评估指标 模型 性能 指标
案例解析关于ArkUI框架中ForEach的潜在陷阱与性能优化
本文分享自华为云社区《深入解析ForEach的潜在陷阱与性能优化：错误用法与性能下降的案例分析》，作者：柠檬味拥抱 。 在ArkUI框架中，ForEach接口是基于数组类型数据进行循环渲染的强大工具。它需要与容器组件搭配使用，并能够根据数据源动态生成相应的子组件。以下是对ForEach接口的详细解析 ......
【涨薪技术】0到1学会性能测试 —— LR录制回放&事务&检查点
前言 上一次推文我们分享了性能测试分类和应用领域，今天带大家学习性能测试工作原理、事务、检查点！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，另外还有教程等同步资料，文末免费获取~ 01、LR工作原理 通常我们认为LoadRunner是由三部分组成：VuGen、Controller、Ana ......
通过Span实现高性能数组，实例解析
Span<T> 是 C# 7.2 引入的一个强大的数据结构，用于表示内存中的一块连续数据。它可以用于实现高性能的数组操作，而无需额外的内存分配。在本文中，我将详细介绍如何使用 Span<T> 来实现高性能数组操作，并提供一些示例代码来说明其用法。 什么是 Span？ Span<T> 是 System ......
ENTROFORMER: A TRANSFORMER-BASED ENTROPY MODEL基于transformer的熵模型
目录简介模型核心代码性能实验 简介 \(\quad\)由于cnn在捕获全局依赖关系方面效率低，因此该文章提出了基于tansformer的熵模型——Entoformer；并针对图像压缩进行了top-k self-attention和a diamond relative position encodin ......
数学建模之相关系数模型及其代码
发现新天地，欢迎访问小铬的主页(www.xiaocr.fun) 引言 本讲我们将介绍两种最为常用的相关系数：皮尔逊pearson相关系数和斯皮尔曼spearman等级相关系数。它们可用来衡量两个变量之间的相关性的大小，根据数据满足的不同条件，我们要选择不同的相关系数进行计算和分析（建模论文中最容易用 ......
拥抱未来：大语言模型解锁平台工程的无限可能
了解大型语言模型 (LLM) 大型语言模型（LLM）是一种人工智能（AI）算法，它使用深度学习技术和海量数据集来理解、总结、生成和预测新内容。凭借合成大量信息的能力，LLM 可以提高以前需要人类专家的业务流程的效率、规模和一致性。 沃顿商学院商学教授 Ethan Mollick 表示，在早期的对照实 ......
三维模型的顶层合并构建的轻量化技术方法探讨
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，... ......
聊聊 神经网络模型 示例程序——数字的推理预测
之前学习了解过了神经网络、CNN、RNN、Transformer的内容，但出了在魔塔上玩过demo，也没有比较深入的从示例去梳理走一遍神经网络的运行流程。从数字推测这个常用的示例走一遍主流程。 MNIST数据集 MNIST是机器学习领域 最有名的数据集之一，被应用于从简单的实验到发表的论文研究等各种 ......
基于LSTM的股票价格预测模型【附源码】
导语 本文介绍了LSTM的相关内容和在股票价格预测上的应用。 LSTM的股票价格预测 LSTM(Long Short Term Memory)是一种 特殊的RNN类型，同其他的RNNs相比可以更加方便地学习长期依赖关系，因此有很多人试图将其应用于 时间序列的预测问题 上。 汇丰银行全球资产管理开发副 ......
JVM内存模型
JVM内存模型 堆： 新生代 老年代 常量池 字符串常量池 运行时常量池 虚拟机栈： 栈帧 方法区： 元空间 本地方法栈： 程序计数器： java内存结构（JMM内存模型） 主内存： 工作内存： java线程 高速缓存 操作变量时的规则： Java内存模型规定了所有的变量都存储在主内存 线程的工作内 ......
C#中HttpWebRequest发起HTTP请求，如何设置才能达到最大并发和性能
在C#中使用HttpWebRequest发起HTTP请求时，达到最大并发和性能可以从以下几个方面改进： 1. ServicePointManager设置 ServicePointManager 类是一个静态类，它提供了用于管理HTTP连接的属性和方法。为了提升并发性能，你需要调整以下几个关键属性： ......
一次显著的性能提升，从8s到0.7s
前言 最近我在公司优化了一些慢查询SQL，积累了一些SQL调优的实战经验。 我之前写过一些SQL优化相关的文章《聊聊SQL优化的15个小技巧》和《explain | 索引优化的这把绝世好剑，你真的会用吗？》，在全网广受好评。 这篇文章从实战的角度出发，给大家分享一下如何做SQL调优。 经过两次优化之 ......
北京大学 | Video-LLaVA视觉语言大模型：统一输入，同时处理图片和视频数据
前言 北京大学和其他机构的研究人员近期提出了一种名为Video-LLaVA的视觉语言大模型。该模型的创新之处在于能够同时处理图片和视频作为输入。在处理图片的任务中，该模型展现出了出色的性能，在多个评估榜单中名列前茅，尤其在视频方面取得了令人瞩目的成绩。这项研究的关键点在于关注如何将LLM的输入统一起 ......
R语言贝叶斯模型预测电影评分数据可视化分析
全文链接：https://tecdat.cn/?p=34421 原文出处：拓端数据部落公众号 本文使用R语言帮助客户进行了贝叶斯模型预测电影评分，并对数据进行了可视化和分析。文章创建了五个新的特征变量，包括电影类型、导演获奖情况、电影票房、评论数量和影评人数量等，并分析了这些变量对电影评分的影响。通 ......
马尔可夫Markov区制转移模型分析基金利率|附代码数据
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=19611 最近我们被客户要求撰写关于马尔可夫Markov区制转移模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 过程会随着时间的推移而发展，结果会发生变化 考虑一下经济衰退和扩张。在衰退开始时，产出和就业率下降并保持较低水平，然后，产出和就业率增加。 ......
Linux 内核参数调整解析：深度优化数据库性能 转载:https://www.toutiao.com/article/7304950566709559843
系统内核参数配置文件：/etc/sysctl.conf 一、参数说明 1、关闭 IPv6 支持 net.ipv6.conf.all.disable_ipv6 = 1 net.ipv6.conf.default.disable_ipv6 = 1 作用：关闭对 IPv6 的支持，减轻系统负担，提高安全性 ......
【AI行业】华为云推出首个大模型混合云
华为云微信公众号发文，华为云行业高峰论坛2023在北京开幕。 会上，华为云推出业界首个大模型混合云，并发布《深度用云展望2025》白皮书及深度用云行动计划。同时，华为云提出深度用云行动倡议，并联合10+伙伴和行业组织，共同发起深度用云行动计划，计划未来三年投入1亿人民币，用于能力型伙伴建设、云原生应 ......
TensorFlow-深度学习预训练模型的使用方法讲解（TensorFlow-Explanation on how to use deep learning pre-trained models）
在运用深度学习模型时，掌握运用预训练模型的方法是必不可少的一步。为什么要使用与训练的模型，原因归纳如下： （1）使用大量高质量的数据（如 ImageNet 是普林斯顿大学与斯坦福大学所主导的项目）又加上设计较复杂的模型结构（如ResNet模型高达150层）设计出来的模型，准确率会大大提高。 （2）可 ......
优化系统性能：同步与异步操作的巧妙平衡
在今天的数字化环境中，优化系统性能是任何技术团队不可忽视的重要任务。在这一过程中，合理地利用同步和异步操作扮演着至关重要的角色，直接影响着系统的响应速度、资源利用率以及用户体验。 同步操作：简单直观但潜藏风险 同步操作按照顺序执行，其优点在于逻辑清晰、易于理解和调试。然而，在性能优化方面，同步操作可 ......
跟着源码学IM(十二)：基于Netty打造一款高性能的IM即时通讯程序
关于Netty网络框架的内容，前面已经讲了两个章节，但总归来说难以真正掌握，毕竟只是对其中一个个组件进行讲解，很难让诸位将其串起来形成一条线，所以本章中则会结合实战案例，对Netty进行更深层次的学习与掌握，实战案例也并不难，一个非常朴素的IM聊天程序。
原本打算做个多人斗地主练习程序，但那需要织... ......
聊一聊大模型
本文对大模型从原理及结构上做了简单的介绍，希望能给各位在了解大模型的路上提供一些帮助。个人经验有限，说的不对的地方还请及时提出宝贵的意见，也可以联系本人线下讨论。下期会结合我们在财富领域训练大模型的经验写一篇偏实践的文章出来。 ......
FPGA入门笔记007_A——按键消抖模块设计与验证（状态机、$random、仿真模型、task语法）
实验现象： 每次按下按键0，4个LED显示状态以二进制加法格式加1。 每次按下按键1，4个LED显示状态以二进制加法格式减1。 知识点： 1、testbench中随机数发生函数$random的使用； 2、仿真模型的概念 1、按键波形分析： 按键未按，FPGA管脚检测到高电平。 按键按下，FPGA管脚 ......
zabbix6监控k8s指标说明
一.deploy中的指标 1.1 Deployment 副本数未达预期告警 min(/Kubernetes_test cluster state by HTTP/kube.deployment.replicas_mismatched[{#NAMESPACE}/{#NAME}],{$KUBE.REPL ......
Node.js 单线程模型和事件循环机制
Node.js 单线程模型和事件循环机制详解 一、Node.js 单线程模型 Node.js 采用单线程事件循环的机制来处理请求。这意味着,Node.js 主线程中 JavaScript 代码的执行过程是单线程的,也就是一次只能执行一个代码块。单线程可以避免一些复杂的多线程同步问题,提高性能。 No ......
训练CV模型常用的技巧
作者丨不摸鱼的小律@知乎来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/592531559 开头 最近参加一个CV比赛，看到有参赛者分享了自己训练图像识别模型时常用到的小技巧，故对其进行记录、整理，方便未来继续学习。整理了很多，它们不一定每次有用，但请记在心中，说不定未来某个任务它们 ......
prometheus配置自己电脑ip查看指标
1.使用ipconfig获取自己电脑ip，在服务器使用：curl ip:1234 命令查看是否通，不通的话可能要关闭防火墙 2.在服务器的Prometheus安装目录： 编辑：prometheus.yml文件 这里配置你的电脑ip,保存，使用：ps -ef|grep prometheus，杀掉当前P ......
三维模型重建中地面控制点刺点输入常见问题及解决方法
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，... ......
【性能测试】性能测试
定义 不断的通过不同场景的系统表现去探究系统设计与资源消耗之间的平衡 执行条件 已完成功能测试、系统趋于稳定的情况下执行性能测试 系统结构 了解系统所使用的技术及框架；环境搭建时了解项目的部署；性能分析与调优阶段深入分析技术细节 表示层 - 表示层(B/S)通过前端技术(html/js/css)将功 ......
常用【描述性统计指标】含义(by python)
统计学有时候会被误解，好像必须有大量的样本数据，才能使统计结果有意义。这会让我们觉得统计学离我们的日常生活很遥远。 其实，如果数据的准确度高的话，少量的样本数据同样能反映出真实的情况。比如，很多国家选举时不断做的民意调查，一般做到有效样本1600多份就够了，不管你是几千万人的小国家，还是数亿人的大国 ......