tensorflow模型 方法

Spring Boot学习随笔- 集成MyBatis-Plus(三)自定义SQL、分页实现(PaginationInterceptor )、更新和删除详细方法

这篇文章涵盖了自定义SQL、分页、更新和删除等操作。在自定义SQL部分,提及了配置mapper文件的路径以及对应的XML配置文件示例,以及如何在测试中调用自定义的方法。分页部分介绍了MyBatis-Plus中的物理分页和内存分页的区别,以及如何配置分页插件和进行分页查询。更新方法详解部分演示了不同方... ......

并行加速的常用方法

方式1: 这段代码的作用是创建并配置了一个ParallelOptions对象,用于设置并行操作的选项 其中,MaxDegreeOfParallelism属性指定了并行度的上限,即同时执行的任务数量。通过设置为Environment.ProcessorCount, 可以将并行度设置为当前计算机可用的处 ......
常用 方法

bean 实例化的四种方法

方式一:构造方法实例化 bean 准备需要被创建的类 准备一个 BookDao 和 BookDaoImpl 类 public interface BookDao { public void save(); } public class BookDaoImpl implements BookDao { ......
实例 方法 bean

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 ......
模型 CSS

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 ......

C#测试内存溢出时使用的可实时释放资源的GC方法

WPF测试某控件内存溢出问题,代码如下 for (int j = 0; j < 1000; j++) { for (int i = 0; i < 100; i++) { UserControl1 AdvancedMMenuCtrl = new UserControl1(); } Console.Wr ......
实时 内存 方法 资源

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 ......
高精 高精度 SegRefiner 模型 图像

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 ......
计算机网络 模型 OSI TCP IP

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 ......
电源模块 模块 故障 电源 常见

基于振弦采集仪的工程监测数据分析方法研究

基于振弦采集仪的工程监测数据分析方法研究 基于振弦采集仪的工程监测数据分析方法研究主要涉及以下几个方面: 1. 数据采集:使用振弦采集仪对工程结构进行振动信号的采集。振弦采集仪可以通过固定的传感器将振动信号转换为电信号,并将数据存储在采集仪中。 2. 数据预处理:对采集到的原始数据进行预处理,包括去 ......

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~ ......
项目管理 模型 体系 项目

Spring Boot 项目中禁用 Swagger方法总结

如果你想在Spring Boot 项目中禁用 Swagger,有几种可能的方法。以下是一些建议: ### 方法一:application.properties 或 application.yml 在`application.properties`或`application.yml`文件中添加以下配置 ......
Swagger 方法 项目 Spring Boot

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: ......
模型

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 ......

Arrays.copyOfRange方法

Arrays.copyOfRange方法源码,本质是调用了System.arraycopy方法 * @param original the array from which a range is to be copied 原数组* @param from the initial index of t ......
copyOfRange 方法 Arrays

【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 ......
模型 格式 工具 Assimp

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 ......
Evaluation 研究院 Language 模型 Survey

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 ......
报告 评测报告 基准 SuperCLUE 模型

粤通卡ETC卡片续期操作方法:

⭐线上小程序“粤通卡”办理流程: 1,打开微信小程序“粤通卡” 2,在下面选择“服务” 3,然后上面选择“产品服务” 4,选择“卡片续期” 5,按提示打开手机和ETC设备蓝牙 6,ETC设备蓝牙是左下角按一下显示蓝牙已连接 7,蓝牙连接后选择“读卡”(要等一两分钟) 8,读卡成功选择“开始续期”,完 ......
卡片 方法 ETC

Mybatis框架的基本使用方法

2024-01-02 IDE:IDEA 2022.2.5 JDK version:19 Maven version:3.6.3 项目结构: 一、使用Maven构建项目 需要导入的依赖 <!-- mybatis的依赖 --> <dependencies> <!-- mybatis依赖 --> <dep ......
使用方法 框架 Mybatis 方法

python如何分离数字divmod方法

需求来自于202. 快乐数 比如我有一个173,我想把每一位都算一个平方,再相加返回。 结果应该是sum = 12+72 + 32 = 1 + 49 + 9 = 59 利用divmod方法: def get_sum(n: int) -> int: new_num = 0 while n: print ......
数字 方法 python divmod

JavaScript forEach 方法跳出循环

for循环 JavaScript中,for循环可以使用 break 和 continue 来跳出: continue:跳出本次循环 break:结束循环 for (let i = 0; i < 10; i++) { if (i 1) { // 跳出本次循环,不会打印1 continue } if ( ......
JavaScript forEach 方法

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 ......
语义 模型 OLAP

有关统计分析方法的一道题——证明矩估计的方差(即样本方差)是总体方差的无偏估计

今天上午考试考了这道题,但是好巧不巧自己没看具体的证明过程(可能因为自己忽略了这个部分吧)...(有关这道题当时的证明过程,我就记得了\(E(\overline{X})=\mu, D(\overline{X}) = \frac{\sigma^2}{n}\),别的都不记得了...)考场直接破大防了.. ......
方差 无偏 统计分析 样本 总体

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 ......
模型 语言 LLM

Midjourney Api使用方法

​ Midjourney 这个在人工智能绘图领域还是独树一帜的佼佼者。 Midjourney 擅长精美的绘图,无需复杂的步骤,只要简约地输入画图指令,它就能立刻为我们展示出相应的图像。无论是哪种物体或风格,Midjourney 都能以其绘画魔力轻松描绘。 现如今,Midjourney 在各种行业和领 ......
使用方法 Midjourney 方法 Api

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 ......
神经网络 模型 神经 网络 P5

Objective-C(03)|继承和方法调用(初阶)

继续书接上文,这一块的语法对于用Java的人来说,就变得友好起来了。 当然完全一样不可能的,Java的对象成员运算符“.”以及this关键字,在OC中,是由消息表达式以及self关键字体现。 初始化方法 NSObject是OC的根类,其作用与Java中的Object相似。一个类的init方法实际上是 ......
Objective-C Objective 方法
共10400篇  :11/347页 首页上一页11下一页尾页