神经网络 模型 神经 参数
unity3d修改模型位置
using System.Collections; using System.Collections.Generic; using UnityEngine; public class VCCameraWorkerController : MonoBehaviour { public Vector3 ......
743. 网络延迟时间
vector一/二维数组的定义 C++求最值 迪杰斯特拉算法 //单源最短路径 //BFS单源最短路径适用于无权图 //对于带权图，可以用迪杰斯特拉算法或者Floyd算法求解 //网络延迟时间 #include<iostream> #include<string> #include<vector> ......
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 ......
Hadoop之mapreduce参数大全-4
76.指定在 MapReduce 作业中，哪些输出文件应该在任务失败时保留 mapreduce.task.files.preserve.filepattern 是 Hadoop MapReduce 框架中的一个配置属性，用于指定在 MapReduce 作业中，哪些输出文件应该在任务失败时保留。 在 ......
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 ......
Hadoop之mapreduce参数大全-3
51.指定Shuffle传输过程中可以同时连接的节点数 mapreduce.shuffle.max.connections是Hadoop MapReduce中的一个配置参数，用于指定Shuffle传输过程中可以同时连接的节点数。该参数用于控制Shuffle传输的并发度，以保障任务的稳定性和性能。 可 ......
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 ......
不卷参数卷应用，OPPO用致善定义AI手机
24年，全球智能手机会有一个转折点：市场整体大盘温和回暖，华为强势回归，市场格局很有可能会被改写。更重要的是，AI大模型将在智能终端落地，这将会开启智能手机的新产业周期：变数增加。 什么样的手机，能成为动荡市场中的赢家？ 2024年开年，行业内第一部旗舰机来了：OPPO全面超越 Pro 的封神旗舰 ......
JVM优化：如何进行JVM调优，JVM调优参数有哪些
Java虚拟机（JVM）是Java应用运行的核心环境。JVM的性能优化对于提高应用性能、减少资源消耗和提升系统稳定性至关重要。本文将深入探讨JVM的调优方法和相关参数，以帮助开发者和系统管理员有效地优化他们的Java应用。 JVM调优通常涉及到对堆内存、垃圾回收策略和线程堆栈大小等方面的调整。优化的 ......
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 ......
grep 常用参数
–color=auto 或者 –color：表示对匹配到的文本着色显示 -i：在搜索的时候忽略大小写 -n：显示结果所在行号 -c：统计匹配到的行数，注意，是匹配到的总行数，不是匹配到的次数 -o：只显示符合条件的字符串，但是不整行显示，每个符合条件的字符串单独显示一行 -v：输出不带关键字的行（反 ......
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。 ......
C#泛型进阶：深入解析类型参数约束，优化代码安全性与灵活性
概述：C#泛型类型参数约束提供了灵活的方式，确保泛型代码满足特定条件。从值类型、引用类型、构造函数到基类、接口等多重约束，为泛型设计提供了更多限制和设计选择。可空参数约束进一步增强了泛型的适用性。这些约束提高了代码的类型安全性和可读性，为开发者提供了更强大的工具。 在C#中，类型参数约束用于对泛型类 ......
vue3路由跳转与参数获取
// 普通跳转 router.push('/index') // query 参数 router.push({ path: '/index', query: { id: 123, } }) // params 参数 router.push({ name: 'index', params: { id: ......
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 ......
java通过AOP修改请求中的参数值
1、背景 项目中存在一个需求，当用户不传项目ID时，将其赋值为默认值，初步分析后，发现接口数量众多，且绝大多数接口都需要传递项目ID。Controller接口的参数形式很多，大多数的Post请求都是以对象的方式接收参数，部分Post的form-data请求和Get请求是以多个基本数据类型的方式接收参 ......
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 ......
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 ......
FileOutputStream第二个参数怎么理解 默认第二个参数是false，表示不追加，每次new对象都会清空之前的内容创建新的内容，ture表示在之前的基础上追加内容
FileOutputStream第二个参数怎么理解 new FileOutputStream(“b.txt”,true); 默认第二个参数是false，表示不追加，每次new对象都会清空之前的内容创建新的内容，ture表示在之前的基础上追加内容 比如，以下代码执行两次，结果是dfdf,如果是fals ......