526互联

generative模型 原理 参数

Cadence SPB 22.1 -- 层次原理图设计06Day

1、自上而下：先设计好母图，再用母图的方块图来设计子图 ①、创建分级模块（Hierarchical Block），在原理图设计的页面，执行菜单命令“Place”→ “Hierarchical Block”。 ②、在弹出的对话框中，输入分级模块的名称，选择合适的参数，单击 “OK”按钮。 ③、在原理图 ......
层次 原理 Cadence 22.1 SPB

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——————————————— ......
模型 OSI

电机型号命名参数

主要参数 1. 电机类型：一般以字母表示，如Y、Y2、Y3等，代表不同的电机类型 2. 功率：以KW为单位，通常使用数字表示，如0.75KW、1.5KW等，代表电机的额定输出功率。 3. 电压：一般以V为单位，通常是两个三位数，如220/380V、380/660V等，代表电机的额定电压。 4. 转速 ......
电机 型号 参数

JS获取URL参数

按照网上的案例，一开始是这样写： getUrlParams() { const url = new URL("http://localhost:8888/#/login?loginname=123456&ticket=abcd"); const queryParams = new URLSearch ......
参数 URL

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 ......
模型 语言 论文

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，... ......
节点 模型 优势

Generative-Contrastive Graph Learning for Recommendation论文阅读笔记

Abstract 首先介绍了一下GCL的一些缺点，GCL是通过数据增强来构造对比视图，然后通过最大化对比视图之间的互信息来提供自监督信号。但是目前的数据增强技术都有着一定的缺点 结构增强随机退出节点或边，容易破坏用户项目的内在本质 特征增强对每个节点施加相同的尺度噪声增强，忽略的节点的独特特征 所以 ......
Generative-Contrastive Recommendation Contrastive Generative Learning

线程池参数和原理

corePoolSize：核心线程池数量 maximumPookSize：最大线程数量 keepAliveTime：非核心线程的空闲状态的存活时间 unit：时间单位 workQueue：工作队列（阻塞队列） threadFactory：线程工厂（创建线程） handler：拒绝策略 ......
线程 原理 参数

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 ......
模型 时间序列 数据 序列 冰淇淋

asyncio协程库实现原理剖析

目录迭代器可迭代对象 & 迭代器自定义迭代器生成器生成器就是迭代器生成器的4个状态用yield重构迭代器生成器三种应用场景生成器进阶函数运行机制函数对象和代码对象函数运行帧同步和异步协程yield表达式yield表达式的优先级send()用法yield表达式作为函数入参使用close()结束生成器使 ......
原理 asyncio

Redis的内存回收原理，及内存过期淘汰策略详解

Redis内存回收机制 Redis的内存回收主要围绕以下两个方面1Redis过期策略:删除过期时间的key值2Redis淘汰策略:内存使用到达maxmemory上限时触发内存淘汰数据Redis的过期策略和内存淘汰策略不是一件事，实际研发中不要弄混淆了，下面会完整的介绍两者。 Redis过期策略过期策 ......
内存 原理 策略 Redis

RabbitMQ 生产者可靠性——生产者确认原理

生产者确认更加注重 消息发送失败时该怎么办 消息发送失败 采用的是确认机制（有两种确认机制：Publisher Confirm 和 Publisher Return） ......
生产者 可靠性 RabbitMQ 原理

乘风破浪，遇见生成式人工智能(Generative AI)洪流之初学者入门课程，十二章系列By微软云技术布道师团队

课程资源 https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners 课程学习环境设置 Fork课程仓库到自己的账号 https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners/fork 点击 ......
乘风破浪 人工智能 洪流 初学者 Generative

深入了解汉字转拼音转换工具：原理与应用

一、引言 汉字作为世界上最古老、最具象形意的文字之一，承载了数千年的历史文明。然而，在现代信息技术环境下，汉字的输入、输出和检索等方面存在一定的局限性。拼音作为汉字的一种音标表达方式，能够有效地解决这些问题。本文将为您介绍一款汉字转拼音转换工具，帮助您更好地理解和应用这一技术。 汉字拼音 -- 一个 ......
拼音 原理 工具

计算机组成原理 | 王道辅导书 | CH 1 - 3 | 真题

这个也是实时更新的，更新完结之后，我会在帖子开启的部分说明 2023年12月3日 今天中午吃完午饭，放松了一个小时，由于这几年没有收入，我非常有罪恶感。然后前段时间发现也有一个木有收入的媒体人，转发一下吧。 南开 + 腾讯 + 背包客 + 自媒体 + 网络红人 —— 暂时厘定这些标签 参考 http ......
辅导书 王道 真题 原理 计算机

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 ......
北大 模型 团队 医学 SegVol

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 ......
神经网络 模型 神经 参数 网络

大数据 - MapReduce：从原理到实战的全面指南

本文深入探讨了MapReduce的各个方面，从基础概念和工作原理到编程模型和实际应用场景，最后专注于性能优化的最佳实践。 关注【TechLeadCloud】，分享互联网架构、云服务技术的全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员 ......
实战 MapReduce 原理 指南 数据

yoloV5训练代码train.py参数解析

一，前言 yolov5项目代码中，train.py是用于模型训练的代码，是yolov5中最为核心的代码之一，而代码中的训练参数则是核心中的核心，只有学会了各种训练参数的真正含义，才能使用yolov5进行最基本的训练。 本文讲解的yolov5版本为目前最新的V7.0yolov5官方GitHub地址:  ......
参数 代码 yoloV5 yoloV train

Redis哨兵、复制、集群的设计原理与区别

本篇主要谈Redis的高可用 谈到Redis服务器的高可用，如何保证备份的机器是原始服务器的完整备份呢? 这时候就需要哨兵和复制 1.哨兵(Sentinel): 可以管理多个Redis服务器，它提供了监控，提醒以及自动的故转移的功能 2.复制(Replication): 则是负责让一个Redis服务 ......
哨兵 集群 原理 Redis

前端技术探秘 - Nodejs 的 CommonJS 规范实现原理 | 京东物流技术团队

前端技术探秘 - Nodejs 的 CommonJS 规范实现原理 | 京东物流技术团队 京东云 ​ 已认证账号 ​关注 你经常看 TA 的内容 了解 Node.js Node.js 是一个基于 ChromeV8 引擎的 JavaScript 运行环境，使用了一个事件驱动、非阻塞式 I/O 模型，让 ......
物流技术 技术 前端 CommonJS 原理

SAP ABAP RZ11 事务码里 Instance Profile 和 Current Value 等参数值的解读

首先，让我们了解在SAP ABAP系统中通过事务码RZ11查看参数时，涉及的四个重要组件：Kernel Default、Default Profile、Instance Profile和Current Value。 Kernel Default： 含义： Kernel Default表示系统中SAP ......
Instance 参数 事务 Current Profile

SAP ABAP 系统里的事务码 SMICM keep Alive 参数的作用

SMICM 截图如下: SAP ABAP 系统中的事务码 SMICM 是用来访问 Internet Communication Manager (ICM) 的监视。ICM 是 SAP 系统中负责 HTTP、SMTP、或者 HTTPS 通信的组件。在 SMICM 事务中，你可以看到关于 ICM 的各种 ......
作用 参数 事务 系统 Alive

SAP ABAP 系统里的事务码 SMICM keep Alive 参数的含义和配置

在SAP ABAP系统中，事务码SMICM（System Management Interface for Communication Management）是一个用于管理通信的工具，通过它可以监视和配置与SAP系统相关的通信参数。SMICM提供了对SAP实例通信管理的集中控制，用户可以通过该事务码 ......
含义 参数 事务 系统 Alive

C0P8000计算机组成原理实验系统24位控制位功能

因为做到了这个课设 所以存一下相关内容 24位控制位 XRD ： 外部设备读信号，当给出了外设的地址后，输出此信号，从指定外设读数据。 EMWR： 程序存储器 EM 写信号。 EMRD： 程序存储器 EM 读信号。 PCOE： 将程序计数器 PC 的值送到地址总线 ABUS 上。 EMEN： 将程序 ......
原理 C0P8000 功能 计算机 系统

SAP ABAP 显式增强技术之 New BAdI 的技术原理介绍试读版

本教程之前的文章，对 SAP ABAP 各种增强技术做了一个概述： 122. SAP ABAP 各种增强技术(Enhancement)概述 - 所谓第一代，第二代，第三代增强技术的出处是？ 然后第 62 篇文章，针对下图红色区域的基于 Enhancement Framework 增强技术中的隐式增强 ......
技术 原理 ABAP BAdI SAP

Matlab中gradient函数 梯度计算原理

​ Gradient(F)函数求的是数值上的梯度，假设F为矩阵.Gradient算法 >> x=[6,9,3,4,0;5,4,1,2,5;6,7,7,8,0;7,8,9,10,0]x = 6 9 3 4 0 5 4 1 2 5 6 7 7 8 0 7 8 9 10 0 >> [Fx,Fy]=grad ......
梯度 函数 gradient 原理 Matlab

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 ......
神经网络 逻辑 模型 神经 网络

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 ......
模型 解决方案 方案 问题

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( ......
算法 模型 理论 代码 GMM
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