评估指标 模型 性能 指标
前端Vue项目打包性能优化方案
一.前言 Vue 框架通过数据双向绑定和虚拟 DOM 技术，帮我们处理了前端开发中最脏最累的 DOM 操作部分， 我们不再需要去考虑如何操作 DOM 以及如何最高效地操作 DOM；但 Vue 项目中仍然存在项目首屏优化、Webpack 编译配置优化等问题，所以我们仍然需要去关注 Vue 项目性能方面 ......
人工智能运用--我的银行大众客户存款增长预测模型介绍
很久以前就想研究一下到底是怎么因素影响银行个人存款，特别是大众客户（个人日均存款1万-10万元客户）的存款变化到底同说明有关系？ 初步的设想是利用大学数学数据统计的基本方法，列出可能的影响因素，通过公开的数字进行分析评价，但受限于数据来源、数据规模、影响因数如服务质量、地域等的量化困难，一直没有认真 ......
CANN训练：模型推理时数据预处理方法及归一化参数计算
摘要：在做基于Ascend CL模型推理时，通常使用的有OpenCV、AIPP、DVPP这三种方式，或者是它们的混合方式，本文比较了这三种方式的特点，并以Resnet50的pytorch模型为例，结合训练营提供的sample，说明了分别是如何实现预处理的。 本文分享自华为云社区《【2023 · CA ......
通过概率整形技术对64QAM进行星座图整形,并输出GMI指标
1.算法描述 对于现有开销为20%左右的FEC，Pre FEC 的BER门限大概是2.4e-2。根据BER和 SNR之间的理论关系，我们可以得到不同阶数QAM调制格式时，达到纠前无误码的Required SNR。假设对于QPSK和 8QAM，16QAM分别为a, b, c,其中a<b<c。那现在对于 ......
以 100GB SSB 性能测试为例，通过 ByteHouse 云数仓开启你的数据分析之路
更多技术交流、求职机会，欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号，回复【1】进入官方交流群 I. 传统数仓的演进：云数仓 近年来，随着数据“爆炸式”的增长，越来越多的数据被产生、收集和存储。而挖掘海量数据中的真实价值，从其中提取商机并洞见未来，则成了现代企业和组织不可忽视的命题。 随着数据量级和复杂度的增 ......
30分钟带你熟练性能优化的那点儿事儿（案例说明）
前言 性能优化是数据库运维人员和中、高级软件开发人员的必备技能，很多时候老司机和新司机的区别就在写出的东西是否优化。 博主接触过近千家客户的系统，这些系统都存在着各种各样的性能问题。那么如何透彻的了解我们的数据库性能问题？今天就用一个案例来说明性能优化的那点儿事儿。 PS:很多技术人员对优化有一套自 ......
「硬核」实操如何拥有一个自己的数字人模型
本文大致分为三个章节：
第一部分会介绍常用技术以及简介，以及自己用到构建一个自己虚拟数字人用到的3D引擎和三维软件
第二部分会详细描述生成细节，通过照片建模，创建模型，添加细节，添加表情，优化效果，接入场景，最终效果
第三部分总结本篇内容 ......
3d基础 - 从模型坐标到屏幕坐标
在 3D 引擎中，场景通常被描述为三维空间中的模型或对象，每个模型对象由许多三维顶点组成。最终，这些模型对象将在平面屏幕上呈现和显示。 渲染场景始终相对于摄像机，因此，还必须相对于摄像机的视图定义场景的顶点。了解一下这个转换过程是相当有必要的。 上图中，point为正方体的一个顶点point. 一般 ......
前端性能精进（七）——构建
前端构建是指通过工具自动化地处理那些繁琐、重复而有意义的任务。 这些任务包括语言编译、文件压缩、模块打包、图像优化、单元测试等一切需要对源码进行处理的工作。 在将这类任务交给工具后，开发人员被解放了生产力，得以集中精力去编写代码业务，提高工作效率。 构建工具从早期基于流的 gulp，再到静态模块打包 ......
LTspice中轻松创建 自己的IC仿真模型
通过对LTspice安装路径中文件的分析，终于琢磨出了在LTspice环境中自定义IC模型的方法，在这里共享给大家。LTspice 存放模型的路径 存放原理符号C:\Program Files\LTC\LTspiceIV\lib\Sym C:\Users\liushao\Documents\LTsp ......
Spice模型和IBIS模型的区别
Spice模型的特点Spice模型是进行电路级仿真的。电流，电压，电容等节点的具体参数是从元器件图形、材料特性得来，是建立在低级数据的基础上，每个BUFFER中的元器件分别被描述和仿真。仿真模型包含了详细的芯片内部设计信息。但仿真速度比较慢，只适用于电路级的设计者。 IBIS模型的特点IBIS模型是 ......
matlab神经网络训练函数和性能函数
The response is derived from web search results. Here is a table that summarizes some of the advantages, disadvantages and applications of different t ......
Jmeter-普通性能场景设计
普通性能场景设计 直接使用一个固定量的并发用户数，进行性能测试，得到性能指标值 在jmeter中，模拟多用户并发，修改线程组的线程数、 线程组： 用于性能场景设计的 线程数： 模拟性能测试的并发人数 jmeter中，线程数，理论上是没有限制的。但是，要模拟的人越多，要消耗(发起方)的资源也就越多，我 ......
红黑树SortedDictionary,Hashtable,Dictionary性能测试
using System.Collections; using System.Collections.Generic; namespace HS; public class HXTest{ public const int k = 500_001; // 生成一个长度为50万的数组并初始化 publ ......
如何将训练好的Python模型给JavaScript使用？
前言 从前面的Tensorflow环境搭建到目标检测模型迁移学习，已经完成了一个简答的扑克牌检测器，不管是从图片还是视频都能从画面中识别出有扑克的目标，并标识出扑克点数。但是，我想在想让他放在浏览器上可能实际使用，那么要如何让Tensorflow模型转换成web格式的呢？接下来将从实践的角度详细介绍 ......
相同基准点的多个rvt BIM模型数据配准后位置有错位偏差问题处理
场景：提供的bim模型数据包含多个rvt格式数据，这些数据具有相同的基准点，如： 在使用ArcGIS Pro处理了其中两份rvt格式数据（建筑和给排水），发布后在前端展示发现数据错位： 红色管线的给排水数据相对建筑发生了偏移。 虽然使用相同的方法进行地理配准，但是在给定平移坐标时，使用的是Map菜单 ......
深度学习——用简单的线性模型构建识别鸟与飞机模型
本文仅为深度学习的入门学习，故采用线性模型而非CNN处理图像数据集。 一、准备工作 1. 下载CIFAR-10数据集 这是一个$32\times32$像素的RGB图像集合，用于学习使用。 from torchvision import datasets data_path = "./data/" c ......
为什么中文语言模型这么难
1.数据量级 gpt-4 1750亿参数 2、不同自然语言训练表现不同 中文较差 3、数据来源问题 （1）中文网站优质内容少，且需要付费，优质平台消亡 （2）很多现存平台内容质量差，如csdn （3）水军、自媒体、营销号和饭圈太多，豆瓣，贴吧，微博小红书 （4）互联网大厂行业竞争与垄断，用户数据生态 ......
Python使用GARCH，EGARCH，GJR-GARCH模型和蒙特卡洛模拟进行股价预测|附代码数据
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=20678 最近我们被客户要求撰写关于GARCH的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在本文中，预测股价已经受到了投资者，政府，企业和学者广泛的关注。然而，数据的非线性和非平稳性使得开发预测模型成为一项复杂而具有挑战性的任务 在本文中，我将解释如 ......
odoo 开发入门教程系列-模型之间的关系(Relations Between Models)
模型之间的关系(Relations Between Models) 上一章介绍了为包含基本字段的模型创建自定义视图。然而，在任何真实的业务场景中，我们都需要不止一个模型。此外，模型之间的链接是必要的。人们可以很容易地想象一个模型包含客户，另一个模型则包含用户列表。你可能需要参考任何现有业务模型上的客 ......
如何使用自定义通达信指标(附带3技术指标3选股指标)
通达信类型的交易软件都支持通达信指标公式，电脑端推荐使用东方财富，同花顺，通达信自己也有电脑端，但是做得不好。手机端可以下载通达信APP，最好是安卓版，IOS的通达信有bug，不知道修复了没。点击日线再点更多选更多指标点新建就可以进入公式编辑界面，或者可以选择已有的公式进行修改点条件选股也可以进入公 ......
Tensorflow训练好的模型部署
导出模型 首先，需要将TensorFlow训练好的模型导出为可部署的格式。可以使用tf.saved_model API将模型保存为SavedModel格式。例如，下面的代码将模型导出为/tmp/saved_model目录： import tensorflow as tf # 生成模型 # 导出模型 ......
：）语言模型的评价-PPL迷惑度-从语言模型说起-|
语言模型的评价-PPL迷惑度-从语言模型说起 一语言模型 1.1语言模型概念： 1 计算一个句子的概率模型 2 也就是能够判断一个句子是否是人类语言，输出其概率。 1.2推导 1.3它的概率表示为： 1.4存在两个缺陷： 1、參数空间过大：条件概率P(wn|w1,w2,..,wn-1)的可能性太多， ......
马科维兹资产组合选择模型
组合构造问题可以归纳为多个风险资产和一个无风险资产的情况。在两风险资产的例子中，该问题可分为三步： 首先，确定可行集的风险收益权衡； 然后，通过计算使资本配置线斜率最大的个资产权重权重确定最优风险组合； 最后确认最合适的投资组合，由无风险资产和最优风险组合构成。 投资者面临的风险收益机会，由风险资产 ......
react useCreateWatchedStore 轻量级高性能状态管理库
import {useContext, useEffect, useMemo, useRef, useState} from 'react'; import _get from "lodash.get"; import _set from "lodash.set"; import {shallowE ......
一键获取测试脚本，轻松验证“TSBS 时序数据库性能基准测试报告”
基于 TDengine 3.0 TSBS 基准测试报告，此前我们已经输出了系列文——为什么选择 TSBS 作为测试平台、写入性能对比、查询性能对比，分别就 TSBS 及测试环境、写入性能及开销、查询性能及开销进行了相关解读。在本篇文章中，我们将为想要验证本报告测试结果的小伙伴，分享进行报告测试复现的 ......
好饭不怕晚,Google基于人工智能AI大语言对话模型Bard测试和API调用(Python3.10)
谷歌(Google)作为开源过著名深度学习框架Tensorflow的超级大厂，是人工智能领域一股不可忽视的中坚力量，旗下新产品Bard已经公布测试了一段时间，毁誉参半，很多人把Google的Bard和OpenAI的ChatGPT进行对比，Google Bard在ChatGPT面前似乎有些技不如人。 ......
快来玩AI画图！StableDiffusion模型搭建与使用入门~
前言 最近AI很火🔥，先是AI画图，然后就ChatGPT，后者我已经用了一段时间了，用来写作文挺不错的，但OpenAI屏蔽了中国IP，加上用户太多啥的，用起来没那么爽，但没办法全球只此一家，只能捏着鼻子用。而AI画图就不一样了，全是开源的，自己部署一下可以玩个爽~ 正好我们这有台2080Ti的工作 ......
Centos性能监控工具——netdata配置
netdata配置有一条自动配置的命令，但因为功夫qiang的原因，自动配置总是会失效，所以本文是手动配置 一、准备环境，预先安装依赖 sudo yum install epel-release sudo yum install autoconf automake curl gcc git libm ......