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generative模型 方式falcon

ARM存储模型

ARM存储模型 数据类型——ARM采用32位架构，基本数据类型有以下三种 Byte 8bits Halfword 16bits Word 32bits 数据存储 Word型数据在内存的起始地址必须是4的整数倍 Halfword型数据在内存的起始地址必须是2的整数倍 注：即数据本身是多少位在内存存储时 ......
模型 ARM

语言模型的预训练[6]：思维链(Chain-of-thought，CoT)定义原理详解、Zero-shot CoT、Few-shot CoT 以及在LLM上应用

语言模型的预训练[6]：思维链(Chain-of-thought，CoT)定义原理详解、Zero-shot CoT、Few-shot CoT 以及在LLM上应用 ......
CoT Chain-of-thought shot Zero-shot Few-shot

NodeJS对象模型

# 四、JS对象模型 [TOC] JavaScript 是一种基于原型（`Prototype`）的面向对象语言，而不是基于类对象的面向对象语言 C++、JAVA 有类`Class`和实例`intance`的概念，类是一类事物的抽象，而实例是类的实体 JS 是基于原型的语言，它只有原型对象的概念，原型 ......
模型 对象 NodeJS

数字化模型+自动化控制设计开发思路

![](https://img2023.cnblogs.com/blog/2246800/202307/2246800-20230720112354879-1715687960.png) **** 英国牛津大学研究称，未来20年英国35%现有工作将自动化。 日本研究人员称，在未来的十到二十年之内，日 ......
设计开发 模型 思路 数字

建立模型类常见的配置

class User(AbstractUser): mobile = models.CharField(max_length=16, unique=True) avatar = models.ImageField(upload_to='avatar', default='avatar/default ......
模型 常见

Spring文件上传和下载预览-WebMvcConfigurer方式

WebMvcConfigurer配置添加resources映射到本地路径 ```java package com.example.springfileupload3.config; import org.springframework.context.annotation.Configuration ......
WebMvcConfigurer 方式 文件 Spring

发布-订阅（Publish-and-Subscribe）模型

发布-订阅（Publish-and-Subscribe）模型是一种消息传递模式，用于在软件系统中实现异步通信和解耦。它基于发布者（发布消息的实体）和订阅者（接收和处理消息的实体）之间的解耦原则。 在发布-订阅模型中，发布者和订阅者之间不直接交互，而是通过一个称为消息代理或消息中间件的组件来进行通信。 ......
Publish-and-Subscribe Subscribe 模型 Publish and

cpp generate uuid via rand() and test speed which is 4 times+ faster than libuuid

// main.cpp #include <algorithm> #include <chrono> #include <cstdio> #include <cstdlib> #include <cstdint> #include <ctime> #include <fstream> #includ ......
generate libuuid faster speed times

Windows.Media.BackgroundPlayback" 是 Windows 操作系统中的一个功能，用于在后台播放音频或视频内容。它为应用程序提供了一种方式，在后台继续播放媒体内容，即使应用程序被最小化或切换到其他应用程序。

Windows.Media.BackgroundPlayback" 是 Windows 操作系统中的一个功能，用于在后台播放音频或视频内容。它为应用程序提供了一种方式，在后台继续播放媒体内容，即使应用程序被最小化或切换到其他应用程序。 以下是关于 "Windows.Media.BackgroundP ......
应用程序 程序 后台 Windows 内容

wksprt" 允许用户在需要帮助或支持时，与远程的技术支持人员或其他授权用户建立连接，并允许他们查看和操作用户的计算机。这样，技术支持人员可以直接通过远程协助的方式来解决用户遇到的问题，而无需亲自到达用户的物理位置

wksprt" 是 Windows 操作系统中的一个系统服务或进程，负责提供远程协助和技术支持功能。它是 "Windows Remote Assistance Support" 的缩写，主要用于远程连接、共享桌面和协助其他用户解决问题。 "wksprt" 允许用户在需要帮助或支持时，与远程的技术支持 ......
用户 技术支持 人员 技术 物理

数学建模----评价类模型 层次分析法

优秀博客< 层次分析法的作用就是将定性的东西定量化 最终的目的就是填出如上面这张表来 我们如何知道这些指标权重 和 各个方案的占比呢？ 这个就是层次分析法的重点了 层次分析法之所以被称为层次分析法就是因为其将要评价分层 目标层，准则层，方案层 对于准则层我们要知道各个准则分别占权重 对于方案层我们要 ......
数学建模 分析法 模型 层次 数学

大模型FAQ

**BERT主要的创新之处是什么** BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于Transformer架构的预训练语言模型，由Google在2018年提出。它的创新之处主要包括以下几个方面： 双向性（Bidir ......
模型 FAQ

R语言泊松Poisson回归模型分析案例|附代码数据

原文链接：http://tecdat.cn/?p=2605 最近我们被客户要求撰写关于泊松Poisson回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。 这个问题涉及马蹄蟹研究的数据。研究中的每只雌性马蹄蟹都有一只雄性螃蟹贴在她的巢穴中。这项研究调查了影响雌蟹是否有其他男性居住在她附近的因素。被认为影响这一 ......
模型 案例 Poisson 语言 代码

MATLAB用GARCH-EVT-Copula极值理论模型VaR预测分析股票投资组合|附代码数据

全文链接：http://tecdat.cn/?p=30426 最近我们被客户要求撰写关于GARCH-EVT-Copula的研究报告，包括一些图形和统计输出。 对VaR计算方法的改进，以更好的度量开放式基金的风险。本项目把基金所持股票看成是一个投资组合，引入Copula来描述多只股票间的非线性相关性， ......
极值 股票投资 GARCH-EVT-Copula 模型 理论

Matlab马尔可夫区制转换动态回归模型估计GDP增长率|附代码数据

原文链接：http://tecdat.cn/?p=19918 最近我们被客户要求撰写关于马尔可夫区制转换动态回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文估计实际GDP增长率的两状态Markov区制转换动态回归模型 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）。 创建模型进行估计 通 ......
增长率 模型 代码 动态 数据

python安装pip的一种方式亲测有效

要安装pip，我们首先需要获取get-pip.py文件。这个文件是pip安装程序的脚本，我们可以通过以下步骤来获取： 打开浏览器，前往https://pip.pypa.io/en/stable/installing/。 在该页面中，找到并点击"get-pip.py"链接，下载这个文件。 下载完成后， ......
方式 python pip

在英特尔 CPU 上微调 Stable Diffusion 模型

扩散模型能够根据文本提示生成逼真的图像，这种能力促进了生成式人工智能的普及。人们已经开始把这些模型用在包括数据合成及内容创建在内的多个应用领域。 Hugging Face Hub 包含超过 5 千个预训练的文生图 [模型](https://huggingface.co/models?pipeline ......
Diffusion 模型 Stable CPU

百度文心一言文心千帆大模型 ERNIE-Bot-turbo调用示例（golang版本）

百度的文心一言推出来也有一段时间了，但是接口部分一直没有公开，需要进行申请 最近，有朋友提供了文心千帆大模型的api权限，拿到了必须的参数，现在就来测试一下 下面是使用golang封装的文心千帆 ERNIE-Bot-turbo模型的调用示例 ERNIE-Bot-turbo.go package li ......
文心 ERNIE-Bot-turbo 示例 模型 版本

4.4 模型选择、欠拟合和过拟合

1. 训练误差和泛化误差 将模型在训练数据上拟合的比在潜在分布中更接近的现象称为过拟合（overfitting）， 用于对抗过拟合的技术称为正则化（regularization）。 训练误差（training error）是指， 模型在训练数据集上计算得到的误差。 泛化误差（generalizati ......
模型 4.4

白话机器学习笔记（三）评估模型

# 模型评估 在进行回归和分类时，为了进行预测，我们定义了函数$f_\theta(x)$，然后根据训练数据求出了函数的参数$\theta$。 如何预测函数$f_\theta(x)$的精度？看它能否很好的拟合训练数据？ ![image-20230719171157625](https://gitee. ......
白话 模型 机器 笔记

mybatis的generator 代码生成器(自动生成DAO,PO,XML)

### 1. 引入 插件 ``` java org.mybatis.generator mybatis-generator-maven-plugin 1.3.5 src/main/resources/generatorMapper.xml true true ``` 刷新下pop ### 2.配置下 ......
生成器 自动生成 generator mybatis 代码

switch case 中 case 后值有多个，或者是一个范围的编码方式

case low ... high : case 范围的行为就好像为从 low 到 high（包含边界值）的给定范围内的每个值指定了 case 标签。（如果 low 和 high 相等，则 case 范围仅指定一个值。）下限值和上限值必须符合 C 标准的要求，即它们必须是有效的整型常量表达式（C 标 ......
case 编码 多个 范围 方式

要在HTML中让文字居中，可以使用CSS样式来设置文本的对齐方式

以下是几种常见的居中文本的方法： 1. 使用 `text-align: center;` CSS样式: 这个方法适用于将文本居中对齐在其父元素内。可以将 `text-align: center;` 应用于父元素，这将使其内部的所有文本内容都居中对齐。 示例代码： ```html 居中对齐的文本 `` ......
样式 文本 文字 方式 HTML

mybatis-plus-generator-ui可视化生成mybatis plus+MVC代码

mybatis-plus-generator-ui可视化生成mybatis plus+MVC代码 https://github.com/davidfantasy/mybatis-plus-generator-ui 引入依赖 ``` com.github.davidfantasy mybatis-pl ......
mybatis mybatis-plus-generator-ui plus generator 代码

通过任意脚本调用django的模型类

通过任意脚本调用django的模型类 ## 需求： 我想通过任意脚本，调用django的模型类，查询一下数据库的信息，或者新增数据库数据，而不需要通过启动django项目或者使用`python manage.py shell`这种方式来运行 ## 解决办法 脚本中添加django项目的路径到sys. ......
脚本 模型 django

队列的具体实现方式

队列可以通过两种常见的实现方式来表示：顺序队列（数组实现）和链式队列（链表实现）。这两种方式在计算机科学中都广泛使用，每种实现方式都有其优势和适用场景。 ### 1. 顺序队列（数组实现）： 顺序队列是使用数组来表示队列的一种实现方式。在顺序队列中，我们使用一个固定大小的数组来存储队列的元素，并使用 ......
队列 方式

大语言模型一览

Model作者Size类型开源？ LLaMa Meta AI 7B-65B Decoder open OPT Meta AI 125M-175B Decoder open T5 Google 220M-11B Encoder-Decoder open mT5 Google 235M-13B Enco ......
一览 模型 语言

cpp generate uuid by random

#include <cstdio> #include <cstdlib> #include <ctime> #include <cstdint> uint32_t rand32() { return ((rand() & 0x3) << 30) | ((rand() & 0x7fff) << 15) ......
generate random uuid cpp by

大语言模型的预训练4：指示学习Instruction Learning详解以及和Prompt Learning,In-content Learning区别

# 大语言模型的预训练[4]：指示学习Instruction Learning：Entailment-oriented、PLM oriented、human-oriented详解以及和Prompt Learning,In-content Learning区别 # 1.指示学习的定义 Instruct ......
Learning Instruction In-content 指示 模型

大语言模型的预训练[5]：语境学习、上下文学习In-Context Learning：精调LLM、Prompt设计和打分函数设计以及ICL底层机制等原理详解

大语言模型的预训练[5]：语境学习、上下文学习In-Context Learning：精调LLM、Prompt设计和打分函数设计以及ICL底层机制等原理详解 ......
上下文 语境 底层 In-Context 函数
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