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05-3 液体燃料燃烧：液滴的燃烧（数学模型、影响因素）

![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/3181031/202304/3181031-20230427152400464-314554292.png) ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/3181031/20... ......
液滴 燃料 液体 模型 因素

PyTorch保存模型断点以及加载断点继续训练

在训练神经网络时，用到的数据量可能很大，训练周期较长，如果半途中断了训练，下次从头训练就会很费时间，这时我们就想断点续训。 一、神经网络模型的保存，基本两种方式：1. 保存完整模型model， torch.save(model, save_path) 2. 只保存模型的参数， torch.save( ......
断点 模型 PyTorch

扫盲：机器学习中训练模型、数据集都是什么，有什么关系？[大语言模型]

在大数据中，训练模型和数据集是非常重要的概念，它们之间有密切的关系。 训练模型是指使用机器学习算法对数据进行学习和训练，以便能够对新的数据进行预测或分类。训练模型的目的是通过学习数据的规律和特征，从而能够对未知数据进行预测或分类。 数据集是指用于训练模型的数据集合。数据集通常包含大量的数据样本，每个 ......
模型 机器 语言 数据

个人搜集的GPT及语言模型相关信息资源

steamship免费GPT4 https://www.steamship.com/plugins/gpt-4?tab=Demo 免费GPT4和3.5(需翻墙) https://chat.forefront.ai/ 基于GPT3.5对上传的 无限文档 回答问题且免费 askwise.ai ChatG ......
模型 语言 资源 个人 信息

m基于背景差法与GMM混合高斯模型结合的红外目标检测与跟踪算法matlab仿真

1.算法仿真效果 matlab2013b仿真结果如下： 普通视频： 红外视频： 2.算法涉及理论知识概要 在Stauffer等人提出的自适应混合高斯背景模型基础上,为每个像素构建混合高斯背景模型,通过融入帧间差分把每帧中的图像区分为背景区域、背景显露区域和运动物体区域。相对于背景区域,背景显露区中的 ......
算法 红外 模型 背景 目标

音视频八股文（6）-- ffmpeg大体介绍和内存模型

播放器框架 常用音视频术语 • 容器／文件（Conainer/File）：即特定格式的多媒体文件， 比如mp4、flv、mkv等。 • 媒体流（Stream）：表示时间轴上的一段连续数据，如一 段声音数据、一段视频数据或一段字幕数据，可以是压缩 的，也可以是非压缩的，压缩的数据需要关联特定的编解 码 ......
八股文 八股 模型 内存 ffmpeg

Django模型层（一） （测试环境搭配 常见的十几种查询方法-ORM关键字 ORM执行SQL语句 双下划线查询 ORM外键字段的创建 外键字段数据的增删改查 多表查询（子查询，连表查询））

目录 一、测试环境搭配 切换数据库 自带的sqlite3数据库对时间字段不敏感 有时候会展示错乱 ，所以我们习惯切换成常见的数据库比如MySQL django orm并不会自动帮你创建库， 所以需要提前准备好！ 单独搭配测试环境 单独测试django某个功能层，默认不允许单独测试某个py文件，如果想 ......
字段 ORM 下划线 语句 模型

Swin transformer环境

pip install torch==1.7.0+cu101 torchvision==0.8.1+cu101 torchaudio==0.7.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html pip install mmcv-full= ......
transformer 环境 Swin

Three 解决加载模型闪烁

@(Three 解决加载模型闪烁) 概述 在一次使用 three加载模型中遇到模型闪烁严重的问题，相机拉得越远模型闪烁越厉害，出现此问题的原因是因为出现了深度问题，以下记录解决办法 解决方法 WebGLRenderer开启logarithmicDepthBuffer logarithmicDepth ......
模型 Three

Consistency Models终结扩散模型

最近看到一篇论文，觉得特别有意思，并且在学术界引起了不小的动静，他就是一致性模型，据说图像生成效果快、质量高，并且还可以实现零样本图像编辑，即不进行一些视觉任务训练，可以实现图像超分、修复、上色等功能。 目前代码已经开源到GitHub上面：https://github.com/openai/cons ......
Consistency 模型 Models

POT超阈值模型和极值理论EVT分析|附代码数据

全文链接：http://tecdat.cn/?p=16845 最近我们被客户要求撰写关于极值理论的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文依靠EVT对任何连续分布的尾部建模。尾部建模，尤其是POT建模，对于许多金融和环境应用至关重要 POT模型其主要动机是为高洪水流量的概率模型提供实用工具。但是，E ......
极值 阈值 模型 理论 代码

多元时间序列滚动预测：ARIMA、回归、ARIMAX模型分析|附代码数据

原文链接：http://tecdat.cn/?p=22849 最近我们被客户要求撰写关于多元时间序列滚动预测的研究报告，包括一些图形和统计输出。 当需要为数据选择最合适的预测模型或方法时，预测者通常将可用的样本分成两部分：内样本（又称 "训练集"）和保留样本（或外样本，或 "测试集"）。然后，在样本 ......
时间序列 序列 模型 代码 时间

R语言Lee-Carter模型对年死亡率建模预测预期寿命|附代码数据

原文链接：http://tecdat.cn/?p=17347 最近我们被客户要求撰写关于Lee-Carter模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 昨天上午，我们获得了分娩产妇的平均年龄两个图表，根据孩子的出生顺序排序，区间是1905-1965年 然后是1960-2000年： 点击标题查阅往期内容 ......
死亡率 Lee-Carter 寿命 模型 语言

R语言ARIMA模型分析预测上海空气质量指数AQI时间序列

全文链接：http://tecdat.cn/?p=32265 原文出处：拓端数据部落公众号 指数平滑法对于预测来说是非常有帮助的，而且它对时间序列上面连续的值之间相关性没有要求。但是，如果你想使用指数平滑法计算出预测区间，那么预测误差必须是不相关的， 而且必须是服从零均值、 方差不变的正态分布。即使 ......
时间序列 分析预测 空气质量 序列 模型

数据分享|逻辑回归、随机森林、SVM支持向量机预测心脏病风险数据和模型诊断可视化|附代码数据

原文链接：http://tecdat.cn/?p=24973 最近我们被客户要求撰写关于心脏病的研究报告，包括一些图形和统计输出。 世界卫生组织估计全世界每年有 1200 万人死于心脏病。在美国和其他发达国家，一半的死亡是由于心血管疾病 简介 心血管疾病的早期预后可以帮助决定改变高危患者的生活方式， ......
数据 向量 心脏病 逻辑 模型

Django框架——模版层之标签、自定义过滤器 标签及inclusion_tag(了解)、模版的继承与导入、模型层之前期准备、ORM常用关键字

模版层之标签 {% if 条件1(可以自己写也可以用传递过来的数据) %} <p>今天又是周三了</p> {% elif 条件2(可以自己写也可以用传递过来的数据) %} <p>百日冲刺</p> {% else %} <p>没多少时间了！</p> {% endif %} {% for k in t1 ......
模版 标签 过滤器 inclusion_tag 前期

设置transform导致弹窗字体模糊问题

原因项目中弹出框的样式居中是这样写的：.box { position: absolute; top: 50%; left: 50%; transform: translate(-50%, -50%);}123456比如盒子的宽度为300px，高度为401.5px，这样transform计算出的50% ......
transform 字体 问题

如何借助分布式存储 JuiceFS 加速 AI 模型训练

传统的机器学习模型，数据集比较小，模型的算法也比较简单，使用单机存储，或者本地硬盘就足够了，像 JuiceFS 这样的分布式存储并不是必需品。 随着近几年深度学习的蓬勃发展，越来越多的团队开始遇到了单机存储的瓶颈，分布式存储在 AI 领域的重要性不断凸显。AI 团队通常会面临以下几种问题： 数据集太 ......
分布式 模型 JuiceFS AI

Django4全栈进阶之路21 项目实战（在线报修）：创建App应用和Model模型

创建应用App python manage.py startapp RepairApp 创建模型 在models.py文件中定义一个Repair模型来表示报修单，其中包含以下字段： repair_id: 报修单号 repair_time: 报修时间 repair_person: 报修人 proble ......
实战 模型 Django4 项目 Django

GPT调研

https://openai.com/product https://github.com/openai/openai-cookbook openapi使用示例 https://docs.midjourney.com/docs/quick-start 根据英文图片生成 gpt不知道2022年后的事情 ......
GPT

13个开源类ChatGPT模型

在本文中，我们将解释开源 ChatGPT 模型的工作原理以及如何运行它们。我们将涵盖十三种不同的开源模型，即LLaMA，Alpaca，GPT4All，GPT4All-J，Dolly 2，Cerebras-GPT，GPT-J 6B，Vicuna，Alpaca GPT-4，OpenChatKit，Cha ......
模型 ChatGPT

P.25-设置资源所需权限、P.26-封装权限信息、P.27-RBAC权限模型

P.25-设置资源所需权限 SpringSecurity为我们提供了基于注解的权限控制方案，这也是我们项目中主要采用的方式。 我们可以使用注解去指定访问对应的资源所需的权限。 但是要使用它我们需要先开启相关配置springSecurity里面加。 @EnableGlobalMethodSecurit ......
权限 模型 资源 信息 RBAC

刷爆朋友圈！前百度总裁陆奇最新AI重磅演讲：我的大模型世界观

陆奇的演讲刷屏了，我认真看了他的演讲稿，收获颇丰。 陆奇提到，人类社会的发展，大致可分为：农业化、工业化和数字化三个阶段。 在三个递进的阶段中，人类一直在探索如何减少烦琐且消耗能量的体力和脑力劳动，这是几万年来一以贯之的进化主线。 从农业化到工业化，以及工业化的纵深，其实是“机械和电器”渐进替代体力 ......
重磅 世界观 模型 总裁 朋友

权限模型与建表及SQL语句编写

权限模型 RBAC权限模型 ​ RBAC权限模型（Role-Based Access Control）即：基于角色的权限控制。这是目前最常被开发者使用也是相对易用、通用权限模型。 准备工作 菜单表实体类 } 建表及SQL语句编写 CREATE DATABASE /*!32312 IF NOT EXI ......
语句 模型 权限 SQL

【IO】IO底层原理以及常见模型

1 前言 从基础讲起，IO底层原理是隐藏在Java编程知识 之下的基础知识，是开发人员必须掌握的基本原理，可以说是基础的 基础，更是大公司面试通关的必备知识。本节从操作系统的底层原理入手，通过图文并茂的方式为大家深入剖析高并发IO的底层原理，并介绍如何通过设置来让操作系统支持高并发。 2 IO读写的 ......
底层 模型 原理 常见

如何让ChatGPT 3.5 Turbo模型给你生成图片？

让ChatGPT 3.5 Turbo模型依赖网络接口，直接生成图片，国内可用体验地址: https://zizhu888.cn/chatgpt/index.html OpenAI DALL*E 图片AI 国内体验站(高成本，专业用法，通过AI进行图片创作)：zizhu888.cn/text2img/ ......
模型 ChatGPT 图片 Turbo 3.5

大规模 Transformer 模型 8 比特矩阵乘简介 - 基于 Hugging Face Transformers、Accelerate 以及 bitsandbytes

引言 语言模型一直在变大。截至撰写本文时，PaLM 有 5400 亿参数，OPT、GPT-3 和 BLOOM 有大约 1760 亿参数，而且我们仍在继续朝着更大的模型发展。下图总结了最近的一些语言模型的尺寸。 由于这些模型很大，因此它们很难在一般的设备上运行。举个例子，仅推理 BLOOM-176B ......
矩阵 Transformers bitsandbytes Transformer Accelerate

ARMA-EGARCH模型、集成预测算法对SPX实际波动率进行预测|附代码数据

全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=12174 最近我们被客户要求撰写关于ARMA-EGARCH的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文比较了几个时间序列模型，以预测SP500指数的每日实际波动率。基准是SPX日收益序列的ARMA-EGARCH模型。将其与GARCH模型进行比较 ......
算法 ARMA-EGARCH 模型 实际 代码

用COPULA模型进行蒙特卡洛(MONTE CARLO)模拟和拟合股票收益数据分析|附代码数据

全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=24535 最近我们被客户要求撰写关于COPULA模型蒙特卡洛的研究报告，包括一些图形和统计输出。 最近，copula 在仿真模型中变得流行起来。Copulas 是描述变量之间依赖关系的函数，并提供了一种创建分布以对相关多元数据建模的方法 使用 ......
数据 数据分析 收益 模型 代码

大模型入门（五）—— 基于peft微调ChatGLM模型

ChatGLM 是基于 General Language Model (GLM) 架构，针对中文问答和对话进行了优化。经过中英双语训练，辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术，ChatGLM因为是中文大模型，在中文任务的表现要优于LLaMa，我在一些实体抽取的任务中微调ChatGLM-6B， ......
模型 ChatGLM peft
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