算法 模块 模型 商品
python logging模块封装
import logging import os import sys import logging.handlers formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(filename)s [line:%(lineno)d] - %(levelname) ......
多卡训练yolo系列模型
直接在后台服务器运行 输入命令 nohup python train.py > out.log 2>&1 & 注意，一定要用 “ nohup <运行程序> > out.log 2>&1 & ”，让程序在后台运行。原因是，从下载巨大的数据集，到训练 YoloV5 模型，前后要运行十几个小时。在这段时间 ......
牛顿迭代法求方程根（递归算法）
#include<iostream>#include<cmath>using namespace std;double f_origianal(double a, double b, double c, double d, double newx){ return a * pow(newx, 3) ......
怎么裁剪LLM（大语言模型）的vocab（词表）？
怎么裁剪LLM（大语言模型）的vocab（词表）？ Part1前言 对于一些多语言的大语言模型而言，它的词表往往很大。在下游使用这些模型的时候，可能我们不需要其它的一些语言，例如只需要中文和英文，此时，我们可以对其vocab进行裁剪，既可以大大减少参数量，也能够保留模型的性能，接下来以Bloom模型 ......
ImportError: DLL load failed while importing QtChart: 找不到指定的模块
这个错误通常是由于您的Python环境缺少QtChart模块或QtChart模块依赖的库文件之一导致的。 解决此问题的方法可能因操作系统和Python环境而异，但下面是一些常见的解决方法： 检查是否已安装QtChart模块和其依赖项。您可以使用pip命令在终端中安装QtChart模块： Copy c ......
深度学习基础入门篇[六(1)]：模型调优：注意力机制[多头注意力、自注意力]，正则化【L1、L2，Dropout，Drop Connect】等
深度学习基础入门篇[六(1)]：模型调优：注意力机制[多头注意力、自注意力]，正则化【L1、L2，Dropout，Drop Connect】等 ......
护士排班——线性规划算法的实现
一、问题描述 护士排班问题是指在医院中，如何合理地安排护士的工作时间，以满足患者的需求，同时保证护士的工作质量和生活质量。该问题通常涉及到多个护士、多个班次和多个工作日，需要考虑护士的工作时间、休息时间、轮班时间等因素。 二、线性规划模型 为了解决护士排班问题，可以采用线性规划模型。假设有 n 个护 ......
零样本文本分类应用：基于UTC的医疗意图多分类，打通数据标注-模型训练-模型调优-预测部署全流程。
零样本文本分类应用：基于UTC的医疗意图多分类，打通数据标注-模型训练-模型调优-预测部署全流程。 1.通用文本分类技术UTC介绍 本项目提供基于通用文本分类 UTC（Universal Text Classification） 模型微调的文本分类端到端应用方案，打通数据标注-模型训练-模型调优-预 ......
几何算法
C++常用计算几何算法 - 小四的海市蜃楼 - C++博客 (cppblog.com) (59条消息) C++常用计算几何算法_计算几何常用算法 c++_Belial_2010的博客-CSDN博客 ......
推荐系统的双塔模型，问答
想问一下各位大佬：1.推荐系统的双塔模型中，为什么用户向量和商品向量的内积可以表示用户对物品的兴趣呢？因为内积描述的是两个向量之间的相似度，而用户和物品的特征差别很大。2.即便用户和物品很相似，可以用相似度来刻画喜爱程度吗？ ......
4-算法
常见的七种查找算法： 1. 基本查找 也叫做顺序查找 说明：顺序查找适合于存储结构为数组或者链表。 基本思想：顺序查找也称为线形查找，属于无序查找算法。从数据结构线的一端开始，顺序扫描，依次将遍历到的结点与要查找的值相比较，若相等则表示查找成功；若遍历结束仍没有找到相同的，表示查找失败。 示例代 ......
《rv1109 部署yolov5训练模型汇总》
环境以及相关软件版本：yolov5(v5.0)、Ubuntu18.04、rknn-toolkit 1.7.3、rv1109 一.yolov5环境安装 1 conda安装 1.1 Anaconda 安装包： 在浏览器中打开 https://www.anaconda.com/products/indiv ......
Django框架——手写web框架、wsgiref模块、动静态网页、jinja2模块、主流web框架、Django简介、基本使用、app概念、目录结构、三板斧
web应用 '''通过浏览器访问的应用程序！！！''' 1.两种模式c/s b/s B/S：browser >server 2.web应用程序的有点 2.1 只需要一个浏览器即可 2.2 节省资源 2.3 他们不需要更新，因为所有新的特性都在服务器上执行 3.web应用程序的缺点 # 特别依赖服务端 ......
SQL JOIN的常见连接算法（转载）
原文：https://zhuanlan.zhihu.com/p/495442432 在数据库和大数据领域，通过SQL中的JOIN连接将两个及两个以上的表（或中间表、视图、物化视图）中的数据 按指定的连接条件关联起来，是很常用也很方便的操作。 我们前面学习了JOIN有多种常见连接方式如内连接INNER ......
C#中使用CAS实现无锁算法
CAS 的基本概念 CAS（Compare-and-Swap）是一种多线程并发编程中常用的原子操作，用于实现多线程间的同步和互斥访问。 它操作通常包含三个参数：一个内存地址（通常是一个共享变量的地址）、期望的旧值和新值。 CompareAndSwap(内存地址，期望的旧值，新值) CAS 操作会比较 ......
分布滞后线性和非线性模型（DLNM）分析空气污染（臭氧）、温度对死亡率时间序列数据的影响|附代码数据
全文下载链接 http://tecdat.cn/?p=23947 最近我们被客户要求撰写关于分布滞后线性和非线性模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 分布滞后非线性模型（DLNM）表示一个建模框架，可以灵活地描述在时间序列数据中显示潜在非线性和滞后影响的关联。该方法论基于交叉基的定义，交叉基是由 ......
R语言神经网络模型预测多元时间序列数据可视化
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32198 原文出处：拓端数据部落公众号 多元时间序列建模一直是吸引了来自经济，金融和交通等各个领域的研究人员的主题。多元时间序列预测的一个基本假设是，其变量相互依赖。 在本文中，我们使用了专门针对客户的多元时间序列数据设计的神经网络框架，拟合单隐层 ......
快速排序以及快速排序常用的三种算法
快速排序相比其他极大排序在效率和空间复杂度上都算是比较优得。并且在进行了三数取中优化以后，除了及其小的情况外，基本能保持logn的时间复杂度。 三数取中法;在一堆数据中随机取三个数，然后取其中间大小的数。 有了三数取中的基础以后，快速排序的key就可以用三数取中来完成了。 1：快速排序有三种常用的方 ......
pyinstaller 打包时第三方模块与图片资源加载
打包命令 pyinstaller --onefile --windowed **.py 修改**.spec 文件 pathex=['/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages/ddddoc ......
QuHai互联科技 算法题部分
11、实现计算第n个斐波那契数 12、给定一个字符串编码规则，如输入字符串”Y3E12S!3”,字母后面的数字表示该字符重复几次，如果字符后没有数字则表示一个字符，最终输出转码后的字符串’YYYEEEEEEEEEEEES!!!’。试写出转码的函数，编程语言不限。 13、简述你所了解的两种或以上排序算 ......
地形模型贴正射影像图
一、GlobalMapper的DEM输出为dxf格式 1. 1加载tif格式的DEM，加载时注意选择yes elevation data。 1.2 Export elevation grid format-》DXF Mesh或DXF Point file， （1）选择DXF Mesh （2）输出DX ......
扎实打牢数据结构算法根基，从此不怕算法面试系列之week01 02-09 测试算法时间复杂度性能的方式方法
#1、数组生成器 测试算法性能肯定不能自己手动声明创建数组了，在现代计算机上，对于O(n)级别的算法，都需要10W级别以上的数据才能看到性能，我们肯定不能手动声明10W个元素的数组吧？ 所以，创建数组生成器。 这里，自己创建一个数组生成器——ArrayGenerator。 package com.m ......
学习十大排序算法（1）——选择排序【实现方法c语言】
十大排序算法第一节——选择排序 复制代码直接滑到最后！！！ 选择排序就是找到（最大或者）最小元素，放到最开始的位置，然后就是在没有排序的序列中找到最小的排在已经排好的序列之后，直至没有排数列排完。（自己的理解） 大概解释代码其中的细节：第6行中的sizeof的用法是求出括号里面的所占的字节数，比如s ......
自己负责的模块
商品赠品互转的流程实现 定义商品赠品互转的数据模型，通常包括以下字段： 源商品ID 目标商品ID 转换条件（例如需要的商品数量和赠品数量） 转换时间段（例如开始时间和结束时间） 创建商品赠品互转的业务逻辑层，实现商品赠品互转的具体业务逻辑，例如根据用户选择的源商品ID和目标商品ID，查询对应的转换规 ......
linux安全模型
linux安全模型Linux是一个多用户、多任务的操作系统，具有很好的稳定性与安全性，在幕后保障Linux系统的安全则是一系列复杂的配置工作。本章将详细讲解文件的所有者、所属组以及其他人可对文件进行的读（r）、写（w）、执行（x）等操作，还可以在Linux系统中添加、删除、修改用户账户信息。我们还可 ......
阶乘 reduce函数 operator模块
from functools import reduce from operator import mul def fact(n): #使用reduce和operator.mul函数计算阶乘 return reduce(mul, range(1, n+1)) #使用reduce函数和一个匿名函数计算 ......
vue2源码-十、diff算法
diff算法 diff算法的特点就是平级比较，内部采用了双指针方式进行优化，优化了常见的操作。采用了递归比较的方式。 针对一个节点的diff算法 先拿出根节点来进行比较如果是同一个节点则比较属性，如果不是同一个节点则直接换成最新的即可。 同一个节点比较属性后，复用老节点 比较儿子 一方有儿子 一方没 ......
福特-富克森算法
福特-富克森（Ford-Fulkerson）算法是一种求解最大流问题的经典算法，它的基本思想是通过不断地增广路径来找到最大流。 最大流问题通常是指在网络中找到从源点到汇点的最大流量，其中网络由若干条有向边组成，每条边都有一个容量，表示该边可以通过的最大流量。最大流问题的目标是找到一个流，使得从源点到 ......
分而治之算法
分而治之算法（Divide and Conquer Algorithm）是一种基于递归的算法思想，将问题划分为若干个子问题，逐个解决子问题并将它们合并成原问题的解。 分而治之算法通常包括以下步骤： 分解：将原问题分解为若干个子问题，这些子问题的结构与原问题相同或类似，但规模更小。 解决：递归地解决每 ......
Dijkstra的算法
Dijkstra算法是一种单源最短路径算法，用于在带有非负权重的图中，找到一个源节点到所有其他节点的最短路径。该算法的基本思想是通过贪心的方式逐步扩展当前已知的最短路径集合，直到找到源节点到所有其他节点的最短路径。 Dijkstra算法的具体步骤如下： 初始化：设置源节点到自己的距离为0，将源节点标 ......