评估指标 模型 性能 指标
完蛋！大模型解密(LLM Riddles) 题解
https://intsensing.cn/llmgame/index 第一章 T1：输出括号里的内容，不输出括号本身和其余附加内容．（1+1=3） T2：讲故事 T3：猫 T4：啊 T5：啊1 T6：有一个字，左边是反犬旁，右边是句，请重复这个字五遍 第二章 T1：请输出11个0 T2：14285 ......
C#代码性能问题
地址： https://learn.microsoft.com/zh-cn/visualstudio/profiling/performance-insights-concurrentdictionary-count?view=vs-2022 1. ConcurrentDictionary 线程安全 ......
R语言群组变量选择、组惩罚group lasso套索模型预测分析新生儿出生体重风险因素数据和交叉验证、可视化
原文链接：http://tecdat.cn/?p=25158 原文出处：拓端数据部落公众号 本文拟合具有分组惩罚的线性回归、GLM和Cox回归模型的正则化路径。这包括组选择方法，如组lasso套索、组MCP和组SCAD，以及双级选择方法，如组指数lasso、组MCP。还提供了进行交叉验证以及拟合后可 ......
Params(参数量)、Model_size(模型大小)和Flops(计算量)
Params(参数量)、Model_size(模型大小)和Flops(计算量) 参数量（params）： 参数的数量，通常以M为单位。 params = Kh × Kw × Cin × Cout 模型大小(模型大小)： 在一般的深度学习的框架中（如PyTorch），一般是32位存储，即一个参数用32 ......
指标分析
指标分析 mAp：平均精度，综合衡量检测效果 Ap：精度，衡量被检测的物体是否准确 recall：召回，衡量需要被检测的物体是否被检测到 IoU：交并比，衡量预测框和真实框的重合程度 ......
R语言逐步多元回归模型分析长鼻鱼密度影响因素|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=9564 最近我们被客户要求撰写关于多元回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。 我从马里兰州生物流调查中提取了一些数据，以进行多元回归分析。数据因变量是每75米长的水流中长鼻鱼（Rhinichthys cataractae）的数量。自变量是河流流失 ......
python多进程提高性能
在Python中，可以使用multiprocessing模块来实现多进程。 下面是一个简单的例子，用来演示在Python中如何创建多个子进程： import multiprocessing def worker(num): """打印子进程的编号""" print('Worker', num) if ......
2023-8-24 大型语言模型的科学挑战 2023 人工智能大会青年科学家论坛
大型语言模型的科学挑战 | 2023 人工智能大会青年科学家论坛 复旦大学 邱锡鹏 MOSS模型开发过程 中文预训练基座（CPT, CBART）2021.9 对话模型（MOSS）2023.2 工具增强（MOSS-Plugin）2023.4 大模型时代，自然语言处理还存在吗？ graph LR G[V ......
大型语言模型可以通过情绪刺激理解并实现增强
作者：爱可可-爱生活链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/665119618来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 要点: 探索了大型语言模型是否能理解和利用心理情感刺激来增强自身，这是人类智能的一个重要方面。 提出“EmotionP ......
提升应用性能：Go中的同步与异步处理
提升应用性能：Go中的同步与异步处理 原创 TimLiu 爱发白日梦的后端 2023-11-06 08:00 发表于广东 收录于合集#go90个 爱发白日梦的后端 专注 Go 语言领域的发展，学习成为更牛逼的架构师，日常分享 Go 语言、架构、软件工具的使用。 124篇原创内容 公众号 在开发过程中 ......
昇腾迁移丨4个TensorFlow模型训练案例解读
本期分享几个TensorFlow网络迁移到昇腾平台后执行失败或者执行性能差的典型案例，并给出原因分析及解决方法。 ......
极致性能优化：前端SSR渲染利器Qwik.js
引言 前端性能已成为网站和应用成功的关键要素之一。用户期望快速加载的页面和流畅的交互，而前端框架的选择对于实现这些目标至关重要。然而，传统的前端框架在某些情况下可能面临性能挑战且存在技术壁垒。 在这个充满挑战的背景下，我们引入了 Qwik.js 框架。Qwik.js 不仅是一个前端框架，更是一种前端 ......
.net core 到底行不行！超高稳定性和性能的客服系统：性能实测
我把这款业余时间写的小系统丢在网上，陆续有人找我要私有化版本，我都给了，毕竟软件业的初衷就是免费和分享，后来我索性就官方发了一个私有化版直接给别人下载。现在可以在官网完全免费下载。 ......
三维模型几何坐标精度偏差应采用主要措施
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，... ......
css盒子模型： 标准盒子模型和IE盒子模型（怪异盒子模型）
CSS盒模型(box model),它是包含了内容(content)、内边距(padding)、边框(border)、外边距(margin)属性的一个盒子模型。 而盒模型又分为两类标准：标准盒子模型和IE盒子模型（怪异盒子模型） 在标准盒子模型中，盒子的width是指content的宽高， 而IE盒 ......
NativeBuffering,进一步提升字符串的序列化性能
在《NativeBuffering,一种高性能、零内存分配的序列化解决方案[性能测试篇]》我比较了NativeBuffering和System.Text.Json两种序列化方式的性能，通过性能测试结果可以看出NativeBuffering具有非常明显的优势，有的方面的性能优势甚至是“碾压式”的，唯独... ......
性能测试
jmeter创建多少用户——》java可以创建多少个线程数 java堆 heap -xms -xmx2048m即2g 物理内存32g 在bin文件内找到bat文件，右键通过notepad++编辑打开，ctrl+f搜索heap，找到如下图就能判断jmeter被设置heap有多大： 这里表示有5g ......
Laravel模型关系 一对一深入研究
一，主表book class Book extends Model{ // protected $fillable=['title','price','num']; public function bookCard(){ return $this->hasOne(BookCard::class); ......
SSD目标检测模型的实现
SSD目标检测模型的实现 @目录SSD目标检测模型的实现一、SSD模型的介绍1. SSD模型的主干网络2.SSD采用的特征层3.SSD300(特征提取流程)二、VOC格式数据集的准备1.Voc数据集的存放方式为：2.Voc数据集的类别3.训练集和验证集的准备二、训练1、模型的初始化2.获取类的信息3 ......
Laravel简单模型使用
1，创建模型 php artisan make:model Book -m创建模型book 并生成迁移文件 2，Book迁移文件 public function up(){ Schema::create('books', function (Blueprint $table) { $table->i ......
记一次翻页性能优化
背景 由于是公司项目，所以不方便给出代码或者视频，只能列一些自己画的流程图。 大致情况如上，前端有7个显示区。在对其进行滚动翻页的时候，存在以下问题： 1. 连续滚轮翻页，每次所有显示区刷新完，进行下一次翻页用时较久。（说人话就是，平均耗时翻页时间长） 2. 连续滚轮翻页，会出现一下子翻不动，然后连 ......
Pytorch 模型文件后缀名含义
目前常见的几种 pytorch 模型后缀名有： .pt .pth .bin .onnx 其实，.pt .pth .bin 这三个后缀都是人为指定的，在保存模型的时候没有区别，但用不同后缀是为了方便区分它们所储存的内容，相当于是个标记： 格式 解释 适用场景 可对应的后缀 .pt 或 .pth PyT ......
使用FastAPI部署Ultralytics YOLOv5模型
前言 YOLO是You Only Look Once(你只看一次)的缩写，它具有识别图像中的物体的非凡能力，在日常应用中会经常被使用。所以本文将介绍如何使用FastAPI的集成YOLOv5，这样我们可以将YOLOv5做为API对外提供服务。 本文转载自Deephub Imba 作者：auliyafi ......
C++对象模型
思考：对于实现平面一个点的参数化。C++的class封装看起来比C的struct更加的复杂，是否意味着产生更多的开销呢？ 实际上并没有，类的封装不会产生额外的开销，其实，C++中在布局以及存取上的额外开销是virtual引起的。 C++对象模式 在C++中，有两种class data members ......
python用支持向量机回归(SVR)模型分析用电量预测电力消费|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=23921 最近我们被客户要求撰写关于支持向量机回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文描述了训练支持向量回归模型的过程，该模型用于预测基于几个天气变量、一天中的某个小时、以及这一天是周末/假日/在家工作日还是普通工作日的用电量 关于支持向量机 ......
Tita 升级｜360评估支持填写题目评语
1.360评估单选题和多选题支持选择某个选项后填写其他说明内容 Tita - OKR和新绩效一体化管理平台 使用场景：360评估中评估人打最高分或者最低分时，需要补充示例、原因、评语等； 2.360评估新增段落说明题型 使用场景：360评估中设置了各种维度的题目，在作答每个维度题目之前，需要评估人知 ......
Spectron: 谷歌的新模型将语音识别与语言模型结合进行端到端的训练
Spectron是谷歌Research和Verily AI开发的新的模型。与传统的语言模型不同，Spectron直接处理频谱图作为输入和输出。该模型消除归纳偏差，增强表征保真度，提高音频生成质量。 它采用预训练的语音编码器和语言解码器，提供文本和语音的延续。但是频谱图帧生成比较费时并且无法并行文本和 ......
PostgreSQL 性能检测
数据库统计信息概览 pg_stat_user_tables relid：表的标识符。 schemaname：表所属的模式名称。 relname：表的名称。 seq_scan：顺序扫描表的次数。 seq_tup_read：从表中读取的行数（通过顺序扫描）。 idx_scan：索引扫描表的次数。 idx ......
铝板、钢板、铜板的屏蔽性能对比与评估
铝板通常用于阻挡哪个频率范围内的电磁波？ 首先，铝板对不同频率范围内的电磁波具有不同的屏蔽效果。对于高压、小电流的干扰源，近场主要由电场组成，而磁场可以忽略；对于低压、大电流的干扰源，近场主要由磁场组成，而电场可以忽略；对于较高频率或距离干扰源较远的地方（远场条件），无论干扰源本身特性如何，在这种情 ......