神经网络 示例 模型 神经
使用CompletableFuture提升代码执行效率示例
代码示例 /** * 全国 / 区域数据统计: * 1. 新能源规模 * 2. 电网容量 * 3. 输配线路 * 4. 变电站 * 5. 工作场站 * * @param area area * @param user user * @return the object * @since 3.0.0 ......
【计算机网络】6.链路层和局域网
1 导论 节点(nodes):主机和路由器(网桥和交换机也是) 链路(links):沿着通信路径,连接相邻节点通信信道(有线链路、无线链路、局域网共享性链路) 帧(frame):第二层协议数据单元,封装数据报 IP数据报分组在不同的链路上以不同的链路协议传送,路由器根据要打出的端口确定封装的协议,例 ......
网络配置之bond聚合
1.1.1 什么是聚合链路 聚合链路是将多块网卡逻辑地连接到一起从而允许故障转移或者提高吞吐率的方法。提高服务器网络可用性。 1) bond是将多块网卡虚拟成为一块网卡的技术,通过bond技术让多块网卡看起来是一个单独的以太网接口设备并具有相同的ip地址。在linux下配置bond,通过网卡绑定技术 ......
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 ......
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 ......
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 ......
使用Java编写的URL编码示例
这是一个使用Java编写的URL编码示例,其中包括对URL进行Base64编码的部分: import java.net.URLEncoder; import java.nio.charset.StandardCharsets; import java.util.Base64; public clas ......
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。 ......
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 ......
新手入坑:strapi官网教程的简单示例学习
新手入坑:strapi官网教程的简单示例学习:https://blog.csdn.net/qq_36812165/article/details/115533628?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2~default~baidujs_ ......
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
![](https://img2024.cnblogs.com/blog/2523048/202401/2523048-20240109134209430-272421677.png) 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 ......
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 ......
Flink SQL建表语句示例
Hive CREATE EXTERNAL TABLE jc.judgmentDocumentods( odsId STRING, caseTitle STRING, plaintiff STRING, caseTypeShow INT, releaseDate STRING, caseSource ......
【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 ......
Hive建表语句示例
CREATE EXTERNAL TABLE `ods_baidu_news`( `domain` string, `sitename` string, `sourceurl` string, `casedatatype` string, `fetchtype` int, `casename` str ......