39 attributeerror attribute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

【五期李伟平】CCF-A(MobiCom'18 Session EdgeTech'18)A Game-Theoretic Approach to Multi-Objective Resource Sharing and Allocation in Mobile Edge Clouds

Zafari, Faheem , et al. "A Game-Theoretic Approach to Multi-Objective Resource Sharing and Allocation in Mobile Edge Clouds." (2018). 为了缓解移动边缘计算中资源稀缺问 ......

SciTech-Github-解决git push时的 Error: hasDotgit: contains '.git'

AbaelsMacBookPro:pelican abaelhe$ git push Enumerating objects: 6872, done. Counting objects: 100% (6872/6872), done. Delta compression using up to 8 ......

两个Mysql唯一索引的交换: 避免重复索引 Duplicate entry '3' for key 'priority_UNIQUE'

需求 我做了一个排行榜,但是主键是pid,不是排名,排名作为唯一索引,两个人排名交换,只需要交换 排名唯一索引值即可. 但是直接单独更新 提示错误: Duplicate entry '3' for key 'priority_UNIQUE' 方法 本来希望可以在一条SQL语句中交换两个唯一索引值,但 ......
索引 39 priority_UNIQUE Duplicate priority

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

装载数据时报错:Failed to execute spark task, with exception 'org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException(Failed to create spark client.)'

错误还原 hive (edu)> insert into huanhuan values(1,'haoge'); Query ID = root_20240110071417_fe1517ad-3607-41f4-bdcf-d00b98ac443e Total jobs = 1 Launching ......

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

SciTech-Math-AdvancedAlgebra- Cramer' Rule (Gabriel Cramer (1704–1752)) + Gauss-Jordan Method

2.2: Systems of Linear Equations and the Gauss-Jordan Method Learning Objectives In this section you will learn to Represent a system of linear equati ......

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 ......

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

ubuntu 18.04.6 编译内核kernel提示 Can't find default configuration "arch/x86/configs/socfpga_deconfig"!

输入make socfpga_defconfig 的时候提示: ubuntu 18.04.6 编译内核kernel提示 Can't find default configuration "arch/x86/configs/socfpga_deconfig"! 解决办法: export ARCH=ar ......

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

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

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

【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 ......

39. 干货系列从零用Rust编写负载均衡及代理,正则及格式替换

正则在计算机的处理中是非常的常用的一种技术,具有许多优点,使得它在文本处理和模式匹配方面非常强大和灵活,有强大的文本匹配和搜索功能,跨平台性跨语言,每种语言都有相应的实现,既简洁又高效便捷,是受欢迎的一种又相处较难的字符串处理技术。 ......
干货 正则 格式 Rust 39

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

代码随想录算法训练营第二十七天 | 39. 组合总和,40.组合总和II,131.分割回文串

一、39. 组合总和 题目链接: LeetCode 39. 组合总和 学习前: 思路: 无 学习后: 思路: 需要额外定义的成员变量: private List<List<Integer>> res; private List<Integer> list; 调用函数: List<List<Integ ......
总和 随想录 回文 训练营 随想

seata 1.8.0 can not get cluster name in registry config 'service.vgroupMapping.default_tx_group', please make sure registry config correct

* [调式源码解决 seata 报错 can not get cluster name 问题 - 掘金](https://juejin.cn/post/7203377276557885498) seata: enabled: true application-id: ${spring.applica ......

linux系统命令技巧ps -ef | grep main | grep -v grep | awk '{print $2}' | xargs --no-run-if-empty kill -9

说明这个命令 ps -ef | grep main | grep -v grep | awk '{print $2}'获取的结果为空,填入xargs参数的值也为空,因此报错。我们可以在 ps -ef | grep main | grep -v grep | awk '{print $2}' | xa ......
grep no-run-if-empty 命令 技巧 系统

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

oneforall配置环境,报错cannot import name 'sre_parse' from 're' 解决方法

高版本python中re模块没有了sre_parse模块, 可以修改python中的exrex.py 代码,直接导入sre_parse模块 ......
39 oneforall sre_parse 环境 方法

seata-server-1.8.0 | Could not resolve placeholder 'console.user.username' in value "${console.user.username}"  | "${seata.security.secretKey}"

PS D:\gitrepo\seata-server-1.8.0\seata> * [Seata1.6.1启动报错:console.user.username\_seata could not resolve placeholder 'console.user.-CSDN博客](https://bl ......
quot username console seata user
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