论文发表 编程工具codegeex模型
node版本管理工具推荐
hello，今天给大家分享几款 node 版本管理的工具。 背景 在开发前端项目的时候，特别是新到公司接手一个多年维护的老项目时，如果 node 版本不正确，有的插件可能无法正确安装，比如我之前提到的 node-sass 无法安装问题，具体请看：https://www.cnblogs.com/eas ......
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 ......
Scala编程语言day1
一、Scala概述 Scala是一种运行在JVM上的函数式的面向对象语言，它集成了面向对象编程和面向函数式编程的各种特性，以及更高层的并发模型 Scala的语言特点 Scala是兼容的：兼容Java，可以访问庞大的Java类库 Scala是精简的：Scala表达能力强，开发速度快 Scala是高级的 ......
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， ......
学了这么多编程语言，你学会了几种“Hello world”呢？
学了这么多编程语言，你学会了几种“Hello world”呢？ 王菜鸟 于 2020-05-09 21:53:48 发布 阅读量2.1k 收藏 2 点赞数 15分类专栏： 随笔记录 文章标签： 编程语言版权 随笔记录专栏收录该内容31 篇文章2 订阅订阅专栏你知道多少种编程语言？本文整理了30种编程 ......
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 ......
socket编程 [补档-2023-07-10]
Linux网络编程 1.socket编程 socket是一种通信机制，用于在网络中不同计算机之间进行数据传输，当然也可用用于进程间通信。在linux中，有文件描述符这么个东西，我们可以通过socket函数创建一个网络连接，socket的返回值为一个文件描述符，我们拿到这个文件描述符就可以像操作普通i ......
05_OLED调试工具
OLED调试工具 OLED简介 调试方式 硬件电路 OLED驱动函数 OLED接线图 OLED代码 OLED.c #include "stm32f10x.h" #include "OLED_Font.h" /*引脚配置*/ #define OLED_W_SCL(x) GPIO_WriteBit(GP ......
JS常用工具：Webpack 和 JShaman分别有什么用？
Webpack和JShaman是两个不同的工具，它们的特点和用途也不同。 Webpack是一个前端资源模块打包工具，主要用于将各种静态资源（如JavaScript、CSS、图片等）视为模块，并将其打包成浏览器可以识别的代码。Webpack的特点包括： 1. 模块化：Webpack将各种资源视为模块， ......
【LeetCode 2701. 连续递增交易】MySQL用户变量编程得到严格递增连续子序列的开始位置，结束位置，长度等统计信息
题目地址 https://leetcode.cn/problems/consecutive-transactions-with-increasing-amounts/ 代码 # Write your MySQL query statement below with t1 as( select * # ......
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。 ......
实验七：Spark机器学习库Mtlib编程实践
1、数据导入 导入相关的jar包： import org.apache.spark.ml.feature.PCA import org.apache.spark.sql.Row import org.apache.spark.ml.linalg.{Vector,Vectors} import org ......
【JProfile】JProfile工具
一.背景 本篇文章主要介绍JProfile工具的使用 这里有几个问题先抛出来 1.JProfile是什么？ --是一个商业授权的Java剖析工具，由EJ技术有限公司，针对的Java EE和Java SE应用程序开发的 2.JProfile具备哪些功能 --2.1本地会话的实时分析(重要) --2.2 ......
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 ......
【Leetcode 2474. 购买量严格增加的客户】MySQL用户变量编程解决严格递增连续子序列问题
题目地址 https://leetcode.cn/problems/customers-with-strictly-increasing-purchases/description/ 代码 # Write your MySQL query statement below with t1 as( se ......
ssh工具
tmux 这个工具的优势在于，如果ssh连接中断了，并不会中断宿主机上的任务 ubuntu下下载 sudo apt install tmux 创建一个新的连接 tmux new -s 新连接名字 退出连接，但是不退出任务 快捷键 Ctrl + B 然后按 D 返回连接 tmux attach -t ......
【LeetCode 2494. 合并在同一个大厅重叠的活动】MySQL用户变量编程解决区间合并问题
题目地址 https://leetcode.cn/problems/merge-overlapping-events-in-the-same-hall/ 代码 # Write your MySQL query statement below with t2 as( select * # 只需要改动这 ......
【LeetCode1747. 应该被禁止的 Leetflex 账户】MySQL用户变量编程；尝试维护一个multiset
题目地址 https://leetcode.cn/problems/leetflex-banned-accounts/description/ 代码 with t1 as( select account_id,ip_address, login as tick, "login" as mytype ......
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 ......
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 ......
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 ......
深入浅出 C 语言：学变量、掌控流程、玩指针，全方位掌握 C 编程技能
C 语言简介 C 语言介绍 C 语言的特性 C 语言相对于其他语言的优势 C 程序的编译 C 中的 Hello World 程序 参考文章： C 语言入门：如何编写 Hello World C 语言函数：入门指南 学习变量、数据类型和运算符 C 中的变量和关键字 C 语言中的作用域规则 C 中的数据 ......
[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 ......
【LeetCode 2142. 每辆车的乘客人数 I】乘客到站等车，车到站载客。MySQL用户变量编程完成
题目地址 https://leetcode.cn/problems/the-number-of-passengers-in-each-bus-i/description/ 思路 将所有关键时刻作为tick。（同一时刻车和人同时到，默认人在车前到） 之后按照tick升序，使用MySQL用户变量编程完成 ......
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 ......
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 ......
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 ......
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 ......