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拆解全景，解锁未来——深度分析大模型六大领域及五大应用解决方案

在本篇文章中，将带您首先通过解读 LLM 的全景图，深入探讨了 LLM 的六个关键领域，随后提出五种主要方案以解决企业在这一技术领域面临的挑战。从商业模型到开源模型、微调、自定义构建，再到与 AI 提供商的合作，本文将引领您深入了解 LLM 的技术脉络，为探索和应用这一技术提供一些思考与指导。 ......
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倾斜摄影三维模型重建高程偏差的因素及解决方法分析

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，... ......
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[刷题技巧] 链表刷题技巧汇总

链表的算法题中很常见的技巧： 添加虚拟头结点，即dummy结点。当需要创造一条新链表的时候，可以使用虚拟头节点简化边界情况的处理。 例如：LeetCode21. 合并两个有序链表，让两条有序链表合并成一条新的有序链表，需要创造一条新的链表。 例如，LeetCode86. 分隔链表，把一条链表分解成两 ......
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【matlab混沌理论】1.5.洛伦兹模型的分析

洛伦兹方程用于生成y变量的图。这是对三种y初始条件敏感依赖的一个例子。 1.洛伦兹吸引子的y敏感依赖的着色图 input: % 洛伦兹方程用于生成y变量的图。x和z的初始条件保持不变，但y的初始条件在1.001、1.0001和1.00001之间变化 % 定义洛伦兹方程 sigma = 16; bet ......
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【matlab混沌理论】1.4.双摆杆的不同参数模型

双摆杆运动模型。初始条件的微小差异，会导致千差万别的运动现象，这是混沌理论重要体现。主要考虑初始条件有两摆杆长度、质量、初始摆杆角度、重力加速度。 input: % 参数定义 L1 = 1; % 第一根摆长 L2 = 0.5; % 第二根摆长 m1 = 1; % 第一根摆质量 m2 = 0.5; % ......
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windows使用YOLO训练模型

1：安装Nvidia显卡驱动、cuda和cuDNN 1.1下载安装Navida显卡驱动 NAVIDIA驱动下载地址：https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx 下载完成后，在CMD中输入 nvidia-smi 验证是否安装成功 如果有错误 2：下载CUDA（本 ......
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MIT斯坦福Transformer最新研究：过度训练让中度模型「涌现」结构泛化能力

前言 过度训练让中度模型出现了结构泛化能力。 本文转载自新智元 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 【CV技术指南】CV全栈指导班、基础入门班、论文指导班 全 ......
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物理地址模型 【ChatGPT】

https://www.kernel.org/doc/html/v6.6/mm/memory-model.html 物理内存模型 系统中的物理内存可以以不同的方式进行寻址。最简单的情况是物理内存从地址0开始，并延伸到最大地址的连续范围。然而，这个范围可能包含对CPU不可访问的小空洞。然后可能存在完全 ......
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【matlab混沌理论】1.3.双摆杆基本模型

【matlab混沌理论】1.3.双摆杆基本模型 双摆杆是混沌理论的典型运动模型之一。涉及重力加速度、摆杆长度和质量。 1.双摆杆的摆角分析 input: % 已知物理参数 L1 = 5;L2 = 3; %两摆杆长度和质量 m1 = 3;m2 = 5; g = 9.80665; % 物理重力加速度m/ ......
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数据分享|R语言用RFM、决策树模型顾客购书行为的数据预测|附代码数据

全文链接：http://tecdat.cn/?p=30330 最近我们被客户要求撰写关于RFM、决策树模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 团队需要分析一个来自在线零售商的数据 该数据包含了78周的购买历史。该数据文件中的每条记录包括四个字段。客户的ID（从1到2357不等），交易日期，购买的书 ......
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设备的能量模型【ChatGPT】

https://www.kernel.org/doc/html/v6.6/power/energy-model.html 设备的能量模型 1. 概述 能量模型（EM）框架充当了一个接口，连接了了解各种性能水平下设备功耗的驱动程序和愿意利用该信息做出节能决策的内核子系统。 关于设备功耗的信息来源在不同 ......
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包装效果图渲染技巧：怎么用云渲染省钱、省时间

在今天这个市场竞争白热化的时代，一个产品的包装设计往往决定了它在架上是否能够脱颖而出。因此，品牌在推向市场前精心设计的包装效果图显得尤为重要。在这里，我们将探究包装效果图渲染的关键性、渲染技巧及云渲染技术如何在提升渲染品质与降低成本上发挥其作用。 包装效果图渲染的核心地位 精准的包装效果渲染可以使产 ......
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Transformer由谷歌团队在论文《Attention is All You Need》提出，是基于attention机制的模型，最大的特点就是全部的主体结构均为attention。 以下部分图片来自论文，部分图片来自李宏毅老师的transformer课程 课程链接：强烈推荐！台大李宏毅自注意力 ......
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Linux IO模型之多路复用模型

文件描述符：当我们创建一个文件或者打开一个文件，内核就会向进程返回一个文件描述符fd IO多路复用之select：应用进程通过调用select函数可以同时监控多个fd，在监控的fd中只要有一个数据准备就绪，select就会返回可读状态，应用进程就会发起read系统调用 同步非阻塞模型中需要多次使用r ......
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钓鱼手法及木马免杀技巧

简述 钓鱼是攻防对抗中一种常用的手段，攻击者通常伪装成可信任的实体，例如合法的机构、公司或个人，以引诱受害者揭示敏感信息或执行恶意操作，能快速地撕破目标的伤口，快速进内网进行刷分，投递木马同时需要考虑逃避杀毒软件检测，本篇文章将围绕一些常见的钓鱼手法和木马免杀对抗展开 信息搜集 批量邮箱搜集 htt ......
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three.js 3d模型使用|vue项目使用three.js

three.js 3D模型使用 安装 安装three.js npm install three 安装轨道控件插件 npm install three-orbit-controls 安装加载.obj和.mtl文件的插件 npm install --save three-obj-mtl-loader 安 ......
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Transformer架构在大型语言模型(LLM)中的应用与实践

Transformer架构是当今最前沿的语言模型技术之一，它已经在谷歌的BERT、OpenAI的GPT系列中取得了显著的成就。这一架构之所以独特，是因为它打破了传统的序列处理模式，引入了创新的“自注意力”机制。 Transformer架构的核心是自注意力机制，它使模型能够识别和重视输入数据中不同部分 ......
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金牌导航-网络流模型及应用

网络流模型及应用 例题A题解 直接对于每个限制连边，然后跑最小割，最小割等于最大流。 例题A代码 #include<bits/stdc++.h> #define int long long using namespace std; inline int read(){ int x = 0, f =1 ......
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倾斜摄影三维模型根节点合并的模型层级和块大小划分规则探讨

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，... ......
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Maya/ZBrush教程 次世代游戏模型《深掘奇遇》全流程制作案例分享

《深掘奇遇》次世代游戏模型全流程制作案例教程” 是一份详尽的指南，旨在揭示游戏开发领域中最先进的技术和实践。该教程覆盖了从概念设计到最终渲染的整个制作过程，深入探讨了模型建模、纹理映射、动画设计以及高级渲染技术等方面。通过这份教程，读者将获得深入了解游戏开发流程的机会，为打造引人入胜的游戏世界提供有 ......
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捉虫日记：使用OpenGL加载模型 (2023/12/11)

前天晚上，花了一个小时解决了编译Assimp时的报错问题，顺便写了篇随笔。今天继续OpenGL的学习，不出意料地再次踩坑，好在最后都解决了。 今天主要学习使用Assimp加载模型，原理很简单：一个模型可以看作是许多个网格(Mesh)组成，只需要把这些Mesh画出来就好。写好代码后点击编译，出现了最让 ......
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机器学习-线性回归-模型解析解-02

1. 解析解 解析解的公式 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 有监督机器学习 # X y X = 2 * np.random.rand(100, 1) # np.random.rand # 100行 1列的 [0, 1) 之间均 ......
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模型理论知识

人工智能：机器学习、对环境的感知、实现动作 机器学习 学习： 2.机器学习三要素：数据、算法、模型 机器学习研究的是从数据中通过选取合适的算法，自动的归纳逻辑或规则，并根据这个归纳的结果(模型)与新数据来进行预测。 3.深度学习是在机器学习的基础上实现的，得益于机器性能的提升。神经网络则是深度学习的 ......
模型 理论 知识

如何写简历-学习如何在 2023 年撰写简历所需的所有技巧、工具、模板和示例

学习如何在 2023 年撰写简历所需的所有技巧、工具、模板和示例 拥有一份经过精心打磨和精心撰写的简历就像在求职过程中拥有超能力一样。 当大多数人走上招聘阶梯时，你却披上了深红色的斗篷，以超音速的速度向上翱翔。本关于如何撰写简历的指南概述了创建此类令人惊叹的简历的最重要的构建块。 我们将在本博客中介 ......
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第三单元 模型创建

模型创建分为正向工程（CodeFirst）与反向工程(DbFirst). 正向工程的模型配置也可以创建任意的数据库关系对象，如：字段，字段说明，表，索引，外键等等。 可在派生上下文中替代 OnModelCreating 方法，并使用 ModelBuilder API 来配置模型。 此配置方法最为有效 ......
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三维模型的顶层合并构建的模型质量提升方法探讨

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常用技巧

新增时重复的更新 insert into workflow_define_new <trim prefix="(" suffix=")" suffixOverrides=","> <if test="workflowDefineId != null"> workflow_define_id, <if ......
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浅谈SQL优化小技巧

回顾MySQL的执行过程，帮助介绍如何进行sql优化。 （1）客户端发送一条查询语句到服务器； （2）服务器先查询缓存，如果命中缓存，则立即返回存储在缓存中的数据； （3）未命中缓存后，MySQL通过关键字将SQL语句进行解析，并生成一颗对应的解析树，MySQL解析器将使用MySQL语法进行验证和解 ......
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K8s容器debug高级技巧

本文介绍了两种 Kubernetes的 原生化调试策略以及一种非 Kubernetes 原生方法，为开发人员提供能调试部署的软件的最佳环境。并且，也以此侧面证实了 Appilot 的实用性。 ......
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Notepad++使用技巧

目录1. 目的2. 修改默认的缩进：tab改为空格 Created: 2023-12-11 10:22:34 Last Update: 2023-12-11 10:22:38 1. 目的 在 Windows 上使用 Notepad++ 作为轻量级编辑器。 例如编辑 markdown 文件， 查看程序 ......
使用技巧 Notepad 技巧
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