megengine模型 性能 技巧
深度学习之路三 将上一篇稍微通用的模型用sklearn代替
from sklearn.neural_network import MLPRegressor import numpy as np # 创建神经网络对象 # 使用adam优化器 adam是一种梯度下降算法 # 使用sgd优化器 adam是一种随机梯度下降算法 model = MLPRegresso ......
深度学习之路二 将上一篇的逻辑流水线变成稍微通用的模型
import numpy as np class NeuralNetwork: def __init__(self, input_size, output_size): self.input_size = input_size self.output_size = output_size self. ......
其他相机成像模型
1.成像半径 如图r所示为成像半径 2.透视投影（针孔相机）成像半径 不同相机的成像半径： 球面投影（Stereographic） 等立体角投影（Equisolid Angle） 正交投影（Orthographic） 等距投影（Equidistant） Stereographic为透视投影（针孔相机 ......
读Java性能权威指南（第2版）笔记28_线程和同步性能中
1. 同步 1.1. 代码块对一组变量的访问看上去是串行的：每次只有一个线程可以访问内存 1.1.1. 由synchronized关键字保护的代码块 1.1.2. 用java.util.concurrent.lock.Lock类的实例保护的代码 1.1.3. java.util.concurrent ......
使用 Linux dd 命令测试磁盘读写性能
使用 Linux dd 命令测试磁盘读写性能 从帮助手册中可以看出，dd命令可以复制文件，根据操作数进行转换和格式化。我这里记录一下dd命令用于测试磁盘I/O性能的过程。 dd 可从标准输入或文件中读取数据，根据指定的格式来转换数据，再输出到文件、设备或标准输出。 dd 命令用法： Usage: d ......
Hugging News #0324: 🤖️ 黑客松结果揭晓、一键部署谷歌最新大语言模型、Gradio 新版发布，更新超多！
每一周，我们的同事都会向社区的成员们发布一些关于 Hugging Face 相关的更新，包括我们的产品和平台更新、社区活动、学习资源和内容更新、开源库和模型更新等，我们将其称之为「Hugging News」，本期 Hugging News 有哪些有趣的消息，快来看看吧！ 社区活动 百姓 x Hugg ......
11.getshell常见思路与技巧
getshell常见思路与技巧 1、常规打点思路 信息收集： 绕开CDN找到所有靶标的真实IP 找到所有目标真实的C段 对所有的C段进行基础服务器的探测，端口的扫描、识别 对所有目标的子域名进行收集 对所有子域名的基础服务 端口进行识别和探测 对所有的web服务站点进行 指纹的探测 找到web管理的 ......
记一次CNN模型训练遇到的问题（初训练）
csv文件读写 读： filename = "D:\\桌面文件\\大三上\\大三下\\人工智能\\练习赛数据\\test_data.csv" df = pd.read_csv(filename) print(df.info())#简要摘要 information print(df.head())#输 ......
golang 实现的零依赖、高性能、并发 mysqldump 工具。
mysqldump golang 中实现的零依赖、高性能、并发 mysqldump 工具。 项目地址: https://github.com/dengjiawen8955/mysqldump/blob/master/README-zh.md 文章地址: https://bmft.tech/#/2-p ......
模型评估与选择（一）
$1.$经验误差和过拟合 通常将分类错误的样本数占样本总数的比例称为“错误率”$(error rate)$，假设样本总数为$m$，分类错误的样本为$a$，则错误率可表示为$E=a/m$；相应的通常将分类正确的样本数占样本总数的比例称为“精度”$(accuracy)$，记为$1-a/m$。 $$一般的 ......
【笔记】李沐视频：大模型时代下做科研的四个思路
LLaMA 最近开源，分别开源了 7e9, 1.3e10, 3.3e10, 6.5e10 四个参数量的模型。但是这里有意思的是，他们管自己的模型称为 smaller models。 Google 推出了 22B 的 ViT 1. Efficient（PEFT） 简要概括 更高效，哪里慢就让它快起来 ......
飞机基础知识一 1.3二维平面飞机运动学模型
飞机基础知识一 1.3二维平面飞机运动学模型 运动学方程 在二维平面上 将飞机视为一个质点 $$ \begin{aligned} & \frac{d x}{d t}=v \cos \psi \ & \frac{d y}{d t}=v \sin \psi \ & \frac{d v}{d t}= a ......
算法分析与设计——冒泡排序，选择排序，STL自带sort函数性能比较实验
实验环境：Win11，Dev c++5.11实验方法：生成不同数据量的随机数后使用三种排序方法，比较每种方法所耗时长。实验结果：数据量为1000时，冒泡排序平均用时为0.015s，选择排序平均用时为0.01s，STL自带sort函数平均用时显示为0s（过快无法测出）。数据量为10000时，冒泡排序平 ......
[FastAPI-22]响应模型-response_model
import typing from fastapi import FastAPI, Response from fastapi.responses import JSONResponse from pydantic import BaseModel app = FastAPI() ''' 响应模型 ......
全面了解 Redis 高级特性,实现高性能、高可靠的数据存储和处理
Redis 是一种高性能、高可靠的内存数据存储和处理系统，它支持多种数据结构和协议，可以用于各种不同的应用场景。本文将介绍 Redis 的高级特性，包括持久化、事务、Lua 脚本等方面，以及如何使用这些特性实现高性能、高可靠的数据存储和处理。 高性能、高可用、高可扩展性的原理 基于内存的数据结构：R ......
读Java性能权威指南（第2版）笔记27_线程和同步性能上
1. 线程和硬件 1.1. 给CPU增加超线程并不能使应用程序性能翻倍 2. 线程池 2.1. 任务被提交到一个队列（可能有不止一个队列），然后一定数量的线程会从队列中取出任务并执行它们 2.2. 线程池的大小对获取最佳性能至关重要 2.2.1. 在某些情况下，过大的线程池会对性能造成损害 2.3. ......
基于 Spartacus 的 Angular Storefront 性能优化建议
作为一款基于 Angular 的 Storefront 应用，我们可以遵循许多 Angular 开发的最佳实践，来提高 Spartacus 店面的性能，这也有助于提高您的 Google Lighthouse 分数。 通过遵循这些建议，我们还可以改进 Google Core Web Vitals 报告 ......
Revit 机电模型导入 Unity （二）
解决思路 通过Revit导出FBX格式不同过滤器的机电模型并拿到各个不同过滤器的颜色设置 将FBX格式机电模型统一到Unity当中，设置材质、修改构件为ID 解决步骤 此篇文件先完成解决思路一的内容，此部分主要设计到Revit二次开发的内容，博主也是小白，相关知识不大了解，如有错误欢迎各位大佬批评指 ......
Pytorch构建超分辨率模型——常用模块
Import required libraries: import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.data import DataLoader from torchvision imp ......
odoo 开发入门教程系列-模型和基本字段
模型和基本字段 在上一章的末尾，我们创建一个odoo模块。然而，此时它仍然是一个空壳，不允许我们存储任何数据。在我们的房地产模块中，我们希望将与房地产相关的信息（名称(name)、描述(description)、价格(price)、居住面积(living area)…）存储在数据库中。odoo框架提 ......
【视频】广义相加模型（GAM）在电力负荷预测中的应用|附代码数据
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=9024 最近我们被客户要求撰写关于广义相加模型（GAM）的研究报告，包括一些图形和统计输出。 这篇文章探讨了为什么使用广义相加模型 是一个不错的选择。为此，我们首先需要看一下线性回归，看看为什么在某些情况下它可能不是最佳选择。 回归模型 假设我 ......
数据分享|用加性多元线性回归、随机森林、弹性网络模型预测鲍鱼年龄和可视化|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24127 最近我们被客户要求撰写关于预测鲍鱼年龄的研究报告，包括一些图形和统计输出。 鲍鱼是一种贝类，在世界许多地方都被视为美味佳肴 养殖者通常会切开贝壳并通过显微镜计算环数来估计鲍鱼的年龄。因此，判断鲍鱼的年龄很困难，主要是因为它们的大小不仅取决 ......
R语言中贝叶斯网络（BN）、动态贝叶斯网络、线性模型分析错颌畸形数据|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=22956 最近我们被客户要求撰写关于贝叶斯网络的研究报告，包括一些图形和统计输出。 贝叶斯网络（BN）是一种基于有向无环图的概率模型，它描述了一组变量及其相互之间的条件依赖性。它是一个图形模型，我们可以很容易地检查变量的条件依赖性和它们在图中的方向 ......
PaddleOCR之高性能Go语言实现OCR识别
最近为了让python语言能够直接调用PaddleOCR的C++的动态链接库，针对本人已经开源的PaddleOCR项目https://gitee.com/raoyutian/paddle-ocrsharp使用的PaddleOCR的C++动态库，进行了大量代码修改，修改后PaddleOCR，导出标准C ......
R语言中的绘图技巧1：plot()函数参数汇总
文章目录 plot()函数 函数形式及参数 **type**参数 pch参数 lty参数 bty参数 adj 参数可以控制文字的 对齐方式 实例 par函数 参数介绍 控制文字或字符大小 颜色 字体 坐标轴 实例 坐标轴延长 坐标轴不显示 points函数 实例 lines函数 实例 ablines ......
CSS08.盒模型
盒模型 1.什么是标签的显示模式 什么是标签的显示模式？ 标签以什么方式进行显示，比如div自己独占一行，比如span一行可以放多个 作用： 我们网页的标签非常多，在不同地方会用到不同类型的标签，以便更好的完成我们的网页。 标签的类型（分类） HTML标签一般分为块标签和行内标签两种类型，也称为块元 ......
CSS09.盒模型应用
盒模型应用 改变宽高范围 默认情况下，width 和 height 设置的是内容盒宽高。 页面重构师：将psd文件（设计稿）制作为静态页面 问题：衡量设计稿尺寸的时候，往往使用的是边框盒，但设计width和height，则设置的是内容盒 解决办法有两种： 精确计算 CSS3：box-sizing（用 ......
CSS10.行盒盒模型
行盒的盒模型 常见的行盒：包含具体内容的元素 span、strong、em、i、img、video、audio 显著特点 盒子沿着内容沿伸 行盒不能设置宽高 调整行盒的宽高，应该使用字体大小、行高、字体类型，间接调整 内边距（填充区） 水平方向有效，垂直方向仅会影响背景（背景变，但字体还是不动），不 ......
threejs加载带材质的fbx格式模型
threejs加载带材质的fbx格式模型 loadFBX() { let manager = new LoadingManager(); manager.addHandler(/\.tga$/i, new TGALoader()); const fbxLoader = new FBXLoader(m ......