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revit模型 过程 教程

基于多尺度特征的图像分割：模型设计与性能分析

[toc] 标题：基于多尺度特征的图像分割：模型设计与性能分析 一、引言 随着计算机视觉领域的迅速发展，图像分割被认为是计算机视觉中的重要任务之一。图像分割是指将图像划分为不同的区域，以便将图像中的物体或区域表示为不同的类别。图像分割是计算机视觉的基础，对于图像识别、目标检测、图像分割分割以及深度学 ......
性能分析 尺度 模型 图像 特征

基于自然语言处理的自然语言生成：从文本到语言模型

[toc] 自然语言生成是一种人工智能技术，它利用机器学习和深度学习算法来生成自然语言文本。这种技术可以应用于各种场景，如机器翻译、文本摘要、智能客服等。在本文中，我们将介绍基于自然语言处理的自然语言生成技术，从文本到语言模型的实现步骤和流程，以及应用示例和代码实现。 ## 1. 引言 自然语言生成 ......
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强化学习中的模型调优与优化

[toc] 《强化学习中的模型调优与优化》 引言 强化学习是一种机器学习领域的重要分支，旨在让智能体通过与环境的交互来学习最佳行为策略，从而完成目标任务。在强化学习中，模型作为智能体的决策引擎，必须能够高效地执行搜索策略，以最大化奖励函数的期望值。然而，在实际训练和调优中，模型可能会出现性能问题，导 ......
模型

机器学习中的神经网络：如何创建强大的模型并解决复杂的问题

[toc] 文章标题：《17. "机器学习中的神经网络：如何创建强大的模型并解决复杂的问题"》 文章背景介绍：随着人工智能技术的快速发展，神经网络已经成为机器学习领域中最受欢迎的模型之一。神经网络是一种基于深度学习的技术，能够通过多层神经元来学习和提取特征，从而实现复杂的分类、回归和聚类等任务。在实 ......
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机器学习中的强化学习：如何通过试错和反馈来提高模型的性能

[toc] 文章介绍 “机器学习中的强化学习：如何通过试错和反馈来提高模型的性能”这篇文章主要介绍了强化学习技术在机器学习中的应用。强化学习是一种通过试错和反馈不断优化模型性能的机器学习技术。本文将介绍强化学习技术的核心概念、实现步骤与流程、应用示例与代码实现、优化与改进以及未来发展趋势与挑战等内容 ......
模型 机器 性能

行行AI人才直播第2期：八友科技创始人梁斌博士《大模型训练数据的一些事》

自从 OpenAI 发布 ChatGPT 4.0 之后，大模型热度一直不减，国内不管是大厂还是创业团队纷纷杀入大模型领域，大模型的建立首先离不开的是数据，数据才是一切大模型训练的基础，那么目前国内大模型团队的数据需求究竟是什么？如何通过学习数据采集，对大模型数据预测商业发展呢？ ......
创始人 模型 博士 人才 数据

执行存储过程报错：User does not have access to metadata required to determine stored procedure parameter types

在执行存储过程中，报错详细信息如下： java.sql.SQLException: User does not have access to metadata required to determine stored procedure parameter types. If rights can ......
determine procedure parameter metadata required

v831-openwrt-c-模型部署篇

虽然未能训练出来好的模型，但是步骤大概了解了。 maixhub-模型训练网站 模型训练步骤： 创建模型并点击进去： 数据集、上传图片： 标号签后选择参数： 最后创建训练即可。 yolov2部署模型： 将下载的模型中的main.py中的先验框复制到此处： 先验框的作用是让yolov2的racal更大， ......
openwrt-c 模型 openwrt 831

OPC DA的Client对象模型

OPC DA的Client对象模型可以如下图表示 一个OPC Server对象可以包含一个OPC Groups对象 一个OPC Groups对象可以包含多个OPC Group对象 一个OPC Group对象可以包含一个OPC Items对象 一个OPC Items对象可以包含多个OPC Item对象 ......
模型 对象 Client OPC

AI绘图新玩法「艺术风二维码」保姆级教程分享，注册账号就能玩，一分钟出图，定制自己的二维码！

大家好，我是卷了又没卷，薛定谔的卷的AI算法工程师「陈城南」~ 担任某大厂的算法工程师，带来最新的前沿AI知识和工具，包括AI相关技术、ChatGPT、AI绘图等，欢迎大家交流~。 最近AI绘图界又出了一个现象级的玩法，「艺术化二维码」生成，先看个网上比较火的图了解一下。 上面这个图就是今天介绍的这 ......
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背包模型

# 背包模型 ## 二维费用的背包问题 >有 $N$ 件物品和一个容量是 $V$ 的背包，背包能承受的最大重量是 $M$。 > >每件物品只能用一次。体积是 $v_i$，重量是 $m_i$，价值是 $w_i$。 > >求解将哪些物品装入背包，可使物品总体积不超过背包容量，总重量不超过背包可承受的最大 ......
背包 模型

WPF入门教程系列二十八 ——DataGrid使用示例MVVM模式(6)

在WPF开发中，经典的编程模式是MVVM，该模式充分利用了WPF的数据绑定机制，最大限度地降低了Xmal文件和CS文件的耦合度，也就是UI显示和逻辑代码的耦合度，如需要更换界面时，逻辑代码修改很少，甚至不用修改。 MVVM是Model、View、ViewModel的简写，MVVM的根本思想就是界面和... ......
入门教程 示例 DataGrid 模式 教程

pysnooper打印运行过程值

# with import random import pysnooper def print_upper_mid_lower(): lst = [] for i in range(10): lst.append(random.randrange(1, 1000)) with pysnooper.s ......
pysnooper 过程

Makefile教程（绝对经典，所有问题看这一篇足够了）

Makefile教程（绝对经典，所有问题看这一篇足够了） GUYUEZHICHENG于 2018-05-20 11:15:01 发布784809 收藏 9767 分类专栏： Linux 华为云开发者联盟该内容已被华为云开发者联盟社区收录 加入社区 Linux专栏收录该内容 1 篇文章83 订阅 订阅 ......
Makefile 教程 经典 问题

大模型QA

# 前言 ## 为什么用Decoder only LLM之所以主要都用Decoder-only架构，除了训练效率和工程实现上的优势外，在理论上是因为Encoder的双向注意力会存在低秩问题，这可能会削弱模型表达能力，就生成任务而言，引入双向注意力并无实质好处。而Encoder-Decoder架构之所 ......
模型

大模型时间线整理

# # T5 采用Encoder Decoder架构 T5将每个文本处理问题都看做 Text2Text问题 通过这种方式将不同的NLP任务统一在一个模型框架之下，充分进行迁移学习 为了让模型知道需要执行的任务类型，需要在输入文本前添加特定的文本前缀进行提示，也是最早的Prompt 用同样的模型，同样 ......
模型 时间

各类大模型的区别

| 模型 | 训练数据 | 训练数据量 | 模型参数量 | 词表大小 | | | | | | | | LLaMA | 以英语为主的拉丁语系，不包含中日韩文 | 1T/1.4T tokens | 7B、13B、33B、65B | 32000 | | ChatGLM-6B | 中英双语，中英文比例为1: ......
模型

IO模型

一、IO基本概念 在平常开发过程中接触最多的就是 磁盘 IO（读写文件） 和 网络 IO（网络请求和响应）。 用户进程想要执行 IO 操作的话，必须通过 系统调用 来间接访问内核空间。 当应用程序发起IO调用后，会经历两个步骤： 1、内核等待IO设备准备好数据 2、内核将数据从内核空间拷贝到用户空间 ......
模型

Calcite sql2rel 过程

sql2rel的过程是将SqlNode 转化成RelNode的过程 在 `SqlToRelConverterTest`中添加样例测试 ```java @Test void testScan() { String sql = "SELECT * FROM EMP WHERE empno < 10"; ......
过程 Calcite sql2rel 2rel sql2

Reactive Extensions 响应式扩展 用于事件驱动编程的库，具有可组合的声明性模型

响应式扩展 这个存储库包含四个库，它们在概念上是相关的，因为它们都与 LINQ over of things 序列有关： Reactive Extensions for .NET又名 Rx.NET 或 Rx ( System.Reactive )：一个用于事件驱动编程的库，具有可组合的声明性模型 A ......
Extensions Reactive 模型 事件

1.TCP/IP网络模型

1.四层TCP/IP网络模型 1.1 为什么要有TCP/IP网络模型 对于同一设备间的进程通信，可以通过管道、消息队列、共享内存、信号等方式进行通信；在Java中的线程通信中，可以使用管道流（字节流（PipedInputStream、PipedInputStream）、字符流（PipedReader ......
模型 网络 TCP IP

GPT 模型的工作原理 你知道吗？

动动发财的小手，点个赞吧！ [Source]("https://towardsdatascience.com/how-gpt-models-work-b5f4517d5b5" "Source") ## 简介 当我使用 GPT 模型编写我的前几行代码时是 2021 年，那一刻我意识到文本生成已经到了一 ......
模型 原理 GPT

双启动：安装Windows 7 和 CentOS 7 双系统教程

笔记本配置：8G内存，200G SSD，先在virbox中成功安装双系统，能正常进入并使用 Windows 7 和 CentOS 7。 网上看到一大堆的安装 wingrub easyBCD，折腾了一天没安装成功，结果还是 google 找到一篇靠谱的文章，step by step 终于在第二天搞定双 ......
Windows 教程 CentOS 系统

JSON Web Token 入门教程

JSON Web Token（缩写 JWT）是目前最流行的跨域认证解决方案，本文介绍它的原理和用法。 一、跨域认证的问题 互联网服务离不开用户认证。一般流程是下面这样。 1、用户向服务器发送用户名和密码。 2、服务器验证通过后，在当前对话（session）里面保存相关数据，比如用户角色、登录时间等等 ......
入门教程 教程 Token JSON Web

开源大型语言模型(llm)总结

大型语言模型（LLM）是人工智能领域中的一个重要研究方向，在ChatGPT之后，它经历了快速的发展。这些发展主要涉及以下几个方面： 模型规模的增长：LLM的规模越来越大，参数数量显著增加。这种扩展使得模型能够处理更复杂、更长的输入序列，并生成更准确、更具连贯性的输出。同时，更大规模的模型还能够涵盖更 ......
模型 语言 llm

配置github pages教程

title: "配置github pages教程" date: 2023-05-13T14:05:25+08:00 draft: false ## 参考文档 [github-style theme](https://themes.gohugo.io/themes/github-style/) [gi ......
教程 github pages

深度学习神经网络大模型在文本分类中的应用

[toc] 深度学习神经网络大模型在文本分类中的应用 随着人工智能技术的不断发展，深度学习神经网络在自然语言处理领域中的应用越来越广泛。文本分类是深度学习神经网络的一个重要应用之一，其目的是将文本分类到不同的类别中，以便进行相应的处理和分析。本文将介绍深度学习神经网络大模型在文本分类中的应用，包括技 ......
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基于神经网络的大模型在图像识别中的应用

[toc] 随着深度学习技术的不断发展，特别是在计算机视觉领域，基于神经网络的大模型在图像识别中的应用越来越广泛。这些模型能够在处理大量图像数据的同时，准确地识别出各种物体和场景，取得了令人瞩目的成果。本文将介绍基于神经网络的大模型在图像识别中的应用，包括技术原理、实现步骤、示例和应用等方面的内容， ......
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语言模型在智能问答中的应用

[toc] 《20.《语言模型在智能问答中的应用》》 随着人工智能技术的不断发展，智能问答领域也逐渐受到了越来越多的关注。语言模型作为近年来备受关注的技术之一，在智能问答中的应用也越来越广泛。本文将介绍语言模型在智能问答中的应用，以及实现步骤与流程、应用示例与代码实现讲解、优化与改进等内容，旨在为读 ......
模型 语言 智能

文本生成技术综述：基于语言模型的文本生成技术

[toc] 6. 文本生成技术综述：基于语言模型的文本生成技术 随着人工智能和自然语言处理技术的快速发展，文本生成技术越来越受到关注。文本生成技术可以用于多种应用场景，如智能客服、自动摘要、机器翻译等。本文将综述基于语言模型的文本生成技术，并深入探讨其实现原理、概念、实现步骤和示例应用等方面。 ## ......
文本 技术 模型 语言
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