tensorflow模型 案例
MIT斯坦福Transformer最新研究：过度训练让中度模型「涌现」结构泛化能力
前言 过度训练让中度模型出现了结构泛化能力。 本文转载自新智元 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 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全栈指导班、基础入门班、论文指导班 全 ......
物理地址模型 【ChatGPT】
https://www.kernel.org/doc/html/v6.6/mm/memory-model.html 物理内存模型 系统中的物理内存可以以不同的方式进行寻址。最简单的情况是物理内存从地址0开始，并延伸到最大地址的连续范围。然而，这个范围可能包含对CPU不可访问的小空洞。然后可能存在完全 ......
【matlab混沌理论】1.3.双摆杆基本模型
【matlab混沌理论】1.3.双摆杆基本模型 双摆杆是混沌理论的典型运动模型之一。涉及重力加速度、摆杆长度和质量。 1.双摆杆的摆角分析 input: % 已知物理参数 L1 = 5;L2 = 3; %两摆杆长度和质量 m1 = 3;m2 = 5; g = 9.80665; % 物理重力加速度m/ ......
数据分享|R语言用RFM、决策树模型顾客购书行为的数据预测|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=30330 最近我们被客户要求撰写关于RFM、决策树模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 团队需要分析一个来自在线零售商的数据 该数据包含了78周的购买历史。该数据文件中的每条记录包括四个字段。客户的ID（从1到2357不等），交易日期，购买的书 ......
设备的能量模型【ChatGPT】
https://www.kernel.org/doc/html/v6.6/power/energy-model.html 设备的能量模型 1. 概述 能量模型（EM）框架充当了一个接口，连接了了解各种性能水平下设备功耗的驱动程序和愿意利用该信息做出节能决策的内核子系统。 关于设备功耗的信息来源在不同 ......
逃逸分析案例
1.函数返回局部指针变量 func Add(x,y int) *int { res := 0 res = x + y return &res } func main() { Add(1,2) } 函数返回局部变量是一个指针变量，该函数执行结束，对应栈帧就会销毁，但是引用返回到函数外部，如果我们外部解 ......
transformer模型
Transformer由谷歌团队在论文《Attention is All You Need》提出，是基于attention机制的模型，最大的特点就是全部的主体结构均为attention。 以下部分图片来自论文，部分图片来自李宏毅老师的transformer课程 课程链接：强烈推荐！台大李宏毅自注意力 ......
Linux IO模型之多路复用模型
文件描述符：当我们创建一个文件或者打开一个文件，内核就会向进程返回一个文件描述符fd IO多路复用之select：应用进程通过调用select函数可以同时监控多个fd，在监控的fd中只要有一个数据准备就绪，select就会返回可读状态，应用进程就会发起read系统调用 同步非阻塞模型中需要多次使用r ......
three.js 3d模型使用|vue项目使用three.js
three.js 3D模型使用 安装 安装three.js npm install three 安装轨道控件插件 npm install three-orbit-controls 安装加载.obj和.mtl文件的插件 npm install --save three-obj-mtl-loader 安 ......
Transformer架构在大型语言模型(LLM)中的应用与实践
Transformer架构是当今最前沿的语言模型技术之一，它已经在谷歌的BERT、OpenAI的GPT系列中取得了显著的成就。这一架构之所以独特，是因为它打破了传统的序列处理模式，引入了创新的“自注意力”机制。 Transformer架构的核心是自注意力机制，它使模型能够识别和重视输入数据中不同部分 ......
数仓调优实践丨多次关联发散导致数据爆炸案例分析改写
关联发散是开发常用的获取特定汇总数据的方法，但是使用这类方法意味着承担数据爆炸的风险。本篇通过一个典型案例，给出了“求所有值中大于本行值的最小值”的一个调优方案。 ......
Guardrails for Amazon Bedrock 基于具体使用案例与负责任 AI 政策实现定制式安全保障（预览版）
作为负责任的人工智能（AI）战略的一部分，您现在可以使用 Guardrails for Amazon Bedrock（预览版），实施专为您的用例和负责任的人工智能政策而定制的保障措施，以此促进用户与生成式人工智能应用程序之间的安全交互。 ......
Oracle connect by 案例详解
1、作用 用于存在父子，祖孙，上下级等层级关系的数据表进行层级查询。 2、语法 SELECT 字段1,字段2..... FROM 表名 START WITH cond1 CONNECT BY cond2 WHERE cond3; start with: 指定起始节点的条件 connect by: 指 ......
金牌导航-网络流模型及应用
网络流模型及应用 例题A题解 直接对于每个限制连边，然后跑最小割，最小割等于最大流。 例题A代码 #include<bits/stdc++.h> #define int long long using namespace std; inline int read(){ int x = 0, f =1 ......
脚本案例练习
Linux服务器超级实用的Shell脚本，建议收藏！ 原创 HC IT人家 2023-11-05 22:21 发表于广东 来自公众号：IT人家 Shell 脚本是一种强大的工具，可以在各种领域中用于提高工作效率、简化任务和自动化常见工作流程。无论是系统管理、数据处理、任务自动化还是快速原型开发，Sh ......
倾斜摄影三维模型根节点合并的模型层级和块大小划分规则探讨
三维工厂K3DMaker是一款三维模型浏览、分析、轻量化、顶层合并构建、几何校正、格式转换、调色裁切等功能专业处理软件。可以进行三维模型的网格简化、纹理压缩、层级优化等操作，从而实现三维模型轻量化。轻量化压缩比大，模型轻量化效率高，自动化处理能力高；采用多种算法对三维模型进行几何精纠正处理，精度高，... ......
Maya/ZBrush教程 次世代游戏模型《深掘奇遇》全流程制作案例分享
《深掘奇遇》次世代游戏模型全流程制作案例教程” 是一份详尽的指南，旨在揭示游戏开发领域中最先进的技术和实践。该教程覆盖了从概念设计到最终渲染的整个制作过程，深入探讨了模型建模、纹理映射、动画设计以及高级渲染技术等方面。通过这份教程，读者将获得深入了解游戏开发流程的机会，为打造引人入胜的游戏世界提供有 ......
捉虫日记：使用OpenGL加载模型 (2023/12/11)
前天晚上，花了一个小时解决了编译Assimp时的报错问题，顺便写了篇随笔。今天继续OpenGL的学习，不出意料地再次踩坑，好在最后都解决了。 今天主要学习使用Assimp加载模型，原理很简单：一个模型可以看作是许多个网格(Mesh)组成，只需要把这些Mesh画出来就好。写好代码后点击编译，出现了最让 ......
机器学习-线性回归-模型解析解-02
1. 解析解 解析解的公式 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 有监督机器学习 # X y X = 2 * np.random.rand(100, 1) # np.random.rand # 100行 1列的 [0, 1) 之间均 ......
模型理论知识
人工智能：机器学习、对环境的感知、实现动作 机器学习 学习： 2.机器学习三要素：数据、算法、模型 机器学习研究的是从数据中通过选取合适的算法，自动的归纳逻辑或规则，并根据这个归纳的结果(模型)与新数据来进行预测。 3.深度学习是在机器学习的基础上实现的，得益于机器性能的提升。神经网络则是深度学习的 ......
第三单元 模型创建
模型创建分为正向工程（CodeFirst）与反向工程(DbFirst). 正向工程的模型配置也可以创建任意的数据库关系对象，如：字段，字段说明，表，索引，外键等等。 可在派生上下文中替代 OnModelCreating 方法，并使用 ModelBuilder API 来配置模型。 此配置方法最为有效 ......
三维模型的顶层合并构建的模型质量提升方法探讨
三维工厂K3DMaker是一款三维模型浏览、分析、轻量化、顶层合并构建、几何校正、格式转换、调色裁切等功能专业处理软件。可以进行三维模型的网格简化、纹理压缩、层级优化等操作，从而实现三维模型轻量化。轻量化压缩比大，模型轻量化效率高，自动化处理能力高；采用多种算法对三维模型进行几何精纠正处理，精度高，... ......
万界星空科技五金家具企业MES案例介绍
五金家具行业MES解决方案 MES系统如何与家具企业生产相匹配？相较于其它大多数工业软件，MES系统无疑是受企业欢迎的软件之一。MES系统处于制造生产企业信息化的核心领域，有着承上启下的作用。那MES系统如何与家具企业生产相匹配？ 五金家具行业的工艺特点： 1、五金产品为机械加工件，加工过程基本上是 ......
大语言模型“祛魅”
基于特斯拉前AI总监 Andrej Karpathy 的教程讲解 | 啥都会一点的研究生公众号 1. 概念解释 Large Language Models-大语言模型，LLMs 大模型的组成：参数文件 + 运行这些参数的代码文件 LLMs：经验性的人工制品，目前尝试去解释参数运行的原理，但只能解释一 ......
机器学习 - 决策树：技术全解与案例实战
本文深入探讨了机器学习中的决策树算法，从基础概念到高级研究进展，再到实战案例应用，全面解析了决策树的理论及其在现实世界问题中的实际效能。通过技术细节和案例实践，揭示了决策树在提供可解释预测中的独特价值。 关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队 ......
ASP.NET Core 8 在 Windows 上各种部署模型的性能测试
ASP.NET Core 8 在 Windows 上各种部署模型的性能测试 我们知道 Asp.net Core 在 windows 服务器上部署的方案有 4 种之多。这些部署方案对性能的影响一直以来都是靠经验。比如如果是部署在 IIS 下，那么 In Process 会比 Out Process 快 ......
人工智能学习二、tensorflow快速入门
一、项目流程 数据预处理-》模型训练-》模型保存-》模型预测 二、要点： 数据类型 运行机制 数据IO 模型训练 模型保存 模型调用 三、编写tensorflow的两个步骤： （1）构建计算图graph graph中包含tensor和operation tensor:类型化的多维数组 operati ......
生成模型的两大代表：VAE和GAN
生成模型 给定数据集，希望生成模型产生与训练集同分布的新样本。对于训练数据服从\(p_{data}(x)\)；对于产生样本服从\(p_{model}(x)\)。希望学到一个模型\(p_{model}(x)\)与\(p_{data}(x)\)尽可能接近。 这也是无监督学习中的一个核心问题——密度估计问 ......
线上业务优化之案例实战
本文是我从业多年开发生涯中针对线上业务的处理经验总结而来，这些业务或多或少相信大家都遇到过，因此在这里分享给大家，大家也可以看看是不是遇到过类似场景。本文大纲如下， 后台上传文件 线上后台项目有一个消息推送的功能，运营新建一条通知消息时，需要一起上传一列包含用户 id 的文件，来给文件中包含的指定用 ......