难题 潜力 模型 答案
2023最新高级难度R语言面试题,包含答案。刷题必备！记录一下。
好记性不如烂笔头 内容来自 面试宝典-高级难度R语言面试题合集 问: 请解释一下R语言中的闭包（closure）是什么，并举一个例子说明如何使用闭包来实现柯里化（currying）函数。 在R语言中，闭包是一种特殊的函数，它能够记住并访问在其外部定义的变量。当一个函数被定义在一个环境中，并且这个函数 ......
2023最新中级难度R语言面试题,包含答案。刷题必备！记录一下。
好记性不如烂笔头 内容来自 面试宝典-中级难度R语言面试题合集 问: 请解释一下R语言中的向量（vector）和列表（list）有什么区别？ R语言中的向量（vector）和列表（list）是两种非常基本的数据结构，它们有一些重要的区别： 数据类型： 向量：在R中，向量是同质的，即所有元素必须是相同 ......
大语言模型生成模型的源码结构复习
modeling_gpt2.py:1099 if labels is not None: # move labels to correct device to enable model parallelism labels = labels.to(lm_logits.device) # Shift ......
7. Java 内存模型
Java 内存模型 Java 内存模型（Java Memory Model）的主要目的是定义程序中各种变量的访问规则，即关注在虚拟机中把变量值存储到内存和从内存中取出变量值这样的底层细节 1. 主内存与工作内存 Java 内存模型规定了 所有的变量都存储在主内存（Main Memory）中（虚拟机内 ......
Runway官宣下场通用世界模型！解决视频AI最大难题，竟靠AI模拟世界？
前言 Runway突然发布公告，宣称要开发通用世界模型，解决AI视频最大难题，未来要用AI模拟世界。 本文转载自新智元 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 【 ......
查看onnx模型结构-使用Netron模块
查看onnx模型结构-使用Netron模块 1 安装 $pip install netron 2 可选-查看安装的路径 $ pip show netron 3 查看onnx结构 import netron # �??�?ONNX模�??�??件�??路�? onnx_model_path = r'y ......
2023最新初级难度R语言面试题,包含答案。刷题必备！记录一下。
好记性不如烂笔头 内容来自 面试宝典-初级难度R语言面试题合集 问: 请解释一下R语言是什么？它的主要特点和用途是什么？ R语言是一种用于统计分析、绘图和数据挖掘的编程语言和环境。它是开源的，可以免费下载和使用，并且具有强大的社区支持。R语言由新西兰奥克兰大学的Ross Ihaka和Robert G ......
2023最新高级难度Objective-C面试题,包含答案。刷题必备！记录一下。
好记性不如烂笔头 内容来自 面试宝典-高级难度Objective-C面试题合集 问: 请解释一下Objective-C中的“Method Swizzling”（方法混淆）是什么？它的原理和使用场景是什么？ Method Swizzling是Objective-C中的一个特性，它允许你在一个运行时环境 ......
一名普通程序员的正确理财方式:建立思维模型，选中好公司，坚持长期主义
记得在有了第一次的公司股票之后，通过公司开通了美股和港股的银行账户，我当时就嗨起来了，因为大陆人民想直接开通香港或者海外的一些银行卡是非常麻烦的，要不就是亲自去国外，要不就是有雄厚的资金证明。因此当开通了这个银行卡后，我觉得自己可牛逼了，毕竟我已经超过了中国至少十几亿老百姓，能够拥有国外的账户了。 ......
移动CRM是如何解决业务难题的？移动CRM系统有必要吗？
商机稍纵即逝，外出场景下同样应该保持对销售商机的追踪，而移动CRM管理系统能办到这一点。移动CRM具体能为企业解决哪些应用场景下的问题？我们将从移动CRM的五项功能和三个具体应用场景为您说明。 移动端CRM支持功能 得益于SaaS架构，大多数PC端的CRM系统功能都能在手机上进行访问，相当于随身携带 ......
利用地面控制点实现倾斜摄影三维模型数据的几何坐标纠正技术方法分析
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，... ......
【大语言模型基础】60行Numpy教你实现GPT-原理与代码详解
写在前面 本文主要是对博客 https://jaykmody.com/blog/gpt-from-scratch/ 的精简整理，并加入了自己的理解。 中文翻译：https://jiqihumanr.github.io/2023/04/13/gpt-from-scratch/#circle=on 项目 ......
R语言软件套保期限GARCH VAR模型对沪深300金融数据可视化分析
全文链接:https://tecdat.cn/?p=34670 原文出处：拓端数据部落公众号 金融市场的波动性一直是投资者和决策者关注的焦点之一。为了应对市场波动的风险，套保成为了一种重要的金融手段。在这个背景下，使用R语言软件中的GARCH VAR模型对沪深300金融数据进行分析，可以帮助我们更好 ......
R语言估计多元标记的潜过程混合效应模型（lcmm）分析心理测试的认知过程|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=24172 最近我们被客户要求撰写关于潜过程混合效应模型（lcmm）的研究报告，包括一些图形和统计输出。 每个动态现象都可以用一个潜过程（Λ(t)）来表征，这个潜过程在连续的时间t中演化。有时，这个潜过程是通过几个标志来衡量的，因此潜过程是它们的共同 ......
《软件需求开发最佳实践：基于模型驱动的需求开发过程》笔记三
在阅读《软件需求开发最佳实践：基于模型驱动的需求开发过程》的七到最后一章后，我对基于模型驱动的需求开发过程有了更深入的理解和掌握。这些章节详细介绍了需求工程的实践案例、团队协作和沟通技巧，以及持续改进和评估等方面的内容，为我提供了更全面的指导和启示。 在实践案例方面，书中通过多个真实的案例分析了需求 ......
《软件需求开发最佳实践：基于模型驱动的需求开发过程》笔记二
在阅读《软件需求开发最佳实践：基于模型驱动的需求开发过程》的四到六后，我对基于模型驱动的需求开发过程有了更深入的理解和掌握。这些章节详细介绍了需求工程的实践案例、团队协作和沟通技巧，以及持续改进和评估等方面的内容，为我提供了更全面的指导和启示。 在实践案例方面，书中通过多个真实的案例分析了需求开发过 ......
《软件需求开发最佳实践：基于模型驱动的需求开发过程》笔记一
在阅读《软件需求开发最佳实践：基于模型驱动的需求开发过程》的一到三章后，我对基于模型驱动的需求开发过程有了更深入的理解和掌握。这些章节详细介绍了需求工程的实践案例、团队协作和沟通技巧，以及持续改进和评估等方面的内容，为我提供了更全面的指导和启示。 在实践案例方面，书中通过多个真实的案例分析了需求开发 ......
2023最新中级难度Objective-C面试题,包含答案。刷题必备！记录一下。
好记性不如烂笔头 内容来自 面试宝典-中级难度Objective-C面试题合集 问: 请解释一下Objective-C中的属性（property）和实例变量（instance variable）之间的关系。 在Objective-C中，属性（property）和实例变量（instance varia ......
2023最新初级难度Objective-C面试题,包含答案。刷题必备！记录一下。
好记性不如烂笔头 内容来自 面试宝典-初级难度Objective-C面试题合集 问: Objective-C和C++有什么区别？ Objective-C 和 C++ 都是编程语言，它们都是从 C 语言演化而来的，并且都支持面向对象的特性。然而，尽管它们有共同之处，但两者在设计和使用上还是存在一些显著 ......
BERT模型
BERT模型介绍 BERT模型的全称是：BidirectionalEncoder Representations from Transformer。从名字中可以看出，BERT模型的目标是利用大规模无标注语料训练、获得文本的包含丰富语义信息的Representation，即：文本的语义表示，然后将文本 ......
fasttext训练和kenlm_ppl语言模型训练
kenlm： https://github.com/mattzheng/py-kenlm-model https://github.com/kpu/kenlm fasttext： https://github.com/facebookresearch/fastText/tree/master ......
2023最新中级难度Ruby面试题,包含答案。刷题必备！记录一下。
好记性不如烂笔头 内容来自 面试宝典-中级难度Ruby面试题合集 问: 请解释一下Ruby中的方法可见性修饰符有哪些，分别代表什么含义？ 在Ruby中，方法可见性修饰符用于定义一个方法或变量在类和子类中的可见性和可访问性。这些修饰符可以控制其他代码对它们的访问权限。以下是Ruby中主要的方法可见性修 ......
2023最新高级难度Ruby面试题,包含答案。刷题必备！记录一下。
好记性不如烂笔头 内容来自 面试宝典-高级难度Ruby面试题合集 问: 在Ruby中，如何使用C API来扩展Ruby的功能？请举例说明。 在Ruby中，可以通过C API来扩展Ruby的功能。使用C API编写Ruby扩展可以实现高性能的代码，并且允许你利用C语言的强大功能和灵活性。 以下是一个简 ......
PMP塔克曼阶梯模型
塔克曼阶梯模型 布鲁斯·塔克曼(Bruce Tuckman)的团队发展阶段（Stages of Team Development）模型可以被用来辨识团队构建与发展的关键性因素，并对团队的历史发展给以解释。 团队发展的五个阶段是：组建期（Forming）、激荡期（Storming）、规范期（Normi ......
倾斜摄影三维模型数据在行业应用分析
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，... ......
基于pytorch写一个三层神经网络，训练数据并导出模型
import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim # 定义三层神经网络 class ThreeLayerNN(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size1, ......
大模型涉及到的比较经典的论文
大模型涉及到的比较经典的论文： 2014 Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate - This paper introduces an attention mechanism in RNNs to i ......
大模型的评测
https://hf-mirror.com/spaces/HuggingFaceH4/open_llm_leaderboard How it works 📈 We evaluate models on 7 key benchmarks using the Eleuther AI Language ......
ml.net例子笔记8-生成式AI-大模型LLM
生成式AI 生成式AI是指能够通过学习数据和语言，生成新的、在某种程度上相似的输出，这种技术由深度学习特别是神经网络的快速发展推动。 一、数据：AI的燃料 首先，要理解生成式AI，我们必须了解它的基础——数据。数据是AI的燃料，没有数据，AI就无法运行。 在生成式AI中，我们需要大量的高质量数据进行 ......