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高程 控制点 坐标 模型

python3控制结构

选择 n = 10 i = 2 if n == i: print("equal") elif n < i: print("lower") else: print("higher") 遍历 while i < n: i += 1 print(i) else: print("done") for i i ......
python3 结构 python

Python对于for循环，可以用range()来控制循环次数，写法：range(次数)

'''for循环次数 循环的是列表、集合、元组、字典、字符串，这些类型中保存了几个数据值就循环几次'''# Python对于for循环，可以用range()来控制循环次数# 写法：range(次数)name = 'Rocco' # 设置变量name为字符串类型，值为'Rocco'ps = '1234 ......
次数 range 写法 Python for

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

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

GIS坐标系与投影

GIS坐标系与投影 笛卡尔坐标系 空间直角坐标系 空间直角坐标系是指坐标原点位于参考椭球的中心，Z轴指向参考椭球的北极，X轴指向起始子午面与赤道的交点， Y轴位于赤道面与X轴成90度夹角，并指向东， 形成右手系。 空间直角坐标系有右手系和左手系的区分: 右手系 右手系有两种表示方法， 第一种是利用三 ......
坐标系 坐标 GIS

根据两点坐标和半径返回圆点坐标

GetCircleCenter(x1,y1,x2,y2,r){ let c1 = (x2 * x2 - x1 * x1 + y2 * y2 - y1 * y1) / (2 * (x2 - x1)); let c2 = (y2 - y1) / (x2 - x1); let A = c2 * c2 + ......
坐标 圆点 半径

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

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

GS | 佛罗里达大学Salvador报告：数量遗传和育种中的混合模型

本报告来自佛罗里达大学Salvador A. Gezanboshi博士。Salvador是一位拥有20多年经验的育种家/数量遗传学家，在育种、统计分析和遗传改良咨询方面有着丰富的经验。同时，他也是VSN的国际顾问，没错，就是那个开发了大名鼎鼎的ASReml的VSN。在大学或研究机构任职期间，他主要集 ......
Salvador 模型 数量 报告 大学

浦语书生大模型实战训练营01笔记

大模型总的发展趋势：单一模型处理单一任务到一个模型解决多个任务 书生.浦语大模型开源历程：internLM大模型发布-》全面商业、开源支持8k语境全链路开源体系》多模态预训练语料库开源发布-》1.1版本迭代升级，开源智能体框架支持语言模型到智能体升级转换-》增强版发布开源工具全线升级 书生.浦语大模 ......
训练营 书生 实战 模型 笔记

R语言分布滞后非线性模型（DLNM）研究发病率，死亡率和空气污染示例|附代码数据

全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=21317 最近我们被客户要求撰写关于分布滞后非线性模型（DLNM）的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文提供了运行分布滞后非线性模型的示例，同时描述了预测变量和结果之间的非线性和滞后效应，这种相互关系被定义为暴露-滞后-反应关联 数据集包含 ......
非线性 空气污染 死亡率 发病率 示例

什么是大语言模型的“幻觉”

使用ChatGPT的朋友应该遇到过这样的情况，模型有时候会答非所问甚至自相矛盾，这种情况被成为大语言模型的“幻觉”，即在处理和生成文本时出现的一些特定的错误或误解。这些幻觉可能源于模型对现实世界的理解不足、数据训练的偏差、或者算法本身的局限性。 出现幻觉的原因有几个方面： 1、数据训练偏差 LLM通 ......
幻觉 模型 语言

多模态大模型少样本自适应综述

前言 在医学成像和遥感等一些细粒度领域，多模态基础模型的性能往往不尽人意。因此，许多研究者开始探索这些模型的少样本适应方法，逐渐衍生出三种主要技术途径：1）基于提示的方法；2）基于适配器的方法；3）基于外部知识的方法。尽管如此，这一迅速发展的领域产生了大量结果，但尚无全面的综述来系统地整理研究进展。 ......
模态 样本 模型

大模型RAG之向量检索技术-结合LSTM模型编码

本文将介绍两种编码方式，一种直接采用bert进行编码query与待匹配数据；另一种将待匹配数据构造成key-value的形式，key表示从每个待匹配数据的概念或者抽象描述，value是对应的待匹配数据，将query和key进行编码，lstm从过query查询到key之后，就可以获取对应的value ......
模型 向量 编码 技术 LSTM

Matlab plot画图 坐标字体、字号、范围、间隔等的设置

坐标轴显示间隔设置： x = (1:50); y = sin(x); plot(x,y,'-r*'); xlabel('x name');% x轴名称 ylabel('y name'); legend('xxx'); %线条注释,多条的话:legend('xxx','xxx2','xxx3'） xl ......
坐标 字号 字体 范围 Matlab

PV视角之3D检测模型Sparse4D系列

在自动驾驶视觉感知系统中，为了获得环绕车辆范围的感知结果，通常需要融合多摄像头的感知结果。比较早期的感知架构中，通常采用后融合的范式，即先获得每个摄像头的感知结果，再进行结果层面的融合。后融合范式主要的问题在于难以处理跨摄像头的目标（如大卡车），同时后处理的负担也比较大。而目前更加主流的感知架构则是 ......
视角 Sparse4D 模型 Sparse4 Sparse

什么是大模型RAG?RAG与funtionCalling的区别是什么？

大模型的RAG（Retrieval-Augmented Generation）与Function Calling都是用于增强大型语言模型（如GPT）的技术，但它们的工作原理和应用场景有所不同。 Retrieval-Augmented Generation (RAG): 原理：RAG结合了信息检索和文 ......
funtionCalling RAG 模型

通过手柄实现控制机械臂运动

实验前期准备 1.通讯方式 机械臂网口连接NX开发板网口，将手柄的接收器插到开发板的接口上 ，配置好NX的基础功能，之后替换catkin功能包 将U盘导入的catkin功能包解压，删除原有的catkin文件，将解压后的catkin文件粘贴到home目录下，粘贴完成后输入编译指令，注意解压后的catk ......
手柄 机械

模型类序列化器

1 原来用的Serilizer跟表模型没有直接联系， 模型类序列化器ModelSerilizer，跟表模型有对应关系 2 使用 class BookModelSerializer(serializers.ModelSerializer): class Meta: model=表模型 # 跟哪个表模型 ......
序列 模型

初探 Linux Cgroups：资源控制的奇妙世界

Cgroups 是 linux 内核提供的功能，由于牵涉的概念比较多，所以不太容易理解。本文试图通过简单的描述和 Demo 帮助大家理解 Cgroups 。 如果你对云原生技术充满好奇，想要深入了解更多相关的文章和资讯，欢迎关注微信公众号。 搜索公众号【探索云原生】即可订阅 1. 什么是 Cgrou ......
Cgroups 资源 世界 Linux

【略读论文|大模型相关】Zero-Shot Relational Learning on Temporal Knowledge Graphs with Large Language Models

时间：2023 学校：慕尼黑大学 创新点： 1.据我们所知，这是第一个试图在TKGF背景下研究零射击关系学习的工作。 2.我们设计了一种基于llm的方法zrLLM，并设法在零射击关系推理中增强各种基于嵌入的TKGF模型。 3.实验结果表明，zrLLM有助于大大提高所有考虑的TKGF模型对包含未见零射 ......
Relational Zero-Shot Knowledge Learning Language

NetCore 版本控制

第一步：创建版本枚举类 /// <summary> /// Api版本枚举类 /// </summary> public enum ApiVersions { /// <summary> /// 版本V1 /// </summary> V1 = 1, /// <summary> /// 版本V2 / ......
NetCore 版本

星型模型&雪花模型

数据集市（Data Mart）也有称ADS（Application Data Store），数据集市将主题层和基础层的数据按照各业务的实际需求进行聚合，形成宽表或数据立方体（Cube），可直接供业务部门和数据分析团队使用。 数据集市中主要存在的是事实表（fact）和维度表（dimension）。 事 ......
模型 雪花 amp

R语言GARCH族模型：正态分布、t、GED分布EGARCH、TGARCH的VaR分析股票指数|附代码数据

全文链接：http://tecdat.cn/?p=31023 最近我们被客户要求撰写关于GARCH族模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 如何构建合适的模型以恰当的方法对风险进行测量是当前金融研究领域的一个热门话题 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）。 VaR方法作为当 ......
正态分布 模型 指数 语言 代码

Java流程控制-顺序结构

顺序结构 JAVA的基本结构就是顺序结构，除非特别指明指明，否则就按照顺序一句一句执行。 顺序结构是最简单的算法结构。 语句与语句之间，框与框之间是按从上到下的顺序进行的，它是由若干个依次执行的处理步骤组成的，它是任何一个算发都离不开的一种基本算法结构。 package com.wang.struc ......
顺序 流程 结构 Java

Java流程控制-选择结构

选择结构 if单选择结构 if双选择结构 if多选择结构 嵌套的if结构 switch多选择结构 if单选择结构 我们很多时候需要去判断一个东西是否可行，然后我们才去执行，这样一个过程在程序中用if语句来表示。 语法 if(布尔表达式){ //如果布尔表达式为true将执行的语句} package ......
流程 结构 Java

【计算机网络】5.网络层：控制平面

1 路由选择算法 路由：按照某种指标(传输延迟,所经过的站点数目等)找到一条从源节点到目标节点的较好路径 以网络为单位进行路由（路由信息通告+路由计算） 一个网络使用的节点地址前缀相同，且物理上聚集 路由：计算一个网络到另一个网络的路径 路由选择算法（routing algorithm）：网络层软件 ......
计算机网络 平面 网络

AI_NLP以及SAM的理解-分割模型

机器学习 一般机器学习分为有监督学习，无监督学习和强化学习 无监督学习 Unsupervised Learning Self-Supervised Learning，又称为自监督学习 -Self-Supervised Learning 的核心思想 Masked Autoencoders Are Sc ......
模型 AI_NLP NLP SAM AI
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