评估指标 模型 性能 指标

css-盒子模型

盒子模型 1.是什么 2.边框 边框的粗细 边框的样式 边框的颜色 因为容易很丑~-~ 这里用结构伪类选择器: ——本意为找div父类的子类中第一个为input的,但是有错,实际上是div的后代选择器 如果去掉input , 只会框第一个div, 找div父类的子类中第一个孩子 3.外边距 两个参数 ......
盒子 模型 css

深度学习模型训练中,输入数据维度和标签数据维度调整方法

for inputs, labels in train_loader: # 使用numpy的transpose函数调整维度顺序 inputs = np.transpose(inputs, (0, 3, 1, 2)) #将原输入数据最后一个维度换到第二个维度 inputs = inputs.to(de ......
维度 数据 深度 模型 标签

深度学习模型训练时报错“nll_loss_forward_reduce_cuda_kernel_2d_index“ not implemented for ‘Float‘问题解决

报错如下: RuntimeError: "nll_loss_forward_reduce_cuda_kernel_2d_index" not implemented for 'Float' 一般来说这个问题是计算Loss时的报错。 解决方法: 将如下代码 loss_func(torch.squeez ......

R语言武汉流动人口趋势预测:灰色模型GM(1,1)、ARIMA时间序列、logistic逻辑回归模型|附代码数据

全文链接:http://tecdat.cn/?p=32496 原文出处:拓端数据部落公众号 人口流动与迁移,作为人类产生以来就存在的一种社会现象,伴随着人类文明的不断进步从未间断。 人力资源是社会文明进步、人民富裕幸福、国家繁荣昌盛的核心推动力量。当前,我国经济正处于从以政府主导的投资驱动型的经济“ ......

R语言混合图形模型MGM的网络可预测性分析|附代码数据

原文链接:http://tecdat.cn/?p=18279 最近我们被客户要求撰写关于混合图形模型MGM的研究报告,包括一些图形和统计输出。 网络模型已经成为抽象复杂系统,是深入了解许多科学领域中观测变量之间的关系模式的流行方法。这些应用程序大多数集中于分析网络的结构。但是,如果不是直接观察网络, ......
可预测性 图形 模型 语言 代码

R语言分析糖尿病数据:多元线性模型、MANOVA、决策树、典型判别分析、HE图、Box's M检验可视化

全文链接:https://tecdat.cn/?p=33609 原文出处:拓端数据部落公众号 背景 Reaven和Miller(1979)研究了145名非肥胖成年人的葡萄糖耐量和胰岛素血液化学指标之间的关系。他们使用斯坦福线性加速器中心的PRIM9系统将数据可视化为3D,并发现了一个奇特的图案,看起 ......
糖尿 线性 糖尿病 模型 典型

RunnerGo:性能测试领域的领跑者

随着软件行业的飞速发展,性能测试已经成为确保应用程序稳定性和可靠性的重要环节。RunnerGo,作为一款由国内开发者基于Go语言自主研发的性能压测工具,正在受到越来越多人的关注。本文将详细介绍RunnerGo的优势、应用场景以及与其他测试工具的比较,进一步阐明为何RunnerGo成为性能测试领域的领 ......
领跑者 RunnerGo 性能 领域

k8s Prometheus自定义监控指标

prometheus-adapter Prometheus并非Kubernetes系统的聚合API服务器,其PromQL接口无法直接作为自定义指标数据源,我们还需要一个专门的中间层将PromQL的指标转换为符合Kubernetes系统聚合API格式的指标。这些自定义指标再经由Kubernetes系统 ......
Prometheus 指标 k8s k8 8s

8月AI实战:工业视觉缺陷检测 --基于tflite的yolov8模型优化和推理

8月AI实战:工业视觉缺陷检测 --基于tflite的yolov8模型优化和推理 操作视频见B站连接:aidlux模型优化+工业缺陷检测~~完美用我的华为手机实现缺陷检测的推理bilibiliaidlux模型优化+工业缺陷检测~~完美用我的华为手机实现缺陷检测的推理 1 模型优化 将onnx模型转化 ......
实战 缺陷 模型 视觉 工业

OSI七层网络参考模型

逐层分析: 物理层(光缆):定义了物理介质上的数据传输方式,包括电压、光纤、无线电等。它处理数据的传输和接收,以比特流的形式进行传输。 数据链路层(二层交换机):会将比特封装成帧,并会赋予唯一MAC地址,通过物理地址进行通信。 网络层(路由器):基于IP地址进行转发,在数据包上添加3层报头(源IP信 ......
模型 网络 OSI

昇腾实践丨ATC模型转换动态shape问题案例

本文分享自华为云社区《ATC模型转换动态shape问题案例》,作者:昇腾CANN。 ATC(Ascend Tensor Compiler)是异构计算架构CANN体系下的模型转换工具:它可以将开源框架的网络模型(如TensorFlow等)以及Ascend IR定义的单算子描述文件转换为昇腾AI处理器支 ......
模型 案例 动态 问题 shape

Python 中各个框架的性能对比(Flask,tornado,fastAPI)对比 Go 的gin框架

使用jmeter进行压测: 配置如下: Flask 框架: Python代码: from flask import Flask app = Flask(__name__) @app.route('/') def hello_world(): return 'Hello, World!' if __n ......
框架 性能 tornado fastAPI Python

白嫖一个属于你的私有大模型

最近国内的大模型可谓是遍地开花,你瞧瞧: 这么火,我也想搞一个试试,于是就有了这篇文章!对,你没看错,就是白嫖。 毕竟人家清华都开源了,哈哈哈hoho~~ 先把开源地址贴一下,老铁们可以自行去瞧一瞧: https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B https://huggi ......
模型

Visual Components如何添加新的模型 北京衡祖

在使用Visual Components仿真软件时,当发现当前现有的模型库里缺少需要的模型时,需要添加新的模型以便更好地操作实现需要的仿真功能。今天小编和大家分享一下使用Visual Components如何添加新的模型,一起来看一下吧! 1、打开Visual Components软件后,在【开始】 ......
Components 模型 Visual

大模型与KG(一)——大模型的前世今生(发展脉络与基本知识扫盲)

已经好久好久好久没有写博客了,快一年了,学术进展在最近的一年也接近停滞。因为选择职业/人生方向花费了很多的时间,在新环境中心安定下来才决定继续走学术研究的道路。最近的整体状态还算不错的,在各方面都算顺利,因为逐渐从内心接纳了自己,无论是优秀还是菜。在读研的时候看到Bert之类的词汇就本能地抗拒,对于 ......
模型 脉络 基本知识 知识

三维模型3DTile格式轻量化压缩处理效率提高的技术方浅析

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,... ......
模型 效率 格式 3DTile DTile

三维模型(3D)OBJ格式轻量化云端处理技术方法探讨

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,... ......
轻量 模型 格式 方法 技术

大场景的倾斜摄影三维模型OBJ格式轻量化处理处理关键处理技术分析

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,... ......
模型 场景 关键 格式 技术

利用 device_map、torch.dtype、bitsandbytes 压缩模型参数控制使用设备

# device_map 以下内容参考 [Huggingface Accelerate文档:超大模型推理方法](https://zhuanlan.zhihu.com/p/606061177) 在 HuggingFace 中有个重要的关键字是 device_map,它可以简单控制模型层部署在哪些硬件上 ......
bitsandbytes device_map 模型 参数 device

Nougat:一种用于科学文档OCR的Transformer 模型

随着人工智能领域的不断进步,其子领域,包括自然语言处理,自然语言生成,计算机视觉等,由于其广泛的用例而迅速获得了大量的普及。光学字符识别(OCR)是计算机视觉中一个成熟且被广泛研究的领域。它有许多用途,如文档数字化、手写识别和场景文本识别。数学表达式的识别是OCR在学术研究中受到广泛关注的一个领域。 ......
Transformer 模型 文档 科学 Nougat

用fashion_mnist数据集构建模型

#预处理数据 import tensorflow as tf #加载数据 fashion_mnist = tf.keras.datasets.fashion_mnist (train_images,train_labels),(test_images,test_labels) = fashion_m ......
fashion_mnist 模型 fashion 数据 mnist

读高性能MySQL(第4版)笔记04_操作系统和硬件优化

![](https://img2023.cnblogs.com/blog/3076680/202309/3076680-20230907165115014-2093238023.png) # 1. 从软件本身和它运行的典型工作负载来看,MySQL通常也更适合运行在廉价硬件上 # 2. 基本资源 ## ......
高性能 硬件 笔记 系统 MySQL

wright-fisher模型下遗传漂变基因固定的证明

# background 最近我导兴致大起准备进行组间交流开展群体遗传学的读书交流会,为了贪图内容的简易我先选了遗传漂变的部分 但并不是说要水过,多少要有点b格。 在遗传漂变的部分里有一个重要的模型Wright-Fisher 模型,很多群体遗传学教科书都会提到这个模型,但是关于该模型中的一个细节 假 ......
wright-fisher 基因 模型 wright fisher

使用基于 tideways 的 php-monitor 搭建 PHP 性能监控平台

### tideways、xhprof、xhgui 介绍 tideways 是一家提供 PHP 应用性能监控相关服务的公司,最主要的产品是 tideways PHP 性能监控扩展,tideways 扩展能够监控请求耗时,SQL 执行耗时,CPU 和内存占用。监控数据存储支持MySQL 和 Mongo ......
php-monitor tideways 性能 monitor 平台

【JMeter】使用内网负载机(Linux)执行JMeter性能测试

使用内网负载机(Linux)执行JMeter性能测试 在我们工作中有时候会需要使用客户提供的内网负载机进行性能测试,一般在什么情况下我们需要要求客户提供内网负载机进行性能测试呢?1. 遇到公网环境下性能测试达到了带宽瓶颈。那么这时,我们就需要考虑在内网环境负载机下来执行我们的性能测试以达到屏蔽带宽影... ......
JMeter 性能 Linux

使用aidlux进行模型迁移、部署、推理

>AidLux是一个构建在ARM硬件上,基于创新性跨Android/鸿蒙 + Linux融合系统环境的智能物联网 (AIoT) 应用开发和部署平台。 **说的直白点,aidlux就是一个在arm架构芯片的设备上运行的linux系统,我们可以将身边的安卓设备当作边缘设备,在aidlux的基础上,使用安 ......
模型 aidlux

ViTPose+:迈向通用身体姿态估计的视觉Transformer基础模型

京东探索研究院联合悉尼大学在这方面做出了探索,提出了基于简单视觉transformer的姿态估计模型ViTPose和改进版本ViTPose+。ViTPose系列模型在MS COCO多个人体姿态估计数据集上达到了新的SOTA和帕累托前沿。 ......
Transformer 姿态 模型 视觉 身体

专业的软件检测机构做性能测试有哪些流程,如何收费?

​ 性能测试的流程与费用 一、性能测试流程主要包括以下步骤: 分析性能测试需求,了解测试需求是软件测试的最基本条件,测试人员需要与软件开发人员或项目负责人进行详细的沟通交流,准备好充足资料才能更好的进行下一步操作流程。 制定性能测试计划,性能测试的执行都需要按照计划来进行。需要包含以下几点:测试环境 ......
检测机构 流程 性能 机构 专业

自动化性能测试的理解误区

技术交流群有同学问了一个问题:性能测试手动执行效率太低,能否通过自动化来快速执行,提前发现潜在的性能问题。 有没有什么工具或者方法可以提高压测的执行效率,或者落地过程要注意的事项。正好之前工作中有过这方面的实践,这篇文章聊聊这个话题。 性能测试实施流程 先聊聊正常的性能测试实施流程。一般情况下性能测 ......
误区 性能

R语言随机波动模型SV:马尔可夫蒙特卡罗法MCMC、正则化广义矩估计和准最大似然估计上证指数收益时间序列|附代码数据

全文链接:http://tecdat.cn/?p=31162 最近我们被客户要求撰写关于SV模型的研究报告,包括一些图形和统计输出 本文做SV模型,选取马尔可夫蒙特卡罗法(MCMC)、正则化广义矩估计法和准最大似然估计法估计。 模拟SV模型的估计方法: sim <- svsim(1000,mu=-9 ......
时间序列 正则 广义 序列 收益