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评估指标 模型 性能 指标

js中的dom：文档对象模型

js中的dom：文档对象模型 JavaScript分三部分dom：文档对象模型bom：浏览器对象模型ECMAScript：主要指的是语法，比如声明变量，函数，条件判断，循环等等。 dom:每个html标签都在dom中表示为一个节点（node），节点之间存在父子关系，通过dom，可以使用js编码，来修 ......
模型 对象 文档 dom

一文读懂ChatGPT的工作原理：大语言模型是个啥？它到底咋工作的？

继AI绘画后，ChatGPT横空出世。聊天、翻译、文案、代码……ChatGPT的功能如此强大，以至于连马斯克都认为“我们离强大到危险的AI不远了。” 在感慨ChatGPT如此强大的同时，人们也开始对ChatGPT的工作原理产生了好奇：ChatGPT是什么？它到底是如何运行的？怎样才能丝滑地与它对话呢 ......
模型 原理 ChatGPT 语言

关系模型和关系数据库

原文：https://www.jianshu.com/p/2229ae6abd87 关键词 关系模型，关系数据库，关系操作，完整性约束 关系模型 关系模型是目前最为重要的数据模型，关系数据库采用关系模型其数据的组织方式，关系模型建立在严格的数学概念之上。这是其他数据模型[1]所不具备的特征之一。 关 ......
模型 数据库 数据

掌握Node.js：构建高性能后台的利器

当使用Node.js作为后台开发技术时，可以享受到以下优势： 高效处理并发请求：Node.js采用事件驱动和非阻塞I/O的模型，使得它能够高效地处理大量并发请求。这意味着在处理多个客户端请求时，Node.js能够快速响应并保持高性能，从而提供出色的用户体验。对于需要处理实时数据和大规模并发的应用程序 ......
利器 高性能 后台 Node js

基于生成式模型的图像分类：模型设计与性能分析

[toc] 《29. "基于生成式模型的图像分类：模型设计与性能分析"》是一篇人工智能专家、程序员、软件架构师和CTO的专业技术博客文章，旨在介绍基于生成式模型的图像分类技术。文章包含了对相关技术原理、实现步骤和性能分析的详细介绍，帮助读者深入了解这一技术，掌握其应用方法和实现细节。 文章介绍了背景 ......
模型 性能分析 图像 性能

Python编程和数据科学中的人工智能：如何创建复杂的智能系统并提高模型性能

[toc] 标题：《Python编程和数据科学中的人工智能：如何创建复杂的智能系统并提高模型性能》 ## 1. 引言 人工智能(AI)是一个广泛的领域，涵盖了许多不同的技术和应用。在Python编程和数据科学中，人工智能是一个非常重要的领域，因为Python编程语言易于学习和理解，并且具有丰富的数据 ......
智能 人工智能 人工 模型 性能

基于深度学习的图像分类：模型选择与性能提升

[toc] 标题：52. "基于深度学习的图像分类：模型选择与性能提升" ## 1. 引言 随着计算机视觉领域的不断发展，图像分类已经成为了一个十分重要的任务。深度学习技术的出现，使得图像分类变得更加高效和准确。本文将介绍基于深度学习的图像分类技术，包括模型选择和性能提升等方面的讲解。旨在帮助读者深 ......
深度 模型 图像 性能

基于多任务学习的图像分类：模型融合与性能提升

[toc] “基于多任务学习的图像分类：模型融合与性能提升” 随着人工智能技术的不断发展，图像分类一直是人工智能领域中的重要应用之一。传统的图像分类方法通常是基于单个任务的训练，例如物体检测或图像分割，而基于多任务学习的方法可以提高模型的鲁棒性和性能。本文将介绍一种基于多任务学习的图像分类模型，包括 ......
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基于稀疏表示的图像分类：模型架构与性能分析

[toc] ## 1. 引言 在人工智能领域，图像分类是一个重要的任务。通过图像分类，我们可以将图像中的物体识别出来，这对于许多应用场景都具有重要的意义。例如，自动驾驶汽车需要将图像中的车辆识别出来，以便进行导航和控制。而计算机视觉则可以通过图像识别来执行各种任务，例如图像搜索、医学影像分析等。 随 ......
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基于多尺度特征的图像分割：模型设计与性能分析

[toc] 标题：基于多尺度特征的图像分割：模型设计与性能分析 一、引言 随着计算机视觉领域的迅速发展，图像分割被认为是计算机视觉中的重要任务之一。图像分割是指将图像划分为不同的区域，以便将图像中的物体或区域表示为不同的类别。图像分割是计算机视觉的基础，对于图像识别、目标检测、图像分割分割以及深度学 ......
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强化学习中的模型选择与设计

[toc] 《强化学习中的模型选择与设计》 近年来，随着深度学习和强化学习的快速发展，许多人工智能应用开始采用这些技术来进行决策和学习。在强化学习中，模型选择和设计是一个非常重要的方面，因为正确的模型选择和设计可以显著提高算法的性能并降低其错误率。在本文中，我们将探讨强化学习中的模型选择和设计，并提 ......
模型

聊天机器人的人工智能：如何通过人工智能技术提高聊天机器人的性能和智能化水平

[toc] 聊天机器人的人工智能：如何通过人工智能技术提高聊天机器人的性能和智能化水平 随着人工智能技术的发展，聊天机器人逐渐成为人们生活中不可或缺的一部分。聊天机器人的应用场景多种多样，包括客服、娱乐、教育、医疗等等，可以为人们提供高效、智能的服务，提高效率和生活质量。然而，目前的聊天机器人仍然存 ......
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基于自然语言处理的自然语言生成：从文本到语言模型

[toc] 自然语言生成是一种人工智能技术，它利用机器学习和深度学习算法来生成自然语言文本。这种技术可以应用于各种场景，如机器翻译、文本摘要、智能客服等。在本文中，我们将介绍基于自然语言处理的自然语言生成技术，从文本到语言模型的实现步骤和流程，以及应用示例和代码实现。 ## 1. 引言 自然语言生成 ......
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GPT3的性能评估：比较不同语言、文本和任务的差异

[toc] GPT-3 性能评估：比较不同语言、文本和任务的差异 近年来，自然语言处理 (NLP) 和人工智能领域取得了巨大的进展，其中 GPT-3 是目前最为先进的语言模型之一。GPT-3 拥有超过 1750 亿个参数，能够生成自然流畅、准确的文本，广泛应用于文本分类、机器翻译、情感分析、文本生成 ......
差异 文本 性能 任务 语言

机器学习中的强化学习：如何通过试错和反馈来提高模型的性能

[toc] 文章介绍 “机器学习中的强化学习：如何通过试错和反馈来提高模型的性能”这篇文章主要介绍了强化学习技术在机器学习中的应用。强化学习是一种通过试错和反馈不断优化模型性能的机器学习技术。本文将介绍强化学习技术的核心概念、实现步骤与流程、应用示例与代码实现、优化与改进以及未来发展趋势与挑战等内容 ......
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强化学习中的模型调优与优化

[toc] 《强化学习中的模型调优与优化》 引言 强化学习是一种机器学习领域的重要分支，旨在让智能体通过与环境的交互来学习最佳行为策略，从而完成目标任务。在强化学习中，模型作为智能体的决策引擎，必须能够高效地执行搜索策略，以最大化奖励函数的期望值。然而，在实际训练和调优中，模型可能会出现性能问题，导 ......
模型

机器学习中的神经网络：如何创建强大的模型并解决复杂的问题

[toc] 文章标题：《17. "机器学习中的神经网络：如何创建强大的模型并解决复杂的问题"》 文章背景介绍：随着人工智能技术的快速发展，神经网络已经成为机器学习领域中最受欢迎的模型之一。神经网络是一种基于深度学习的技术，能够通过多层神经元来学习和提取特征，从而实现复杂的分类、回归和聚类等任务。在实 ......
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行行AI人才直播第2期：八友科技创始人梁斌博士《大模型训练数据的一些事》

自从 OpenAI 发布 ChatGPT 4.0 之后，大模型热度一直不减，国内不管是大厂还是创业团队纷纷杀入大模型领域，大模型的建立首先离不开的是数据，数据才是一切大模型训练的基础，那么目前国内大模型团队的数据需求究竟是什么？如何通过学习数据采集，对大模型数据预测商业发展呢？ ......
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v831-openwrt-c-模型部署篇

虽然未能训练出来好的模型，但是步骤大概了解了。 maixhub-模型训练网站 模型训练步骤： 创建模型并点击进去： 数据集、上传图片： 标号签后选择参数： 最后创建训练即可。 yolov2部署模型： 将下载的模型中的main.py中的先验框复制到此处： 先验框的作用是让yolov2的racal更大， ......
openwrt-c 模型 openwrt 831

为info端点添加自定义指标

或 ......
端点 指标 info

OPC DA的Client对象模型

OPC DA的Client对象模型可以如下图表示 一个OPC Server对象可以包含一个OPC Groups对象 一个OPC Groups对象可以包含多个OPC Group对象 一个OPC Group对象可以包含一个OPC Items对象 一个OPC Items对象可以包含多个OPC Item对象 ......
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背包模型

# 背包模型 ## 二维费用的背包问题 >有 $N$ 件物品和一个容量是 $V$ 的背包，背包能承受的最大重量是 $M$。 > >每件物品只能用一次。体积是 $v_i$，重量是 $m_i$，价值是 $w_i$。 > >求解将哪些物品装入背包，可使物品总体积不超过背包容量，总重量不超过背包可承受的最大 ......
背包 模型

在MySQL中进行多表关联时，设计合理的索引可以显著提高查询性能

在MySQL中进行多表关联时，设计合理的索引可以显著提高查询性能。以下是一些设计索引的建议： 1. 对于经常用于联接的列，应该添加索引。例如，如果你经常通过user_id列将users表与orders表联接，则应该在users表和orders表中都添加user_id索引。 2. 对于较小的表，可以将 ......
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FireDac三种方式批量添加数据的性能对比

我有个程序，需要从CSV中读入数据，对数据进行分析后，然后插入另一个sqlite数据库的数据表。在我的程序中使用了virtual string tree和Firedac，数据大约有13000条，需要转存的数据有11000条左右，转存的字段有8条，除了一条是boolean类型的外都是string类型。 ......
性能 FireDac 方式 数据

程序性能优化的几点建议

1. 线程阻塞：如果您的程序执行了一些长时间运行的操作（如网络请求、文件读写等），并且这些操作在主线程中执行，那么它们可能会阻塞用户界面的响应。解决方法是将这些长时间运行的操作放在单独的线程中执行，以确保主线程保持响应。 2. 大量计算或循环：如果您的程序包含大量计算密集型的操作或循环，它们可能会占 ......
性能 建议 程序

大模型QA

# 前言 ## 为什么用Decoder only LLM之所以主要都用Decoder-only架构，除了训练效率和工程实现上的优势外，在理论上是因为Encoder的双向注意力会存在低秩问题，这可能会削弱模型表达能力，就生成任务而言，引入双向注意力并无实质好处。而Encoder-Decoder架构之所 ......
模型

大模型时间线整理

# # T5 采用Encoder Decoder架构 T5将每个文本处理问题都看做 Text2Text问题 通过这种方式将不同的NLP任务统一在一个模型框架之下，充分进行迁移学习 为了让模型知道需要执行的任务类型，需要在输入文本前添加特定的文本前缀进行提示，也是最早的Prompt 用同样的模型，同样 ......
模型 时间

各类大模型的区别

| 模型 | 训练数据 | 训练数据量 | 模型参数量 | 词表大小 | | | | | | | | LLaMA | 以英语为主的拉丁语系，不包含中日韩文 | 1T/1.4T tokens | 7B、13B、33B、65B | 32000 | | ChatGLM-6B | 中英双语，中英文比例为1: ......
模型

IO模型

一、IO基本概念 在平常开发过程中接触最多的就是 磁盘 IO（读写文件） 和 网络 IO（网络请求和响应）。 用户进程想要执行 IO 操作的话，必须通过 系统调用 来间接访问内核空间。 当应用程序发起IO调用后，会经历两个步骤： 1、内核等待IO设备准备好数据 2、内核将数据从内核空间拷贝到用户空间 ......
模型

Reactive Extensions 响应式扩展 用于事件驱动编程的库，具有可组合的声明性模型

响应式扩展 这个存储库包含四个库，它们在概念上是相关的，因为它们都与 LINQ over of things 序列有关： Reactive Extensions for .NET又名 Rx.NET 或 Rx ( System.Reactive )：一个用于事件驱动编程的库，具有可组合的声明性模型 A ......
Extensions Reactive 模型 事件
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