megengine模型 性能 技巧

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 ......

scss小技巧-创建公用的 hover 和 active mixins

在日常的项目开发中,我们经常会遇到需要对元素跟:hover 和 :active 有交互的情况。在多处写类似的代码既繁琐又容易引起代码冗余。那么我们如何解决这个问题呢? 当然,想象一下如果能有一种方法,让你在定义样式时只需写一次,又可以在任何需要的地方重用,会是多么理想。 首先,我们先来看看一段普通的 ......
技巧 active mixins hover scss

【转】chrome-调试技巧个人总结

chrome-调试技巧个人总结 https://blog.csdn.net/badbaby52906/article/details/128973527 1、调试hover样式 1、第一种方法就是利用debugger(推荐) ​ 在控制台输入下面一段代码(时间自己决定)并执行,返回页面,鼠标放在需要 ......
技巧 chrome 个人

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

BOSHIDA DC电源模块的故障排查与维修技巧

BOSHIDA DC电源模块的故障排查与维修技巧 故障排查与维修技巧: 1. 检查电源线连接:首先检查电源线是否正确连接到电源模块和电源插座。确保插头牢固接触,并检查插座是否有电。 2. 检查输入电压:使用电压表测量输入电压是否正常。如果输入电压低于电源模块的额定电压范围,可能会导致故障。 3. 检 ......
电源模块 模块 故障 电源 BOSHIDA

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

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

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

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

jax中对单步操作的缓存对性能造成的影响

代码: import jax.numpy as jnp from jax import grad, jit, vmap from jax import random def selu(x, alpha=1.65, lmbda=1.05): return lmbda * jnp.where(x > 0 ......
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Vue开发技巧:提高代码质量与开发效率

Laravel是一个流行的PHP框架,它具有出色的可测试性,可以帮助开发人员在更短的时间内编写可靠的代码。但是,即使使用了这个框架,也可能会出现测试覆盖率较低的情况。测试覆盖率是指代码中已由测试案例覆盖的部分比例。测试覆盖率越高,代码质量越高。在本文中,我们将分享几种技巧,帮助您提高Laravel应 ......
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掌握JavaScript中的性能优化和代码压缩

Laravel是一个流行的PHP框架,它具有出色的可测试性,可以帮助开发人员在更短的时间内编写可靠的代码。但是,即使使用了这个框架,也可能会出现测试覆盖率较低的情况。测试覆盖率是指代码中已由测试案例覆盖的部分比例。测试覆盖率越高,代码质量越高。在本文中,我们将分享几种技巧,帮助您提高Laravel应 ......
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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

学习JavaScript中的测试和调试技巧

Laravel是一个流行的PHP框架,它具有出色的可测试性,可以帮助开发人员在更短的时间内编写可靠的代码。但是,即使使用了这个框架,也可能会出现测试覆盖率较低的情况。测试覆盖率是指代码中已由测试案例覆盖的部分比例。测试覆盖率越高,代码质量越高。在本文中,我们将分享几种技巧,帮助您提高Laravel应 ......
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Vue开发技巧:优化前端工程的构建与打包过程

Laravel是一个流行的PHP框架,它具有出色的可测试性,可以帮助开发人员在更短的时间内编写可靠的代码。但是,即使使用了这个框架,也可能会出现测试覆盖率较低的情况。测试覆盖率是指代码中已由测试案例覆盖的部分比例。测试覆盖率越高,代码质量越高。在本文中,我们将分享几种技巧,帮助您提高Laravel应 ......
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前端工程师的JavaScript开发技巧与经验分享

Laravel是一个流行的PHP框架,它具有出色的可测试性,可以帮助开发人员在更短的时间内编写可靠的代码。但是,即使使用了这个框架,也可能会出现测试覆盖率较低的情况。测试覆盖率是指代码中已由测试案例覆盖的部分比例。测试覆盖率越高,代码质量越高。在本文中,我们将分享几种技巧,帮助您提高Laravel应 ......
前端 JavaScript 工程师 经验 技巧

【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 ......
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测量性能

测量和实验是所有改善程序性能尝试的基础。本内容及将介绍两种测量性能的工具软件:分析器和计时器软件。我将讨论如何设计性能测量实验,使得测量结果更有指导意义,而不是误导我们。 最基本和最频繁地执行的软件性能测量会告诉我们“需要多长时间”。执行函数需要多长时间?从磁盘读取配置文件需要多长时间?启动和退出程 ......
性能

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 ......
正态分布 模型 指数 语言 代码

切换模式 写文章 登录/注册 go语言json技巧忽略某个字段/忽略空值字段

10 人赞同了该文章 忽略某个字段 // 使用json tag指定json序列化与反序列化时的行为 type Person struct { Name string `json:"name"` // 指定json序列化/反序列化时使用小写name Age int64 Weight float64 ` ......
字段 语言 模式 技巧 文章

linux系统命令技巧ps -ef | grep main | grep -v grep | awk '{print $2}' | xargs --no-run-if-empty kill -9

说明这个命令 ps -ef | grep main | grep -v grep | awk '{print $2}'获取的结果为空,填入xargs参数的值也为空,因此报错。我们可以在 ps -ef | grep main | grep -v grep | awk '{print $2}' | xa ......
grep no-run-if-empty 命令 技巧 系统

AI_NLP以及SAM的理解-分割模型

机器学习 一般机器学习分为有监督学习,无监督学习和强化学习 无监督学习 Unsupervised Learning Self-Supervised Learning,又称为自监督学习 -Self-Supervised Learning 的核心思想 Masked Autoencoders Are Sc ......
模型 AI_NLP NLP SAM AI

9 个让你的 Python 代码更快的小技巧

哈喽大家好,我是咸鱼 我们经常听到 “Python 太慢了”,“Python 性能不行”这样的观点。但是,只要掌握一些编程技巧,就能大幅提升 Python 的运行速度。 今天就让我们一起来看下让 Python 性能更高的 9 个小技巧 原文链接: https://medium.com/techtof ......
更快 代码 技巧 Python

BOSHIDA DC电源模块的安全性能评估及认证标准

BOSHIDA DC电源模块的安全性能评估及认证标准 DC电源模块的安全性能评估和认证标准主要涉及以下方面: 1. 安全标准:DC电源模块需要符合国际电工委员会(IEC)和国家标准的相关规定,如IEC 60950-1(信息技术设备安全性通用要求)、IEC 62368-1(音视频和信息技术设备安全性通 ......
电源模块 模块 电源 性能 BOSHIDA

用一张图片测试几个大模型的看图理解,文心一言表现不佳,通义千问了解最到位!

样图如下: 用上面的图片,在几个主流的AI大模型中进行识别理解,最终的理解各有不同。 不过最让我意外的是 文心一言 居然理解的最不到位! 下图是文心一言的看图理解: 下图是通义千问的看图理解: 下图是讯飞星火的看图理解: 大家觉得哪一个理解的最到位????? ......
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Mysql性能优化这5点你知道吗?简单却容易被初学者忽略!

Mysql性能优化这5点你知道吗?简单却容易被初学者忽略! 文编|JavaBuild 哈喽,大家好呀!我是JavaBuild,以后可以喊我鸟哥,嘿嘿!俺滴座右铭是不在沉默中爆发,就在沉默中灭亡,一起加油学习,珍惜现在来之不易的学习时光,等工作之后,你就会发现,想学习真的需要挤时间,厚积薄发啦! 在日 ......
初学者 性能 Mysql
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