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线性 模型 工资 代码

Diffusion Model扩散模型

1、扩散模型基本原理： 扩散模型包括两个步骤： 固定的（或预设的）前向扩散过程q：该过程会逐渐将高斯噪声添加到图像中，直到最终得到纯噪声。 2.可训练的反向去噪扩散过程pθ：训练一个神经网络，从纯噪音开始逐渐去噪，直到得到一个真实图像 。 正向过程首先，对于一张原始图片，我们给加一个高斯噪声，图片由 ......
Diffusion 模型 Model

cbindgen rust 代码生成c binding 的工具

rust 与c 以及c 与rust 的互调用还是比较常见的需求，很多时候自己写可能比较费事，但是使用一些工具就比较方便了 cbindgen 是一个对于rust 代码生成c binding 的工具 参考使用 基于cbindgen 将rust 的代码生成对应的c 头文件，之后基于cmake 构建项目 项 ......
代码生成 cbindgen binding 代码 工具

一文带你了解LoRa微调语言大模型的实用技巧

微调定制化的大型语言模型需要投入大量时间和精力，但掌握恰当的微调方法和技巧能显著提高效率。比如用LoRa（LLM的低秩适配Low-Rank Adaptation）微调大模型，能够利用少量显卡和时间对大模型进行微调，降低成本。 ......
实用技巧 模型 语言 技巧 LoRa

大模型-向量数据库

向量数据库很多，先试试milvus。 1、安装：通过docker pull没搞定。使用官网的docker-compose搞定了。 2、运行：需要启动3个容器： docker start milvus-etcd docker start milvus-minio docker start milvus ......
向量 模型 数据库 数据

HanLP — HMM隐马尔可夫模型 -- 语料库

BMES => B:词语开始、M：词语中间、E：词语结束、S:单独成词 并非所有中文任务都需要分词 语料库 每行是一篇“文章” 每篇文章用空格分开 语料库的准确性，严重影响分词结果 理论上，语料库越大越好 每个字都有一个标识（隐藏状态），可以根据语料库得到所有标识 中文分词就是为了得到状态 麻 辣 ......
语料库 语料 模型 HanLP HMM

C++代码cuda版本的opencv实现图片BGR转RGB-HWC转CHW

前几天聊天的时候，有人疑问无法实现这种转换，因为原先实践过的缘故，就把解决方案写下 int Detect::dataProcess(unsigned char *img_ptr, int h, int w){ img = cv::Mat(h, w, CV_8UC3, img_ptr); cuda:: ......
RGB-HWC 版本 代码 opencv 图片

Google代码规范工具之cpplint

谷歌代码规范链接： https://zh-google-styleguide.readthedocs.io/en/latest/google-cpp-styleguide/ 代码规范工具—cpplint: 1）在Vscode中搜索并安装插件 cpplint 2）接着打开终端，输入 sudo pip ......
cpplint 代码 工具 Google

车机 Android 调节音量的三种方式及底层代码逻辑

车机环境下的音频使用场景，相较于原始 Android 的音频使用场景，存在这些特殊性： + **使用专门的 aDSP 芯片进行音效处理；** + **需要播放/控制原始 Android 预设之外的音源（AudioUsage）；** + **音源间交互行为更加复杂（AudioFocus）；** + ... ......
音量 底层 逻辑 Android 代码

大语言模型LLM的核心技术及应用场景案例的分析

自注意力机制、位置编码和激活函数共同提高了模型对序列数据中重要信息的关注程度。通过自注意力机制，模型可以自动学会为序列中的关键部分分配更高的权重…… ......
模型 场景 核心 案例 语言

【论文解读】System 2 Attention提高大语言模型客观性和事实性

本文简要介绍了论文“System 2 Attention (is something you might need too) ”的相关工作。基于transformer的大语言模型（LLM）中的软注意很容易将上下文中的不相关信息合并到其潜在的表征中，这将对下一token的生成产生不利影响。为了帮助纠正... ......
事实性 客观性 Attention 模型 客观

代码随想录算法训练营Day1 | 704.二分查找、27.移除元素

LeetCode704.二分查找 二分查找是一种基础的算法，其核心思想在高中数学中就已经被大家所熟知了，然而对于代码的实现，其细节问题常常令人头疼，比如while循环的条件是什么？middle是该+1还是-1？这些问题需要有一个清晰的认知。 题目链接如下:704.二分查找 Carl的讲解链接：二分查 ......
随想录 训练营 随想 算法 元素

通过 VS Code 优雅地编辑 Pod 内的代码（非 NodePort）

目录1. 概述2. NodePort 方式3. Ingress 方式4. 救命稻草5. 其他 1. 概述 今天聊点啥呢，话说，你有没有想过怎样用 VS Code 连上 K8s 集群内的某个 Pod，然后直接更新 Pod 内的代码？ 当我听到这个需求的时候，第一反应是在 Pod 内搞一个 sshd，然 ......
NodePort 代码 Code Pod VS

【虹科干货】触发器和函数：让代码更接近数据

Redis是一个强大的数据库平台，可以用于构建和维护实时应用程序。开发人员可以通过创建JavaScript函数，在Redis数据库中自动执行数据更改代码，从而确保较低的延迟。Redis的可编程性为应用程序开发提供了更灵活和高效的解决方案。 ......
干货 触发器 函数 代码 数据

npm install 已退出 代码为-1

Android arm64-v8a、armeabi-v7a、armeabi、x86详解_套件支持“arm64-v8a”,但设备使用“x86_64”-CSDN博客 请大佬看到 带解决方案。 教教小弟 ......
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代码随想录Java代码实现

第一章 数组 704.二分查找 关键词：二分法、双指针、边界处理 思路是使用二分查找方法，用左右指针不断进行二分来缩小范围，以这个为主要的思路，处理一些小的细节： java中的除法是去尾除法。 设定退出条件，退出条件与mid给两个指针的赋值相关。在这里是采取的加减1的方法，所以判断条件是大于等于。如 ......
代码 随想录 随想 Java

训练一个目标检测模型

博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ （一）识别背景/目的 第十八届全国大学生智能汽车竞赛室外 ROS 无人车赛（高教组） 无人车在室外运行中， 需要探索未知环境， 识别障碍物， 停车标志牌、红绿灯等标志物。 比赛场地为不规则环形场地， 由红蓝两色锥桶搭建而成 ......
模型 目标

拆解全景，解锁未来——深度分析大模型六大领域及五大应用解决方案

在本篇文章中，将带您首先通过解读 LLM 的全景图，深入探讨了 LLM 的六个关键领域，随后提出五种主要方案以解决企业在这一技术领域面临的挑战。从商业模型到开源模型、微调、自定义构建，再到与 AI 提供商的合作，本文将引领您深入了解 LLM 的技术脉络，为探索和应用这一技术提供一些思考与指导。 ......
深度分析 深度 模型 解决方案 领域

阅读笔记：《代码大全》阅读笔记十

《代码大全》是我在软件开发领域的一本必读书籍。这本书几乎涵盖了软件开发的方方面面，从编码到设计、测试到调试等各个环节都有详细的讲解和指导。 首先，我被作者对于代码的重视所深深吸引。他在书中强调，代码质量决定了软件的可靠性和可维护性。好的代码应该易读、易懂、易维护。通过书中的实例和案例，作者向我们展示 ......
笔记 代码 大全

倾斜摄影三维模型重建高程偏差的因素及解决方法分析

三维工厂K3DMaker是一款三维模型浏览、分析、轻量化、顶层合并构建、几何校正、格式转换、调色裁切等功能专业处理软件。可以进行三维模型的网格简化、纹理压缩、层级优化等操作，从而实现三维模型轻量化。轻量化压缩比大，模型轻量化效率高，自动化处理能力高；采用多种算法对三维模型进行几何精纠正处理，精度高，... ......
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WebSocket硬核入门：200行代码，教你徒手撸一个WebSocket服务器

1、引言 最近正在研究 WebSocket 相关的知识，想着如何能自己实现 WebSocket 协议。到网上搜罗了一番资料后用 Node.js 实现了一个WebSocket协议服务器，倒也没有想象中那么复杂，除去注释语句和 console 语句后，大约 200 行代码左右。 本文分享了自已开发一个W ......
WebSocket 代码 服务器 200

C# 从代码入门 Mysql 数据库事务

目录生成数据库数据Mysql 数据库事务基础数据库的并发一致性问题数据库事务的隔离级别BeginTransaction() 和 TransactionScope 的区别BeginTransaction()可以不手动撤销TransactionScope总结DML 是否可以使用事务顺序多操作嵌套事务事务 ......
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【matlab混沌理论】1.5.洛伦兹模型的分析

洛伦兹方程用于生成y变量的图。这是对三种y初始条件敏感依赖的一个例子。 1.洛伦兹吸引子的y敏感依赖的着色图 input: % 洛伦兹方程用于生成y变量的图。x和z的初始条件保持不变，但y的初始条件在1.001、1.0001和1.00001之间变化 % 定义洛伦兹方程 sigma = 16; bet ......
模型 理论 matlab

【matlab混沌理论】1.4.双摆杆的不同参数模型

双摆杆运动模型。初始条件的微小差异，会导致千差万别的运动现象，这是混沌理论重要体现。主要考虑初始条件有两摆杆长度、质量、初始摆杆角度、重力加速度。 input: % 参数定义 L1 = 1; % 第一根摆长 L2 = 0.5; % 第二根摆长 m1 = 1; % 第一根摆质量 m2 = 0.5; % ......
模型 参数 理论 matlab

【算法】【线性表】两数之和

1 题目 趁着 RocketMQ在打包，做道算法题。 给一个整数数组，找到两个数使得他们的和等于一个给定的数 target。 你需要实现的函数twoSum需要返回这两个数的下标, 并且第一个下标小于第二个下标。注意这里下标的范围是 0 到 n-1。 样例 1： 输入： numbers = [2,7, ......
之和 线性 算法

windows使用YOLO训练模型

1：安装Nvidia显卡驱动、cuda和cuDNN 1.1下载安装Navida显卡驱动 NAVIDIA驱动下载地址：https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx 下载完成后，在CMD中输入 nvidia-smi 验证是否安装成功 如果有错误 2：下载CUDA（本 ......
模型 windows YOLO

机器学习-线性回归-损失函数+正则化regularization-06

目录1. 为什么要加上正则项2 L1稀疏 L2平滑3. 代码1--L2正则4 代码2--L2正则25. 代码3--l1正则 1. 为什么要加上正则项 防止模型的过拟合 需要在损失函数LOSS(MSE或者交叉熵)再加上正则项 常用的惩罚项有L1正则项或者L2正则项 其实L1和L2正则的公式数学里面的意 ......
正则 regularization 线性 函数 损失

MIT斯坦福Transformer最新研究：过度训练让中度模型「涌现」结构泛化能力

前言 过度训练让中度模型出现了结构泛化能力。 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全栈指导班、基础入门班、论文指导班 全 ......
Transformer 模型 能力 结构 MIT

物理地址模型 【ChatGPT】

https://www.kernel.org/doc/html/v6.6/mm/memory-model.html 物理内存模型 系统中的物理内存可以以不同的方式进行寻址。最简单的情况是物理内存从地址0开始，并延伸到最大地址的连续范围。然而，这个范围可能包含对CPU不可访问的小空洞。然后可能存在完全 ......
模型 物理 ChatGPT 地址

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package com.example;public class tuxiang extends JFrame { private static final long serialVersionUID = 1L; public static final String API_KEY = "TggSZ ......
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【matlab混沌理论】1.3.双摆杆基本模型

【matlab混沌理论】1.3.双摆杆基本模型 双摆杆是混沌理论的典型运动模型之一。涉及重力加速度、摆杆长度和质量。 1.双摆杆的摆角分析 input: % 已知物理参数 L1 = 5;L2 = 3; %两摆杆长度和质量 m1 = 3;m2 = 5; g = 9.80665; % 物理重力加速度m/ ......
模型 理论 matlab
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