526互联

顶层 必要性 模型 场景

P5 循环神经网络模型

如何构建一个神经网络来实现从x到y的映射？？？ 实现过程中的困难： 1，输入和输出对于不同的例子会有不同的长度 或许可以给每个例子一个最大长度，将不足长度的部分用0补足，但是不是最好 2，这样一个朴素的神经网络，不能共享从不同文本位置学到的特征，尤其是神经网络学到了训练集中经常出现的词汇，我们希望在 ......
神经网络 模型 神经 网络 P5

【积微成著】性能测试调优实战与探索（存储模型优化+调用链路分析）| 京东物流技术团队

一、前言 性能测试之于软件系统，是保障其业务承载能力及稳定性的关键措施。以软件系统的能力建设为主线，系统能力设计工作与性能测试工作，既有先后之顺序，亦有相互之影响。以上，在性能测试的场景决策，架构分析、流量分析、压测实施和剖解调优等主要环节中，引发对于系统能力底盘夯实和测试策略改进的诸多思考。 在性 ......
积微成著 物流技术 链路 实战 模型

燃料电池混合动力汽车的仿真模型

燃料电池混合动力汽车的仿真模型/FCV_powertrain_2010.mdl , 254814燃料电池混合动力汽车的仿真模型/slprj/sl_proj.tmw , 85 燃料电池混合动力汽车的仿真模型 ......
燃料 模型 电池 动力 汽车

P1187 3D模型

声明: 伤感了(我的估值啊啊啊啊啊啊啊啊 老规矩 先赞后看,养成好习惯! 首先确定思路: 定义一个answer来存储答案 每个区块为答案增加6×区块高度个面积 每次循环如果当前区块出现重合情况,减去上下重合的面 扫雷! AC代码 #include<bits/stdc++.h> using names ......
模型 P1187 1187

国内的开源AI模型共享网站（AI模型的GitHub）—— mindscope —— 使用git lfs方式下载模型文件基本不可行——速度太慢，几十KB/s的速度

参考前文： 国内的开源AI模型共享网站（AI模型的GitHub）—— mindscope —— 对标外网的“huggingface”，mindscope好用吗？ ......
模型 速度 mindscope 方式 文件

大模型中temperature是什么

Temperature的作用 调节随机性：Temperature控制着模型在生成每个新词时选择可能性的分布。较低的temperature使模型更倾向于选择概率最高的词，而较高的temperature增加了选择较不可能词的概率。 控制创造性：通过调整temperature，我们可以控制生成文本的创造性 ......
temperature 模型

大模型prompt与function calling的区别

大模型prompt与function calling的区别 当我们让大模型深入理解我们的想法或者给大模型加入我们自己的知识，就提前告诉给大模型，那么在openai没有放开function calling这个功能的时候，只能通过构造prompt来提示给大模型，这种方法比较比较麻烦，一是需要将promp ......
function 模型 calling prompt

文心一言大模型-function Calling的应用

"大模型的函数调用"（Large Model Function Calling）是一个涉及到在大型人工智能模型，如 GPT-4 或类似的高级深度学习模型中使用函数调用的概念。在这种情况下，函数调用可以有两种含义： 内部函数调用： 这指的是大型模型在其内部运行时执行的函数调用。这些函数调用是模型的一部 ......
文心 function 模型 Calling

盒子模型

一、盒子模型概述 什么叫盒子模型 盒子模型是将页面中的所有元素都视为一个个盒子的概念； 盒子包含了宽度、高度、边框、外边距和内边距等属性； <div>标记 <div>标记是一个区块容器标记，可以容纳各种各样的元素； 二、盒子模型的属性 宽高 宽度（width）和高度（height） 边框 样式：bo ......
盒子 模型

国内的开源AI模型共享网站（AI模型的GitHub）—— mindscope —— 对标外网的“huggingface”，mindscope好用吗？

搞AI的应该都是知道huggingface是啥的，这里不过多介绍，简单的来说就是AI模型的Github，之所以这么说是因为计算机的项目往往都是代码文件，所有计算机项目的Github只需要上传项目的代码文件即可，而AI项目则与传统的计算机project不同，是在代码文件之外还需要有有神经网络的模型文件 ......
mindscope 模型 huggingface GitHub 网站

保护个人隐私：电脑软件分身的重要性

保护个人隐私：电脑软件分身的重要性 在数字化时代，个人隐私保护成为了一个日益重要的议题。随着科技的进步和互联网的普及，我们的个人信息越来越容易受到侵犯。因此，保护个人隐私变得至关重要。在这方面，电脑软件分身技术的出现给我们提供了一种有力的解决方案。 什么是电脑软件分身呢？简单来说，它是一种将用户的真 ......
电脑软件 重要性 隐私 电脑 个人

10.基于模型的测试方法 Model-based Testing

Model-based Testing 介绍 Model-based Testing is an application of model-based design for designing and optionally also executing artifacts to perform so ......
Model-based 模型 Testing 方法 Model

06.黑盒测试方法论 - 场景法

场景法概述 场景法就是模拟用户操作软件时的场景，主要用于测试系统的业务流程 基本流：按照正确的业务流程来实现的一条操作路径 备选流：导致程序出现错误的操作流程 场景法用例设计步骤 根据需求规格说明，画出功能模块流程图； 根据流程图，描述出程序的基本流及备选流； 根据基本流和备选流生成不同的场景，构造 ......
方法论 场景 方法 06

UE4中在ui和场景中播放视频

此处播放没有声音【只有纹理】 ......
场景 视频 UE4 UE

模型初始化和激活函数

简介 在深度学习中，由于层的叠加会出现梯度爆炸和梯度消失两种情况，需要我们去解决 合理的权重初始化和激活函数 ......
函数 激活 模型

安卓中ViewPager组件的使用场景与优劣分析

在Android应用开发中，ViewPager是一个非常重要的UI组件，它允许用户通过左右滑动的方式切换不同的页面视图。同时，ViewPager在Android开发中是一种常用的视图容器，主要用于在应用程序中实现滑动视图的效果。它通常用于分页展示内容，如图片轮播、标签切换等。 ......
优劣 组件 ViewPager 场景

评价机器学习模型的思路

这个标题不够严谨，不同业务领域下的模型，没有可比性。因此，应当增加一定的限定条件，才能对机器学习的模型进行比较。 当前可行的限定条件，如下： 模型 模型结构 参数的数量 训练算法 训练时长 数据 训练数据集 验证数据集 数据质量 基础平台 训练平台 硬件 软件 运行平台 硬件 软件 在给定上述条件时 ......
模型 思路 机器

【原创】一款AI Agent浏览器插件，让你在任意页面、任意地方使用大模型能力

介绍 赐我白日梦AI Agent，一款可以让你在任意浏览器页面使用大语言模型的插件神器。 视频讲解 https://www.bilibili.com/video/BV17T4y1W7YP/?vd_source=ff5ff1551c3f08b3759567d6405cf747 核心功能 曜夜黑主题UI ......
插件 模型 浏览器 能力 页面

盒子模型

目录网页布局的本质盒子模型（Box Model）组成边框（border）边框的使用边框的合写分写表格的细线边框边框会影响盒子实际大小内边距（padding）合写属性分写属性内边距会影响盒子实际大小内边距对盒子大小的影响解决方案外边距（margin）外边距典型应用外边距合并相邻块元素垂直外边距的合并嵌 ......
盒子 模型

【玩转腾讯混元大模型】怎么说?我用混元AI大模型开发了个IDEA插件

前言 halo 我是杨不易呀，在混元大模型内测阶段就已经体验了一番当时打开页面的时候灵感模块让我大吃一惊这么多角色模型真的太屌了，随后我立马进行了代码处理水平和上下文的效果结果一般般但是到如今混元大模型代码处理水平提升超过 20%，代码处理效果在实测中高于ChatGPT 6.34% HumanEva ......
模型 插件 IDEA

[软件测试] 07 黑盒 场景法 习题

提示： 篇幅较长，可以使用Ctrl+F，在页面中快速查询关键词（或者你要找的题目）并跳转到指定的位置。 关键词：黑盒测试，基于场景的测试，场景法，基本流，备选流 判断题 场景法以事件流为核心，其中事件流又包括基本流和备选流。 答案：正确 基本流可以有一条或多条。 答案：错误 基本流能单独构成场景，备 ......
软件测试 习题 场景 软件 07

【Python大数据分析课程设计】——心血管疾病数据分析和预测模型

一、选题背景 心血管疾病是全球范围内主要健康威胁之一，而通过大数据分析揭示相关模式和趋势对于疾病预防和管理至关重要。社会上心血管疾病的不断增加与现代生活方式、不良饮食和缺乏运动等因素密切相关，对健康系统和经济造成巨大负担。在技术飞速发展的今天，大数据分析为深入挖掘潜在的健康信息提供了前所未有的机会， ......
数据分析 数据 心血管 心血 模型

R语言逻辑回归模型的移动通信客户流失预测与分析

全文链接：https://tecdat.cn/?p=34723 原文出处：拓端数据部落公众号 通过对某移动通信公司客户的流失数据分析，了解客户流失规律，建立流失预警系统，为客户关系管理服务。 数据介绍 某年度随机抽取的 1000 个移动通信客户。因变量是他们来年的流失行为（0= 未流失，1=流失）。 ......
移动通信 逻辑 模型 语言 客户

空结构体的作用和使用场景

1.不占空间内存 在 Go 中，可以使用 unsafe.Sizeof 计算出一个数据类型实例需要占用的字节数。 package main import ( "fmt" "unsafe" ) func main() { fmt.Println(unsafe.Sizeof(struct{}{})) } ......
场景 作用 结构

探索大语言模型 ：首场英智未来AI沙龙精彩回顾

12月27日，英智未来主办的第一期英智AI沙龙《大语言模型创新应用与最新发展现状》在深圳南山顺利举行。本次沙龙汇集了来自IT、文娱、金融等行业的精英人士和AI爱好者，共同探讨大语言模型在各领域的创新应用及其发展趋势。 以大模型为核心的通用人工智能正在驱动新一轮智能革命的持续演进，大模型给影视、医疗等 ......
精彩回顾 首场 沙龙 模型 语言

方案：智能分析网关V4区域人数超员AI算法模型的应用场景介绍

我们将以TSINGSEE青犀智能分析网关V4为例，深入探讨区域人数超员AI算法的工作原理及其应用场景。智能分析网关v4的区域人数统计/人员超限算法是基于计算机视觉和深度学习技术，通过训练深度神经网络模型实现对视频中人数统计的任务。 ......
网关 算法 模型 场景 人数

谷歌云 | Dataflow 和 Vertex AI：可扩展高效的模型服务

如果您考虑使用 VertexAI 来训练和部署您的模型，那您选对了！数据对于机器学习至关重要，模型拥有的数据量越大，质量越高，模型的性能就会越好。在训练模型之前，数据必须经过预处理，这意味着清洗、转换和聚合数据，使其成为模型可以理解的格式。数据预处理在模型服务时也很重要，但由于实时流数据、硬件可扩展 ......
Dataflow 模型 Vertex

etcd 高可用模型

Stacked etcd 使用stacked控制平面节点，其中 etcd 节点与控制平面节点共存。 这种拓扑将控制平面和 etcd 成员耦合在同一节点上。 优点：相对使用外部 etcd 集群， 设置起来更简单，而且更易于副本管理。 缺点：如果一个节点发生故障，则 etcd 成员和控制平面实例都将丢失 ......
模型 etcd

BOSHIDA DC电源模块和AC电源模块都有各自的优点和适用场景

BOSHIDA DC电源模块和AC电源模块都有各自的优点和适用场景 DC电源模块和AC电源模块都有各自的优点和适用场景，具体选择哪种电源模块取决于实际需求和应用场景。以下是它们的一些特点和适用场景的比较： DC电源模块：1. 直流电源模块适用于需要稳定的直流电压和电流的应用，如电子设备、通信设备、自 ......
电源模块 模块 电源 场景 优点

Hugging Face 年度回顾：2023，开源大模型之年

在 2023 年，大型语言模型（Large Language Models，简称 LLMs）受到了公众的广泛关注，许多人对这些模型的本质及其功能有了基本的了解。是否开源的议题同样引起了广泛的讨论。在 Hugging Face，我们对开源模型抱有极大热情。开源模型的优势在于，它们不仅促进了研究的可复制 ......
模型 Hugging 年度 Face 2023
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