评估指标 模型 性能 指标
金融行业迎来大模型时代，存算基建成决胜关键
去年年底，ChatGPT诞生，凭借强大、精准的自然语言理解和生成能力，令全球用户为之一震。自此，各行各业纷纷投身大模型研发竞赛，掀起新一轮技术创新热潮。金融行业更是如此。如何构筑面向大模型时代的新型算力和存力基础设施，实现大模型能力向金融领域的迁移，成为金融机构热议的话题。金融大模型 在哪些场景有用 ......
基于开源模型搭建实时人脸识别系统（三）：人脸关键点、对齐模型概览与模型选型
续 基于开源模型搭建实时人脸识别系统（二）：人脸检测概览与模型选型_CodingInCV的博客-CSDN博客 摘要 人脸对齐（face alignment）或者人脸关键点（face alignment）是定位人脸上的关键点，是很多基于人脸的任务的前置步骤，比如人脸识别、表情分析、人脸变装（makeu ......
gephi导入networkx：使用经纬度绘图并根据情景计算节点指标与网络整体指标（关联gephi导入networkx一文）
此随笔为储存代码用 首先展示gephi的json文件 { "attributes": { "creator": "Gephi 0.10.1" }, "options": { "multi": false, "allowSelfLoops": true, "type": "undirected" }, ......
（六）Unity性能优化-工程目录与Assets目录设置
原链接：https://github.com/lwwhb/Unity2022_SUNTAIL_Stylized_Fantasy_Village_Optimization Unity工程目录结构及用途Asset文件夹：用来存储和重用的项目资产 Library文件夹：用来存储项目内部资产数据信息的目录* ......
（五）Unity性能优化-Animation导入设置检查与优化
原链接：https://github.com/lwwhb/Unity2022_SUNTAIL_Stylized_Fantasy_Village_Optimization Rig标签页 Animation Type None 无动画Legacy 旧版动画，不要用Generic 通用骨骼框架Humano ......
生产者和消费者模型
一、什么是生产者-消费者模型 1、简单理解生产者-消费者模型 假设有两个进程（或线程）A、B和一个固定大小的缓冲区，A进程生产数据放入缓冲区，B进程从缓冲区中取出数据进行计算，这就是一个简单的生产者-消费者模型。这里的A进程相当于生产者，B进程相当于消费者。 2、为什么要使用生产者-消费者模型 在多 ......
【转载】人人都能看懂的大模型原理（四）
四、 AIGC可控生成原理 本章我们将揭露AIGC的神秘面纱，解答AIGC和大模型的区别和关系。我们也将讨论open AI和其他大模型公司的关键区别点，为什么他们能够遥遥领先。本章试图从机器学习理论出发，对图像生成和文本生成建立统一的理论。本章诸多理论和观点均为作者原创，如有纰漏，请包含，也希望大家 ......
【转载】人人都能看懂的大模型原理（三）
三、 多头注意力算子和transformer 如前文所述，我们已经发现了自监督学习特性，也发明了对应的代理任务，接下来我们需要发明一种具体的算子能够实现这种代理任务。在介绍self-attention之前，我们先介绍一下传统CNN和RNN方案是怎么来的，他们的理论依据是什么。他们的优点和短板是什么。 ......
Prometheus（三）——基于prometheus联邦收集node的指标数据
第十二周-Prometheus（三） 一、实现基于prometheus联邦收集node的指标数据 1.1 部署prometheusprometheus server、联邦节点方法相同 下载 mkdir /apps cd /apps wget https://github.com/prometheus ......
JVM性能调优指南
1、JVM的参数类型 1.1 标准参数：在各jdk版本中较稳定 -help-server -client-version -showversion-cp -classpath 1.2 X参数 1.2.1非标准化参数 1.2.2 -Xint：完全解释执行 调整为完全解释执行编译模式： MacBook- ......
小米云原生文件存储平台化实践：支撑 AI 训练、大模型、容器平台多项业务
小米作为全球知名的科技巨头公司，已经在数百款产品中广泛应用了 AI 技术，这些产品包括手机、电视、智能音箱、儿童手表和翻译机等。这些 AI 应用主要都是通过小米的深度学习训练平台完成的。 在训练平台的存储方案中，小米曾尝试了多种不同的存储方式，包括 Ceph+NFS、HDFS 和对象存储挂载等。然而 ......
Tomcat性能优化以及 jvm 参数设置
linux ps 命令的结果中 VSZ，RSS，STAT 的含义和大小 参数名含义单位 USER 进程所属用户 PID 进程ID %CPU 进程占用CPU百分比 %MEM 进程占用内存百分比 VSZ 虚拟内存占用大小 单位：kb（killobytes） RSS 实际内存占用大小 单位：kb（kill ......
模型转onnx遇到问题，报错 1. _thnn_fused_lstm_cell ， 2._thnn_fused_gru_cell， 3. Exporting the operator numpy_T to ONNX opset version 11 is not supported.
目录GRULSTMExporting the operator numpy_T to ONNX opset version 11 is not supported RuntimeError: Exporting the operator _thnn_fused_lstm_cell to ONNX o ......
安全测试与评估(一)
1、概述 软件系统的安全性是信息安全的一个重要组成部分，而软件是由程序、数据和文档组成的。 软件安全性是与防止对程序及数据的非授权的故意或意外访问的能力有关的软件属性。 所有，针对程序和数据的安全性测试是软件安全性测试的重要内容。 在软件的质量特性中，安全性与性能、易用性由较大的关联，安全性是通过某 ......
JeecgBoot v3.5.5 版本发布，性能大升级版本—开源免费的低代码开发平台
项目介绍 JeecgBoot是一款企业级的低代码平台！前后端分离架构 SpringBoot2.x，SpringCloud，Ant Design&Vue3，Mybatis-plus，Shiro，JWT 支持微服务。强大的代码生成器让前后端代码一键生成! JeecgBoot引领低代码开发模式(Onlin ......
【Python深度学习】深度学习中框架和模型的区别
深度学习是人工智能领域的一股强大力量，它的快速发展离不开深度学习框架和模型的进步。本文将介绍深度学习框架和模型的基本概念、它们之间的联系与区别，以及如何根据项目需求选择合适的框架和模型。 ......
（五）Unity性能优化-Texture导入设置检查与优化
Texture Shape - 2D 最常用的2D纹理，默认选项 - Cube 一般用于天空和与反射探针，默认支持Default、Normal、Single Channel几种类型纹理，可以通过Assets > Create > Legacy > Cubemap生成，也可以通过C#代码 Camera ......
Prometheus常用监控指标
针对于K8s集群，主要是对三方面进行监控，分别是Node、Namespace、Pod。 一、 Node监控 针对于节点的维度，主要监控内存、CPU使用率、磁盘和索引的使用率，过高告警。还要监控NodeNotReady的情况。 1、NodeMemorySpaceFillingUp 监控Node内存使用 ......
应用系统性能考虑点
在有限开支下选择合适的硬件服务器和网络带宽：跑数据库的、跑中间件的、跑应用本身的、跑负载均衡器的，它们侧重的硬件参数会有所差别，要求的网络带宽也会不同； 着重考虑数据库的参数配置、数据文件存储方式、数据文件IO、存储分区等； 应用系统自身关键业务功能的算法选用是否合理，该上缓存的地方是否用上的缓存， ......
（四）Unity性能优化-纹理基础
纹理类型 **Default：**默认的纹理类型格式**Normal map：**法线贴图，可将颜色通道转换为适合实时法线贴图格式**Editor GUI and Legacy GUI：**在编辑器GUI控件上使用纹理请选择此类型**Sprite(2D and UI)：**在2D游戏中使用的精灵(S ......
2023版：深度比较几种.NET Excel导出库的性能差异
引言 背景和目的 本文介绍了几个常用的电子表格处理库，包括EPPlus、NPOI、Aspose.Cells和DocumentFormat.OpenXml，我们将对这些库进行性能测评，以便为开发人员提供实际的性能指标和数据。 下表将功能/特点、开源/许可证这两列分开，以满足需求： 功能 / 特点 EP ......
三维模型3DTile格式轻量化在三维展示效果上的重要性分析
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，... ......
Odoo 通过Javascript调用模型中自定义方法
实践环境 Odoo 14.0-20221212 (Community Edition) 代码实现 在js脚本函数中调用模型中自定义方法： this._rpc({ model: 'demo.wizard', // 模型名称，即模型类定义中 _name 的值 method: 'action_select ......
高性能MySQL实战（一）：表结构
最近因需求改动新增了一些数据库表，但是在定义表结构时，具体列属性的选择有些不知其所以然，索引的添加也有遗漏和不规范的地方，所以我打算为创建一个高性能表的过程以实战的形式写一个专题，以此来学习和巩固这些知识。 一、实战 我使用的 MySQL 版本是 5.7，建表 DDL 语句如下所示：根据需求创建接口 ......
读高性能MySQL（第4版）笔记13_备份与恢复（上）
1. 每个人都知道需要备份，但并不是每个人都能意识到需要的是可恢复的备份 1.1. 如果你没有提前做好备份规划，也许以后会发现已经错失了一些最佳的选择 1.2. 在服务器已经配置好以后，才想起应该使用LVM，以便获取文件系统的快照——但这时已经太迟了 1.3. 如果你没有计划做定期的恢复演练，当真的 ......
如何将 Transformer 应用于时间序列模型
在机器学习的广阔前景中，transformers 就像建筑奇迹一样高高耸立，以其复杂的设计和捕获复杂关系的能力重塑了我们处理和理解大量数据的方式。 自 2017 年创建第一个 Transformer 以来，Transformer 类型呈爆炸式增长，其中包括 ChatGPT 和 DALL-E 等强大的 ......
django- 实现模型字段 每天 -1
from django.db import models from datetime import datetime class MyModel(models.Model): count = models.IntegerField() created_at = models.DateTimeFiel ......
前端性能优化必杀技：骨架屏让你快人一步
在现代前端开发中，用户体验和性能优化一直是小伙伴们追求的目标之一。骨架屏(Skeleton Screen)作为一种优化用户界面加载速度的方法，应用在各种（App/小程序/h5）应用里面。本文将深入探讨骨架屏的最佳实践，结合代码案例，介绍如何实现和优化骨架屏。 什么是骨架屏？ 骨架屏是一种在页面加载过 ......