generative模型 原理 参数

三维模型OSGB格式轻量化压缩必要性分析

三维模型OSGB格式轻量化压缩必要性分析 三维模型是计算机图形学和视觉效果等领域的重要应用之一。然而,由于三维模型通常包含大量的几何信息、纹理信息和其他元素,导致其占用的存储空间和计算资源非常巨大。为了提高三维模型的处理效率和性能,轻量化和压缩成为不可或缺的技术手段。 本文将从以下几个方面分析三维模 ......
必要性 模型 格式 OSGB

硬盘SMART检测参数详解[转]

一、SMART概述 要说Linux用户最不愿意看到的事情,莫过于在毫无警告的情况下发现硬盘崩溃了。诸如RAID的备份和存储技术可以在任何时候帮用户恢复数据,但为预防硬件崩溃造成数据丢失所花费的代价却是相当可观的,特别是在用户从来没有提前考虑过在这些情况下的应对措施时。 硬盘的故障一般分为两种:可预测 ......
硬盘 参数 SMART

pyinstaller常用参数

`-F, –onefile 打包一个单个文件,如果你的代码都写在一个.py文件的话,可以用这个,如果是多个.py文件就别用 -D, –onedir 打包多个文件,在dist中生成很多依赖文件,适合以框架形式编写工具代码,我个人比较推荐这样,代码易于维护 -K, –tk 在部署时包含 TCL/TK - ......
pyinstaller 常用 参数

Bert Pytorch 源码分析:五、模型架构简图 REV1

## 注意力 ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/abe43c5ca40948dfb3c195c4330b7ffa.jpeg#pic_center) ## FFN ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/9f57 ......
简图 架构 源码 模型 Pytorch

spring多数据源动态切换的实现原理及读写分离的应用

AbstractRoutingDataSource是Spring框架中的一个抽象类,可以实现多数据源的动态切换和路由,以满足复杂的业务需求和提高系统的性能、可扩展性、灵活性。 ......
数据源 原理 动态 数据 spring

【Hystrix技术指南】(6)请求合并机制原理分析

[推荐超值课程:点击获取](https://www.sanzhishu.top/) # [每日一句] > **也许你度过了很糟糕的一天,但这并不代表你会因此度过糟糕的一生。** # [背景介绍] * **分布式系统的规模和复杂度不断增加,随着而来的是对分布式系统可用性的要求越来越高。在各种高可用设计 ......
技术指南 原理 机制 Hystrix 指南

$.ajax,将参数dataType的值设为json的作用

var response = await $.ajax({type: 'POST',url: url,data: null,contentType: "application/json;charset=UTF-8",dataType: "json"}) 如果后台返回的数据是JSON字符串 设置了da ......
dataType 作用 参数 ajax json

12-ribben-负载均衡原理-none

当ribben和eureka 放一起看待的时候 ribben的作用: 利用注解@LoadBalanced给restTemplate添加拦截器-LoadBalancerInterceptor 拦截器中通过 LoadBalancerClient 客户端对服务名称进行替换 LoadBalancerClie ......
原理 ribben none 12

编译原理小测知识点

# 第一次 1. Haskell属于声明式语言。C、C++、JAVA都不是。 2. Python不属于静态类型的程序设计语言。C、C++、JAVA都是。 3. 对于动态类型的程序设计语言,最主要的特点是在程序运行时对数据类型进行相容性检查。 4. 编写编译器的语言称为宿主语言。 5. 宿主机的含义是 ......
知识点 原理 知识

编译原理实验一

# 一、实验目的 了解程序设计语言的发展历史,了解不同程序设计语言的各自特点;感受编译执行和解释执行两种不同的执行方式,初步体验语言对编译器设计的影响,为后续编译程序的设计和开发奠定良好的基础。 # 二、实验内容 给定一个特定的功能,分别使用 C/C++、Java、Python、Haskell 和一 ......
原理

编译原理实验二

# 实验目的 本实验的目的是了解工业界常用的编译器 GCC 和 LLVM,熟悉编译器的安装和使用过程,观察编译器工作过程中生成的中间文件的格式和内容,了解编译器的优化效果,为编译器的学习和构造奠定基础。 # 实验内容 本实验主要的内容为在 Linux 平台上安装和运行工业界常用的编译器 GCC 和L ......
原理

前端post请求方式传参参数各种格式详解,form-data,application/x-www-form-urlencoded,application/json,text/xml

## 前端传参参数各种格式详解 ``` 一、form-data 二、application/x-www-form-urlencoded 三、application/json 四、text/xml ``` ## 总结 ### form-data enctype 等于 multipart/form-da ......

oobabooga-text-generation-webui可能是最好的语言模型启动器(包含手把手安装教程)

https://www.bilibili.com/read/cv24006101/ 引言: 问:oobabooga是什么? oobabooga-text-generation-webui是一个用于运行类似Chatglm、RWKV-Raven、Vicuna、MOSS、LLaMA、llama.cpp、G ......

- 前后端数据传输的编码格式(contentType) - Ajax朝后端提交文件数据 - Ajax朝后端提交json数据 - Ajax结合layer弹窗实现删除的二次确认 - Django如何批量添加数据(一次性添加10000条数据,背后的逻辑重要) - 推导分页的原理(分页功能如何实现的,代码无需掌握,明白思路) - 以后分页就直接使用现成的分页器(类)

前后端数据传输的编码格式(contentType) 前后端数据传输的请求方式有两种:get、post 我们只研究post请求的编码格式 三种编码格式 urlencoded form-data json 发送post请求的方式 form表单 Ajax postman(第三方工具,需要下载) form表 ......

IO 多路复用模型

# IO 多路复用模型 ## 1. select 为了能够完成IO多路复用机制,可选用 select 函数。 nfds 所监听的最大的文件描述符+1(用来限定范围) fd_set 文件描述符集合 timeout 超时时间 FD_ZERO 清空监听队列,初始化 FD_SET 加入一个 fd 到 fds ......
模型 IO

TCP/IP 五层模型

## TCP/IP五层模型 - 物理层(Physical Layer):物理层是最底层,负责传输比特流(bitstream)以及物理介质的传输方式。它定义了如何在物理媒介上传输原始的比特流,例如通过电缆、光纤或无线传输等。 - 数据链路层(Data Link Layer):数据链路层位于物理层之上, ......
模型 TCP IP

pytorch-两个PyTorch中的Sequential模型合并成一个

要将两个PyTorch中的Sequential模型合并成一个,你可以使用`nn.Sequential`的`add_module`方法或者直接使用`*`操作符来解包Sequential模型并将它们合并。以下是两种方法的示例: 方法一:使用`add_module`方法 ```python import ......
Sequential 模型 两个 pytorch PyTorch

模型指标理解(accuracy, roc curve, precision-recall curve等)

背景 一个点估计模型(CTR,churn rate)之类的,都会输出一个目标事件概率。通常评估模型和进行model selection的时候需要用指标,常用的有accuracy, precision, recall, f1以及roc_curve, precision-recall curve等。选取 ......

ElementUI的Upload组件上传时如何携带参数

```java 后端接口 @PostMapping("/manual/import") @ApiOperation("手工导入") public RtnResult manualImport(@RequestParam("enterpriseGroupName") String enterprise ......
组件 ElementUI 参数 Upload

容斥原理:能被整除的数

给定一个整数 <span id="MathJax-Span-2" class="mrow"><span id="MathJax-Span-3" class="mi">n 和 <span id="MathJax-Span-5" class="mrow"><span id="MathJax-Span-6 ......
原理

复习笔记|《计算机组成原理》第四章作业分析

1.在浮点数计算过程中,通常情况下计算机仍可以继续运行是(A)A.尾数发生溢出B.都不可以C.阶码发生溢出D.都可以**答案解析**:答案A,**尾数溢出时可以通过调整阶码来处理**。2.下列关于定点数和浮点数的叙述不正确的是:(B)A.浮点数运算要分阶码部分和尾数部分,而且运算结果都要求规格化,故 ......
原理 计算机 笔记

复习笔记|《计算机组成原理》第三章作业分析

1、某机器字长16 位,主存按字节编址,转移指令采用**相对寻址**,由两个字节组成,第一字节为操作码字段,第二字节为相对位移量字段。假定取指令时,每取一个字节PC自动加1。若某转移指令所在主存地址为2000H,相对位移量字段的内容为06H,则该转移指令成功转以后的目标地址是(C)A.2006HB. ......
原理 第三章 计算机 笔记

复习笔记|《计算机组成原理》第二章作业分析

1、冯.诺依曼结构计算机中数据采用二进制编码表示,其主要原因是:(D)①二进制运算规则简单②制造两个稳态的物理器件较容易③便于用逻辑门电路实现算术运算A.① B.①② C.②③ D.①②③2、由3个1和5个0组成的8位二进制补码能表示的最小整数是(B) A.-126B.-125**解析**:补码应为 ......
原理 第二章 计算机 笔记

Django 模型的简单应用

每一个应用下的数据库模型类,需要在当前应用下的model.py 这个文件中定义数据库模型 定义规则如下: 一个数据库模型类需要继承 Model 或者 Model 的子类 默认会创建一个自动递增的 id 主键 默认创建的数据库名为,应用名小写_数据库模型类小写 一个数据库模型类相当于一个数据表(Tab ......
模型 Django

transform和大模型训练相关

1.数据流程 注:解码的过程会多一个Attention,先加掩码来避免解码获取当前word后的词 数据的计算流程:embeding——》multi head attention——》Add&Norm——》FNN——》Add&Norm——》Linear——》softmax FNN和多头Attentio ......
transform 模型

【计算机网络】WebSocket 是什么原理?为什么可以实现持久连接?

**一、WebSocket是HTML5出的东西(协议),也就是说HTTP协议没有变化,或者说没关系,但HTTP是不支持持久连接的(长连接),循环连接的不算)** 首先HTTP有1.1和1.0之说,也就是所谓的keep-alive,把多个HTTP请求合并为一个,但是 `Websocket` 其实是一个 ......
计算机网络 WebSocket 原理

人工智能的未来:探索下一代生成模型

推荐:使用NSDT场景编辑器助你快速搭建可编辑的3D应用场景 生成式 AI 目前能够做什么,以及探索下一波生成式 AI 模型需要克服的当前挑战?作者 Nisha Arya, KDnuggets on May 22, 2023 in 人工智能脸书唽LinkedIn红迪网电子邮件共享 如果你跟上科技世界 ......
人工智能 下一代 人工 模型 智能

调试linux内核(1): 环境准备和原理介绍

## 开篇 现在流行的开源项目经历了长时间的开发, 积累了大量的代码, 想要一行一行地阅读代码去学习开源项目, 需要的时间成本是巨大的. 所以, 我们也需要用一种高效的方式去"阅读"代码. 计算机科学发展到现在, 产生了很多高效成熟的工具, 调试器就是其中之一(扯句题外话, 那些大牛程序员似乎就是喜 ......
内核 原理 环境 linux

复习笔记|《计算机组成原理》

参考教材:《计算机组成原理》蒋本珊➢ 前2类题看书中和课件中的有关概念。➢ 第3、4、5类题请注意平时的作业。如:❑ 扩展操作码设计❑ 有效地址的计算❑ 定点数乘、除运算❑ 存储器设计❑ Cache计算❑ 微指令操作控制字段的设计 # 第一章 ## ➢ 存储程序概念 ![image.png](htt ......
原理 计算机 笔记

Django博客开发教程:创建数据库模型

Django是通过Model操作数据库,不管你数据库的类型是MySql或者Sqlite,Django它自动帮你生成相应数据库类型的SQL语句,所以不需要关注SQL语句和类型,对数据的操作Django帮我们自动完成。只要回写Model就可以了! django根据代码中定义的类来自动生成数据库表。我们写 ......
模型 数据库 教程 数据 Django