电能 模型 需求 代码
R语言SVM模型文本挖掘分类研究手机评论数据词云可视化
全文链接：https://tecdat.cn/?p=34772 原文出处：拓端数据部落公众号 随着大数据时代的来临，数据挖掘和机器学习在诸多领域中的应用价值日益凸显。手机评论数据作为消费者对产品和服务的主观反馈，具有巨大的商业价值。本文旨在帮助客户通过R语言实现支持向量机（SVM）模型在文本挖掘分类 ......
强化学习算法中的梯度和更新公式在代码的哪里体现？
这些一般在算法的更新函数中体现，即训练--优化中体现。 一般以损失的形式表现，然后调用loss.backward()函数进行优化。 计算损失 反向传播 梯度下降 调用优化器的step函数实现。 如果公式中有期望那么就需要mean函数 ......
阅读笔记-探索需求
这本书主要讲述关于开发项目的问题，讨论的主题是问题陈述或需求集合，需求在很多方面都是非常重要的。我们通常使用的是需求映射图而不是需求本身，所以我们需要探索许需求。 一旦在探索需求过程中使用了忽略了人的因素的工具，就不可能完美的描述需求，这会造成含混性，同时当需求被明确说明，但是使用了含混的词语也导致 ......
（上模型）标签库拆分多个词条后导入
import pandas as pd import os def split_excel(original_file, target_folder): # 读取原始Excel文件 df = pd.read_excel(original_file) # 计算要拆分成多少个新表格 number_of_ ......
day08 代码随想录算法训练营 卡码网：55.右旋转字符串
题目：卡码网：55.右旋转字符串 我的感悟： python中的切片很厉害。 我感觉go好像也是切片的 理解难点： 没理解为什么是-n 代码难点： 总结概括： 代码示例： n = int(input()) s = input() res = s[-n:] + s[:-n] print(res) 通过截 ......
day08 代码随想录算法训练营 151. 反转字符串中的单词
words = s.split() 题目：151. 反转字符串中的单词 我的感悟： 虽然我自己写出来了，但是又不太确定 理解难点： words = s.split() 切记：这里split是去掉所有的空格。 words = s.split(" ") 如果这样写" "就仅仅去除" "一个空格,这样写不 ......
云消息队列 Kafka 版生态谈第一期：无代码转储能力介绍
为了提升研发效率，云消息队列 Kafka 版联合阿里云产品支持到无代码、全托管、Serverless 化的功能特性，支持从云消息队列 Kafka 版到 OSS 的转储。 ......
玩转Python：处理图像，两个非常重要的库，很实用，附代码
在Python中，图像处理是一个涉及图像分析、编辑和处理的广泛领域。有几个流行的库通常用于处理图像，每个库都有其特殊的功能和优势。以下是一些常用的Python图像处理库： 1. Pillow (PIL Fork) Pillow是Python Imaging Library (PIL)的一个分支，它添 ......
玩转Python：处理音频文件，两个非常重要的库，很实用，附代码
pyaudio和sounddevice都是用于Python中音频处理和流的库，允许用户通过他们的API录制、播放和处理音频数据。下面是对这两个库的简要介绍： PyAudio PyAudio 提供了 Python 绑定到 PortAudio，这是一个跨平台的音频I/O库。它允许你很容易地使用Pytho ......
day08 代码随想录算法训练营 卡尔网54. 替换数字
题目：54. 替换数字 我的感悟： 过于简单，我有点不敢相信 理解难点： 代码难点： 总结概括： 本质要理解这个数字是如何判断的 用ord("0")算出字符0的ASCII码再和9的ASCII码对比 str1 = input() ans = "" for ss in str1: if ord("0") ......
day08 代码随想录算法训练营 541. 反转字符串 II
题目：541. 反转字符串 II 我的感悟： 你别看这题简单，python里面细节很多 理解难点： 字符串转化为列表来算 s[1:99] 只会取到s[1:s.size] 这个range(0,size,k) 是可以取到步长的 或者用另外的思路。 代码难点： 总结概括： 注意[1:999]这里的容错机制 ......
AT事务模型使用
机制 两阶段提交协议的演变： 一阶段：业务数据和回滚日志记录在同一个本地事务中提交，释放本地锁和连接资源。 二阶段： 提交异步化，非常快速地完成。 回滚通过一阶段的回滚日志进行反向补偿。 集成过程 参考Seata客户端集成 工作机制 一阶段 根据update语句的条件组成select脚本，查询得到更 ......
大模型如何部署上线
部署大型语言模型是一个详尽且复杂的过程，需要开发者们具备深入的理解和精确的实施策略。以下是对各个开发步骤的简单介绍，欢迎各位开发者一起讨论交流。 数据集的准备与处理 在部署大型语言模型之前，首先需要准备一个广泛且多样化的数据集。这个数据集应该涵盖多个领域、不同风格和语境的文本数据，这样能确保模型全面 ......
在百度千帆大模型服务器训练的记录
1.训练模型 ChatGLM3-6B-32K 1.1数据 训练数据 本地:llama_factory_train_data_2 1.1.1 加载数据 将数据文件放到 /home/LLaMA-Factory/data 下 修改dataset_info.json文件， 在末尾加上 "modify_lor ......
day08 代码随想录算法训练营 344.反转字符串
题目：344. 反转字符串 我的感悟： 以为很难，其实不难。 坚持就是胜利！！！！！！！！！ 理解难点： 我以为字符串不能修改，仔细看了题目发现是列表里面套的字符串 双指针，while 互相交互就可以了 代码难点： 总结概括： 代码示例： class Solution: def reverseStr ......
书生浦语大模型
书生·浦语全链路开源体系 数据：书生·万卷 文本，图像，视频 总数据量：2TB 开放平台：OpenDataLab 预训练：InternLM-Train 高可扩展，兼容主流生态 微调：XTuner 增量续训：学习新知识 有监督微调：学会理解和遵循指令，或注入少量领域知识 XTuner：7B模型最低8G ......
平方剩余代码实现
def quadratic_residue_and_square_root(a, p): """ 计算模 p 下的平方剩余和平方根 返回一个元组 (是否为平方剩余, 平方根1, 平方根2) """ if not is_quadratic_residue(a, p): return (False, N ......
欢迎 Mixtral - 当前 Hugging Face 上最先进的 MoE 模型
最近，Mistral 发布了一个激动人心的大语言模型: Mixtral 8x7b，该模型把开放模型的性能带到了一个新高度，并在许多基准测试上表现优于 GPT-3.5。我们很高兴能够在 Hugging Face 生态系统中全面集成 Mixtral 以对其提供全方位的支持 🔥！ Hugging Fac ......
AI-人工智能大模型
大模型 1.NLP 模型 GPT ：OpenAI的GPT系列 ChatGPT BERT：Google 基于 Transformer (变换器)的双向编码器表示 (BERT) 技术由 Google 开发, 通过在所有层中共同调整左右情境,利用无标记文本预先训练深度双向表示 Gemini llama M ......
大模型实战营第一课心得笔记
1、了解专用模型和通用大模型，以及书生浦语大模型开源历程、轻量级、中量级以及重量级三种不同大模型系列，和其他大模型的性能对比。 2、了解从模型到应用的主要步骤以及书生大模型各步骤采取的主要技术，如训练数据，预训练、微调、开源评测体系等。 3、现有的疑问：书生中量级的使用商业成本以及具体功能性能表现， ......
SpringMVC 项目集成 PageOffice V6 最简单代码
本文描述了PageOffice产品在SpringMVC项目中如何集成调用。 新建SpringMVC项目：pageoffice6-springmvc-simple 在您项目的pom.xml中通过下面的代码引入PageOffice依赖。pageoffice.jar已发布到Maven中央仓库 (opens ......
如何读取excel任意单元格内容的代码(vba,python)
如何读取excel任意单元格内容的代码 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 你可以使用 VBScript（VBS）来读取 Excel 文件中的任意单元格内容。以下是一个简单的 VBScript 代码示例，使用 CreateObject 来操作 Excel 应用程序： Option Expl ......
代码优化
背景 最近遇到线上的一个问题，问题描述是：当用户在某些场景点击按钮的时候没有反应，问题反应过来了，那就开查吧。 场景复现 按照提的问题，在开发环境走了一遍完美复现，发现js报错了，如下图： 报错代码 以下是定位到的报错js代码： var orderidstr = ""; var outstrArr ......
三维模型数据的几何坐标变换的点云重建并行计算技术方法分析
三维工厂K3DMaker是一款三维模型浏览、分析、轻量化、顶层合并构建、几何校正、格式转换、调色裁切等功能专业处理软件。可以进行三维模型的网格简化、纹理压缩、层级优化等操作，从而实现三维模型轻量化。轻量化压缩比大，模型轻量化效率高，自动化处理能力高；采用多种算法对三维模型进行几何精纠正处理，精度高，... ......
3个实用重构技术，优化代码
代码重构是在不改变外部功能的情况下对现有代码进行改进。它是编程的核心部分之一，不容忽视，否则就无法获得更好的代码版本。代码重构可以增强代码的可读性、可维护性和可扩展性，它还旨在提高性能和开发人员的工作效率。 如何重构 在寻找重构的技术之前，看看如何将代码重构集成到编码过程中。以下建议可用于此目的： ......
R语言DCC-GARCH模型对上证指数、印花税收入时间序列数据联动性预测可视化|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=31630 最近我们被客户要求撰写关于GARCH的研究报告，包括一些图形和统计输出。 普通的模型对于两个序列的波动分析一般是静态的，但是dcc-garch模型可以实现他们之间动态相关的波动分析，即序列间波动并非为一个常数，而是一个随着时间的变化而变化 ......
如何在生存分析与Cox回归中计算IDI，NRI指标|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=6095 最近我们被客户要求撰写关于生存分析与Cox回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文演示了如何在生存分析与Cox回归中计算IDI，NRI指标 读取样本数据 D=D[!is.na(apply(D,1,mean)),] ; dim(D) # ......
数据分享|用户消费行为分析预测模型、重庆市的政策数据分析
原文链接：https://tecdat.cn/?p=34754 原文出处：拓端数据部落公众号 分析师：Xingyu Lan 企业想要发展必须掌握政策的动向。本次研究把握政策的核心要点，利用Python强大的计算生态(pandas,Matplotlib,DataFrame,request_html.B ......