megengine模型 性能 技巧
基于Tensorflow技术开发的计算机毕业设计辅助生成器（使用AI大模型技术）
这是一个辅助生成计算机毕业设计的工具，可以自动完成毕业设计的源码。它基于几百个github上面开源的java和python项目，运用tensorflow技术，训练出了AI大模型。基本实现了计算机毕业设计生成器，能够初步生成Java或python基本源码。目前该项目处理实验阶段，还不成熟，成功率55% ......
SNMPv3用户安全模型
1. 前言部分 SNMPv3与SNMPv2相比有了很大的改进,主要体现在安全性方面: 用户认证机制 - SNMPv3改用基于用户的安全模型(USM),需要替换v2中的社区字符串认证机制(community strings),实现用户管理、认证和加密。 加密与数据完整性检查 - 需要添加支持加密传输和 ......
多模态大模型的体验
主要是出图，结合实际做3个例子：1、形容天气非常寒冷的风景图片（ 画一幅未来极度寒冷下城市的场景）2、妈妈过生日的庆祝图片（画一幅妈妈过生日的庆祝图片，水墨画风格）3、包含GreenOpen字样的富含科技感的图片未来不可限量，对于当前来说是提出准确的需求。关注提高用户体验： ......
Java IO 模型
IO 是个啥 IO，是 input/output 的缩写，表面意思是输入/输出，描述计算机中数据流动的过程，实际上就是 CPU、内存和外部进行数据交换的过程 举个例子，某个进程要获取到数据的过程如下： 1.请求：进程请求外部数据 2.准备：缓冲区准备数据，通过磁盘或者网络读取数据到内核空的缓冲区 3 ......
分类模型评估（混淆矩阵, precision, recall, f1-score）的原理和Python实现
混淆矩阵 当我们已经获取到一个分类模型的预测值，可以通过不同指标来进行评估。 往往衡量二分类模型是基于以下的混淆矩阵概念： True Positive：真实值为正、预测值为正（真阳性） False Positive：真实值为负、预测值为正（假阳性） False Negative：真实值为正、预测值为 ......
【最佳实践】京东小程序-LBS业务场景的性能提升
随着业务需求猛增、各种AB场景线上测试，交互复杂度提升，所以对门详的整体交互体验，小程序加载速度、列表的滚动性能以及业务数据层面都有更高的要求，因此作为前端研发团队，我们也迎来了一些新的挑战。 ......
《环太平洋》流浪者机甲3D模型特效还原
法线贴图可以通过改变模型表面法线的方向和强度，增强模型的真实感、细节和视觉效果，使得渲染结果更加逼真。它是一种在计算机图形学中常用的技术。 ......
GLTF/GLB模型在线预览、编辑、动画查看以及材质修改
GLTF 编辑器 -NSDT 不仅可以设置3D模型纹理贴图，还可以设置模型的几何原点、以及对有相同材质属性的mesh进行合并，实现模型轻量化，是一款不可多得的实用型在线模型编辑工具。 ......
几款Linux性能监控工具掌握
推荐几款可以涨姿势的运维实用工具~ 点击关注👉👉 浩道Linux 2023-12-20 07:50 发表于广东 关注上方浩道Linux，回复资料，即可获取海量Linux、Python、网络通信、网络安全等学习资料！ 前言 大家好，这里是浩道Linux，主要给大家分享Linux、Python、网络 ......
法线贴图实现地形模型皱褶、凹凸不平的纹理效果
法线贴图可以通过改变模型表面法线的方向和强度，增强模型的真实感、细节和视觉效果，使得渲染结果更加逼真。它是一种在计算机图形学中常用的技术。 ......
三维模型数据的高程偏差的几何坐标纠正技术方法浅析
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，... ......
GAN模型
GAN模型优化训练 在训练过程中，生成网络的目标就是尽量生成真实的图片去欺骗判别网络D。而网络D的目标就是尽量把网络G生成的图片和真实的图片分别开来。这样，G和D构成了一个动态的“博弈过程”。这个博弈过程具体是怎么样的呢？ 先了解下纳什均衡，纳什均衡是指博弈中这样的局面，对于每个参与者来说，只要其他 ......
软件多开助手的实用技巧：同时使用多个社交平台
在今天这个高度信息化和数字化的时代，社交媒体已经成为人们生活中不可或缺的一部分。然而，随着人们对于社交媒体的需求不断增加，使用多个社交平台成为了一种常态。但是，每个平台只能登录一个账号，这就让使用多个社交平台变得非常不便。这时，软件多开助手就应运而生了，它可以帮助我们同时使用多个社交平台，大大提高了 ......
Android性能优化的一些想法
避免内存泄漏 监控长期持有的引用： 注意那些可能持久存在内存中的对象引用，例如静态引用、单例模式中的引用、注册的监听器等。确保在不需要时释放这些引用。 Context使用： 正确管理Context引用，特别是避免在生命周期长于Activity的对象中持有Activity的Context，以防Acti ......
隐私计算和大模型
来源：象话时刻 | 微众银行杨强：大模型的崛起是隐私计算发展的绝佳机会 观点 大模型的崛起，是隐私计算再次发展的绝佳机会。行业已经证明了用隐私计算做大模型的“防火墙”是可行的，全世界范围内大家也已经开始认识到这个方向；（效率又是一大难关） 数据要素流通最关键的是模型,以模型为中心,而不是以数据为中心 ......
（大模型训练）（工作流升级）（精品）MJ数据自动化处理流程！！！
0.准备条件：文件夹为中文名，图片内含有多个下划线。 处理目标：处理成为一个 “公共标|逗号| 一个句子"的形式。 1.（统计中文，准备翻译）文件夹结构作为数据统计入excel import os import pandas as pd def find_image_folders(parent_d ......
算法学习笔记(8.3): 网络最大流 - 模型篇
本文慢慢整理部分模型。 DAG 最小路径覆盖 经典的题目，经典的思想。 网络流常见的将图上的点拆为入点和出点，那么路径由若干 出 - 入 - 出 - 入 的循环构成。 于是在拆好的图上流一流即可。 [CTSC2008] 祭祀 典中祭 黑白染色 利用黑白染色将整个图变成一个二分图是网络流常见的套路，尤 ......
分类模型
分类模型 二分类模型 对于二分类模型，介绍逻辑回归(logistic regression)和Fisher线性判别分析两种分类算法；对 于多分类模型，将简单介绍Spss中的多分类线性判别分析和多分类逻辑回归的操作步骤 水果分类例子 这个实际上就是一个二分类问题，通过属性推断类别。 逻辑回归logis ......
R语言有限混合模型(FMM,finite mixture model)及其EM算法聚类分析间歇泉喷发时间
原文链接：http://tecdat.cn/?p=22609 原文出处：拓端数据部落公众号 摘要 本文提供了一套用于分析各种有限混合模型的方法。既包括传统的方法，如单变量和多变量正态混合的EM算法，也包括反映有限混合模型的一些最新研究的方法。许多算法都是EM算法或基于类似EM的思想，因此本文包括有限 ......
R语言群组变量选择、组惩罚group lasso套索模型预测分析新生儿出生体重风险因素数据和交叉验证、可视化
原文链接：http://tecdat.cn/?p=25158 原文出处：拓端数据部落公众号 本文拟合具有分组惩罚的线性回归、GLM和Cox回归模型的正则化路径。这包括组选择方法，如组lasso套索、组MCP和组SCAD，以及双级选择方法，如组指数lasso、组MCP。还提供了进行交叉验证以及拟合后可 ......
高等数值分析（高性能计算，并行计算） (Parallel and High Performance Computing)
https://github.com/OpenMP https://math.ecnu.edu.cn/~jypan/Teaching/ParaComp/ Parallel and High Performance Computing(高等数值分析（高性能计算，并行计算)) 基本信息： 教材：本课程主 ......
阿里-可视化建模-模型部署及训练
快速开始预置了多种预训练模型。您可以基于预训练模型快速上手并使用PAI的训练和部署功能。本文为您介绍如何在快速开始查找适合您业务需求的模型、部署和调试模型、微调训练模型。 前提条件 如果您需要对模型进行微调训练或增量训练，需要创建OSS Bucket存储空间，具体操作请参见控制台创建存储空间。 使用 ......
阿里-可视化建模-评估模型
登录PAI控制台，进入工作流页面。 操作详情请参见step1：进入工作流页面。 构建预测节点。 在组件列表中分别搜索预测组件，找到后将其拖入画布，并将生成的节点作为拆分-1、逻辑回归二分类-1节点的下游节点，拼接为实验。 单击画布中的预测-1节点，在右侧节点配置中，分别单击特征列字段、原样输出列字段 ......
6.Redis，一站式高性能存储方案
1.Redis入门 Redis是一款基于键值对的NoSQL数据库，它的值支持多种数据结构： 字符串(strings)、哈希(hashes)、列表(lists)、集合(sets)、有序集合(sorted sets)等。 Redis将所有的数据都存放在内存中，所以它的读写性能十分惊人。 同时，Redis ......
数据仓库之星型模型和雪花模型
在了解星型模型和雪花模型之前，我们需要先了解一下事实表和维度表到底是什么？ 一、事实表与维度表 事实表 在数据仓库中，保存度量值的详细值或存储事实记录的表称为事实表。事实数据表通常包含大量的行。 事实数据表的主要特点是包含数字数据（事实），并且这些数字信息可以汇总，以提供有关单位作为历史的数据。事实 ......
C语言实现TCP CS模型代码，客户端服务器
服务端将接受客户端发送的数据并将其转换成大写形式，然后再发送给客户端，客户端将发送一个字符串给服务器，并显示来自服务器的响应内容。 服务器 点击查看代码 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <sys/ ......
MegEngine 优化 dataloader 使用体验！data monitor 帮助更好定位性能瓶颈
业务模型训练中 Data 部分可能是瓶颈所在 在训练业务模型过程中，如果我们发现模型的训练速度不符合预期，往往会下意识地认为网络本身出了问题。但实际上，大多数时候问题发生在模型的数据供给逻辑中。 区分一个训练过程的瓶颈到底是在准备数据，还是在网络的计算阶段其实是很简单的。比如对于下面这段代码： da ......
c# 高并发必备技巧（三）
前面两篇文章主要是介绍了如何解决高并发情况下资源争夺的问题。但是现实的应用场景中除了要解决资源争夺问题，高并发的情况还需要解决更多问题，比如快速处理业务数据等， 本篇文章简要罗列一下与之相关的更多技术细节。 1、异步编程： 使用async和await关键字进行异步编程，这可以避免阻塞线程，提高程序的 ......
编程效率提升技巧集（提高工作效率）
前言 公众号 追逐时光者 定期分享各种实用的编程技巧和方法，帮助小伙伴们更快速、更优雅地解决问题。大大提高工作效率和节省宝贵的时间、精力，从而提高生活质量。 以下文章都已收录到DotNetGuide中：https://github.com/YSGStudyHards/DotNetGuide Visu ......