真实感transformer模型 照片
网络、模型与封装
一、计算机网络 1.1、什么是网络 将不同设备连接在一起相互分享信息，即称为网络，不同规模，不同称呼。 1.2网络的目的 实现资源共享。 二、计算机网络参考模型 2.1、为什么分层 简单的发一条消息会涉及的多个功能，为便于我们人类理解则需要“分层”来给予明确的功能划分，逐一剖析。 2.1.1、OSI ......
ois七层模型与数据封装过程
一，ois七层模型 一，ois七层模型1 为什么要分层2 七层模型3 七层总结二，协议，端口，的作用2.1协议作用2.2tcp/udp的区别2.3ARP 协议的作用2.4客户端与服务端的作用2.5icmp与ping的区别2.6FTP协议端口2.7端口号的作用三，数据封装过程3.1数据封装过程 1 为 ......
Eolink 全新一代「AI+API」协作管理平台，大模型驱动打造 API 研发管理与自动化测试！
行业首发！Eolink 全新一代「AI+API」协作管理平台，实现「AI+API」结合，大模型驱动打造 API 研发管理与自动化测试全新体验。 #### Eolink 「AI+API」为 API 带来什么？ - 输入语义化指令即可生成 API 文档内容； - 在 API 文档测试页中可一键生成测试请 ......
照片换背景颜色,在线证件照换底色
功能地址 地址：https://tool.toforu.com/f/img_bjs.html 功能说明 在线证件照换背景,照片换底色,图片换蓝底,换白底,替换背景颜色,修改图片背景色。 功能使用 原图 上传换背景色 选择替换为红色背景 处理后 相关知识 抠图去背景颜色是一种图像处理技术，它可以 ......
OSI模型和TCP/IP模型
[TOC] ## 一、ISO七层模型 **ISO国际标准组织，1984年正式颁布了“开放系统互连基本参考模型“OSI国际标准** **七层模型分别为：物理层、数据链路层、网络层、传输层、会话层、表示层、应用层**  ......
《深入探索C++对象模型》- 第二章 - 构造函数语义学 - 笔记
# PDF版本 # https://www.aliyundrive.com/s/oQJJiJfQmU2  ......
OSI——TCP/IP模型
一.OSI七层参考模型 1.ipv4： 应用层 传输层 网络层 网络接口层 2.ipv5： 应用层 传输层 网络层 数据链路层 物理层 3.OSI ： 应用层 表示层 前三层为应用层 国际标准组织（ISO） 1984年颁布开放系统互联参考模型（OSI） 会话层 传输层 接收上层数据，加入 udp&d ......
Flask 模型表操作 单表
# Flask 模型表操作 单表 ```python class User(db.Model): # 表名 __tablename__ = 'tb_user' # 字段 id = db.Column(db.Integer, primary_key=True, autoincrement=True) ......
CSS学习笔记2-CSS的继承_层叠_类型和CSS盒子模型
# 1 CSS属性继承 CSS的某些属性具有继承性(Inherited): 如果一个属性具备继承性, 那么在该元素上设置后, 它的后代元素都可以继承这个属性; 当然, 如果后代元素自己有设置该属性, 那么优先使用后代元素自己的属性(不管继承过来的属性权重多高); ......
自然语言处理 Paddle NLP - 预训练模型产业实践课-理论
 模型压缩：理论基础 模型压缩基本方法分为三类: - 量化 - 裁剪 - 蒸馏 : __tablename__='person ' id = db.Column( db.Integer,primary_key=True) name = db.Column(d ......
请介绍感知机模型及其训练算法(梯度下降法)。注意，梯度的推导是必需的。
感知机（Perceptron）是一种二分类的线性分类模型，其基本结构由一个或多个输入节点、一个加权总和和一个激活函数组成。感知机模型的训练算法通常使用梯度下降法。 感知机模型的输入是一个n维向量x=(x₁, x₂, ..., xn)，对应于n个特征。每个特征都有一个对应的权重w=(w₁, w₂, . ......
css中transform具体使用，及场景
CSS transform 属性用于改变元素的形状、大小和位置，以及创建各种动画效果。以下是 transform 常用的一些属性及其使用场景： 1.translatetranslate 属性用于移动元素的位置。它可以接受一个或两个参数，分别表示横向和纵向的偏移量。 ```css / 在x轴上向右移动 ......
11.7 异常处理模型
### demo1 这种模型，开发中经常用 ``` class MyMath { public static int div(int x, int y) throws Exception { // 异常抛出 int temp = 0; System.out.println("*** 【START】除 ......
Spark中RDD的Transformation算子
# RDD的Transformation算子 ## map map算子的功能为做映射，即将原来的RDD中对应的每一个元素，应用外部传入的函数进行运算，返回一个新的RDD ```Scala val rdd1: RDD[Int] = sc.parallelize(List(1,2,3,4,5,6,7,8 ......
Python潮流周刊#9：如何在本地部署开源大语言模型？
你好，我是猫哥。这里每周分享优质的 Python 及通用技术内容，部分为英文，已在小标题注明。（标题取自其中一则分享，不代表全部内容都是该主题，特此声明。） 首发于我的博客：[https://pythoncat.top/posts/2023-07-01-weekly](https://pythonc ......
cs9444 神经网络模型
In this assignment, you will be implementing and training various neural network modelsfor three different tasks, and analysing the results.You are to ......
9.模型优化
## 模型三角形数量增加 - 增加模型三角形数量目的是使模型表面更加光滑 - 调整三角形的位置 ### 路普细分Loop Subdivis ![](https://picgo-1312546987.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/picGo/20230104141515.p ......
2.Transformation线性变换
## WHY - 我们通过摄像机对拍摄的画面进行缩放、旋转、偏移，来将三维模型映射到二维的屏幕画面上 ## 二维线性变换 $$ x^,=a~x+b~y\\y^,=c~x+d~y\\\begin{bmatrix}x^,\\y^, \\ \end{bmatrix} =\begin{bmatrix} a& ......
R语言中的LDA模型：对文本数据进行主题模型topic modeling分析|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=4333 最近我们被客户要求撰写关于LDA模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 主题建模 在文本挖掘中，我们经常收集一些文档集合，例如博客文章或新闻文章，我们希望将其分成组，以便我们可以分别理解它们。主题建模是对这些文档进行无监督分类的一种方法， ......
一篇带你了解JVM内存模型和垃圾回收机制
JVM内存模型 根据Java虚拟机规范，Java数据区域分为五大数据区域。 JVM的结构 其中方法区和堆是所有线程共享的，虚拟机栈、本地方法栈和程序计数器则为线程私有的。 有的博客称方法区是永久代，那是因为前者是JVM的规范，而后者则是JVM规范的一种实现，并且只有HotSpot才有永久代， JDK ......
Environment Perception and Motion Strategy for Transformable Legged Wheel Robot on rough terrains
论文发表于2018年。这篇论文介绍了三模式机器人在野外环境下的环境感知和模式切换策略。机器人拥有arc mode、round mode 、claw mode三种模式。图a表示由round mode 变换至arc mode，图b 表示由arc mode 变换为 claw mode。 1.感知 1.1 ......
使用numpy实现bert模型，使用hugging face 或pytorch训练模型，保存参数为numpy格式，然后使用numpy加载模型推理，可在树莓派上运行
之前分别用numpy实现了mlp，cnn，lstm，这次搞一个大一点的模型bert，纯numpy实现，最重要的是可在树莓派上或其他不能安装pytorch的板子上运行，推理数据 本次模型是随便在hugging face上找的一个新闻评论的模型，7分类 看这些模型参数，这并不重要，模型占硬盘空间都要40 ......
WDM（Windows Driver Model）驱动程序模型和WDF（Windows Driver Foundation）驱动程序框架，区别 最详细
WDM（Windows Driver Model）驱动程序模型和WDF（Windows Driver Foundation）驱动程序框架是微软在Windows操作系统中使用的两种不同的驱动开发框架。它们有以下区别、特点和应用领域。 区别： WDM是传统的驱动程序模型，它建立在Windows内核模式驱 ......
深度学习 训练模型 指标不变
在深度学习实验中遇到一个问题就是虽然loss有变化，但是在验证集中准确率一直没变， 且值接近你的验证集的正负样本比例。 这是因为，在模型中某一个位置使用看ReLU激活函数，导致值全都变换到了 非负数，再最后用sigmoid的时候全是>0.5的结果。 还有一种情况就是loss一直不变，这类情况说明反向 ......
N8、图解Transformer
📌 本周任务： 了解Transformer 一、Transformer宏观结构¶ 编码部分（encoders）由多层编码器（Encoder）组成。解码部分（decoders）也是由多层的解码器（Decoder）组成。每层编码器、解码器网络结构是一样的，但是不同层编码器、解码器网络结构不共享参数。 ......
【2023-06-29】真实生活
20:00 阴谋和暴力是两头尖的矛，它们也能刺穿使用它们的人，比刺伤它们的敌人还会重些。 ——艾米莉·勃朗特 何太下午告诉我说，忘记给二宝约打疫苗了。被街道提醒了之后，想约也约不上，只有能等过两天约下周的工作日了。 这不能怪何太，她工作忙，而且还要肩负孩子上的各种照顾任务，如果让我负责，也未必做得比 ......