generative模型 方式falcon
excel导出方式总结
前言 整理excel导出的方式 一、 SAXParser实现Excel导入： 参考代码：https://blog.csdn.net/u013044713/article/details/120388203 解析格式说明：https://blog.csdn.net/u010939875/article ......
ChatGLM3-6B：新一代开源双语对话语言模型，流畅对话与低部署门槛再升级
ChatGLM3-6B：新一代开源双语对话语言模型，流畅对话与低部署门槛再升级 1.ChatGLM3简介 ChatGLM3 是智谱AI和清华大学 KEG 实验室联合发布的新一代对话预训练模型。ChatGLM3-6B 是 ChatGLM3 系列中的开源模型，在保留了前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多 ......
oracle中insert用select方式插入慢的解决之一
原理我没明白，但是可以解决插入过慢的问题。 原SQL INSERT INTO LOGINSTATBYDEPTzsy (group_id, persons, loginTimes, loginPersons, datadate, TYPE) SELECT tg.id , p.persons, sum( ......
三维模型的顶层合并构建的点云抽稀关键技术分析
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，... ......
以太网通信控制板-B3-控制板作为TCP服务器和电脑TCP客户端通信(连接路由器或者交换机方式,TCP-RS485)
<p><iframe name="ifd" src="https://mnifdv.cn/resource/cnblogs/CH579_DTU_PBX/index1.html" frameborder="0" scrolling="auto" width="100%" height="1500">< ......
R语言多元Copula GARCH 模型时间序列预测|附代码数据
原文链接 http://tecdat.cn/?p=2623 原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被要求撰写关于Copula GARCH的研究报告，包括一些图形和统计输出。 和宏观经济数据不同，金融市场上多为高频数据，比如股票收益率序列。直观的来说 ，后者是比前者“波动”更多且随机波动的序列，在一元 ......
【视频】广义相加模型（GAM）在电力负荷预测中的应用|附代码数据
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=9024 最近我们被客户要求撰写关于广义相加模型（GAM）的研究报告，包括一些图形和统计输出。 这篇文章探讨了为什么使用广义相加模型 是一个不错的选择。为此，我们首先需要看一下线性回归，看看为什么在某些情况下它可能不是最佳选择。 回归模型 假设我 ......
什么是大模型
什么是大模型 "大模型"通常指的是深度学习中参数数量庞大、层数深厚的神经网络模型。这些模型具有数十亿甚至上百亿的参数，通常需要大量的计算资源来进行训练和推断。这种规模的模型在处理复杂任务时表现得很出色，因为它们能够从大量的数据中学到更复杂、更抽象的表示。 例如，GPT-3（Generative Pr ......
国外著名交易策略:R-Breaker模型设计原理(转载)
R-Breaker是一种短线日内交易策略，它结合了趋势和反转两种交易方式。 交易系统的基本原理如下： 1.根据前一个交易日的收盘价、最高价和最低价数据通过一定方式计算出六个价位，从大到小依次为：突破买入价、观察卖出价、反转卖出价、反转买入价、观察买入价、突破卖出价。 以此来形成当前交易日盘中交易的触 ......
study of 'Missing data imputation framework for bridge structural health monitoring based on slim generative adversarial networks'
the Stochastic Gradient Descent (SGD):为了提高鲁棒性，SGAIN框架的优化器采用了随机梯度下降（SGD） 一，SGAIN框架有两个重要目的：鉴别器D的目的是最大化正确预测M矩阵的概率；生成器的目的是最小化D预测M矩阵的概率。此外，利用反向传播算法对发生器和鉴别器 ......
AI经典模型参数规模
| 模型 | 参数数量 || | || AlexNet | 约 60 million || VGG16 | 约 138 million || ResNet50 | 约 25 million || InceptionV3 | 约 23 million || MobileNetV2 | 约 3.5 mi ......
记一次内网向日葵利用方式
前言 该脚本仅适用于老版向日葵。 使用该脚本前已用蚁剑连接成功。 一、向日葵利用方式 利用蚁剑插件桌面截图发现存在向日葵软件 查找向日葵默认路径 向日葵默认文件路径： C:/ProgramData/Oray/SunloginClient/sys_config.ini 使用验证解密脚本 地址： htt ......
【Python&图像超分】Real-ESRGAN图像超分模型（超分辨率重建）详细安装和使用教程
图像超分是一种图像处理技术，旨在提高图像的分辨率，使其具有更高的清晰度和细节。这一技术通常用于图像重建、图像恢复、图像增强等领域，可以帮助我们更好地理解和利用图像信息。今天给大家介绍一下腾讯ARC实验室发布的一个图像超分辨率模型Real-ESRGAN，同时奉上详细的安装使用教程。 ......
UNet pytorch模型转ONNX模型完整code
1 import os 2 import torch 3 import numpy as np 4 from Unet import UNET 5 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICE"] = "" 6 7 def main(): 8 demo = Demo(model_p ......
初学者如何上手服务器训练模型
拿到一个服务器很迷茫，不知道如何使用，写一份本实验室的服务器使用方法： 1下载Xshell和Xftp 现在提供了家庭/学习免费版 2安装后新建会话 3 bash命令 切换到bash界面 bash，全称Bourne Again Shell，是绝大多数Linux系统默认的命令解释器，能够处理用户所输入的 ......
以太网通信控制板-B2-控制板作为多路TCP客户端和电脑TCP服务器通信(连接路由器或者交换机方式,TCP-RS485)
<p><iframe name="ifd" src="https://mnifdv.cn/resource/cnblogs/CH579_DTU_PBX/index1.html" frameborder="0" scrolling="auto" width="100%" height="1500">< ......
解决 keras 首次装载预训练模型VGG16 时下载失败问题
解决：Exception: URL fetch failure on https://storage.googleapis.com/tensorflow/keras-applications/vgg16/vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h ......
以太网通信控制板-B1-控制板作为单路TCP客户端和电脑TCP服务器通信(连接路由器或者交换机方式,TCP-RS485)
<p><iframe name="ifd" src="https://mnifdv.cn/resource/cnblogs/CH579_DTU_PBX/index1.html" frameborder="0" scrolling="auto" width="100%" height="1500">< ......
KMS方式命令激活Windows系统提示: 通过WMI组件连接本地注册表失败
KMS方式命令激活Windows系统提示: 通过WMI组件连接本地注册表失败 解决方案: 1.登录服务器, 运行wmimgmt.msc命令打开控制台, 选择 WMI控件（本地）, 单击 右键 -> 属性, 确认没有错误。 2.任选一种, 保存成bat, 右键管理员运行, 重新注册。 #第一种 (来自 ......
以太网通信控制板-A3-控制板作为TCP服务器和电脑TCP客户端通信(连接电脑网线方式, TCP<-->RS485)
<p><iframe name="ifd" src="https://mnifdv.cn/resource/cnblogs/CH579_DTU_PBX/index1.html" frameborder="0" scrolling="auto" width="100%" height="1500">< ......
【C 语言基础】C风格数组初始化”={a}；方式”的特性
当进行数组初始化的时候，可以采用 ={一个元素的值} 的方式,例如： int intarr[10] = {1}; int chararr[20] = {'a'}; 使用这种方式初始化，可以将数组所有成员都初始化，没有随机值，保证了安全。 其中，数组第一个值为指定元素的值，其余成员的值全为0。 测试代 ......
使用Bert模型实现embedding嵌入
参考文献：保姆级教程，用PyTorch和BERT进行文本分类 - 知乎 (zhihu.com) 模型地址：https://huggingface.co/bert-base-cased from transformers import BertTokenizer, BertModel tokenize ......
Intellij Idea搭建Spring环境-xml方式
本篇博客介绍适合使用xml配置Spring环境和SpringMVC环境。 ① 首先我们使用maven新建一个普通的java web工程（包含WEB-INF/web.xml），然后在pom文件中相关的依赖 maven创建的web工程标准目录结构一般为： |--root |--pom.xml |--sr ......
CLIP：万物分类（视觉语言大模型）
本文来着公众号“AI大道理” 论文地址：https://arxiv.org/abs/2103.00020 传统的分类模型需要先验的定义固定的类别，然后经过CNN提取特征，经过softmax进行分类。然而这种模式有个致命的缺点，那就是想加入新的一类就得重新定义这个类别的标签，并重新训练模型，这样非 ......
Error: install profile containers-default-0.50.1: generate default profile into pipe: get AppArmor version: convert AppArmor patch version: strconv.Atoi: parsing "0~alpha2": invalid syntax
Bug #2040082 “error parsing AppArmor version” : Bugs : golang-github-containers-common package : Ubuntu Bug #2040082 “error parsing AppArmor version” ......
OpenAI 支持的模型
在DevDay上推出新模型 我们很高兴地宣布推出 GPT-4 Turbo（128k 上下文窗口）预览版和更新的 GPT-3.5 Turbo（16k 上下文窗口）。除此之外，这两种模型都具有改进的指令跟随、JSON 模式、更可重复的输出和并行函数调用。 概述 OpenAI API 由一组具有不同功能和 ......
OAuth1.0的在http请求中的使用方式以及签名算法说明
1、在http request header的Authorization中，其格式为Authorization: "OAuth oauth_consumer_key="OAuth Consume Key",oauth_token="OAuth Token",oauth_signature_metho ......
.NET之默认依赖注入 注入方式(构造函数注入、FromServices操作注入)和 获取服务(Controller构造函数中注入获取、IServiceProvider获取、statrup中获取服务)
.NET之默认依赖注入 注入方式(构造函数注入、FromServices操作注入)和 获取服务(Controller构造函数中注入获取、IServiceProvider获取、statrup中获取服务) 介绍 领券 https://www.cps3.cn/ 不要依赖于具体的实现，应该依赖于抽象，高层模 ......
2.5k的ChatGPT-Java版SDK升级1.1.2-beta0支持GPT-4V、Dall-e-3模型、ToolCalls、微调Job、TTS...
1、项目简介 Chatgpt-Java是OpenAI官方Api的Java SDK，可以快速接入项目使用。支持OpenAI官方全部接口。 目前收获将2500+star🌟。 开源地址：https://github.com/Grt1228/chatgpt-java 官方文档：https://chatgp ......
SQL常用的表连接方式
SQL中的inner jion、left jion、right jion、full jion是四种常用的表连接方式，用于将两个或多个表中的数据组合在一起。 1、inner jion（内连接）：只返回两个表中都有匹配值的记录。 2、left jion（左连接）：返回所有来自左表的记录，以及右表匹配的记 ......