megengine模型 技巧megcc
R语言估计多元标记的潜过程混合效应模型（lcmm）分析心理测试的认知过程|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=24172 最近我们被客户要求撰写关于潜过程混合效应模型（lcmm）的研究报告，包括一些图形和统计输出。 每个动态现象都可以用一个潜过程（Λ(t)）来表征，这个潜过程在连续的时间t中演化。有时，这个潜过程是通过几个标志来衡量的，因此潜过程是它们的共同 ......
排列组合中的21种题型和技巧（中）
排列组合考什么？考的就是技巧！！以及各种技巧的综合应用！ 技巧7.相同元素分配问题用隔板法 相同元素的分配问题，可以看成用隔板将元素分成所需的份数，然后再进行分配！如果要将n个相同元素分配给m个元素，隔板法的计算公式是：Cᵐ⁻¹ₙ₋₁ 例7.10个三好学生名额分到7个班级，每个班级至少一个名额，有多 ......
排列组合中的21种题型和技巧（上）
排列组合考什么？考的就是技巧！！以及各种技巧的综合应用！ 技巧1.相邻问题捆绑法 1.如果问题中要求相邻的几个元素必须要相邻，则我们可以先将要相邻的几个元素捆绑成一个组，当作一个大元素参与排列！ 例1.A,B,C,D,E五人并排站成一排，如果A,B必须相邻且B在A的右边，那么不同的排法种数有 A、6 ......
PPT-动画设定技巧
①三种动画 进入，强调，离开②不覆盖 “新增动画”③复制 点选文本框后，点击工具栏“复制动画”④动画顺序 “动画窗格”拖动 自动播放：与前动画同时和接续前动画（显示在数字上） 时间差（延迟） ......
《软件需求开发最佳实践：基于模型驱动的需求开发过程》笔记三
在阅读《软件需求开发最佳实践：基于模型驱动的需求开发过程》的七到最后一章后，我对基于模型驱动的需求开发过程有了更深入的理解和掌握。这些章节详细介绍了需求工程的实践案例、团队协作和沟通技巧，以及持续改进和评估等方面的内容，为我提供了更全面的指导和启示。 在实践案例方面，书中通过多个真实的案例分析了需求 ......
《软件需求开发最佳实践：基于模型驱动的需求开发过程》笔记二
在阅读《软件需求开发最佳实践：基于模型驱动的需求开发过程》的四到六后，我对基于模型驱动的需求开发过程有了更深入的理解和掌握。这些章节详细介绍了需求工程的实践案例、团队协作和沟通技巧，以及持续改进和评估等方面的内容，为我提供了更全面的指导和启示。 在实践案例方面，书中通过多个真实的案例分析了需求开发过 ......
《软件需求开发最佳实践：基于模型驱动的需求开发过程》笔记一
在阅读《软件需求开发最佳实践：基于模型驱动的需求开发过程》的一到三章后，我对基于模型驱动的需求开发过程有了更深入的理解和掌握。这些章节详细介绍了需求工程的实践案例、团队协作和沟通技巧，以及持续改进和评估等方面的内容，为我提供了更全面的指导和启示。 在实践案例方面，书中通过多个真实的案例分析了需求开发 ......
BERT模型
BERT模型介绍 BERT模型的全称是：BidirectionalEncoder Representations from Transformer。从名字中可以看出，BERT模型的目标是利用大规模无标注语料训练、获得文本的包含丰富语义信息的Representation，即：文本的语义表示，然后将文本 ......
spring boot启动速度提升技巧
1、启用Spring Boot的快速启动模式 在Spring Boot 2.3及更高版本中，引入了快速启动模式，它可以明显减少应用程序的启动时间。可以在application.properties文件中添加以下配置来启用快速启动模式： spring.main.lazy-initialization= ......
fasttext训练和kenlm_ppl语言模型训练
kenlm： https://github.com/mattzheng/py-kenlm-model https://github.com/kpu/kenlm fasttext： https://github.com/facebookresearch/fastText/tree/master ......
首个离散元仿真软件EDEM好学吗？有什么学习技巧？
EDEM是一款首个离散元仿真软件，它被广泛应用于工程领域，特别是在颗粒材料的模拟和分析方面。对于初学者来说，EDEM可能会有一定的学习曲线，但是只要掌握了一些学习技巧，就能够很快上手并熟练运用这款软件。 首先，对于初学者来说，最重要的是要了解EDEM软件的基本原理和功能。可以通过阅读EDEM官方网站 ......
BOSHIDA DC电源模块有哪些注意事项和使用技巧？
BOSHIDA DC电源模块有哪些注意事项和使用技巧？ DC电源模块的注意事项和使用技巧包括以下几点： 1. 选择适当的电源模块：根据需要选择合适的电源模块，考虑电压、电流和功率等参数。确保模块能够满足所需的电力要求。 2. 输入电压范围：注意检查模块的输入电压范围，以确保输入电压在其工作范围内。过 ......
PMP塔克曼阶梯模型
塔克曼阶梯模型 布鲁斯·塔克曼(Bruce Tuckman)的团队发展阶段（Stages of Team Development）模型可以被用来辨识团队构建与发展的关键性因素，并对团队的历史发展给以解释。 团队发展的五个阶段是：组建期（Forming）、激荡期（Storming）、规范期（Normi ......
大数据从业者必知必会的Hive SQL调优技巧 | 京东云技术团队
摘要：在大数据领域中，Hive SQL被广泛应用于数据仓库的数据查询和分析。然而，由于数据量庞大和复杂的查询需求，Hive SQL查询的性能往往不尽人意。本文针对Hive SQL的性能优化进行深入研究，提出了一系列可行的调优方案，并给出了相应的优化案例和优化前后的SQL代码。通过合理的优化策略和技巧 ......
倾斜摄影三维模型数据在行业应用分析
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，... ......
小技巧-- 断网恢复（未识别网络-无internet访问权限）
配置host(解决延迟高问题) 安装java,配置环境变量,直接系统path中bin地址就行,不行就往上面移动 win开机启动 Win + R 打开运行，输入：shell:startup calc 打开计算器 powercfg/batteryreport 查看电池健康程度 netstat -ano ......
红队技巧12:cobaltstrike和msf相互联动
前言 我们在利用msf获取权限后有时候需要利用cobaltstrike的方便功能 在利用cobaltstrike获取到权限后有时候需要利用msf的payload 这时候就需要cobaltstrike和msf相互联动 msf会话->cobaltstrike会话 msf生成木马 msfvenom -p ......
基于pytorch写一个三层神经网络，训练数据并导出模型
import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim # 定义三层神经网络 class ThreeLayerNN(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size1, ......
大模型涉及到的比较经典的论文
大模型涉及到的比较经典的论文： 2014 Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate - This paper introduces an attention mechanism in RNNs to i ......
[刷题技巧] 栈和队列相关知识点汇总
栈主要考察单调栈，队列主要考察优先队列(堆)。 栈和队列(ArrayDeque) 数据结构 ArrayDeque类是双端队列Deque接口的实现类。 Deque的含义是"double ended queue"，即双端队列，它既可以当作栈使用，性能优于Stack，也可以当作队列使用，性能优于Linke ......
大模型的评测
https://hf-mirror.com/spaces/HuggingFaceH4/open_llm_leaderboard How it works 📈 We evaluate models on 7 key benchmarks using the Eleuther AI Language ......
ml.net例子笔记8-生成式AI-大模型LLM
生成式AI 生成式AI是指能够通过学习数据和语言，生成新的、在某种程度上相似的输出，这种技术由深度学习特别是神经网络的快速发展推动。 一、数据：AI的燃料 首先，要理解生成式AI，我们必须了解它的基础——数据。数据是AI的燃料，没有数据，AI就无法运行。 在生成式AI中，我们需要大量的高质量数据进行 ......
固态激光雷达的几何模型及标定方法（续）
固态激光雷达的几何模型及标定方法（续） 校准方法 由于背反射脉冲的强度也可以测量，所以从现在起将扫描光学器件的一个帧视为一个图像。通过这种方法，每个扫描方向都成为它的一个像素，如图3所示。理想情况下，从一个像素到下一个像素的角分辨率Δ𝜃将在整个FOV中保持不变，因此视角𝜃𝐻和𝜃𝑉对于在行和 ......
codeblock快捷键+VS code快捷键+DW_minmax文件+莱文斯坦距离+char* 和 char[]区别+可增删constraint的实现方法+$fatal的传参+巴科斯范式命令行语法+ralgen生成的寄存器模型存在覆盖率的警告（uvm-1.2）
codeblock快捷键 ctrl+G 跳转。 ctlr+J 生成补全。 cygwin用于获得开发环境。注意安装路径要对，特殊字符路径和codeblocks不兼容。 codeblock返回上一处：点击光标即可。 VS code快捷键 Shift Alt F：vs code格式化代码 Ctrl Shi ......
网络与数据安全领域的框架模型
1.PDR模型 PDR模型是由美国国际互联网安全系统公司（ISS）提出，它是最早体现主动防御思想的一种网络安全模型。 保护（Protection）就是采用一切可能的措施来保护网络、系统以及信息的安全。保护通常采用的技术及方法主要包括加密、认证、访问控制、防火墙以及防病毒等。 检测（Detection ......
Pix4Dmapper空间三维模型的应用实例：GIS选址分析
本文介绍基于无人机影像建模完成后的结果，利用ArcMap软件进行空间选址分析，从而实现空间三维模型应用的方法~ ......
几种高级的git技巧
加快 git commit的速度 使用git保存代码快照时, 通常的流程是: git add . git commit -m "what was that" git push origin master 但是 commit 命令的 -a选项可以省略掉 git add 这一步, 即: git comm ......
原地堆化技巧
将数组以 \(O(n)\) 的时间复杂度和 \(O(1)\) 的空间复杂度构造为堆的 trick。 想象我们把数组随意地填充进一棵完全二叉树（尚不满足堆的性质），然后通过交换节点等操作把二叉树变成堆。因为完全二叉树的节点个数性质，我们直接从 \(\dfrac{n}{2}\) 到 \(1\) 倒序遍历 ......
论文推荐：大型语言模型能自我解释吗?
这篇论文的研究主要贡献是对LLM生成解释的优缺点进行了调查。详细介绍了两种方法，一种是做出预测，然后解释它，另一种是产生解释，然后用它来做出预测。 最近的研究发现，即使LLM是在特定数据上训练的，也不能认识到训练的知识与推理上下文之间的联系。 因此一些人认为之为“X链”的方法非常重要。因为要求LLM ......