评估指标 模型 性能 指标
ILLA Cloud: 调用 Hugging Face Inference Endpoints，开启大模型世界之门
一个月前，我们 宣布了与 ILLA Cloud 与达成的合作，ILLA Cloud 正式支持集成 Hugging Face Hub 上的 AI 模型库和其他相关功能。 今天，我们为大家带来 ILLA Cloud 集成 Hugging Face 功能的更新，经过双方团队的沟通和推进，ILLA Clou ......
高性能 Jsonpath 框架，Snack3 3.2.65 发布
高性能 Jsonpath 框架，Snack3 3.2.65 发布 来源: 投稿 作者: 梅子酒好吃 2023-04-10 14:18:00 0 Snack3，一个高性能的 JsonPath 框架 借鉴了 Javascript 所有变量由 var 申明，及 Xml dom 一切都是 Node 的设计。 ......
AI加速计算卡设计资料第636篇：基于FMC的Kintex XCKU060高性能PCIe载板 AD采集板卡 AI加速计算 光纤扩展 图像处理
基于FMC的Kintex XCKU060高性能PCIe载板 一、板卡概述 板卡主控芯片采用Xilinx 公司的 Kintex UltraScale系列FPGA XCKU060-2FFVA1156。板载 2 组 64bit 的DDR4 SDRAM，每组容量2GB，可稳定运行在2400MT/s。支持PC ......
高性能计算初步
高性能计算体系架构的划分 向量机PVP 对称多处理机SMP 大规模并行处理机MPP 工作站集群 HPC是一个囊括算法、硬件、软件等各方面的较为综合的方向 关键技术 传统研究方向 1.1 处理器加速部件 1.2 大规模系统互联 1.3 高性能通信软件 1.4 高性能算法库 1.5 应用 新兴的研究领域 ......
C++核心编程之-内存分区模型
内存分区模型 c++程序在执行时，讲内存大方向划分为4个区域 代码区：存放函数体的二进制代码。由操作系统进行管理的 全局区：存放全局变量和静态变量以及常量 栈区：由编译器自动分配释放，存放函数的参数值，局部变量等 堆区：由程序员分配和释放，若程序员不释放，程序结束时由操作系统回收 内存四区意义： 不 ......
前端工程化实战：React 模块化开发、性能优化和组件化实践
前端工程化实战是指通过组织工作流程、使用工具和技术来提高前端开发效率和质量的一种方法。常见的前端工程化实践包括模块化开发、自动化构建、代码检查和测试、性能优化等。下面将简要介绍模块化开发、性能优化和组件化实践。 ......
使用benchmark比较各排序算法的性能
#include <benchmark/benchmark.h> #include <algorithm> #include <deque> #include <iostream> #include <random> #include <vector> using namespace std; st ......
前端三件套--盒子模型和布局
前端三件套--读书笔记（三）盒子模型和布局 一、盒子模型概述 所谓盒子模型就是把HTML页面中的元素看作是一个矩形的盒子，也就是一个盛装内容的容器。每个矩形都由元素的内容、内边距(padding)、边框(border)、外边距(margin)。 在盒子结构中，元素内容被包含在边框中，边框也是具有一定 ......
前端三件套--盒子模型和布局
前端三件套--读书笔记（三）盒子模型和布局 一、盒子模型概述 所谓盒子模型就是把HTML页面中的元素看作是一个矩形的盒子，也就是一个盛装内容的容器。每个矩形都由元素的内容、内边距(padding)、边框(border)、外边距(margin)。 在盒子结构中，元素内容被包含在边框中，边框也是具有一定 ......
m基于shepp-Logan模型和滤波反投影的医学图像多尺度全局重建和局部重建matlab仿真
1.算法描述 从投影重建物体的截面图像是图像处理中非常重要的技术此技术在物体的无损伤性检测其内部缺陷的应用中能起很大作用从投影重建图像的技术早在20世纪中期就已经制成常规医疗诊断设备的商品1917年奥地利数学家J.Radon发表的论文证明了二维物体或三维物体可以从许多投影来重建其内部数据英国的EMI ......
R语言MCMC的lme4二元对数Logistic逻辑回归混合效应模型分析吸烟、喝酒和赌博影响数据|附代码数据
原文下载链接：http://tecdat.cn/?p=29196 最近我们被客户要求撰写关于逻辑回归混合效应模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 吸烟、喝酒和赌博被认为是由许多因素造成的。Logistic回归分析是一个非常有效的模型，可以检验各种解释变量和二元反应变量之间的关系。同时，双变量模型 ......
R语言关联规则挖掘apriori算法挖掘评估汽车性能数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32092 原文出处：拓端数据部落公众号 我们一般把一件事情发生，对另一件事情也会产生影响的关系叫做关联。而关联分析就是在大量数据中发现项集之间有趣的关联和相关联系（形如“由于某些事件的发生而引起另外一些事件的发生”）。 我们的生活中有许多关联，一个 ......
三相桥式两电平逆变器的SVPWM调制和三相T型三电平逆变器的SVPWM模型和说明文档
三相桥式两电平逆变器的SVPWM调制和三相T型三电平逆变器的SVPWM模型和说明文档。 对比着看绝对有助于你理解SVPWM调制方法。 支持MATLAB2017b以上的版本。YID:4650669194707051 ......
基于模型预测控制的楼宇负荷需求响应研究
基于模型预测控制的楼宇负荷需求响应研究 参考文档：《Model Predictive Control of Thermal Storage for Demand Response》完全复现 主要内容：代码主要做的是一个建筑楼宇的需求响应问题，模型的求解采用的是较为创新的模型预测控制，代码非常精品YI ......
MATLAB代码:综合能源系统优化模型概述及其鲁棒优化
MATLAB代码:综合能源系统优化模型概述及其鲁棒优化 主要内容: 本文在分析典型冷热电联供(combined cooling, heat and power, CCHP)系统的基础上, 并结合其他优秀lunwen加以补充模型中的不足处, 并围绕该系统结构设计了微网调度优化模型构架. 在该结构中, ......
10种经典的时间序列预测模型 本文演示了 10 种不同的经典时间序列预测方法
[matlab]10种经典的时间序列预测模型 本文演示了 10 种不同的经典时间序列预测方法，它们是 1) 自回归 (AR) 2) 移动平均线 3) 自回归移动平均线 4) 自回归积分移动平均线 (ARIMA) 5) 季节性自回归积分移动平均线 (SARIMA) 6) 具有外生回归量的季节性自回归综 ......
基于模型预测控制(mpc)的车辆换道，车辆轨迹跟踪，换道轨迹为五次多项式
基于模型预测控制(mpc)的车辆换道，车辆轨迹跟踪，换道轨迹为五次多项式，matlab与carsim联防控制YID:1550680497837661 ......
matlab simulink电机foc观测器模型，采用龙贝格观测器+PLL进行无传感器控制
matlab simulink电机foc观测器模型，采用龙贝格观测器+PLL进行无传感器控制，其利用 PMSM 数学模型构造观测器模型，根据输出的偏差反馈信号来修正状态变量。 当观测的电流实现与实际电流跟随时，利用估算的反电势进行pll计算转子位置信息。 龙伯格观测器采用线性控制策略代替了 SMO ......
如何利用RunnerGo简化性能测试流程
在软件开发过程中，测试是一个重要的环节，需要投入大量时间和精力来确保应用程序或网站的质量和稳定性。但是，随着应用程序变得更加复杂和庞大，传统的测试工具在面对比较繁琐的项目时非常费时费力。这时，一些自动化测试工具就显得尤为重要了。其中，RunnerGo（开源）作为一款性能测试平台，可以帮助测试人员简化 ......
Simulink永磁同步电机(PMSM)模型 分别是基本型永磁同步电机模型(B_PMSM)和磁饱和型永磁同步电机模型
自己搭建的Simulink永磁同步电机(PMSM)模型，一共有两个，分别是基本型永磁同步电机模型(B_PMSM)和磁饱和型永磁同步电机模型(S_PMSM)。 两者的区别是前者电机参数是定值，后者部分电机参数是变值(由Id和Iq共同决定)。 两个模型都是按照定子电压方程+磁链方程+转矩方程+运动方程四 ......
考虑需求侧响应的微电网多目标经济运行 建立了含风光储荷的微电网模型
考虑需求侧响应的微电网多目标经济运行 建立了含风光储荷的微电网模型，以发电侧成本(包括风光储以及电网的购电成本)和负荷侧成本最小为目标，考虑功率平衡以及储能SOC约束，建立了多目标优化模型，通过分时电价引导负荷需求侧响应，得到可削减负荷量，同时求解模型，得到风光储以及电网的运行计划。YID:5250 ......
PMSG永磁同步发电机并网仿真模型 主要包括发电机、整流器、逆变器（双pwm控制）、电网
PMSG永磁同步发电机并网仿真模型 （1）主要包括发电机、整流器、逆变器（双pwm控制）、电网、控制、显示等部分； （2）风机最大功率跟踪mppt采用最佳叶尖速比法； （3）机侧控制(发电控制)：采用转速、电流双闭环控制，均采用PI，磁链解耦；调制策略采用SVPWM； （4）网侧控制(并网控制)：采 ......
编辑大量文本的情况vscode比notepad++性能更好
尝试操作几十万行的文本的时候Notepad++直接卡死了 二十多万行的文本选中需要卡几秒，剪切粘贴文本需要卡几秒 文本替换需要跑几十秒，再多一些的话容易卡崩 使用vscode进行剪切粘贴 批量替换 之类的操作基本是不卡秒执行的 一次性选中多行的方法： 使用ctrl+G可以跳转到指定行 ctrl+A全 ......
C++ 性能优化 - for循环条件中不要调用函数
for循环条件中调用普通函数 #include <iostream> #include <chrono> using namespace std; long long count = 0; const int N = 10; int getSize(){ cout<<"get size"<<endl ......
3500/15 127610-01 对于高性能市场中的云计算
3500/15 127610-01 对于高性能市场中的云计算 对于高性能市场中的云计算，产品设计将基于性能。在PC系统架构方面，PCIe 4.0 16G和即将推出的PCIe 5.0 32G有一些主要的技术改进。CXL基于PCIe 4.0，以增强该结构中的高速组件。面向云计算的网络切片、网络功能虚拟化 ......
GAN 生成对抗模型
机器学习模型有两大类，第一种是分辨模型（这里的分辨我理解为让模型分辨/理解/识别数据），即判断数据的类别或输出一个预测。第二类是生成模型，即生成数据本身 李沐认为GAN的摘要非常简洁，是可以直接写进教科书的写法。如果你提出的是一个全新的东西，并且你认为它是能写进教科书的话，那你整篇文章关键在于讲清楚 ......
【性能测试】03基础知识篇-测试指标
本文介绍性能测试的各种测试指标。 系统性能指标 Response Time: RT 交易响应时间 定义及解释 响应时间指用户从客户端发起一个请求开始，到客户端接收到从服务器端返回的响应结束，整个过程所耗费的时间。在性能检测中一般以压力发起端至被压测服务器返回处理结果的时间为计量，单位一般为秒或毫秒。 ......
摩尔定律失效--分布式能否解决硬件性能瓶颈
自英特尔的联合创始人戈登·摩尔（Gordon Moore）于 1965 年经过观察称每隔 18~24 个月，集成电路上可容纳的元器件数目便会增加一倍，芯片的性能也会随之翻一番.换言之，每一美元所能买到的电脑性能，将每隔18-24个月翻一倍以上。以他名字命名的「摩尔定律」便成了几十年来半导体行业进步背... ......