generative模型 原理 参数
2023CANN训练营第2季————Ascend C算子Tiling切分原理与实战
使用Ascend C进行昇腾AI芯片算子开发,开发者仅需要把关注点放在数据切分和计算逻辑实现上。固定shape算子切分相对简单,动态shape的算子需要如何去实现呢?本篇笔记从复习切分的基本概念出发,讲述了一种动态shape的切分方法,并编程进行了验证。 ......
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 ......
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 ......
Oracle中查看隐含参数的sql
select a.ksppinm "Parameter", a.ksppdesc "Description", b.ksppstvl "Session Value", c.ksppstvl "Instance Value" from x$ksppi a,x$ksppcv b,x$ksppsv c w ......
垃圾回收原理和算法
垃圾回收原理和算法 内存管理Java的内存管理很大程度就是:堆中对象的管理,其中包括对象空间的分配和释放对象空间的分配:使用new关键字创建对象即可对象空间的释放:将对象赋值null即可 垃圾回收过程:任何一种垃圾回收算法一般要做两件基本事情:1. 发现无用的对象2. 回收无用对象占用的内存空间垃圾 ......
DNS原理及解析过程详解
相信大家在平时工作中都离不开DNS解析,DNS解析是互联网访问的第一步,无论是使用笔记本浏览器访问网络还是打开手机APP的时候,访问网络资源的第一步必然要经过DNS解析流程。下面我们将详细的给大家讲解DNS的相关知识。 什么是DNS DNS就是域名系统,是因特网中的一项核心服务,是用于实现域名和IP ......
SpringBoot原理学习
一、IoC/DI相关 1. 如何进行依赖注入? ①依赖注入的三种方式 Ⅰ. 属性注入 /** * Field 注入/属性注入 * */ // @Resource(name = "mySQLDbServiceImpl") // @Autowired @Qualifier(value = "mySQLD ......
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 ......
Python解析命令行参数
Python解析命令行参数 获取命令行参数 在Python中命令行参数通过sys.argv传递,它是一个list类型,其中的元素为字符串。 import sys def cli_parser(): print(f"参数个数: {len(sys.argv)}") print(f"参数列表:{str(s ......
【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 ......
SpringMVC架构中Service层与Mapper层交互参数命名注意事项
Service层代码 begin、end、status为传入Mapper层getOrderSaleOp10方法的参数 GoodsSalesDTO中name、number是接收返回值的成员变量 Mapper层代码 其中#{status} #{begin} #{end}与Service传入的map参数中 ......
【Redis】一文掌握Redis原理及常见问题
Redis是基于内存数据库,操作效率高,提供丰富的数据结构(Redis底层对数据结构还做了优化),可用作数据库,缓存,消息中间件等。如今广泛用于互联网大厂,面试必考点之一,本文从数据结构,到集群,到常见问题逐步深入了解Redis,看完再也不怕面试官提问! ......
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 ......
【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 ......
【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, ......
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)。 ......
c++参数传递
值交换传参 void swap(int, int) //值传递 void swap(int*, int*) //地址传递 void swap(int&, int&) //引用传递 指针的指针传参 #include <iostream> #include <string> void find2(cha ......
Volcano 原理、源码分析(一)
0. 总结前置 1. 概述 2. Volcano 核心概念 2.1 认识 Queue、PodGroup 和 VolcanoJob 2.2. Queue、PodGroup 和 VolcanoJob 的关系 3. Volcano 调度框架概览 4. 源码分析 4.1 Action 实现在哪里? 4.2 ......
Apipost一键压测参数化功能详解
最近更新中Apipost对UI页面进行了一些调整,另外一键压测功能支持参数化!本篇文章将详细介绍这些改动! API调试页面的细节改动 在请求区填入请求参数或脚本时会有相应的标识 如在Query中填入多个参数时上方会展示数量 在预、后执行脚本中写入脚本上方会有绿色小点标识 一键压测参数化 一键压测现已 ......
MES喷码机联动:MES实时下发设备生产参数及信息,实现从上层系统控制设备输出
随着工厂数字化的不断转型,设备单机工作已逐渐无法满足工业工厂互联网信息化数字化升级需求,从上层工单拉动设备生产参数的变化以及信息输出已经成为必然趋势。 开发工具:C# WPF 数据库:sqlite3 MES喷码机联动下发工具:1.自动读取文本文件内容发送至喷码机 ,对接上层系统,如mes等。2.可以 ......
Python趣味入门11:函数作为参数以及匿名函数
Python函数本质上是一段代码的集合,扩展对于函数的高级用法,有利于更好的认识Python,函数是Python的核心。本篇扩展了函数的2个应用,一是把函数本身作为参数,二是介绍了匿名函数的应用。 ......
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 ......
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。 ......
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 ......
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 ......
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 ......
29.capability 配置参数解析与 分布式运行
目录 capability概述 capability配置 Selenium Grid简介 分布式运行 capability概述 Capabilities是WebDriver支持的标准命令之外的扩展命令(配置信息) 配置web驱动的属性,如浏览器名称、浏览器平台等。 结合Selenium Grid完成 ......