电能 模型 需求 代码
强化学习中的模型调优与优化
[toc] 《强化学习中的模型调优与优化》 引言 强化学习是一种机器学习领域的重要分支，旨在让智能体通过与环境的交互来学习最佳行为策略，从而完成目标任务。在强化学习中，模型作为智能体的决策引擎，必须能够高效地执行搜索策略，以最大化奖励函数的期望值。然而，在实际训练和调优中，模型可能会出现性能问题，导 ......
机器学习中的神经网络：如何创建强大的模型并解决复杂的问题
[toc] 文章标题：《17. "机器学习中的神经网络：如何创建强大的模型并解决复杂的问题"》 文章背景介绍：随着人工智能技术的快速发展，神经网络已经成为机器学习领域中最受欢迎的模型之一。神经网络是一种基于深度学习的技术，能够通过多层神经元来学习和提取特征，从而实现复杂的分类、回归和聚类等任务。在实 ......
机器学习中的强化学习：如何通过试错和反馈来提高模型的性能
[toc] 文章介绍 “机器学习中的强化学习：如何通过试错和反馈来提高模型的性能”这篇文章主要介绍了强化学习技术在机器学习中的应用。强化学习是一种通过试错和反馈不断优化模型性能的机器学习技术。本文将介绍强化学习技术的核心概念、实现步骤与流程、应用示例与代码实现、优化与改进以及未来发展趋势与挑战等内容 ......
python常用操作之代码操作大全
[TOC] #列表操作大全（list operations) #字典操作大全（dictionary operations) #表格操作大全( DataFrame operations) #MySQL操作大全 (MySQL operations) ......
一款代码辅助工具——Amazon CodeWhisperer
一款代码辅助工具——Amazon CodeWhisperer 官方链接： https://aws.amazon.com/cn/codewhisperer/?trk=a2076b82-2c5d-475a-8b78-f22f4bb4f9a1&sc_channel=display+ads 特点 免费供个人 ......
行行AI人才直播第2期：八友科技创始人梁斌博士《大模型训练数据的一些事》
自从 OpenAI 发布 ChatGPT 4.0 之后，大模型热度一直不减，国内不管是大厂还是创业团队纷纷杀入大模型领域，大模型的建立首先离不开的是数据，数据才是一切大模型训练的基础，那么目前国内大模型团队的数据需求究竟是什么？如何通过学习数据采集，对大模型数据预测商业发展呢？ ......
v831-openwrt-c-模型部署篇
虽然未能训练出来好的模型，但是步骤大概了解了。 maixhub-模型训练网站 模型训练步骤： 创建模型并点击进去： 数据集、上传图片： 标号签后选择参数： 最后创建训练即可。 yolov2部署模型： 将下载的模型中的main.py中的先验框复制到此处： 先验框的作用是让yolov2的racal更大， ......
A First course in FEM —— matlab代码实现求解传热问题（稳态）
这篇文章会将FEM全流程走一遍，包括网格、矩阵组装、求解、后处理。内容是大三时的大作业，今天拿出来回顾下。 1. 问题简介 涡轮机叶片需要冷却以提高涡轮的性能和涡轮叶片的寿命。我们现在考虑一个如上图所示的叶片，叶片处在一个高温环境中，中间通有四个冷却孔。 假设为稳态，那么叶片内导热微分方程为： 内部 ......
代码随想录算法训练营第十天| 20. 有效的括号 1047. 删除字符串中的所有相邻重复项 150. 逆波兰表达式求值
20. 有效的括号 特点： 左括号之后，可能还会有左括号，但是只要有右括号，那么它必须立刻和最近的左括号 代码： 1 char returnRightChar(char &c) 2 { 3 switch (c) 4 { 5 case '[': return ']'; 6 case '(': retu ......
OPC DA的Client对象模型
OPC DA的Client对象模型可以如下图表示 一个OPC Server对象可以包含一个OPC Groups对象 一个OPC Groups对象可以包含多个OPC Group对象 一个OPC Group对象可以包含一个OPC Items对象 一个OPC Items对象可以包含多个OPC Item对象 ......
背包模型
# 背包模型 ## 二维费用的背包问题 >有 $N$ 件物品和一个容量是 $V$ 的背包，背包能承受的最大重量是 $M$。 > >每件物品只能用一次。体积是 $v_i$，重量是 $m_i$，价值是 $w_i$。 > >求解将哪些物品装入背包，可使物品总体积不超过背包容量，总重量不超过背包可承受的最大 ......
【.NET深呼吸】用代码写WPF控件模板
这一次咱们来探究一下怎么用纯代码写 WPF 模板。模板有个共同基类 FrameworkTemplate，数据模板、控件模板等是从此类派生的，因此，该类已定义了一些通用成员。 用代码构建模板，重要的成员是 VisualTree 属性，它的类型是 FrameworkElementFactory。可见，模 ......
使用命令行进行基于Git的简易代码管理
继上个vscode图形化使用Git管理之后，发现日常工作有一种pipe不太灵，存在问题： 1. git clone别人的仓库（下来的最外层目录先叫“工程目录”）； 2. 在工程目录下，修改代码； 3. git clone自己远程创建的仓库（eg. gitee）； 4. cp -r 别人工程目录 自己 ......
天气预报接口 与 对应地区代码
http://t.weather.itboy.net/api/weather/city/地区代码 北京市 101010100海淀 101010200朝阳 101010300顺义 101010400怀柔 101010500通州 101010600昌平 101010700延庆 101010800丰台 1 ......
提高代码质量的编码标准指南
介绍 编写代码很容易，但编写可读代码却很棘手。作为唯一的开发人员工作时，您可能会错过很多编码标准，因为您是唯一一个要使用它们的人。这是每个开发人员开始编写代码时的场景。但是当你进入一个你必须在团队中编码的组织时，你可能会像往常一样编码。这在这两种情况下都不是一个好的做法。 您可以遵循一些编码标准来提 ......
用流写出文件到前端代码示例
```java import java.io.*; public class FileDownloadServlet extends HttpServlet { protected void doGet(HttpServletRequest request, HttpServletResponse ......
Jupyter notebook代码自动提示补全
1、第一步 pip install -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com jupyter_contrib_nbextensions 2、第二步 jupyter contrib nbextension insta ......
大模型QA
# 前言 ## 为什么用Decoder only LLM之所以主要都用Decoder-only架构，除了训练效率和工程实现上的优势外，在理论上是因为Encoder的双向注意力会存在低秩问题，这可能会削弱模型表达能力，就生成任务而言，引入双向注意力并无实质好处。而Encoder-Decoder架构之所 ......
大模型时间线整理
# # T5 采用Encoder Decoder架构 T5将每个文本处理问题都看做 Text2Text问题 通过这种方式将不同的NLP任务统一在一个模型框架之下，充分进行迁移学习 为了让模型知道需要执行的任务类型，需要在输入文本前添加特定的文本前缀进行提示，也是最早的Prompt 用同样的模型，同样 ......
各类大模型的区别
| 模型 | 训练数据 | 训练数据量 | 模型参数量 | 词表大小 | | | | | | | | LLaMA | 以英语为主的拉丁语系，不包含中日韩文 | 1T/1.4T tokens | 7B、13B、33B、65B | 32000 | | ChatGLM-6B | 中英双语，中英文比例为1: ......
代码随想录Day24｜回溯算法+JAVA大作战
今日任务 39. 组合总和 40.组合总和II 131.分割回文串 93.复原IP地址 78.子集 90.子集II 39. 组合总和 class Solution { List<List<Integer>> ans = new ArrayList<>(); LinkedList<Integer> n ......
Python常见的PEP8代码规范问题及解决办法
最近换成 PyCharm 写代码总是会出现波浪号，这才了解到 Python 的 PEP8 代码规范，所以将常见的 PEP8 代码规范问题和解决方法记录一下，养成良好的习惯，编写规范的代码！ PEP 8: no newline at end of file解决方法：代码末尾需要另起一行，光标移到最后回 ......
IO模型
一、IO基本概念 在平常开发过程中接触最多的就是 磁盘 IO（读写文件） 和 网络 IO（网络请求和响应）。 用户进程想要执行 IO 操作的话，必须通过 系统调用 来间接访问内核空间。 当应用程序发起IO调用后，会经历两个步骤： 1、内核等待IO设备准备好数据 2、内核将数据从内核空间拷贝到用户空间 ......
Reactive Extensions 响应式扩展 用于事件驱动编程的库，具有可组合的声明性模型
响应式扩展 这个存储库包含四个库，它们在概念上是相关的，因为它们都与 LINQ over of things 序列有关： Reactive Extensions for .NET又名 Rx.NET 或 Rx ( System.Reactive )：一个用于事件驱动编程的库，具有可组合的声明性模型 A ......
联合变更代码实现
【参考】 https://blog.csdn.net/qq_40859492/article/details/124428555 【主要原理】 1）写EntryConfChangeV2 2）apply时，进入联合共识阶段，用Cold_new决策，创建一个空EntryConfChangeV2日志Ent ......
软件重构--代码的坏味道（更新中）
# 1.重复代码 > 如何做 - 把相同的部分抽取为一个方法 - 兄弟类：方法放在父类中 - 不相关的类：将重复代码提到一个独立的类中 # 2.过长的函数 > 如何做 - 把复杂的业务拆分成简单的业务，并封装为方法放在本类中 - 分析方法的临时变量，修改变量名为见名知意的名字，然后消除不必要的临时变 ......
1.TCP/IP网络模型
1.四层TCP/IP网络模型 1.1 为什么要有TCP/IP网络模型 对于同一设备间的进程通信，可以通过管道、消息队列、共享内存、信号等方式进行通信；在Java中的线程通信中，可以使用管道流（字节流（PipedInputStream、PipedInputStream）、字符流（PipedReader ......
代码随想录day08
第四章 字符串part01 344.反转字符串 541. 反转字符串II 剑指Offer 05.替换空格 151.翻转字符串里的单词 剑指Offer58-II.左旋转字符串 344.反转字符串 class Solution { public void reverseString(char[] s) ......
GPT 模型的工作原理 你知道吗？
动动发财的小手，点个赞吧！ [Source]("https://towardsdatascience.com/how-gpt-models-work-b5f4517d5b5" "Source") ## 简介 当我使用 GPT 模型编写我的前几行代码时是 2021 年，那一刻我意识到文本生成已经到了一 ......
开源大型语言模型(llm)总结
大型语言模型（LLM）是人工智能领域中的一个重要研究方向，在ChatGPT之后，它经历了快速的发展。这些发展主要涉及以下几个方面： 模型规模的增长：LLM的规模越来越大，参数数量显著增加。这种扩展使得模型能够处理更复杂、更长的输入序列，并生成更准确、更具连贯性的输出。同时，更大规模的模型还能够涵盖更 ......