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R语言分布滞后线性和非线性模型（DLM和DLNM）建模|附代码数据

全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=18700 最近我们被客户要求撰写关于DLM和DLNM的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文说明了R语言中实现分布滞后线性和非线性模型（DLM和DLNM）的建模。首先，本文描述了除时间序列数据之外的DLM / DLNM的一般化方法，在Gasp ......
非线性 线性 模型 语言 代码

Linux18--存储管理之：MBR与GPT分区、格式化文件系统、磁盘挂载、制作swap分区、文件系统损坏复现与修复、xfs系统备份与恢复、LVM逻辑卷

# 0 新增磁盘流程 ```bash # 磁盘整体的操作步骤 1.增加磁盘 编辑虚拟机设置--新增硬盘--SCSI--创建新虚拟磁盘--200G、多个文件--完成 2.磁盘分区 3.分区格式化成文件系统 4.文件系统挂载到指定目录 ``` # 1 磁盘分区 ![](https://img2023.c ......
系统 文件 磁盘 备份 逻辑

机器学习从入门到放弃：Transfomer-现代大模型的基石

一、前言 随着 ChatGPT 的横空出世，全世界的目光都聚焦在了生成式 AI 上。本次将介绍 Transformer 的发展历史、基本原理，也是记录总结自己在学习路上的所得。 首先我想聊聊 NLP 的发展路线，这样对于后面的 transformer 可能会有更好的理解。自从计算机诞生之初，让计算机 ......
基石 Transfomer 模型 机器

软件开发V模型

> 万事万物，形成发展和创造都必然有其内在的发展趋势和规律。组织一件事情，一个组织、一个项目也是这样。忽然就从中感觉到了管理的魅力，根据规律制定合适的计划寻找流程真的让人通体舒畅，这或许也算是顺应趋势的一种吧，我们都属于自然。以软件开发为例，记录一些自己的体会。 ## V模型基本流程 开发系统前的基 ......
软件开发 模型 软件

RT-DETR：可以满足实时性要求的DETR模型

近年来，基于Transformer的端到端目标检测器越来越受到学术界的关注和研究。然而DETR复杂的计算量导致它很难在实际应用中落地，因此本文提出了第一个满足实时性要求的DETR模型RT-DETR ......
实时性 DETR 实时 模型 RT-DETR

主流的权限模型

主要有两种： ACL 模型：访问控制列表 RBAC 模型：基于角色的访问控制; 1.ACL模型：访问控制列表 Access Control List，ACL是最早也是最基本的访问控制机制。它是一种基于对象的控制模型，在其他模型中也使用了ACL。为了解决一一配置相同权限用户的问题，后来也采用了用户组的 ......
模型 权限 主流

咨询项目管理模型

咨询行业，是智力密集型的知识服务行业，对外服务通常以项目的形式开展，其项目管理方式也有自己的行业特征，存在项目周期短、并行项目多、以成果文件为主要输出等特点。 ......
项目管理 模型 项目

Doris 基础与数据模型划分

# 端口 ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/2355823/202307/2355823-20230731105629145-438852181.png) # 启动 ## FE 启动 启动 `bin/start_fe.sh --daemon` ## ......
模型 基础 数据 Doris

通过组件调用模型实现功能的恶意代码

## 一. 待解决问题 1. 这个恶意代码执行了什么功能？ 2. 通过什么方式实现其功能？ 3. 如何实现长久驻留？ 4. 有什么关键特征，或者说这一类恶意代码有什么关键特征？ 5. 如何清除该恶意代码造成的影响？ ## 二. 分析流程 ### 这个恶意代码是通过调用组件模型实现其功能，但是在开始的 ......
组件 恶意 模型 代码 功能

为Win12做准备？微软Win11 23H2将集成AI助手：GPT4免费用

微软日前确认今年4季度推出Win11 23H2，这是Win11第二个年度更新。 Win11 23H2具体有哪些功能升级，现在还不好说，但它会集成微软的Copilot，它很容易让人想到多年前的“曲别针”助手，但这次是AI技术加持的，Copilot就是Bing AI聊天的Windows桌面版，基于GPT ......
Win 助手 费用 23H2 GPT4

I2C系统驱动程序模型 -8

参考资料： Linux内核文档: Documentation\i2c\instantiating-devices.rst Documentation\i2c\writing-clients.rst Linux内核驱动程序示例: drivers/eeprom/at24.c 1. I2C驱动程序的层次 ......
驱动程序 模型 程序 系统 I2C

HuggingFace | 使用Roberta训练一个牛客网讨论贴文本分类模型

**训练一个NLU模型** 本文将使用trainer 训练一个牛客网讨论帖文本分类模型。详细过程如下： #### 构建数据集 数据集下载链接： [train data](https://github.com/chadqiu/newcoder-crawler/blob/main/train.csv) ......
HuggingFace 模型 文本 Roberta

领域模型(DDD)的抽取

1、开发中不同的功能使用不同的实体类对象 一般的企业会使用以下方式： 前后端传值我们一般使用：vo类 服务之间传值我们一般使用：DTO类 与数据库交互我们一般使用：entity类/model类/pojo类 复杂点的企业会使用以下方式： 业务层使用BO、前后端传值使用VO、数据库PO、服务传值DTO等 ......
模型 领域 DDD

深入理解QT模型/视图编程(一)

关于MVC模式 说到这个，还是离不开MVC模式，model是数据的抽象，view是视图的抽象，controller是交互的抽象；之前有一篇文章简单介绍过一个MVC的例子；其中的关系大致可以用下面这段伪代码来了解： model.setDataSource(xxx); //从xxx处拿到数据 view1 ......
视图 模型

基于中文金融知识的 LLaMA 系微调模型的智能问答系统：LLaMA大模型训练微调推理等详细教学

# 基于中文金融知识的 LLaMA 系微调模型的智能问答系统：LLaMA大模型训练微调推理等详细教学 基于 LLaMA 系基模型经过中文金融知识指令精调/指令微调(Instruct-tuning) 的微调模型。通过中文金融公开问答数据+爬取的金融问答数据构建指令数据集，并在此基础上对 LLaMA 系 ......
模型 LLaMA 智能 金融 教学

Attention机制竟有bug？Softmax是罪魁祸首，影响所有Transformer

前言 「大模型开发者，你们错了。」 本文转载自机器之心 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 全面上线! ......
罪魁 祸首 罪魁祸首 Transformer Attention

Huggingface | 修改模型的embedding

**目标：** 在NLP领域，基于公开语料的预训练模型，在专业领域迁移时，会遇到专业领域词汇不在词汇表的问题，本文介绍如何添加专有名词到预训练模型。 NLP的处理流程： 1. 对输入的句子进行分词，得到词语及下标 2. 通过embedding层获得词语对应的embedding 3. embeddin ......
Huggingface embedding 模型

模型选择 欠拟合与过拟合

# 模型选择 欠拟合与过拟合 # 创建数据集 from mxnet import autograd from mxnet import ndarray as nd from mxnet import gluon num_train = 100 num_tset = 100 true_w = [1.2 ......
模型

什么是 GPT-wrapper

通常，GPT-Wrapper的主要目的是为了简化和优化使用GPT模型的过程。这可能包括模型的加载、输入数据的预处理、输出数据的后处理、模型的调用和管理等。以下是一个基本的GPT-Wrapper的示例： ```python import torch from transformers import G ......
GPT-wrapper wrapper GPT

SAP Fiori Elements 应用 OData 元数据请求 url 里的模型名称决定逻辑

# 问题 我用 `yarn start` 本地启动一个 SAP Fiori Elements 应用，在 Chrome 开发者工具 network 面板，观察到一个 OData metadata 请求的 url 如下： `http://localhost:8080/sap/opu/odata/sap/ ......
Elements 逻辑 模型 名称 数据

OSI(Open Systems Interconnection)的五层（七层）模型

OSI（Open Systems Interconnection）是一个用于计算机网络通信的参考模型，由国际标准化组织（ISO）于1984年提出。它将计算机网络通信过程划分为七个不同的层次，从物理传输层到应用层，每个层次都有其特定的功能和任务。然而，常见的网络模型实际上是TCP/IP模型，它是OSI ......
Interconnection 模型 Systems Open OSI

推荐带500创作模型的付费创作V2.1.0独立版系统源码

ChatGPT 付费创作系统 V2.1.0 提供最新的对应版本小程序端，上一版本增加了 PC 端绘画功能， 绘画功能采用其他绘画接口 – 意间 AI，本版新增了百度文心一言接口。 后台一些小细节的优化及一些小 BUG 的处理，前端进行了些小细节优化， 针对上几版大家非常关心的卡密兑换 H5 端及小程 ......
源码 模型 系统 500 1.0

Meta-Transformer 多模态学习的统一框架

Meta-Transformer是一个用于多模态学习的新框架，用来处理和关联来自多种模态的信息，如自然语言、图像、点云、音频、视频、时间序列和表格数据，虽然各种数据之间存在固有的差距，但是Meta-Transformer利用冻结编码器从共享标记空间的输入数据中提取高级语义特征，不需要配对的多模态训练 ......
模态 Meta-Transformer Transformer 框架 Meta

softmax回归模型simple——pytroch版

import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l batch_size = 256 train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size) # PyTo ......
模型 softmax pytroch simple

softmax回归模型——pytroch版

import torch from IPython import display from d2l import torch as d2l # from d2l.mxnet import Accumulator batch_size = 256 # 每次读256张图片,返回训练iter和测试iter ......
模型 softmax pytroch

基于Timoshenko梁模型的Green函数的推导和应用

武汉工程大学 土木工程与建筑学院 方芳 159 2760 2711 Timoshenko梁模型是一种广泛应用于结构动力学中的梁理论，它考虑了梁的横向变形和转动惯量的影响。在Timoshenko梁模型中，梁被假设为一个弹性体，其横向变形可以用一个线性弹性常数k表示。该模型的Green函数可以用来求解梁 ......
Timoshenko 函数 模型 Green

线性回归模型实现——pytorch版

import random import torch from d2l import torch as d2l def synthetic_data(w,b,num_examples): """生成y=Xw+b+噪声""" x = torch.normal(0,1,(num_examples,len ......
线性 模型 pytorch

行行AI人才直播第14期：【国内第二波人工智能进入者、连续创业者】土豆《土豆利用GPT成功融资两次的提示词和故事》

此刻，ChatGPT的火热程度已经无需多言。一时间，追逐大模型成了国内AI行业的标准动作，“大练模型到炼大模型”的过度期似乎已经接近尾声，下一阶段大有“全民大模型，ChatGPT进万家”的架势！ 初创公司们如何将这种生成式人工智能技术应用于商业？借助这股热潮吸引企业业务领域的技术领导者和投资者呢？ ......
土豆 人工智能 创业者 人工 智能

pytorch GPU模型训练的环境搭建

1、GPU（CUDA、cuDNN） 验证cmd nvidia-smi 2、Python（anaconda） 3、Pytorch ......
模型 pytorch 环境 GPU

领域建模之数据模型设计方法论

本文通过实际业务需求场景建模案例，为读者提供一种业务模型向数据模型设计的方法论，用于指导实际开发中如何进行业务模型向数据模型转化抽象，并对设计的数据模型可用性、扩展性提供了建议性思考 ......
方法论 模型 领域 方法 数据
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