generative模型 原理 参数

编辑：ll MURF20100CTR-ASEMI快恢复对管封装、尺寸、参数 型号：MURF20100CTR 品牌：ASEMI 芯片个数：2 芯片尺寸：102MIL*2 封装：TO-220F 恢复时间：50ns 工作温度：-50°C~150°C 浪涌电流：200A 正向电流：20A 反向耐压：1000 ......

# Browser - 浏览器工作原理 > 浏览器（也称为网络浏览器或互联网浏览器）是安装在我们设备上的软件应用程序，使我们能够访问万维网。 有许多浏览器正在被使用，截至2022年，使用最多的是：谷歌浏览器、苹果的Safari、微软的Edge和火狐。 但是，它们实际上是如何工作的，从我们在地址栏中键 ......

DHCP（Danamic Host Configuration Protocol)自动分配IP地址。 地址池/作用域：（IP，子网掩码，网关，DNS，租期） 优点：减少工作量，避免IP冲突，提高地址利用率 原理 DHCP租约过程，分4个步骤 1）.发送DHCP Discovery广播包 客户机广播请 ......

编辑-Z SFP6012A参数描述： 型号：SFP6012A 最大峰值反向电压(VRRM)：1200V 平均整流正向电流(IF)：60A 非重复峰值浪涌电流(IFSM)：500A 工作接点温度和储存温度(TJ, Tstg)：-40 to +175℃ 最大热阻(RθJC)：0.5℃/W 正向电压(VF ......

document对象中，document元素的选取、修改、添加、删除是常见的应用。 元素的选取 下面一段HTML代码，我们可以非常方便地选取指定的元素。例如： <!-- HTML结构 --> <div id="test-div"> <div class="c-red"> <p id="test-p" ......

# 【补充】Python中的参数传递是值传递还是引用传递 > - Python中的参数传递都是copy一份传递过去，由于一切皆对象，传过去的都是地址 > - 在Python中又区分可变类型和不可变类型 > - 可变类型在函数中修改会影响原始的值 > - 不可变类型，不会影响原始的值 > 在Pytho ......

一、bert语言模型介绍 BERT语言模型是自然语言处理领域最近的一项重大成果。它的主要特点是双向编码器和变压器。BERT使用Transformer模型进行训练，它是一种自注意力机制，因此可以对输入句子中的所有单词进行编码，而不仅仅是像传统的RNN模型一样只考虑前面的单词。这种模型的特点使得BERT ......

linux下lftp命令中mirror的用法详解 ``` mirror [OPTS] [source [target]] 将源文件夹镜像到目标文件夹。如果目标文件夹以/结尾，原文件夹名称会被附加到目标文件夹名称之后。源和目标都可以是指向文件夹的URL。 -a 与--allow-chown –allo ......

在聊容器之前，我们先聊聊以前的服务部署。我们部署服务都是直接部署在硬件服务器上，扩容就需要购买服务器，然后进行应用部署，以及各种环境和服务配置。这些流程相当繁琐，并且都是人工操作，不仅浪费时间还很费程序“猿”，因此服务部署以及迁移效率都极其低下。 在早期，用户数以及业务体量还不是很大，人工操作还能够 ......

最大连接数 show variables like 'max_connections'; 超时时间 show global variables like '%timeout%'; 超时分析： TimeoutError: QueuePool limit of size 10 overflow 10 r ......

LLM 如火如荼地发展了大半年，各类大模型和相关框架也逐步成型，可被大家应用到业务实际中。在这个过程中，我们可能会遇到一类问题是：现有的哪些数据，如何更好地与 LLM 对接上。像是大家都在用的知识图谱，现在的图谱该如何借助大模型，发挥更大的价值呢？ ......

[TOC] 图像识别 + 信息抽取(UIE-X)，部署接口供别的应用调用 最终在自己部署的环境中识别时报错，不知道是不是和GPU有关，还在尝试中 ## 流程 - 在百度 BML CodeLab 中跑好模型（免费算力，玩玩够了） - 下载模型 （比较大，我这个有10G了，可以适当做裁剪） - Linu ......

[https://mp.weixin.qq.com/s/uvKQUeL6bf2eNwKOLk7c0w](https://mp.weixin.qq.com/s/uvKQUeL6bf2eNwKOLk7c0w) * 基本上参考这篇文章就ok * 需要注意的点 1. git-lfs的安装 https://g ......

全文链接：http://tecdat.cn/?p=31480 最近我们被客户要求撰写关于ARIMA的研究报告，包括一些图形和统计输出。 我国以前一直以来都是世界上大豆生产的第一大国。但由于各国的日益强大，导致我国豆种植面积和产量持续缩减。因此，预测我国的大豆产量对中国未来的经济发展有着极其重要的作用 ......

参数访问 当使用nn.Sequential类创建模型时，我们可以通过索引来访问模型的任意层。我们首先创建一个nn.Sequential: net = nn.Sequential( nn.Linear(64,32), nn.ReLU(), nn.Dropout(0.2), nn.Linear(32,8 ......

* https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/three-mysteries-in-deep-learning-ensemble-knowledge-distillation-and-self-distillation/ ......

 ##主存储器的基本组成 ![](https://img2023.cnblogs.com/blog/3177419/ ......

1. user = models.ForeignKey(to=User, related_name='order_user', on_delete=models.DO_NOTHING, db_constraint=False,verbose_name="下单用户") to=Order: 这是 For ......

解决办法： 对请求参数进行编码，可以使用encodeURI()函数（亲测） 或者使用以下办法： 1.将get请求替换为post请求（替换成本过高）； 2.使用低版本的tomcat 3.使用高版本的tomcat，修改tomcat配置；（修改tomcat目录底下的/conf/catalina.prope ......

**参考**： [算法学习笔记(7)：球盒模型](https://zhuanlan.zhihu.com/p/602410836) [斯特林数 - OI Wiki](https://oi-wiki.org/math/combinatorics/stirling/) [贝尔数 - OI Wiki](ht ......

1. total_amount = models.DecimalField(max_digits=10, decimal_places=2, verbose_name="订单总价", default=0) DecimalField: 这是一个Django模型字段类型，用于存储十进制数值，通常用于表示 ......

### 前言 相信使用vue开发的同学应该都体会过v-model的便利，它可以非常方便地进行双向数据绑定，只要重新输入内容，视图就会立刻发生改变。本文将着重介绍如何在自定义组件当中使用v-model，以及在vue2和vue3中使用方式上的差异。 ### 概述 v-model是一个语法糖，它在组件使用 ......

+ 以读写方式打开文件，不能单独使用，需要与其他模式一起使用。如a+、b+b 以二进制方式打开，不能单独使用，需要与其他模式一起使用。如rb，wb。 mode 描述 文件不存在时 原文件 光标位置 r 只读 报错 不清空 文件开头 r+ 读+写 报错 不清空 文件开头 w 只写 创建 清空 文件开头 ......

在了解PPO之前，首先需要了解Policy Gradient，PPO是建立在PG上的。 ### Policy Gradient 基本参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/66205274进行整理。 给定状态和动作的序列 $s1\rightarrow a1\rightarrow ......

jmeter命令 -n -t : -n 表示使用非GUI的方式运行； -t 表示指定jmeter的测试脚本； -l ： -l 表示生成指定的报告文件，一般使用jtl格式来保存，因为jtl文件可以使用jmeter任意监听器打开； jmeter.save.saveservice.output_forma ......

# Quick Start Tutorial for Compiling Deep Learning Models 本文将展示如何使用Relay python前端构建神经网络，并使用TVM为Nvidia GPU创建实时运行库，需要有cuda版本的TVM和llvm。 ## TVM支持的硬件后端 图中展 ......

 - 傻瓜式临床预测模型软件 LogisticApp - 无需复杂冗长的代码 - 只需要鼠标点点， - 即可轻松完成 3 分 SCI - ......

前言 在自监督预训练中，是否数据越多越好？数据增广是否始终有效？ 本文转载自PaperWeekly 作者 | 诺亚方舟实验室 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整 ......

## 混淆矩阵 对于二分类问题，可将样例根据其真实类别与学习器预测类别的组合划分为真正例($true$ $positive$) 、假正例 ($false$ $positive$) 、真反例($true$ $negative$) 假反例 ($false$ $negative$) 四种情形，用$TP、F ......

## MapReduce 理解什么是map，什么是reduce，为什么叫mapreduce ### Map Map：是一种映射过程，具体来说把一组数据按照某种Map函数映射成新的数据。也就是说，map主要是：映射、变换、过滤的过程。一条数据进入map会被处理成多条数据，也就是1进N出。 ### Re ......