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纹理 节点 模型 关键

如何快速断行、分割行、切割行、换行、限制每行字数、平均分割每行字数、序号自动换行、关键字断行等等内容格式整理

首先，需要用到的这个工具： 度娘网盘 提取码：qwu2 蓝奏云 提取码：2r1z 打开工具，切换到“文章工作域”（嗯...默认就是） 找到这个，多内容断行分割 点击打开，出现如下窗口设置 相关的设置都在上面，涉及的功能有：限制每行字数、根据行数均等字数的换行、整理出指定关键内容起头、关键内容结尾，一 ......
字数 序号 关键字 关键 格式

浦语书生大模型实战训练营02笔记

1.打开算力平台，选择合适的配置进入算力开发机进入jupyter工具终端安装开发所需python深度学习环境： bash # 请每次使用 jupyter lab 打开终端时务必先执行 bash 命令进入 bash 中 bash /root/share/install_conda_env_intern ......
训练营 书生 实战 模型 笔记

R语言无套利区间模型：正向套利和反向套利次数、收益率分析华泰柏瑞300ETF可视化

全文链接：http://tecdat.cn/?p=31973 原文出处：拓端数据部落公众号 股指期货的套利交易有助于股指期货实现其价格发现以及风险规避的功能，因此提高套利交易的效率,对于发挥股指期货在经济发展中的作用有着重要的意义。 本文帮助客户对期货期现套利的研究。研究中主要以期货及其现货指数的数 ......
收益率 区间 收益 模型 次数

1.9 Rotated Multi-Scale Interaction Network for Referring Remote Sensing Image Segmentation 基于语义分割遥感图像的模型

Rotated Multi-Scale Interaction Network for Referring Remote Sensing Image Segmentation 参考遥感图像分割的旋转多尺度交互网络 参考遥感图像分割 (RRSIS)是一个新的挑战，它结合了计算机视觉和自然语言处理，通过 ......
遥感 语义 Segmentation Multi-Scale Interaction

深度学习模型部署TensorRT为何如此优秀？

一、前言 PyTorch模型的高性能部署问题，主要关注两个方面：高度优化的算子和高效运行计算图的架构和runtime。python有快速开发以及验证的优点，但是相比C++来说速度较慢而且比较费内存，一般高性能场景都是使用C++去部署，尽量避免使用python环境。 TensorRT为什么那么快，因为 ......
深度 TensorRT 模型

EF First 生成数据模型

//创建目录：mkdir EFCoreScaffoldexample//进入目录：cd EFCoreScaffoldExample//创建控制台项目：dotnet new console//添加依赖：dotnet add package Microsoft.EntityFrameworkCore.S ......
模型 数据 First EF

基于多节点多传感器融合的可穿戴无线数据采集系统架构解析

前记 随着无线和传感器技术的不断进步，无线设备在逐步朝着小型化，可穿戴领域发展，在一些医疗健康以及科研领域。需要对多个节点做传感器监测。因此，基于多传感器节点融合的可穿戴设备可以解决很多行业问题。比如，生理信号的遥测，风力发电机运行状态的遥测。新能源电池生产过程中故障监测等。 随着团队在可穿戴领域的 ......
数据采集 节点 传感器 架构 无线

关键字 开发-16 用例间参数关联

前言 在第8篇文章中，我们使用了extract从接口返回的response中提取了返回的字段值，那么这节将分析，如何将提取的值传递给下一个接口进行参数传递，以达到接口间的参数关联。 1. export提取 extract 提取结果后，之前是module 模块变量级别，现在需要提升到运行用例的sess ......
关键字 参数 关键 16

使用PyTorch实现混合专家(MoE)模型

Mixtral 8x7B 的推出在开放 AI 领域引发了广泛关注，特别是混合专家（Mixture-of-Experts：MoEs）这一概念被大家所认知。混合专家(MoE)概念是协作智能的象征，体现了“整体大于部分之和”的说法。MoE模型汇集了各种专家模型的优势，以提供更好的预测。它是围绕一个门控网络 ......
模型 PyTorch 专家 MoE

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

linux根据进程关键搜索字批量结束进程

linux根据进程关键搜索字批量结束进程 ps -ef|grep aaa|grep -v grep|awk '{print "kill -9 " $2}' |sh ......
进程 关键 linux

中间件 ZK分布式专题与Dubbo微服务入门 4-6 子节点watcher事件

0 课程地址 https://coding.imooc.com/lesson/201.html#mid=12702 1 重点关注 1.1 子节点如何添加watch stat /imooc watch 不存在的节点，可以用该命令，多用于新增 get /imooc watch 修改删除节点，子节点增删等 ......
分布式 中间件 节点 watcher 事件

gradle中配置文件顶层、buildscript节点中和allprojects节点中的reppositories配置有什么区别

buildScript块的repositories主要是为了Gradle脚本自身的执行，获取脚本依赖插件。 allprojects块的repositories用于多项目构建，为所有项目提供共同所需依赖包。而子项目可以配置自己的repositories以获取自己独需的依赖包。 根级别的reposito ......
节点 顶层 reppositories buildscript allprojects

对Java中new关键字的理解

在编写Java程序中，最常用的就是new，那么new这个关键字到底做了什么（目前的理解，后续再补充） 在Java中，new关键字用于创建对象的实例。当使用new关键字时，它会在堆内存中为对象分配空间，并调用对象的构造方法来初始化对象的状态。相当于分配了一个内存地址，每new一个就有一个新地址， 当使 ......
关键字 关键 Java new

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

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

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

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

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

D3 链表中的节点每k个一组翻转

https://www.nowcoder.com/practice/b49c3dc907814e9bbfa8437c251b028e?tpId=117&rp=1&ru=%2Fexam%2Fcompany&qru=%2Fexam%2Fcompany&sourceUrl=%2Fexam%2Fcompan ......
节点 D3

PM-企业数字化转型，数据治理是关键

企业数字化转型是大势所趋，通过数据治理、数据平台建设、数据分析与建模，把数据变成服务，使数据能在企业内顺畅流动起来，为企业带来巨大的价值。数据是企业数字化转型的重要基础。 数据能创造价值，但数据创造价值的功能并不能由数据自身来直接实现，数据要素也不能直接参与价值分配，而是要经过数据创造、加工并传输给 ......
关键 数字 数据 企业 PM

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

Runtime Virtual Texture（实时虚拟纹理，RVT）和Decal Texture对比

在Unreal Engine中，Runtime Virtual Texture（运行时虚拟纹理，RVT）和Decal Texture（贴花纹理）是两种用于不同目的的纹理技术。理解它们之间的区别对于知道何时使用哪一种技术非常重要。 Runtime Virtual Texture (RVT) 目的： R ......
Texture 纹理 实时 Runtime Virtual

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
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