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高程 控制点 坐标 模型

R语言PLS-DA模型分析不同中医组别患者间差异指标数据可视化

全文链接 :https://tecdat.cn/?p=34809 原文出处：拓端数据部落公众号 PLS-DA (Partial Least Squares Discriminant Analysis) 是一种多变量统计分析方法，常用于处理具有多个预测变量和多个响应变量的数据。在本文中，我们帮助客户使 ......
组别 患者 模型 差异 中医

生成模型—VAE

生成模型—VAE(Variational Auto-Encoder) 为进一步了解面部反应生成模型的原理，故详细学习VAE。 Auto-encoder 感谢李宏毅老师的视频！ 自编码器是一种无监督学习的神经网络模型，可以用于数据降维、特征压缩、特征提取、数据生成等任务。其主要思想是尝试将输入数据通过 ......
模型 VAE

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

ORA-28134:对象不能有小粒度访问控制策略

oracle 数据库表创建安全策略 提示错误 declare-- 付款申请界面 (CUXAPPAYREQ.fmb)-- 表： CUX.CUX_AP_PAYMENT_REQ_ALL -- 视图： APPS.CUX_AP_PAYMENT_REQ_ALL-- 先创建表的同义词 -- create or r ......
粒度 对象 策略 28134 ORA

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

ES---控制相关性算分

function score 查询中包含四部分内容： 原始查询条件：query部分，基于这个条件搜索文档，并且基于BM25算法给文档打分，原始算分（query score) 过滤条件：filter部分，符合该条件的文档才会重新算分 算分函数：符合filter条件的文档要根据这个函数做运算，得到的函数 ......
相关性 ES

存储程序和程序控制：开发经验分享及操作过程详解

存储程序和程序控制是计算机行业中非常重要的一部分。它涉及到如何将程序和数据存储在计算机内存中，并通过程序控制来实现各种功能。本文将分享我的开发经验，并详细解释如何进行存储程序和程序控制的操作过程。 ......
程序 过程 经验

美国财团是如何控制美国教育界的 —— 哈佛史上最短任期！53岁女校长宣布辞职，博士论文被指抄袭

相关： 哈佛史上最短任期！53岁女校长宣布辞职，博士论文被指抄袭 ......
教育界 财团 任期 校长 博士

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

shader 一步一步 日记累月 ----极坐标

学习shader 就是在考察 数学知识极坐标 复习一下极坐标的点的位置是靠theta（角度）和r(距离)两个信息（二维空间） shader： // 直角坐标转极坐标方法 float2 RectToPolar(float2 uv, float2 centerUV) { uv = uv - center ......
极坐标 日记 shader

ES--地理坐标查询

所谓的地理坐标查询，其实就是根据经纬度查询，官方文档：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/geo-queries.html 常见的使用场景包括： 携程：搜索我附近的酒店 滴滴：搜索我附近的出租车 微信：搜索我 ......
坐标 地理 ES

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

16-迎战流量峰值：Kubernete 怎样控制业务的资源水位？

通过前面的学习，相信你已经见识到了 Kubernetes 的强大能力，它能帮你轻松管理大规模的容器服务，尤其是面对复杂的环境时，比如节点异常、容器异常退出等，Kubernetes 内部的 Service、Deployment 会动态地进行调整，比如增加新的副本、关联新的 Pod 等。 当然 Kube ......
峰值 水位 Kubernete 流量 业务

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

1.权限控制RBAC

官方参考地址：https://kubernetes.io/zh-cn/docs/reference/access-authn-authz/rbac/#privilege-escalation-prevention-and-bootstrapping # 看参考的目录可以看到：kubectl crea ......
权限 RBAC

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

Vue2 使用 Knova Canvas 合成图片、多个视频、音频在一个画面中并播放，自定义 video control 控制条

本文转载https://blog.csdn.net/RosaChampagne/article/details/128020428?spm=1001.2014.3001.5502的文章 安装插件 npm install vue-konva@2 konva --save 在main.js中使用 imp ......
画面 多个 音频 control Canvas

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

ECharts极坐标散点图：如何展示数据分布情况

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 ......
极坐标 ECharts 情况 数据

如何在ECharts中使用极坐标系展示数据

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 ......
极坐标 ECharts 数据

格网点坐标转栅格(极地格网渲染)

需求 要将25km的格网4326点坐标转换为栅格图层以便进行渲染查看 解决办法 首先，得明确4326坐标为地理坐标系，而25km为投影坐标单位。 所以，如果要保证分辨率为25km×25km，我们需要将地理坐标转成投影坐标系，在进行点转栅格，像元大小填25000，即可完美将点转换为栅格。 ......
栅格 极地 坐标 网点

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

koa学习中控制台报错Rethrow non-MySQL errors

控制台报错 throw err; // Rethrow non-MySQL errors ^ TypeError: Cannot read properties of undefined (reading 'query') 原因是MySQL8.0.4以前MySQL的密码认证插件是mysql_nati ......
控制台 non-MySQL Rethrow errors MySQL

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
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