训练营 书生 实战 模型
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 ......
复健训练3
ARC168 最极限的一次！ 101min过C，118min50s过D！！ 别说，这个C题确实反常规，看了半天dp，但深入分析什么串是合法的就会发现 \(S\) 的顺序是不会影响答案的，那么这就变成了一个计数题。 D 总感觉在哪见过，但不记得了.... E 是极好的wps二分题，link ARC16 ......
代码随想录算法训练营第二十七天 | 39. 组合总和，40.组合总和II，131.分割回文串
一、39. 组合总和 题目链接： LeetCode 39. 组合总和 学习前： 思路： 无 学习后： 思路： 需要额外定义的成员变量： private List<List<Integer>> res; private List<Integer> list; 调用函数： List<List<Integ ......
闪速优选--五天学会SpringCloud实战
本专栏带你用Spring Cloud Alibaba搭建一套项目，让你五天掌握微服务的使用。
微服务是很重要的技术，学会微服务会大大提升个人竞争力，大大提高简历筛选和面试通过率。项目名字：闪速优选。 ......
20-有参转录组实战6-差异基因绘制火山图
#本教程仿自于B站的15天入门生物信息视频，若有疑惑请以视频为准。若侵请联。 #上一个教程我们得到了genes.counts.matrix.OE_vs_WT.DESeq2.DE_results文件，接下来对差异基因绘制火山图，我们这一步在Windows系统上的R进行即可，若需要安装Windows的R ......
AI_NLP以及SAM的理解-分割模型
机器学习 一般机器学习分为有监督学习，无监督学习和强化学习 无监督学习 Unsupervised Learning Self-Supervised Learning，又称为自监督学习 -Self-Supervised Learning 的核心思想 Masked Autoencoders Are Sc ......
用一张图片测试几个大模型的看图理解，文心一言表现不佳，通义千问了解最到位！
样图如下： 用上面的图片，在几个主流的AI大模型中进行识别理解，最终的理解各有不同。 不过最让我意外的是 文心一言 居然理解的最不到位！ 下图是文心一言的看图理解： 下图是通义千问的看图理解： 下图是讯飞星火的看图理解： 大家觉得哪一个理解的最到位？？？？？ ......
day11 代码随想录算法训练营 150. 逆波兰表达式求值
题目：150. 逆波兰表达式求值 我的感悟： 注意int（a/b）是0向截断 比如 -2.3 会得到-2; 比如3.6 会得到3 a//b是向下取整，比如是-2.3 会得到-3；比如3.6 会得到3 主要是负数不同 理解难点： 0向取整注意 注意先弹出的是右边的，（想象二叉树的结构。先弹出的是右边节 ......
BSP视频教程第29期：J1939协议栈CAN总线专题，源码框架，执行流程和应用实战解析，面向车通讯，充电桩，模组通信等(2024-01-08)
视频教程汇总帖：https://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=110519 继前面CANopen专题视频教程后，再推出CAN总线的又一个重要协议栈J1939专题视频 J1939在车通讯上应用比较多，现在电动车充电桩还有各种模组的通信也非常多基于 ......
使用docker搭建deepspeed多机多卡分布式微调大模型环境
前置环境：两台可以互通的centos服务器（服务器1、服务器2），docker，NVIDIA驱动 docker创建overlay共享网络 1）选用服务器1作为manage节点进行初始化，执行docker swarm init Swarm initialized: current node (ly4d ......
公共仓库元模型(CWM)（转）
转自：https://www.jianshu.com/p/21207b50084a 一、什么是CWM？ 在我们学习一个新东西时，首先得弄懂明白它是用来干什么的？然后通过实例与理论交错学习，CWM——Common Warehouse Metamodel, 很明显翻译过来时公共仓库元模型，CWM的提出主 ......
Atlas关系型数据库元数据模型
[ { "category": "ENTITY", "guid": "00b4a314-1185-4cd4-84e9-20275990d58d", "createdBy": "hadoop", "updatedBy": "hadoop", "createTime": 1615973091411, " ......
day11 代码随想录算法训练营 1047. 删除字符串中的所有相邻重复项
题目：1047. 删除字符串中的所有相邻重复项 我的感悟： 做过的题，还是有印象的。 本身也不难，独立写出来了。 理解难点： 代码难点： 代码示例： class Solution: def removeDuplicates(self, s: str) -> str: stack = [] for i ......
机器学习周刊 第4期：动手实战人工智能、计算机科学热门论文、免费的基于ChatGPT API的安卓端语音助手、每日数学、检索增强 (RAG) 生成技术综述
LLM开发者必读论文：检索增强（RAG）生成技术综述！ 目录： 1、动手实战人工智能 Hands-on Al 2、huggingface的NLP、深度强化学习、语音课 3、Awesome Jupyter 4、计算机科学热门论文 5、LLM开发者必读论文:检索增强 (RAG) 生成技术综述 6、App ......
MyBatis实战指南（一）：从概念到特点，助你快速上手，提升开发效率！
MyBatis是一个优秀的持久层框架，它支持定制化SQL、存储过程以及高级映射。MyBatis避免了几乎所有的JDBC代码和手动设置参数以及获取结果集的过程。 大家好，今天我们要来聊聊一个在Java开发中非常实用的框架——MyBatis。你是否曾经因为数据库操作而感到困扰？是否曾经因为SQL语句的编 ......
day11 代码随想录算法训练营 20. 有效的括号
题目：20. 有效的括号 我的感悟： 脑回路清奇 理解难点： 遇到左括号存对应的右括号 3中情况， 1.左括号多了 2.右括号多了 3.左右括号不匹配 剪枝：奇数可以直接剪枝 注意为空的判断，防止报错 代码难点： 存3种情况 23情况要返回False 其他直接pop 最后判断stack栈为不为空，来 ......
【接口自动化测试实战】python接口自动化
一、自动化项目介绍 1.涉及技术栈 python requests pytest allure 2.实现的功能概述 支持requests各种请求 支持用例之间依赖关系 支持切换环境 支持按脚本的形式编写测试用例 支持生成html报告 二、框架及项目结构 项目目录 api_object：接口参数及扩展 ......
使用知识图谱提高RAG的能力，减少大模型幻觉
在使用大型语言模型(llm)时，幻觉是一个常见的问题。LLM生成流畅连贯的文本，但往往生成不准确或不一致的信息。防止LLM产生幻觉的方法之一是使用提供事实信息的外部知识来源，如数据库或知识图谱。 向量数据库和知识图谱 向量数据库 向量数据库是表示实体或概念(如单词、短语或文档)的高维向量的集合。数据 ......
三维模型的几何坐标纠正应用探讨
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，... ......
爬虫实战 - 微博评论数据可视化
简介： 我们都知道在数据比较少的情况下，我们是可以很轻易的获取到数据中的信息。但是当数据比较庞大的时候呢，我们就很难看出来了。尤其是面对现如今数以万计的数据，就更了。 不过好在我们可以通过计算机来帮我们进行分析，其中比较高效的手段便是数据可视化了。通过将数据进行可视化，我们可以让数据开口说话。进而有 ......
利用腾讯快捷登录协议截取 QQ ClientKey / QQKey 实战课程
本文主要通过利用腾讯网页快捷登录协议来模拟访问并截取已登录 QQ 客户端的Token、Uin、ClientKey、Skey、P_skey等信息。 ......
鱼类识别系统Python+TensorFlow卷积神经网络算法模型+深度学习人工智能【计算机课设项目】
一、介绍 鱼类识别系统。使用Python作为主要编程语言开发，通过收集常见的30种鱼类（'墨鱼', '多宝鱼', '带鱼', '石斑鱼', '秋刀鱼', '章鱼', '红鱼', '罗非鱼', '胖头鱼', '草鱼', '银鱼', '青鱼', '马头鱼', '鱿鱼', '鲇鱼', '鲈鱼', '鲍鱼' ......
Windows11下私有化部署大语言模型实战 langchain+llama2
一、本机环境 1.硬件环境： CPU：锐龙5600X 显卡：GTX3070 内存：32G 注：硬件配置仅为博主的配置，不是最低要求配置，也不是推荐配置。 2.软件环境： Windows系统版本：Win11专业版23H2 Python版本：3.11 Cuda版本：12.3.2 VS版本：VS2022 ......
使用PyTorch实现去噪扩散模型
在深入研究去噪扩散概率模型(DDPM)如何工作的细节之前，让我们先看看生成式人工智能的一些发展，也就是DDPM的一些基础研究。 VAE VAE 采用了编码器、概率潜在空间和解码器。在训练过程中，编码器预测每个图像的均值和方差。然后从高斯分布中对这些值进行采样，并将其传递到解码器中，其中输入的图像预计 ......
根据语音生成全身姿态；基于变分贝叶斯框架的VAE模型；CFG是一种隐式的Perceptual Loss！
本文首发于公众号：机器感知 根据语音全身姿态；基于变分贝叶斯框架的VAE模型；CFG是一种隐式的Perceptual Loss！ Diffusion Model with Perceptual Loss 本文研究了扩散模型在生成样本时的质量问题，作者发现使用均方误差损失训练的模型生成的样本往往不真实 ......
[NLP复习笔记] 基于负采样的 Skip-gram 及 SGD 训练公式推导
1. one-hot 向量 我们先了解一下 \(\text{one-hot}\) 向量。\(\text{one-hot}\) 编码是表示分类变量的常见方法，尤其在数据预处理和机器学习的特征工程中。一个 \(\text{one-hot}\) 向量是一个其中只有一个元素是 1，其余为 0 的向量。 假设 ......
首次引入大模型!Bert-vits2-Extra中文特化版40秒素材复刻巫师3叶奈法
Bert-vits2项目又更新了，更新了一个新的分支：中文特化，所谓中文特化，即针对中文音色的特殊优化版本，纯中文底模效果百尺竿头更进一步，同时首次引入了大模型，使用国产IDEA-CCNL/Erlangshen-MegatronBert-1.3B大模型作为Bert特征提取，基本上完全解决了发音的ba ......
一文搞懂什么是阻塞IO、信号驱动IO、Reactor模型、零拷贝
公众号《鲁大猿》，寻精品资料，帮你构建Java全栈知识体系 www.jiagoujishu.cn 基础IO 如何从数据传输方式理解IO流？ 从数据传输方式或者说是运输方式角度看，可以将 IO 类分为: 字节流, 字节流读取单个字节，字符流读取单个字符(一个字符根据编码的不同，对应的字节也不同，如 U ......
18-有参转录组实战4-可变剪接分析
#以下教程主要参考 https://www.jianshu.com/p/804ec7cf7cc2 https://www.jianshu.com/p/b5413ccffe2b https://www.jianshu.com/p/99a626391b04 #通过转录组数据分析可变剪接AS，首先是软件的 ......