revit模型 过程 教程
筑牢国云智算底座，繁荣大模型创新生态！
9月27日，以“国云筑基 智算引擎——人工智能大模型 推动贵州数字经济新跨越”为主题的天翼云中国行·贵州站活动顺利召开。会上举行了天翼云算力创新服务及天翼云政务大模型“慧泽”发布暨中国电信天翼云大模型训练中心揭牌、人工智能大模型应用推广行动启动仪式。天翼云科技有限公司党委书记、董事长、总经理胡志强出... ......
如何让 Llama2、通义千问开源大语言模型快速跑在函数计算上？
本篇教程先来分享一下第一个部分，如何通过函数计算快速部署 AIGC 相关模型服务包括 LLM 模型和 Embedding(Bert) 模型。 ......
Django模型及Admin
Django简介 什么是Django Django是一个开源的Python Web框架，由Django Software Foundation开发和维护。Django的目标是让Web开发更加快速、简单和高效，提供了许多内置的功能和库，如ORM、模板引擎、表单处理、认证、管理后台等。 1.2 Djan ......
PADS Layout PCB详细教程
http://brpcb.com/pcb-layout/26.html 快捷键： ctrl+E ： 移动元器件 ctrl+F：元器件翻面 ctrl+R： 旋转90° ctrl+L：对齐元器件 ctrl+Q：锁定元器件 ......
深度学习算法原理实现——自写神经网络和训练模型
代码来自：https://weread.qq.com/web/reader/33f32c90813ab71c6g018fffkd3d322001ad3d9446802347 《python深度学习》 from tensorflow.keras.datasets import mnist from t ......
Mac本地部署大模型体验AIGC能力
介绍 随着ChatGPT的横空出世，国内互联网大厂、创业公司纷纷加了AIGC赛道，不断推出各种大模型，而这些大模型由于规模庞大、结构复杂，往往包含了数十亿至数千亿的参数。这些模型在训练阶段，一般需要使用高效能的GPU集群训练数十天时间，在推理阶段，一般也需要高效能的GPU集群才能支撑一定量级的并发请 ......
AlexNet模型：ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
文献名：ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 创新点： 首次利用AlexNet神经网络，在ImageNet分类中以巨大的优势打败非神经网络算法 模型： ......
Centos系统安装MySQL详细教程
首先再虚拟机中安装一个Centos7(VM虚拟机安装Centos7) CentOS是常见的Linux操作系统之一，它是一款开源的，稳定而且高效的操作系统。作为一名开发人员，我们经常需要在CentOS系统上安装MySQL数据库。本文将为您介绍如何在CentOS系统上成功安装MySQL数据库的详细步骤。 ......
CIC滤波器仿真与实验过程及结果记录
整理于2023-10-08 0.0 前言： 前面介绍了使用matlab中的Filter Designer工具箱进行CIC抽取滤波器设计的仿真过程与结果。下面在前面的基础上针对现有的【正点原子ZYNQ】平台，进行CIC实际设计实验测试。 0.1 平台简介 所使用的演示平台为【正点原子】的领航者ZYNQ ......
【webapp】JSP工作原理和过程
JSP 编译：当客户端请求访问一个 JSP 页面时，Web 服务器首先检查是否已经编译过该 JSP 页面。如果没有编译过或者源文件已更改，服务器会将 JSP 文件编译成一个 Servlet 源文件。 Servlet 编译：编译后的 Servlet 源文件进一步被编译成 Java 字节码文件，这个过程 ......
CUDA C编程权威指南：2.1-CUDA编程模型
本文主要通过例子介绍了CUDA异构编程模型，需要说明的是Grid、Block和Thread都是逻辑结构，不是物理结构。实现例子代码参考文献[2]，只需要把相应章节对应的CMakeLists.txt文件拷贝到CMake项目根目录下面即可运行。 1.Grid、Block和Thread间的关系 GPU中最 ......
LVS的NAT、DR模型实现
1、LVS-NAT模式实现 环境： 共四台主机 一台： internet client：192.168.10.6/24 GW:无 仅主机 一台：lvs eth1 仅主机 192.168.10.100/16 eth0 NAT 10.0.0.8/24 两台RS： RS1: 10.0.0.7/24 GW： ......
几种IO模型的原理
1.服务端 I/O 流程 I/O在计算机中指Input/Output， IOPS (Input/Output Per Second)即每秒的输入输出量(或读写次数)，是衡量磁盘性能的主要指标之一。IOPS是指单位时间内系统能处理的I/O请求数量，一般以每秒处理的I/O请求数量为单位，I/O请求通常为 ......
EF Core模型设置主键自增
提问 如何EF Core模型设置主键自增 回答 Microsoft.AspNetCore.Identity.EntityFrameworkCore [Key] [DatabaseGenerated(DatabaseGeneratedOption.Identity)] public int ID { ......
TextRCNN、TextCNN、RNN…你都掌握了吗？一文总结文本分类必备经典模型（一）
本专栏将逐一盘点自然语言处理、计算机视觉等领域下的常见任务，并对在这些任务上取得过 SOTA 的经典模型逐一详解。前往 SOTA！模型资源站（sota.jiqizhixin.com）即可获取本文中包含的模型实现代码、预训练模型及 API 等资源。 本文将分 3 期进行连载，共介绍 20 个在文本分类 ......
TextCNN、DCNN、AttentionXML…你都掌握了吗？一文总结文本分类必备经典模型（二）
https://mp.weixin.qq.com/s/f5SkoWD4BY_HDWfPi5R5ng 本专栏将逐一盘点自然语言处理、计算机视觉等领域下的常见任务，并对在这些任务上取得过 SOTA 的经典模型逐一详解。前往 SOTA！模型资源站（sota.jiqizhixin.com）即可获取本文中包含 ......
三维模型3DTile格式轻量化的纹理压缩和质量关系分析
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，... ......
连续词袋模型（CBOW）
https://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/102708459 word2vec是一种将word转为向量的方法，其包含两种算法，分别是skip-gram和CBOW，它们的最大区别是skip-gram是通过中心词去预测中心词周围的词，而CBOW是通过周 ......
Informer模型与基础学习
https://blog.csdn.net/weixin_44790306/article/details/124064177 摘要本周一是对Informer论文的阅读，其关注的问题依然是长时间序列预测问题。也是从self-attention 机制的缺陷出发，做了一些优化于改进工作，像ProbSpa ......
Informer: 一个基于Transformer的效率优化的长时间序列预测模型
Informer: 一个基于Transformer的效率优化的长时间序列预测模型 Informer创新点介绍 ProbSparse self-attention self-attention蒸馏机制 一步Decoder 实验结果 总结 Informer: Beyond Efficient Trans ......
pytorch 计算网络模型的计算量FLOPs和参数量parameter参数数量
参数量方法一：pytorch自带方法，计算模型参数总量 参数量方法二： summary的使用：来自于torchinfo第三方库 参数量方法三： summary的使用：来自于torchsummary第三方库 计算量方法一：thop的使用，输出计算量FLOPs和参数量parameter我们通常要通过计算 ......
R语言武汉流动人口趋势预测：灰色模型GM（1，1）、ARIMA时间序列、logistic逻辑回归模型|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32496 原文出处：拓端数据部落公众号 人口流动与迁移，作为人类产生以来就存在的一种社会现象，伴随着人类文明的不断进步从未间断。 人力资源是社会文明进步、人民富裕幸福、国家繁荣昌盛的核心推动力量。当前，我国经济正处于从以政府主导的投资驱动型的经济“ ......
Python中用PyTorch机器学习神经网络分类预测银行客户流失模型|附代码数据
阅读全文：http://tecdat.cn/?p=8522 最近我们被客户要求撰写关于神经网络的研究报告，包括一些图形和统计输出。 分类问题属于机器学习问题的类别，其中给定一组特征，任务是预测离散值。分类问题的一些常见示例是，预测肿瘤是否为癌症，或者学生是否可能通过考试 在本文中，鉴于银行客户的某些 ......
Langchain-Chatchat项目：2.1-通过GPT2模型来检索NebulaGraph
在官方例子中给出了通过chain = NebulaGraphQAChain.from_llm(ChatOpenAI(temperature=0), graph=graph, verbose=True)来检索NebulaGraph图数据库。本文介绍了通过GPT2替换ChatOpenAI的思路和实现，暂 ......
执行SQL语句&存储过程的真正【神器】，不用ORM的全选它，比dapper好
支持.Net Core(2.0及以上)与.Net Framework(4.0及以上)(注意：升级了，可以覆盖到早期的.Net Framework4.0了，而且修复了数据库字段为Null时报错的问题，无敌了！！) 此工具在IDataAccess接口中提供。 已被.Net圈内多家大厂采用！ IDataA ......
记一次建立索引的研究过程
记一次建立索引的研究过程 遇到的问题： 最近在工作中遇到了sql执行慢的问题，现在记录一下解决的过程 问题场景： 1、首先有一张A表大概目前有7000万条数据，它需要去关联查询另外一张B表，数据条数和A表一样多，且是一对一的关系（理论上这两张表的数据可以合并为一张表，但是实际中却是两张表，有时候表不 ......
使用jmeter完成录制全过程
录制jmeter脚本有两种方式：1、使用jmeter本身设置代理服务器进行录制 2、使用badboy进行录制 本文讲解第一种方式进行录制。 1、首先打开jmeter在测试计划中添加【http代理服务器】和一个【线程组】，线程组用来存放录制的脚本 2、配置【http代理服务器】 3、过滤录制过程中不需 ......
任务执行的洋葱模型
class TaskUtils { constructor() { this.currentIndex = 0 this.tasks = [] this._isRunning = false this._next = async () => { this.currentIndex++; await ......