megengine模型 性能 技巧
InfluxDB vs TDengine，用数据“说”性能
为了验证 TDengine 3.0 的性能，我们使用第三方基准性能测试平台 TSBS（Time Series Benchmark Suite） 中针对 DevOps 的 cpu-only 五个场景作为基础数据集，在相同的 AWS 云环境下对 TDengine 3.0 和 InfluxDB 1.8（该 ......
生成式模型与辨别式模型
分类模型可以分为两大类:生成式模型与辨别式模型。本文解释了这两种模型类型之间的区别，并讨论了每种方法的优缺点。 完整文章： https://avoid.overfit.cn/post/9dc20966c4824be18ef7e9fd1acabe51 ......
支持多模型数据分析探索的存算分离湖仓一体架构解析（下）
当企业需要建设独立的数据仓库系统来支撑BI和分析业务时，有了“数据湖+数据仓库”的混合架构。但混合架构带来了更高的建设成本、管理成本和业务开发成本。随着大数据技术的发展，通过在数据湖层增加分布式事务、元数据管理、极致的SQL性能、SQL和数据API接口能力，企业可以基于统一的架构来同时支持数据湖和数 ......
asp.net core系列 26 EF模型配置(实体关系)
一.概述 EF实体关系定义了两个实体互相关联起来(主体实体和依赖实体的关系，对应数据库中主表和子表关系)。 在关系型数据库中，这种表示是通过外键约束来体现。本篇主要讲一对多的关系。先了解下描述关系的术语。 (1) 依赖实体： 这是包含外键属性的实体(子表)。有时称为 child 。 (2) 主体实体 ......
界面控件DevExpress WPF甘特图组件，让项目管理拥有极佳性能！
DevExpress WPF Gantt（甘特图 ）控件允许开发者在任何WPF桌面应用程序中快速集成项目计划和任务调度功能。在上文中（点击这里回顾>>）我们介绍了DevExpress WPF甘特图的性能、动态缩放等，本文将继续分享甘特图的其他功能，持续关注我们获取更多产品中文资讯哦~ DevExpr ......
BurpSuite密码爆破技巧
在渗透测试中，弱口令是一种常见的安全漏洞，因为许多用户倾向于使用简单的、容易猜测的口令，攻击者可以通过尝试不同的口令组合，找到正确的口令，从而获取系统的访问权限。因此，弱口令是渗透测试中必须重点关注的一个方面。 这里说下使用BurpSuite爆破弱口令的一些技巧，适合小白。 BurpSuite 密码 ......
C# simd 性能雷点记录
先看两段代码对比： static public T SimdDot(T[] a, T[] b) { if (a.Length != b.Length) throw new ArgumentException("The size of two matrix is not equal."); // if ......
第一章 CLR执行模型
1.程序的编译 所有支持CLR的语言都会使用其编译器将源代码编译为托管模块； 什么是托管模块？ 托管模块是需要CLR才能执行标准的PE文件。 PE文件就是可以被执行或者间接执行的可移植执行体(在windows之间可移植)。如.exe,.dll文件等。 但C/C++生成的.exe或者dll并不是托管模 ......
非线性混合效应 NLME模型对抗哮喘药物茶碱动力学研究|附代码数据
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=24074 最近我们被客户要求撰写关于非线性混合效应 NLME模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 茶碱数据文件报告来自抗哮喘药物茶碱动力学研究的数据。给 12 名受试者口服茶碱，然后在接下来的 25 小时内在 11 个时间点测量血清浓度 h ......
实时Oracle 监控和性能分析工具
概述 MyOra是一种先进的 Oracle 数据库监控工具，具有最快的响应时间并提供对 Oracle 数据库的即时可见性。 该工具简单、快速且易于使用，无需安装，无需 Oracle 客户端，也无需互联网连接。下载 MyOra 并实时监控数据库性能。 可将 MyOra 用作 DBA 工具或 SQL 查 ......
优化故事: BLOOM 模型推理
经过“九九八十一难”，大模型终于炼成。下一步就是架设服务，准备开门营业了。真这么简单？恐怕未必！行百里者半九十，推理优化又是新的雄关漫道。如何进行延迟优化？如何进行成本优化 (别忘了 OpenAI 8K 上下文的 GPT-4 模型，提示每 1000 词元只需 0.03 美金，补全每 1000 词元只 ......
模型剪枝
细粒度划分： 根据修剪的最小单位区分方法 非结构性剪枝：权重剪枝、向量剪枝、kernel剪枝，这些剪枝算法可以造成模型结构的不规则化，所以这些方法需要特殊的硬件设计来支持稀疏操作，但是这些模型剪枝较为精细，所以剪枝后精度较高。 结构性剪枝：卷积核剪枝、通道剪枝和层级剪枝，只需改变网络中卷积核和特征通 ......
基于遗传算法的电动汽车规划 建立电动汽车概率出行模型 该模型考虑路网
基于遗传算法的电动汽车规划 建立电动汽车概率出行模型 该模型考虑路网 考虑到了排队时间 出行时间等 然后以投资成本和时间成本最优为目标 优化电动汽车的建设位置 采用遗传方式求解 ID:1550673508239240 ......
css-2(盒子模型)
页面布局三大核心：盒子模型、浮动，定位 网页布局的本质：每个网页都是有盒子组成的，步骤：准备标签，设置样式，放入内容 盒子模型：用来装内容的，包括边框（border），内边距（padding），外边距（margin），实际内容（content） border（边框）：边框宽度（border-widt ......
基于蒙特卡洛法的电动汽车负荷预测 通过建立电动汽车的出行时间 行驶里程 充电时间的概率模型 采用蒙特卡洛进行抽样
基于蒙特卡洛法的电动汽车负荷预测 通过建立电动汽车的出行时间 行驶里程 充电时间的概率模型 采用蒙特卡洛进行抽样 再对电动汽车充电负荷进行累加 通过蒙特卡洛仿真之后 得到电动汽车的负荷预测结果 YID:1250673508175416 ......
考虑需求侧响应的微电网多目标经济运行 建立了含风光储荷的微电网模型
考虑需求侧响应的微电网多目标经济运行 建立了含风光储荷的微电网模型，以发电侧成本(包括风光储以及电网的购电成本)和负荷侧成本最小为目标，考虑功率平衡以及储能SOC约束，建立了多目标优化模型，通过分时电价引导负荷需求侧响应，得到可削减负荷量，同时求解模型，得到风光储以及电网的运行计划。YID:5250 ......
基于IEEE33的主动配电网优化，采用IEEE33节点配电网进行仿真，搭建了含风光，储能，柴油发电机和燃气轮机的配电网经济调度模型
基于IEEE33的主动配电网优化，采用IEEE33节点配电网进行仿真，搭建了含风光，储能，柴油发电机和燃气轮机的配电网经济调度模型，以总的运行成本最小为目标，考虑了储能以及潮流等约束，采用粒子群算法对模型进行求解，得到了各个分布式电源的运行计划。YID:1350659687081783 ......
SkyWalking性能监控工具
skyWalking 目录旁边可以查询具体的目录结构和跳转 一.链路追踪介绍 对于一个大型的几十个、几百个微服务构成的微服务架构系统，通常会遇到下面一些问题，比如： 如何串联整个调用链路，快速定位问题？ 如何缕清各个微服务之间的依赖关系？ 如何进行各个微服务接口的性能分折？ 如何跟踪整个业务流程的调 ......
日读一书的方法技巧from 钞能力毛毛
分三步： 1.书摘APP；时间：1小时；笔记：200字左右；场景：灵活，适合地铁、电梯；散碎时间 得到专栏等任何高质量文章都可。 重要是养成阅读习惯；找到在不同场景下适应阅读的方法，last:1-2month 2.传记类；时间：2-3小时；笔记：2000字左右；场景：稍微长的时间，如饭后信息、空闲时 ......
：）深度学习模型如何统计params量-|
：）深度学习模型如何统计params量-| 1 大概统计 已知模型大小，如312M 计算为 312 00 0000 Bytes， 浮点数据 一个参数占4个字节， import transformers import torch import os from transformers import G ......
基于多目标粒子群算法的微电网优化 首先构建了含风光柴储的微电网模型
基于多目标粒子群算法的微电网优化 首先构建了含风光柴储的微电网模型，之后以风光柴储运行成本最低和风光消纳最大为目标，建立了多目标优化模型，模型考虑功率平衡储能SOC等约束通过模型求解得到帕累托前沿 再从前沿解中选取最优解得到微电网运行计划ID:3650652402605663 ......
智能微电网优化运行 该微电网含有风光燃气轮机储能同时也与电网连接 程序建立其运行成本最低的优化模型采用粒子群算法
智能微电网优化运行 该微电网含有风光燃气轮机储能同时也与电网连接 程序建立其运行成本最低的优化模型采用粒子群算法进行优化求解得到了其最优运行计划 ID:7950652729393418 ......
基于蒙特卡洛法的概率潮流 以IEEE33节点的电网为研究对象 建立了光伏和风电的概率出力模型 采用蒙特卡洛法进行随机抽样
基于蒙特卡洛法的概率潮流 以IEEE33节点的电网为研究对象 建立了光伏和风电的概率出力模型 采用蒙特卡洛法进行随机抽样 之后基于抽样序列进行概率潮流计算 最后得到电网的电压概率出力曲线 程序有基于matpower和非matpower（效果好一点）ID:39400652301592315 ......
机器学习-模型评价基础概念
1：训练集、测试集及其函数分割； 2：准确率、召回率； 3：交叉验证； 4：混淆矩阵； （1）介绍 TP、FN、TN、FP、TPR、FPR等概念： https://zhuanlan.zhihu.com/p/363924081 5: ROC曲线、AUC曲线； （1）ROC、AUC曲线讲解 https: ......
JUC1_谈谈Volatile1_Volatile和JMM内存模型的可见性
JUC（java.util.concurrent） 进程和线程 进程：后台运行的程序（我们打开的一个软件，就是进程） 线程：轻量级的进程，并且一个进程包含多个线程（同在一个软件内，同时运行窗口，就是线程） 并发和并行 并发：同时访问某个东西，就是并发 并行：一起做某些事情，就是并行 JUC下的三个包 ......
JMeter 逻辑控制器、定时器、分布式、报告、并发数计算方法、性能监控
一、逻辑控制器 可以按照设定的逻辑控制取样器的执行顺序 1、IF 控制器（没有 else，如果有其他分支，则一直加 IF控制器即可） 控制它下面的测试元素是否运行 位置：测试计划 线程组 （右键添加）逻辑控制器 如果（IF）控制器 参数： 案例：（用户定义变量：在里面添加变量：name = baid ......
Redis_大白话谈IO模型
通俗理解多种IO模型 前言 我们以故事来讲我们经常遇到的多种IO模型，首先故事的情节是 老李去买火车票，三天后买到一张退票，其中往返车站耗时1小时。 里面主要包含的人员有：老李，黄牛，售票员，快递员 多种IO模型 阻塞IO模型 老李去火车站买票，排了三天队买到一张退票 耗费：在火车站等了三天，其它一 ......
显卡性能排行天梯图
笔记本中所需要的CPU并不是说越高越好，需要和显卡想配对，一般来说，笔记本电脑上的CPU性能都比较高，而显卡的型号较低点，如果不能够相互适配的话，会导致无法发挥出显卡或者CPU的真正性能等，这一次来详细查看一下CPU的排行榜天梯图，然后根据自己的需求酌情选择吧~ 【CPU天梯图】【天梯图大全】 笔记 ......
支持多模型数据分析探索的存算分离湖仓一体架构解析（上）
当企业需要建设独立的数据仓库系统来支撑BI和业务分析业务时，有了“数据湖+数据仓库”的混合架构。但混合架构带来了更高的建设成本、管理成本和业务开发成本。随着大数据技术的发展，通过在数据湖层增加分布式事务、元数据管理、极致的SQL性能、SQL和数据API接口能力，企业可以基于统一的架构来同时支持数据湖 ......