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顶层 必要性 模型 场景

高斯混合模型:GMM和期望最大化算法的理论和代码实现

高斯混合模型(gmm)是将数据表示为高斯(正态)分布的混合的统计模型。这些模型可用于识别数据集中的组，并捕获数据分布的复杂、多模态结构。 gmm可用于各种机器学习应用，包括聚类、密度估计和模式识别。 在本文中，将首先探讨混合模型，重点是高斯混合模型及其基本原理。然后将研究如何使用一种称为期望最大化( ......
算法 模型 理论 代码 GMM

Spring循环依赖场景分析

循环依赖概述 在Spring中，当实例化完成之后，要开始进行初始化赋值操作，但是赋值的时候，值的类型有可能是引入类型，需要从Spring容器中获取具体的某个对象来完成赋值操作，而此时，需要引入的对象可能被创建了，也可能没被创建，如果被创建了，那么直接获取即可，如果没有被创建，在整个初始化过程中就会涉 ......
场景 Spring

Angular Input 注解在 Spartacus 项目开发中的实际应用场景一例

@Input() 装饰器是 Angular 中用于在组件中接收父组件传递的数据的一种方式。它的作用是将一个属性标记为输入属性，使得父组件可以将数据绑定到子组件的这些属性上。这样，父子组件之间就可以实现双向数据传递，实现更灵活的组件通信。 下面是一个实际的例子： SearchBoxComponent ......
项目开发 注解 Spartacus 场景 实际

RabbitMQ work模型

默认情况下，MQ队列如果绑定了多个消费者，那么队列在投递消息时就是轮询，一人投递一个（并且一条消息只能投递给监听该队列的某一个消费者） 在一个MQ队列上绑定多个消费者的目的是加快队列中消息的处理效率，防止队列中消息的堆积问题。 注：要在消费者的 application.yml 文件中加上这个配置 ......
RabbitMQ 模型 work

02-简单的C/S阻塞模型

C/S阻塞模型是指客户端/服务器阻塞模型，它描述了一种基于阻塞的网络通信方式。在阻塞模型中，客户端发送请求给服务器，并等待服务器的响应。在等待服务器响应的过程中，客户端的操作会被阻塞，直到服务器响应返回或超时。 服务器 服务器基本流程如下： 启动网络库 创建服务器Socket 绑定服务器地址和端口号 ......
模型 02

基于DigiThread的仿真模型调参功能

仿真模型调参是指通过调整模型内部的参数值，使仿真模型的输出更符合实际系统的行为或者预期结果的过程。 仿真过程中，往往需要频繁对模型参数进行调整，通过观察不同参数下系统整体的运行情况，实现系统的性能、可靠性和效率的优化。在进行模型调参时，需要注意选择合适的调参方法和调参参数。不同的仿真模型可能需要采用 ......
DigiThread 模型 功能

钓鱼邮件演练：多种钓鱼场景及应对策略

在当今数字化年代，网络垂钓进犯已成为一种常见的安全要挟。为了进步职工对垂钓邮件的辨认才能和防备认识，企业通常会进行垂钓邮件演练。本文将具体剖析多种垂钓演练场景，包含仿冒邮件、链接垂钓邮件和BEC垂钓邮件（商务欺诈）等，协助咱们深化了解网络保安措施。 一、仿冒邮件 定义与意图 仿冒邮件是一种常见的垂钓 ......
场景 多种 策略 邮件

选择正确的DC电源模块的重要性

选择正确的DC电源模块的重要性 选择正确的BOSHIDA DC电源模块非常重要，因为： 1. 保障设备安全：电源模块的选择直接影响到设备的稳定性和可靠性。选择错误的电源模块可能会导致设备损坏甚至危及人身安全。 2. 提高设备性能：选择适合的电源模块可以提高设备的效率和性能，保证设备正常运行。 3. ......
电源模块 重要性 模块 电源

ENTROFORMER: A TRANSFORMER-BASED ENTROPY MODEL基于transformer的熵模型

目录简介模型核心代码性能实验 简介 \(\quad\)由于cnn在捕获全局依赖关系方面效率低，因此该文章提出了基于tansformer的熵模型——Entoformer；并针对图像压缩进行了top-k self-attention和a diamond relative position encodin ......
TRANSFORMER-BASED ENTROFORMER TRANSFORMER transformer 模型

数学建模之相关系数模型及其代码

发现新天地，欢迎访问小铬的主页(www.xiaocr.fun) 引言 本讲我们将介绍两种最为常用的相关系数：皮尔逊pearson相关系数和斯皮尔曼spearman等级相关系数。它们可用来衡量两个变量之间的相关性的大小，根据数据满足的不同条件，我们要选择不同的相关系数进行计算和分析（建模论文中最容易用 ......
数学建模 系数 模型 数学 代码

拥抱未来：大语言模型解锁平台工程的无限可能

了解大型语言模型 (LLM) 大型语言模型（LLM）是一种人工智能（AI）算法，它使用深度学习技术和海量数据集来理解、总结、生成和预测新内容。凭借合成大量信息的能力，LLM 可以提高以前需要人类专家的业务流程的效率、规模和一致性。 沃顿商学院商学教授 Ethan Mollick 表示，在早期的对照实 ......
模型 语言 工程 平台

三维模型的顶层合并构建的轻量化技术方法探讨

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，... ......
顶层 模型 方法 技术

聊聊 神经网络模型 示例程序——数字的推理预测

之前学习了解过了神经网络、CNN、RNN、Transformer的内容，但出了在魔塔上玩过demo，也没有比较深入的从示例去梳理走一遍神经网络的运行流程。从数字推测这个常用的示例走一遍主流程。 MNIST数据集 MNIST是机器学习领域 最有名的数据集之一，被应用于从简单的实验到发表的论文研究等各种 ......
神经网络 示例 模型 神经 数字

基于LSTM的股票价格预测模型【附源码】

导语 本文介绍了LSTM的相关内容和在股票价格预测上的应用。 LSTM的股票价格预测 LSTM(Long Short Term Memory)是一种 特殊的RNN类型，同其他的RNNs相比可以更加方便地学习长期依赖关系，因此有很多人试图将其应用于 时间序列的预测问题 上。 汇丰银行全球资产管理开发副 ......
源码 模型 股票 价格 LSTM

[驱动开发笔记]第28章 U-Boot顶层Makefile详解

[驱动开发笔记]第28章 U-Boot顶层Makefile详解 28.1 U-Boot工程目录分析 文件夹post的含义是上电自检(Power On Self Test)。 1. arch文件夹 存放与架构有关的文件。我们需要关注arch/arm/imx-common文件夹和arch/cpu/arm ......
顶层 Makefile 笔记 U-Boot Boot

JVM内存模型

JVM内存模型 堆： 新生代 老年代 常量池 字符串常量池 运行时常量池 虚拟机栈： 栈帧 方法区： 元空间 本地方法栈： 程序计数器： java内存结构（JMM内存模型） 主内存： 工作内存： java线程 高速缓存 操作变量时的规则： Java内存模型规定了所有的变量都存储在主内存 线程的工作内 ......
模型 内存 JVM

华为智能家居无法触发、控制场景

问题说明 一天折腾网络后，发现华为智能家居设备可以通过智慧生活 APP 控制开关，当无法触发 场景 ：定时关闭开关、人体识别开灯等功能异常。 解决 原因：在将华为 AX3 Pro ，由 PPPoE 拨号直接改成静态 IPv4 上网导致。 处理：重启路由器即可。 ......
智能家居 场景 智能

centos上安装redis、redis客户端操作、redis使用场景、通用命令

centos上安装redis # win 上装redis # 上线--》centos装了--》详细研究 # docker 装 》配置--》持久化 # 官网看看 -redis源码 》自己编译 -redis stack 》编译过后的可执行文件 -6.x版本 # 咱们刚刚下了几个软件 -redis-6.2 ......
redis 客户端 场景 命令 客户

北京大学 | Video-LLaVA视觉语言大模型：统一输入，同时处理图片和视频数据

前言 北京大学和其他机构的研究人员近期提出了一种名为Video-LLaVA的视觉语言大模型。该模型的创新之处在于能够同时处理图片和视频作为输入。在处理图片的任务中，该模型展现出了出色的性能，在多个评估榜单中名列前茅，尤其在视频方面取得了令人瞩目的成绩。这项研究的关键点在于关注如何将LLM的输入统一起 ......
Video-LLaVA 模型 同时 视觉 语言

R语言贝叶斯模型预测电影评分数据可视化分析

全文链接：https://tecdat.cn/?p=34421 原文出处：拓端数据部落公众号 本文使用R语言帮助客户进行了贝叶斯模型预测电影评分，并对数据进行了可视化和分析。文章创建了五个新的特征变量，包括电影类型、导演获奖情况、电影票房、评论数量和影评人数量等，并分析了这些变量对电影评分的影响。通 ......
模型 语言 数据 电影

马尔可夫Markov区制转移模型分析基金利率|附代码数据

全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=19611 最近我们被客户要求撰写关于马尔可夫Markov区制转移模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 过程会随着时间的推移而发展，结果会发生变化 考虑一下经济衰退和扩张。在衰退开始时，产出和就业率下降并保持较低水平，然后，产出和就业率增加。 ......
利率 模型 代码 基金 数据

【AI行业】华为云推出首个大模型混合云

华为云微信公众号发文，华为云行业高峰论坛2023在北京开幕。 会上，华为云推出业界首个大模型混合云，并发布《深度用云展望2025》白皮书及深度用云行动计划。同时，华为云提出深度用云行动倡议，并联合10+伙伴和行业组织，共同发起深度用云行动计划，计划未来三年投入1亿人民币，用于能力型伙伴建设、云原生应 ......
模型 行业

TensorFlow-深度学习预训练模型的使用方法讲解（TensorFlow-Explanation on how to use deep learning pre-trained models）

在运用深度学习模型时，掌握运用预训练模型的方法是必不可少的一步。为什么要使用与训练的模型，原因归纳如下： （1）使用大量高质量的数据（如 ImageNet 是普林斯顿大学与斯坦福大学所主导的项目）又加上设计较复杂的模型结构（如ResNet模型高达150层）设计出来的模型，准确率会大大提高。 （2）可 ......
TensorFlow TensorFlow-Explanation 使用方法 Explanation pre-trained

aws场景安装fail2ban

ACCEPTED ANSWER Amazon Linux 2023 uses Python3.9 by default, and some of the old python version feature are abolished in Python3.9, so you need to use ......
fail2ban 场景 fail2 2ban fail

聊一聊大模型

本文对大模型从原理及结构上做了简单的介绍，希望能给各位在了解大模型的路上提供一些帮助。个人经验有限，说的不对的地方还请及时提出宝贵的意见，也可以联系本人线下讨论。下期会结合我们在财富领域训练大模型的经验写一篇偏实践的文章出来。 ......
模型

FPGA入门笔记007_A——按键消抖模块设计与验证（状态机、$random、仿真模型、task语法）

实验现象： 每次按下按键0，4个LED显示状态以二进制加法格式加1。 每次按下按键1，4个LED显示状态以二进制加法格式减1。 知识点： 1、testbench中随机数发生函数$random的使用； 2、仿真模型的概念 1、按键波形分析： 按键未按，FPGA管脚检测到高电平。 按键按下，FPGA管脚 ......
语法 按键 模块 模型 状态

Node.js 单线程模型和事件循环机制

Node.js 单线程模型和事件循环机制详解 一、Node.js 单线程模型 Node.js 采用单线程事件循环的机制来处理请求。这意味着,Node.js 主线程中 JavaScript 代码的执行过程是单线程的,也就是一次只能执行一个代码块。单线程可以避免一些复杂的多线程同步问题,提高性能。 No ......
线程 模型 机制 事件 Node

训练CV模型常用的技巧

作者丨不摸鱼的小律@知乎来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/592531559 开头 最近参加一个CV比赛，看到有参赛者分享了自己训练图像识别模型时常用到的小技巧，故对其进行记录、整理，方便未来继续学习。整理了很多，它们不一定每次有用，但请记在心中，说不定未来某个任务它们 ......
模型 常用 技巧

Redis数据类型操作和应用场景

String 常用指令 # 设置 key-value 类型的值 > SET name pan # 根据 key 获得对应的 value > GET name # 判断某个 key 是否存在 > EXISTS name # 返回 key 所储存的字符串值的长度 > STRLEN name # 删除某个 ......
场景 类型 数据 Redis

三维模型重建中地面控制点刺点输入常见问题及解决方法

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，... ......
控制点 模型 常见问题 地面 常见
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