自动生成 插图 模型 论文

python | 小游戏 开局托儿所 自动化脚本 pyautogui

小游戏开局托儿所自动化脚本 pyautogui 纯sb游戏,我脚本都不是总能上100分。当然,跟我算法不是最优肯定也有关系。 别玩这游戏,纯浪费时间。 好久不写这种带算法的代码了,调了半天。 import pyautogui def like(boxa, boxb): if abs(boxa.top ......
托儿所 开局 脚本 pyautogui 小游戏

cleaning of llm corpus 大模型语料清洗

cleaning of llm corpus 大模型语料清洗 数据是人工智能领域发展的基础要素之一。随着大规模预训练模型及相关技术不断取得突破,在相应研究中使用高效数据处理工具提升数据质量变得越来越重要。llm_corpus_quality集成了包含清洗、敏感词过滤、广告词过滤、语料质量自动评估等功 ......
语料 cleaning 模型 corpus llm

现代 CSS 解决方案:文字颜色自动适配背景色!

现代 CSS 解决方案:文字颜色自动适配背景色! 在 23 年的 CSS 新特性中,有一个非常重要的功能更新 -- 相对颜色。 简单而言,相对颜色的功能,让我们在 CSS 中,对颜色有了更为强大的掌控能力。 其核心功能就是,让我们能够基于一个现有颜色 A,通过一定的转换规则,快速生成我们想要的颜色 ......
颜色 解决方案 背景 文字 方案

jQuery自动加载更多程序

jQuery自动加载更多程序 1.1.1 摘要 现在,我们经常使用的微博、微信或其他应用都有异步加载功能,简而言之,就是我们在刷微博或微信时,移动到界面的顶端或低端后程序通过异步的方式进行加载数据,这种方式加快了数据的加载速度,由于它每次只加载一部分数据,当我们有大量的数据,但不能显示所有,这时我们 ......
程序 更多 jQuery

Eloquent 模型使用详解 Has One Through 远程一对一

远程一对一也好,经过型,穿过型一对一也好,都能表示这种模型的关联方式:一种非直接的关系定义 这里使用官方的例子:👩‍🔧修理工,🚗车,👨‍💼车主来说明 上下文解释 👩‍🔧修理工 mechanics 负责维修 👨‍💼车主 owners 的 🚗车 cars,这里假设一个车主只有一张车, ......
一对一 Eloquent 模型 Through Has

MST(最小生成树)学习感悟

MST(最小生成树)学习感悟 MST,最小生成树,一个有 n 个结点的连通图的生成树是原图的极小连通子图,且包含原图中的所有 n 个结点,并且有保持图连通的最少的边。——百度百科 对于最小生成树,有几个比较常见的性质: 对于任意最小生成树,它包含所有的n个节点以及n-1条边。 若边权都不相等的话,则 ......
MST

SHARPNESS-AWARE MINIMIZATION FOR EFFICIENTLY IMPROVING GENERALIZATION论文阅读笔记

Intro 在训练集上最小化损失很可能导致泛化性低,因为当今模型的过参数化会导致training loss的landscape异常复杂且非凸,包含很多local/global minima,因此优化器的选择至关重要。loss landscape的几何性质(特别是minima的flatness)与泛化 ......

从Bitcask存储模型谈超轻量级KV系统设计与实现

本文从从Bitcask存储模型讲起,谈轻量级KV系统设计与实现。从来没有最好的K-V系统,只有最适合应用业务实际场景的系统,做任何的方案选择,要结合业务当前的实际情况综合权衡,有所取有所舍。 ......
超轻量 模型 Bitcask 系统

开发篇1:使用原生api和Langchain调用大模型

对大模型的调用通常有以下几种方式:方式一、大模型厂商都会定义http风格的请求接口,在代码中可以直接发起http请求调用;方式二、在开发环境中使用大模型厂商提供的api;方式三、使用开发框架Langchain调用,这个就像java对数据库的调用一样,可以直接用jdbc也可以使用第三方框架,第三方框架 ......
Langchain 模型 api

速通 形式语言与自动机

有啥要学的? DFA/NFA 的记号:\((Q,\Sigma,\delta,q_0,F)\)。 NFA 到 DFA:子集构造(到 \(2^n\) 级别的构造:所有最后第 \(n\) 位为 \(1\) 的 01 串)。 \(\varepsilon-\)NFA 到 DFA:类似地进行子集构造,每次转移时 ......
自动机 形式 语言

darknet-yolov4训练自己的模型记录

最近又整了一块jetson nano的板子,就拿过来正好用一下,这个跑yolo还是很有用的,这里也记录一下过程。 1、jetson nano变化 之前也玩过jetson nano,但是最近却发现这个nano和之前的不一样了,是这样的 就是原来都是sd卡烧录,但是这个是emmc了 最大的区别就是原来使 ......
darknet-yolov 模型 darknet yolov

扩散模型

有不少介绍扩散模型的资料,其中"Understanding Diffusion Models: A Unified Perspective"论文是我读到的解释最详细也是最易于理解的一个。 数学符号 用粗体字母表示向量, 如\( \mathbf{x}, \mathbf{z}\) 用字母\(\mathb ......
模型

机器学习-概率图模型系列-隐含马尔科夫模型-33

目录1. Hidden Markov Model2. HMM模型定义 注:参考链接 https://www.cnblogs.com/pinard/p/6945257.html 1. Hidden Markov Model 隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model,以下简称HMM)是比较 ......
模型 概率 机器 33

关注Python,自动化测试,芯片测试的朋友们看这里

新开微信公众号:测试的世界 将聚焦分享wifi原理以及测试,python在测试中的应用。有兴趣的朋友请关注 ......
芯片 朋友 Python

【日历】生成ics日历信息

参考 https://zhuanlan.zhihu.com/p/547193192 https://blog.csdn.net/Snakewood/article/details/130204963 解析步骤 目前有2种思路 解析百度接口 通过调用 https://sp1.baidu.com/8aQ ......
日历 信息 ics

[RFC6238] TOTP: 基于时间的一次性密码生成算法

原创 给我馍馍 给我馍馍 2019-03-28 22:42 在闲暇时间做了一个TOTP相关的开源项目,在项目初步完成之余,我尝试对[RFC6238]文档进行了翻译,供大家参考与查阅,若有不妥之处,还望各位前辈海涵斧正。 生活中我们会经常使用到TOTP的算法应用,如银行的动态口令器、网络游戏中的将军令 ......
算法 一次性 密码 时间 6238

mybatis-generator:generate生成器将另外的数据库内同名表生成

问题: 在使用mybatis-generator:generate生成器时,会生成别的数据库内同表名; 因为是相同表名。 解决: 在生成器的配置文件中的数据库连接地址内添加: <!--放置生成其他库同名表--> <property name="nullCatalogMeansCurrent" val ......

[Maven] 02 - POM模型与常见插件

POM 模型 1 依赖关系 Maven 一个核心的特性就是依赖管理。当我们处理多模块的项目(包含成百上千个模块或者子项目),模块间的依赖关系就变得非常复杂,管理也变得很困难。针对此种情形,Maven 提供了一种高度控制的方法。 通俗理解: 依赖谁就是将谁的 jar 包添加到本项目中。可以依赖中央仓库 ......
插件 模型 常见 Maven POM

如何开发医疗保险欺诈识别监测模型中的模型选择与构建?

开发医疗保险欺诈识别监测模型时,选择合适的模型和构建有效的模型是至关重要的。以下是一些建议: 模型选择: 逻辑回归: 适用于线性关系,简单、快速,容易解释。 决策树和随机森林: 能够处理非线性关系,对异常值和噪声相对鲁棒,易于解释。 支持向量机(SVM): 在高维空间中表现良好,对于复杂的非线性关系 ......
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如何开发医疗保险欺诈识别监测模型中的模型训练与调优?

医疗保险欺诈识别模型的训练与调优是一个关键的步骤,它直接影响模型的性能。以下是一些建议: 1. 数据准备与预处理: 数据清理: 处理缺失值、异常值,确保数据的质量。 特征工程: 提取有助于欺诈检测的特征,可能需要与领域专家一起进行。 数据平衡: 处理正负样本不平衡,可以考虑欠采样、过采样或使用权重调 ......
模型 医疗保险 医疗

如何开发医疗保险欺诈识别监测模型中的特征工程?

在开发医疗保险欺诈识别监测模型时,特征工程是一个关键的步骤,它有助于提取、转换和选择最相关的特征,以改善模型的性能。以下是在开发医疗保险欺诈识别监测模型时进行特征工程的一些建议: 基本特征提取: 提取基本的医疗保险相关特征,如就医次数、就医地点、就医科室、医疗费用等。 时序特征: 如果数据包含时间信 ......
医疗保险 模型 特征 医疗 工程

医疗保险欺诈识别监测模型分析

以下是开发医疗保险欺诈识别监测模型的一般性步骤: 数据集分析与预处理: 对给定的16000条数据集进行初步分析,了解数据的结构、特征。 进行数据清洗,处理缺失值、异常值等。 进行多维特征信息分析,以了解医疗保险欺诈的潜在特征。 特征工程: 提取能够描述医疗保险欺诈的特征因子集合。这可能需要领域专业知 ......
医疗保险 模型 医疗

开发医疗保险欺诈识别监测模型如何进行数据集分析与预处理

数据集加载: 使用工具如Pandas库加载数据。使用pd.read_csv()等函数加载数据集到DataFrame。 初步数据探索: 使用head()、info()、describe()等方法查看数据的前几行、基本信息和统计摘要。 使用shape属性获取数据集的大小。 处理缺失值: 使用isnull ......
医疗保险 模型 医疗 数据

gitlab 提交代码自动重启服务/执行脚本/远程服务器脚本

1. 在服务器中安装gitlab-runner ```sh # https://docs.gitlab.com/runner/install/ apt install gitlab-runner ``` 2. 将gitlab-runner 注册到gitlab服务中 ```sh gitlab-runn ......
脚本 代码 服务器 gitlab

1.12_redis 的存取在最后 晚上_浙江本地环境的header不能用线上的_header中host和refer分别代表什么意思?_模型的save()参数是数组怎么理解?

方便点1: 问题: 为什么这个浙江的这个线上的header用到本地就不行,而熊师爷的这个却可以? 线上的 header中的host 本地的 header中的host 根据上面弄得对照关系 header中host和refer分别代表什么意思? 活1: 分析如下: 上面分析出现的问题:既然只统计:开业状 ......
header 数组 模型 意思 参数

POT超阈值模型和极值理论EVT分析|附代码数据

全文链接:http://tecdat.cn/?p=16845 最近我们被客户要求撰写关于极值理论的研究报告,包括一些图形和统计输出。 本文依靠EVT对任何连续分布的尾部建模。尾部建模,尤其是POT建模,对于许多金融和环境应用至关重要 POT模型其主要动机是为高洪水流量的概率模型提供实用工具。但是,E ......
极值 阈值 模型 理论 代码

生成式AI技术有哪些应用场景

生成式AI是简化创意人员、工程师、研究人员、科学家等工作流程的有力工具,其使用案例和可能性涵盖所有行业和个人。 生成式AI模型可以接收文本、图像、音频、视频和代码等输入,并将新内容生成成上述任何形式。例如,它将文本输入转换为图像,将图像转换为歌曲,或将视频转换为文本。 目前生成式AI流行的应用: 语 ......
场景 技术

生成式AI入门指南

生成式人工智能技术使各类内容创作变得更加便捷,它能够接收多种形式的输入,如文字、图片、音频、动画、三维模型等,并据此生成全新的原创作品。 生成式AI的定义 生成式AI模型通过神经网络辨识现有数据中的规律和架构,从而创造出新的独特内容。这类模型的突破性进展之一在于,它们可以运用无监督或半监督学习等不同 ......
入门指南 指南

自动生成接口文档

1 借助于第三方:coreapi,swagger 2 在路由中 from rest_framework.documentation import include_docs_urls path('docs/', include_docs_urls(title='图书管理系统api')) 3 在配置文件 ......
自动生成 接口 文档

uniapp生成的app怎么上架到iphone的app store

首先这里需要强调的是,上架app store,必须用自己公司的账号的证书打包,不能使用别的公司的证书打包,因为假如使用别人的证书打包,打包出来的app,只能上传到别人的app store账号,你开发的app自然就属于别的公司名下。这样无论从版权、法律的角度,都是有一定的风险的。 ......
app uniapp iphone store
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