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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 ......
Omics辅助育种统计方法：Bayes网络
此幻灯片是来自“Omics辅助育种统计方法”短期课程中的一节：Bayesian Networks。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。热衷于从大规模、复杂且常常带有噪音的多维数据中提取生物学意义。研究目标是利用高维度的表型数 ......
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 ......
Windows Server 2012 R2 Standard 版英特尔网络适配器驱动程序
Windows Server 2012 R2 Standard 版安装好以后发现没有网络，网上搜了很多都是不行，后来找到了方法，解决你方法如下： Windows Server 2012 R2 Standard 版英特尔网络适配器驱动程序 1、以太网驱动，下载解压安装即可 Wired_driver_2 ......
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 ......
青岛欧姆网络正式成为odoo官方认证合作伙伴
Hello 朋友们，今天给分享大家一个好消息，就是经过多年的沉淀，我们今天正式成为了Odoo官方的合作伙伴。虽然还只是一个小小的Ready Partner，但希望的种子已然播下，未来的我们将继续努力深耕，继续给大家提供有价值的内容和优质的服务。 我们深知客户满意度才是我们服务的价值，客户的口碑是我们 ......
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。 ......
实验二：百度图像增强与特效SDK实验
一、实验要求 百度图像增强与特效SDK实验（2023.12.6日完成） 任务一：下载配置百度图像增强与特效的Java相关库及环境（占10%）。 任务二：了解百度图像增强与特效相关功能并进行总结（占20%）。 任务三：完成图像增强GUI相关功能代码并测试调用，要求上传自己的模糊照片进行图像增强（占30 ......
神经网络优化篇：详解Mini-batch 梯度下降（Mini-batch gradient descent）
Mini-batch 梯度下降 机器学习的应用是一个高度依赖经验的过程，伴随着大量迭代的过程，需要训练诸多模型，才能找到合适的那一个，所以，优化算法能够帮助快速训练模型。 其中一个难点在于，深度学习没有在大数据领域发挥最大的效果，可以利用一个巨大的数据集来训练神经网络，而在巨大的数据集基础上进行训练 ......
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 ......
vite启动后提示：Network: use --host to expose，且无法通过网络IP访问服务
 原因： 当 局域网 中另一台设备需要访问该服务时，必须通过本机 IP + 端口 访问。 尝试访问后，发现找不到这个 ......
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 ......
Wireshark与网络抓包
Wireshark简介 Wireshark（前称 Ethereal）是一个网络封包分析软件。网络封包分析软件的功能是 撷取网络封包，并尽可能显示出最为详细的网络封包资料。Wireshark 使用 WinPCAP 作为接口，直接与网卡进行数据报文交换。 Wireshark基础用法 1、抓包过滤器（用于 ......
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 ......
模型类序列化器
1 原来用的Serilizer跟表模型没有直接联系， 模型类序列化器ModelSerilizer，跟表模型有对应关系 2 使用 class BookModelSerializer(serializers.ModelSerializer): class Meta: model=表模型 # 跟哪个表模型 ......
掌握JavaScript中的人脸识别和图像处理
Laravel是一个流行的PHP框架，它具有出色的可测试性，可以帮助开发人员在更短的时间内编写可靠的代码。但是，即使使用了这个框架，也可能会出现测试覆盖率较低的情况。测试覆盖率是指代码中已由测试案例覆盖的部分比例。测试覆盖率越高，代码质量越高。在本文中，我们将分享几种技巧，帮助您提高Laravel应 ......
gps北斗时钟同步系统（NTP网络时钟系统）技术组建
gps北斗时钟同步系统（NTP网络时钟系统）技术组建 gps北斗时钟同步系统（NTP网络时钟系统）技术组建 京准电子科技官微——ahjzsz 1.1时钟系统概况 地铁时钟系统是轨道交通系统的重要组成部份之一，其主要作用是为控制中心调度员、车站值班员、各部门工作人员及乘客提供统一的标准时间信息，为地铁 ......
【略读论文|大模型相关】Zero-Shot Relational Learning on Temporal Knowledge Graphs with Large Language Models
时间：2023 学校：慕尼黑大学 创新点： 1.据我们所知，这是第一个试图在TKGF背景下研究零射击关系学习的工作。 2.我们设计了一种基于llm的方法zrLLM，并设法在零射击关系推理中增强各种基于嵌入的TKGF模型。 3.实验结果表明，zrLLM有助于大大提高所有考虑的TKGF模型对包含未见零射 ......
星型模型&雪花模型
数据集市（Data Mart）也有称ADS（Application Data Store），数据集市将主题层和基础层的数据按照各业务的实际需求进行聚合，形成宽表或数据立方体（Cube），可直接供业务部门和数据分析团队使用。 数据集市中主要存在的是事实表（fact）和维度表（dimension）。 事 ......
R语言GARCH族模型：正态分布、t、GED分布EGARCH、TGARCH的VaR分析股票指数|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=31023 最近我们被客户要求撰写关于GARCH族模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 如何构建合适的模型以恰当的方法对风险进行测量是当前金融研究领域的一个热门话题 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）。 VaR方法作为当 ......
Python中TensorFlow的长短期记忆神经网络(LSTM)、指数移动平均法预测股票市场和可视化|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=23689 最近我们被客户要求撰写关于LSTM的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文探索Python中的长短期记忆（LSTM）网络，以及如何使用它们来进行股市预测 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 在本文中，你将看到如何使用一个被称为 ......
网络安全创新实验课程设计
《网络安全创新实验》课程设计 学院 网络空间安全学院 姓名 黄民哲 胡宇轩 王玉婷 2023年 5月 19日 目录 一、网络拓扑设计 3 二、网络主机概况 3 三、主机部署过程 4 3.1 网关机gateway 4 3.2 攻击者主机 4 3.3 内网用户主机 4 3.4 内网服务器 5 四、存在漏 ......
课时04：了解HTTP网络协议
什么是HTTP协议 HTTP(HyperText Transfer Protocol）叫超文本传输协议，它是web服务器和客户端直接进行数据传输的规则，是一个无状态的应用层协议。 HTTP协议工作原理 推荐书籍：图解HTTP ......
从像素到洞见：图像分类技术的全方位解读
在本文中，我们深入探讨了图像分类技术的发展历程、核心技术、实际代码实现以及通过MNIST和CIFAR-10数据集的案例实战。文章不仅提供了技术细节和实际操作的指南，还展望了图像分类技术未来的发展趋势和挑战。 关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、 ......
5-6虚拟机的网络配置及远程登录
网络配置 桥接模式 虚拟机和物理机的地位相同。虚拟机的网络接口与物理网络的接口相连，就像是连接到同一网络中的两个物理设备一样。虚拟机可以获得和物理网络相同的IP地址范围，并能直接与物理网络中的其他设备通信。 虚拟机的网卡就是VMware1 NAT模式 物理机虚拟出一个NAT服务器，建立一个虚拟的局域 ......
为什么建筑设计师选择网络渲染"效果图"
网络渲染一般是指：云渲染，建筑设计行业通常需要渲染室内、室内等场景的效果图，一般大型场景渲染时非常消耗电脑算力，并且渲染时长也会通过效果图的场景、尺寸等来决定，本文为用户整理建筑设计师选择网络渲染的原因，希望对大家有一定的帮助！ 效果图通常是指什么？ 效果图广泛应用于建筑设计、室内设计、游戏开发、动 ......
深度学习图像复原之去雨：常用数据集介绍
可能有帮助的链接：https://paperswithcode.com/task/single-image-deraining 合成数据集 Rain100H 出自 CVPR 2017 论文 Deep Joint Rain Detection and Removal from a Single Ima ......
【计算机网络】5.网络层：控制平面
1 路由选择算法 路由：按照某种指标(传输延迟,所经过的站点数目等)找到一条从源节点到目标节点的较好路径 以网络为单位进行路由（路由信息通告+路由计算） 一个网络使用的节点地址前缀相同，且物理上聚集 路由：计算一个网络到另一个网络的路径 路由选择算法（routing algorithm）：网络层软件 ......