526互联

r-breaker模型 原理 策略

浦语书生大模型实战训练营01笔记

大模型总的发展趋势：单一模型处理单一任务到一个模型解决多个任务 书生.浦语大模型开源历程：internLM大模型发布-》全面商业、开源支持8k语境全链路开源体系》多模态预训练语料库开源发布-》1.1版本迭代升级，开源智能体框架支持语言模型到智能体升级转换-》增强版发布开源工具全线升级 书生.浦语大模 ......
训练营 书生 实战 模型 笔记

内容分发策略与 SEO 优化指南

内容分发 内容分发是指通过各种媒介分享、发布或传播内容给受众的过程。这些媒介可以包括不同的渠道，例如社交媒体平台（Facebook、Twitter、LinkedIn、朋友圈、微博、小红书、B 站、抖音、公众号等）、电子邮件新闻稿、博客、播客、网站，甚至杂志和报纸等线下场所。内容分发的性质可以涵盖从博 ......
策略 指南 内容 SEO

C++设计模式03 —— 策略模式

策略模式 当面对大量相似的具有不同实现逻辑的业务，为了使代码具有很好的复用性，我们使用策略模式。 我们以税法为例，多国的税法具有相似的功能，但是具体的计算方式差别很大。为了能快速地扩展其他国家的税法代码，满足设计模式要求，我们先创建一个纯虚的税法基类，里面包含了税法功能的纯虚函数。而后，不同国家的税 ......
模式 设计模式 策略

R语言分布滞后非线性模型（DLNM）研究发病率，死亡率和空气污染示例|附代码数据

全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=21317 最近我们被客户要求撰写关于分布滞后非线性模型（DLNM）的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文提供了运行分布滞后非线性模型的示例，同时描述了预测变量和结果之间的非线性和滞后效应，这种相互关系被定义为暴露-滞后-反应关联 数据集包含 ......
非线性 空气污染 死亡率 发病率 示例

2. Mybatis 中SQL 执行原理

2. Mybatis 中SQL 执行原理 这里有两种方式，一种为常用的 Spring 依赖注入 Mapper 的方式。另一种为直接使用 SqlSessionTemplate 执行 Sql 的方式。 Spring 依赖注入 Mapper 的方式 Mapper 接口注入 SpringIOC 容器 Spr ......
原理 Mybatis SQL

React jsx 语法解析 & 转换原理

jsx介绍 jsx是一种JavaScript的语法扩展（eXtension），也在很多地方称之为JavaScript XML，因为看起就是一段XML语法，用于描述UI界面，并且可以和JavaScript代码结合使用。 比起vue中的模板语法，更加灵活，且不需要学习模板语法中的特定标签，比如：v-if ......
语法 原理 React jsx amp

什么是大语言模型的“幻觉”

使用ChatGPT的朋友应该遇到过这样的情况，模型有时候会答非所问甚至自相矛盾，这种情况被成为大语言模型的“幻觉”，即在处理和生成文本时出现的一些特定的错误或误解。这些幻觉可能源于模型对现实世界的理解不足、数据训练的偏差、或者算法本身的局限性。 出现幻觉的原因有几个方面： 1、数据训练偏差 LLM通 ......
幻觉 模型 语言

最优cache策略

问题描述 假设我们有一个大小为m的缓存，能够容纳m个entry，初始为空。同时我们在内存中有一段包含n个entry的数据D，编号从0到n-1。现在给定一个对数据D的访问序列，每次访问一个entry。希望你能够得到一个最佳的缓存置换策略，使“缓存未命中”最少。 聪明的你不难发现，如果我们提前缓存未来将 ......
策略 cache

HTML页面的哈希（hash）路由原理+原生js案例

<!-- * 场景:不刷新页面，对页面的局部内容进行更改 *方案1：ajax 方法 *方案2：哈希（hash）路由原理 *方案2讲解：监听浏览器的url中的hash（url的#后面的文本——锚文本）值，进行更改内容 --> <!DOCTYPE html> <html lang="cn"> <head ......
路由 原理 案例 页面 HTML

多模态大模型少样本自适应综述

前言 在医学成像和遥感等一些细粒度领域，多模态基础模型的性能往往不尽人意。因此，许多研究者开始探索这些模型的少样本适应方法，逐渐衍生出三种主要技术途径：1）基于提示的方法；2）基于适配器的方法；3）基于外部知识的方法。尽管如此，这一迅速发展的领域产生了大量结果，但尚无全面的综述来系统地整理研究进展。 ......
模态 样本 模型

实验 23：策略模式

[实验任务一]：旅行方式的选择 旅游的出行方式有乘坐飞机旅行、乘火车旅行和自行车游，不同的旅游方式有不同的实现过程，客户可以根据自己的需要选择一种合适的旅行方式。 实验要求： 1. 提交源代码； package test23; public class AirplaneStrategy implem ......
策略 模式

大模型RAG之向量检索技术-结合LSTM模型编码

本文将介绍两种编码方式，一种直接采用bert进行编码query与待匹配数据；另一种将待匹配数据构造成key-value的形式，key表示从每个待匹配数据的概念或者抽象描述，value是对应的待匹配数据，将query和key进行编码，lstm从过query查询到key之后，就可以获取对应的value ......
模型 向量 编码 技术 LSTM

PV视角之3D检测模型Sparse4D系列

在自动驾驶视觉感知系统中，为了获得环绕车辆范围的感知结果，通常需要融合多摄像头的感知结果。比较早期的感知架构中，通常采用后融合的范式，即先获得每个摄像头的感知结果，再进行结果层面的融合。后融合范式主要的问题在于难以处理跨摄像头的目标（如大卡车），同时后处理的负担也比较大。而目前更加主流的感知架构则是 ......
视角 Sparse4D 模型 Sparse4 Sparse

什么是大模型RAG?RAG与funtionCalling的区别是什么？

大模型的RAG（Retrieval-Augmented Generation）与Function Calling都是用于增强大型语言模型（如GPT）的技术，但它们的工作原理和应用场景有所不同。 Retrieval-Augmented Generation (RAG): 原理：RAG结合了信息检索和文 ......
funtionCalling RAG 模型

模型类序列化器

1 原来用的Serilizer跟表模型没有直接联系， 模型类序列化器ModelSerilizer，跟表模型有对应关系 2 使用 class BookModelSerializer(serializers.ModelSerializer): class Meta: model=表模型 # 跟哪个表模型 ......
序列 模型

【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 ......
Relational Zero-Shot Knowledge Learning Language

星型模型&雪花模型

数据集市（Data Mart）也有称ADS（Application Data Store），数据集市将主题层和基础层的数据按照各业务的实际需求进行聚合，形成宽表或数据立方体（Cube），可直接供业务部门和数据分析团队使用。 数据集市中主要存在的是事实表（fact）和维度表（dimension）。 事 ......
模型 雪花 amp

湘潭大学马克思主义基本原理错题集（自留）

湘潭大学马克思主义基本原理错题集（自留） 一、单选题（147道） 二、多选题（112道） 三、填空题（41道） 四、判断题（78道） ......
错题 湘潭大学 马克思主义 原理 大学

R语言GARCH族模型：正态分布、t、GED分布EGARCH、TGARCH的VaR分析股票指数|附代码数据

全文链接：http://tecdat.cn/?p=31023 最近我们被客户要求撰写关于GARCH族模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 如何构建合适的模型以恰当的方法对风险进行测量是当前金融研究领域的一个热门话题 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）。 VaR方法作为当 ......
正态分布 模型 指数 语言 代码

Python中关于对象序列化实现和原理

pickle模块可以实现任意的Python对象转换为一系列字节(即序列化对象)的算法。这些字节流可以被传输或存储，接着也可以重构为—个和原先对象具有相同特征的新对象。 注意： pickle的文档清晰的表明它不提供安全保证。实际上，反序列化后可以执行任意代码，所以慎用 pickle来作为内部进程通信或 ......
序列 原理 对象 Python

STM32 GPIO 工作原理

目录STM32F4074 GPIO 原理STM32的GPIOGPIO的基本结构和工作原理GPIO的工作模式输入模式浮空输入模式上拉输入模式下拉输入模式模拟输入模式输出模式开漏输出模式开漏复用输出模式推挽输出模式推挽复用输出模式总结与分析什么是推挽结构和推挽电路？开漏输出和推挽输出的区别？在STM32 ......
原理 GPIO STM 32

记录socket-io注册到nacos后，nacos默认轮询策略会导致服务请求失败

问题： socket-io服务注册到nacos, 出现多个socket-io实例。此时前端发送请求，nginx请求gateway地址，gateway根据url寻找注册到nacos上的服务名，服务名有多个实例，nacos默认的轮询策略会出现服务连接失败。因为有的socket-io服务里面没有需要的na ......
nacos socket-io 策略 socket io

Spring MVC内容协商实现原理及自定义配置【享学Spring MVC】

Spring MVC内容协商实现原理及自定义配置【享学Spring MVC】 转载自：https://www.cnblogs.com/yourbatman/p/11420805.html 前言 上文 介绍了Http内容协商的一些概念，以及Spring MVC内置的4种协商方式使用介绍。本文主要针对S ......
Spring MVC 原理 内容

AI_NLP以及SAM的理解-分割模型

机器学习 一般机器学习分为有监督学习，无监督学习和强化学习 无监督学习 Unsupervised Learning Self-Supervised Learning，又称为自监督学习 -Self-Supervised Learning 的核心思想 Masked Autoencoders Are Sc ......
模型 AI_NLP NLP SAM AI

Kubernetes核心组件之kube-proxy实现原理

kube-proxy，负责为Service提供集群内部的服务发现和负载均衡。 1 介绍 了解不同网络组件的工作原理有助于正确设计和配置它们，以满足你的应用程序需求。 在Kubernetes网络的背后，有一个在幕后工作的组件。它将你的服务（Services）转化为一些可用的网络规则。这个组件被称为 K ......
Kubernetes kube-proxy 组件 原理 核心

用一张图片测试几个大模型的看图理解，文心一言表现不佳，通义千问了解最到位！

样图如下： 用上面的图片，在几个主流的AI大模型中进行识别理解，最终的理解各有不同。 不过最让我意外的是 文心一言 居然理解的最不到位！ 下图是文心一言的看图理解： 下图是通义千问的看图理解： 下图是讯飞星火的看图理解： 大家觉得哪一个理解的最到位？？？？？ ......
文心 模型 图片

使用docker搭建deepspeed多机多卡分布式微调大模型环境

前置环境：两台可以互通的centos服务器（服务器1、服务器2），docker，NVIDIA驱动 docker创建overlay共享网络 1）选用服务器1作为manage节点进行初始化，执行docker swarm init Swarm initialized: current node (ly4d ......
分布式 deepspeed 模型 环境 docker

公共仓库元模型(CWM)（转）

转自：https://www.jianshu.com/p/21207b50084a 一、什么是CWM？ 在我们学习一个新东西时，首先得弄懂明白它是用来干什么的？然后通过实例与理论交错学习，CWM——Common Warehouse Metamodel, 很明显翻译过来时公共仓库元模型，CWM的提出主 ......
仓库 模型 CWM

主板的工作原理(主板允许计算机中的所有组件相互“交谈”)

主板允许计算机中的所有组件相互“交谈” 如果您曾经拆开过计算机，就会看到将所有东西连接在一起的一件设备 —主板。主板是具有组件和连接器的中央电路板，这些组件和连接器允许计算机的所有部分接收电源并相互通信。它有时被称为主板、主电路板或底板。主板通常拥有多种内置功能，它们直接影响计算机的功能和升级潜力。 ......
主板 组件 原理 计算机

Atlas关系型数据库元数据模型

[ { "category": "ENTITY", "guid": "00b4a314-1185-4cd4-84e9-20275990d58d", "createdBy": "hadoop", "updatedBy": "hadoop", "createTime": 1615973091411, " ......
数据 模型 数据库 Atlas
共6730篇  :4/225页 首页上一页4下一页尾页