评估指标 模型 性能 指标
【译】Visual Studio 2022 - 17.8 的性能改进
Visual Studio 2022 17.8版本欢迎一系列令人振奋的性能增强，包括响应式文件打开体验，改进 Razor/Blazor 的响应性，加速 F5，优化的 C++ 虚幻引擎智能感知和非 SDK 风格 .NET 项目的构建加速。 ......
.NET8 极致性能优化 Non-GC Heap
前言 .NET8 里面 JIT 引入了一个新的机制，叫做 Non-GC Heap。JIT 可以确保相关对象分配在 Non-GC Heap 上，该堆像其名称一样，不受 GC 管理。JIT 需要保证这个对象没有被 GC 引用，并且在这个对象的生命周期内一直是根对象 (不会被 GC 消灭的对象) 的状态。 ......
性能优化的一般策略及方法
性能优化的一般策略及方法 在汽车嵌入式开发领域，性能优化始终是一个无法回避的问题： 座舱 HMI 想要实现更流畅的人机交互 通信中间件在给定的 CPU 资源下，追求更高的吞吐量 更一般的场景：嵌入式设备 CPU 资源告急，需要降低 CPU 使用率... 不同的工程师会从不同的角度给出不同的优化建议： ......
熵模型-为什么使用条件概率优于个元素独立的全分解模型？
熵模型 论文<VARIATIONAL IMAGE COMPRESSION WITH A SCALE HYPERPRIOR 提出使用超先验，来捕获潜在表示的超先验。 追根溯源发现：在香农的通信理论中给出数学解释 即，使用联合分布比独立分布更优 如果有先验的信息，对后续编码而言其不确定性会更小，从而获得 ......
UML模型图之类图——以图书馆管理系统为例
UML模型图中类图是依据系统结构从静态观点描述系统的视图，它定义系统中的对象和类及类之间的关系，以及类的内部结构，即类的属性和操作。 通过分析图书管理系统的用例模型和系统功能需求，作为借阅者(Borrower)需要有查书、借书、还书的行为(BorrowerInf)，老师(Teacher)和学生(St ......
软件性能测试与实践
一、性能测试基础 1.1性能测试的场景 1.1.1业务场景：分析业务流程，找出性能场景 1.1.2测试场景：模拟性能场景，构造多个测试场景，得到测试结果，并分析得到测试结论。 1.1.3单场景：单个业务场景，测试场景下性能指标最大TPS，平均响应时间，和吞吐量。 1.1.4.混合场景：设计多个业务流 ......
性能测试复习准备——linux环境下安装kafka_2.13-3.2.3.tgz
参考：https://www.bilibili.com/video/BV1Xy4y1G7zA?p=6&vd_source=79bbd5b76bfd74c2ef1501653cee29d6 解压到目录路径下： 启动kafka之前，首先启动zk： 修改配置文件： 启动kafka和查看： ......
大模型训练过程中用到的 gpt_merge.txt和gpt_vocab.json是干什么用的？
下面这边文章讲的非常清晰，原文链接：https://blog.csdn.net/ljp1919/article/details/113616226 ......
使用xgboost的c接口推理模型
title: 使用xgboost的c接口推理模型 banner_img: https://cdn.studyinglover.com/pic/2023/07/b5c4ecf9aa476ca1073f99b22fe9605e.jpg date: 2023-9-10 21:10:00 categorie ......
pua大模型
title: pua大模型 banner_img: https://cdn.studyinglover.com/pic/2023/11/462f0f061d2455543e003066b11b873c.webp date: 2023-11-19 11:12:00 这两天看到了一个论文Large La ......
xgboost模型序列化存储并推理
title: xgboost模型序列化存储并推理 banner_img: https://cdn.studyinglover.com/pic/2023/07/9482f9fe9617825162494635a1b7f460.jpg date: 2023-9-7 15:03:00 categories ......
发布/订阅模型
可以看到，在订阅模型中，多了一个exchange角色，而且过程略有变化： Publisher：生产者，也就是要发送消息的程序，但是不再发送到队列中，而是发给X（交换机） Exchange：交换机，图中的X。一方面，接收生产者发送的消息。另一方面，知道如何处理消息，例如递交给某个特别队列、递交给所有队 ......
供应链设施选址模型——Python实现
选址问题是运筹学中非常经典的问题。选址问题是指在确定选址对象，选址目标区，成本函数以及存在何种约束条件的前提下，以总物流成本最低或总服务最优或社会效益最大化为总目标，以确定物流系统中物流节点的数量、位置，从而合理规划物流网络结构。设施选址问题（Facility Location Problem）自2 ......
摄像机模型
title: 摄像机模型 banner_img: https://drive.studyinglover.com/api/raw/?path=/photos/blog/background/1679396994125.png date: 2022-12-29 21:47:00 categories: ......
LeetCode 354. (经典问题) 俄罗斯套娃信封问题 (俄罗斯套娃模型 + 最长下降子序列
package leetcode; import java.util.Arrays; public class lec154 { /** * 首先是思路来源 : https://leetcode.cn/problems/russian-doll-envelopes/solutions/19681/z ......
AtCoder 330. E Mex and Update (关于Mex的总结 + TreeSet和优先队列的性能问题
package AtCoder.begin330; import java.util.*; class Main5 { /** * 总结 : mex的取值范围跟数据长度有关, 而跟元素取值范围无关 * * 思路 : 首先我们只需要用TreeSet维护0 -> N就好了, 我们答案一定在0 -> N中 ......
zemax导入外部模型
一：在三维软件（Catia、Solidworks）中绘制实体，将文件转存为STP格式（其他格式也可以，放到不同文件夹里面就行）。提前将此文件放入Zemax安装包的文件中，例如：C:\Users\59118\Documents\zemax\OBJECTS\CADFiles\.STP。 二：在Zemax ......
Tita 升级｜「360评估」原始数据导出上线
个人分析支持导出原始作答数据 Tita - OKR和新绩效一体化管理平台 目前支持导出被评估人各题目初始得分数据和各题目评估角色得分数据 ......
指标
pcc PCC指标，即Pearson相关系数（Pearson Correlation Coefficient），是用来衡量两个变量之间线性相关程度的统计指标。它是一种最常用的相关系数，主要用于度量两个变量X和Y之间的相关（线性相关）程度。其取值范围在-1到1之间。 计算公式： Pearson相关系数 ......
MySQL运行在docker容器中会损失多少性能
前言 自从使用docker以来，就经常听说MySQL数据库最好别运行在容器中，性能会损失很多。一些之前没使用过容器的同事，对数据库运行在容器中也是忌讳莫深，甚至只要数据库跑在容器中出现性能问题时，首先就把问题推到容器上。 那么到底会损失多少，性能损失会很多吗？ 为此我装了两个MySQL，版本都是8. ......
数据分享|Eviews用ARIMA、指数曲线趋势模型对中国进出口总额时间序列预测分析
全文链接：https://tecdat.cn/?p=34361 原文出处：拓端数据部落公众号 研究的背景及意义 众自20世纪80年代至今，随着改革开放的深入以及中国最终加入WTO，我国的对外贸易实现了跨越式的发展，中国已经成为世界第一大出口国和第二大进口国，中国经济对世界经济做出了重大贡献。与此同时 ......
空间三维模型的编码结构光方法实现：基于EinScan-S软件
本文介绍基于EinScan-S软件，实现编码结构光方法的空间三维模型重建的具体操作。 目录1 相关原理1.1 编码结构光成像原理1.2 编码结构光编码方式1.3 编码结构光与侧影轮廓方法比较1.4 编码结构光方法流程2 三维模型制作2.1 防晒霜罐三维模型制作2.1.1 前期准备工作2.1.2 软件 ......
什么是 Web 应用性能参数中的 First Contentful Paint
"First Contentful Paint"（简称 FCP）是一个非常重要的性能指标，用于测量我们的网页在用户的设备上渲染出第一片有意义内容的时间点。这个指标是 Web 性能用户体验的关键部分，因为它直接关系到用户对网站加载速度的第一印象。在互联网世界中，每一毫秒的延迟都可能影响用户的满意度，甚 ......
.NET领域性能最好的对象映射框架Mapster使用方法
Mapster是一个开源的.NET对象映射库，它提供了一种简单而强大的方式来处理对象之间的映射。在本文中，我将详细介绍如何在.NET中使用Mapster，并提供一些实例和源代码。 和其它框架性能对比： Mapster的安装和配置： 首先，打开Visual Studio并创建一个新的.NET项目。 在 ......
PyTorch团队重写「分割一切」模型，比原始实现快8倍
前言 我们该如何优化 Meta 的「分割一切」模型，PyTorch 团队撰写的这篇博客由浅入深的帮你解答。 本文转载自机器之心 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 ......
【硬件相关】SPECpower能效评估工具
一、前言 1、软件说明 官网： SERT®套件用户指南2.0.5 SPECpower介绍 SPEC基准及工具 SPECpower_ssj2008测试结果 SPECpower_ssj2008-Design_ccs - SPEC SPEC（the Standard Performance Evaluat ......
自动编码器（Autoencoders）和序列到序列（Sequence-to-Sequence）模型区别
核心区别 应用范围：自动编码器主要用于数据的压缩、重建和特征提取，而序列到序列模型用于处理序列数据，特别是在输入和输出都是长度可变的序列的情况下。 数据处理方式：自动编码器处理固定大小的输入和输出，而序列到序列模型处理的输入和输出通常是长度可变的序列。 任务类型：自动编码器更多用于无监督学习任务，而 ......
LLMLingua:集成LlamaIndex，对提示进行压缩，提供大语言模型的高效推理
大型语言模型(llm)的出现刺激了多个领域的创新。但是在思维链(CoT)提示和情境学习(ICL)等策略的驱动下，提示的复杂性不断增加，这给计算带来了挑战。这些冗长的提示需要大量的资源来进行推理，因此需要高效的解决方案，本文将介绍LLMLingua与专有的LlamaIndex的进行集成执行高效推理。 ......
.NET8极致性能优化Non-GC Heap
前言 .NET8里面JIT引入了一个新的机制，叫做Non-GC Heap。JIT可以确保相关对象分配在Non-GC Heap上，该堆像其名称一样，不受GC管理。JIT需要保证这个对象没有被GC引用，并且在这个对象的生命周期内一直是根对象(不会被GC消灭的对象)的状态。原文:.NET8极致性能优化No ......
人工智能概述之06模型评估
机器学习模型评估是确保模型性能良好并能泛化到新数据的关键步骤。下面是一些机器学习模型评估的详解、最佳实践和示例： 1. 评估指标： 1.1 分类问题： 准确度（Accuracy）： 正确预测的样本数除以总样本数。 精确度（Precision）： 正类别预测正确的样本数除以所有被预测为正类别的样本数。 ......