revit模型 过程 教程
领域设计的贫血模型和充血模型
在领域实体Dao中，实体可以设计为贫血模型和充血模型。 贫血模型只包含见到的get和set方法，不包含业务逻辑，是简单的POJO,所有的业务逻辑都放在service层。 这种模型并不是面向对象的，和对象相关以来的逻辑被解耦到了业务层，优点是模型很简单，缺点是service层的逻辑负责繁重。 充血模型 ......
Django之models模型层2
一、多表查询之连表查询(基于双下划线的查询) 1、 2、 3、 二、聚合查询(aggregate) 1、 2、 三、分组查询annotate 1、 2、 四、F与Q查询 五、django中如何开启事务 ......
John Schulman：RLHF的实施与挑战 —— 通过强化学习缓解大模型输出幻觉(Hallucinations)的思考
John Schulman，研究科学家、OpenAI联合创始人；加州大学伯克利分校计算机科学博士，师从Pieter Abbeel。现领导OpenAI强化学习团队。 本文是对John Schulman(下文中简称为JS)的报告《Reinforcement Learning from Human Fee ......
小柏实战学习FineBI(图文教程二)
前言：一定要知道百度,必应,谷歌这个三个网站,这三个不知道的话也要会使用ChatGPT,并且要学会看报错信息,学会优雅的提问. 本节课主题:快速上手做个报表出来,不然你怎么证明自己没有摸鱼? 一:打开FineBI后台:http://localhost:37799/webroot/decision#/ ......
大模型（LLM）最新趋势总结
关键结论： 开源社区模型不具备真正智能，更好的小模型来自大模型的 Scale Down GPT-4模型信息：采用MoE架构，16个experts，800b参数 如何减少幻觉 hallucination？scaling/retrieval/reward model 指令遵循的开源小模型被过度炒作，已经 ......
Kubernetes 网络经过全过程思考输出
title: "Kubernetes 网络经过全过程思考输出" date: 2023-07-26T10:31:23+08:00 categories: - kubernetes - subcategory kubernetes 网络从client到服务端经过全过程思考输出 kubernetes 网络 ......
解决大模型“开发难”，昇思MindSpore自动并行技术应用实践
本文分享自华为云社区《DTSE Tech Talk｜第35期：解决大模型“开发难”，昇思MindSpore自动并行技术应用实践》，作者华为云社区精选。 昇思MindSpore是新一代覆盖端边云全场景的开源AI框架，旨在开创全新的AI编程范式，降低开发者门槛，为开发者打造开发友好、运行高效、部署灵活的 ......
小柏实战学习FineBI(图文教程一)
前言：一定要知道百度,必应,谷歌这个三个网站,这三个不知道的话也要会使用ChatGPT,并且要学会看报错信息,学会优雅的提问. 本节课主题:FineBI的下载,安装,配置. 零:官网填写信息,获取试用码:https://www.finebi.com/ 一:下载:https://www.finebi. ......
升级Django项目过程中问题记录
升级内容： python版本：3.8.4升到3.10.7 Django版本：2.2.13升到4.2 所遇问题： 1、 error in anyjson setup command: use_2to3 is invalid. pip3 install setuptools==57.5.0 # 降到58 ......
Linux环境下，使用远程连接工具过程中终端无法弹出图形窗口
Linux操作系统，请通过管理网口/VNC等远程连接工具登录服务器，使用终端执行操作。 如果在使用过程中无法弹出图形窗口，请执行以下操作。 场景一：使用SSH连接工具登录LINUX服务器 确保工具支持远程图形显示。 SSH连接工具需要支持远程图形显示，才能弹出图形窗口。putty、SecureCRT ......
界面控件DevExpress WinForms Lookup中文教程 - 如何实现多项目选择？
在最新发布的v23.1版本中，DevExpress WinForms Lookup Editor（查找编辑器）引入了一个非常受欢迎的功能——多项选择。在这种新的选择模式下，Lookup Editor显示一个带有复选框的列，用户可以使用鼠标或键盘选择查找项。 DevExpress WinForms 拥 ......
python教程 入门学习笔记 第5天 format函数拼接 两种打印方法 转义字符
2)format函数拼接 #format函数拼接 s1="统计={0}{1}{2}".format("张三","工资",3400)#占位符{}中可以填写数字编号 print(s1) s2="统计={}{}{}".format("李四","工资",4500)#用占位符{}拼接，占位符要与字符串数量一致 ......
shell简明教程1简洁的shell脚本
# 1简洁的shell脚本  ## 1.1 Hello 脚本是包含一系列命令的命令行程序。 脚本中包含的命令由解释 ......
TabR:检索增强能否让深度学习在表格数据上超过梯度增强模型？
这是一篇7月新发布的论文，他提出了使用自然语言处理的检索增强Retrieval Augmented技术，目的是让深度学习在表格数据上超过梯度增强模型。 检索增强一直是NLP中研究的一个方向，但是引入了检索增强的表格深度学习模型在当前实现与非基于检索的模型相比几乎没有改进。所以论文作者提出了一个新的T ......
.NET Core WebAPI中使用Swagger（完整教程）
一、Swagger简介 1.1-什么是Swagger? Swagger是一个规范且完整的框架，用于生成、描述、调试和可视化Restfull风格的Web服务。 Swagger的目标是对Rest API定义一个标准且和语言无关的接口，可以让人和计算机拥有无需访问源码、文档或网络流量监控就可以发现和连接服 ......
lab 配置教程
# lab 配置教程  $ 表示忽略 $\log n$ 和 $\log \log q$ 的因子. 因为在计算机代数中考虑的有限域 $\mathbb F_q$ 有可能 $q$ 是非常大的数, 所以计算的过程关于 $\log q$ 的次数也是需要 ......
能用延长时间来弥补算力不足去训练大模型吗？ claude 和 chatGPT4的回复
对,使用更多计算时间来弥补模型训练中的算力不足是可行的。主要有以下几点建议: 1. 适当减小batch size,这样每次迭代的计算量会减少,可以用更长的时间去迭代达到收敛。但是batch size不要设置过小,太小会使训练效率降低。 2. 适当减小模型参数量,例如减少隐层单元数、降低嵌入维度等,可 ......
.NET Core WebAPI中使用Swagger（完整教程）
Swagger是一个规范且完整的框架，用于生成、描述、调试和可视化Restfull风格的Web服务。Swagger的目标是对Rest API定义一个标准且和语言无关的接口，可以让人和计算机拥有无需访问源码、文档或网络流量监控就可以发现和连接服务的能力。当通过Swagger进行正确定义，用于可以理解远... ......
运维——centos7安装Docker详细步骤（无坑版教程）
转自：https://cloud.tencent.com/developer/article/1701451 一、安装前必读 在安装 Docker 之前，先说一下配置，我这里是Centos7 Linux 内核：官方建议 3.10 以上，3.8以上貌似也可。 注意：本文的命令使用的是 root 用户登 ......
数据分享|R语言ARIMA模型分析预测上海空气质量指数AQI时间序列|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32265 原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于上海空气质量指数的研究报告，包括一些图形和统计输出。 指数平滑法对于预测来说是非常有帮助的，而且它对时间序列上面连续的值之间相关性没有要求。但是，如果你想使用指数平滑法计算出预测区间 ......
语义检索系统之排序模块：基于ERNIE-Gram的Pair-wise和基于RocketQA的CrossEncoder训练的单塔模型
# 语义检索系统之排序模块：基于ERNIE-Gram的Pair-wise和基于RocketQA的CrossEncoder训练的单塔模型 * 文本匹配任务数据每一个样本通常由两个文本组成（query，title）。类别形式为 0 或 1，0 表示 query 与 title 不匹配； 1 表示匹配。 ......
Python教程(6)——Python变量的基础类型。|整数类型|浮点数类型|字符串类型|布尔类型|
学习编程语言，不得不忽视变量这个概念。Python 中的变量是用于存储数据的名称，你可以将值赋给变量，并在程序的其他地方使用该变量来引用该值。变量在程序中起到存储和操作数据的作用。 如果学过C/C++语言的同学，定义了变量后，需要加个类型的限制，比如 ```c int age = 28 double ......
模型：Django与Mysql交互
1、创建数据库用户 前提是已经在本机或者服务器上安装了mysql。 create database slw; create user 'slw'@'%' identified by 'pwd' grant all privileges on slw.* to 'slw'@'%' identified ......
jvm attach过程与底层实现
rasp的技术重点之一是java-agent技术，通过agent可以获取到Instrumentation接口的实现，通过这个inst变量对字节码进行修改。 javaagent可以在jvm启动时使用 -agentjar 参数启动，也可以在运行时通过attach相应进程，并且指明需要加载的jar包，就可 ......
130.hello.c 程序的编译过程
# 130.hello.c 程序的编译过程 以下是一个 hello.c 程序： ```C++ #include int main() { printf("hello, world\n"); return 0; } ``` 在 Unix 系统上，由编译器把源文件转换为目标文件。 ``` gcc -o ......
基于三维人脸网格模型的二维人脸纹理贴图matlab仿真
1.算法理论概述 二维人脸纹理贴图是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，其目的是将三维人脸模型的纹理信息映射到二维图像上，以便于进行人脸识别、表情分析等应用。本文将详细介绍基于三维人脸网格模型的二维人脸纹理贴图的实现步骤和数学公式。 1.1三维人脸网格模型 三维人脸网格模型是指将人脸表面建模为由三角 ......
性能压测执行过程
(1) 首先在controller层，通过RunTestPlanRequest接收请求参数 @PostMapping("/run") public String run(@RequestBody RunTestPlanRequest request) (2) 在PerformanceTestServ ......
springboot 初始化加载过程 条件注解
官网解释：https://docs.spring.io/spring-boot/docs/3.0.9/reference/html/features.html#features.developing-auto-configuration.condition-annotations 从其他博客粘过来的 ......