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算法 树叶tensorflow模型

nlp入门（五）隐马尔科夫模型

源码请到：自然语言处理练习: 学习自然语言处理时候写的一些代码 (gitee.com) 一、马尔科夫模型概念 1.1 马尔科夫模型：具有马尔可夫性质并以随机过程为基础的模型 1.2 马尔科夫性质：过去状态只能影响现在状态，影响不了将来的状态 1.3 马尔科夫过程：随机过程满足马尔科夫性质，状态转移矩 ......
模型 nlp

模型超参数基本都没改，测试时加载模型报模型结构不匹配，设置模糊加载模型即：model.load_state_dict(torch.load(model_path), strict=Fasle)，但效果出奇的差

# 原因 跑模型的时候，用的是多卡加载torch.nn.DataParallel(self.model)，测试是用的单卡模糊加载保存的模型权重，很多模型参数都没有加载成功，自然会导致测试效果很差。 # 解决方法 ` # 如果你想要用nn.DataParallel来加载模型 state_dict = ......
模型 model load load_state_dict model_path

langchain接入星火大模型（其他模型也可以参考）

首先来说LangChain是什么？不了解的可以点击下面的链接来查看下。 LangChain入门指南_故里_的博客-CSDN博客 然后在介绍一下星火认知大模型相关： 讯飞星火认知大模型感兴趣的小伙伴可以了解一下，国内比较成熟的类GPT（我自己定义的，也不知道对不对）模型。 说一下大概需求，首先我是要用 ......
模型 langchain

视频云存储平台EasyCVR视频汇聚接入AI算法接口后，如何在智能检测中对视频流画框？

安防监控平台EasyCVR可拓展性强、视频能力灵活，平台可提供视频云存储、视频安防监控直播、云端录像、云存储、录像检索与回看、智能告警、平台级联、云台控制、语音对讲等，也能接入AI智能分析的能力，包括人脸检测、车辆检测、烟火检测、安全帽检测、区域入侵检测等。 ......
视频 视频流 画框 算法 接口

五因素模型：探寻人性的五个维度

## 引言：性格的五重奏 我总是对人的不同性格感到好奇。人们之间的差异有时候令人难以捉摸，直到我发现了五因素模型（Big Five Personality Traits）。这一模型犹如打开了一扇窗户，让我能够透视人们复杂多样的性格内涵。 ## 第一章：五因素模型的精髓 ### 1. 五个维度的协奏曲 ......
维度 模型 人性 因素

go语言GMP模型

Robert Griesemer、Rob Pike、Ken Thompson三位Go语言创始人，对新语言商在讨论时，就决定了 要让Go语言成为面向未来的语言。当时多核CPU已经开始普及，但是众多“古老”编程语言却不能很好的 适应新的硬件进步，Go语言诞生之初就为多核CPU并行而设计。 Go语言协程中 ......
模型 语言 GMP

RGBA alpha 透明度混合算法

Alpha 透明度混合算法，网上收集整理，分成以下三种： 一、 R1,G1,B1，Alpha1 为前景颜色值，R2,G2,B2，Alpha2 为背景颜色值，则 前景色 R = R1 * Alpha1 + R2 * Alpha2 * (1-Alpha1) ； G = G1 * Alpha1 + G2 ......
透明度 算法 alpha RGBA

贪心算法初步

贪心算法的核心思想是通过局部最优解得到或近似取得全局最优解, 此时有几个待解决的问题:1. 怎么判断题目是否应用贪心策略求解?2. 怎么寻求局部最优与全局最优的关系?3. 如何选择最优的贪心标准以得到全局最优/较优解? <!--more-->## 思想理解可以参阅知乎答主"冒泡"的一篇回答 [如何理 ......
算法

esXGray开发笔记：基于直线检测的文本倾斜自动校正算法实现（python+opencv)

昨日采用最小面积矩形的方式实现文本倾斜自动校正，但后面的角度有点麻烦，于是改用基本直线检测的算法。 算法简介： 检测直线，自动调节参数，至少获取11条直线（直线条数调节） 计算每条直线与x轴夹角 从返回的角度中找到出现次数较多的直线角度平均值并返回作为图片倾斜角度 检测到角度后，就可以将图片进行校正 ......
算法 直线 文本 esXGray 笔记

大模型材料收集

> 大模型材料收集 ## 360安全大模型 > [推动大模型 B 端落地，360 想怎么做？](https://mp.weixin.qq.com/s/8V2rNCSpQCfF6nz-L7urIQ) + 企业安全智控系统 + 安全问答 + 安全运营 + 通用大模型 + 数据安全问问题 + 专业知识缺乏 ......
模型 材料

day34 贪心算法part3

[1005.K次取反后最大化的数组和](https://leetcode.cn/problems/maximize-sum-of-array-after-k-negations/description/) ![](https://img2023.cnblogs.com/blog/1076992/20 ......
算法 part3 part day 34

栈（Stack）的基本原理及算法实现

# 栈（Stack）的基本原理及算法实现 ## 一、栈的基本概念 栈（Stack）是一种后进先出（LIFO，Last In First Out）的线性表，其特点是只允许在一端进行插入操作，而在另一端进行删除操作。栈的基本操作有：入栈（push）、出栈（pop）、查看栈顶元素（top）等。 ## 二、 ......
算法 原理 Stack

有向图的Tarjian算法

## 强连通分量 对于一张有向图，对于图中任意两个节点$x,y$，$x$能到$y$，$y$也能到$x$，则称其为强连通图。有向图的极大联通子图被称为强连通分量，简记为SCC(Strongly Connected Component)。 有时候，我们需要将一张有向图分成几个强连通分量，这时候可以基于T ......
有向图 算法 Tarjian

[信息安全] 加密算法：md5摘要算法 / sha256算法

# 1 MD5 ## 1.1 算法定义 + MD5的全称为 **Message-Digest Algorithm**，是一种被广泛使用的**单向**散列函数、属于Hash算法中一种比较重要算法——具有**单项加密**、**加密结果唯一**、**安全性能好**等优点。 + MD5算法可以产生出一个** ......
算法 摘要 信息 md5 256

2023-08-14：用go语言写算法。给出两个长度相同的字符串 str1 和 str2 请你帮忙判断字符串 str1 能不能在 零次 或 多次 转化 后变成字符串 str2 每一次转化时，你可以将

2023-08-14：用go语言写算法。给出两个长度相同的字符串 str1 和 str2， 请你帮忙判断字符串 str1 能不能在 零次 或 多次 转化 后变成字符串 str2， 每一次转化时，你可以将 str1 中出现的 所有 相同字母变成其他 任何 小写英文字母， 只有在字符串 str1 能够通 ......
字符串 字符 str str1 str2

敏感词过滤算法实现(前缀树)

## 前缀树 **前缀树**是N叉树的一种特殊形式，也叫Trie、字典树、查找树。通常来说，一个前缀树是用来存储字符串的。前缀树的每一个节点代表一个 字符串 （ 前缀 ）。每一个节点会有多个子节点，通往不同子节点的路径上有着不同的字符。子节点代表的字符串是由节点本身的**原始字符串**，以及 通往该 ......
前缀 算法

类欧几里得算法

## 类欧几里得算法 定义 $$\displaystyle\begin{aligned} f(a,b,c,n) &= \sum\limits_{i = 0}^{n}\left\lfloor\dfrac{ai + b}{c}\right\rfloor \\ g(a,b,c,n) &= \sum\lim ......
算法

一文详解Apipost数据模型功能

在Apipost数据模型中用户可以预先创建多个数据模型，并在API设计过程中重复利用这些模型来构建API 创建数据模型 在左侧导航点击「数据模型」-「新建数据模型」在右侧工作台配置数据模型参数 引入数据模型 在API设计预定义响应期望下点击引用数据模型，并选择需要导入的数据模型 即可将创建好的数据模 ......
模型 Apipost 功能 数据

马尔可夫转换模型研究交通伤亡人数事故时间序列预测|附代码数据

原文链接：http://tecdat.cn/?p=12227 最近我们被客户要求撰写关于马尔可夫转换模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文描述了R语言中马尔克夫转换模型的分析过程 首先，对模拟数据集进行详细建模。接下来，将马尔可夫转换模型拟合到具有离散响应变量的真实数据集。用于验证对这些数据 ......
时间序列 序列 模型 事故 人数

大模型时代的程序员：不会用AIGC编程，未来5年将被淘汰？

![file](https://img2023.cnblogs.com/other/3195851/202308/3195851-20230814171638731-1116543252.jpg) 作者 | 郭炜 策划 | 凌敏 ## 前言 下面是一段利用 Co-Pilot 辅助开发的小视频，这是 ......
程序员 模型 程序 时代 AIGC

【二分图】 二分图上匹配问题 和 匈牙利算法正确性说明

# 【二分图】 二分图上匹配问题 和 匈牙利算法正确性说明 - 本文讨论无权图 - 思维上没什么难度，但是文字量却比自己想的要多…… ## 0. 一些前置 - 什么是二分图上的匹配？什么是匈牙利算法？ [“二分图最大匹配概念、匈牙利算法”](https://zhuanlan.zhihu.com/p/ ......
正确性 算法 问题

《yolov5 如果针对一个模型权重反复增加样本训练》

如果你已经有了一个 YOLOv5 的模型权重，要使用新的图像数据进行优化，您可以使用以下方法来获得新的模型权重： 1.重新训练模型：将新的图像数据与原有的图像数据一起作为训练数据，以更快的速度重新训练模型。 2.增量式学习：在原有的模型权重的基础上，通过训练新的图像数据来进行更新。 3.迁移学习：使 ......
权重 样本 模型 yolov5 yolov

编程题算法总结

# 求最大公约数 最小公倍数 ## 最大公约数 ### 辗转相除法 > 大的a除小的b，得到余数如果是0，那么b就是最大公约数，否则就取余数做那个小的，本来的b就成了大的继续操作。 ``` int n,m; //辗转相除法,ab最大公约数 = ab余数和b的最大公约数 int yu,a,b; a = ......
算法

位运算 学习笔记【C++ 算法竞赛】

> 大家好，欢迎来到我的第一篇博客 > > 位运算和移位运算作为计算机的基本运算之⼀，其都是对⼆进制位进⾏操作。作为近年算法竞赛笔试较热门的考点，它能够快捷地完成特定的应用。掌握它是⾮常有必要的。 以下是目录： [TOC] ## 1. 位运算的优先级 C++运算符的具体优先级详见[大佬的文章](ht ......
算法 笔记

大模型时代的模型运维与部署：LLMops

来源： https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/131538334 1 LLMOps介绍1.1 关联定义术语 LLMOps 代表大型语言模型运维。它的简短定义是 LLMOps 是 LLM 的 MLOps。这意味着 LLMOps 是一组 ......
模型 时代 LLMops

了解一下新领域 LLMOps: 大模型运维

来源： https://zhuanlan.zhihu.com/p/632026876 随着 OpenAI 的ChatGPT的发布感觉就像在生产中打开了潘多拉魔盒的大型语言模型 (LLM)。现在不仅大家都在聊关于人工智能 (AI) 的话题，而且机器学习 (ML) 社区也正在谈论另一个新术语：“LLMO ......
模型 领域 LLMOps

Anaconda+PyCharm+Pytorch/tensorflow环境配置个人总结

Anaconda是一个非常方便的python版本管理工具，可以很方便地切换不同版本的Python进行测试。同时不同版本之间也不存在相互的干扰。 PyCharm是一款常见的Python IDE，pytorch和TensorFlow是目前两个主流的深度学习框架。 Anaconda安装 前往官方网址下载最 ......
tensorflow Anaconda PyCharm Pytorch 环境

最流行的开源 LLM （大语言模型）整理

本文对国内外公司、科研机构等组织开源的 LLM 进行了全面的整理。 Large Language Model (LLM) 即大规模语言模型，是一种基于深度学习的自然语言处理模型，它能够学习到自然语言的语法和语义，从而可以生成人类可读的文本。 所谓"语言模型"，就是只用来处理语言文字（或者符号体系）的 ......
模型 语言 LLM

训练自己的图像分类模型部署在手机设备

这里使用aidlux在手机上使用摄像头作为输入，利用aidlux提供的接口载入模型，实时推理 ![image.png](https://p6-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/2a243da402fb47f4a98ec5ea8ddfc5ee~tplv-k3 ......
模型 图像 设备 手机

数据结构与算法 --- 如何分析排序算法

## 引言 排序算法是最基础的算法，对于排序算法，除学习算法原理，代码实现之外，更重要的是学习每个算法的特点，知道在什么场景下选择那种算法。 那一定是选择时间复杂度最低的排序算法就是最优的吗？ 可以从以下几个方面分析一下。 ## 排序算法的执行效率 对于排序算法的执行效率，一般从以下几个方面来分析： ......
算法 数据结构 结构 数据
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