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线段裁剪：Cohen-Sutherland算法
目录裁剪算法Cohen-Sutherland线段裁剪算法基本思想具体步骤计算分析程序代码 裁剪算法 计算机内部存储的图形数据量通常较大，而屏幕只显示其中一部分，因此需要确定哪些部分在显示区域内，哪些在显示区域外。这个过程称为裁剪（clipping）。裁剪是二维观察（三维观察）的重要部分，参见计算机图 ......
手把手教你在Ubuntu上部署中文LLAMA-2大模型
一、前言 llama2作为目前最优秀的的开源大模型，相较于chatGPT，llama2占用的资源更少，推理过程更快，本文将借助llama.cpp工具在ubuntu(x86\ARM64）平台上搭建纯CPU运行的中文LLAMA2中文模型。 二、准备工作 1、一个Ubuntu环境（本教程基于Ubuntu2 ......
基础算法：区间合并
1、区间合并 以AcWing.803为例，题目要求如下： 给定n个区间 [li,ri]，要求合并所有有交集的区间。 注意如果在端点处相交，也算有交集。 输出合并完成后的区间个数。 例如：[1,3] 和 [2,6]可以合并为一个区间 [1,6]。 输入格式第一行包含整数 n。 接下来 n 行，每行包含 ......
全新注意力算法PagedAttention：LLM吞吐量提高2-4倍，模型越大效果越好
前言 吞吐量上不去有可能是内存背锅！无需修改模型架构，减少内存浪费就能提高吞吐量！ 本文转载自新智元 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 【CV技术指南】CV ......
【8.0】Fastapi响应模型
【一】自定义响应模型 【1】定义视图函数 from fastapi import APIRouter from pydantic import BaseModel, EmailStr from typing import Optional app04 = APIRouter() ### 响应模型 # ......
算法模板
算法模板 1.排序 (1)快速排序(No STL) #include <bits/stdc++.h> using namespace std; #define int long long int n,a[100010]; void dfs(int l,int r) { if(l >= r) retu ......
Llama2-Chinese项目：1-项目介绍和模型推理
Atom-7B与Llama2间的关系：Atom-7B是基于Llama2进行中文预训练的开源大模型。为什么叫原子呢？因为原子生万物，Llama中文社区希望原子大模型未来可以成为构建AI世界的基础单位。目前社区发布了6个模型，如下所示： FlagAlpha/Atom-7B FlagAlpha/Llama ......
Llama2-Chinese项目：2.2-大语言模型词表扩充
因为原生LLaMA对中文的支持很弱，一个中文汉子往往被切分成多个token，因此需要对其进行中文词表扩展。思路通常是在中文语料库上训练一个中文tokenizer模型，然后将中文tokenizer与LLaMA原生tokenizer进行合并，最终得到一个扩展后的tokenizer模型。国内Chinese ......
KNN算法之超参数
超参数和模型参数 超参数是指运行机器学习算法之前要指定的参数 KNN算法中的K就是一个超参数 模型参数：算法过程中学习的参数 KNN算法没有模型参数 调参是指调超参数 如何寻找好的超参数 领域知识 经验数值 实验搜索 寻找最好的K 数据准备 from sklearn.neighbors import ......
机器学习之KNN算法入门
简介 k近邻法(k-nearest neighbor, k-NN)是1967年由Cover T和Hart P提出的一种基本分类与回归方法。 它的工作原理是：存在一个样本数据集合，也称作为训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一个数据与所属分类的对应关系。输入没有标签的新数据 ......
算法-排序算法
分别使用Go、Rust、Java学习实现各种算法 冒泡排序 Go package main import "fmt" func bubbleSort(arr []int) { n := len(arr) for i := 0; i < n-1; i++ { for j := 0; j < n-i-1 ......
Cesium加载三维模型rendering.Rendering has stopped
使用Cesium加载数据量大、精度高的三维模型数据经常在运行一段时间后，会报如下错误： An error occurred while rendering.Rendering has stopped. TypeError：Failed to execute 'shaderSource' on 'We ......
分析视频监控/视频汇聚平台EasyCVR分析网关车辆检测/车牌识别算法及应用场景
在数字化时代，由于大众对出行要求的提升，汽车数量不断增加，给城市和交通管理带来了很多挑战。为了应对这些问题，旭帆科技开发了一套AI智能车辆检测与车牌识别算法，为交通管理和车辆安全提供高效的解决方案。 AI车辆检测和车牌识别算法集成了多种技术，如光学字符识别（OCR）和云计算等，能够从复杂的背景中提取 ......
视频融合/视频汇聚平台加智能ai算法助力农业高质量生产
我国是农业大国，随着新兴技术如AI的迅猛发展，大数据和互联网等技术已应用于农业生产中的各个环节，以提高土地利用率、降低成本、提高生产效率。智慧农业因此而兴起。 智慧农业解决方案是根据农业生产的需求与现代网络发展状况而设计的。它利用人工智能技术，结合农业物联网、移动互联网、AI智能分析、视频监控与处理 ......
python提取论文图片波形数据：pyautogui键盘移动鼠标，跨模块全局变量使用，cv2局部放大窗口，matplotlib图片在pyQT5lable显示,坐标变换，多线程同时使用
最近写了一个python提取论文图片波形数据的脚本，代码如下。 涉及新知识点：pyautogui键盘移动鼠标，跨模块全局变量使用，cv2局部放大窗口，matplotlib图片在pyQT5lable显示,坐标变换，多线程同时使用。搜索相关关键字去对应代码区看注释就可以了。 gui窗口： 1 # -*- ......
Python模块之 random
作用： random.randint 函数是Python内置的随机数生成函数之一，用于生成一个指定范围内的整数。 必要操作： >>> import random 安装： python 内置函数，无需安装 导入包： >>> import random 帮助查看： >>> help(random) 或 ......
Miller-Rabin算法
原文链接：https://blog.csdn.net/qq_43227036/article/details/100336234 OK,前面已经讲了很多判断素数的方法，在判断一个数是否为素数时我们可以采用试除法，但如要求1-n的范围那么时间复杂度很高，所以有了线性的筛法求素数。 但如果为了判断一个大 ......
大模型强化学习——PPO项目实战
【PPO算法介绍】 PPO（Proximal Policy Optimization）是一种强化学习算法，它的目标是找到一个策略，使得根据这个策略采取行动可以获得最大的累积奖励。PPO的主要思想是在更新策略时，尽量让新策略不要偏离旧策略太远。这是通过在目标函数中添加一个额外的项来实现的，这个额外的项 ......
LongLoRA:不需要大量计算资源的情况下增强了预训练语言模型的上下文能力
麻省理工学院和香港中文大学推出了LongLoRA，这是一种革命性的微调方法，可以在不需要大量计算资源的情况下提高大量预训练语言模型的上下文能力。 LongLoRA是一种新方法，它使改进大型语言计算机程序变得更容易，成本更低。训练LLM往往需要大量信息和花费大量的时间和计算机能力。使用大量数据(上下文 ......
算法总结
排序 Quick_Sort void Quick_Sort(int q[], int l, int r) { if (l >= r) return; int i = l - 1, j = r + 1, x = q[(l + r) >> 1]; while (i < j) { do i ++ ; wh ......
算法总结
排序 Quick_Sort void Quick_Sort(int q[], int l, int r) { if (l >= r) return; int i = l - 1, j = r + 1, x = q[(l + r) >> 1]; while (i < j) { do i ++ ; wh ......
算法思路复盘
1：快慢指针 （1）涉及到快慢指针的算法，基本都是满指针维护符合条件的合法数据，快指针去寻找符合条件的元素将其归并入满指针维护的区间中，所以在写该类算法时，快指针维护的元素归并入慢指针维护的区间的判别条件基本都来自于与慢指针维护区间内的元素有关。 （2）举例 删除数组中的重复元素，归并条件是，快指针 ......
点播模块编译nginx
VOD模块NGINX编译部署 主要解决我那破电视的观影需求、软件装不了又不想掏钱看线上广告；U盘也没法播、没几个兼容的解码软件，五六年前的电视买的是真坑爹，我又不会刷机，那索性用废笔记本装linux整个nginx-vod模块整个音视频链接，电视上用短小精悍的VLC观影。 下包 mkdir /usr/ ......
80道高频算法题Python版
80道高频算法题来源于牛客网，这些答案都经过了我验证，可以复制粘贴后提交通过： 掌握这80道题，99%的测试岗位算法考试都能通过。建议收藏后反复练习。本文为Python版本答案，对于Java版本答案，请在电子书《算法挑战》目录中查看。 1、NC1 大数加法：中等 # 计算两个数之和 # @param ......
Go每日一库之121：timer（时间轮算法定时器）
当业务要处理大量的定时任务时，如果每个任务都创建一个Golang原生的timer的话，会占用较多的cpu资源，这类场景，可以用时间轮算法优化timer的资源消耗。本次介绍一款多级时间轮库antlabs/timer（以下timer特指antlabs/timer库），处理类似场景的优化。 ## **功能 ......
d3.shuffle以及Fisher–Yates算法
1.d3.shuffle D3.shuffle() 方法用于将数组中的元素随机排序。它使用 Fisher–Yates 洗牌算法，该算法是无偏的，具有最佳的渐近性能（线性时间和常数内存）。 D3.shuffle() 方法的语法如下： d3.shuffle(array, [start, end]) 其中 ......
Redis之GeoHash算法相关
Geohash GeoHash是目前比较主流实现位置服务的技术，Geohash算法将经纬度二维数据编码为一个字符串，本质是一个降维的过程。 一个例子 地点 经纬度 Geohash 鸟巢 116.402843,39.999375 wx4g8c9v 水立方 116.3967,39.99932 wx4g8 ......
【Qt6】列表模型——树形列表
QStandardItemModel 类作为标准模型，主打“类型通用”，前一篇水文中，老周还没提到树形结构的列表，本篇咱们就好好探讨一下这货。 还是老办法，咱们先做示例，然后再聊知识点。下面这个例子，使用 QTreeView 组件来显示数据，使用的列表模型比较简单，只有一列。 #include <Q ......
软件工程的生命周期和模型种类
同任何事物一样，一个软件产品或软件系统也要经历孕育、诞生、成长、成熟、衰亡等阶段，一般称为软件生命周期。根据GB8566-88（《软件工程国家标准——计算机软件开发规范》），可以将软件生命周期概括为 6个阶段：可行性研究、需求分析、设计、实现、测试和维护。 1、可行性研究阶段 此阶段是软件开发方与需 ......