简易 像素 模型 动作
（上模型）标签库拆分多个词条后导入
import pandas as pd import os def split_excel(original_file, target_folder): # 读取原始Excel文件 df = pd.read_excel(original_file) # 计算要拆分成多少个新表格 number_of_ ......
AT事务模型使用
机制 两阶段提交协议的演变： 一阶段：业务数据和回滚日志记录在同一个本地事务中提交，释放本地锁和连接资源。 二阶段： 提交异步化，非常快速地完成。 回滚通过一阶段的回滚日志进行反向补偿。 集成过程 参考Seata客户端集成 工作机制 一阶段 根据update语句的条件组成select脚本，查询得到更 ......
像素和DIP的区别和应用
——什么是DIP（Device Independent Units，设备独立像素）？ 是指在不考虑具体设备的屏幕分辨率和物理尺寸的情况下定义的一种长度单位，通常用于描述在不同设备上的显示效果。但是，在实际应用中，DIP的值仍然会受到屏幕分辨率和物理尺寸的影响。 ——什么是像素？ 像素是图像处理中的基 ......
简易机器学习笔记（九）LeNet实例 - 在眼疾识别数据集iChallenge-PM上的应用
前言 上一节大概讲了一下LeNet的内容，这一章就直接来用，实际上用一下LeNet来进行训练和分类试试。 调用的数据集： https://aistudio.baidu.com/datasetdetail/19065 说明： 如今近视已经成为困扰人们健康的一项全球性负担，在近视人群中，有超过35%的人 ......
大模型如何部署上线
部署大型语言模型是一个详尽且复杂的过程，需要开发者们具备深入的理解和精确的实施策略。以下是对各个开发步骤的简单介绍，欢迎各位开发者一起讨论交流。 数据集的准备与处理 在部署大型语言模型之前，首先需要准备一个广泛且多样化的数据集。这个数据集应该涵盖多个领域、不同风格和语境的文本数据，这样能确保模型全面 ......
在百度千帆大模型服务器训练的记录
1.训练模型 ChatGLM3-6B-32K 1.1数据 训练数据 本地:llama_factory_train_data_2 1.1.1 加载数据 将数据文件放到 /home/LLaMA-Factory/data 下 修改dataset_info.json文件， 在末尾加上 "modify_lor ......
书生浦语大模型
书生·浦语全链路开源体系 数据：书生·万卷 文本，图像，视频 总数据量：2TB 开放平台：OpenDataLab 预训练：InternLM-Train 高可扩展，兼容主流生态 微调：XTuner 增量续训：学习新知识 有监督微调：学会理解和遵循指令，或注入少量领域知识 XTuner：7B模型最低8G ......
欢迎 Mixtral - 当前 Hugging Face 上最先进的 MoE 模型
最近，Mistral 发布了一个激动人心的大语言模型: Mixtral 8x7b，该模型把开放模型的性能带到了一个新高度，并在许多基准测试上表现优于 GPT-3.5。我们很高兴能够在 Hugging Face 生态系统中全面集成 Mixtral 以对其提供全方位的支持 🔥！ Hugging Fac ......
AI-人工智能大模型
大模型 1.NLP 模型 GPT ：OpenAI的GPT系列 ChatGPT BERT：Google 基于 Transformer (变换器)的双向编码器表示 (BERT) 技术由 Google 开发, 通过在所有层中共同调整左右情境,利用无标记文本预先训练深度双向表示 Gemini llama M ......
大模型实战营第一课心得笔记
1、了解专用模型和通用大模型，以及书生浦语大模型开源历程、轻量级、中量级以及重量级三种不同大模型系列，和其他大模型的性能对比。 2、了解从模型到应用的主要步骤以及书生大模型各步骤采取的主要技术，如训练数据，预训练、微调、开源评测体系等。 3、现有的疑问：书生中量级的使用商业成本以及具体功能性能表现， ......
三维模型数据的几何坐标变换的点云重建并行计算技术方法分析
三维工厂K3DMaker是一款三维模型浏览、分析、轻量化、顶层合并构建、几何校正、格式转换、调色裁切等功能专业处理软件。可以进行三维模型的网格简化、纹理压缩、层级优化等操作，从而实现三维模型轻量化。轻量化压缩比大，模型轻量化效率高，自动化处理能力高；采用多种算法对三维模型进行几何精纠正处理，精度高，... ......
【类型转换】使用c#实现简易的类型转换(Emit，Expression，反射)
【类型转换】使用c#实现简易的类型转换(Emit，Expression，反射) 引言 哈喽。大家好，好久不见，最近遇到了一个场景，就是在FrameWork的asp.net mvc中，有个系统里面使用的是EntityFramework的框架，在这个框架里，提供了一个SqlQuery的方法，这个方法很好 ......
R语言DCC-GARCH模型对上证指数、印花税收入时间序列数据联动性预测可视化|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=31630 最近我们被客户要求撰写关于GARCH的研究报告，包括一些图形和统计输出。 普通的模型对于两个序列的波动分析一般是静态的，但是dcc-garch模型可以实现他们之间动态相关的波动分析，即序列间波动并非为一个常数，而是一个随着时间的变化而变化 ......
数据分享|用户消费行为分析预测模型、重庆市的政策数据分析
原文链接：https://tecdat.cn/?p=34754 原文出处：拓端数据部落公众号 分析师：Xingyu Lan 企业想要发展必须掌握政策的动向。本次研究把握政策的核心要点，利用Python强大的计算生态(pandas,Matplotlib,DataFrame,request_html.B ......
Android 之 实验10 动作栏Actionbar与工具栏Toolbar的基本使用
实验10 动作栏Actionbar与工具栏Toolbar的基本使用 一、实验目的及要求 通过本实验的学习，使学生掌握动作栏Actionbar与工具栏Toolbar的基本使用。 二、实验设备（环境）及要求 Android Studio 三、实验内容与步骤 使用动作栏Actionbar与工具栏Toolb ......
简易机器学习笔记（八）关于经典的图像分类问题-常见经典神经网络LeNet
前言 图像分类是根据图像的语义信息对不同类别图像进行区分，是计算机视觉的核心，是物体检测、图像分割、物体跟踪、行为分析、人脸识别等其他高层次视觉任务的基础。图像分类在许多领域都有着广泛的应用，如：安防领域的人脸识别和智能视频分析等，交通领域的交通场景识别，互联网领域基于内容的图像检索和相册自动归类， ......
Shellcode初探[1]: 什么是shellcode? 用chatGPT构造简易shellcode
Shellcode初探[1]: 什么是shellcode? 用chatGPT构造简易shellcode from：https://blog.restkhz.com/post/glance-at-shellcode-1 前言 我可能又要开一个系列文, 希望这次不要太监了.最近正在重新自学一些比较二进制 ......
基于粒子群算法优化微电网能量管理Matlab仿真模型
基于粒子群算法优化微电网能量管理Matlab仿真模型 文件列表 基于粒子群算法优化微电网能量管理Matlab仿真模型/EMS_Microgrid/batt.m , 1390基于粒子群算法优化微电网能量管理Matlab仿真模型/EMS_Microgrid/battery.m , 591基于粒子群算法优 ......
璞华智教 | AI大模型语文、英语作文批阅功能震撼上线，璞公英教学平台助力教育智能化！
璞公英教学平台AI大模型作文批阅功能，让教师的批改负担减轻，让学生的作文进步更快！大数据技术为优化作文教学策略提供有力支持，让我们一起期待更多的创新和突破！ ......
python GDAL 经纬度转像素坐标（包括投影坐标）
# -*- encoding: utf-8 -*- from osgeo import gdal from osgeo import osr import numpy as np def getSRSPair(dataset): ''' 获得给定数据的投影参考系和地理参考系 :param datas ......
简易机器学习笔记（七）计算机视觉基础 - 常用卷积核和简单的图片的处理
前言 这里实际上涉及到了挺多有关有关理论的东西，可以详细看一下paddle的官方文档。不过我这里不过多的谈有关理论的东西。 【低层视觉】低层视觉中常见的卷积核汇总 图像处理中常用的卷积核 在代码中，我们实际上是用不同的卷积核来造成不同的影响，我这里也是paddle中对于卷积核的几个比较简单的应用。 ......
阿里modelscope下载模型
个人上传的模型地址：（需要注意，这个模型参数只做测试之用，并无实际意义） https://modelscope.cn/models/devilmaycry812839668/devil/summary 注意，这里的密码是指python sdk的验证字符： 模型仓库下载到本地： PS. 这个model ......
winform简易用户权限管理系统
一、功能简介 1. 数据库可使用sqlite、mssql、mysql等 2. 管理员账号不管控，其余账号进行权限管控（左侧菜单，表单按钮） 二、操作界面 1. 管理员账号登陆后，左侧菜单栏自动添加 “菜单管理” ，菜单选择 Menu / Button 2. 角色分配权限 3. 用户绑定角色 4. 游 ......
转载：大模型所需 GPU 内存笔记
转载文章：大模型所需 GPU 内存笔记 引言 在运行大型模型时，不仅需要考虑计算能力，还需要关注所用内存和 GPU 的适配情况。这不仅影响 GPU 推理大型模型的能力，还决定了在训练集群中总可用的 GPU 内存，从而影响能够训练的模型规模。 大模型推理的内存计算只需考虑模型权重即可。 大模型训练的内 ......
基于遗传算法的风光发电互补Matlab仿真模型
down 资源文件列表 基于遗传算法的风光发电互补Matlab仿真模型/ceshi.m , 1500基于遗传算法的风光发电互补Matlab仿真模型/fun.m , 1496基于遗传算法的风光发电互补Matlab仿真模型/genetic/bs2rv.M , 3356基于遗传算法的风光发电互补Matla ......
简易机器学习笔记（六）不同优化算法器
前言 我们之前不是说了有关梯度下降公式的事嘛，就是那个 这样梯度下降公式涉及两个问题，一是梯度下降的策略，二是涉及到参数的选择，如果我们选择固定步长的时候，就会发现我们求的值一直在最小值左右震荡，很难选择到我们期望的值。 假设上图中，x0为我们期望的极小值，yB = xA - yA'xA的时候，xB ......
CSS盒模型
盒模型的组成部分 CSS会把所有的HTML元素都看成一个盒子，所有的样式也是基于这个盒子 内容区（content）:元素中的文本或后代元素都是它的内容 内边距（padding）又称:补白，紧贴内容的补白区域 边框（border）: 盒子的边框 外边距（margin）：盒子与外界的距离，外边距不会影响 ......
NeruIPS 2023 | SegRefiner：通过扩散模型实现高精度图像分割
前言 尽管图像分割在过去得到了广泛研究和快速发展，但获得细节上非常准确的分割 mask 始终十分具有挑战性。因为达成高精度的分割既需要高级语义信息，也需要细粒度的纹理信息，这将导致较大的计算复杂性和内存使用。而对于分辨率达到2K甚至更高的图像，这一挑战尤为突出。由于直接预测高质量分割 mask 具有 ......
计算机网络学习第一天OSI与TCP/IP模型
OSI模型与TCP/IP模型 协议是水平的，由语法、语义和同步三部分组成，服务是垂直的。 从上往下依次封装（PCI+SDU=PDU）。 1. 物理层 主要传输比特，用光、电、其他形式的电磁波传输和表示数据，里面需要中继器和集线器设备。 2. 数据链路层 主要将网络层的IP数据包（分组）封装成帧（包含 ......
项目管理-模型测试体系图
简介：结合日常模型测试流程，探索模型测试管理体系，包含测试过程管理、基础环境、质量控制、效率提升、持续学习、测试探索几个方面。 ps：感兴趣的可以留言，一起探索模型测试项目实践~ ......