526互联

meta-learner learning模型 策略

【K8S系列】Pod重启策略及重启可能原因

简介： 【K8S系列】Pod重启策略及重启可能原因 1 重启策略 1.1 Always Pod中的容器，不管因为什么原因停止，都会自动重启。 该为默认策略， 没有定义重启策略时，默认的就是always 1.2 OnFailure Pod中的容器，非正常停止/异常退出时，会自动重启容器，如果是正常停止 ......
策略 原因 K8S Pod K8

huggingface下载模型的最正确方法

# transformsers 转onnx import os os.environ['HF_ENDPOINT'] = 'https://hf-mirror.com' #加上这行之后又恢复以前的速度了! from transformers import AutoModel, AutoConfig, ......
huggingface 模型 方法

GLB模型的热门行业用例

技术进步通常取决于引入创新产品或方法，从而彻底改变现有市场。3D 设计文件格式就是这种情况，其中 GLB 文件格式已成为关键参与者。这种形式迅速展示了其优越性和效率，成为行业内的新标杆。 ......
模型 行业 GLB

如何使用凹凸贴图和位移贴图制作逼真的模型

GLTF 编辑器 -NSDT 不仅可以设置3D模型纹理贴图，还可以设置模型的几何原点、以及对有相同材质属性的mesh进行合并，实现模型轻量化，是一款不可多得的实用型在线模型编辑工具。 ......
贴图 凹凸 模型

一文读懂分类模型评估指标

模型评估是深度学习和机器学习中非常重要的一部分，用于衡量模型的性能和效果。本文将逐步分解混淆矩阵，准确性，精度，召回率和F1分数。 https://avoid.overfit.cn/post/90571a2233f64dbc80c6732f3e817d6c ......
评估指标 模型 指标

利用地面控制点高程坐标实现三维模型数据的高程修正的方法分析

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，... ......
高程 控制点 坐标 模型 地面

Spring Security区分session失效与踢出登录策略

两种场景简单说明 session失效：正常session过期，需要提示用户登录过期等提示，跳回登录页，让用户重新登录。踢出登录：系统只允许设备单一登录，一旦账号在另一个设备如浏览器登录了，则前一个登录账号会被踢出，同时给用户一个账号在另一个地方登录，防止密码泄漏等友好提示。 session失效策略实 ......
Security 策略 session Spring

VGG网络模型及代码分析

1.VGG网络模型介绍 2014年由牛津大学著名研究组Oxford Visual Geometry Group提出，VGGNet获得了ILSVRC 2014年比赛的亚军和定位项目的冠军。 论文名称：Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Im ......
模型 代码 网络 VGG

读算法霸权笔记04_排名模型

1. 模型算法 1.1. 一种模型算法，不管是饮食方面的还是税法方面的，其在理论上也许是无害的 1.2. 如果将该模型算法推行为全美或者全球标准，其结果就是产生一个扭曲的、极为糟糕的经济体系 1.3. 规模化是主要的原因 2. 排名模型 2.1. 优秀大学 2.1.1. 新生SAT成绩都很高，而且绝 ......
霸权 算法 模型 笔记 04

基于开源模型搭建实时人脸识别系统（六）：人脸识别（人脸特征提取）

目录人脸识别的几个发展阶段基于深度学习的人脸识别技术的流程闭集和开集（Open set）识别人脸识别的损失Insightface人脸识别数据集模型选型参考文献结语人脸识别系统项目源码 前面我们讲过了人脸检测、人脸质量、人脸关键点、人脸跟踪，接下来就是人脸识别系统里面的重中之重人脸识别了，或者叫人脸特 ......
人脸 实时 模型 特征 系统

混合专家模型 (MoE) 详解

随着 Mixtral 8x7B (announcement, model card) 的推出，一种称为混合专家模型 (Mixed Expert Models，简称 MoEs) 的 Transformer 模型在开源人工智能社区引起了广泛关注。在本篇博文中，我们将深入探讨 MoEs 的核心组件、训练方 ......
模型 专家 MoE

机器学习-无监督机器学习-高斯混合模型-22

目录1.2. GMM 算法的一般流程3. 使用模型 1. 假设不同的簇数据来自于不同的高斯分布。或者换句话说，高斯混合模型就是当成数据集是由多个高斯分布混合而成的。这是这个模型的核心思想. 一维的gauss分布： 多变量（比如d个变量）高斯分布的概率密度函数： μ是一个n维向量， 对应着分布的均值 ......
机器 模型 22

MoveNet：超快且准确的姿态检测模型

转载：https://zhuanlan.zhihu.com/p/569457464 官方说明：https://www.tensorflow.org/hub/tutorials/movenet?hl=zh-cn ncnn:https://github.com/FeiGeChuanShu/ncnn_An ......
姿态 模型 MoveNet

【五期李伟平】CCF-A（S&P'20）The Value of Collaboration in Convex Machine Learning with Differential Privacy

Nan W., et al. “The Value of Collaboration in Convex Machine Learning with Differential Privacy.” 2020 IEEE Symposium on Security and Privacy. 304-317 ......
Collaboration Differential Learning Machine Privacy

K8S发布策略，无损发布

大家好，相信大部分公司都已经使用K8S进行容器管理和编排了，但是关于K8S的发布策略，还有很多同学不太清楚，通过这篇文章的介绍，相信大家对目前K8S的发布情况有一个概括的认识。总结下来，共有如下几种： 重建（recreate) ：即停止一个原有的容器，然后进行容器的新建。 滚动更新（rollingU ......
策略 K8S K8 8S

大语言模型生成模型的源码结构复习

modeling_gpt2.py:1099 if labels is not None: # move labels to correct device to enable model parallelism labels = labels.to(lm_logits.device) # Shift ......
模型 源码 语言 结构

7. Java 内存模型

Java 内存模型 Java 内存模型（Java Memory Model）的主要目的是定义程序中各种变量的访问规则，即关注在虚拟机中把变量值存储到内存和从内存中取出变量值这样的底层细节 1. 主内存与工作内存 Java 内存模型规定了 所有的变量都存储在主内存（Main Memory）中（虚拟机内 ......
模型 内存 Java

Runway官宣下场通用世界模型！解决视频AI最大难题，竟靠AI模拟世界？

前言 Runway突然发布公告，宣称要开发通用世界模型，解决AI视频最大难题，未来要用AI模拟世界。 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 【 ......
世界 难题 模型 Runway 视频

查看onnx模型结构-使用Netron模块

查看onnx模型结构-使用Netron模块 1 安装 $pip install netron 2 可选-查看安装的路径 $ pip show netron 3 查看onnx结构 import netron # �??�?ONNX模�??�??件�??路�? onnx_model_path = r'y ......
模块 模型 结构 Netron onnx

分享两种Pulsar消息积压topic级别策略老化办法

本文分享自华为云社区《Pulsar消息积压topic级别策略老化的两种方案》，作者： 张俭。 Pulsar像大多数消息中间件一样,支持按时间和大小对消息积压进行老化。但是默认的策略只能在namespace级别配置。本文将介绍如何在topic级别实现老化策略的两种方案。 方案一：开启 TopicLev ......
级别 策略 消息 办法 Pulsar

某宝上搞来的电子书，经典的量化投资书籍，《Advances in Financial Machine Learning》—— 《金融机器学习的进展》、《量化投资与机器学习》、《金融机器学习研究进展》

英文书名： 《Advances in Financial Machine Learning》 经典的量化投资书籍，某宝上6元搞来的电子版： ......
机器 金融 研究进展 电子书 Financial

【scikit-learn基础】--『监督学习』之 岭回归

岭回归（Ridge Regression）是一种用于处理共线性数据的线性回归改进方法。和上一篇用基于最小二乘法的线性回归相比，它通过放弃最小二乘的无偏性，以损失部分信息、降低精度为代价来获得更实际和可靠性更强的回归系数。 1. 概述 岭回归的模型对于存在大量相关特征（这些特征之间存在很高的相关性）的 ......
scikit-learn 基础 scikit learn

一名普通程序员的正确理财方式:建立思维模型，选中好公司，坚持长期主义

记得在有了第一次的公司股票之后，通过公司开通了美股和港股的银行账户，我当时就嗨起来了，因为大陆人民想直接开通香港或者海外的一些银行卡是非常麻烦的，要不就是亲自去国外，要不就是有雄厚的资金证明。因此当开通了这个银行卡后，我觉得自己可牛逼了，毕竟我已经超过了中国至少十几亿老百姓，能够拥有国外的账户了。 ......
程序员 模型 思维 主义 方式

错误纠正操作的策略之一是基于第二代短读段的序列与长读段的比对

错误纠正操作的策略之一是基于第二代短读段的序列与长读段的比对。具体操作如下： 1. 压缩处理：在进行比对之前，对第二代短读段和第三代长读段进行压缩处理。压缩处理的目的是将多个相邻的相同碱基压缩成一个，以提高比对效率[7]。 2. 比对操作：将压缩后的第二代短读段与第三代长读段进行比对。比对的目的是找 ......
序列 错误 策略

利用地面控制点实现倾斜摄影三维模型数据的几何坐标纠正技术方法分析

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，... ......
控制点 坐标 几何 模型 地面

在只基于长读段的算法中，通过将长读段比对到由这些长读段自己构建的de Bruijn图上，采用何种策略进行错误纠错？

基于长读段的算法可以通过将长读段比对到由这些长读段自己构建的de Bruijn图上来进行错误纠错。在这种算法中，可以采用以下策略进行错误纠错： 1. 比对路径评判：通过比对长读段到de Bruijn图上的路径，可以得到多条比对路径。为了找到正确的比对路径用于纠错，可以采取两种规则来评判比对路径的可信 ......
算法 策略 错误 Bruijn

【大语言模型基础】60行Numpy教你实现GPT-原理与代码详解

写在前面 本文主要是对博客 https://jaykmody.com/blog/gpt-from-scratch/ 的精简整理，并加入了自己的理解。 中文翻译：https://jiqihumanr.github.io/2023/04/13/gpt-from-scratch/#circle=on 项目 ......
模型 原理 语言 代码 基础

R语言软件套保期限GARCH VAR模型对沪深300金融数据可视化分析

全文链接:https://tecdat.cn/?p=34670 原文出处：拓端数据部落公众号 金融市场的波动性一直是投资者和决策者关注的焦点之一。为了应对市场波动的风险，套保成为了一种重要的金融手段。在这个背景下，使用R语言软件中的GARCH VAR模型对沪深300金融数据进行分析，可以帮助我们更好 ......
期限 模型 语言 金融 数据

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 ......
过程 心理测试 标记 效应 模型

《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 ......
需求 模型 过程 笔记 软件
共4650篇  :8/155页 首页上一页8下一页尾页