部署yolov8s 自定义模型 本博客将向你展示零基础一步步的部署好自己的yolov8s模型(博主展示的是自己训练的手写数字识别模型),本博客教你从训练模型到转化成利于Pulsar2 工具量化部署到开发板上 训练自己的YOLOv8s模型 准备自定义数据集 数据集结构可以不像下面一 ......
模型 yolov8s yolov8 yolov 650N

Spring5学习随笔-纯注解开发、YML详解

学习视频:【孙哥说Spring5:从设计模式到基本应用到应用级底层分析,一次深入浅出的Spring全探索。学不会Spring?只因你未遇见孙哥】 7.四维一体的开发思想 1.什么是四维一体 Spring开发一个功能的4种形式,虽然开发方式不同,但是最终效果都是一样的。 基于schema 基于特定功能 ......
注解 随笔 Spring5 Spring YML

2023-2024-1 20231320 《计算机基础与程序设计》第九周学习总结

2023-2024-1 20231320 《计算机基础与程序设计》第九周学习总结 作业信息 这个作业属于哪个课程 <班级的链接>(2023-2024-1 计算机基础与程序设计) 这个作业要求在哪里 <作业要求的链接>(2022-2023-1计算机基础与程序设计第九周作业) 这个作业的目标 <自学《计 ......

2023-2024-1 20211306 密码系统设计与实现课程学习笔记11

20211306 密码系统设计与实现课程学习笔记11 任务详情 自学教材第13章,提交学习笔记 知识点归纳以及自己最有收获的内容,选择至少2个知识点利用chatgpt等工具进行苏格拉底挑战,并提交过程截图,提示过程参考下面内容 “我在学习XXX知识点,请你以苏格拉底的方式对我进行提问,一次一个问题” ......
课程学习 20211306 密码 课程 笔记

Oracle RAC监控指标设计

在监控 Oracle Real Application Clusters (RAC) 环境时,以下是一些常见的监控指标和要点: 资源利用率指标: CPU 使用率:监控每个节点上的 CPU 使用率,以确保它们在可接受的范围内。 内存利用率:跟踪每个节点上的内存使用情况,包括 SGA (System G ......
指标 Oracle RAC

Oracle ADG监控指标设计

当监控 Oracle Data Guard 环境时,以下是一些更详细的指标和监控方法,可用于确保环境的稳定性和可靠性: 数据库角色和状态: 主库角色和状态: 查询 V$DATABASE 视图,获取主库的角色和状态信息。主要关注 DATABASE_ROLE 和 OPEN_MODE 列。 备库角色和状态 ......
指标 Oracle ADG

5.1 Windows驱动开发:判断驱动加载状态

在驱动开发中我们有时需要得到驱动自身是否被加载成功的状态,这个功能看似没啥用实际上在某些特殊场景中还是需要的,如下代码实现了判断当前驱动是否加载成功,如果加载成功, 则输出该驱动的详细路径信息。该功能实现的核心函数是`NtQuerySystemInformation`这是一个微软未公开的函数,也没有... ......
状态 Windows 5.1

7.5 Windows驱动开发:监控Register注册表回调

在笔者前一篇文章`《内核枚举Registry注册表回调》`中实现了对注册表的枚举,本章将实现对注册表的监控,不同于32位系统在64位系统中,微软为我们提供了两个针对注册表的专用内核监控函数,通过这两个函数可以在不劫持内核API的前提下实现对注册表增加,删除,创建等事件的有效监控,注册表监视通常会通过... ......
注册表 Register Windows 7.5

3.2 Windows驱动开发:内核CR3切换读写内存

CR3是一种控制寄存器,它是CPU中的一个专用寄存器,用于存储当前进程的页目录表的物理地址。在x86体系结构中,虚拟地址的翻译过程需要借助页表来完成。页表是由页目录表和页表组成的,页目录表存储了页表的物理地址,而页表存储了实际的物理页框地址。因此,页目录表的物理地址是虚拟地址翻译的关键之一。在操作系... ......
内核 内存 Windows 3.2 CR3

关键字 开发-03 渲染yaml文件中的变量

前言:引用渲染变量的模板有2个,一个是字符串模板,另一个是Jinja2模板 1. 字符串模板 1.1.1 通过字符串格式化方法进行渲染需要渲染的变量: name = "dack" age = 23 x = 'my name is %s, my age is %d' % (name, age) pri ......
变量 关键字 关键 文件 yaml

开发时在什么情况下会产生锁和锁冲突

在多线程程序中,当多个线程同时访问共享资源时,会出现并发问题,如数据竞争和资源争用等。这时候,需要采用锁机制来解决并发问题。在Java中,常用的锁包括synchronized关键字、ReentrantLock类和ReadWriteLock类等。 在开发中,会产生锁和锁冲突的情况包括以下几种: 多线程 ......
情况

4.MySQL(数据模型,SQL简介,DDL,DML)

MySQL(数据模型,SQL简介,DDL,DML) 概述: 数据库:DataBase(DB),是存储和管理数据的仓库; 数据库管理系统:DataBase Management System(DBMS),操纵和管理数据库的大型软件; SQL:Structured Query Language,操作关系 ......
模型 简介 数据 MySQL DDL

鲸鸿动能广告联盟走进厦门,与开发者共道商业化新增长

11月24日,以“聚势增长,合作共赢”为主题的鲸鸿动能广告联盟城市沙龙·厦门站顺利举行,这也是今年鲸鸿动能开发者城市沙龙系列的第二站。从流量运营、产品创新到广告体验,鲸鸿动能团队与开发者真诚分享,一起见证平台的飞速发展,共同探索流量商业化变现的当下和未来。 截至目前,已经有60000+媒体加入鲸鸿动 ......
动能 开发者 商业 广告 联盟

[Java]Boolean类型的方法在服务器开发中的使用

Boolean类型的方法在进行对数据库的条件查询时,如果没有找到数据返回值不是false,而是空指针异常,只有查到数据时才会返回true,在使用Boolean类型方法查询条件访问数据库时,要进行判空操作来预防空指针报错,如以下: 1 if(loginService.findUserByName(us ......
Boolean 类型 服务器 方法 Java

大语言模型的局限性——翻译软件替代不了语言学习

看新闻看到一个文章: https://mbd.baidu.com/newspage/data/landingsuper?context=%7B%22nid%22%3A%22news_9745111774770856297%22%7D&n_type=-1&p_from=-1 有感: 1. 在一些场合下 ......