526互联

算法tensorflow花朵 模型

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 ......
模型 语言 简历 linux

【算法】【线性表】【链表】反转链表II

1 题目 给你单链表的头指针 head 和两个整数 left 和 right ，其中 left <= right 。请你反转从位置 left 到位置 right 的链表节点，返回 反转后的链表 。 示例 1： 输入：head = [1,2,3,4,5], left = 2, right = 4 输出 ......
线性 算法

读算法霸权笔记13_读后总结与感想兼导读

1. 基本信息 算法霸权：数学杀伤性武器的威胁 [美] 凯西·奥尼尔(Cathy 著 中信出版社,2018年9月出版 1.1. 读薄率 书籍总字数220千字，笔记总字数32359字。 读薄率32359÷220000≈14.71% 1.2. 读厚方向 算法的力量：人类如何共同生存？ 极简算法史：从数学 ......
读后 霸权 算法 感想 笔记

【算法】【线性表】【链表】反转链表

1 题目 给你单链表的头节点 head ，请你反转链表，并返回反转后的链表。 示例 1： 输入：head = [1,2,3,4,5] 输出：[5,4,3,2,1] 示例 2： 示例 3： 输入：head = [] 输出：[] 提示： 链表中节点的数目范围是 [0, 5000] -5000 <= No ......
线性 算法

（坚持每天都写算法）算法复习与学习part1基础算法1-5

今天是写题，数的的三次方根。 使用二分法，浮点数不能位运算直接/2即可。 //这道题很难想到二分，二分查找是查找，就是找哪个地方有目标数 //一般是用在区间上的， //总结：二分要求是有查找条件且是查找，符合这两个条件就可以考虑 //不过这里可以把从0到n的浮点数当成一个区间，看数值范围的话，n的话 ......
算法 基础 part1 part

unity3d修改模型位置

using System.Collections; using System.Collections.Generic; using UnityEngine; public class VCCameraWorkerController : MonoBehaviour { public Vector3 ......
模型 位置 unity3d unity3 unity

（坚持每天都写算法）算法基础复习part1基础算法1-4——二分

二分使用的前提是有序性的条件如果要找以下情况： 1.找大于等于数的第一个位置 2.找小于等于数的第一个位置 二分使用的前提是无序性的条件下如果要找以下情况： 1.找最大值 2.找最小值 二分法一般有边界问题，如果是有序性的条件下的话只要记住一句话：有加必有减。 这里是示例代码： int mid = ......
算法 基础 part1 part

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 ......
模型 方法 Omics

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 ......
Salvador 模型 数量 报告 大学

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 ......
训练营 书生 实战 模型 笔记

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （175）-- 算法导论13.3 4题

四、用go语言，Teach 教授担心 RB-INSERT-FIXUP可能将 T.nil.color 设为 RED，这时，当 z 为根时第1行的测试就不会让循环终止。通过讨论 RB-INSERT-FIXUP永远不会将 T.nil.color 设置为 RED，来说明这位教授的担心是没有必要的。 文心一言 ......
文心 导论 算法 chatgpt VS

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 ......
非线性 空气污染 死亡率 发病率 示例

MCM_算法篇

from pixiv Cellular Automata 参考文章： 元胞自动机的实现与应用 这篇文章将CA的实现给出，具体实现细节可以看： Python 实现基于元胞自动机的生命游戏 澳洲变燠洲，考拉成烤拉！澳大利亚山火为什么难以控制？ ......
算法 MCM

day13 代码随想录算法训练营 347. 前 K 个高频元素 【待梳理】

题目：347. 前 K 个高频元素 我的感悟： 我用hash再排序。 卡尔用的小顶堆。 `heapq`是Python中的一个模块，它提供了堆队列（也称优先队列或者堆）的算法实现。在计算机科学中，堆是一种特殊的完全二叉树数据结构，其中每个父节点的值都小于或等于其子节点的值（在最小堆中）或者父节点的值都 ......
随想录 训练营 随想 算法 元素

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 ......
幻觉 模型 语言

day13 代码随想录算法训练营 239. 滑动窗口最大值

题目：239. 滑动窗口最大值 我的感悟： 来难度了，有点意思， 理解难点： 需要实现自定义队列， 看了国外的解题思路和其他的回答，感觉还是卡尔的思路，更有意思。 实现队列： pop只弹出左边边界且左边界为最大值的时候 push 要维护队列里的大到小的单调性。把队尾小的都卷走 front查询最大值 ......
随想录 最大值 训练营 随想 算法

算法期末复习笔记

分治 基本概念 基本思想 将原始问题分解为若干子问题 逐个解决各个子问题 得到原始问题的解 情况分类 原始问题的解在分解出的子问题中 原始问题的解需要各个子问题的解再经过综合处理得到 如果分解出的子问题和原始问题类型相同，就可以用递归的方法做了 算法示例 查找最大值最小值 O(logn) 二分搜索 ......
算法 笔记

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。 ......
模态 样本 模型

KMP 算法

Question: Given two strings needle and haystack, return the index of the first occurrence of needle in haystack, or -1 if needle is not part of haysta ......
算法 KMP

计算器算法

目录思路最简单的计算器（好像也不简单，因为有*/）224772 困难计算器 可以通解224 227 和上面的题 先把力扣上5道计算器的题目干了，主要使用双栈法 思路 用一个栈ops存操作，用一个栈nums存数字 然后从前往后做，对遍历到的字符做分情况讨论： 空格 : 跳过 ( : 直接加入 ops ......
计算器 算法

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 ......
模型 向量 编码 技术 LSTM

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 ......
视角 Sparse4D 模型 Sparse4 Sparse

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 ......
funtionCalling RAG 模型

mysql底层join算法

暴力 Nested-Loop Join 走索引的 index-Nested-Loop Join 缓冲块的 blocked-Nested-Loop Join mysql join 底层实现_mysql join实现算法-CSDN博客 走index loop join ，说明如果联表走主键，就算条件不走 ......
底层 算法 mysql join

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 ......
序列 模型

【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 ......
Relational Zero-Shot Knowledge Learning Language

星型模型&雪花模型

数据集市（Data Mart）也有称ADS（Application Data Store），数据集市将主题层和基础层的数据按照各业务的实际需求进行聚合，形成宽表或数据立方体（Cube），可直接供业务部门和数据分析团队使用。 数据集市中主要存在的是事实表（fact）和维度表（dimension）。 事 ......
模型 雪花 amp

【算法】【线性表】【链表】链表求和

1 题目 给定两个用链表表示的整数，每个节点包含一个数位。 这些数位是反向存放的，也就是个位排在链表首部。 编写函数对这两个整数求和，并用链表形式返回结果。 示例： 输入：(7 -> 1 -> 6) + (5 -> 9 -> 2)，即617 + 295 输出：2 -> 1 -> 9，即912 进阶： ......
线性 算法

R语言GARCH族模型：正态分布、t、GED分布EGARCH、TGARCH的VaR分析股票指数|附代码数据

全文链接：http://tecdat.cn/?p=31023 最近我们被客户要求撰写关于GARCH族模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 如何构建合适的模型以恰当的方法对风险进行测量是当前金融研究领域的一个热门话题 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）。 VaR方法作为当 ......
正态分布 模型 指数 语言 代码

Python中TensorFlow的长短期记忆神经网络(LSTM)、指数移动平均法预测股票市场和可视化|附代码数据

原文链接：http://tecdat.cn/?p=23689 最近我们被客户要求撰写关于LSTM的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文探索Python中的长短期记忆（LSTM）网络，以及如何使用它们来进行股市预测 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 在本文中，你将看到如何使用一个被称为 ......
神经网络 股票市场 长短 TensorFlow 神经
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