virtual 4hana model hana
An improved LSTM-based model for identifying high working intensity load segments of the tractor load spectrum
一区top Computers and Electronics in Agriculture 题目： “基于改进 lstm 的拖拉机载荷谱高工作强度载荷段识别模型” (pdf) “An improved LSTM-based model for identifying high working in ......
CDS Virtual Entities with Dynamics 365 Finance and Operations
Hello the Community. Hope you are doing well ! Before really start to explain how it works and how this feature can help you, I will start by presenti ......
Hana 实时数据同步优化(3)
简述 CloudCanal 近期对 Hana 源端链路做了新一轮优化，优化点主要来自用户实际场景使用，这篇文章简要做下分享。 本轮优化主要包含: 新增任务级增量表 新增增量表定时清理能力 新增增量表表结构自动演进能力 任务延迟判定优化 Hana 1.x 的兼容 产品化和文档优化 优化点 任务级增量表 ......
Runtime Virtual Texture（实时虚拟纹理，RVT）和Decal Texture对比
在Unreal Engine中，Runtime Virtual Texture（运行时虚拟纹理，RVT）和Decal Texture（贴花纹理）是两种用于不同目的的纹理技术。理解它们之间的区别对于知道何时使用哪一种技术非常重要。 Runtime Virtual Texture (RVT) 目的： R ......
【略读论文|大模型相关】Zero-Shot Relational Learning on Temporal Knowledge Graphs with Large Language Models
时间：2023 学校：慕尼黑大学 创新点： 1.据我们所知，这是第一个试图在TKGF背景下研究零射击关系学习的工作。 2.我们设计了一种基于llm的方法zrLLM，并设法在零射击关系推理中增强各种基于嵌入的TKGF模型。 3.实验结果表明，zrLLM有助于大大提高所有考虑的TKGF模型对包含未见零射 ......
SAP-DB-HANA-数据库-基于AWS平台-Backint-数据备份还原功能的安装与配置
1、先创建S3桶，相关的信息：project-backup-qq-5201351，配置自己的KMS 2、创建一个IAM-Role，名称：Role-For-awtxxx05 ，这个Role需要绑定在EC2上面，此Role要包含如下两个policy (a)，aws托管的：AmazonSSMManaged ......
基于HANA重构业务的总结
本文于2019年7月29日完成，发布在个人博客网站上。 考虑个人博客因某种原因无法修复，于是在博客园安家，之前发布的文章逐步搬迁过来。 依据领导的规划，本月启动了一项业务迁移工作，作为特别行动，部门安排首席SE亲自带领南京团队交付。 本次特战的目标，使用恰当的技术，重构已有的实时业务，一劳永逸的解决 ......
开发人员使用HANA交付业务的学习路径
本文于2019年7月22日完成，发布在个人博客网站上。 考虑个人博客因某种原因无法修复，于是在博客园安家，之前发布的文章逐步搬迁过来。 入门 编程规范。 开发环境使用方法。 基本语法，与其它同类软件的对照。 数据类型，与其它同类软件的对照。 常用API的使用方法。 基本的调试手段。 熟练 初步掌握技 ......
《An End-to-end Model for Entity-level Relation Extraction using Multi-instance Learning》阅读笔记
代码 原文地址 预备知识： 1.什么是MIL？ 多示例学习（MIL）是一种机器学习的方法，它的特点是每个训练数据不是一个单独的实例，而是一个包含多个实例的集合（称为包）。每个包有一个标签，但是包中的实例没有标签。MIL的目的是根据包的标签来学习实例的特征和分类规则，或者根据实例的特征来预测包的标签。 ......
sqlalchemy 查询已存在表(无model定义)
已存在的表信息,该表不是由sqlalchemy创建。想要对该表做CRUD，可以通过sqlalchemy提供的一个解析方法完成。 ......
Diffusion Model理解
Diffusion Model理解 整体理解 拆楼（正向过程）可以直接一步步加噪声做，建楼（反向过程）需要使用模型来学习 苏剑林. (Jun. 13, 2022). 《生成扩散模型漫谈（一）：DDPM = 拆楼 + 建楼 》文章中截图 从右向左是正向过程，\(q(x_t|x_{t-1})\) 是加噪 ......
learned_inertial_model_odometry 复现
据集 BlackBrid 数据集，总大小4.9TB，但是可以按需获取 其下载程序 python sequenceDownloader.py FLIGHT ENVIRONMENT DATASETFOLDER 举例说明 FLIGHT clover/yawForward/maxSpeed5p0 ENVIR ......
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. ......
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 ......
10.基于模型的测试方法 Model-based Testing
Model-based Testing 介绍 Model-based Testing is an application of model-based design for designing and optionally also executing artifacts to perform so ......
Virtual Heightfield Mesh（虚拟高度场网格）
Unreal Engine中的Virtual Heightfield Mesh（虚拟高度场网格）是一种技术，用于高效地渲染大规模的地形。这项技术允许你创建广阔、详细的地形，同时保持良好的性能和较低的内存占用。它是利用现代图形硬件的能力来实现的，特别是对于那些要求大范围开放世界环境的游戏和模拟项目来说 ......
SPSS modeler用关联规则Apriori模型对笔记本电脑购买事务销量数据研究
全文链接：https://tecdat.cn/?p=34709 原文出处：拓端数据部落公众号 自2011年全球PC出货量达到历史最高的3.64亿台后，全球PC市场出货量已经连续四年下滑。市场调研公司Gartner最新数据显示，2015年Q3全球PC销量同比降低7.7%，至7370万台。IDC数据更加 ......
Language Models are Unsupervised Multitask Learners
郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！ OpenAI blog, 2019 ......
InstructGPT《InstructGPT: Training language models to follow instructions with human feedback》解读
背景 GPT-3 虽然在各大 NLP 任务以及文本生成的能力上令人惊艳，但是他仍然还是会生成一些带有偏见的，不真实的，有害的造成负面社会影响的信息，而且很多时候，他并不按人类喜欢的表达方式去说话。在这个背景下，OpenAI 提出了一个概念“Alignment”，意思是模型输出与人类真实意图对齐，符合 ......
【Mathematical Model】Python拟合多元方程（线性回归）
Python中可以使用多种库进行拟合方程，其中最常用的是NumPy和SciPy。NumPy是一个用于处理数组和矩阵的库，而SciPy则提供了大量的科学计算函数，包括拟合算法。之前已经分享过一元一/二次方程的拟合，有兴趣的可以查看：Python拟合一元方程。今天给大家分享下如何使用Python拟合多元... ......
我的大数据之路 - 基于HANA构建实时方案的历程
产品内部前期有一个共识，依据业务要求的时效性来选择技术平台，即： 实时类业务，时效性小于2小时，则使用HANA构建。 离线类业务，时效性大于2小时，则使用大数据平台构建。 经过五月、六月两月的努力，离线类的业务已基本完成开发和验证完毕，后面待在生产环境对数完毕后，即可启动切换。 因此实时类业务的方案 ......
GPT-3《Language Models are Few-Shot Learners》解读
GPT-3 和 GPT-2差别 1. 效果上，超出 GPT-2 非常多，能生成人类难以区分的新闻文章；2. 主推 few-shot，相比于 GPT-2 的 zero-shot，具有很强的创新性；3. 模型结构略微变化，采用 sparse attention 模块；4. 海量训练语料 45TB（清洗后 ......
django项目中存在多个app时models 表没有创建成功
场景 使用django 创建的项目，项目下有多个app，在第二个app中的models中创建表，执行生成表的命令没有生效。 解决 #1、执行命令需要指定app名称 python manage.py makemigrations --empty team # team 为app名称 #2、 再次正常运 ......
Cisco Secure Firewall Threat Defense Virtual 7.4.1 - 思科下一代防火墙
Cisco Secure Firewall Threat Defense Virtual 7.4.1 - 思科下一代防火墙 Firepower Threat Defense (FTD) Software 请访问原文链接：https://sysin.org/blog/cisco-firepower-7 ......
Cisco Secure Firewall Management Center Virtual 7.4.1 - 思科 Firepower 管理中心
Cisco Secure Firewall Management Center Virtual 7.4.1 - 思科 Firepower 管理中心 Firepower Management Center Software 请访问原文链接：https://sysin.org/blog/cisco-fm ......
GPT-2 《Language Models are Unsupervised Multitask Learners》解读
背景 GPT1采用了pre-train + fine-tuning训练方式，也就是说为了适应不同的训练任务，模型还是需要在特定任务的数据集上微调，仍然存在较多人工干预的成本。GPT-2 想彻底解决这个问题，通过 zero-shot，在迁移到其他任务上的时候不需要额外的标注数据，也不需要额外的模型训练 ......
【Mathematical Model】Python拟合一元一/二次方程（线性回归）
Python中可以使用多种库进行拟合方程，其中最常用的是NumPy和SciPy。NumPy是一个用于处理数组和矩阵的库，而SciPy则提供了大量的科学计算函数，包括拟合算法。 ......
无法获得数据库 'model' 上的排他锁。请稍后重试该操作
标题: Microsoft SQL Server Management Studio 数据库 "XXXX" 的 创建 失败。 (Microsoft.SqlServer.Smo) 有关帮助信息，请单击: https://go.microsoft.com/fwlink?ProdName=Microsof ......
【Mathematical Model】Ransac线性回归&Python代码
Ransac算法，也称为随机抽样一致性算法，是一种迭代方法，用于从一组包含噪声或异常值的数据中估计数学模型。Ransac算法特别适用于线性回归问题，因为它能够处理包含异常值的数据集，并能够估计出最佳的线性模型。 ......
A novel local-global dependency deep learning model for soil mapping
程哥的一区文章 “A novel local-global dependency deep learning model for soil mapping” (Li 和 Zhang, 2022, pp. -) (pdf) 研究问题：“工 程 “ discrete” 特征不能反映环境协变量 之间 的相 ......