评估指标 模型 性能 指标
领域设计的贫血模型和充血模型
在领域实体Dao中，实体可以设计为贫血模型和充血模型。 贫血模型只包含见到的get和set方法，不包含业务逻辑，是简单的POJO,所有的业务逻辑都放在service层。 这种模型并不是面向对象的，和对象相关以来的逻辑被解耦到了业务层，优点是模型很简单，缺点是service层的逻辑负责繁重。 充血模型 ......
高并发性能指标：QPS、TPS、RT、吞吐量
QPS，每秒查询 QPS：Queries Per Second意思是“每秒查询率”，是一台服务器每秒能够相应的查询次数，是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准。 互联网中，作为域名系统服务器的机器的性能经常用每秒查询率来衡量。 TPS，每秒事务 TPS：是Transaction ......
官宣 | CODING 荣获可信云软件研发效能度量平台先进级最高评估成果
[点击链接了解详情](https://coding.net/?utm_source=channel)  1、 2、 3、 二、聚合查询(aggregate) 1、 2、 三、分组查询annotate 1、 2、 四、F与Q查询 五、django中如何开启事务 ......
three.js学习2-性能监测工具stats.js
1.安装 npm i stats.js 2.组件引入 import * as Stats from 'stats.js' 3.使用，requestAnimationFrame循环调用的函数中调用方法update()，来刷新时间 //创建性能检测 let stats = new Stats() sta ......
前端性能优化的利器 ——— 浅谈JavaScript中的防抖和节流
防抖函数和节流函数是工作中两种常用的前端性能优化函数，今天我就来总结一下什么是防抖和节流，并详细说明一下如何在工作中应用防抖函数和节流函数 ......
John Schulman：RLHF的实施与挑战 —— 通过强化学习缓解大模型输出幻觉(Hallucinations)的思考
John Schulman，研究科学家、OpenAI联合创始人；加州大学伯克利分校计算机科学博士，师从Pieter Abbeel。现领导OpenAI强化学习团队。 本文是对John Schulman(下文中简称为JS)的报告《Reinforcement Learning from Human Fee ......
大模型（LLM）最新趋势总结
关键结论： 开源社区模型不具备真正智能，更好的小模型来自大模型的 Scale Down GPT-4模型信息：采用MoE架构，16个experts，800b参数 如何减少幻觉 hallucination？scaling/retrieval/reward model 指令遵循的开源小模型被过度炒作，已经 ......
转：[译] Linux 异步 I_O 框架 io_uring：基本原理、程序示例与性能压测（2020）
> ### 译者序 本文组合翻译了以下两篇文章的干货部分，作为 `io_uring` 相关的入门参考： - [How io_uring and eBPF Will Revolutionize Programming in Linux](https://thenewstack.io/how-io_ur ......
BOSHIDA 如何评估DC电源模块的效率
BOSHIDA 如何评估DC电源模块的效率 DC电源模块的效率是指输入电功率与输出电功率的比率，通常以百分比的形式表示。因为电源模块的效率和整个系统的运行时间、负载变化等因素有关，因此需要进行多种测试和评估来确定其真实效率。 以下是一些评估DC电源模块效率的方法： 1. 静态效率测试 在这种测试中， ......
解决大模型“开发难”，昇思MindSpore自动并行技术应用实践
本文分享自华为云社区《DTSE Tech Talk｜第35期：解决大模型“开发难”，昇思MindSpore自动并行技术应用实践》，作者华为云社区精选。 昇思MindSpore是新一代覆盖端边云全场景的开源AI框架，旨在开创全新的AI编程范式，降低开发者门槛，为开发者打造开发友好、运行高效、部署灵活的 ......
聚焦 TimescaleDB VS TDengine 性能对比报告，IoT 场景下全面分析写入与查询
基于第三方基准性能测试平台 TSBS（Time Series Benchmark Suite） 标准数据集，TDengine 团队在 TSBS 的 IoT 场景中，预设了五种规模的卡车车队基础数据集，在相同的 AWS 云环境下对时序数据库（Time Series Database） TDengine ......
【HarmonyOS】性能优化之低代码开发加载多张轮播图
【关键字】 HarmonyOS、低代码开发、Swiper组件、性能优化、分页加载 写在前面 目前使用DevEco Studio的低代码工具开发元服务时，通过实际测试发现，Swiper组件加载多张轮播图时加载显示耗时较长（实际测试网络状态一般的情况下显示耗时达到8秒以上），根据互联网中的8秒定律，这 ......
我用 GPT-4 生成了性能全网第一的 Golang Worker Pool，轻松打败 GitHub 万星项目
目录 1. 我写了一个超牛的开源项目 1.1 你看看这性能 1.2 你看看这功能 1.3 你猜我这一百天都经历了啥 2. 你有多久没写并发程序了？ 3. 问：一个 Worker Pool 程序需要包含哪些功能？ 4. 让 GPT-4 写第一行代码！ 4.1 我对 GPT-4 说 4.2 GPT-4 ......
TabR:检索增强能否让深度学习在表格数据上超过梯度增强模型？
这是一篇7月新发布的论文，他提出了使用自然语言处理的检索增强Retrieval Augmented技术，目的是让深度学习在表格数据上超过梯度增强模型。 检索增强一直是NLP中研究的一个方向，但是引入了检索增强的表格深度学习模型在当前实现与非基于检索的模型相比几乎没有改进。所以论文作者提出了一个新的T ......
能用延长时间来弥补算力不足去训练大模型吗？ claude 和 chatGPT4的回复
对,使用更多计算时间来弥补模型训练中的算力不足是可行的。主要有以下几点建议: 1. 适当减小batch size,这样每次迭代的计算量会减少,可以用更长的时间去迭代达到收敛。但是batch size不要设置过小,太小会使训练效率降低。 2. 适当减小模型参数量,例如减少隐层单元数、降低嵌入维度等,可 ......
数据分享|R语言ARIMA模型分析预测上海空气质量指数AQI时间序列|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32265 原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于上海空气质量指数的研究报告，包括一些图形和统计输出。 指数平滑法对于预测来说是非常有帮助的，而且它对时间序列上面连续的值之间相关性没有要求。但是，如果你想使用指数平滑法计算出预测区间 ......
语义检索系统之排序模块：基于ERNIE-Gram的Pair-wise和基于RocketQA的CrossEncoder训练的单塔模型
# 语义检索系统之排序模块：基于ERNIE-Gram的Pair-wise和基于RocketQA的CrossEncoder训练的单塔模型 * 文本匹配任务数据每一个样本通常由两个文本组成（query，title）。类别形式为 0 或 1，0 表示 query 与 title 不匹配； 1 表示匹配。 ......
模型：Django与Mysql交互
1、创建数据库用户 前提是已经在本机或者服务器上安装了mysql。 create database slw; create user 'slw'@'%' identified by 'pwd' grant all privileges on slw.* to 'slw'@'%' identified ......
基于三维人脸网格模型的二维人脸纹理贴图matlab仿真
1.算法理论概述 二维人脸纹理贴图是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，其目的是将三维人脸模型的纹理信息映射到二维图像上，以便于进行人脸识别、表情分析等应用。本文将详细介绍基于三维人脸网格模型的二维人脸纹理贴图的实现步骤和数学公式。 1.1三维人脸网格模型 三维人脸网格模型是指将人脸表面建模为由三角 ......
性能压测执行过程
(1) 首先在controller层，通过RunTestPlanRequest接收请求参数 @PostMapping("/run") public String run(@RequestBody RunTestPlanRequest request) (2) 在PerformanceTestServ ......
高效Python-2-1 剖析(Profiling 性能分析)
#2 从内置功能中获取最高性能 本章包括 - 剖析代码以发现速度和内存瓶颈 - 更有效地利用现有的Python数据结构 - 了解Python分配典型数据结构的内存成本 - 使用懒编程技术处理大量数据 有很多工具和库可以帮助我们编写更高效的Python。但是，在我们深入研究提高性能的所有外部选项之前， ......
Python基础day57 Django模板继承和模型层
模板之标签、if标签、模板的继承、模型层、常见的十几种查询方法、测试环境的搭建、查看原生SQL语句、基于双下划线的查询、外键字段的查询 ......
模型层
django测试环境的搭建 当你只是想测试django中的某一个py文件内容，那么你可以不用书写前后端交互的形式而是直接写一个测试脚本即可。 脚本代码无论是写在应用下的tests.py还是自己单独开设py文件都可以。 测试环境的准备 去manage.py中拷贝前四行代码 然后自己写两行 在test. ......
Django之models模型层、测试环境的搭建
一、models层中常见的几种查询方法 1、 2、 二、测试环境的搭建 1、app应用中默认有一个tests.py的测试文件，拷贝manage.py的内容如下到tests.py中 此时这个测试文件就能使用django环境了 import os import sys if __name__ == '_ ......
仅三天，我用 GPT-4 生成了性能全网第一的 Golang Worker Pool，轻松打败 GitHub 万星项目
[TOC] ## 1. 我写了一个超牛的开源项目 激动的心，颤抖的手，我用 [DevChat](https://github.com/devchat-ai/devchat) 白嫖 GPT-4 写下了这辈子写过的最炫酷，最艺术的一千行代码！ 我用 Golang 写了一个强大又易用的 Worker Po ......
模版层、模型层（modle）、外键字段查询、环境测试搭建、基于下划线查询
模版之标签 模版里面使流程控制：if、else、else if、for 标签：{% tag %} for 标签 后端代码 def tag(request): user_list = [1, 2, 3] return render(request, 'tag.html',locals()) 前端代码 ......
fluent：关于湍流模型和湍流方程
### 水平有限理解较为浅显，以后会进行改进。 ## 湍流数值模拟 湍流数值模拟方法主要有三种： 1. 直接模拟（DNS）：不需要对湍流流动建立模型，采用数值计算直接求解流动的控制方程，需要大的计算机内存和大量时间； 2. 大涡模拟（LES）：大尺度直接数值求解，小尺度建立模型； 3. 雷诺时均模拟 ......