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tensorflow模块 模型opencv

BOSHIDA 电源模块高低温试验的应用原理

BOSHIDA 电源模块高低温试验的应用原理 电源模块是高低温试验的主要组成部分之一，其作用是提供试验所需的电力。在高低温试验中，温度的变化范围较大，因此电源模块需要能够在不同的温度下工作，并保证输出的稳定性和可靠性。 一般来说，电源模块应该具备以下特点： 1. 宽温度范围，能够在高温或低温环境下正 ......
电源模块 高低 模块 原理 电源

opencv学习笔记01-图片读取与显示

# opencv 简易笔记 ## 1.创建和显示窗口 ```python import cv2 #窗口命名 cv2.namedWindow("111",cv2.WINDOW_NORMAL) #读取图片 img = cv2.imread("mdPNG/lesson1_3.png",0) #显示窗口 c ......
笔记 opencv 图片 01

postgresql新增单元测试模块

src/test/下的各个模块的单元测试通过make check执行的时候，本质上是调用pg_regress（它包含一个完整的测试框架）程序运行用例。 Perl-based TAP（Test Anything Protocol） tests src/test/perl/ contains share ......
postgresql 模块 单元

R语言GARCH模型对股市sp500收益率bootstrap、滚动估计预测VaR、拟合诊断和蒙特卡罗模拟可视化|附代码数据

原文链接：http://tecdat.cn/?p=26271 最近我们被客户要求撰写关于GARCH的研究报告，包括一些图形和统计输出。 Box 等人的开创性工作(1994) 在自回归移动平均模型领域的相关工作为波动率建模领域的相关工作铺平了道路，分别由 Engle (1982) 和 Bollersl ......
收益率 bootstrap 收益 模型 股市

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 ......
乘法 变量 模型 代码 数据

Python信贷风控模型：Adaboost,XGBoost,SGD, SVC,随机森林, KNN预测信贷违约支付|附代码数据

全文链接：http://tecdat.cn/?p=26184 最近我们被客户要求撰写关于信贷风控模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在此数据集中，我们必须预测信贷的违约支付，并找出哪些变量是违约支付的最强预测因子？以及不同人口统计学变量的类别，拖欠还款的概率如何变化？ 有25个变量： ID：  ......
信贷 Adaboost 模型 森林 XGBoost

机器学习模型的生命周期

动动发财的小手，点个赞吧！ ![](https://img2023.cnblogs.com/blog/2549345/202305/2549345-20230530223308801-735639095.png) 您的模型如何变化？[Source](https://towardsdatascienc ......
周期 模型 机器 生命

（三）linux同时安装pytorch和tensorflow1.14，忽略错误

一、命令 cat requirements.txt | xargs -n 1 pip install 环境 python3.7 二、requirements.txt absl-py==1.4.0 astor==0.8.1 autograd==1.5 backcall==0.2.0 Bottlenec ......
tensorflow1 tensorflow 同时 错误 pytorch

比Transformer快4成！Meta发布全新Megabyte模型，解决算力损耗硬伤

前言 本文介绍了vanilla KD方法，它在ImageNet数据集上刷新了多个模型的精度记录。 本文转载自新智元 作者 | Joey 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 【CV技术指南】CV ......
决算 Transformer Megabyte 模型 全新

m基于simulink的SPWM控制器性能仿真,并分析其谐波,包括park模块和Clark模块

1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 SHEPWM是特定谐波消除脉宽调制，即通过开关时刻的优化选择，产生PWM来消除选定的低次谐波。 MATLAB仿真中的SHEPWM的发波采用S函数编写，S函数是一种用于描述Simulink仿真模块的计算机语言，它结合了m ......
模块 谐波 控制器 simulink 性能

SpecInfer：小模型撬动大模型高效推理

近日，来自卡耐基梅隆大学（CMU）的 Catalyst Group 团队发布了一款「投机式推理」引擎 SpecInfer，可以借助轻量化的小模型来帮助大模型，在完全不影响生成内容准确度的情况下，实现两到三倍的推理加速。 随着 ChatGPT 的出现，大规模语言模型（LLM）研究及其应用得到学术界和工 ......
模型 SpecInfer

随机森林模型 的数学原理

随机森林是一种基于决策树的集成学习方法，其基本思想是通过构建多个决策树来进行分类和回归。随机森林中的每一棵决策树都是在随机样本和随机特征的条件下构建出来的，整个建模过程相当于将多个弱分类器组合成一个强分类器。其主要数学原理如下： 1. 决策树： 随机森林是由多个决策树构成的集成模型，而决策树是一种树 ......
模型 原理 森林 数学

在树莓派上实现numpy的conv2d卷积神经网络做图像分类，加载pytorch的模型参数，推理mnist手写数字识别，并使用多进程加速

这几天又在玩树莓派，先是搞了个物联网，又在尝试在树莓派上搞一些简单的神经网络，这次搞得是卷积识别mnist手写数字识别 训练代码在电脑上，cpu就能训练，很快的： import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from ......
卷积 树莓 神经网络 模型 进程

OpenCV 和 TensorRT 之间的数据转换 HWC to CHW

TensorRT做图像相关模型部署的时候，导入图片的数据存储往往是BHWC(Batch, Height, Width, Channel), 而TensorRT推理的时候是BCHW. OpenCV 和 TensorRT 之间的数据转换(BHWC to BCHW)，一般是所有元素遍历赋值： cv::Ma ......
TensorRT 之间 数据 OpenCV HWC

在树莓派上使用numpy实现简单的神经网络推理，pytorch在服务器或PC上训练好模型保存成numpy格式的数据，推理在树莓派上加载模型

这几天又在玩树莓派，先是搞了个物联网，又在尝试在树莓派上搞一些简单的神经网络，这次搞得是mlp识别mnist手写数字识别 训练代码在电脑上，cpu就能训练，很快的： 1 import torch 2 import torch.nn as nn 3 import torch.optim as opti ......
树莓 模型 神经网络 numpy 神经

MegEngine 使用小技巧：如何解读 MegCC 编译模型几个阶段 Pass 的作用

MegCC 是一个真真实实的深度学习模型编译器，具备极其轻量的 Runtime 二进制体积，高性能，方便移植，极低内存使用以及快启动等核心特点。用户可在 MLIR 上进行计算图优化，内存规划，最后通过预先写好的 code 模版进行代码生成。 ......
MegEngine 模型 作用 阶段 技巧

ChatDoctor：一个基于微调LLaMA模型用于医学领域的医学聊天机器人

ChatDoctor：一个基于微调LLaMA模型用于医学领域的医学聊天机器人 https://www.yunxiangli.top/ChatDoctor/ 资源列表 Demo.自动聊天医生与疾病数据库演示。 HealthCareMagic-100k.100k患者和医生之间的真实的对话HealthCa ......
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《软件测试52讲》读书笔记（十三） —— 数据脚本解耦+页面对象模型

数据脚本与数据解耦 “测试脚本和数据解耦”的本质是实现了数据驱动的测试，让操作相同但是数据不同的测试可以通过同一套自动化测试脚本来实现，只是在每次测试执行时提供不同的测试输入数据 数据驱动很好地解决了大量重复脚本的问题，实现了“测试脚本和数据的解耦”。 数据驱动测试的数据文件中不仅可以包含测试输入数 ......
解耦 软件测试 脚本 模型 对象

NGINX 加载动态模块

NGINX 1.9.11开始增加加载动态模块支持，从此不再需要替换nginx文件即可增加第三方扩展。目前官方只有几个模块支持动态加载，第三方模块需要升级支持才可编译成模块。 # ./configure --help | grep dynamic --with-http_xslt_module=dyn ......
模块 动态 NGINX

大语言模型技术原理

总体来说，ChatGPT 在人工标注的prompts和回答里训练出SFT监督策略模型，再通过随机问题由模型给出多个答案，然后人工排序，生成奖励模型，再通过PPO强化训练增强奖励效果。最终ChatGPT能够更好理解指令的意图，并且按指令完成符合训练者价值观的输出。最后，大语言模型作为一个被验证可行的方... ......
模型 原理 语言 技术

【python】os.path模块

os.path模块 os.path 模块主要用于获取文件的属性。以下是 os.path 模块的几种常用方法： 方法 说明 os.path.abspath(path) 返回绝对路径 os.path.basename(path) 返回文件名 os.path.commonprefix(list) 返回li ......
模块 python path os

一文看懂Python collections模块的高效数据类型

# 一文看懂Python collections模块的高效数据类型 Counter Counter()是字典对象的子类。Counter()可接收一个可迭代遍历的对象（例如字符串、列表或元组）作为参数，并返回计数器字典。字典的键将是可遍历对象中的唯一元素，每个键的值将是可迭代对象中的每个唯一元素对应的 ......
collections 模块 类型 数据 Python

【阶段1 Go语言基础】Day04 包管理 常用模块 单元测试

# Day04 ### 作业1 我有一个梦想字母统计 ```go // 我有一个梦想 中出现次数最多的top 10 字符集出现次数 package main import ( "fmt" "sort" ) func main() { article := `abcdabcdabadDDDDDDDED ......
语言基础 模块 单元 阶段 常用

Falcon猎鹰：史上最强开源大语言模型

号称“史上最强的开源大语言模型”出现了。 它叫Falcon（猎鹰），参数400亿，在1万亿高质量token上进行了训练。 最终性能超越650亿的LLaMA，以及MPT、Redpajama等现有所有开源模型。 一举登顶HuggingFace OpenLLM全球榜单： 除了以上成绩，Falcon还可以只 ......
猎鹰 模型 语言 Falcon

详解WPF线程模型

> Dispatcher可以强制将某个代码片段在特定的Thread上执行。 在WPF中，每个线程都有一个与其关联的Dispatcher，通过Dispatcher的Invoke或BeginInvoke或InvokeAsync可以将指定的代码强制在其关联的线程上执行；Invoke是同步的，代码未在关联线 ......
线程 模型 WPF

如何使用 Megatron-LM 训练语言模型

在 PyTorch 中训练大语言模型不仅仅是写一个训练循环这么简单。我们通常需要将模型分布在多个设备上，并使用许多优化技术以实现稳定高效的训练。Hugging Face 🤗 [Accelerate](https://huggingface.co/docs/accelerate/index) 的创建 ......
Megatron-LM Megatron 模型 语言 LM

统计学习方法：感知机模型例题

## 统计学习方法：感知机模型例题 ### 1. 感知机学习算法的原始形式 ![img](https://img2023.cnblogs.com/blog/2206600/202305/2206600-20230529152121188-1780433468.png) ### 2. 例题 ``` 例 ......
例题 学习方法 模型 方法

模型训练-tips

模型冻结部分层的训练方式： 第一步：在训练之前，将除了Embedding之外的层设置为param.requires_grad = False，如下所示： for name, param in model.named_parameters(): if "model.embed_tokens" not ......
模型 tips

Android Studio 税控模块libpsamjni-midtest.so 一直导入不进去问题

需要按照.so的编译路径 重新写一些java文件结构目录 不然会报错 或者按照现有的路径 去重新编译一个.so文件 package com.android.comport;/** * This class define Scanner native interface, will descripti ......
libpsamjni-midtest libpsamjni 模块 Android midtest

李宏毅语音课程-RNN-T模型

rnn-t decoder：给一个输入h，输出多个字符 直到输出空字符Φ。接着输入下一个MCCC特征 实际会在输出字符的后面会 加一个 RNN(最上面的蓝色块)。把原来的RNN剔除(中间黄色块)。 原因：1. 增加的RNN相当于一个语言模型LM，可以提前从text中训练。2. 方便RNN-T的训练。 ......
语音 模型 课程 RNN-T RNN
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