sqlalchemy模型flask model

ChatGPT已经成为家喻户晓的名字，而大语言模型在ChatGPT刺激下也得到了快速发展，这使得我们可以基于这些技术来改进我们的业务。 但是大语言模型像所有机器/深度学习模型一样，从数据中学习。因此也会有garbage in garbage out的规则。也就是说如果我们在低质量的数据上训练模型，那 ......

https://www.bilibili.com/video/BV1tk4y127L1/?spm_id_from=333.788&vd_source=3ad05e655a5ea14063a9fd1c0dcdee3e 所以得到一个结论，如果在一个链结构里面，比如X->Y->Z，condition到中间 ......

本文，我们将了解如何基于 PyTorch 最新的 完全分片数据并行 (Fully Sharded Data Parallel，FSDP) 功能用 Accelerate 库来训练大模型。 动机 🤗 随着机器学习 (ML) 模型的规模、大小和参数量的不断增加，ML 从业者发现在自己的硬件上训练甚至加载 ......

1. jvm 内存模型 JMM 原帖链接 JMM控制 Java 线程之间的通信，决定一个线程对共享变量的写入何时对另一个线程可见。 每条线程在自己的工作内存中对共享变量（副本）进行操作，JMM再负责把这些操作同步到主内存中 JVM1.8 用Meta space（元空间）（在JVM外的本地内存中）取代 ......

避免重复造轮子，前提是轮子已经造得很好。 大模型有多卷？ 现在国内已经有180个以上生成式大模型，科技大厂、互联网大厂纷纷入局，既有百度、浪潮信息、阿里、腾讯等一众巨头，也有专攻AI的讯飞、商汤等垂直领域小巨头，以及“日日新”的创业企业。 今天A厂商发布大模型，各种参数对比下来堪称最强，第二天B厂商 ......

本文主要介绍了一个名为CoderEval的代码生成大模型评估基准，并对三个代码生成模型（CodeGen、PanGu-Coder和ChatGPT）在该基准上的表现进行了评估和比较。 ......

人工智能的新篇章：深入了解大型语言模型(LLM)的应用与前景 LLM（Large Language Model）技术是一种基于深度学习的自然语言处理技术，旨在训练能够处理和生成自然语言文本的大型模型。 LLM 技术的核心思想是使用深度神经网络，通过大规模的文本数据预训练模型，并利用这些预训练模型进行 ......

学习LangChain参考 https://python.langchain.com.cn/docs/get_started/quickstart 调用本地下载的模型参考 https://blog.csdn.net/qq_43692950/article/details/131743987 在Jup ......

不同的模型需要的显存不同，下载前先查一下自己GPU能支持什么模型 1. 用如下脚本可以下载HuggingFace上的各种模型， 网址 https://huggingface.co/models download.py #coding=gbk import time from huggingface_ ......

重点解析： 1、主要变动src中的链接，这里是flask的视图函数 <iframe id="iframe" src="daily_unconfirmed_issues" style="width: 100%; height: 550px;"></iframe> @app.route('/daily_ ......

问题解决 flask 2.3.0以上 app = Flask(__name__) app.json.ensure_ascii = False # 解决中文乱码问题 flask 2.2.5以下 app = Flask(__name__) app.config['JSON_AS_ASCII'] = Fa ......

​ 导语： 银行业数据中心数字化转型是一项系统性工程既涉及管理层面转型——包括数字化转型战略、基础架构和技术架构转型、技术创新和知识体系转型，又涉及执行层面转型——包括人员管理（P）、流程管理（P）、技术管理（T）、资源管理（R）等。数据中心数字化转型作为一项宏大的系统性工程，必须要依据一个模型或标 ......

physical layer 物理层data link layer 数据链路层network layer 网络层transport layer 传输层session layer 会话层presentation layer 表示层application layer 应用层——————————————— ......

现在已经是12月了，距离2024年只有一个月了，本文总结了11月的一些比较不错的大语言模型相关论文 https://avoid.overfit.cn/post/ca7d20ae68dd4f54a69d7d2d5df51e8d ......

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，... ......

Flask源码分析我打算写一个系列，这篇文章先讲讲Flask下开启服务的过程。 众所周知，Flask开启服务有两种方式，在v1.0之前只能通过Flask类提供的run()来开启服务，在v1.0之后Flask官方增加了通过命令方式来开启服务，即 flask main:app --host=0.0.0. ......

全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=22511 最近我们被客户要求撰写关于ARIMAX的研究报告，包括一些图形和统计输出。 标准的ARIMA（移动平均自回归模型）模型允许只根据预测变量的过去值进行预测 。 该模型假定一个变量的未来的值线性地取决于其过去的值，以及过去（随机）影响的值 ......

前言 上周，北京智源人工智能研究院（BAAI）、北京大学和香港中文大学的研究团队开源了SegVol 医学通用分割模型。与过去一些很棒的 Medical SAM 工作不同，SegVol 是第一个能够同时支持 box，point 和 text prompt 进行任意尺寸原分辨率的 3D 体素分割模型。作 ......

概述 在上一篇博客中，已经阐述了预训练过程中，神经网络中超参数的计算逻辑，本文，从程序实现的角度，将数学计算转换为程序代码，最终生成超参数文件；并将替换 聊聊 神经网络模型 示例程序——数字的推理预测 中已训练好的超参数文件，推理预测数字，最终比对下两者的精确度。 神经网络层实现 首先，根据神经网络 ......

1、服务器端 from flask import * from flask_socketio import * from flask_socketio import SocketIO from nasbench_lib.nasbench_201 import NASBench201 import r ......

概述 预训练过程就是在不断地更新权重超参数与偏置超参数，最后选择合适的超参数，生成超参数文件。上一篇博客 是使用已有的预训练超参数文件，要训练自己的超参数，需要对神经网络层中前向传播与反向传播计算熟悉，了解计算逻辑，才能不断地更新选择合适的超参数。 神经网络计算详解 整个神经网络的层数是4层，从顺序 ......

# 1. 显示<PIL.Image.Image image mode=RGB size=512x512 at 0x7A12021134C0>图片 并保存 得到一个<PIL.Image.Image image mode=RGB size=512x512 at 0x7A12021134C0>的Image ......

高斯混合模型(gmm)是将数据表示为高斯(正态)分布的混合的统计模型。这些模型可用于识别数据集中的组，并捕获数据分布的复杂、多模态结构。 gmm可用于各种机器学习应用，包括聚类、密度估计和模式识别。 在本文中，将首先探讨混合模型，重点是高斯混合模型及其基本原理。然后将研究如何使用一种称为期望最大化( ......

参考： https://blog.csdn.net/weixin_45685859/article/details/132916216 报错： [23:59:14](pytorch) devil@OMEN:~$ [23:59:14](pytorch) deviconda install pytorc ......

/// <summary> /// 获取最新的24条数据 /// </summary> /// <returns></returns> public List<WeldResultModel> GetListByLase24() { var sql = @"SELECT TOP 24 * FROM ......

默认情况下，MQ队列如果绑定了多个消费者，那么队列在投递消息时就是轮询，一人投递一个（并且一条消息只能投递给监听该队列的某一个消费者） 在一个MQ队列上绑定多个消费者的目的是加快队列中消息的处理效率，防止队列中消息的堆积问题。 注：要在消费者的 application.yml 文件中加上这个配置 ......

C/S阻塞模型是指客户端/服务器阻塞模型，它描述了一种基于阻塞的网络通信方式。在阻塞模型中，客户端发送请求给服务器，并等待服务器的响应。在等待服务器响应的过程中，客户端的操作会被阻塞，直到服务器响应返回或超时。 服务器 服务器基本流程如下： 启动网络库 创建服务器Socket 绑定服务器地址和端口号 ......

仿真模型调参是指通过调整模型内部的参数值，使仿真模型的输出更符合实际系统的行为或者预期结果的过程。 仿真过程中，往往需要频繁对模型参数进行调整，通过观察不同参数下系统整体的运行情况，实现系统的性能、可靠性和效率的优化。在进行模型调参时，需要注意选择合适的调参方法和调参参数。不同的仿真模型可能需要采用 ......

最近在尝试使用flask编写一个网站防篡改监测平台，开始只注意功能，未注意注入问题，开始的SQL执行是拼接的方式，导致SQL注入： 用报错注入： 修改为参数化查询： ......

最近在尝试使用flask编写一个网站防篡改监测平台，写到后面发现各种模块工作都杂糅在一个py文件中，尝试用蓝图blueprint解决。 比如单独写一个登出举例，新建logut.py： app.py中： 前端; ......