算法tensorflow车型 模型

有了下文的梳理后 redis 启动流程 再来解析redis 在单线程模式下解析并处理客户端发来的命令 1. 当 client fd 可读时，会回调readQueryFromClient函数 void readQueryFromClient(connection *conn) { client *c ......

概述 随机森林（Random Forest）是一种集成学习（Ensemble Learning）方法，通过构建多个决策树并汇总其预测结果来完成分类或回归任务。每棵决策树的构建过程中都引入了随机性，包括数据采样和特征选择的随机性。 随机森林的基本原理可以概括如下： 随机抽样训练集：随机森林通过有放回抽 ......

本文使用C语言 Q:为什么要用双指针? A:因为 通过使用双指针可以使算法的时间复杂度降低(或者降低遍历次数),有时也能降低空间复杂度 分类 根据双指针的用法，可分为前后双指针,头尾双指针,快慢双指针..... 前后双指针 应用一 删除排序数组中的重复项 要求:原地删除,并返回新数组的长度，不需要考 ......

本文使用C语言 什么是按位异或^ 首先将不同数制的数写成二进制,例如9->0b1001. 然后最末位对齐，依次按位异或. 规则:0 ^ 0= 0 ; 1 ^ 1 = 0; 1 ^ 0 = 1 推论:任意整数x,都有0^x = x ; x ^ x = 0\ 来看看应用 寻找一个单身狗数 像[1,3,2 ......

Kabsch-Umeyama algorithm 参考文献： https://www.wikiwand.com/en/Kabsch_algorithm 面向点云配准，最小化两点集均方根误差(RMSD, root mean squared deviation)来计算最佳旋转矩阵。 注：该算法只能计算旋 ......

CUDA矩阵乘法算法分析 矩阵乘法是科学计算的基本构建块。此外，矩阵乘法的算法模式具有代表性。许多其他算法与矩阵乘法共享类似的优化技术。因此，矩阵乘法是学习并行编程中最重要的例子之一。 CUDA 矩阵乘法的源代码可在 gitlab 上找到。建议使用 git 获取源代码，它允许提取可能提供的任何更新， ......

在Java环境中使用SM2加密算法，主要涉及两个步骤：引入SM2相关的库并使用其公开的API进行开发，和实际使用SM2加密、解密等功能。 引入并使用SM2相关库 我们可以选择使用BouncyCastle库，它提供了广泛的加密和哈希函数，包括SM2。首先，要在项目中引用BouncyCastle库，这可 ......

提供LoRA微调和全量参数微调代码，训练数据为data/train_sft.csv，验证数据为data/dev_sft.csv，数据格式为"<s>Human: "+问题+"\n</s><s>Assistant: "+答案。本文主要介绍Llama-2-7b模型LoRA微调以及4bit量化的实践过程。 ......

算法训练day23 LeetCode669.108.538. 669.修剪二叉搜索树 题目 669. 修剪二叉搜索树 - 力扣（LeetCode） 题解 代码随想录 (programmercarl.com) 递归 不能单纯地由根节点的值直接删除单值，需要继续判断子节点是否符合条件 class Sol ......

一、用go语言，仿照图 10-1，画图表示依次执行操作 PUSH(S，4)、PUSH(S，1)、PUSH(S，3)、POP(S)、PUSH(S，8)和 POP(S)每一步的结果，栈 S初始为空，存储于数组 S[1..6]中。 文心一言： 图 10-1 展示了在执行一系列栈操作后栈的状态。我会用文字描 ......

各种常见算法 & 数据结构模板 1. 最长不下降子序列（LIS） 1.1 \(O(n^2)\) 做法 点击查看代码 for (int i = 1;i <= n;i++) { cin >> a[i]; dp[i] = 1; } for (int i = 1;i <= n;i++) { for (int ......

挑战最通俗的KMP算法讲解 什么是 \(KMP\) KMP是一种用于模式串匹配问题的算法。 给出一个文本串和模式串，查询模式串在文本串中的(出现次数、出现位置等等)的问题称为“模式串匹配问题”。 KMP算法的本质是：针对模式串构建一个特定的数组，用于在匹配失败时减少后续匹配过程中的无用比较，可以将时 ......

防溺水已经成为青少年安全教育的重要内容，同时也是社会各界共同承担的安全管理责任。特别是在夏季，随着天气逐渐转热，溺水事故也进入了危险期、易发期和高发期。传统的预防和管理方法主要通过日常宣传演讲和人工巡逻来提醒人们溺水的危害，但存在一些问题： 1）缺乏有效的安全预警设施：当人员接近危险区域时，缺乏警示 ......

近期看到了一篇用CLIP在我这个方向应用的文章，所以玩了一下CLIP，感觉效果还是很好的。 首先，github上的zero-shot代码 import os import clip import torch from torchvision.datasets import CIFAR100 # Lo ......

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 ......

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 ......

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 ......

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 ......

【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 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 ......

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 ......

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 ......

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 ......

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 ......

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 ......

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 ......

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 ......

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 ......

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 ......

【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 ......