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生成模型—VAE
生成模型—VAE(Variational Auto-Encoder) 为进一步了解面部反应生成模型的原理，故详细学习VAE。 Auto-encoder 感谢李宏毅老师的视频！ 自编码器是一种无监督学习的神经网络模型，可以用于数据降维、特征压缩、特征提取、数据生成等任务。其主要思想是尝试将输入数据通过 ......
C 语言结构体和枚举完全指南：成员访问、字符串操作、枚举基础
访问结构体成员 要访问结构体的成员，请使用点语法 (.): // 创建名为 myStructure 的结构体 struct MyStructure { int myNum; char myLetter; }; int main() { // 创建名为 s1 的 myStructure 的结构体变量 ......
Gorm 数据库表迁移与表模型定义
Gorm 数据库表迁移与表模型定义 一、Docker快速创建MySQL实例 1.1 创建 因为这里我们是测试学习使用，单独安装MySQL 比较费时费力，所以这里使用Docker方便快速掌握Gorm 相关知识。 如果你没有docker环境，可以参考：【一文搞定】Linux、Mac、Windows安装D ......
扩散模型
该模型是学习从噪音中如何去除噪音生成一个他已经学会的图片，所以一开始输入模型的是噪音，但是经过一次处理效果不会非常好，所以要循环迭代很多次，得到最终生成结果。 模型预测的实际上是噪音，也就是说要将输入图片减去模型预测的噪音，得到生成结果。 这里没有讲的太细，我的理解是神经网络需要的输入是正态分布的噪 ......
存储结构的种类与比较
一、存储结构的种类
顺序存储结构
顺序存储结构是一种线性数据存储方式，数据按照顺序方式存储在一片连续的存储区域中。顺序存储结构的特点是数据元素之间的逻辑关系与物理位置的存储顺序一致。这种存储结构适用于数据量较小、数据元素之间关系简单的情况。 ......
解析flywheel飞轮模型以及它的落地路径
Brian Halligan提出的flywheel飞轮模型，比RARRA模型更进了一步。不止关注用户留存，更关注的是现有用户如何推动企业增长。 HubSpot创始人Brian Halligan在Inbound2018大会上说，他们从此以后就彻底跟营销漏斗说再见了，要用flywheel飞轮模型。 我本 ......
大模型调优方法：提示工程、RAGs 与微调对比
每一个搭建大语言模型应用的AI工程师都会面临一个难题，如何选择一个合适调优方法。就算是强大的预训练LLM也可能无法直接满足项目中的特定需求。如项目需要一个特定结构的应用程序，如预训练缺失上下文的重要文件，再比如有特定术语和结构的高专业性的行业领域，面对这些问题，需要有特定的方法来调整LLM。 要决定 ......
大语言模型LLM幻觉的解决方法：检索增强生成RAG
当你向大语言模型LLMs集成的问答系统平台咨询医疗方面的问题，比如呼吸道感染应该怎么治疗，它可能直接给出答案，但不会提供这个答案的依据来源，这是因为大语言模型应用过程中还存在答案透明度不足的缺陷导致。此外，大语言模型还有知识更新的滞后性、在处理复杂任务时的准确性的问题。 为了解决这些问题，检索增强生 ......
常见3D模型汇总
3D模型查看器： 3D查看器 (Windows自带) Blender MeshLab (基于VCGlib) 3D模型来源： 美工建模 (fbx) 三维重建 (ply/obj) 3D-AIGC 3D模型格式： obj fbx glb (glTF2.0)：https://github.com/Khron ......
软件生命周期模型定义与选择策略
 , C_ZHDM VARCHAR2(50), PF_NAME VARCHAR2(100), SYMBOL_CODE VAR ......
听6位专家畅谈AI大模型落地实践：场景和人才是关键
回顾大模型技术在企业的应用过程中，我们不禁要问：大模型在落地方面带来了哪些改变？开发者如何应对大模型的变革？在AI大模型的驱动下，企业的未来又会走向何方？ ......
如何在ECharts中使用矩形树图展示数据层级结构
Laravel是一个流行的PHP框架，它具有出色的可测试性，可以帮助开发人员在更短的时间内编写可靠的代码。但是，即使使用了这个框架，也可能会出现测试覆盖率较低的情况。测试覆盖率是指代码中已由测试案例覆盖的部分比例。测试覆盖率越高，代码质量越高。在本文中，我们将分享几种技巧，帮助您提高Laravel应 ......
DM7_SQL语言使用手册_第 1 章 结构化查询语言 DM_SQL 简介
第 1 章 结构化查询语言 DM_SQL 简介 结构化查询语言 SQL(Structured Query Language)是在 1974 年提出的一种关系数据库语言。由于 SQL 语言接近英语的语句结构，方便简洁、使用灵活、功能强大，倍 受用户及计算机工业界的欢迎，被众多计算机公司和数据库厂商所采 ......
如何在ECharts中使用矩形树图展示数据结构
Laravel是一个流行的PHP框架，它具有出色的可测试性，可以帮助开发人员在更短的时间内编写可靠的代码。但是，即使使用了这个框架，也可能会出现测试覆盖率较低的情况。测试覆盖率是指代码中已由测试案例覆盖的部分比例。测试覆盖率越高，代码质量越高。在本文中，我们将分享几种技巧，帮助您提高Laravel应 ......
gin生成结构体数据
1.先声明个最深层结构体 type PictureList struct { Id int `json:id"` Class int `json:class"` Name string `json:name"` Cover_img string `json:cover_img"` Url strin ......
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 ......
如何在jax框架的jit中快速的实现循环结构 —— Jax框架的jit编译是否可以使用循环结构
相关： Jax框架的jit编译是否可以使用循环结构，如果使用循环结构需要注意什么 前文中给出了jit下使用python做循环结构的代码，下面再次给出这个代码，这个代码为jupyter-notebook环境，并且在jit编译时需要60秒，运行9.4秒左右： from jax import jit, r ......
系统架构设计师-第1章计算机组成与体系结构
第1章计算机组成与体系结构 1. 计算机系统组成 计算机系统是一个硬件和软件的综合体，可以把它看成按功能划分的多级层次结构。 系统软件支持应用软件的运行，为用户开发应用软件提供平台，用户可以使用它，但不能随意修改它。常用的系统软件有操作系统、语言处理程序、连接程序、诊断程序和数据库管理系统等。 1. ......
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 ......
PyTorch项目源码学习（2）——Tensor代码结构初步学习
PyTorch版本：1.10.0 Tensor Tensor是Pytorch项目较为重要的一部分，其中的主要功能如存储，运算由C++和CUDA实现，本文主要从前端开始探索学习Tensor的代码结构。 结构探索 PyTorch前端位于torch目录下，从_tensor.py可以找到Tensor的pyt ......
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 ......
蓝凌OA 人事档案数据结构
<tbody><tr> <td colspan="5" class="td_normal_title"> 薪酬福利 </td> </tr> <tr> <td colspan="5"> 表名称：hr_staff_emolument_welfare </td> </tr> <tr> <td colspa ......
python3控制结构
选择 n = 10 i = 2 if n == i: print("equal") elif n < i: print("lower") else: print("higher") 遍历 while i < n: i += 1 print(i) else: print("done") for i i ......
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 ......