tensorflow模块 模型opencv
【Python】【OpenCV】OCR识别（一）
接着练手图像处理例子 抛开网上截图进行OCR识别，更多的图源来自于我们的手机，相机等等设备，而得到的图片都并非是板正的，大多随手一拍的图源都是带有角度的，所以我们需要先将图像进行摆正。 首先先对图像进行预处理，上代码： 1 def edge_detect(image): 2 gray = cv2.c ......
Python模块之os模块
os模块 【一】概要 os(operate system) os 模块是 Python 标准库中用于与操作系统进行交互的模块。它提供了许多用于处理文件和目录、执行命令等操作系统级别功能的函数。 【二】常见用法 文件和目录操作： os.getcwd(): 获取当前工作目录。 os.chdir(path ......
SciTech-BigDataAIML-Tensorflow-Introduction to modules, layers, and models
Introduction to modules, layers, and models Model: To do machine learning in TensorFlow, you are likely to need to define, save, and restore a model. ......
CSS盒模型
盒模型的组成部分 CSS会把所有的HTML元素都看成一个盒子，所有的样式也是基于这个盒子 内容区（content）:元素中的文本或后代元素都是它的内容 内边距（padding）又称:补白，紧贴内容的补白区域 边框（border）: 盒子的边框 外边距（margin）：盒子与外界的距离，外边距不会影响 ......
SciTech-BigDataAIML-Tensorflow-Introduction to graphs and tf.function
Graphs are data structures that contain: a set of tf.Operation objects, which representing units of computation; and tf.Tensor objects, which represen ......
NeruIPS 2023 | SegRefiner：通过扩散模型实现高精度图像分割
前言 尽管图像分割在过去得到了广泛研究和快速发展，但获得细节上非常准确的分割 mask 始终十分具有挑战性。因为达成高精度的分割既需要高级语义信息，也需要细粒度的纹理信息，这将导致较大的计算复杂性和内存使用。而对于分辨率达到2K甚至更高的图像，这一挑战尤为突出。由于直接预测高质量分割 mask 具有 ......
计算机网络学习第一天OSI与TCP/IP模型
OSI模型与TCP/IP模型 协议是水平的，由语法、语义和同步三部分组成，服务是垂直的。 从上往下依次封装（PCI+SDU=PDU）。 1. 物理层 主要传输比特，用光、电、其他形式的电磁波传输和表示数据，里面需要中继器和集线器设备。 2. 数据链路层 主要将网络层的IP数据包（分组）封装成帧（包含 ......
BOSHIDA DC电源模块有哪些常见的故障和维修方法？
BOSHIDA DC电源模块有哪些常见的故障和维修方法？ DC电源模块的常见故障和维修方法有以下几种： 1. 输出电压不稳定或无输出：可能原因包括变压器故障、输出端电容损坏、稳压管或稳压器件损坏等。修复方法包括更换损坏的元件、修复或更换变压器等。 2. 输出电压过高或过低：可能原因包括稳压管损坏、电 ......
Python模块之random模块
random模块 【一】概要 random 模块是 Python 标准库中提供的用于生成伪随机数的模块。在计算机中，真正的随机数是很难获得的，通常使用伪随机数来模拟随机性。random 模块提供了一系列函数，用于生成不同分布的伪随机数。 由于是伪随机数生成器，使用相同的种子（seed）可以复现相同的 ......
项目管理-模型测试体系图
简介：结合日常模型测试流程，探索模型测试管理体系，包含测试过程管理、基础环境、质量控制、效率提升、持续学习、测试探索几个方面。 ps：感兴趣的可以留言，一起探索模型测试项目实践~ ......
大模型评测探索
大模型评测探索 一、简介：大模型评测方法对比，对比传统的机器学习、深度学习与大模型测试过程，分析大模型评测体系。 二、以前的评价（机器学习、深度学习） 评价分散：以前标准能力评价往往较为零散，每个能力有各自的评价，局限在下游任务，比如图像识别：准确率、精准率、召回率，文本分类：Micro,推荐系统： ......
SciTech-BigDataAIML-Tensorflow-Introduction to Gradients and Automatic Differentiation
In this guide, you will explore ways to compute gradients with TensorFlow, especially in eager execution. Automatic Differentiation and Gradients Auto ......
【类库工具】 Assimp 支持三十几种模型格式的转换
Assimp.NET 发现一个导入导出解析的一个库，因为不懂C++，它有.net类库! 主要用于模型的导入和导出转换 github地址：https://github.com/StirlingLabs/Assimp.Net/tree/main ......
大模型评测-微软亚洲研究院：A Survey on Evaluation of Large Language Models论文分享
《A Survey on Evaluation of Large Language Models》 一、论文介绍：微软亚洲研究院公开了介绍大模型评测领域的论文《A Survey on Evaluation of Large Language Models》。该论文一共调研了219篇文献，以评测内容 ......
中文大模型基准测试报告--SuperCLUE评测报告分享
SuperCLUE评测报告分享-数据时间2023.11月 一、行业发展：自2022年11月30日ChatGPT发布以来，AI大模型在全球范围内掀起了有史以来规模最大的人工智能浪潮。国内学术和产业界在过去一年也有了实质性的突破。 大致可以分为三个阶段，即准备期（ChatGPT发布后国内产学研迅速形成大 ......
【模块】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 ......
OLAP多维语义模型（一）
概述 为了严谨起见，在正式内容之前，先把OLAP多维语义模型是什么说明一下。 先说OLAP（Online Analytical Processing），它是和OLTP相对的概念，关于这两个概念的详细解释网上有很多。严格的来说OLAP与多维数据没有必然的联系，基于关系模型、图模型、时序模型或者其他数据 ......
一文读懂大型语言模型LLM
在当今的技术世界中，人工智能正以前所未有的速度发展和演变。这一领域的快速发展得益于先进的机器学习算法、海量数据的可用性以及计算能力的显著提升。特别是，在自然语言处理（NLP）领域，AI的进步已经让计算机不仅能理解人类语言的基本结构，还能在更深层次上把握其语义和情感。这种能力的核心在于大型语言模型（大 ......
P5 循环神经网络模型
如何构建一个神经网络来实现从x到y的映射？？？ 实现过程中的困难： 1，输入和输出对于不同的例子会有不同的长度 或许可以给每个例子一个最大长度，将不足长度的部分用0补足，但是不是最好 2，这样一个朴素的神经网络，不能共享从不同文本位置学到的特征，尤其是神经网络学到了训练集中经常出现的词汇，我们希望在 ......
Auth模块
csrf跨站请求相关的装饰器 # 在Django中有一个中间件对csrf跨站请求做了验证，我只需要把这个中间件打开，那么就意味着所有的方法都要被验证 若在所有的视图函数中，只需要几个验证，另外的则不验证，怎么办？ csrf_protect:哪个视图函数加了这个装饰器，这个函数就会被验证 csrf_e ......
TensorFlow 实现信号与系统中的严格卷积操作(类似np.convolve)
在TensorFlow中，可以使用tf.nn.conv1d函数来进行一维的卷积操作，这个函数通常是用于卷积神经网络的，但也可以实现信号与系统里的卷积，此处关于信号与系统的卷积，可以参照【官方双语】那么……什么是卷积？_哔哩哔哩_bilibili Numpy代码及结果 #得到结果：[ 4 13 28 ......
【积微成著】性能测试调优实战与探索（存储模型优化+调用链路分析）| 京东物流技术团队
一、前言 性能测试之于软件系统，是保障其业务承载能力及稳定性的关键措施。以软件系统的能力建设为主线，系统能力设计工作与性能测试工作，既有先后之顺序，亦有相互之影响。以上，在性能测试的场景决策，架构分析、流量分析、压测实施和剖解调优等主要环节中，引发对于系统能力底盘夯实和测试策略改进的诸多思考。 在性 ......
【OpenCV】 OpenCV 源码编译并实现 CUDA 加速 (Windows)
OpenCV是一个基于Apache2.0许可（开源）发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。项目源码由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算... ......
燃料电池混合动力汽车的仿真模型
燃料电池混合动力汽车的仿真模型/FCV_powertrain_2010.mdl , 254814燃料电池混合动力汽车的仿真模型/slprj/sl_proj.tmw , 85 燃料电池混合动力汽车的仿真模型 ......
Python模块之序列化模块
序列化模块：json模块 / pickle模块 【一】概要 json 模块和 pickle 模块都是 Python 中用于序列化和反序列化数据的工具，但它们有一些重要的区别： 可读性和可编辑性： json 生成的数据是以文本形式表示的，具有良好的可读性，并且可以手动编辑。 pickle 生成的数据是 ......
Python模块之time模块和datetme模块
time模块和datetime模块 【一】概要 time 模块和 datetime 模块是 Python 中用于处理时间的两个重要模块。 【二】常见用法 time 模块： time 模块提供了与时间相关的函数，主要用于获取和处理当前时间、时间戳等。 一些常见的功能包括： time.time(): 返 ......
P1187 3D模型
声明: 伤感了(我的估值啊啊啊啊啊啊啊啊 老规矩 先赞后看,养成好习惯! 首先确定思路: 定义一个answer来存储答案 每个区块为答案增加6×区块高度个面积 每次循环如果当前区块出现重合情况,减去上下重合的面 扫雷! AC代码 #include<bits/stdc++.h> using names ......
国内的开源AI模型共享网站（AI模型的GitHub）—— mindscope —— 使用git lfs方式下载模型文件基本不可行——速度太慢，几十KB/s的速度
参考前文： 国内的开源AI模型共享网站（AI模型的GitHub）—— mindscope —— 对标外网的“huggingface”，mindscope好用吗？ ......
大模型中temperature是什么
Temperature的作用 调节随机性：Temperature控制着模型在生成每个新词时选择可能性的分布。较低的temperature使模型更倾向于选择概率最高的词，而较高的temperature增加了选择较不可能词的概率。 控制创造性：通过调整temperature，我们可以控制生成文本的创造性 ......
大模型prompt与function calling的区别
大模型prompt与function calling的区别 当我们让大模型深入理解我们的想法或者给大模型加入我们自己的知识，就提前告诉给大模型，那么在openai没有放开function calling这个功能的时候，只能通过构造prompt来提示给大模型，这种方法比较比较麻烦，一是需要将promp ......