generative模型 原理 参数
R语言估计多元标记的潜过程混合效应模型（lcmm）分析心理测试的认知过程|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=24172 最近我们被客户要求撰写关于潜过程混合效应模型（lcmm）的研究报告，包括一些图形和统计输出。 每个动态现象都可以用一个潜过程（Λ(t)）来表征，这个潜过程在连续的时间t中演化。有时，这个潜过程是通过几个标志来衡量的，因此潜过程是它们的共同 ......
mysql主从同步原理
(1) master服务器将数据的改变记录二进制binlog日志，当master上的数据发生改变时，则将其改变写入二进制日志中 (2) slave服务器会在一定时间间隔内对master二进制日志进行探测其是否发生改变，如果发生改变，则开始一个IOThread请求master二进制事件 (3)同时主节 ......
GPT-1论文《Improving Language Understanding by Generative Pre-Training》解读
背景 GPT-1 采用了两阶段训练的方式： 1. 第一阶段 pre-training，在海量文本上训练，无需label，根据前k-1个词预测第k个单词是什么，第一阶段的训练让模型拥有了很多的先验知识，模型具有非常强的泛化性 2. 第二阶段在特定任务上fine-tuning，让模型能适应不同的任务，提 ......
《软件需求开发最佳实践：基于模型驱动的需求开发过程》笔记三
在阅读《软件需求开发最佳实践：基于模型驱动的需求开发过程》的七到最后一章后，我对基于模型驱动的需求开发过程有了更深入的理解和掌握。这些章节详细介绍了需求工程的实践案例、团队协作和沟通技巧，以及持续改进和评估等方面的内容，为我提供了更全面的指导和启示。 在实践案例方面，书中通过多个真实的案例分析了需求 ......
《软件需求开发最佳实践：基于模型驱动的需求开发过程》笔记二
在阅读《软件需求开发最佳实践：基于模型驱动的需求开发过程》的四到六后，我对基于模型驱动的需求开发过程有了更深入的理解和掌握。这些章节详细介绍了需求工程的实践案例、团队协作和沟通技巧，以及持续改进和评估等方面的内容，为我提供了更全面的指导和启示。 在实践案例方面，书中通过多个真实的案例分析了需求开发过 ......
《软件需求开发最佳实践：基于模型驱动的需求开发过程》笔记一
在阅读《软件需求开发最佳实践：基于模型驱动的需求开发过程》的一到三章后，我对基于模型驱动的需求开发过程有了更深入的理解和掌握。这些章节详细介绍了需求工程的实践案例、团队协作和沟通技巧，以及持续改进和评估等方面的内容，为我提供了更全面的指导和启示。 在实践案例方面，书中通过多个真实的案例分析了需求开发 ......
Python 中 key 参数的含义及用法
哈喽大家好，我是咸鱼 我们在使用 sorted() 或 map() 函数的时候，都会看到里面有一个 key 参数 其实这个 key 参数也存在于其他内置函数中（例如 min()、max() 等），那么我们今天就来了解一下 key 参数的含义以及用途吧！ 原文：https://www.thepytho ......
BERT模型
BERT模型介绍 BERT模型的全称是：BidirectionalEncoder Representations from Transformer。从名字中可以看出，BERT模型的目标是利用大规模无标注语料训练、获得文本的包含丰富语义信息的Representation，即：文本的语义表示，然后将文本 ......
fasttext训练和kenlm_ppl语言模型训练
kenlm： https://github.com/mattzheng/py-kenlm-model https://github.com/kpu/kenlm fasttext： https://github.com/facebookresearch/fastText/tree/master ......
u盘加密原理和实现步骤
U盘加密原理：U盘加密的原理主要是通过对U盘存储的数据进行加密处理，确保只有经过授权的用户才能访问和解密数据。以下是一般的U盘加密原理： 加密算法： 使用强大的加密算法对U盘中的数据进行加密。常见的算法包括AES（高级加密标准）、DES（数据加密标准）等。这些算法通过密钥对数据进行加密，确保数据安全 ......
(C语言)每日代码||2023.12.25||strcpy()函数两个参数中的'\0'
#include <stdio.h> #include <string.h> #define MAX 500 void test() { char arr1[] = { '1','2','3','4','\0','5','6','7','8' }; char arr2[] = { 'a','a',' ......
基于RM编译码的协作MIMO系统误码率matlab仿真,对比不同RM编译码参数
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 MATLAB2013b 3.算法理论概述 基于RM编译码的协作MIMO（多输入多输出）系统是一种利用多个天线和协作传输来提高通信系统性能的技术。 Reed-Muller(RM)码是一类经典的纠错编码，其编码和译码算法都拥有较低的复杂度，容易通过硬件电路实 ......
PMP塔克曼阶梯模型
塔克曼阶梯模型 布鲁斯·塔克曼(Bruce Tuckman)的团队发展阶段（Stages of Team Development）模型可以被用来辨识团队构建与发展的关键性因素，并对团队的历史发展给以解释。 团队发展的五个阶段是：组建期（Forming）、激荡期（Storming）、规范期（Normi ......
倾斜摄影三维模型数据在行业应用分析
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，... ......
反向 Debug 了解一下？揭秘 Java DEBUG 的基本原理
Debug 的时候，都遇到过手速太快，直接跳过了自己想调试的方法、代码的时候吧……一旦跳过，可能就得重新执行一遍，准备数据、重新启动可能几分钟就过去了。 ......
手机版 - imessage信息群发,苹果imessages短信,imessages推信,苹果手机推信,苹果imessage群发实现原理
Apple公司全线在mac os与ios两个操作系统上内置了FaceTime与iMessage两个应用。完美替代运营商的短信与电话。并且FaceTime与iMessage的帐号不仅仅与Apple ID 绑定，同时也与使用这Apple ID的手机号码绑定，这样的漏洞自然给无孔不入的群发垃圾信息商们提供 ......
参数化
一、相关命令 1、查看ip ip addr或者ifconfig 2、查看端口 netstat -tpln 二、参数化流程 1、确认参数化对象 2、准备CSV文件 3、配置CSV组件 4、引用变量${} 5、执行脚步 ......
微信小程序循环展示数据，选中将参数传递至js，由js传递至另外一个页面
关键词：微信小程序、页面切换、参数传递、页面切换时的参数传递。 1、页面1的 wxml：循环展示数据，并选中，将参数传递至js <block wx:for="{{caselist}}" wx:for-item="item" style="display: flex;"> <view class="i ......
基于pytorch写一个三层神经网络，训练数据并导出模型
import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim # 定义三层神经网络 class ThreeLayerNN(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size1, ......
向量数据库｜一文全面了解向量数据库的基本概念、原理、算法、选型
向量数据库｜一文全面了解向量数据库的基本概念、原理、算法、选型 原文请见：https://cloud.tencent.com/developer/article/2312534 ......
大模型涉及到的比较经典的论文
大模型涉及到的比较经典的论文： 2014 Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate - This paper introduces an attention mechanism in RNNs to i ......
MappingJackson2HttpMessageConverter使用及jackson配置原理和避坑说明
转载自：https://blog.csdn.net/Heron22/article/details/109512976 MappingJackson2HttpMessageConverter 消息转换器创建和生效原理 HttpMessageConverters对象的创建 使用WebMvcConfig ......
RIPEMD加密算法：原理、应用与安全性
一、引言 在信息时代，数据安全愈发受到重视，加密算法作为保障信息安全的关键技术，其性能和安全性备受关注。RIPEMD（RACE Integrity Primitives Evaluation Message Digest）加密算法作为一种著名的哈希函数，广泛应用于网络安全、数据完整性等领域。本文将从 ......
POLIR-Int-Generative AI in 2024: The 6 most important consumer tech trends for next year
Generative AI in 2024: The 6 most important consumer tech trends for next year Qualcomm executives reveal key trends in AI, consumer technology and mo ......
大模型的评测
https://hf-mirror.com/spaces/HuggingFaceH4/open_llm_leaderboard How it works 📈 We evaluate models on 7 key benchmarks using the Eleuther AI Language ......
linux修改内核参数禁止OOM机制
Linux内核有个机制叫OOM killer（Out-Of-Memory killer），该机制会监控那些占用内存过大，尤其是瞬间很快消耗大量内存的进程，为了防止内存耗尽,内核会把该进程杀掉，监控是正常的。 防止重要的系统进程触发(OOM)机制而被杀死：可以设置参数/proc/PID/oom_adj ......
ml.net例子笔记8-生成式AI-大模型LLM
生成式AI 生成式AI是指能够通过学习数据和语言，生成新的、在某种程度上相似的输出，这种技术由深度学习特别是神经网络的快速发展推动。 一、数据：AI的燃料 首先，要理解生成式AI，我们必须了解它的基础——数据。数据是AI的燃料，没有数据，AI就无法运行。 在生成式AI中，我们需要大量的高质量数据进行 ......
Spring的事务实现原理
Spring事务 Spring本身并不实现事务，Spring事务的本质还是底层数据库对事务的支持，没有数据库事务的支持，Spring事务就不会生效。 例如：使用JDBC操作数据库，使用事务的步骤主要分为如下5步: 第一步：获取连接Connection con = DriverManager.getC ......
固态激光雷达的几何模型及标定方法（续）
固态激光雷达的几何模型及标定方法（续） 校准方法 由于背反射脉冲的强度也可以测量，所以从现在起将扫描光学器件的一个帧视为一个图像。通过这种方法，每个扫描方向都成为它的一个像素，如图3所示。理想情况下，从一个像素到下一个像素的角分辨率Δ𝜃将在整个FOV中保持不变，因此视角𝜃𝐻和𝜃𝑉对于在行和 ......