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路径 模型 结果pls-pm

Gorm 数据库表迁移与表模型定义

Gorm 数据库表迁移与表模型定义 一、Docker快速创建MySQL实例 1.1 创建 因为这里我们是测试学习使用，单独安装MySQL 比较费时费力，所以这里使用Docker方便快速掌握Gorm 相关知识。 如果你没有docker环境，可以参考：【一文搞定】Linux、Mac、Windows安装D ......
模型 数据库 数据 Gorm

高并发扣款，如何保证结果一致性

https://www.cnblogs.com/waldron/p/17956708 转载至我的博客 ，公众号：架构成长指南 在金融系统中，我们会跟钱打交道，而保证在高并发下场景下，对账户余额操作的一致性，是非常重要的，如果代码写的时候没考虑并发一致性，就会导致资损，本人在金融行业干了 8 年多，对 ......
扣款 一致性 结果

cdn引入vue后报错无法识路径 Uncaught TypeError: Failed to resolve module specifier "vue". Relative references must start with either "/", "./", or "../".

如果你用了 pinia 就需要引入 vue-demi: ​​vue-demi​ 是一个 Vue.js 的兼容性库，旨在为 Vue 2 和 Vue 3 提供一致的 API。它通过提供与 Vue 3 相似的 API 来帮助开发者平滑地迁移代码从 Vue 2 到 Vue 3。 pinia 为了兼容新, 使 ......
quot references 路径 TypeError vue

扩散模型

该模型是学习从噪音中如何去除噪音生成一个他已经学会的图片，所以一开始输入模型的是噪音，但是经过一次处理效果不会非常好，所以要循环迭代很多次，得到最终生成结果。 模型预测的实际上是噪音，也就是说要将输入图片减去模型预测的噪音，得到生成结果。 这里没有讲的太细，我的理解是神经网络需要的输入是正态分布的噪 ......
模型

解析flywheel飞轮模型以及它的落地路径

Brian Halligan提出的flywheel飞轮模型，比RARRA模型更进了一步。不止关注用户留存，更关注的是现有用户如何推动企业增长。 HubSpot创始人Brian Halligan在Inbound2018大会上说，他们从此以后就彻底跟营销漏斗说再见了，要用flywheel飞轮模型。 我本 ......
飞轮 路径 flywheel 模型

大模型调优方法：提示工程、RAGs 与微调对比

每一个搭建大语言模型应用的AI工程师都会面临一个难题，如何选择一个合适调优方法。就算是强大的预训练LLM也可能无法直接满足项目中的特定需求。如项目需要一个特定结构的应用程序，如预训练缺失上下文的重要文件，再比如有特定术语和结构的高专业性的行业领域，面对这些问题，需要有特定的方法来调整LLM。 要决定 ......
模型 方法 工程 RAGs

大语言模型LLM幻觉的解决方法：检索增强生成RAG

当你向大语言模型LLMs集成的问答系统平台咨询医疗方面的问题，比如呼吸道感染应该怎么治疗，它可能直接给出答案，但不会提供这个答案的依据来源，这是因为大语言模型应用过程中还存在答案透明度不足的缺陷导致。此外，大语言模型还有知识更新的滞后性、在处理复杂任务时的准确性的问题。 为了解决这些问题，检索增强生 ......
幻觉 模型 语言 方法 LLM

常见3D模型汇总

3D模型查看器： 3D查看器 (Windows自带) Blender MeshLab (基于VCGlib) 3D模型来源： 美工建模 (fbx) 三维重建 (ply/obj) 3D-AIGC 3D模型格式： obj fbx glb (glTF2.0)：https://github.com/Khron ......
模型 常见

软件生命周期模型定义与选择策略

![](https://img2024.cnblogs.com/blog/3351537/202401/3351537-20240111151615438-216580632.png) ![](https://img2024.cnblogs.com/blog/3351537/202401/33515... ......
周期 模型 策略 生命 软件

数字先锋 | “言”之有“力”，大模型背后的算力“推手”！

在算力调度方面，天翼云通过自研的调度系统，协助思必驰DFM-2大模型调度GPU、NPU、CPU等异构算力资源，大规模训练上云1个月，可以完成数十亿规模大模型所有阶段训练和效果评估。在训练能力打造方面，天翼云支持多种模型训练方式，不仅可以提升大模型训练平台的数据量，还大幅缩短了训练周期和交付进度。 ......
推手 模型 背后 数字

GPT人工智能模型研究报告：探索智能极限

GPT人工智能模型是一个基于深度学习技术的自然语言处理模型，它能够理解和生成人类语言。该模型使用大量文本数据进行训练，学习语言的语法、语义和上下文信息，从而实现对语言的深层理解。 研究表明，GPT模型在多项自然语言处理任务中表现出色，如机器翻译、文本摘要、问答系统等。它能够根据输入的文本生成连贯、通 ......
智能 人工智能 研究报告 人工 模型

机器学习-决策树系列-贝叶斯算法-概率图模型-29

目录1. 复习条件概率2. 正式进入3. 生成式 与判别式 这个阶段的内容，采用概率论的思想，从样本里面学到知识（训练模型），并对新来的样本进行预测。 主要算法：贝叶斯分类算法、隐含马尔可夫模型、最大熵模型、条件随机场。 通过本阶段学习，掌握NLP自然语言处理的一些基本算法，本阶段的理解对于后续完成 ......
概率 算法 模型 机器 29

计算机网络分层结构--OSI模型、TCP/IP 模型、五层模型

计算机网络分层结构 OSI参考模型与TCP/IP参考模型 五层参考模型 ......
模型 计算机网络 结构 OSI TCP

听6位专家畅谈AI大模型落地实践：场景和人才是关键

回顾大模型技术在企业的应用过程中，我们不禁要问：大模型在落地方面带来了哪些改变？开发者如何应对大模型的变革？在AI大模型的驱动下，企业的未来又会走向何方？ ......
模型 场景 关键 专家 人才

Vue-Router: 如何使用路由别名来简化路由路径？

Laravel是一个流行的PHP框架，它具有出色的可测试性，可以帮助开发人员在更短的时间内编写可靠的代码。但是，即使使用了这个框架，也可能会出现测试覆盖率较低的情况。测试覆盖率是指代码中已由测试案例覆盖的部分比例。测试覆盖率越高，代码质量越高。在本文中，我们将分享几种技巧，帮助您提高Laravel应 ......
路由 别名 Vue-Router 路径 Router

浦语书生大模型实战训练营02笔记

1.打开算力平台，选择合适的配置进入算力开发机进入jupyter工具终端安装开发所需python深度学习环境： bash # 请每次使用 jupyter lab 打开终端时务必先执行 bash 命令进入 bash 中 bash /root/share/install_conda_env_intern ......
训练营 书生 实战 模型 笔记

写出一个程序，接受一个十六进制的数，输出该数值的十进制表示。 数据范围：保证结果在 1 \le n \le 2^{31}-1 \1≤n≤2 31 −1

描述 写出一个程序，接受一个十六进制的数，输出该数值的十进制表示。 数据范围：保证结果在 1 \le n \le 2^{31}-1 \1≤n≤2 31 −1 输入描述： 输入一个十六进制的数值字符串。 输出描述： 输出该数值的十进制字符串。不同组的测试用例用\n隔开。 点击查看代码 #include ......
十进制 十六进制 数值 范围 结果

R语言无套利区间模型：正向套利和反向套利次数、收益率分析华泰柏瑞300ETF可视化

全文链接：http://tecdat.cn/?p=31973 原文出处：拓端数据部落公众号 股指期货的套利交易有助于股指期货实现其价格发现以及风险规避的功能，因此提高套利交易的效率,对于发挥股指期货在经济发展中的作用有着重要的意义。 本文帮助客户对期货期现套利的研究。研究中主要以期货及其现货指数的数 ......
收益率 区间 收益 模型 次数

1.9 Rotated Multi-Scale Interaction Network for Referring Remote Sensing Image Segmentation 基于语义分割遥感图像的模型

Rotated Multi-Scale Interaction Network for Referring Remote Sensing Image Segmentation 参考遥感图像分割的旋转多尺度交互网络 参考遥感图像分割 (RRSIS)是一个新的挑战，它结合了计算机视觉和自然语言处理，通过 ......
遥感 语义 Segmentation Multi-Scale Interaction

深度学习模型部署TensorRT为何如此优秀？

一、前言 PyTorch模型的高性能部署问题，主要关注两个方面：高度优化的算子和高效运行计算图的架构和runtime。python有快速开发以及验证的优点，但是相比C++来说速度较慢而且比较费内存，一般高性能场景都是使用C++去部署，尽量避免使用python环境。 TensorRT为什么那么快，因为 ......
深度 TensorRT 模型

高并发扣款，如何保证结果一致性

转载至我的博客 ，公众号：架构成长指南 在金融系统中，我们会跟钱打交道，而保证在高并发下场景下，对账户余额操作的一致性，是非常重要的，如果代码写的时候没考虑并发一致性，就会导致资损，本人在金融行业干了 8 年多，对这块稍微有点经验，所以这篇聊一下，如何在并发场景下，保证账户余额的一致性 1. 扣款流 ......
扣款 一致性 结果

sqlserver 查询结果赋值到Excel会出现换行

SELECT REPLACE(MaterialCode, CHAR(13) + CHAR(10), ''),REPLACE(MaterialCode, CHAR(13), ''),REPLACE(MaterialCode, CHAR(10), '')FROM #MeetingPlan2023 whe ......
sqlserver 结果 Excel

"mysql : 无法将“mysql”项识别为 cmdlet、函数、脚本文件或可运行程序的名称。请检查名称的拼写，如果包括路径，请确保路径正确，然后再试一次。"错误以及"Can't connect to MySQL server on 'localhost' (10061) after Installation"错误解决办法

在mysql的安装路径的bin目录下执行命令 mysqld --install, 在windows上安装mysql服务 mysqld --initialize, 初始化数据目录. 然后在windows中使用win+r service.msc 命令打开windows服务, 找到并手动启动mysql的服 ......
quot 路径 错误 名称 mysql

EF First 生成数据模型

//创建目录：mkdir EFCoreScaffoldexample//进入目录：cd EFCoreScaffoldExample//创建控制台项目：dotnet new console//添加依赖：dotnet add package Microsoft.EntityFrameworkCore.S ......
模型 数据 First EF

explorer.exe 无法访问指定设备路径或文件。你可能没有适当的权限访问该项目。

亲测有效。 电脑用的好好的，一会儿没用，突然只能找开部分软件，打不开文件夹和开始菜单了，弹出标题说的问题。 试了其它软件如微信都可以使用，除了第三方下载的软件，系统自带的都打不开，会弹出提示，打开我的电脑和文件夹也是会弹出提示。并且下方任务栏WIN开始 打不开，时钟和通知都点不开，不清楚出了什么问题 ......
路径 explorer 权限 文件 项目

使用PyTorch实现混合专家(MoE)模型

Mixtral 8x7B 的推出在开放 AI 领域引发了广泛关注，特别是混合专家（Mixture-of-Experts：MoEs）这一概念被大家所认知。混合专家(MoE)概念是协作智能的象征，体现了“整体大于部分之和”的说法。MoE模型汇集了各种专家模型的优势，以提供更好的预测。它是围绕一个门控网络 ......
模型 PyTorch 专家 MoE

记录下在linux部署大语言模型和聊天服务、简历服务等

1、弄清楚外网、内网的区别 2、宝塔面板的使用。 命令行输入 bt 、 bt default（本质是linux开了个端口服务用于宝塔管理服务、代理服务等） 3、netstat -tuln 查看正在运行的端口。 4、服务都启动之后，用宝塔代理相关端口 ， 使用 ufw 、 iptables、 fire ......
模型 语言 简历 linux

unity3d修改模型位置

using System.Collections; using System.Collections.Generic; using UnityEngine; public class VCCameraWorkerController : MonoBehaviour { public Vector3 ......
模型 位置 unity3d unity3 unity

生物农学就业投票结果出炉

前段时间发牢骚写了一篇推文：论农业院校对于农学人才培养的缺失，引发了大家对于生物和农学方向就业问题的一些讨论（虽然推文并不是说这个问题）。随后，为了解大家具体的就业情况，小编随便设计了几个简单的问题来进行投票：关于生物农学方向就业情况的调查。截止目前，共有179人参与投票。让我们一起来看看结果吧。 ......
农学 生物 结果

Omics辅助育种统计方法：最小二乘与混合模型

此幻灯片是来自“Omics辅助育种统计方法”短期课程中的一节：Applications for Ordinary Least Squares and Mixed Models。作者Malachy Campbell，博后毕业于康奈尔大学，是一名计算生物学家，专注于统计基因组学和数量遗传学。热衷于从大规 ......
模型 方法 Omics
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