译 通过自动反编译和外部源提升调试

时间序列异常检测:统计和机器学习方法介绍

理解时间序列数据 在深入研究异常检测技术之前,先简单介绍时间序列数据的特征。时间序列数据通常具有以下属性: 趋势:数据值随时间的长期增加或减少。 季节性:以固定间隔重复的模式或循环。 自相关:当前观测值与先前观测值之间的相关性。 噪声:数据中的随机波动或不规则。 让我们可视化下载的时间序列数据 # ......

Serverless云上作战阵型 | 通过云函数使用云数据库快速突破音障

随着航空塔台的指令在耳边响起,飞行员奔向此次作战行动的两架座机。雷厉风行的爬进驾驶舱,关上舱盖,迅速下载简化操作的Demo包到机载电脑,从容的打开发动机,驾驶战斗机缓缓滑入跑道,后面僚机也已准备就绪。拨动拉杆增大双发转速,两股赤蓝从喷口喷出,战斗机轰鸣着向前冲去,直上云霄。 机头向上,前面是一层厚厚 ......
音障 阵型 Serverless 函数 数据库

Windows10关闭自动更新

1.组策略编辑器禁用Windows更新 Win键+R,输入gpedit.msc,启动组策略编辑器。 左侧选择[本地计算机配置]->[管理模板]->[Windows组件]->[Windows更新],禁用有右侧的[配置自动更新]和[启用通过自动更新建议的更新]选项。 2.停用BOTS服务 BITS服务的 ......
Windows 10

位域和联合体的使用

##背景 在一次代码阅读中发现了c语言的位域和联合体的联合使用,看的不是很明白,故做笔记记录。 ##开头 遇到的代码内容如下: ```c typedef struct _tag_Uart_Drv_Data { unsigned char a : 2; unsigned char b : 2; uns ......
联合体

多线程的创建和Lambda表达式

Tread类 Runnable接口 Callable接口 Tread类 (不建议使用,避免OOP单继承的局限性) 步骤: 自定义线程类继承Thread类 重新run()方法,编写线程执行体 创建线程对象Thread,调用start()方法启动线程 Runnable接口 步骤: 实现runnable接 ......
表达式 线程 Lambda

C#里的var和dynamic区别到底是什么,你真的搞懂了嘛

# 前言 这个var和dynamic都是不确定的初始化类型,但是这两个本质上的不同。不同在哪儿呢?var编译阶段确定类型,dynamic运行时阶段确定类型。这种说法对不对呢?本篇看下 # 概括 以下详细叙述下这两个(var,dynamic)上下文关键字的不同点。 **1.例子** ```````` ......
dynamic var

由浅入深了解机器学习和GPT原理

目前看到的最通俗易懂、由浅入深的图解机器学习和GPT原理的系列文章,这是第一篇,由我和 GPT-4共同翻译完成,分享给大家。 ......
原理 机器 GPT

解密Prompt系列9. 模型复杂推理-思维链COT基础和进阶玩法

这一篇真的是解密prompt!我们会讨论下思维链(chain-of-Thought)提示词究竟要如何写,如何写的更高级,介绍包括few-shot,zero-shot,循序渐进式和一致性COT的写法 ......
玩法 模型 思维 基础 Prompt

HDR 原理和实践

## 动态范围的概念 动态范围(dynamic range)描述正在拍摄的场景的亮度范围,或给定数码相机或胶片可以捕捉的亮度范围的限制,用最高亮度和最低亮度的比值来表示,这里给出一些常见的动态范围: - 现实世界的总动态范围 80,000,000:1 - 人类视觉系统的总动态范围 100,000,0 ......
原理 HDR

专注于速度和安全优化的 Arch 发行版:CachyOS

导读 CachyOS 是一个基于 Arch Linux 的 Linux 发行版。 它专注于速度和安全优化——默认 Linux 内核使用 BORE(面向突发的响应增强器)调度程序进行了大量优化,而桌面包则使用 LTO 和 x86-64-v3 优化、安全标志和性能改进进行编译。 可用的桌面环境和窗口管理 ......
速度 CachyOS Arch

机器翻译中的文本生成和情感生成

[toc] 机器翻译中的文本生成和情感生成 机器翻译作为一种重要的翻译技术,对于国际贸易、文化交流、客户服务等领域具有广泛的应用价值。然而,机器翻译的质量和效率一直是一个备受争议的话题。为了解决这些问题,我们需要实现文本生成和情感生成的技术突破。本文将介绍机器翻译中的文本生成和情感生成的技术原理、实 ......
文本 机器 情感

GPU技术在大规模数据集处理和大规模计算中的应用

[toc] 32. GPU 技术在大规模数据集处理和大规模计算中的应用 随着深度学习在人工智能领域的快速发展,大规模数据处理和大规模计算的需求日益增长。GPU(图形处理器)作为现代计算机的重要部件,被广泛应用于这些领域,尤其是在深度学习模型的训练和推理中。在本文中,我们将介绍 GPU 技术在大规模数 ......
大规模 数据 技术 GPU

持续优化技术性能。优秀的技术人应该具备对技术性能的敏锐度,能够设计和实现高性能的技术方案。

[toc] 引言 随着信息技术的不断发展和普及,软件系统的性能和稳定性已经成为企业和个人考虑的重要因素。作为一名人工智能专家、程序员、软件架构师和CTO,我深刻认识到技术性能的优化和改进对于现代软件开发的重要性。因此,本文将介绍一些关于持续优化技术性能的专业知识和技能,帮助读者深入理解和掌握这些技术 ......
技术 敏锐度 性能 高性能 方案

编译器设计与实现:自动内存管理的实现原理

[toc] 编译器设计与实现:自动内存管理的实现原理 编译器是计算机操作系统中非常重要的一个组成部分。编译器是将源代码翻译成机器语言的程序,它的作用是将人类编写的程序转换成计算机能够理解和执行的指令。编译器的目标是提高程序的效率和可靠性,使得程序能够更加高效地运行,并且减少程序的出错率。 编译器在实 ......
编译器 原理 内存

RLHF技术在智能娱乐中的应用:提高娱乐智能化和自动化水平”

[toc] 随着人工智能技术的不断发展,智能娱乐成为了人们越来越关注的话题。在智能娱乐领域中,RLHF技术的应用正在逐渐显现。本文将介绍RLHF技术在智能娱乐中的应用,提高娱乐智能化和自动化水平。 首先,我们需要了解什么是RLHF技术。RLHF(Reinforcement Learning with ......
智能 水平 技术 RLHF

并行计算中的线程和进程:原理与实践

[toc] 并行计算是计算机领域的一个重要分支,涉及到多个知识点,包括线程和进程的基本概念、技术原理、实现步骤、应用示例和优化改进等。本文旨在介绍并行计算中的线程和进程的基本概念、技术原理和实践应用,帮助读者更深入地理解并行计算的相关技术,并提供实用的优化和改进方法。 ## 1. 引言 随着计算机性 ......
线程 进程 原理

大语言模型(LLM)在文本分类、语言生成和文本摘要中的应用

[toc] 大语言模型(LLM)在文本分类、语言生成和文本摘要中的应用 引言 文本分类、语言生成和文本摘要是人工智能领域中的重要任务,涉及到自然语言处理、机器学习和深度学习等领域。本文将介绍大语言模型(LLM)在这三个任务中的应用,并探讨其优势和挑战。 背景介绍 大语言模型(LLM)是一种深度学习模 ......
文本 语言 模型 摘要 LLM

随着人工智能和大数据技术的不断发展,大模型与工业机器人的结合逐渐成为了一个热门话题。这种结合不仅可以提高机器人

[toc] 随着人工智能和大数据技术的不断发展,大模型与工业机器人的结合逐渐成为了一个热门话题。这种结合不仅可以提高机器人的工作效率,还可以提高模型的性能和准确度,为工业自动化领域带来巨大的变革和发展空间。本文将介绍大模型与工业机器人的结合技术原理、实现步骤和应用场景,并分析优化和改进的必要性。 # ......

IInvocation和IActionFilter的区别

IInvocation和IActionFilter接口在某种程度上有相似的作用,都可以用于在方法调用前后执行一些逻辑。 IInvocation是由Castle.DynamicProxy库提供的,用于实现动态代理和拦截器功能。它允许我们在方法调用前后进行一些操作,如记录日志、修改参数、修改返回值等。通 ......
IActionFilter IInvocation

m基于MATLAB的弹性网络性能仿真与分析,包括频谱利用率和业务阻塞率

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 弹性网络是一种高度灵活的网络架构,可以根据网络流量和业务需求动态调整网络资源。相比传统网络,弹性网络能够更好地适应不断变化的业务需求和网络拓扑,从而提高网络的性能和可靠性。在弹性网络中,频谱利用率和业务阻塞率是两个重要 ......
阻塞率 频谱 利用率 弹性 性能

linux自动登录|debian12实践|字符终端|自动登录|systemd|getty

此方法适用于使用systemd启动的文件系统, debian12实践 1. 编辑此文件 /etc/systemd/system/getty.target.wants/getty@tty1.service 或者是/etc/systemd/system/getty@tty1.service.d/auto ......
终端 字符 systemd debian linux

R语言用灰色模型 GM (1,1)、神经网络预测房价数据和可视化|附代码数据

以苏州商品房房价为研究对象,帮助客户建立了灰色预测模型 GM (1,1)、 BP神经网络房价预测模型,利用R语言分别实现了 GM (1,1)和 BP神经网络房价预测可视化 由于房价的长期波动性及预测的复杂性,利用传统的方法很难准确预测房价,而灰色模型 GM (1,1)和神经网络的结合在一定程度上可以 ......
数据 神经网络 房价 灰色 模型

R语言收益率和波动性模拟股票价格COMP226带自测题|附代码数据

全文下载链接:http://tecdat.cn/?p=29581 最近我们被客户要求撰写关于模拟股票价格的研究报告,包括一些图形和统计输出。 在本工作表中,我们将研究价格、收益率和波动性。波动性通常用收益率的均方差来衡量,例如夏普比率的分母,它被用作风险的衡量标准。 我们将使用股票价格的平均对数收益 ......
自测题 波动性 收益率 收益 语言

网站和数据库迁移备份常用方式

这两天群里一直有人在聊WordPress的备份插件,博主一直是手动备份个人感觉比用那些插件还是方便多了。下面说下博主的备份步骤。 本文目录 1. 教程环境 2. 教程步骤 2.1. 1.网站文件备份 2.2. 2.数据库备份 2.3. 3.文件传输 2.4. 4.网站文件恢复 2.5. 5.数据库恢 ......
备份 常用 方式 数据库 数据

GPU技术在大规模计算和并行计算中的应用和挑战

[toc] 44. GPU 技术在大规模计算和并行计算中的应用和挑战 随着计算机硬件的不断发展和计算能力的提高,大规模计算和并行计算已经成为了人工智能和机器学习领域的重要研究方向。而 GPU(图形处理器) 则是大规模计算和并行计算中最常用的计算硬件之一。本文将介绍 GPU 技术在大规模计算和并行计算 ......
大规模 技术 GPU

人工智能如何影响音乐产业中的音频和视频技术:提高音质和表现力

[toc] 人工智能如何影响音乐产业中的音频和视频技术:提高音质和表现力 摘要 本文介绍了人工智能在音乐产业中的音频和视频技术的应用,包括音质提高和表现力增强两个方面。通过解释基本概念、技术原理和相关技术比较,实现了实现步骤与流程,并应用示例和代码实现讲解了如何优化和改进该技术。最后,文章总结了技术 ......

人工智能的安全:黑客攻击和数据隐私

[toc] 人工智能的安全:黑客攻击和数据隐私 随着人工智能技术的快速发展和应用,安全问题也越来越受到人们的关注。黑客攻击和数据隐私已成为影响人工智能技术安全的两个主要问题。本文将介绍人工智能的安全,包括黑客攻击和数据隐私的概念和技术原理,并提供实现步骤和应用场景。 一、引言 人工智能是由计算机科学 ......
人工智能 人工 黑客 隐私 智能

操作系统架构设计:如何优化系统性能和资源利用率

[toc] 操作系统架构设计:如何优化系统性能和资源利用率 随着计算机硬件性能的不断提高和软件功能的不断扩展,操作系统在系统性能、资源利用率和稳定性方面扮演着越来越重要的角色。因此,如何设计优秀的操作系统架构成为了软件工程师和计算机科学家的研究重点。本文将介绍操作系统架构设计的基本概念和技术原理,并 ......
系统 利用率 架构 性能 资源

利用生成式预训练Transformer实现文本分类和命名实体识别

[toc] 利用生成式预训练Transformer实现文本分类和命名实体识别 随着人工智能技术的不断发展,文本分类和命名实体识别成为了人工智能领域的重要应用。在这些应用中,使用生成式预训练Transformer模型已经成为了一种流行的解决方案。本文将介绍如何利用生成式预训练Transformer实现 ......
Transformer 实体 文本

编译器设计与实现:Java编译器并发编程模型实现多核CPU和Web应用程序

[toc] 编译器设计与实现:Java编译器并发编程模型实现多核CPU和Web应用程序 摘要: 本文将介绍Java编译器的并发编程模型,并介绍如何将其应用于实现多核CPU和Web应用程序。本文将介绍Java编译器的核心原理和实现步骤,并探讨如何优化和改进编译器的性能、可扩展性和安全性。通过实际示例和 ......
编译器 应用程序 模型 程序 Java