计算机网络 模型tcp ip

Windows Server 2012 R2 Standard 版英特尔网络适配器驱动程序

Windows Server 2012 R2 Standard 版安装好以后发现没有网络,网上搜了很多都是不行,后来找到了方法,解决你方法如下: Windows Server 2012 R2 Standard 版英特尔网络适配器驱动程序 1、以太网驱动,下载解压安装即可 Wired_driver_2 ......

Flink的waterMark概念解释 watermark是flink为了处理event time窗口计算提出的一种机制,本质上就是一个时间戳,代表着比这个时间早的事件已经全部进入到相应的窗口,后续不会在有比这个时间小的事件出现,(触发)基于这个前提我们才有可能将event time窗口视为完整并触发窗口的计算。

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时间 事件 event time waterMark

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

计算字符串最后一个单词的长度,单词以空格隔开,字符串长度小于5000。(注:字符串末尾不以空格为结尾)

描述 计算字符串最后一个单词的长度,单词以空格隔开,字符串长度小于5000。(注:字符串末尾不以空格为结尾) 输入描述: 输入一行,代表要计算的字符串,非空,长度小于5000。 输出描述: 输出一个整数,表示输入字符串最后一个单词的长度。 点击查看代码 #include <iostream> #in ......
字符串 字符 空格 单词 长度

青岛欧姆网络正式成为odoo官方认证合作伙伴

Hello 朋友们,今天给分享大家一个好消息,就是经过多年的沉淀,我们今天正式成为了Odoo官方的合作伙伴。虽然还只是一个小小的Ready Partner,但希望的种子已然播下,未来的我们将继续努力深耕,继续给大家提供有价值的内容和优质的服务。 我们深知客户满意度才是我们服务的价值,客户的口碑是我们 ......
欧姆 合作伙伴 伙伴 官方 网络

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

计算1+2+3+4+....+100的和?

'''计算1+2+3+4+....+100的和? (while循环)'''u = 1sum = 0while u<=100: sum = sum + u u = u + 1print(sum) #计算1+2+3+4+....+100的和?(for循环)v = 1sum = 0for i in ran ......
100

计算机基础

目录 计算机基础 计算机五大组成部分 控制器 运算器 存储器/IO设备 输入设备(input) 输出设备(output) 计算机三大核心硬件 CPU 内存 硬盘 操作系统 作用和主要功能 常见的操作系统 计算机体系的三层结构 补充 计算机基础 # 什么是计算机? > 计算机俗称“电脑”,包含人对计算 ......
计算机 基础

作业8 流计算&Flink

一. 多选题(共5题,62.5分) 1. (多选题)典型的事件驱动型应用包括: A. 异常检测 B. 基于规则的报警 C. 反欺诈 D. 业务流程监控 我的答案: ABCD:异常检测; 基于规则的报警; 反欺诈; 业务流程监控;正确答案: ABCD:异常检测; 基于规则的报警; 反欺诈; 业务流程监 ......
Flink amp

计算器算法

目录思路最简单的计算器(好像也不简单,因为有*/)224772 困难计算器 可以通解224 227 和上面的题 先把力扣上5道计算器的题目干了,主要使用双栈法 思路 用一个栈ops存操作,用一个栈nums存数字 然后从前往后做,对遍历到的字符做分情况讨论: 空格 : 跳过 ( : 直接加入 ops ......
计算器 算法

关于 Visual studio 卸载DevExpress 控件 ,nuget 残留计算机范围内的程序源删除办法

编译程序的时候,发现报错:本地源"C:\Program Files (x86)\DevExpress 20.1\Components\System\Components\Packages"不存在。 这个是之前试用Devexpress控件时,卸载后的残留, visual studio 界面上无法删除。 ......
控件 DevExpress 范围 办法 计算机

神经网络优化篇:详解Mini-batch 梯度下降(Mini-batch gradient descent)

Mini-batch 梯度下降 机器学习的应用是一个高度依赖经验的过程,伴随着大量迭代的过程,需要训练诸多模型,才能找到合适的那一个,所以,优化算法能够帮助快速训练模型。 其中一个难点在于,深度学习没有在大数据领域发挥最大的效果,可以利用一个巨大的数据集来训练神经网络,而在巨大的数据集基础上进行训练 ......
Mini-batch 神经网络 梯度 batch Mini

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

vite启动后提示:Network: use --host to expose,且无法通过网络IP访问服务

![](https://img2024.cnblogs.com/blog/2523048/202401/2523048-20240109134209430-272421677.png) 原因: 当 局域网 中另一台设备需要访问该服务时,必须通过本机 IP + 端口 访问。 尝试访问后,发现找不到这个 ......
Network expose 网络 vite host

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

Jax计算框架的JIT编译的static特性

官方: https://jax.readthedocs.io/en/latest/notebooks/thinking_in_jax.html#jit-mechanics-tracing-and-static-variables ......
框架 特性 static Jax JIT

Wireshark与网络抓包

Wireshark简介 Wireshark(前称 Ethereal)是一个网络封包分析软件。网络封包分析软件的功能是 撷取网络封包,并尽可能显示出最为详细的网络封包资料。Wireshark 使用 WinPCAP 作为接口,直接与网卡进行数据报文交换。 Wireshark基础用法 1、抓包过滤器(用于 ......
Wireshark 网络

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

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

利用JavaScript函数进行数学计算和逻辑判断

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 ......
JavaScript 函数 逻辑 数学

gps北斗时钟同步系统(NTP网络时钟系统)技术组建

gps北斗时钟同步系统(NTP网络时钟系统)技术组建 gps北斗时钟同步系统(NTP网络时钟系统)技术组建 京准电子科技官微——ahjzsz 1.1时钟系统概况 地铁时钟系统是轨道交通系统的重要组成部份之一,其主要作用是为控制中心调度员、车站值班员、各部门工作人员及乘客提供统一的标准时间信息,为地铁 ......
时钟 系统 北斗 技术 网络

【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 ......

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

2022级计算机实习第18题

闲的无聊随便拿GPT写的,只能保证程序能跑 提问部分 选择合适的方法实现并给出详细的代码以及操作流程18.评教管理程序(难度系数:4级) (1) 现代教学管理中不仅评价学生学习好坏,也评估教师教学水平,设计一个学生评教管理程序,帮助教学管理部门完成教师教学水平评估。 (2)功能 提供当前学期教师授课 ......
计算机 2022

R语言GARCH族模型:正态分布、t、GED分布EGARCH、TGARCH的VaR分析股票指数|附代码数据

全文链接:http://tecdat.cn/?p=31023 最近我们被客户要求撰写关于GARCH族模型的研究报告,包括一些图形和统计输出。 如何构建合适的模型以恰当的方法对风险进行测量是当前金融研究领域的一个热门话题 ( 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** )。 VaR方法作为当 ......
正态分布 模型 指数 语言 代码

Python中TensorFlow的长短期记忆神经网络(LSTM)、指数移动平均法预测股票市场和可视化|附代码数据

原文链接:http://tecdat.cn/?p=23689 最近我们被客户要求撰写关于LSTM的研究报告,包括一些图形和统计输出。 本文探索Python中的长短期记忆(LSTM)网络,以及如何使用它们来进行股市预测 ( 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 在本文中,你将看到如何使用一个被称为 ......

网络安全创新实验课程设计

《网络安全创新实验》课程设计 学院 网络空间安全学院 姓名 黄民哲 胡宇轩 王玉婷 2023年 5月 19日 目录 一、网络拓扑设计 3 二、网络主机概况 3 三、主机部署过程 4 3.1 网关机gateway 4 3.2 攻击者主机 4 3.3 内网用户主机 4 3.4 内网服务器 5 四、存在漏 ......
网络安全 课程 网络

gige_ip_config.py

https://github.com/basler/pypylon/blob/master/samples/gige_ip_config.py # This sample demonstrates how to use the methods RestartIpConfiguration,# Bro ......
gige_ip_config config gige ip py

课时04:了解HTTP网络协议

什么是HTTP协议 HTTP(HyperText Transfer Protocol)叫超文本传输协议,它是web服务器和客户端直接进行数据传输的规则,是一个无状态的应用层协议。 HTTP协议工作原理 推荐书籍:图解HTTP ......
课时 网络 HTTP

5-6虚拟机的网络配置及远程登录

网络配置 桥接模式 虚拟机和物理机的地位相同。虚拟机的网络接口与物理网络的接口相连,就像是连接到同一网络中的两个物理设备一样。虚拟机可以获得和物理网络相同的IP地址范围,并能直接与物理网络中的其他设备通信。 虚拟机的网卡就是VMware1 NAT模式 物理机虚拟出一个NAT服务器,建立一个虚拟的局域 ......
网络
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