sqlalchemy模型flask model
4.8 数值稳定性和模型初始化
1. 数值稳定性 当神经网络的层数变得越来越深时,容易出现梯度消失及梯度爆炸的问题。这是因为,输出对于某一层的一组参数的梯度是多个矩阵的乘积,并且越底部(浅层)的层,相乘的矩阵的数量就越多。梯度消失会导致参数更新过小,甚至梯度为0,网络无法训练。sigmoid函数容易导致梯度消失: 可以看到,当输入 ......
Matlab中的偏最小二乘法(PLS)回归模型,离群点检测和变量选择|附代码数据
全文下载:http://tecdat.cn/?p=22319 最近我们被客户要求撰写关于偏最小二乘法(PLS)回归的研究报告,包括一些图形和统计输出。 本文建立偏最小二乘法(PLS)回归(PLSR)模型,以及预测性能评估。为了建立一个可靠的模型,我们还实现了一些常用的离群点检测和变量选择方法,可以去 ......
pip install flask 时,总包blinker uninstall 失败(ERROR: Cannot uninstall 'blinker'. It is a distutils installed project and thus we cannot ...)
今天用pip install flask时,总因为uninstall blinker失败,报错如下: ``` ERROR: Cannot uninstall 'blinker'. It is a distutils installed project and thus we cannot accur ......
项目开发难点-要求el-radio组件实现点击切换的时候,先弹出框判断是否符合条件,如果符合radio的值发生变化,不符合则不变。解决方法v-model的分解式 :value @Input
需求描述:页面radio点击的时候,先不改变radio的值,先弹出框进行判断是否符合一定的条件如果符合则发生变化,否则radio不发生变化,页面还显示原来的值。 问题难点:在vue项目中,使用 <el-radio v-model="radio" label="1">备选项1</el-radio> < ......
TCP/IP协议模型的五层处理流程简介
TCP/IP是一种分层模型,它将通信协议分解为五个层次,每个层次都有特定的功能和任务。以下是TCP/IP五层的处理流程: ......
Measuring and Narrowing the Compositionality Gap in Language Models
[TOC] > [Press O., Zhang M., Min S., Schmidt L., Smith N. A. and Lewis M. Measuring and narrowing the compositionality gap in language models. arXiv p ......
《Language Model Cascades》论文学习
一、Introduction 语言模型 (LM) 已展现出令人印象深刻的小样本学习能力,很多人建议应该将LM视为一个基础通用推理计算器,这个基础通用推理计算器可以被用于例如: scratchpads chain of thought prompting learned verifiers selec ......
R语言神经网络模型预测多元时间序列数据可视化|附代码数据
全文链接:http://tecdat.cn/?p=32198 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。 多元时间序列建模一直是吸引了来自经济,金融和交通等各个领域的研究人员的主题 ( 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** )。 多元时间序列预测的一个基本 ......
R语言隐马尔可夫模型(HMM)识别不断变化的股市状况股票指数预测实战|附代码数据
全文下载链接: http://tecdat.cn/?p=1557 最近我们被客户要求撰写关于隐马尔可夫模型(HMM)的研究报告,包括一些图形和统计输出。 “了解不同的股市状况,改变交易策略,对股市收益有很大的影响。弄清楚何时开始或何时止损,调整风险和资金管理技巧,都取决于股市的当前状况 ( 点击文末 ......
探索Reactor网络模型在当今应用领域的革新
本文分享自华为云社区《驾驭网络技术的未来:探索Reactor网络模型在当今应用领域的革新》,作者: Lion Long 。 本文介绍了Linux网络设计中的Reactor网络模型及其在实际应用中的重要性。Reactor模型是一种经典的事件驱动设计模式,广泛应用于构建高性能、可扩展的网络服务器。我们将 ......
Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models
[TOC] > [Wei J., Wang X., Schuurmans D., Bosma M., Ichter B., Xia F., Chi E. H., Le Q. V. and Zhou D. Chain-of-thought prompting elicits reasoning in ......
01.初识FLASK框架
[TOC] Flask是使用Python编写的Web微框架。Web框架可以不用关心底层的请求响应处理,更加方便、高效的编写Web程序。因为Flask框架简单且易于扩展,所以被称之为微框架。 Flask有两个主要依赖: 1. WSGI(Web服务器 网关接口)工具集 WSGI(Web Server G ......
02. FLASK与HTTP
[toc] 如果想要开发更复杂的Flask应用,就得了解Flask与HTTP协议的交互方式。 HTTP(Hypertext Transfer Protocol,超文本传输协议)定义了服务器和 客户端之间信息交流的格式和传递方式,它是万维网(World Wide Web)中数据交换的基础。 # 一、请 ......
RAM(Recognize Anything Model)
## Recognize Anything Model - 项目链接:https://recognize-anything.github.io/ - Demo链接:https://huggingface.co/spaces/xinyu1205/Tag2Text - 源码链接:https://gith ......
css基础-盒模型
网页基本元素是盒子,网页布局核心就是布局盒子,所谓盒子就是把元素看成放内容的容器 盒子模型组成 实际内容 content 内边距padding 边框border 外边距margin 盒子大小计算 box-sizing: content-box;默认值 宽度=content+border+paddin ......
本地运行MLC-LLM对话模型体验
## 摘要 在macOS (Apple M2芯片)计算机运行MLC-LLM对话模型。 ## MLC-LLM简介 [https://mlc.ai/mlc-llm/#windows-linux-mac] [开源 AI 聊天机器人 MLC LLM 发布,完全本地运行无需联网](https://github ......
Rethinking with Retrieval Faithful Large Language Model Inference
[TOC] > [He H., Zhang H. and Roth D. Rethinking with retrieval: faithful large language model inference. arXiv preprint arXiv:2301.00303, 2023.](http: ......
fluent中蒸发-冷凝的Lee模型
## 蒸汽传输方程 Lee模型是一个具有物理基础的力学模型。它与Mixture模型和VOF多相模型一起使用。在Lee模型中,液体-蒸汽传质(蒸发和冷凝)由蒸汽传输方程控制: $$\frac{\partial}{\partial t}(\alpha_{\nu}\rho_{\nu})+\nabla\cd ......
YOLOV8模型训练+部署
1、YOLOV8简介 YOLOV8是YOLO系列另一个SOTA模型,该模型是相对于YOLOV5进行更新的。其主要结构如下图所示: 从图中可以看出,网络还是分为三个部分: 主干网络(backbone),特征增强网络(neck),检测头(head) 三个部分。 主干网络: 依然使用CSP的思想,改进之处 ......
ADS简单模型参数总结
MIM电容(金属-介质-金属) 2.实验室用多层电介质电容(Dielectric Laboratories Multi-Layer Chip Capacitor) 3.叉指电容(2 ports or 4 ports) 4.微波薄膜电容(Microstrip Thin Film Capacitor) ......
时间序列分析中ARMA模型
原文:https://zhuanlan.zhihu.com/p/352053880?utm_id=0 ARMA模型的全称是自回归移动平均(auto regression moving average)模型,它是目前最常用的拟合平稳序列的模型。 它又可以细分为AR模型(auto regression ......
获取模型的参数量和计算复杂度
``` import torch import net.bilstm import net.transformer from ptflops import get_model_complexity_info device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.i ......
ARM存储模型
ARM存储模型 数据类型——ARM采用32位架构,基本数据类型有以下三种 Byte 8bits Halfword 16bits Word 32bits 数据存储 Word型数据在内存的起始地址必须是4的整数倍 Halfword型数据在内存的起始地址必须是2的整数倍 注:即数据本身是多少位在内存存储时 ......
语言模型的预训练[6]:思维链(Chain-of-thought,CoT)定义原理详解、Zero-shot CoT、Few-shot CoT 以及在LLM上应用
语言模型的预训练[6]:思维链(Chain-of-thought,CoT)定义原理详解、Zero-shot CoT、Few-shot CoT 以及在LLM上应用 ......
NodeJS对象模型
# 四、JS对象模型 [TOC] JavaScript 是一种基于原型(`Prototype`)的面向对象语言,而不是基于类对象的面向对象语言 C++、JAVA 有类`Class`和实例`intance`的概念,类是一类事物的抽象,而实例是类的实体 JS 是基于原型的语言,它只有原型对象的概念,原型 ......
RuntimeError: Working outside of application context. 创建flask数据库报错
在执行flask创建数据库时报错 解决办法 借鉴如此 修改执行代码执行成功 ......
数字化模型+自动化控制设计开发思路
![](https://img2023.cnblogs.com/blog/2246800/202307/2246800-20230720112354879-1715687960.png) **** 英国牛津大学研究称,未来20年英国35%现有工作将自动化。 日本研究人员称,在未来的十到二十年之内,日 ......
建立模型类常见的配置
class User(AbstractUser): mobile = models.CharField(max_length=16, unique=True) avatar = models.ImageField(upload_to='avatar', default='avatar/default ......
发布-订阅(Publish-and-Subscribe)模型
发布-订阅(Publish-and-Subscribe)模型是一种消息传递模式,用于在软件系统中实现异步通信和解耦。它基于发布者(发布消息的实体)和订阅者(接收和处理消息的实体)之间的解耦原则。 在发布-订阅模型中,发布者和订阅者之间不直接交互,而是通过一个称为消息代理或消息中间件的组件来进行通信。 ......