generative模型 方式falcon
基于LLaMA的指令微调模型--Alpaca（大羊驼），Vicuna（小羊驼）
Alpaca-7B 文章：https://crfm.stanford.edu/2023/03/13/alpaca.html 想要在预算内训练一个高质量的指令微调模型，就必须面临2个重要的挑战： 一个强大的预训练语言模型 LLaMA 一个高质量的指令遵循数据 Self-Instruct: Aligni ......
3D轻量化引擎推出新技术，模型渲染更逼真！
HOOPS Communicator在2021版本中，推出了基于PBR（Physically Based Rendering）的渲染特性以提供更高质量的渲染技术。 PBR将材料表示为一系列方程，这些方程对光如何从表面反射进行建模，再通过GPU上运行的着色器代码进行有效地实现。 一、工程领域可视化问题 ......
windows系统git使用ssh方式和gitee/github进行同步
使用git来clone项目有两种方式：HTTPS和SSH：
HTTPS：不管是谁，拿到url随便clone，但是在push的时候需要验证用户名和密码；
SSH：clone的项目你必须是拥有者或者管理员，而且需要在clone前添加SSH Key。SSH 在push的时候，是不需要输入用户名的，如果配置... ......
生成式模型与辨别式模型
分类模型可以分为两大类:生成式模型与辨别式模型。本文解释了这两种模型类型之间的区别，并讨论了每种方法的优缺点。 完整文章： https://avoid.overfit.cn/post/9dc20966c4824be18ef7e9fd1acabe51 ......
支持多模型数据分析探索的存算分离湖仓一体架构解析（下）
当企业需要建设独立的数据仓库系统来支撑BI和分析业务时，有了“数据湖+数据仓库”的混合架构。但混合架构带来了更高的建设成本、管理成本和业务开发成本。随着大数据技术的发展，通过在数据湖层增加分布式事务、元数据管理、极致的SQL性能、SQL和数据API接口能力，企业可以基于统一的架构来同时支持数据湖和数 ......
警惕！银行网络隔离后，常用的数据传输方式有3大安全风险！
金融是我国关乎国计民生的重要行业，而银行作为金融行业的重要组成，不论对于正常的社会运转，还是国家层面的长远发展，都有着举足轻重的作用。 进入数字时代，网络安全的重要性不言而喻。《中华人民共和国计算机信息系统安全保护条例》、《金融机构计算机信息安全保护工作暂行规定》及《金融行业网络安全等级保护实施指引 ......
asp.net core系列 26 EF模型配置(实体关系)
一.概述 EF实体关系定义了两个实体互相关联起来(主体实体和依赖实体的关系，对应数据库中主表和子表关系)。 在关系型数据库中，这种表示是通过外键约束来体现。本篇主要讲一对多的关系。先了解下描述关系的术语。 (1) 依赖实体： 这是包含外键属性的实体(子表)。有时称为 child 。 (2) 主体实体 ......
第一章 CLR执行模型
1.程序的编译 所有支持CLR的语言都会使用其编译器将源代码编译为托管模块； 什么是托管模块？ 托管模块是需要CLR才能执行标准的PE文件。 PE文件就是可以被执行或者间接执行的可移植执行体(在windows之间可移植)。如.exe,.dll文件等。 但C/C++生成的.exe或者dll并不是托管模 ......
非线性混合效应 NLME模型对抗哮喘药物茶碱动力学研究|附代码数据
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=24074 最近我们被客户要求撰写关于非线性混合效应 NLME模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 茶碱数据文件报告来自抗哮喘药物茶碱动力学研究的数据。给 12 名受试者口服茶碱，然后在接下来的 25 小时内在 11 个时间点测量血清浓度 h ......
优化故事: BLOOM 模型推理
经过“九九八十一难”，大模型终于炼成。下一步就是架设服务，准备开门营业了。真这么简单？恐怕未必！行百里者半九十，推理优化又是新的雄关漫道。如何进行延迟优化？如何进行成本优化 (别忘了 OpenAI 8K 上下文的 GPT-4 模型，提示每 1000 词元只需 0.03 美金，补全每 1000 词元只 ......
浅谈两种前端截图方式：Canvas截图 vs SVG截图
背景 如今很多网站都引入截图功能，可用于问题反馈、内容分享等实用需求，而前端截图也不知不觉成为了首选。今天为大家推荐两种前端截图方式，虽然有些局限，但是也能应付大部分项目需求。 Canvas截图：html2canvas SVG截图：rasterizehtml 原理 首先来谈下两种前端截图方式的原理， ......
【redis】 redis linux下安装 redis启动方式 redis典型场景 redis通用命令 数据结构和内部编码 redis字符串类型
上节回顾 # dockerfile 命令 RUN COPY ADD ENV EXPOSE WORKDIR CMD：可以用新命令覆盖的 ENTRYPOINT:不可以被覆盖 # 容器要运行，必须有个前台进程 # dockerfile部署图书管理系统项目 FROM python:3.8 MAINTAINE ......
Redis高级 redis介绍、redis linux下安装、redis启动方式、redis典型场景、redis通用命令、数据结构和内部编码、redis字符串类型
==redis介绍== # 特性 Redis特性（8个） # 速度快：10w ops（每秒10w读写），数据存在内存中，c语言实现，单线程模型 # 持久化：rdb和aof # 多种数据结构： 5大数据结构 BitMaps位图：布隆过滤器 本质是 字符串 HyperLogLog：超小内存唯一值计数，1 ......
模型剪枝
细粒度划分： 根据修剪的最小单位区分方法 非结构性剪枝：权重剪枝、向量剪枝、kernel剪枝，这些剪枝算法可以造成模型结构的不规则化，所以这些方法需要特殊的硬件设计来支持稀疏操作，但是这些模型剪枝较为精细，所以剪枝后精度较高。 结构性剪枝：卷积核剪枝、通道剪枝和层级剪枝，只需改变网络中卷积核和特征通 ......
基于遗传算法的电动汽车规划 建立电动汽车概率出行模型 该模型考虑路网
基于遗传算法的电动汽车规划 建立电动汽车概率出行模型 该模型考虑路网 考虑到了排队时间 出行时间等 然后以投资成本和时间成本最优为目标 优化电动汽车的建设位置 采用遗传方式求解 ID:1550673508239240 ......
css-2(盒子模型)
页面布局三大核心：盒子模型、浮动，定位 网页布局的本质：每个网页都是有盒子组成的，步骤：准备标签，设置样式，放入内容 盒子模型：用来装内容的，包括边框（border），内边距（padding），外边距（margin），实际内容（content） border（边框）：边框宽度（border-widt ......
基于蒙特卡洛法的电动汽车负荷预测 通过建立电动汽车的出行时间 行驶里程 充电时间的概率模型 采用蒙特卡洛进行抽样
基于蒙特卡洛法的电动汽车负荷预测 通过建立电动汽车的出行时间 行驶里程 充电时间的概率模型 采用蒙特卡洛进行抽样 再对电动汽车充电负荷进行累加 通过蒙特卡洛仿真之后 得到电动汽车的负荷预测结果 YID:1250673508175416 ......
考虑需求侧响应的微电网多目标经济运行 建立了含风光储荷的微电网模型
考虑需求侧响应的微电网多目标经济运行 建立了含风光储荷的微电网模型，以发电侧成本(包括风光储以及电网的购电成本)和负荷侧成本最小为目标，考虑功率平衡以及储能SOC约束，建立了多目标优化模型，通过分时电价引导负荷需求侧响应，得到可削减负荷量，同时求解模型，得到风光储以及电网的运行计划。YID:5250 ......
基于IEEE33的主动配电网优化，采用IEEE33节点配电网进行仿真，搭建了含风光，储能，柴油发电机和燃气轮机的配电网经济调度模型
基于IEEE33的主动配电网优化，采用IEEE33节点配电网进行仿真，搭建了含风光，储能，柴油发电机和燃气轮机的配电网经济调度模型，以总的运行成本最小为目标，考虑了储能以及潮流等约束，采用粒子群算法对模型进行求解，得到了各个分布式电源的运行计划。YID:1350659687081783 ......
：）深度学习模型如何统计params量-|
：）深度学习模型如何统计params量-| 1 大概统计 已知模型大小，如312M 计算为 312 00 0000 Bytes， 浮点数据 一个参数占4个字节， import transformers import torch import os from transformers import G ......
基于多目标粒子群算法的微电网优化 首先构建了含风光柴储的微电网模型
基于多目标粒子群算法的微电网优化 首先构建了含风光柴储的微电网模型，之后以风光柴储运行成本最低和风光消纳最大为目标，建立了多目标优化模型，模型考虑功率平衡储能SOC等约束通过模型求解得到帕累托前沿 再从前沿解中选取最优解得到微电网运行计划ID:3650652402605663 ......
智能微电网优化运行 该微电网含有风光燃气轮机储能同时也与电网连接 程序建立其运行成本最低的优化模型采用粒子群算法
智能微电网优化运行 该微电网含有风光燃气轮机储能同时也与电网连接 程序建立其运行成本最低的优化模型采用粒子群算法进行优化求解得到了其最优运行计划 ID:7950652729393418 ......
基于蒙特卡洛法的概率潮流 以IEEE33节点的电网为研究对象 建立了光伏和风电的概率出力模型 采用蒙特卡洛法进行随机抽样
基于蒙特卡洛法的概率潮流 以IEEE33节点的电网为研究对象 建立了光伏和风电的概率出力模型 采用蒙特卡洛法进行随机抽样 之后基于抽样序列进行概率潮流计算 最后得到电网的电压概率出力曲线 程序有基于matpower和非matpower（效果好一点）ID:39400652301592315 ......
【Spring MVC + Tomcat】Spring MVC 传统VS现代方式的启动过程对比
1 前言 这节我们来讨论下 Spring MVC 传统和现在的启动方式的不同，可能大家现在上手就是SpringBoot直接给我们内置Tomcat，我们最多也就是改改配置就完事了，我记得我上学的时候写SSM的时候，还要整理各种Jar包和配置，这节我们就来对比下两种启动方式是如何启动Spring MVC ......
机器学习-模型评价基础概念
1：训练集、测试集及其函数分割； 2：准确率、召回率； 3：交叉验证； 4：混淆矩阵； （1）介绍 TP、FN、TN、FP、TPR、FPR等概念： https://zhuanlan.zhihu.com/p/363924081 5: ROC曲线、AUC曲线； （1）ROC、AUC曲线讲解 https: ......
ubuntu16.04系统run方式安装nvidia显卡驱动
避免sudo apt-get install nvidia-*安装方式造成登录界面循环。 1. ubuntu 16.04默认安装了第三方开源的驱动程序nouveau，安装nvidia显卡驱动首先需要禁用nouveau，不然会碰到冲突的问题，导致无法安装nvidia显卡驱动。 编辑文件blacklis ......
Spring注入bean的常用的六种方式
一.通过注解注入的一般形式 Bean类 public class TestBean{ } Configuration类 @Configuration注解去标记了该类，这样标明该类是一个Spring的一个配置类，在加载配置的时候会去加载他。 @Bean的注解，标明这是一个注入Bean的方法，会将下面的 ......
JUC1_谈谈Volatile1_Volatile和JMM内存模型的可见性
JUC（java.util.concurrent） 进程和线程 进程：后台运行的程序（我们打开的一个软件，就是进程） 线程：轻量级的进程，并且一个进程包含多个线程（同在一个软件内，同时运行窗口，就是线程） 并发和并行 并发：同时访问某个东西，就是并发 并行：一起做某些事情，就是并行 JUC下的三个包 ......
Redis_大白话谈IO模型
通俗理解多种IO模型 前言 我们以故事来讲我们经常遇到的多种IO模型，首先故事的情节是 老李去买火车票，三天后买到一张退票，其中往返车站耗时1小时。 里面主要包含的人员有：老李，黄牛，售票员，快递员 多种IO模型 阻塞IO模型 老李去火车站买票，排了三天队买到一张退票 耗费：在火车站等了三天，其它一 ......