评估指标 模型 性能 指标
利用pytorch自定义CNN网络（五）：保存、加载自定义模型【转载】
**本文转载自：**[**PyTorch | 保存和加载模型**](https://zhuanlan.zhihu.com/p/82038049) ## 1. **简介** 本文主要介绍如何加载和保存 PyTorch 的模型。这里主要有三个核心函数： 1. torch.save ：把序列化的对象保存到 ......
认识3D模型-GLTF文件
GLTF文件格式 glTF的全称（Graphics Language Transmission Format）图形语言传输格式。是三维场景和模型的标准文件格式。 glTF 核心是 JSON 文件，描述了 3D 场景的整个内容。它由场景结构本身的描述组成，内容其由定义场景图的节点的层次提供。 场景中出 ......
天壤小白v1.1.0版本上线，超实用的大模型文档集功能优化Tips，快来一探究竟！
Hi！小白的用户伙伴们，你们好！ 上月，「天壤小白」大模型产品三件套首次亮相2023WAIC。其中，应用开发平台最具特点的文档集功能，集成大模型强大的语义理解和推理技术，不仅有效破解大模型“幻觉”，还助力天壤快速适配企业需求，发布20+企业级智能应用。 今天，天壤小白v1.1.0版本上线！除了「模型 ......
性能测试工具RunnerGo中如何管理接口
RunnerGo是一款基于go语言开发的开源测试平台，支持接口管理、自动化测试、性能测试等3大测试模块，今天给大家带来如何使用RunnerGo进行接口管理。 RunnerGo的接口管理类似于 Apipost，满足绝大多数接口管理需求。以下是使用 RunnerGo 进行接口调试的基本步骤： 1. 创建 ......
如何将3D模型导入可视化大屏系统中，并实现可交互的数字孪生大屏效果？
首先我们需要准备一款数字孪生软件，本文中使用的是山海鲸可视化数字孪生软件，这是一款免费的零代码数字孪生大屏开发平台软件。 下载完成后打开山海鲸可视化，点击新建来创建一个大屏项目。 我们可以根据自己的需要来创建各种场景的项目或是套用模板项目，这里我们选择创建一个GIS场景项目。 等待项目加载完毕后，可 ......
Blender如何给fbx模型添加材质贴图并导出带有材质贴图的模型
推荐：使用NSDT场景编辑器快速助你搭建可二次编辑的3D应用场景 此教程适合新手用户，专业人士直接可直接绕路。 本教程中介绍了利用Blender建模软件，只需要简单几步就可以为模型添加材质贴，图，并且导出带有材质的模型文件。 1、第一步，打开Blender软件，导入模型：(本教程使用一个简单立方体模 ......
2023年十款开源测试开发工具推荐（自动化、性能、造数据、流量复制）
AutoMeter 是一款针对分布式服务，微服务 API 做功能和性能一体化的自动化测试平台，一站式提供发布单元，API，环境，用例，前置条件，场景，计划，报告等管理 ......
网易云信回声消除量化评估方法
本文介绍了一种基于实验数据分析的方法，用于客观地量化 AEC 效果。对 AEC 算法在实际环境下的测试，详细分析 AEC 算法对回声抑制、语音质量等方面的影响，并给出相应的评价模型和指标。 ......
r7 7735h参数 r7 7735h性能怎么样 r7 7735h相当于什么水平
r7 7735h工艺：6nm制程架构：zen+3核心数：8核心数线程数：16线程主频：3.2GHz睿频：4.75GHz功耗：35W-45W，根据笔记本厂商设置具体功耗三级缓存：16MB核显情况：Radeon680M，RDNA2架构，2200MHzr7 7735h性能怎么样这些点很重要 http:// ......
用于3D MRI和CT扫描的深度学习模型总结
医学成像数据与其他我们日常图像的最大区别之一是它们很多都是3D的，比如在处理DICOM系列数据时尤其如此。DICOM图像由很多的2D切片组成了一个扫描或身体的特定部分。 那么如何为这类数据构建深度学习解决方案呢?本文中将介绍6种神经网络架构，可以使用它们来训练3D医疗数据上的深度学习模型。 3 d ......
实践指南-前端性能提升 270%
当我们疲于开发一个接一个的需求时，很容易忘记去关注网站的性能，到了某一个节点，猛地发现，随着越来越多代码的堆积，网站变得越来越慢。本文就是从这样的一个背景出发，着手优化网站的前端性能，并总结出一套开发习惯，让我们在日常开发时，也保持高性能，而不是又一次回过头来优化性能。 ......
利用pytorch自定义CNN网络（三）：构建CNN模型
本文是利用pytorch自定义CNN网络系列的第三篇，主要介绍如何构建一个CNN网络，关于本系列的全文见[这里](https://www.cnblogs.com/wpx123/p/17613613.html "这里")。 笔者的运行设备与软件：CPU (AMD Ryzen™ 5 4600U) + p ......
llama2模型部署方案的简单调研-GPU显存占用(2023年7月25日版)
https://blog.csdn.net/Fatfish7/article/details/131925595 先说结论全精度llama2 7B最低显存要求：28GB全精度llama2 13B最低显存要求：52GB全精度llama2 70B最低显存要求：280GB 16精度llama2 7B预测最 ......
m基于DM-OFDM-IM技术的索引OFDM调制解调系统的性能matlab仿真分析
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 随着无线通信技术的不断发展,人们对下一代移动通信系统提出了越来越高的要求。在这样的时代背景下,具有低峰均比,强频偏对抗能力和高能量效率的索引调制OFDM系统(Orthogonal Frequency Division ......
中间件解析：提升并发编程能力，构建高性能系统
用Netty开发中间件：高并发性能优化 最近在写一个后台中间件的原型，主要是做消息的分发和透传。因为要用Java实现，所以网络通信框架的第一选择当然就是Netty了，使用的是Netty 4版本。Netty果然效率很高，不用做太多努力就能达到一个比较高的tps。但使用过程中也碰到了一些问题，个人觉得都 ......
R5 7530U参数 R5 7530U性能怎么样 锐龙R57530U相当于什么水平
R5 7530U 采用Zen3 架构为 6 核 12 线程，3MB二级缓存，16MB 三级缓存，与 R5 6600U 一致。R5 7530U性能怎么样这些点很重要看过你就懂了 http://www.adiannao.cn/dy ......
Stata广义矩量法GMM面板向量自回归PVAR模型选择、估计、Granger因果检验分析投资、收入和消费数据|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24016 原文出处：拓端数据部落公众号 摘要 最近我们被要求撰写关于广义矩量法GMM的研究报告，包括一些图形和统计输出。 面板向量自回归（VAR）模型在应用研究中的应用越来越多。虽然专门用于估计时间序列VAR模型的程序通常作为标准功能包含在大多数统 ......
Hugging Face 的文本生成和大语言模型的开源生态
[更新于 2023 年 7 月 23 日: 添加 Llama 2。] 文本生成和对话技术已经出现多年了。早期的挑战在于通过设置参数和分辨偏差，同时控制好文本忠实性和多样性。更忠实的输出一般更缺少创造性，并且和原始训练数据更加接近，也更不像人话。最近的研究克服了这些困难，并且友好的交互页面能让每个人尝 ......
redis 2.8--7.0 常用数据类型及性能测试工具
redis 2.8--7.0 1.redis-cli 2.redis incr pageview redis incr pageview redis get pageview 3.Redis hash 是一个 string 类型的 field（字段） 和 value（值） 的映射表，hash 特别适 ......
大连人工智能计算平台——华为昇腾AI平台——高性能计算HPC的pytorch源码编译报错——USE_CUDA=OFF——编译好的pytorch不支持CUDA的问题解决
如题： pytorch源码编译报错——USE_CUDA=OFF 在编译pytorch源码的时候发现错误，虽然编译环境中已经安装好CUDA和cudnn，环境变量也都设置好，但是编译好的pytorch包wheel总是在运行torch.cuda.is_available() 显示false，于是从编译源码 ......
R9 7940HS参数 锐龙R97940HS性能怎么样 相当于什么水平
R9 7940HS 采用了 4nm 工艺，采用 8 核 Zen4 CPU，并且搭载最新的锐龙 AI 引擎，CPU 频率可达 5.2GHz，拥有 40MB 缓存，核显为 12CU RDNA3，核显频率高达 3GHz，TDP 为 35-45W。R9 7940HS性能怎么样这些点很重要看过你就懂了 h ......
软件测试|性能测试中常用的性能指标有哪些？
 **一般，我们做性能测试的目标是，在大用户量、数据量的超负荷下，获得服务器运行时的相关数据，从而分析出系统瓶颈，提高系统的稳定性。** 而在一 ......
主成分分析（PCA）模型学习笔记（一）
[TOC](主成分分析（PCA）模型学习笔记（一）) # 为什么使用PCA ## 从过拟合说起 在数据量小、数据维度高，模型较为复杂时，很容易产生过拟合。训练误差小而泛化误差较大被称为过拟合，而我们所追求的是泛化误差较小，为了解决过拟合问题，一般有以下的解决方案，一是最直接有效的方法，增加数据量，但 ......
线性判别分析（LDA）模型笔记
[TOC](线性判别分析（LDA）模型笔记) # 模型概况 线性判别方法（Linear Discrimination Analysis)是一种经典的线性学些方法，最早由Fisher提出，也叫“Fisher判别分析”。 LDA的思想非常朴素，也即是，将样例投影到一条直线上使得同类样例的投影点尽可能近， ......
r7 7730U参数 r7 7730U性能怎么样 AMD锐龙77730U相当于什么水平
AMD锐龙7 7730U采用Barcelo8核心/16线程主频 2.0GHz最高频率 4.5GHz 三级缓存运行内存 16M内存类型 LPDDR4X内存频率 4266MHzr7 7730U性能怎么样这些点很重要 http://www.adiannao.cn/dy ......
TensorRT 模型加密杂谈
在大多数项目交付场景中，经常需要对部署模型进行加密。模型加密一方面可以防止泄密，一方面可以便于模型跟踪管理，防止混淆。 由于博主使用的部署模型多为TensorRT格式，这里以TensorRT模型为例，讲解如何对模型进行加密、解密以及推理加密模型。 ## 加密算法的选择和支持的库 [Crypto++] ......
MySQL 优化—— SQL 性能分析
# SQL 性能分析 ## SQL 执行频率 MySQL 客户端连接成功后，通过 `show [session | global] status` 命令可以提供服务其状态信息。通过下面指令，可以查看当前数据库 CRUD 的访问频次： `SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Com____ ......
基于Pair-wise和CrossEncoder训练单塔模型
基于RocketQA的CrossEncoder(交叉编码器)训练的单塔模型，该模型用于搜索的排序阶段，对召回的结果进行重新排序的作用。 ......
性能测试的常规流程
性能测试流程图： (1)业务学习:通过查看文档，手工操作系统来了解系统功能。 (2)需求分析:分析系统非功能需求，圈定性能测试的范围，了解系统性能指标。 (3)工作评估:工作量分解，评估工作量，计划资源投入(即需要多少人力，多少工作日来完成性能测试工作)。 (4)设计模型:圈定性能测试范围后，把业务 ......
三维模型OSGB格式轻量化压缩必要性分析
三维模型OSGB格式轻量化压缩必要性分析 三维模型是计算机图形学和视觉效果等领域的重要应用之一。然而，由于三维模型通常包含大量的几何信息、纹理信息和其他元素，导致其占用的存储空间和计算资源非常巨大。为了提高三维模型的处理效率和性能，轻量化和压缩成为不可或缺的技术手段。 本文将从以下几个方面分析三维模 ......