eventuate源码 模型 领域
LangChain调用本地模型
学习LangChain参考 https://python.langchain.com.cn/docs/get_started/quickstart 调用本地下载的模型参考 https://blog.csdn.net/qq_43692950/article/details/131743987 在Jup ......
从Hugging Face下载模型到本地并调用
不同的模型需要的显存不同，下载前先查一下自己GPU能支持什么模型 1. 用如下脚本可以下载HuggingFace上的各种模型， 网址 https://huggingface.co/models download.py #coding=gbk import time from huggingface_ ......
一键自动修改和翻新OC源码，解决苹果审核4.3和马甲问题
ipaguard 自动修改/翻新/混淆/OC/iOS代码，自动替换类名，方法名 由来 网上有很多关于如何混淆iOS源码的方法，但是都不够智能，生成的方法类名要么千奇百怪，要么aaaabbbxxx这种完全毫无意义的名称，要么只能修改单个文件，多个文件根本无法关联，我就想有什么方法可以像真人一样去修 ......
他山之石，可以攻玉｜银行业数据中心数字化转型之模型篇 04（完结）
导语： 银行业数据中心数字化转型是一项系统性工程既涉及管理层面转型——包括数字化转型战略、基础架构和技术架构转型、技术创新和知识体系转型，又涉及执行层面转型——包括人员管理（P）、流程管理（P）、技术管理（T）、资源管理（R）等。数据中心数字化转型作为一项宏大的系统性工程，必须要依据一个模型或标 ......
【iOS源码混淆工具】iOS代码混淆工具
主要功能 Ipa Guard是一款功能强大的ipa混淆工具，不需要ios app源码，直接对ipa文件进行混淆加密。可对IOS ipa 文件的代码，代码库，资源文件等进行混淆保护。 可以根据设置对函数名、变量名、类名等关键代码进行重命名和混淆处理，降低代码的可读性，增加ipa破解反编译难度。可以对图 ......
OSI七层模型
physical layer 物理层data link layer 数据链路层network layer 网络层transport layer 传输层session layer 会话层presentation layer 表示层application layer 应用层——————————————— ......
11月推荐阅读的12篇大语言模型相关论文
现在已经是12月了，距离2024年只有一个月了，本文总结了11月的一些比较不错的大语言模型相关论文 https://avoid.overfit.cn/post/ca7d20ae68dd4f54a69d7d2d5df51e8d ......
倾斜摄影三维模型的根节点合并的优势分析
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，... ......
香港TVB官方APP源码
<?php$id = $_GET['id']; // 从请求参数中获取 id 的值$type = $_GET['type']; // 从请求参数中获取 type 的值 if ($id 'A' || $id 'C') { $profile = ($type 'ao') ? 'ao' : 'hd'; / ......
Flask源码分析系列之一
Flask源码分析我打算写一个系列，这篇文章先讲讲Flask下开启服务的过程。 众所周知，Flask开启服务有两种方式，在v1.0之前只能通过Flask类提供的run()来开启服务，在v1.0之后Flask官方增加了通过命令方式来开启服务，即 flask main:app --host=0.0.0. ......
ARIMA模型，ARIMAX模型预测冰淇淋消费时间序列数据|附代码数据
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=22511 最近我们被客户要求撰写关于ARIMAX的研究报告，包括一些图形和统计输出。 标准的ARIMA（移动平均自回归模型）模型允许只根据预测变量的过去值进行预测 。 该模型假定一个变量的未来的值线性地取决于其过去的值，以及过去（随机）影响的值 ......
Netty源码学习7——netty是如何发送数据的
零丶引入 系列文章目录和关于我 经过《Netty源码学习4——服务端是处理新连接的&netty的reactor模式和《Netty源码学习5——服务端是如何读取数据的》，我们了解了netty服务端是如何建立连接，读取客户端数据的，通过《Netty源码学习6——netty编码解码器&粘包半包问题的解决》 ......
linux中make编译源码包失败
报错如下，gcc版本太低 ^ server.c:5346:31: 错误：‘struct redisServer’没有名为‘server_cpulist’的成员 redisSetCpuAffinity(server.server_cpulist); ^ server.c: 在函数‘hasActiveC ......
CentOS中安装redis源码包
下载地址 # 将redis压缩包上传到服务器/home/software，并解压 tar -zxvf redis-6.0.6.tar.gz # 安装gcc yum install gcc-c++ -y # 查看版本 gcc -v # 进入解压目录 # 编译 make # 安装（默认安装到/usr/l ......
BAAI、北大&港中文团队提出 SegVol：通用且可交互的医学体素分割模型
前言 上周，北京智源人工智能研究院（BAAI）、北京大学和香港中文大学的研究团队开源了SegVol 医学通用分割模型。与过去一些很棒的 Medical SAM 工作不同，SegVol 是第一个能够同时支持 box，point 和 text prompt 进行任意尺寸原分辨率的 3D 体素分割模型。作 ......
聊聊 神经网络模型 预训练生成超参数实现
概述 在上一篇博客中，已经阐述了预训练过程中，神经网络中超参数的计算逻辑，本文，从程序实现的角度，将数学计算转换为程序代码，最终生成超参数文件；并将替换 聊聊 神经网络模型 示例程序——数字的推理预测 中已训练好的超参数文件，推理预测数字，最终比对下两者的精确度。 神经网络层实现 首先，根据神经网络 ......
基于FPGA的数字时钟设计与实现（含源码）
随着数字电子技术的不断发展，基于FPGA（现场可编程门阵列）的数字时钟设计方案逐渐成为了一种流行的选择。本篇博客将详细介绍如何利用FPGA实现一个简单的数字时钟，涉及到分频器、数码管驱动、时分秒计数、三八译码器和扫描数码管等模块。 1. 系统设计概述 在本设计中，我们将使用FPGA来实现一个基本的数 ......
HashMap超详细源码解析
原文链接：HashMap和HashSet源码解析 1、HashMap概念 HashMap实现了Map接口，是一种使用键值对存储数据的数据结构。 HashMap允许null作为键和值。 HashMap不保证元素的顺序，特别是不保证顺序恒定。 HashMap是基于哈希表实现的数据结构，具有快速的插入、删 ......
什么是电商领域的 drop sale
"Drop sale" 是电商领域的一种销售策略，通常指的是在特定时间点、短暂时间内发布限量商品，以抢购的形式进行销售。这种销售模式旨在通过短时间内的高度紧张和竞争，刺激消费者的购买欲望，从而达到快速销售产品的目的。 在Drop sale中，商品的数量有限，往往比较稀缺，因此消费者需要迅速采取行动， ......
DVWA平台搭建遇到的问题-显示php源码
转发至https://wenku.baidu.com/view/16d974d907a1b0717fd5360cba1aa81144318f0c.html?_wkts_=1701506841007，超级好用，有效。 1、 打开phpstudy 2、 在浏览器中输入http://127.0.0.1/D ......
【涨薪技术】0到1学会性能测试 —— 分类及应用领域
【涨薪技术】0到1学会性能测试 —— 分类及应用领域 上一次推文我们分享了性能测试相关的专业术语，今天我们来看下性能测试的分类及应用领域!后续文章都会系统分享干货，带大家从0到1学会性能测试~ 性能测试划分 01、负载测试 负载测试是指服务器最大负载能力； 02、压力测试 压力测试是指在一定压力情况 ......
聊聊 神经网络模型 传播计算逻辑
概述 预训练过程就是在不断地更新权重超参数与偏置超参数，最后选择合适的超参数，生成超参数文件。上一篇博客 是使用已有的预训练超参数文件，要训练自己的超参数，需要对神经网络层中前向传播与反向传播计算熟悉，了解计算逻辑，才能不断地更新选择合适的超参数。 神经网络计算详解 整个神经网络的层数是4层，从顺序 ......
模型部署的一些问题及其解决方案
# 1. 显示<PIL.Image.Image image mode=RGB size=512x512 at 0x7A12021134C0>图片 并保存 得到一个<PIL.Image.Image image mode=RGB size=512x512 at 0x7A12021134C0>的Image ......
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( ......
Vue源码学习(十七):实现computed计算属性
好家伙，本章我们尝试实现computed属性 0.完整代码已开源 https://github.com/Fattiger4399/analytic-vue.git 1.分析 1.1computed的常见使用方法 1. 计算依赖数据：当某个数据发生变化时，computed属性可以自动更新，并返回计算结 ......
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 ......
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 ......
linux源码趣读总结
总结 linux源码趣读 花了半个月左右，看完了闪客的 linux 源码趣读。感觉之前上的操作系统原理课程只能给你一个模糊的印象，啊，有这个概念来着，有这个算法来着。比起从理论到实践的文字游戏，我还是更喜欢从实践讲理论的脚踏实地。从阅读 linux-0.11 源码，了解操作系统的构成。 所谓的总结就 ......
小市值选股策略代码分享（附python源码）
小市值选股策略的核心在于通过综合分析公司的基本面、行业定位、财务健康状况以及市场趋势， 来寻找那些被市场低估但具备显著成长潜力的股票，同时也要重视风险管理和投资组合的多样化。 今天来给大家分享下小市值策略代码如下： # 显式导入 BigQuant 相关 SDK 模块 from bigdatasour ......
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 ......