generative模型 方式falcon
基于深度学习框架的基因组预测新模型SoyDNGP
目录简介材料方法数据集SoyDNGP的模型结构比对模型的处理主要结果SoyDNGP在大豆基因组预测中展现了出色的能力大豆基因组预测中SoyDNGP与其他算法的性能比较SoyDNGP模型在不同大豆群体中的多功能预测能力SoyDNGP 在大豆之外的广泛应用SoyDNGP是一个面向大豆基因组预测的开放友好 ......
Graph Wave Net模型中的数据集hdf5和pkl文件的读取问题
引入：GraphWaveNet的流量数据的文件格式是.h5，路网结构文件格式是.pkl，它们怎么打开呢？ HDF5 HDF5文件一般以 .h5 或者 .hdf5 作为后缀名，其中包含两种结构：Group（文件夹）和Datasets（数据） python可以使用 h5py 或 pandas 打开.h5 ......
Security Reduction学习笔记(1):密码系统与安全模型的定义
课件地址:Book (uow.edu.au),原作者声明该课件对人类和外星人免费开放 (￣_￣|| ) 现代密码学概念: 现代密码学与经典密码学的区别在于它强调定义(definitions)、模型(models)和证明(proofs). 定义澄清:密码学(Cryptology)= 设计密码学(Cry ......
PyTorch之线性回归模型
1 简介 1.1 线性回归模型简介 线性回归是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。其表达形式为y = wx+e，e为误差服从均值为0的正态分布。其中只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，称为一元线性回归。 1 ......
车辆车型识别系统python+TensorFlow+Django网页界面+算法模型
一、介绍 车辆车型识别系统。本系统使用Python作为主要开发编程语言，通过TensorFlow搭建算法模型网络对收集到的多种车辆车型图片数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型文件。并基于该模型搭建Django框架的WEB网页端可视化操作界面。实现用户上传一张车辆车型图片识别其名称。 二、系 ......
python学习——回归模型
从本篇开始记录一下我在研究生阶段的学习 作业之成人死亡率预测（回归模型） 1 实验介绍 1.1 实验背景 成年人死亡率指的是每一千人中15岁至60岁死亡的概率（数学期望）。这里我们给出了世界卫生组织（WHO）下属的全球卫生观察站（GHO）数据存储库跟踪的所有国家健康状况以及许多其他相关因素。要求利用 ......
C语言数据类型占用字节大小+rand_mode/randomize_mode/static constraint+I2C和SPI的选中方式
C语言数据类型占用字节大小 https://blog.csdn.net/sinan1995/article/details/79577106 对于整形，最大8字节，超出8字节的计算，要么用库，要么不用。 64位编译器： char/unsigned char ：1字节 char *：8字节 short ......
如何用简单的方式避免烦人的小错误
以下技巧在 NOI Linux 下开启 c++14 的情况下均可使用，放心食用。 在非 void 函数开头使用 [[nodiscard]] 避免没有用到函数的情况 示例： [[nodiscard]]int plu(int a,int b) { return a+b>=p?a+b-p:a+b; } v ......
《算法学习专栏》—— DP问题之状态机模型
2023年10月13日 更新于2023年10月13日 一、前言 本栏，为状态机模型，题目主要来源日常，目前主要来源于Acwing的提高课。希望以后做到状态机的题目，也能加进来，不断完善。使用的分析方法均为闫式DP分析法。字臭。。。希望能用手写板慢慢写的好看。 二、状态机模型 2.1 对于状态机的考虑 ......
普冉PY32系列(九) GPIO模拟和硬件SPI方式驱动无线收发芯片XL2400
前面介绍了 XN297LBW, 顺带再介绍一个非常类似的型号 XL2400, 生产商是深圳芯岭技术, 同时市面上还有一个 WL2400, 从数据手册看和 XL2400 是一模一样的. XL2400 和XN297LBW 一样都是 SOP8 封装的2.4GHz频段无线收发芯片, 但是零售价格更便宜, 在... ......
ABM仿真模型介绍
从个体动机到群体规律-ABM仿真模型介绍 今天我们谈一谈单体/多体仿真模型，模型的英文名称为Agent based modeling，以下简称为ABM模型。 像我们熟悉的基于元胞自动机原理、的生命游戏，不同的生命体按照同一规则，在所设置好的环境中进行交互，演变出复杂的形态，这就是一类典型的ABM模型 ......
深度学习模型在基因组选择中的预测能力（统计、总结）
Gianola et al. [61]: 应用：基因组选择。 比较：多层感知器（MLP）与贝叶斯线性回归（BRR）。 结果：在小麦数据集中，随着隐藏层神经元数量的增加，MLP的预测能力提高。MLP对BRR的性能提高了11.2%至18.6%。在Jersey数据集中，MLP也超越了BRR，特别是在脂肪产 ......
9月大型语言模型研究论文总结
大型语言模型(llm)在今年发展迅速，随着新一代模型不断地被开发，研究人员和工程师了解最新进展变得非常重要。本文总结9-10月期间发布了一些重要的LLM论文。 这些论文涵盖了一系列语言模型的主题，从模型优化和缩放到推理、基准测试和增强性能。最后部分讨论了有关安全训练并确保其行为保持有益的论文。 优化 ......
【转载】基于Bursa模型的七参数空间三维坐标转换
基于Bursa模型的七参数空间三维坐标转换 转载自 基于Bursa模型的七参数空间三维坐标转换-CSDN博客 一、Bursa模型简介 模型简介百度即可，这里不做介绍，因为不是自己整理的。 二、Bursa模型的推导 2.1 Bursa坐标转换模型 \[\begin{bmatrix} X\\ Y\\ Z ......
力扣第 115 场双周赛（完全背包，多重背包，前缀和，最长上升子序列模型）
模拟题，记录一个k值，表示上一次记录到哪里了。若遇到prev则移动k；否则重置k； class Solution { public: vector<int> lastVisitedIntegers(vector<string>& words) { vector<int> nums, res; int ......
阿里云易立：以云原生之力，实现大模型时代基础设施能力跃升 | KubeCon 主论坛分享
今天，由云原生计算基金会 CNCF 主办的 KubeCon+CloudNativeCon+OpenSourceSummit China 2023 主论坛在上海举办。阿里云容器服务负责人易立在主论坛发表演讲，介绍阿里云为大模型提供的基础设施能力，以及通过云原生 AI 的方式助力大模型普惠提效。 ......
Ubuntu升级Cmake的正确方式
某些软件包编译时需要高版本的Cmake，因此需要升级Cmake。 不能使用 sudo apt-get remove cmake卸载低版本cmake后再重装高版本，这样做会导致之前编译和安装的很多库一起被卸载！！！正确步骤是： 1 去https://cmake.org/files/下载所需版本的源码。 ......
新人防止服务器被黑入侵的几种方式
防止服务器被黑是一个涉及多个层面的复杂问题，涉及到安全策略、系统配置、软件更新、用户权限管理等多个方面。以下是一些关键的步骤和策略，可以帮助新人服务器所有者防止服务器被黑： 1. **选择可靠的服务器供应商**：选择有良好声誉和专业知识的服务器供应商是非常重要的。他们通常会提供安全可靠的环境，并定期 ......
if else的多种替换方式
1）利用逻辑判断的短路运算来实现 && 和 ||（&& 中第一个表达式为假就不会去处理第二个表达式，|| 则相反） // if为真 if (bool) { value = getYes(); } // &&改版 bool && (value = getYes()); // if为假 if (!boo ......
普冉PY32系列(八) GPIO模拟和硬件SPI方式驱动无线收发芯片XN297LBW
XN297LBW 是一个SOP8封装的2.4GHz频段无线收发芯片, 价格在1元左右, 因为面向的主要是低成本应用, 大多数搭配的MCU为廉价的8位8051, 不一定有硬件SPI, 为了保证兼容在SDK中使用的都是GPIO模拟SPI方式进行驱动. 但是实际上是可以通过硬件SPI方式进行驱动的. 本文... ......
手动在本地搭建GPT大模型过程
20211325手动在本地搭建GPT大模型过程 一、搭建原因 暑假期间由于闲着无聊且有娄老师在群里经常发一些GPT相关的文章和资料，因此对GPT有了兴趣，再加上我也经常在github上浏览和下载使用一些有趣的公开项目，由此开始着手了解GPT的构建和训练。 二、搭建过程（由于当时没有想到要写博客因此截 ......
瀑布模型
软件开发的各项活动严格按照线性方式进行,当前活动接受上一项活动的工作结果实施完成所需的工作内容当前活动的工作结果需要进行验证.如果验证通过,则该结果作为下一项活动的输入继续进行下一项活动,否则返回修改 优点 1）为项目提供了按阶段划分的检查瀑布模型查点。 2）当前一阶段完成后，只需要去关注后续阶段。 ......
【分享】讯飞星火认知大模型Python调用上下文测评
一个很常用的用法，先是system提示 , 然后是user问题 {"role": "system", "content": "假设你是个程序员，你的微信是llike620"}, {"role": "user", "content": "微信多少"} openai测试 import openai # ......
【分享】百度千帆大模型Python调用上下文测评
一个很常用的用法，先是system提示 , 然后是user问题 {"role": "system", "content": "假设你是个程序员，你的微信是llike620"}, {"role": "user", "content": "微信多少"} openai测试 import openai # ......
【CV】图像去雾物理模型推导
经典大气散射模型描述如下： \[I(x)=J(x)t(x)+A(1-t(x)), \]其中\(I(x)\)为带雾图像，\(J(x)\)为清晰图像，\(t(x)\)为透射率，\(A\)为全局全局背景光。通常定义 \[t(x)=e^{-\beta d(x)}, \]其中\(\beta\)为大气散射系数， ......
存储管理方式
分段式内存管理 原有的 16 位作系统是通过分段式内存管理，在只有四个段寄存器的情况下，每个寄存器里面所存的是基地址。 32 位操作系统发生了改变： 变化一： 在 32 位时代，段寄存器又增加了两个：fs、gs，用来指向这两个表，分别是gdtr和ldtr，即全局描述符表GDT，也有可能是局部描述符表 ......
深度学习模型的基础
DL与其他模型：深度学习模型是统计学中的“半参数推断模型”的子集。它们通过堆叠多个处理隐藏层来推广人工神经网络，每个层都由许多神经元组成。 “深度”之意：“深度”这个词与知识通过连续的表示层被获取的方式有关。 工作原理： DL方法基于多层（“深度”）的人工神经网络。 不同的节点（“神经元”）从下一层 ......
python多线程with方式加锁
python多线程with方式加锁 """python Treading中的Lock模块提供了加锁和释放锁的方法,分别是acquire()和release().这两个方法可以搭配python的with语句使用."""# 示例from threading import Locktemp_lock = ......
ARMA-EGARCH模型、集成预测算法对SPX实际波动率进行预测|附代码数据
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=12174 最近我们被客户要求撰写关于ARMA-EGARCH的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文比较了几个时间序列模型，以预测SP500指数的每日实际波动率。基准是SPX日收益序列的ARMA-EGARCH模型。将其与GARCH模型进行比较 ......