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langchain streamlit模型 教程

听6位专家畅谈AI大模型落地实践：场景和人才是关键

回顾大模型技术在企业的应用过程中，我们不禁要问：大模型在落地方面带来了哪些改变？开发者如何应对大模型的变革？在AI大模型的驱动下，企业的未来又会走向何方？ ......
模型 场景 关键 专家 人才

PostMan——安装使用教程（图文详解）

https://blog.csdn.net/m0_61843874/article/details/123324727 postman使用教程1-安装与使用: https://www.cnblogs.com/yoyoketang/p/14734330.html ......
PostMan 图文 教程

STM32CubeMX教程12 DMA 直接内存读取

使用STM32CubeMX软件配置STM32F407开发板上串口USART1进行DMA传输数据，然后实现与实验STM32CubeMX教程9 USART/UART 异步通信相同的目标 ......
内存 教程 CubeMX STM DMA

浦语书生大模型实战训练营02笔记

1.打开算力平台，选择合适的配置进入算力开发机进入jupyter工具终端安装开发所需python深度学习环境： bash # 请每次使用 jupyter lab 打开终端时务必先执行 bash 命令进入 bash 中 bash /root/share/install_conda_env_intern ......
训练营 书生 实战 模型 笔记

R语言无套利区间模型：正向套利和反向套利次数、收益率分析华泰柏瑞300ETF可视化

全文链接：http://tecdat.cn/?p=31973 原文出处：拓端数据部落公众号 股指期货的套利交易有助于股指期货实现其价格发现以及风险规避的功能，因此提高套利交易的效率,对于发挥股指期货在经济发展中的作用有着重要的意义。 本文帮助客户对期货期现套利的研究。研究中主要以期货及其现货指数的数 ......
收益率 区间 收益 模型 次数

用GPT4聊天制作AI绘画搞笑视频，播放量近10w，附GPT4开通教程

AI一天，人间一年。大家好，我是小卷，最近大家在视频号、抖音刷短视频时，是不是经常刷到那种用AI生成的聊天搞笑绘画视频。比如下面这个视频：南方小土豆来哈尔滨 ......
GPT4 绘画 GPT 教程 视频

1.9 Rotated Multi-Scale Interaction Network for Referring Remote Sensing Image Segmentation 基于语义分割遥感图像的模型

Rotated Multi-Scale Interaction Network for Referring Remote Sensing Image Segmentation 参考遥感图像分割的旋转多尺度交互网络 参考遥感图像分割 (RRSIS)是一个新的挑战，它结合了计算机视觉和自然语言处理，通过 ......
遥感 语义 Segmentation Multi-Scale Interaction

深度学习模型部署TensorRT为何如此优秀？

一、前言 PyTorch模型的高性能部署问题，主要关注两个方面：高度优化的算子和高效运行计算图的架构和runtime。python有快速开发以及验证的优点，但是相比C++来说速度较慢而且比较费内存，一般高性能场景都是使用C++去部署，尽量避免使用python环境。 TensorRT为什么那么快，因为 ......
深度 TensorRT 模型

EF First 生成数据模型

//创建目录：mkdir EFCoreScaffoldexample//进入目录：cd EFCoreScaffoldExample//创建控制台项目：dotnet new console//添加依赖：dotnet add package Microsoft.EntityFrameworkCore.S ......
模型 数据 First EF

Python教程(22)——Python面向对象的属性和方法

在Python面向对象编程中，属性和方法是类及其对象的重要组成部分。如果说封装、继承和多态是面向对象编程中的思想，那么类的属性和方法就是骨架，因为有属性和方法，面向对象编程才变的有血有肉。 属性 属性是类或对象所拥有的数据，它用于描述对象的特征和状态。属性可以是实例属性（对象特有的属性）或类属性（属 ......
Python 属性 对象 方法 教程

WinDbg调试基础教程-用户模式

在前面的文章中，介绍了如何使用WinDbg分析蓝屏原因 https://www.cnblogs.com/zhaotianff/p/15150244.html 不过那会都是在网上找的资料，东拼西凑出来，并没有系统的去学习WinDbg。 最近在学习内核开发这一块的内容，刚好要用到WinDbg，所以这里找 ......
模式 基础 教程 用户 WinDbg

STM32CubeMX教程11 RTC 实时时钟 - 入侵检测和时间戳

使用STM32CubeMX软件配置STM32F407开发板RTC实现入侵检测和时间戳功能，具体为周期唤醒回调中使用串口输出当前RTC时间，按键WK_UP存储当前RTC时间到备份寄存器，按键KEY_2从备份寄存器中读取上次存储的时间，按键KEY_1负责产生入侵事件 ......
入侵检测 时钟 实时 时间 教程

使用PyTorch实现混合专家(MoE)模型

Mixtral 8x7B 的推出在开放 AI 领域引发了广泛关注，特别是混合专家（Mixture-of-Experts：MoEs）这一概念被大家所认知。混合专家(MoE)概念是协作智能的象征，体现了“整体大于部分之和”的说法。MoE模型汇集了各种专家模型的优势，以提供更好的预测。它是围绕一个门控网络 ......
模型 PyTorch 专家 MoE

记录下在linux部署大语言模型和聊天服务、简历服务等

1、弄清楚外网、内网的区别 2、宝塔面板的使用。 命令行输入 bt 、 bt default（本质是linux开了个端口服务用于宝塔管理服务、代理服务等） 3、netstat -tuln 查看正在运行的端口。 4、服务都启动之后，用宝塔代理相关端口 ， 使用 ufw 、 iptables、 fire ......
模型 语言 简历 linux

unity3d修改模型位置

using System.Collections; using System.Collections.Generic; using UnityEngine; public class VCCameraWorkerController : MonoBehaviour { public Vector3 ......
模型 位置 unity3d unity3 unity

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 ......
模型 方法 Omics

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 ......
Salvador 模型 数量 报告 大学

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 ......
训练营 书生 实战 模型 笔记

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 ......
非线性 空气污染 死亡率 发病率 示例

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 ......
幻觉 模型 语言

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。 ......
模态 样本 模型

【教程】代码混淆详解

本文将对代码混淆进行详细解释，并介绍ProGuard代码混淆器以及Ipa Guard工具的使用方法。首先，我们将了解代码混淆的概念和作用，然后深入讨论ProGuard混淆文件的参数设置以及代码混淆的方法。接着，我们将介绍Ipa Guard工具的下载、代码混淆、文件混淆以及IPA重签名与安装测试的步骤 ......
代码 教程

新手入坑：strapi官网教程的简单示例学习

新手入坑：strapi官网教程的简单示例学习：https://blog.csdn.net/qq_36812165/article/details/115533628?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2~default~baidujs_ ......
示例 新手 教程 strapi

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 ......
模型 向量 编码 技术 LSTM

Python教程(21)——面向对象编程的三大特性

Python教程(21)——面向对象编程的三大特性 在Python中，面向对象编程是一种核心的编程思想。Python被称为“一切皆对象”的语言，因为在Python中，几乎所有的数据都被视为对象。这包括数字、字符串、列表、函数等基本类型，还有自定义的类和对象。 Python中的面向对象编程提供了类（C ......
特性 对象 三大 教程 Python

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 ......
视角 Sparse4D 模型 Sparse4 Sparse

Linux debian安装、配置和使用PuTTY教程

PuTTY是一个小巧、好用、免费的跨平台的访问Linux服务器的终端工具。PuTTY工具可以使用Telnet、SSH、rlogin、纯TCP以及串行接口连接服务器，使用非常广泛。本文主要介绍Debian系统如何安装PuTTY和如何设置该工具的字体、颜色。从而实现个性化定制自己的PuTTY工具，让Pu ......
教程 debian Linux PuTTY

Tailscale 基础教程：Headscale 的部署方法和使用教程

Tailscale 是一种基于 WireGuard 的虚拟组网工具，它在用户态实现了 WireGuard 协议，相比于内核态 WireGuard 性能会有所损失，但在功能和易用性上下了很大功夫： 开箱即用 无需配置防火墙 没有额外的配置 高安全性/私密性 自动密钥轮换 点对点连接 支持用户审查端到端 ......
教程 Tailscale Headscale 基础 方法

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 ......
funtionCalling RAG 模型

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 ......
序列 模型
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