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评估指标 模型 性能 指标

如何量化shader的性能标准学习心得

序言，开头耳 随着如今手游、主机游戏的开发越来越重度。硬件性能跟不上效果产生的能耗，开发者需要主动关注shader的性能问题，并合理指定标准。标准的制定前首先是让问题可被量化。 参考外网大佬的文章： https://thegamedev.guru/unity-gpu-performance/shad ......
性能 心得 标准 shader

Day12 jvm 内存模型JMM

1. jvm 内存模型 JMM 原帖链接 JMM控制 Java 线程之间的通信，决定一个线程对共享变量的写入何时对另一个线程可见。 每条线程在自己的工作内存中对共享变量（副本）进行操作，JMM再负责把这些操作同步到主内存中 JVM1.8 用Meta space（元空间）（在JVM外的本地内存中）取代 ......
模型 内存 Day jvm JMM

做算力的浪潮信息为什么还要再卷大模型？

避免重复造轮子，前提是轮子已经造得很好。 大模型有多卷？ 现在国内已经有180个以上生成式大模型，科技大厂、互联网大厂纷纷入局，既有百度、浪潮信息、阿里、腾讯等一众巨头，也有专攻AI的讯飞、商汤等垂直领域小巨头，以及“日日新”的创业企业。 今天A厂商发布大模型，各种参数对比下来堪称最强，第二天B厂商 ......
浪潮 模型 信息

从HumanEval到CoderEval: 你的代码生成模型真的work吗？

本文主要介绍了一个名为CoderEval的代码生成大模型评估基准，并对三个代码生成模型（CodeGen、PanGu-Coder和ChatGPT）在该基准上的表现进行了评估和比较。 ......
代码生成 HumanEval CoderEval 模型 代码

MKL.NET：为.NET开发者提供高性能数学计算支持的开源库

MKL.NET：为.NET开发者提供高性能数学计算支持的开源库 编程乐趣 ​ ​关注他 你经常看 TA 的内容 MKL是英特尔推出的一套功能强大、性能优化的数学库，主要是采用C/C++编写的。今天给大家推荐一个MKL的.Net版本，让我们无需与C/C++打交道，方便我们集成到应用开发中去。 01 项 ......
开发者 高性能 NET 数学 MKL

人工智能的新篇章：深入了解大型语言模型(LLM)的应用与前景

人工智能的新篇章：深入了解大型语言模型(LLM)的应用与前景 LLM（Large Language Model）技术是一种基于深度学习的自然语言处理技术，旨在训练能够处理和生成自然语言文本的大型模型。 LLM 技术的核心思想是使用深度神经网络，通过大规模的文本数据预训练模型，并利用这些预训练模型进行 ......
新篇 新篇章 人工智能 人工 前景

LangChain调用本地模型

学习LangChain参考 https://python.langchain.com.cn/docs/get_started/quickstart 调用本地下载的模型参考 https://blog.csdn.net/qq_43692950/article/details/131743987 在Jup ......
LangChain 模型

从Hugging Face下载模型到本地并调用

不同的模型需要的显存不同，下载前先查一下自己GPU能支持什么模型 1. 用如下脚本可以下载HuggingFace上的各种模型， 网址 https://huggingface.co/models download.py #coding=gbk import time from huggingface_ ......
模型 Hugging Face

一种全新的日志异常检测评估框架：LightAD

本文对现有的基于经典机器学习和深度学习方法的日志异常检测方法进行了实证研究，并提出了一种自动化日志异常检测评估框架LightAD。 ......
框架 LightAD 全新 日志

SQLServer 性能报表的学习与使用

SQLServer 性能报表的学习与使用 背景 前面连续学习了 SQLServer如何优化等事宜. 但是一开始总是么有找到对应的问题解决思路 周天时想到了 SQLSERVER的MDW工具 但是并没有找到一个合适的处理方式和方法. 今天突然发现可以使用部分核心报表功能进行问题定位. 所以想着总结一下, ......
报表 SQLServer 性能

TPC-DS工具介绍及性能测试

一. Hive-testbench工具介绍 TPC-DS：https://www.cnblogs.com/webDepOfQWS/p/10544528.html 由于原生态工具生产测试数据表存在bug，后续引进hive-testbench，可参考：https://bbs.huaweicloud.co ......
性能 工具 TPC-DS TPC DS

他山之石，可以攻玉｜银行业数据中心数字化转型之模型篇 04（完结）

​ 导语： 银行业数据中心数字化转型是一项系统性工程既涉及管理层面转型——包括数字化转型战略、基础架构和技术架构转型、技术创新和知识体系转型，又涉及执行层面转型——包括人员管理（P）、流程管理（P）、技术管理（T）、资源管理（R）等。数据中心数字化转型作为一项宏大的系统性工程，必须要依据一个模型或标 ......
可以攻玉 他山之石 银行业 数据中心 模型

OSI七层模型

physical layer 物理层data link layer 数据链路层network layer 网络层transport layer 传输层session layer 会话层presentation layer 表示层application layer 应用层——————————————— ......
模型 OSI

Span<T> 的性能优势

内存效率： 由于 Span<T> 可以直接引用内存中的数据，无需额外的内存分配，因此它在内存效率上非常高。 减少垃圾回收： 由于不需要创建临时对象，Span<T> 可以显著减少垃圾回收的压力，尤其对于大型数据集来说。 并行性： Span<T> 可以在多线程环境下高效地进行操作，因为它可以避免数据竞争 ......
性能 优势 Span lt gt

11月推荐阅读的12篇大语言模型相关论文

现在已经是12月了，距离2024年只有一个月了，本文总结了11月的一些比较不错的大语言模型相关论文 https://avoid.overfit.cn/post/ca7d20ae68dd4f54a69d7d2d5df51e8d ......
模型 语言 论文

倾斜摄影三维模型的根节点合并的优势分析

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，... ......
节点 模型 优势

ARIMA模型，ARIMAX模型预测冰淇淋消费时间序列数据|附代码数据

全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=22511 最近我们被客户要求撰写关于ARIMAX的研究报告，包括一些图形和统计输出。 标准的ARIMA（移动平均自回归模型）模型允许只根据预测变量的过去值进行预测 。 该模型假定一个变量的未来的值线性地取决于其过去的值，以及过去（随机）影响的值 ......
模型 时间序列 数据 序列 冰淇淋

BAAI、北大&港中文团队提出 SegVol：通用且可交互的医学体素分割模型

前言 上周，北京智源人工智能研究院（BAAI）、北京大学和香港中文大学的研究团队开源了SegVol 医学通用分割模型。与过去一些很棒的 Medical SAM 工作不同，SegVol 是第一个能够同时支持 box，point 和 text prompt 进行任意尺寸原分辨率的 3D 体素分割模型。作 ......
北大 模型 团队 医学 SegVol

三丰免费云服务器性能评价

三丰免费云服务器是一种提供免费使用的云计算服务，它具有一定的性能和功能。以下是对三丰免费云服务器性能的评价： 首先，三丰免费云服务器提供了可靠的计算性能。它采用了先进的硬件设备和虚拟化技术，能够提供稳定的计算资源。用户可以在云服务器上运行各种应用程序和服务，包括网站托管、数据库管理、数据分析等。在我 ......
性能 服务器

聊聊 神经网络模型 预训练生成超参数实现

概述 在上一篇博客中，已经阐述了预训练过程中，神经网络中超参数的计算逻辑，本文，从程序实现的角度，将数学计算转换为程序代码，最终生成超参数文件；并将替换 聊聊 神经网络模型 示例程序——数字的推理预测 中已训练好的超参数文件，推理预测数字，最终比对下两者的精确度。 神经网络层实现 首先，根据神经网络 ......
神经网络 模型 神经 参数 网络

SQLServer性能优化之二

SQLServer性能优化之二 背景 优化了机器的硬件配置之后性能好了很多 但是偶尔还是会出现阻塞. SQL总是奇奇怪怪的. 其实第一天时就感觉可能是索引存在问题. 但是dbcc 重建所有数据库的索引太慢了. 所以作罢了, 从HDD传输到SSD后大部分功能已经可以用了 以为问题就此解决, 但是跟踪发 ......
SQLServer 性能

记录:k6性能脚本连接Redis取值

为了捡起以前学过的一个性能框架k6，拿现在公司的项目来上手，打算业务测试之余拿系统的接口跑跑性能。 本周的问题主要集中在k6脚本中引入redis的问题。因为项目系统的登录页面是涉及到验证码图片的，后端写了逻辑会把验证码的值写入在redis，所以登录的时候绕不开这个。再加上对js的生疏，所以本周一直在 ......
脚本 性能 Redis

【涨薪技术】0到1学会性能测试 —— 分类及应用领域

【涨薪技术】0到1学会性能测试 —— 分类及应用领域 上一次推文我们分享了性能测试相关的专业术语，今天我们来看下性能测试的分类及应用领域!后续文章都会系统分享干货，带大家从0到1学会性能测试~ 性能测试划分 01、负载测试 负载测试是指服务器最大负载能力； 02、压力测试 压力测试是指在一定压力情况 ......
应用领域 性能 领域 技术

聊聊 神经网络模型 传播计算逻辑

概述 预训练过程就是在不断地更新权重超参数与偏置超参数，最后选择合适的超参数，生成超参数文件。上一篇博客 是使用已有的预训练超参数文件，要训练自己的超参数，需要对神经网络层中前向传播与反向传播计算熟悉，了解计算逻辑，才能不断地更新选择合适的超参数。 神经网络计算详解 整个神经网络的层数是4层，从顺序 ......
神经网络 逻辑 模型 神经 网络

模型部署的一些问题及其解决方案

# 1. 显示<PIL.Image.Image image mode=RGB size=512x512 at 0x7A12021134C0>图片 并保存 得到一个<PIL.Image.Image image mode=RGB size=512x512 at 0x7A12021134C0>的Image ......
模型 解决方案 方案 问题

高斯混合模型:GMM和期望最大化算法的理论和代码实现

高斯混合模型(gmm)是将数据表示为高斯(正态)分布的混合的统计模型。这些模型可用于识别数据集中的组，并捕获数据分布的复杂、多模态结构。 gmm可用于各种机器学习应用，包括聚类、密度估计和模式识别。 在本文中，将首先探讨混合模型，重点是高斯混合模型及其基本原理。然后将研究如何使用一种称为期望最大化( ......
算法 模型 理论 代码 GMM

如何使用 PreparedStatement 来避免 SQL 注入，并提高性能？

✨前言✨ 本篇文章主要如何使用 PreparedStatement 来避免 SQL 注入，并提高性能？ 🍒欢迎点赞 👍 收藏 ⭐留言评论 📝私信必回哟😁 🍒博主将持续更新学习记录收获，友友们有任何问题可以在评论区留言 @目录🍎一，什么是 PreparedStatement ？🍎二，为什 ......
PreparedStatement 高性能 SQL

RabbitMQ work模型

默认情况下，MQ队列如果绑定了多个消费者，那么队列在投递消息时就是轮询，一人投递一个（并且一条消息只能投递给监听该队列的某一个消费者） 在一个MQ队列上绑定多个消费者的目的是加快队列中消息的处理效率，防止队列中消息的堆积问题。 注：要在消费者的 application.yml 文件中加上这个配置 ......
RabbitMQ 模型 work

02-简单的C/S阻塞模型

C/S阻塞模型是指客户端/服务器阻塞模型，它描述了一种基于阻塞的网络通信方式。在阻塞模型中，客户端发送请求给服务器，并等待服务器的响应。在等待服务器响应的过程中，客户端的操作会被阻塞，直到服务器响应返回或超时。 服务器 服务器基本流程如下： 启动网络库 创建服务器Socket 绑定服务器地址和端口号 ......
模型 02

基于DigiThread的仿真模型调参功能

仿真模型调参是指通过调整模型内部的参数值，使仿真模型的输出更符合实际系统的行为或者预期结果的过程。 仿真过程中，往往需要频繁对模型参数进行调整，通过观察不同参数下系统整体的运行情况，实现系统的性能、可靠性和效率的优化。在进行模型调参时，需要注意选择合适的调参方法和调参参数。不同的仿真模型可能需要采用 ......
DigiThread 模型 功能
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