parsefloat v-model number model
An improved LSTM-based model for identifying high working intensity load segments of the tractor load spectrum
一区top Computers and Electronics in Agriculture 题目： “基于改进 lstm 的拖拉机载荷谱高工作强度载荷段识别模型” (pdf) “An improved LSTM-based model for identifying high working in ......
数据库中number(m,n)
number(m,n)存放数字类型的数据，有效数字为m，整数位数为m-n,小数位数为n（n可以不写，默认为0， 此时number表示整数）n可以大于0，此时代表四舍五入到小数点右边的第n位，n可以小于0，表示四舍五入到小数点左边的第n位。 实际工作中遇到的： number(5,2) 最大长度是5，整 ......
Java中BigDecimal类、String类和Number类
Number类所有的包装类（Integer、Long、Byte、Double、Float、Short）都是抽象类 Number 的子类 BigDecimal类 在定义字段要求精度比较高的时候，一般会使用BigDecimal类型 常用构造函数BigDecimal(int)创建一个具有参数所指定整数值的 ......
【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 ......
《An End-to-end Model for Entity-level Relation Extraction using Multi-instance Learning》阅读笔记
代码 原文地址 预备知识： 1.什么是MIL？ 多示例学习（MIL）是一种机器学习的方法，它的特点是每个训练数据不是一个单独的实例，而是一个包含多个实例的集合（称为包）。每个包有一个标签，但是包中的实例没有标签。MIL的目的是根据包的标签来学习实例的特征和分类规则，或者根据实例的特征来预测包的标签。 ......
CF1870F Lazy Numbers 题解
CF1870F 题意：给一个长度为 \(n\) 的排列，求在其在 \(k\) 进制下按字典序排序后 \(\sum[p_i=i]\) 的值（\(n\le10^{18}\)）。 直接做是不好办的，只能在一些数中找到 \(p_i\) 的大小关系。 在手摸的过程中会发现一些长度相等的数之间会插入一些其它长度 ......
select row_number() over(partition by column1 order by column2 desc
场景 定时任务，及定时任务结果两个表。 需要查询定时任务及最后一次执行结果数据 select t.task_id, t.task_name, t.task_desc,t.cron, t.task_status, b.task_result_status from dg_de_task t left ......
antdv1.7.8 a-input-number限制正整数和0
<a-input-number :precision="0" :min="0" /> min限制输入最小值为0，precision限制小数位数为0。 ......
sqlalchemy 查询已存在表(无model定义)
已存在的表信息,该表不是由sqlalchemy创建。想要对该表做CRUD，可以通过sqlalchemy提供的一个解析方法完成。 ......
Diffusion Model理解
Diffusion Model理解 整体理解 拆楼（正向过程）可以直接一步步加噪声做，建楼（反向过程）需要使用模型来学习 苏剑林. (Jun. 13, 2022). 《生成扩散模型漫谈（一）：DDPM = 拆楼 + 建楼 》文章中截图 从右向左是正向过程，\(q(x_t|x_{t-1})\) 是加噪 ......
learned_inertial_model_odometry 复现
据集 BlackBrid 数据集，总大小4.9TB，但是可以按需获取 其下载程序 python sequenceDownloader.py FLIGHT ENVIRONMENT DATASETFOLDER 举例说明 FLIGHT clover/yawForward/maxSpeed5p0 ENVIR ......
SciTech-BigDataAIML-Tensorflow-Introduction to modules, layers, and models
Introduction to modules, layers, and models Model: To do machine learning in TensorFlow, you are likely to need to define, save, and restore a model. ......
大模型评测-微软亚洲研究院：A Survey on Evaluation of Large Language Models论文分享
《A Survey on Evaluation of Large Language Models》 一、论文介绍：微软亚洲研究院公开了介绍大模型评测领域的论文《A Survey on Evaluation of Large Language Models》。该论文一共调研了219篇文献，以评测内容 ......
586. Customer Placing the Largest Number of Orders
参考官方题解：https://leetcode.cn/problems/customer-placing-the-largest-number-of-orders/solutions/2366301/ding-dan-zui-duo-de-ke-hu-by-leetcode-so-bywe/ 首先我 ......
10.基于模型的测试方法 Model-based Testing
Model-based Testing 介绍 Model-based Testing is an application of model-based design for designing and optionally also executing artifacts to perform so ......
JS 根据文件Magic Number判断文件是否是图片
原理:检测文件的 Magic Number 代码示例： var pngMagic = [ 0x89, 0x50, 0x4e, 0x47, 0x0d, 0x0a, 0x1a, 0x0a ]; var jpeg_jfif = [ 0x4a, 0x46, 0x49, 0x46 ]; var jpeg_ex ......
SPSS modeler用关联规则Apriori模型对笔记本电脑购买事务销量数据研究
全文链接：https://tecdat.cn/?p=34709 原文出处：拓端数据部落公众号 自2011年全球PC出货量达到历史最高的3.64亿台后，全球PC市场出货量已经连续四年下滑。市场调研公司Gartner最新数据显示，2015年Q3全球PC销量同比降低7.7%，至7370万台。IDC数据更加 ......
Language Models are Unsupervised Multitask Learners
郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！ OpenAI blog, 2019 ......
InstructGPT《InstructGPT: Training language models to follow instructions with human feedback》解读
背景 GPT-3 虽然在各大 NLP 任务以及文本生成的能力上令人惊艳，但是他仍然还是会生成一些带有偏见的，不真实的，有害的造成负面社会影响的信息，而且很多时候，他并不按人类喜欢的表达方式去说话。在这个背景下，OpenAI 提出了一个概念“Alignment”，意思是模型输出与人类真实意图对齐，符合 ......
【Mathematical Model】Python拟合多元方程（线性回归）
Python中可以使用多种库进行拟合方程，其中最常用的是NumPy和SciPy。NumPy是一个用于处理数组和矩阵的库，而SciPy则提供了大量的科学计算函数，包括拟合算法。之前已经分享过一元一/二次方程的拟合，有兴趣的可以查看：Python拟合一元方程。今天给大家分享下如何使用Python拟合多元... ......
Qt小技巧17.使用魔法数（Magic Number）
1 什么是魔法数？ 当使用 QDataStream 进行数据流读写时，魔法数（Magic Number）是用于标识特定文件格式或数据结构的固定数值或字节序列。 魔法数是一个固定的数值或字节序列，用于识别特定文件格式或数据表示方式，在读取操作中起到了一个检测标识的作用，可以帮助确定所读取的文件是否符合 ......
GPT-3《Language Models are Few-Shot Learners》解读
GPT-3 和 GPT-2差别 1. 效果上，超出 GPT-2 非常多，能生成人类难以区分的新闻文章；2. 主推 few-shot，相比于 GPT-2 的 zero-shot，具有很强的创新性；3. 模型结构略微变化，采用 sparse attention 模块；4. 海量训练语料 45TB（清洗后 ......
django项目中存在多个app时models 表没有创建成功
场景 使用django 创建的项目，项目下有多个app，在第二个app中的models中创建表，执行生成表的命令没有生效。 解决 #1、执行命令需要指定app名称 python manage.py makemigrations --empty team # team 为app名称 #2、 再次正常运 ......
GPT-2 《Language Models are Unsupervised Multitask Learners》解读
背景 GPT1采用了pre-train + fine-tuning训练方式，也就是说为了适应不同的训练任务，模型还是需要在特定任务的数据集上微调，仍然存在较多人工干预的成本。GPT-2 想彻底解决这个问题，通过 zero-shot，在迁移到其他任务上的时候不需要额外的标注数据，也不需要额外的模型训练 ......
『LeetCode』9. 回文数 Palindrome Number
题目描述 给你一个整数x，如果x是一个回文整数，返回true；否则，返回false。 回文数是指正序（从左向右）和倒序（从右向左）读都是一样的整数。 例如，121是回文，而123不是。 示例 1： 输入：x = 121 输出：true 示例 2： 输入：x = -121 输出：false 解释：从左 ......
【Mathematical Model】Python拟合一元一/二次方程（线性回归）
Python中可以使用多种库进行拟合方程，其中最常用的是NumPy和SciPy。NumPy是一个用于处理数组和矩阵的库，而SciPy则提供了大量的科学计算函数，包括拟合算法。 ......
无法获得数据库 'model' 上的排他锁。请稍后重试该操作
标题: Microsoft SQL Server Management Studio 数据库 "XXXX" 的 创建 失败。 (Microsoft.SqlServer.Smo) 有关帮助信息，请单击: https://go.microsoft.com/fwlink?ProdName=Microsof ......
【Mathematical Model】Ransac线性回归&Python代码
Ransac算法，也称为随机抽样一致性算法，是一种迭代方法，用于从一组包含噪声或异常值的数据中估计数学模型。Ransac算法特别适用于线性回归问题，因为它能够处理包含异常值的数据集，并能够估计出最佳的线性模型。 ......
A novel local-global dependency deep learning model for soil mapping
程哥的一区文章 “A novel local-global dependency deep learning model for soil mapping” (Li 和 Zhang, 2022, pp. -) (pdf) 研究问题：“工 程 “ discrete” 特征不能反映环境协变量 之间 的相 ......
Codeforces Round 651 (Div. 2)C. Number Game（数学思维数论）
C. Number Game 我们考虑那些状态是必胜态 我的回合时n为奇数（除1外），直接除以n则必胜 下面偶数的情况稍复杂 偶数我们能进行的操作只有除以一个奇数，需要考虑怎么把当前状态变为对手的必败态 偶数一定含2的因子，\(n=2^k*q,q为奇数\) 当\(k=1时如果q\)是一个质数那么只能 ......