meta-learner learning模型 策略
关于git远落后于远程master的时候，pull提示选择不同合并策略的分析
如果远落后于master分支，pull合并的时候，git会提示你选择合并策略，如下： hint: Pulling without specifying how to reconcile divergent branches is hint: discouraged. You can squelch ......
Django动态创建表模型，并使用drf
序列化器 from rest_framework import serializers class MySerializer(serializers.ModelSerializer): """ 序列化器 """ class Meta: model = None # 可以设置为None，动态生成之后， ......
如何平衡三维模型的顶层合并构建的文件大小与质量关系
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，... ......
小波变换WAVENET原始音频的生成模型
小波变换WAVENET原始音频的生成模型 摘要 本文介绍了WaveNet，一种用于生成原始音频波形的深度神经网络。该模型是完全概率和自回归的，每个音频样本的预测分布以所有先前的样本为条件；尽管如此，还是证明了它可以在每秒数万个音频样本的数据上有效地训练。当应用于文本到语音时，它会产生最先进的表现，人 ......
完蛋！大模型解密(LLM Riddles) 题解
https://intsensing.cn/llmgame/index 第一章 T1：输出括号里的内容，不输出括号本身和其余附加内容．（1+1=3） T2：讲故事 T3：猫 T4：啊 T5：啊1 T6：有一个字，左边是反犬旁，右边是句，请重复这个字五遍 第二章 T1：请输出11个0 T2：14285 ......
R语言群组变量选择、组惩罚group lasso套索模型预测分析新生儿出生体重风险因素数据和交叉验证、可视化
原文链接：http://tecdat.cn/?p=25158 原文出处：拓端数据部落公众号 本文拟合具有分组惩罚的线性回归、GLM和Cox回归模型的正则化路径。这包括组选择方法，如组lasso套索、组MCP和组SCAD，以及双级选择方法，如组指数lasso、组MCP。还提供了进行交叉验证以及拟合后可 ......
Params(参数量)、Model_size(模型大小)和Flops(计算量)
Params(参数量)、Model_size(模型大小)和Flops(计算量) 参数量（params）： 参数的数量，通常以M为单位。 params = Kh × Kw × Cin × Cout 模型大小(模型大小)： 在一般的深度学习的框架中（如PyTorch），一般是32位存储，即一个参数用32 ......
R语言逐步多元回归模型分析长鼻鱼密度影响因素|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=9564 最近我们被客户要求撰写关于多元回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。 我从马里兰州生物流调查中提取了一些数据，以进行多元回归分析。数据因变量是每75米长的水流中长鼻鱼（Rhinichthys cataractae）的数量。自变量是河流流失 ......
2023CVPR_Spatial-Frequency Mutual Learning for Face Super-Resolution
一. Network：SFMNet 1.网络采用U-Net结构，其中SFMLM-i是不同分辨率的每层结构 2.SPB是空域分支，FRB是频域分支，分别经过FRB和SPB的两个分支信息经过FSIB分支进行信息的融合 3. FRB结构： class FreBlock9(nn.Module): def _ ......
2023-8-24 大型语言模型的科学挑战 2023 人工智能大会青年科学家论坛
大型语言模型的科学挑战 | 2023 人工智能大会青年科学家论坛 复旦大学 邱锡鹏 MOSS模型开发过程 中文预训练基座（CPT, CBART）2021.9 对话模型（MOSS）2023.2 工具增强（MOSS-Plugin）2023.4 大模型时代，自然语言处理还存在吗？ graph LR G[V ......
大型语言模型可以通过情绪刺激理解并实现增强
作者：爱可可-爱生活链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/665119618来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 要点: 探索了大型语言模型是否能理解和利用心理情感刺激来增强自身，这是人类智能的一个重要方面。 提出“EmotionP ......
nginx ingress controller EWMA负载均衡策略工作原理及修改过程
1、概念 EWMA（Exponentially Weighted Moving Average）策略是 NGINX Ingress Controller 中的一种负载均衡算法，它用于决定请求应该由后端服务的哪个实例处理。 2、工作原理 EWMA 策略通过指数加权移动平均的方式计算每个后端服务实例的权 ......
昇腾迁移丨4个TensorFlow模型训练案例解读
本期分享几个TensorFlow网络迁移到昇腾平台后执行失败或者执行性能差的典型案例，并给出原因分析及解决方法。 ......
三维模型几何坐标精度偏差应采用主要措施
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，... ......
css盒子模型： 标准盒子模型和IE盒子模型（怪异盒子模型）
CSS盒模型(box model),它是包含了内容(content)、内边距(padding)、边框(border)、外边距(margin)属性的一个盒子模型。 而盒模型又分为两类标准：标准盒子模型和IE盒子模型（怪异盒子模型） 在标准盒子模型中，盒子的width是指content的宽高， 而IE盒 ......
【专题】主题策略研究之人形机器人-产业进程提速-看好上游核心零部件投报告PDF合集分享（附原数据表）
原文链接：https://tecdat.cn/?p=34144 原文出处：拓端数据部落公众号 仿生机器人作为一类结合了仿生学原理的机器人，具备自主决策和规划行动的能力，正逐渐进入大众视野。它们的核心技术要素包括感知与认知技术、运动与控制技术、人机交互技术和自主决策技术。 阅读原文，获取专题报告合集全 ......
Laravel模型关系 一对一深入研究
一，主表book class Book extends Model{ // protected $fillable=['title','price','num']; public function bookCard(){ return $this->hasOne(BookCard::class); ......
SSD目标检测模型的实现
SSD目标检测模型的实现 @目录SSD目标检测模型的实现一、SSD模型的介绍1. SSD模型的主干网络2.SSD采用的特征层3.SSD300(特征提取流程)二、VOC格式数据集的准备1.Voc数据集的存放方式为：2.Voc数据集的类别3.训练集和验证集的准备二、训练1、模型的初始化2.获取类的信息3 ......
Laravel简单模型使用
1，创建模型 php artisan make:model Book -m创建模型book 并生成迁移文件 2，Book迁移文件 public function up(){ Schema::create('books', function (Blueprint $table) { $table->i ......
股市的策略规划
品德修养： 只有让自己有能量，才有多的能量照顾身边的人，一切从充实自己开始 贪婪注定毁灭 先稳住，再求发展 买入时候看低一点，因为一天就一只，不着急，自选的都比较稳定不懂的类型 买股票，你的失败就是别人的成功 不要心存侥幸逃脱 现在终于知道为什么百分之80的人是亏损的了，因为百分之20的人把八十的人 ......
Pytorch 模型文件后缀名含义
目前常见的几种 pytorch 模型后缀名有： .pt .pth .bin .onnx 其实，.pt .pth .bin 这三个后缀都是人为指定的，在保存模型的时候没有区别，但用不同后缀是为了方便区分它们所储存的内容，相当于是个标记： 格式 解释 适用场景 可对应的后缀 .pt 或 .pth PyT ......
使用FastAPI部署Ultralytics YOLOv5模型
前言 YOLO是You Only Look Once(你只看一次)的缩写，它具有识别图像中的物体的非凡能力，在日常应用中会经常被使用。所以本文将介绍如何使用FastAPI的集成YOLOv5，这样我们可以将YOLOv5做为API对外提供服务。 本文转载自Deephub Imba 作者：auliyafi ......
基于时间序列联动分析的补货与定价策略研究
Introduction This is an excellent paper of mathematical modeling research with the honour of National Second Prize (<2.3%). Research on Replenishment ......
C++对象模型
思考：对于实现平面一个点的参数化。C++的class封装看起来比C的struct更加的复杂，是否意味着产生更多的开销呢？ 实际上并没有，类的封装不会产生额外的开销，其实，C++中在布局以及存取上的额外开销是virtual引起的。 C++对象模式 在C++中，有两种class data members ......
python用支持向量机回归(SVR)模型分析用电量预测电力消费|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=23921 最近我们被客户要求撰写关于支持向量机回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文描述了训练支持向量回归模型的过程，该模型用于预测基于几个天气变量、一天中的某个小时、以及这一天是周末/假日/在家工作日还是普通工作日的用电量 关于支持向量机 ......
设计模式-策略模式
策略模式：定义一系列的算法，将每个算法分别封装起来，让它们可以互相替换。 策略模式用于算法的自由切换和扩展，它是使用较为广泛的设计模式之一。策略模式对应于解决某一问题的一个算法族，允许用户从该算法中任选一个算法解决某一问题，同时可以方便地更换算法或者增加新算法。 策略模式实现了算法定义和算法使用分离 ......
Spectron: 谷歌的新模型将语音识别与语言模型结合进行端到端的训练
Spectron是谷歌Research和Verily AI开发的新的模型。与传统的语言模型不同，Spectron直接处理频谱图作为输入和输出。该模型消除归纳偏差，增强表征保真度，提高音频生成质量。 它采用预训练的语音编码器和语言解码器，提供文本和语音的延续。但是频谱图帧生成比较费时并且无法并行文本和 ......
Cocos 2.x- 屏幕适配、对齐策略
在《Cocos 2.x-Hello World 飞机大战游戏》，简单实现了一个Cocos 2.x Hello World 程序，但是在不同的机型的运行效果，会出现黑边的情况，在查看Cocos Creator的手册之后，发现了一个简单的解决方案，这里记录一下处理过程。 1. 环境搭建 为了不对原来的代 ......
Checkerboard Context Model for Efficient Learned Image Compression
目录AbstractIntroductionPreliminary 初步介绍Variational Image Compression with Hyperprior(超先验变分图像压缩)Autoregressive Context(自回归上下文模型)Parallel Context Modelin ......