知识 源码 课堂 模型
数据库基本理论知识
1. 数据库 数据库是一个以某种有组织的方式存储的数据集合。最简单的方法是将数据库想象为一个文件柜。这个文件柜是一个存放数据的物理位置，不管数据是什么，也不管数据如何组织。 数据库 (database)：保存有组织的数据的容器（通常是一个文件或者一组文件）。 数据库软件应该称为数据库管理系统（DBM ......
浦语书生大模型实战训练营02笔记
1.打开算力平台，选择合适的配置进入算力开发机进入jupyter工具终端安装开发所需python深度学习环境： bash # 请每次使用 jupyter lab 打开终端时务必先执行 bash 命令进入 bash 中 bash /root/share/install_conda_env_intern ......
R语言无套利区间模型：正向套利和反向套利次数、收益率分析华泰柏瑞300ETF可视化
全文链接：http://tecdat.cn/?p=31973 原文出处：拓端数据部落公众号 股指期货的套利交易有助于股指期货实现其价格发现以及风险规避的功能，因此提高套利交易的效率,对于发挥股指期货在经济发展中的作用有着重要的意义。 本文帮助客户对期货期现套利的研究。研究中主要以期货及其现货指数的数 ......
TCP三次握手源码分析(服务端响应SYN)
内核版本：Linux 3.10内核源码地址：https://elixir.bootlin.com/linux/v3.10/source (包含各个版本内核源码，且网页可全局搜索函数)接上一篇，TCP三次握手源码分析(客户端发送SYN) 一、服务端响应SYN 在服务器端，所有的TCP包(包括客户端发来 ......
开源即时通讯（IM）项目OpenIM源码部署指南
OpenIM的部署涉及多个组件，并支持多种方式，包括源码、Docker和Kubernetes等。这要求在确保不同部署方式之间的兼容性同时，还需有效管理各版本之间的差异。确实，这些都是复杂的问题，涉及到深入的技术细节和精准的系统配置。我们的目标是简化部署流程，同时保持系统的灵活性和稳定性，以适应不同用 ......
【C/C++】知识点笔记
1 - 联合体内嵌结构体初始化赋值 union { struct { int i; float f; char *p; }; int o; } obj3 = { 1, 2.2, "sk", 4, 9 }; printf("struct inlay union: %d, %f, %s, %d\n", ......
PyTorch项目源码学习（2）——Tensor代码结构初步学习
PyTorch版本：1.10.0 Tensor Tensor是Pytorch项目较为重要的一部分，其中的主要功能如存储，运算由C++和CUDA实现，本文主要从前端开始探索学习Tensor的代码结构。 结构探索 PyTorch前端位于torch目录下，从_tensor.py可以找到Tensor的pyt ......
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 ......
SpringBoot中使用单例模式+ScheduledExecutorService实现异步多线程任务(若依源码学习)
场景 若依前后端分离版手把手教你本地搭建环境并运行项目： https://blog.csdn.net/BADAO_LIUMANG_QIZHI/article/details/108465662 设计模式-单例模式-饿汉式单例模式、懒汉式单例模式、静态内部类在Java中的使用示例： https://b ......
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 ......
「云渲染知识」建筑效果图用什么软件制作？
高品质的建筑效果图需要利用插件来模拟复杂的场景、光线照射和天气变化。然而，许多专业人士可能不清楚有哪些软件可以实现这样的效果。下面将介绍一些常用的软件来帮助实现高品质的建筑效果图。 一、建筑效果图必备软件 1、三维建模工具 Autodesk 3ds Max：强大的建模工具，用于创建复杂的三维模型和高 ......
生活常识-贵金属-黄金知识
前言全局说明 生活常识-贵金属-黄金知识 内容来源于网络 一、单位 Au 黄金化学符号 g 是黄金 gold 的缩写 来源：微信视频号“西安黄金小郭” 二、标号 AU999 或 g999 是纯黄金 AU750 或 g750 代表含金量 75% 三、没有字母只有数字标号 999 这种不是黄金规范标号， ......
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 ......
数据结构 图的基本知识
图的基本知识： 在n个结点的无向图中，若该图是连通图,则其边数大于等于n-1， 在n个结点的无向图中，若边数大于(n-2)(n-1)/2+1，则该图必是连通图 就是说连通是比较强的条件 2.用邻接矩阵法存储一个图所需的存储单元数目与图的边数有关。（） 正确 错误 这一题有歧义：如果不考虑邻接矩阵的压 ......
数据结构图的基本知识题
判断题 1.在n个结点的无向图中，若边数大于n-1,则该图必是连通图。 T F 解释： 以下两种说法是对的： 在n个结点的无向图中，若该图是连通图,则其边数大于等于n-1， 在n个结点的无向图中，若边数大于(n-2)(n-1)/2，则该图必是连通图 就是说连通是比较强的条件 2.用邻接矩阵法存储 ......
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 ......
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。 ......
涨知识 —— 别寄辣味泡面了，日本灾区不欢迎
相关: 别寄辣味泡面了，日本灾区不欢迎 给灾区送事物要注意： 不能送辣的（除非是冬天天冷需要一定的御寒提温），因为灾区往往都缺饮用水。 不能送太咸的事物（咸菜这种单独的配菜除外），因为灾区往往都缺饮用水。 不能送熟食，因为灾区往往食物保存条件差，不可能有冰箱来提供，需要保质期长的事物。 不能送与救援 ......
Godot引擎源码编译
# 安装python Scons插件pip install Scons # clone仓库git clone https://github.com/godotengine/godot.gitcd godot# 切换到稳定发布版本git checkout 4.1.1-stable# 编译并生成godo ......
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 ......
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 ......