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tensorflow模块 模型opencv

【常用模块及方法】random_json_os_hashlib_time

【一】random（随机数模块） random模块是Python中用于生成随机数的一个标准库模块。它提供了各种生成随机数的函数和方法，可以用于生成随机数、随机选择、随机排列等。通过使用random模块，你可以在Python程序中实现随机性和不确定性，以及进行各种随机相关的操作。例如，可以使用rand ......
random_json_os_hashlib_time 模块 常用 hashlib 方法

【常用模块及方法】random_json_os_hashlib_time

【一】random（随机数模块） random模块是Python中用于生成随机数的一个标准库模块。它提供了各种生成随机数的函数和方法，可以用于生成随机数、随机选择、随机排列等。通过使用random模块，你可以在Python程序中实现随机性和不确定性，以及进行各种随机相关的操作。例如，可以使用rand ......
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Omics辅助育种统计方法：最小二乘与混合模型

此幻灯片是来自“Omics辅助育种统计方法”短期课程中的一节：Applications for Ordinary Least Squares and Mixed Models。作者Malachy Campbell，博后毕业于康奈尔大学，是一名计算生物学家，专注于统计基因组学和数量遗传学。热衷于从大规 ......
模型 方法 Omics

GS | 佛罗里达大学Salvador报告：数量遗传和育种中的混合模型

本报告来自佛罗里达大学Salvador A. Gezanboshi博士。Salvador是一位拥有20多年经验的育种家/数量遗传学家，在育种、统计分析和遗传改良咨询方面有着丰富的经验。同时，他也是VSN的国际顾问，没错，就是那个开发了大名鼎鼎的ASReml的VSN。在大学或研究机构任职期间，他主要集 ......
Salvador 模型 数量 报告 大学

浦语书生大模型实战训练营01笔记

大模型总的发展趋势：单一模型处理单一任务到一个模型解决多个任务 书生.浦语大模型开源历程：internLM大模型发布-》全面商业、开源支持8k语境全链路开源体系》多模态预训练语料库开源发布-》1.1版本迭代升级，开源智能体框架支持语言模型到智能体升级转换-》增强版发布开源工具全线升级 书生.浦语大模 ......
训练营 书生 实战 模型 笔记

R语言分布滞后非线性模型（DLNM）研究发病率，死亡率和空气污染示例|附代码数据

全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=21317 最近我们被客户要求撰写关于分布滞后非线性模型（DLNM）的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文提供了运行分布滞后非线性模型的示例，同时描述了预测变量和结果之间的非线性和滞后效应，这种相互关系被定义为暴露-滞后-反应关联 数据集包含 ......
非线性 空气污染 死亡率 发病率 示例

pickle模块

pickle模块 【一】什么是pickle模块 pickle 模块是 Python 内置的一个序列化和反序列化的模块，它可以将 Python 对象转换为字节流，也可以将字节流转换回 Python 对象,只能用在python中。 json序列化以后得到的数据是 字符串 pickle 序列化以后的数据是 ......
模块 pickle

7、nginx模块之HTTP模块（2)

1. 对客户端请求的限制 1.1 按HTTP方法名限制用户请求 语法: limit_except method ... {....} 配置块:location Nginx 通过 limit_except 后面指定的方法名来限制用户请求。方法名可取值包括:GET、HEAD、POST、PUT、DELET ......
模块 nginx HTTP

什么是大语言模型的“幻觉”

使用ChatGPT的朋友应该遇到过这样的情况，模型有时候会答非所问甚至自相矛盾，这种情况被成为大语言模型的“幻觉”，即在处理和生成文本时出现的一些特定的错误或误解。这些幻觉可能源于模型对现实世界的理解不足、数据训练的偏差、或者算法本身的局限性。 出现幻觉的原因有几个方面： 1、数据训练偏差 LLM通 ......
幻觉 模型 语言

BOSHIDA DC电源模块的故障排查与维修技巧

BOSHIDA DC电源模块的故障排查与维修技巧 故障排查与维修技巧： 1. 检查电源线连接：首先检查电源线是否正确连接到电源模块和电源插座。确保插头牢固接触，并检查插座是否有电。 2. 检查输入电压：使用电压表测量输入电压是否正常。如果输入电压低于电源模块的额定电压范围，可能会导致故障。 3. 检 ......
电源模块 模块 故障 电源 BOSHIDA

多模态大模型少样本自适应综述

前言 在医学成像和遥感等一些细粒度领域，多模态基础模型的性能往往不尽人意。因此，许多研究者开始探索这些模型的少样本适应方法，逐渐衍生出三种主要技术途径：1）基于提示的方法；2）基于适配器的方法；3）基于外部知识的方法。尽管如此，这一迅速发展的领域产生了大量结果，但尚无全面的综述来系统地整理研究进展。 ......
模态 样本 模型

7、nginx模块之HTTP模块（1)

1、概述 静态Web服务器的主要功能由ngx_http_core_module模块实现，一个完整的静态 Web 服务器还有许多功能是由其他的 HTTP 模块实现的。 一个典型的静态 Web 服务器包含多个 server 块和location 块，例如: http { gzip on; upstrea ......
模块 nginx HTTP

OpenCV实现反解法数字微分纠正，生产单张航空影像的正射影像

https://blog.csdn.net/weixin_44153180/article/details/110688599 https://wenku.baidu.com/view/b9db40255901020207409c1a.html?_wkts_=1704788291655 ......
射影 解法 微分 影像 航空

从SpringBoot到DotNet_2.重构异步与完成用户模块

一、了解C#中的异步 ​ 假设项目部署的服务器的CPU只有1C1T，当一个请求进入服务器进行方法执行并等待返回的时候，CPU资源就会被占用，直到这个方法结束，在此期间别的请求也无法进入，就相当于在前端一直转圈等待。 ​ 上面的情况就是典型的单线程模型，在这种情况下同步方法会一直占用CPU，直到任务完 ......
SpringBoot 模块 用户 DotNet

Python模块之logging模块

logging模块 【一】概要 logging 模块是 Python 中用于记录日志的标准模块。它提供了一种灵活的方式来配置不同级别的日志消息，可以将日志消息输出到不同的地方，如控制台、文件、网络等。使用 logging 模块可以帮助开发者更好地理解程序的运行状态、诊断问题以及记录关键信息。 【二】 ......
模块 logging Python

大模型RAG之向量检索技术-结合LSTM模型编码

本文将介绍两种编码方式，一种直接采用bert进行编码query与待匹配数据；另一种将待匹配数据构造成key-value的形式，key表示从每个待匹配数据的概念或者抽象描述，value是对应的待匹配数据，将query和key进行编码，lstm从过query查询到key之后，就可以获取对应的value ......
模型 向量 编码 技术 LSTM

PV视角之3D检测模型Sparse4D系列

在自动驾驶视觉感知系统中，为了获得环绕车辆范围的感知结果，通常需要融合多摄像头的感知结果。比较早期的感知架构中，通常采用后融合的范式，即先获得每个摄像头的感知结果，再进行结果层面的融合。后融合范式主要的问题在于难以处理跨摄像头的目标（如大卡车），同时后处理的负担也比较大。而目前更加主流的感知架构则是 ......
视角 Sparse4D 模型 Sparse4 Sparse

什么是大模型RAG?RAG与funtionCalling的区别是什么？

大模型的RAG（Retrieval-Augmented Generation）与Function Calling都是用于增强大型语言模型（如GPT）的技术，但它们的工作原理和应用场景有所不同。 Retrieval-Augmented Generation (RAG): 原理：RAG结合了信息检索和文 ......
funtionCalling RAG 模型

模型类序列化器

1 原来用的Serilizer跟表模型没有直接联系， 模型类序列化器ModelSerilizer，跟表模型有对应关系 2 使用 class BookModelSerializer(serializers.ModelSerializer): class Meta: model=表模型 # 跟哪个表模型 ......
序列 模型

【略读论文|大模型相关】Zero-Shot Relational Learning on Temporal Knowledge Graphs with Large Language Models

时间：2023 学校：慕尼黑大学 创新点： 1.据我们所知，这是第一个试图在TKGF背景下研究零射击关系学习的工作。 2.我们设计了一种基于llm的方法zrLLM，并设法在零射击关系推理中增强各种基于嵌入的TKGF模型。 3.实验结果表明，zrLLM有助于大大提高所有考虑的TKGF模型对包含未见零射 ......
Relational Zero-Shot Knowledge Learning Language

python系统模块之re

正则模块re: 元字符: 字符 描述 . 除换行符外的任意字符 \ 转义字符 [...] 字符集合,匹配任务其中一个 \d 数字:[0-9] \D 非数字:[^\d] \w 单词字符[A-Za-z0-9] \W 非单词字符[^\w] \s 空白字符[\t\r\n\f 空格] \S 非空白字符[^\s ......
模块 python 系统

星型模型&雪花模型

数据集市（Data Mart）也有称ADS（Application Data Store），数据集市将主题层和基础层的数据按照各业务的实际需求进行聚合，形成宽表或数据立方体（Cube），可直接供业务部门和数据分析团队使用。 数据集市中主要存在的是事实表（fact）和维度表（dimension）。 事 ......
模型 雪花 amp

FPGA模块化设计

模块化设计出发点 在实际地操作中，总有一些基础的模块需要不断地寻找，往往需要消耗大量的时间。为了节约模块化设计的时间，提高设计的效率。在这里将一些基础的模块全部进行封装，利用网络的便捷性，实现快速地基础模块的调用。同时在这个过程中，利用FPGA的拓展性，实现代码的最大化利用。同时，也考虑到模块化封装 ......
模块 FPGA

R语言GARCH族模型：正态分布、t、GED分布EGARCH、TGARCH的VaR分析股票指数|附代码数据

全文链接：http://tecdat.cn/?p=31023 最近我们被客户要求撰写关于GARCH族模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 如何构建合适的模型以恰当的方法对风险进行测量是当前金融研究领域的一个热门话题 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）。 VaR方法作为当 ......
正态分布 模型 指数 语言 代码

Python中TensorFlow的长短期记忆神经网络(LSTM)、指数移动平均法预测股票市场和可视化|附代码数据

原文链接：http://tecdat.cn/?p=23689 最近我们被客户要求撰写关于LSTM的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文探索Python中的长短期记忆（LSTM）网络，以及如何使用它们来进行股市预测 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 在本文中，你将看到如何使用一个被称为 ......
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【Python】【OpenCV】OCR识别（二）——透视变换

对于OCR技术在处理有角度有偏差的图像时是比较困难的，而水平的图像使用OCR识别准确度会高很多，因为文本通常是水平排列的，而OCR算法一般会假设文本是水平的。 针对上述情况，所以我们在处理有角度的图象时，需要将图像“摆正”，将使用到getPerspectiveTransform方法和warpPers ......
Python OpenCV OCR

opencv画实心箭头

opencv是一个很强大的图像工具，经常被用来做图像工作，今天分享一个opencv画二维图像的工具方法 opencv画箭头很简单，只要调用arrowedLine方法并设置相应参数就行，但是出来的效果确是这样的，如下图，这个箭头是空心的，我如果想要实心的箭头怎么办，对不起arrowedLine方法不支 ......
箭头 opencv

AI_NLP以及SAM的理解-分割模型

机器学习 一般机器学习分为有监督学习，无监督学习和强化学习 无监督学习 Unsupervised Learning Self-Supervised Learning，又称为自监督学习 -Self-Supervised Learning 的核心思想 Masked Autoencoders Are Sc ......
模型 AI_NLP NLP SAM AI

BOSHIDA DC电源模块的安全性能评估及认证标准

BOSHIDA DC电源模块的安全性能评估及认证标准 DC电源模块的安全性能评估和认证标准主要涉及以下方面： 1. 安全标准：DC电源模块需要符合国际电工委员会（IEC）和国家标准的相关规定，如IEC 60950-1（信息技术设备安全性通用要求）、IEC 62368-1（音视频和信息技术设备安全性通 ......
电源模块 模块 电源 性能 BOSHIDA

用一张图片测试几个大模型的看图理解，文心一言表现不佳，通义千问了解最到位！

样图如下： 用上面的图片，在几个主流的AI大模型中进行识别理解，最终的理解各有不同。 不过最让我意外的是 文心一言 居然理解的最不到位！ 下图是文心一言的看图理解： 下图是通义千问的看图理解： 下图是讯飞星火的看图理解： 大家觉得哪一个理解的最到位？？？？？ ......
文心 模型 图片
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