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评估指标 模型 性能 指标

pypy 高性能python 解释器

pypy 是基于RPython 语言开发的cpython 替换工具 包含的特性 高速 使用了JIT 技术，运行比较快 可以支持基于无栈模式 沙箱支持 对于现有python 周边的支持比较好 当然可能也会有问题，但是大部分运行是可以的 参考使用 一个基于ffi 的集成，实际上目前pypy 已经集成了c ......
解释器 高性能 python pypy

最强Pose模型RTMO开源 | 基于YOLO架构再设计，9MB+9ms性能完爆YOLO-Pose

https://mp.weixin.qq.com/s/4EJAKBcqlCzDXib1_TKJxw 点击下方卡片，关注「AI视界引擎」公众号 AI视界引擎 「AI视界引擎」公众号不仅致力于分享AI视觉与大语言模型的前沿科技，还将成为连接业界专家、学术界和广大读者的桥梁。我们将提供最新的研究进展、技术 ......
Pose YOLO 架构 YOLO-Pose 模型

三维模型的顶层合并构建的模型层级和块大小划分规则浅析

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，... ......
模型 层级 顶层 大小 规则

支撑阻力指标，庄家成本价是可靠的支撑位（无未来，DLL加密）

本指标依据庄家的成本价设计的，庄家成本价是可靠的支撑位。底层逻辑：庄家是有内幕的， 庄家能在价格低位时抄底，庄家控股时，庄家不会让散户获取低价的筹码，所以当股价到达到支撑位时，会有比较大的反弹。庄家也会有出错的时候，在非融券的股票情况下，有以下三种方式：一、庄家极限拉高，可参考*ST左江，一只非融券 ......
成本价 庄家 阻力 指标 成本

Jmeter性能测试学习笔记

转自https://www.cnblogs.com/yoyoma0355/p/14658807.html jmeter定时器：https://blog.csdn.net/u013258415/article/details/78321288 性能测试的概念和公式：https://www.cnblog ......
性能 笔记 Jmeter

HanLP — HMM隐马尔可夫模型 -- 训练和预测

训练的过程，就是求三个矩阵的过程 初始概率矩阵 转移概率矩阵 发射矩阵 每个字有4种可能性，上图中有7个字，就是 4^7 种可能性 维特比算法，从众多路径中，挑出最优的那条，他和隐马尔可夫没有强关联 初始概率矩阵 根据频率得到概率 今天 天气 真 不错。 麻辣肥牛 好吃 ！ 我 喜欢 吃 好吃 的！ ......
模型 HanLP HMM

Diffusion Model扩散模型

1、扩散模型基本原理： 扩散模型包括两个步骤： 固定的（或预设的）前向扩散过程q：该过程会逐渐将高斯噪声添加到图像中，直到最终得到纯噪声。 2.可训练的反向去噪扩散过程pθ：训练一个神经网络，从纯噪音开始逐渐去噪，直到得到一个真实图像 。 正向过程首先，对于一张原始图片，我们给加一个高斯噪声，图片由 ......
Diffusion 模型 Model

一文带你了解LoRa微调语言大模型的实用技巧

微调定制化的大型语言模型需要投入大量时间和精力，但掌握恰当的微调方法和技巧能显著提高效率。比如用LoRa（LLM的低秩适配Low-Rank Adaptation）微调大模型，能够利用少量显卡和时间对大模型进行微调，降低成本。 ......
实用技巧 模型 语言 技巧 LoRa

大模型-向量数据库

向量数据库很多，先试试milvus。 1、安装：通过docker pull没搞定。使用官网的docker-compose搞定了。 2、运行：需要启动3个容器： docker start milvus-etcd docker start milvus-minio docker start milvus ......
向量 模型 数据库 数据

HanLP — HMM隐马尔可夫模型 -- 语料库

BMES => B:词语开始、M：词语中间、E：词语结束、S:单独成词 并非所有中文任务都需要分词 语料库 每行是一篇“文章” 每篇文章用空格分开 语料库的准确性，严重影响分词结果 理论上，语料库越大越好 每个字都有一个标识（隐藏状态），可以根据语料库得到所有标识 中文分词就是为了得到状态 麻 辣 ......
语料库 语料 模型 HanLP HMM

NineData慢查询分析功能：为DBA提供全面的数据库性能解决方案

NineData的数据库管理工具，其慢查询分析功能能够自动采集并记录数据库中的慢查询，并提供优化建议。文章还提到了该工具的其他功能，如慢查询趋势图、慢查询统计、诊断优化以及数据大盘和报表下载功能。作者表示该工具的使用极大地提高了工作效率，能够全面了解数据库的整体状况，并且可靠性也很高。 ......
NineData 性能 解决方案 功能 数据库

大语言模型LLM的核心技术及应用场景案例的分析

自注意力机制、位置编码和激活函数共同提高了模型对序列数据中重要信息的关注程度。通过自注意力机制，模型可以自动学会为序列中的关键部分分配更高的权重…… ......
模型 场景 核心 案例 语言

【论文解读】System 2 Attention提高大语言模型客观性和事实性

本文简要介绍了论文“System 2 Attention (is something you might need too) ”的相关工作。基于transformer的大语言模型（LLM）中的软注意很容易将上下文中的不相关信息合并到其潜在的表征中，这将对下一token的生成产生不利影响。为了帮助纠正... ......
事实性 客观性 Attention 模型 客观

训练一个目标检测模型

博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ （一）识别背景/目的 第十八届全国大学生智能汽车竞赛室外 ROS 无人车赛（高教组） 无人车在室外运行中， 需要探索未知环境， 识别障碍物， 停车标志牌、红绿灯等标志物。 比赛场地为不规则环形场地， 由红蓝两色锥桶搭建而成 ......
模型 目标

SQL语句性能优化策略（转）

本文会提到 52 条 SQL 语句性能优化策略。 1、对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 WHERE 及 ORDER BY 涉及的列上建立索引。 2、应尽量避免在 WHERE 子句中对字段进行 NULL 值判断，创建表时 NULL 是默认值，但大多数时候应该使用 NOT NULL，或者 ......
语句 性能 策略 SQL

拆解全景，解锁未来——深度分析大模型六大领域及五大应用解决方案

在本篇文章中，将带您首先通过解读 LLM 的全景图，深入探讨了 LLM 的六个关键领域，随后提出五种主要方案以解决企业在这一技术领域面临的挑战。从商业模型到开源模型、微调、自定义构建，再到与 AI 提供商的合作，本文将引领您深入了解 LLM 的技术脉络，为探索和应用这一技术提供一些思考与指导。 ......
深度分析 深度 模型 解决方案 领域

【APP小程序】移动安全系统&资产提取&评估扫描

AppinfoScanner资产提取 AppinfoScanner一款适用于以HW行动/红队/渗透测试团队为场景的移动端(Android、iOS、WEB、H5、静态网站)信息收集扫描工具，可以帮助渗透测试工程师、攻击队成员、红队成员快速收集到移动端或者静态WEB站点中关键的资产信息并提供基本的信息输 ......
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倾斜摄影三维模型重建高程偏差的因素及解决方法分析

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，... ......
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.NET8 AOT和JIT的性能，谁更高呢？

一: 有人问:.NET8 AOT和JIT的性能，谁更高呢？ 原文:.NET8 AOT和JIT的性能，谁更高呢？ 其实这个答案非常明显，那就是JIT的性能更高。为什么？原因在哪？因为JIT是随时可能分层编译，动态PGO，CHRL，Non GC Heap，OSR。Quick等极致的优化措施(关于这些措施 ......
性能 NET8 NET AOT JIT

【matlab混沌理论】1.5.洛伦兹模型的分析

洛伦兹方程用于生成y变量的图。这是对三种y初始条件敏感依赖的一个例子。 1.洛伦兹吸引子的y敏感依赖的着色图 input: % 洛伦兹方程用于生成y变量的图。x和z的初始条件保持不变，但y的初始条件在1.001、1.0001和1.00001之间变化 % 定义洛伦兹方程 sigma = 16; bet ......
模型 理论 matlab

【matlab混沌理论】1.4.双摆杆的不同参数模型

双摆杆运动模型。初始条件的微小差异，会导致千差万别的运动现象，这是混沌理论重要体现。主要考虑初始条件有两摆杆长度、质量、初始摆杆角度、重力加速度。 input: % 参数定义 L1 = 1; % 第一根摆长 L2 = 0.5; % 第二根摆长 m1 = 1; % 第一根摆质量 m2 = 0.5; % ......
模型 参数 理论 matlab

windows使用YOLO训练模型

1：安装Nvidia显卡驱动、cuda和cuDNN 1.1下载安装Navida显卡驱动 NAVIDIA驱动下载地址：https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx 下载完成后，在CMD中输入 nvidia-smi 验证是否安装成功 如果有错误 2：下载CUDA（本 ......
模型 windows YOLO

MIT斯坦福Transformer最新研究：过度训练让中度模型「涌现」结构泛化能力

前言 过度训练让中度模型出现了结构泛化能力。 本文转载自新智元 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 【CV技术指南】CV全栈指导班、基础入门班、论文指导班 全 ......
Transformer 模型 能力 结构 MIT

物理地址模型 【ChatGPT】

https://www.kernel.org/doc/html/v6.6/mm/memory-model.html 物理内存模型 系统中的物理内存可以以不同的方式进行寻址。最简单的情况是物理内存从地址0开始，并延伸到最大地址的连续范围。然而，这个范围可能包含对CPU不可访问的小空洞。然后可能存在完全 ......
模型 物理 ChatGPT 地址

代理IP的正确打开方式，使用IPIDEA解决性能困境

大家好，我是哪吒。 我有个朋友，刚入职XX小公司的网络爬虫工程师，老板让她爬取一些电商相关数据，好规划下一步的市场规划，时间紧任务重，预算不足。于是她去网上找了免费的IP代理去爬取老板要的电商数据，结果不出所料，搞了大半天也没有获得想要的数据，因为全被目标站点的爬虫应对策略管控了，导致老板很不满意。 ......
困境 性能 方式 IPIDEA

【matlab混沌理论】1.3.双摆杆基本模型

【matlab混沌理论】1.3.双摆杆基本模型 双摆杆是混沌理论的典型运动模型之一。涉及重力加速度、摆杆长度和质量。 1.双摆杆的摆角分析 input: % 已知物理参数 L1 = 5;L2 = 3; %两摆杆长度和质量 m1 = 3;m2 = 5; g = 9.80665; % 物理重力加速度m/ ......
模型 理论 matlab

数据分享|R语言用RFM、决策树模型顾客购书行为的数据预测|附代码数据

全文链接：http://tecdat.cn/?p=30330 最近我们被客户要求撰写关于RFM、决策树模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 团队需要分析一个来自在线零售商的数据 该数据包含了78周的购买历史。该数据文件中的每条记录包括四个字段。客户的ID（从1到2357不等），交易日期，购买的书 ......
数据 模型 顾客 行为 语言

设备的能量模型【ChatGPT】

https://www.kernel.org/doc/html/v6.6/power/energy-model.html 设备的能量模型 1. 概述 能量模型（EM）框架充当了一个接口，连接了了解各种性能水平下设备功耗的驱动程序和愿意利用该信息做出节能决策的内核子系统。 关于设备功耗的信息来源在不同 ......
能量 模型 ChatGPT 设备

Mysql count(*)、count(1)、count(主键)、count(普通字段) 性能对比

count(*): 底层会转化为 count(0) 来处理,默认横向扫描聚集索引树,如果有二级索引就扫描二级索引树(因为二级索引树更小,扫描成本低),扫描到一行记录之后,将该记录返回给 Server 层,由于参数是 0,不为 NULL,所以不需要读取记录中的任何字段,直接将 count 变量加 1 ......
count 字段 性能 Mysql

transformer模型

Transformer由谷歌团队在论文《Attention is All You Need》提出，是基于attention机制的模型，最大的特点就是全部的主体结构均为attention。 以下部分图片来自论文，部分图片来自李宏毅老师的transformer课程 课程链接：强烈推荐！台大李宏毅自注意力 ......
transformer 模型
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