generative sagemaker模型 语言
unity3d修改模型位置
using System.Collections; using System.Collections.Generic; using UnityEngine; public class VCCameraWorkerController : MonoBehaviour { public Vector3 ......
C#创历史成为2023年度编程语言！！！
大家好，我是沙漠尽头的狼。在朋友圈看到桂素伟大佬发的喜讯截图，站长赶紧翻译向大家报喜，确定了-C#是2023年度的编程语言！ 在TIOBE指数的历史上，C#首次获得了年度编程语言的奖项。祝贺！二十多年来，C#一直是前10名的选手，现在它正在追赶四大语言，它以一年内最大的涨幅（+1.43%）赢得了这一 ......
Omics辅助育种统计方法：最小二乘与混合模型
此幻灯片是来自“Omics辅助育种统计方法”短期课程中的一节：Applications for Ordinary Least Squares and Mixed Models。作者Malachy Campbell，博后毕业于康奈尔大学，是一名计算生物学家，专注于统计基因组学和数量遗传学。热衷于从大规 ......
GS | 佛罗里达大学Salvador报告：数量遗传和育种中的混合模型
本报告来自佛罗里达大学Salvador A. Gezanboshi博士。Salvador是一位拥有20多年经验的育种家/数量遗传学家，在育种、统计分析和遗传改良咨询方面有着丰富的经验。同时，他也是VSN的国际顾问，没错，就是那个开发了大名鼎鼎的ASReml的VSN。在大学或研究机构任职期间，他主要集 ......
C# 成为2023年度编程语言之王
原文发表在公众号 腾讯云开发者：https://mp.weixin.qq.com/s/5owE5hmJVkwOLJrKMXfR6Q导读2023 TIOBE 年度编程语言正式揭晓，C# 在陪跑多年后首次斩获这一殊荣。TIOBE表示，C#在 Web 应用后端和游戏等领域变得持续流行，并开始蚕食 Java ......
Go语言接口防并发常用方案
Go语言接口防并发常用方案 原创 枫潇潇兮 程序员技术成长之路 2024-01-09 08:30 发表于福建 听全文 Go语言中处理并发的常见策略涉及了并发原语，如互斥锁（sync.Mutex）、读写锁（sync.RWMutex）、通道（channel）以及原子操作（sync/atomic）。接口（ ......
Spring表达式语言（SPEL）学习（02）
构造数组 /** * 数组生成 */ @Test public void test5(){ int[] numbers1 = (int[]) parser.parseExpression("new int[4]").getValue(); int[][] numbers2 = (int[][]) p ......
浦语书生大模型实战训练营01笔记
大模型总的发展趋势：单一模型处理单一任务到一个模型解决多个任务 书生.浦语大模型开源历程：internLM大模型发布-》全面商业、开源支持8k语境全链路开源体系》多模态预训练语料库开源发布-》1.1版本迭代升级，开源智能体框架支持语言模型到智能体升级转换-》增强版发布开源工具全线升级 书生.浦语大模 ......
Spring表达式语言（SPEL）学习（01）
算术运算 @Test public void test01() { // 定义解析器 ExpressionParser parser = new SpelExpressionParser(); // 使用解析器解析表达式 // 获取解析结果 Assert.assertTrue(parser.pars ......
R语言分布滞后非线性模型（DLNM）研究发病率，死亡率和空气污染示例|附代码数据
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=21317 最近我们被客户要求撰写关于分布滞后非线性模型（DLNM）的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文提供了运行分布滞后非线性模型的示例，同时描述了预测变量和结果之间的非线性和滞后效应，这种相互关系被定义为暴露-滞后-反应关联 数据集包含 ......
C语言---Day5
13、作用域规则 C 语言中有三个地方可以声明变量：在函数或块内部的局部变量； 在所有函数外部的全局变量； 在形式参数的函数参数定义中 局部变量：在某个函数或块的内部声明的变量称为局部变量，它们只能被该函数或该代码块内部的语句使用，局部变量在函数外部是不可知的 int main () { /* 局部 ......
R语言用LOESS(局部加权回归)季节趋势分解（STL）进行时间序列异常检测
原文链接：http://tecdat.cn/?p=22632 原文出处：拓端数据部落公众号 这篇文章描述了一种对涉及季节性和趋势成分的时间序列的中点进行建模的方法。我们将对一种叫做STL的算法进行研究，STL是 "使用LOESS(局部加权回归)的季节-趋势分解 "的缩写，以及如何将其应用于异常检测。 ......
C语言学习随笔- 06 常量
常量： ● 常量是固定值，在程序执行期间不会改变。这些固定的值，又叫做字面量。 ● 常量可以是任何基本数据类型，比如整数常量、浮点常量、字符常量、或字符串字面值，也有枚举常量。 ● 常量就像是常规的变量，只不过常量的值在定义后不能进行修改。 ● 常量可以直接在代码中使用，也可以通过定义常量来使用。 ......
贝蒂来扫雷（C语言）
✨✨ 欢迎大家来到贝蒂大讲堂✨✨ 🎈🎈养成好习惯，先赞后看哦~🎈🎈 所属专栏：贝蒂的游戏 贝蒂的主页：Betty‘s blog 引言： 扫雷相信大家小时候到玩过吧，那我们通过目前已学的知识，自己实现一个扫雷小游戏呢，答案自然是肯定的。 本章你可能会用到的知识： 1 ......
贝蒂快扫雷（C语言）
[ ✨✨欢迎大家来到贝蒂大讲堂✨✨ 🎈🎈养成好习惯，先赞后看哦~🎈🎈 所属专栏：贝蒂的游戏 贝蒂的主页：Betty‘s blog 引言： 扫雷相信大家小时候到玩过吧，那我们通过目前已学的知识，自己实现一个扫雷小游戏呢，答案自然是肯定的。 本章你可能会用到的知识： ......
什么是大语言模型的“幻觉”
使用ChatGPT的朋友应该遇到过这样的情况，模型有时候会答非所问甚至自相矛盾，这种情况被成为大语言模型的“幻觉”，即在处理和生成文本时出现的一些特定的错误或误解。这些幻觉可能源于模型对现实世界的理解不足、数据训练的偏差、或者算法本身的局限性。 出现幻觉的原因有几个方面： 1、数据训练偏差 LLM通 ......
多模态大模型少样本自适应综述
前言 在医学成像和遥感等一些细粒度领域，多模态基础模型的性能往往不尽人意。因此，许多研究者开始探索这些模型的少样本适应方法，逐渐衍生出三种主要技术途径：1）基于提示的方法；2）基于适配器的方法；3）基于外部知识的方法。尽管如此，这一迅速发展的领域产生了大量结果，但尚无全面的综述来系统地整理研究进展。 ......
下载安装R语言
一、下载R语言 网址：https://www.r-proj 二、下载RStudio 网址：https://www.rstudio.com/products/rstudio/ ......
堆排序Go语言实现
堆排序是利用最大堆的性质将堆顶元素与数组末尾元素互换，然后重新将剩下的HeapSize-1部分的数组维护为最大堆的过程。 首先我们需要知道什么是堆，以及最大堆和最小堆等。 堆是数组，可以被看做是一颗完全二叉树(即任意两个叶子节点的深度相差不超过1且其排列与满二叉树契合)，反过来我们也可以说堆是一个完 ......
归并排序和快排的Go语言实现
归并排序和快排都是时间复杂度为n*logn的排序算法，都较好的的利用了分治思想，因此放在一起描述。 上图是我比较喜欢的一副展示归并和快排的示意图，我们可以通过递归来实现上述两个排序算法。 先来说归并排序： 归并排序的本质就是将要排序的数组一层一层的拆分为直到长度为1的单元素数组然后进行逐层归并。 通 ......
冒泡、选择、插入排序的Go语言实现
这三种排序之所以放到一起说，是因为他们都比较基础，其最差时间复杂度皆为O(n²)，空间复杂度皆为O(1)。 最差时间复杂度为O(n²)并不意味着他们就一定比快排、归并等排序算法差，因为时间复杂度只是一个理论相关值，实际排序的耗时和数组规模、数组的有序程度以及 比较/交换次数 都有关系。 鉴于算法较为 ......
大模型RAG之向量检索技术-结合LSTM模型编码
本文将介绍两种编码方式，一种直接采用bert进行编码query与待匹配数据；另一种将待匹配数据构造成key-value的形式，key表示从每个待匹配数据的概念或者抽象描述，value是对应的待匹配数据，将query和key进行编码，lstm从过query查询到key之后，就可以获取对应的value ......
PV视角之3D检测模型Sparse4D系列
在自动驾驶视觉感知系统中，为了获得环绕车辆范围的感知结果，通常需要融合多摄像头的感知结果。比较早期的感知架构中，通常采用后融合的范式，即先获得每个摄像头的感知结果，再进行结果层面的融合。后融合范式主要的问题在于难以处理跨摄像头的目标（如大卡车），同时后处理的负担也比较大。而目前更加主流的感知架构则是 ......
什么是大模型RAG?RAG与funtionCalling的区别是什么？
大模型的RAG（Retrieval-Augmented Generation）与Function Calling都是用于增强大型语言模型（如GPT）的技术，但它们的工作原理和应用场景有所不同。 Retrieval-Augmented Generation (RAG): 原理：RAG结合了信息检索和文 ......
模型类序列化器
1 原来用的Serilizer跟表模型没有直接联系， 模型类序列化器ModelSerilizer，跟表模型有对应关系 2 使用 class BookModelSerializer(serializers.ModelSerializer): class Meta: model=表模型 # 跟哪个表模型 ......
【略读论文|大模型相关】Zero-Shot Relational Learning on Temporal Knowledge Graphs with Large Language Models
时间：2023 学校：慕尼黑大学 创新点： 1.据我们所知，这是第一个试图在TKGF背景下研究零射击关系学习的工作。 2.我们设计了一种基于llm的方法zrLLM，并设法在零射击关系推理中增强各种基于嵌入的TKGF模型。 3.实验结果表明，zrLLM有助于大大提高所有考虑的TKGF模型对包含未见零射 ......
星型模型&雪花模型
数据集市（Data Mart）也有称ADS（Application Data Store），数据集市将主题层和基础层的数据按照各业务的实际需求进行聚合，形成宽表或数据立方体（Cube），可直接供业务部门和数据分析团队使用。 数据集市中主要存在的是事实表（fact）和维度表（dimension）。 事 ......
自然语言处理 期末复习
一、概述1. 基于深度学习的命名实体识别系统一般由哪三个层次组成？嵌入层，编码层，解码层2. 三种词义消歧的方法？简单最近邻，基于特征的词义消歧，Lesk算法3. 语篇的局部连贯性表现在哪三个方面？关系连贯，实体连贯，主题连贯4. 信息抽取有哪几个主要任务？命名实体识别，关系抽取，事件抽取5.自然语 ......
R语言GARCH族模型：正态分布、t、GED分布EGARCH、TGARCH的VaR分析股票指数|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=31023 最近我们被客户要求撰写关于GARCH族模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 如何构建合适的模型以恰当的方法对风险进行测量是当前金融研究领域的一个热门话题 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）。 VaR方法作为当 ......