- 大模型微调技术的详细解析及对比
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人工智能大数据
以下是四种主流大模型微调技术的详细解析及对比,结合技术原理、适用场景与性能表现进行说明:1.Full-tuning(全量微调)核心原理:加载预训练模型的所有参数,用特定任务数据(通常为指令-回答对)继续训练,更新全部权重。相当于对模型整体知识结构进行重构。操作流程:加载预训练模型;用任务数据集(如分类文本)和优化目标(如最小化误差)训练;所有参数参与梯度更新。优势:模型充分学习任务特征,效果通常最
- macOS 上安装 Kubernetes(k8s)
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macoskubernetes容器
在macOS上安装Kubernetes(k8s)主要有三种主流方案,以下根据安装复杂度、资源占用和适用场景分类说明,并附详细步骤:⚙️一、推荐方案:Minikube(单节点本地集群)适用场景:学习、开发测试、资源有限(需2-4GB内存)。安装步骤:安装依赖工具安装DockerDesktop(推荐)或VirtualBox:brewinstall--caskdocker或brewinstallvirt
- 深度学习图像分类数据集—百种病虫害分类
AI街潜水的八角
深度学习图像数据集深度学习分类人工智能
该数据集为图像分类数据集,适用于ResNet、VGG等卷积神经网络,SENet、CBAM等注意力机制相关算法,VisionTransformer等Transformer相关算法。数据集信息介绍:百种病虫害识别分类,训练集45095张,验证集7508张,测试集22619张具体类别为以下:insect_classes=["rice_leaf_roller","rice_leaf_caterpillar
- 草莓叶片病害识别与分类数据集
qq_38220914
分类数据挖掘人工智能
草莓作为一种重要的经济作物,在全球范围内广泛种植。然而,草莓生产过程中常常受到各种病害的困扰,其中叶片病害尤为严重。为了有效识别、检测和分类草莓叶片病害,构建一个高质量的数据集是至关重要的。本文介绍了一个针对草莓叶片病害识别检测与分类的数据集,该数据集涵盖了多种草莓叶片病害类型,包括白粉病、灰霉病、炭疽病、蛇眼病、叶斑病、黄萎病和根腐病。数据集构建过程中,采用了严格的图像采集、标注和预处理流程,确
- 植物病害识别:YOLO甘蔗叶片病害识别分类数据集
YOLO甘蔗叶片病害识别数据集,包含尾孢菌叶斑病,眼斑病,健康,红腐病,锈病,黄叶病6个常见病类别,3300多张图像,yolo标注完整,全部原始图像,应用数据增强。适用于CV项目,毕设,科研,实验等需要此数据集或其他任何数据集请私信
- 基于小样本学习的图像分类综述
cdyyyyyyy
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目录引言基本概念小样本学习方法分类1、数据增强2、迁移学习3、元学习小样本学习主流方法1、基于度量的小样本学习2、基于Pretraining+FineTuning的方法3、基于元学习的小样本学习总结引言因为课程设计要求,所以进行了关于小样本学习的调研。目前小样本学习还是一个比较热门的研究,很多关于小样本学习的论文也陆续发表。本文只是一个概述,具体方法研究还有待深入。基本概念小样本学习(FSL:Fe
- ARM指令集--简介
小蘑菇二号
arm指令集
目录1ARM指令集特点2ARM指令集分类3指令格式ARM指令集是专为ARM架构处理器设计的一系列机器指令集合。ARM(AdvancedRISCMachines)以其精简指令集计算机(RISC)设计理念为基础,提供了高效、低功耗的指令系统。ARM指令集历经多个版本迭代,目前最新的主流版本包括ARMv8-A(支持AArch64和AArch32两种执行状态)。1ARM指令集特点-**精简指令集**:指令
- 【软件测试】从软件测试到Bug评审:生命周期与管理技巧
卜及中
软件工程(测试)bug测试工具软件工程
文章目录一、软件测试的生命周期软件生命周期软件测试生命周期各阶段内容二、Bugbug的概念bug要素bug级别1.按严重程度(Severity)分类2.按优先级(Priority)分类示例冲突场景bug的生命周期三、测试时与开发人员意见不统一Bug是否描述清楚?站在用户角度重新思考问题Bug定级要有依据Bug评审一、软件测试的生命周期软件生命周期我们知道:软件生命周期(SoftwareDevelo
- 【C++】深入理解C++迭代器:概念、分类与自定义实现
文章目录前言1.迭代器的概念2.迭代器的作用3.迭代器的分类3.1按功能分类3.2按能否修改数据分类4.迭代器的本质迭代器的内部实现5.如何为自定义容器编写迭代器5.1定义迭代器5.2使用自定义迭代器前言1.迭代器的概念在C++中,迭代器(iterator)可以看作是一种指向容器元素的对象,它提供了类似指针的接口来访问容器中的元素。通过迭代器,程序员能够在不关心容器内部实现的情况下,安全地遍历容器
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kano模型kano模型是对用户需求进行分类以及优先级排列的有效工具。在这个模型中,将用户需求分成了五个:基本型需求、期望型需求、魅力型需求、无差异型需求、反向型需求下面主要涉及最常用的前三个需求:基本需求、期望需求、魅力需求基本型需求:为了满足用户最基本的功能需求,对应用户的心理就是“理所当然”,缺少会引起用户心理的极度不满,存在也不会引起用户过多的注意。期望型需求:为了让用户更愉悦的亮点功能需
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河流在火星上肆虐已久很久以前,在火星上,水在地表刻下深深的河床——但我们仍然不知道是什么样的天气滋养了它们。科学家们并不确定,因为他们对数十亿年前火星气候的了解仍然不完整。芝加哥大学(UniversityofChicago)的科学家们对这些河流进行了一项新的研究,对它们进行了分类,得出的结论是,火星上的大量河流径流在其历史上持续的时间比之前认为的要晚。研究显示,火星上的径流非常强烈——火星上的河流
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标注团队的三重灾难链1.质量波动的死亡螺旋某自动驾驶公司因漏标3%的障碍物边缘,导致感知模型误判引发事故(IEEE2024案例)。质检员发现标注员A的错误率超行业标准5倍,但传统抽检仅覆盖8%数据量(ScaleAI白皮书)。2.任务调度的纳什困境某医疗影像标注项目,肝脏分割任务积压2周,而简单分类任务空闲率达37%(Labelbox调度报告)。标注员平均28%时间浪费在任务切换(Appen生产力研
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ChatGPT是一种预训练语言模型,通常用于生成自然语言文本。但是,在将其应用于分类任务时,它也可以表现出色。本文将介绍如何使用ChatGPT实现文本分类,并提供实践步骤和示例代码。1.数据准备在进行文本分类之前,您需要选择一个合适的数据集并对其进行清理和预处理。确保您的数据集包含带有标签的文本数据。例如,您可能拥有一些产品评论,并且需要将它们分类为积极或消极。以下是一个示例代码,演示如何加载数据
- OpenHarmony(鸿蒙南向开发)——轻量系统内核(LiteOS-M)【扩展组件】
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C++支持基本概念C++作为目前使用最广泛的编程语言之一,支持类、封装、重载等特性,是在C语言基础上开发的一种面向对象的编程语言。运行机制C++代码的识别主要由编译器支持,系统主要对全局对象进行构造函数调用,进行初始化操作。开发指导接口说明表1C++支持接口功能分类接口名描述使用C++特性的前置条件LOS_CppSystemInitC++构造函数初始化开发流程使用C++特性之前,需要调用函数LOS
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- pytorch图像分类全流程(二)
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datawhalepytorchpytorch分类python
本次使用的是ImageNet1000类别信息,resnet18预训练模型。记录一些一坑和知识点。在传入图片或视频之前我们都会对其进行预处理,归纳下来为四个字母RCTN:缩放、裁剪、转Tensor、归一化,可以使用transforms.Compose()函数打包对应四个函数进行预处理,当然这里有个小坑,transforms.Compose()只接受pillow格式的图像,不能拿opencv传入图片。
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一、加载数据1.使用torchvision.datasets的方法加载经典数据集在此网址查看支持哪些经典数据集:Datasets—Torchvision0.18documentation(pytorch.org)data_train=torchvision.datasets.CIFAR10(root="CIFAR10",train=True,transform=ToTensor(),target_
- tensorflow sigmoid_cross_entropy_with_logits 函数解释及公式推导
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- Pytorch图像二分类代码 AlexNet
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基于逻辑回归的图像二分类算法实现(Pytorch版)数据集模型代码数据集链接:FastFoodClassificationDataset我们只使用Burger和Pizza这两类。模型代码importtorchimporttorch.nnasnnfromtorchvision.models.utilsimportload_state_dict_from_urlmodel_urls={'resnet5
- 生成式 AI:从 “理解” 到 “创造” 的突破
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1.生成式AI的定义:让AI从“识别”走向“创造”1.1什么是生成式AI生成式AI是一类能自主生成新内容(文本、图像、音频、视频等)的人工智能技术。与传统“判别式AI”(如人脸识别、垃圾邮件过滤,专注于分类和判断)不同,生成式AI的核心是“创造”——它能基于学习的规律,生成与训练数据相似但全新的内容。例如,判别式AI能判断“这是一幅梵高的画”,而生成式AI能模仿梵高的风格创作一幅全新的油画;判别式
- uView UI 组件大全
uViewUI是一个基于uni-app的高质量UI组件库,提供丰富的跨平台组件(支持H5、小程序、App等)。以下是其核心组件的分类大全及功能说明,结合最新版本(1.2.10)整理:一、基础组件按钮(Button)支持主题色、镂空、禁用等样式,可设置openType(如微信小程序授权)和回调事件。图标(Icon)内置多种图标,支持自定义颜色、大小、背景色和渐变色。布局(Layout)提供栅格系统(
- SAP GR(Group Reporting)配置篇(二)
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1.2主数据1.2.7定义细分类别菜单路径组报表的SAPS4HANA>主数据>定义细分类别事务代码
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GroupReportingSAPGroupReportingSAPGR
目录管理细分类别和子项目细分类别和子项目交易类型功能范围总结附加主数据和自定义字段附加主数据总结自定义字段(codingblock)管理细分类别和子项目细分类别和子项目细分类别:将FS项目执行合并任务所需的子分配进行分类对于每个FS项目,细分类别确定哪些子分配必须记录在ACDOCU表中。如果源记录不包含合并交易类型,则会根据细分类别允许派生该类型。将交易数据过账到ACDOCU时的细分类别(BDC)
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支持向量机SVM一、支持向量机算法支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)是一种用于分类和回归分析的机器学习算法。分类场景举例(更容易理解)假设现在有一个二维平面上散落着一些点,这些点分为两类,一类是红色的圆形点,另一类是蓝色的方形点。我们的任务就是找到一条直线,能够把这两类点尽可能准确地分开。支持向量机算法做的事情就和这个类似。算法核心思想它不是随便找一条能分开两类数据的直
- Enum用法
不懂事的小屁孩
enum
以前的时候知道enum,但是真心不怎么用,在实际开发中,经常会用到以下代码:
protected final static String XJ = "XJ";
protected final static String YHK = "YHK";
protected final static String PQ = "PQ";
- 【Spark九十七】RDD API之aggregateByKey
bit1129
spark
1. aggregateByKey的运行机制
/**
* Aggregate the values of each key, using given combine functions and a neutral "zero value".
* This function can return a different result type
- hive创建表是报错: Specified key was too long; max key length is 767 bytes
daizj
hive
今天在hive客户端创建表时报错,具体操作如下
hive> create table test2(id string);
FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask. MetaException(message:javax.jdo.JDODataSto
- Map 与 JavaBean之间的转换
周凡杨
java自省转换反射
最近项目里需要一个工具类,它的功能是传入一个Map后可以返回一个JavaBean对象。很喜欢写这样的Java服务,首先我想到的是要通过Java 的反射去实现匿名类的方法调用,这样才可以把Map里的值set 到JavaBean里。其实这里用Java的自省会更方便,下面两个方法就是一个通过反射,一个通过自省来实现本功能。
1:JavaBean类
1 &nb
- java连接ftp下载
g21121
java
有的时候需要用到java连接ftp服务器下载,上传一些操作,下面写了一个小例子。
/** ftp服务器地址 */
private String ftpHost;
/** ftp服务器用户名 */
private String ftpName;
/** ftp服务器密码 */
private String ftpPass;
/** ftp根目录 */
private String f
- web报表工具FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法(二)
老A不折腾
finereportweb报表java报表总结
抛砖引玉,希望大家能把自己整理的问题及解决方法晾出来,Mark一下,利人利己。
出现问题先搜一下文档上有没有,再看看度娘有没有,再看看论坛有没有。有报错要看日志。下面简单罗列下常见的问题,大多文档上都有提到的。
1、没有返回数据集:
在存储过程中的操作语句之前加上set nocount on 或者在数据集exec调用存储过程的前面加上这句。当S
- linux 系统cpu 内存等信息查看
墙头上一根草
cpu内存liunx
1 查看CPU
1.1 查看CPU个数
# cat /proc/cpuinfo | grep "physical id" | uniq | wc -l
2
**uniq命令:删除重复行;wc –l命令:统计行数**
1.2 查看CPU核数
# cat /proc/cpuinfo | grep "cpu cores" | u
- Spring中的AOP
aijuans
springAOP
Spring中的AOP
Written by Tony Jiang @ 2012-1-18 (转)何为AOP
AOP,面向切面编程。
在不改动代码的前提下,灵活的在现有代码的执行顺序前后,添加进新规机能。
来一个简单的Sample:
目标类:
[java]
view plain
copy
print
?
package&nb
- placeholder(HTML 5) IE 兼容插件
alxw4616
JavaScriptjquery jQuery插件
placeholder 这个属性被越来越频繁的使用.
但为做HTML 5 特性IE没能实现这东西.
以下的jQuery插件就是用来在IE上实现该属性的.
/**
* [placeholder(HTML 5) IE 实现.IE9以下通过测试.]
* v 1.0 by oTwo 2014年7月31日 11:45:29
*/
$.fn.placeholder = function
- Object类,值域,泛型等总结(适合有基础的人看)
百合不是茶
泛型的继承和通配符变量的值域Object类转换
java的作用域在编程的时候经常会遇到,而我经常会搞不清楚这个
问题,所以在家的这几天回忆一下过去不知道的每个小知识点
变量的值域;
package 基础;
/**
* 作用域的范围
*
* @author Administrator
*
*/
public class zuoyongyu {
public static vo
- JDK1.5 Condition接口
bijian1013
javathreadConditionjava多线程
Condition 将 Object 监视器方法(wait、notify和 notifyAll)分解成截然不同的对象,以便通过将这些对象与任意 Lock 实现组合使用,为每个对象提供多个等待 set (wait-set)。其中,Lock 替代了 synchronized 方法和语句的使用,Condition 替代了 Object 监视器方法的使用。
条件(也称为条件队列或条件变量)为线程提供了一
- 开源中国OSC源创会记录
bijian1013
hadoopsparkMemSQL
一.Strata+Hadoop World(SHW)大会
是全世界最大的大数据大会之一。SHW大会为各种技术提供了深度交流的机会,还会看到最领先的大数据技术、最广泛的应用场景、最有趣的用例教学以及最全面的大数据行业和趋势探讨。
二.Hadoop
&nbs
- 【Java范型七】范型消除
bit1129
java
范型是Java1.5引入的语言特性,它是编译时的一个语法现象,也就是说,对于一个类,不管是范型类还是非范型类,编译得到的字节码是一样的,差别仅在于通过范型这种语法来进行编译时的类型检查,在运行时是没有范型或者类型参数这个说法的。
范型跟反射刚好相反,反射是一种运行时行为,所以编译时不能访问的变量或者方法(比如private),在运行时通过反射是可以访问的,也就是说,可见性也是一种编译时的行为,在
- 【Spark九十四】spark-sql工具的使用
bit1129
spark
spark-sql是Spark bin目录下的一个可执行脚本,它的目的是通过这个脚本执行Hive的命令,即原来通过
hive>输入的指令可以通过spark-sql>输入的指令来完成。
spark-sql可以使用内置的Hive metadata-store,也可以使用已经独立安装的Hive的metadata store
关于Hive build into Spark
- js做的各种倒计时
ronin47
js 倒计时
第一种:精确到秒的javascript倒计时代码
HTML代码:
<form name="form1">
<div align="center" align="middle"
- java-37.有n 个长为m+1 的字符串,如果某个字符串的最后m 个字符与某个字符串的前m 个字符匹配,则两个字符串可以联接
bylijinnan
java
public class MaxCatenate {
/*
* Q.37 有n 个长为m+1 的字符串,如果某个字符串的最后m 个字符与某个字符串的前m 个字符匹配,则两个字符串可以联接,
* 问这n 个字符串最多可以连成一个多长的字符串,如果出现循环,则返回错误。
*/
public static void main(String[] args){
- mongoDB安装
开窍的石头
mongodb安装 基本操作
mongoDB的安装
1:mongoDB下载 https://www.mongodb.org/downloads
2:下载mongoDB下载后解压
 
- [开源项目]引擎的关键意义
comsci
开源项目
一个系统,最核心的东西就是引擎。。。。。
而要设计和制造出引擎,最关键的是要坚持。。。。。。
现在最先进的引擎技术,也是从莱特兄弟那里出现的,但是中间一直没有断过研发的
 
- 软件度量的一些方法
cuiyadll
方法
软件度量的一些方法http://cuiyingfeng.blog.51cto.com/43841/6775/在前面我们已介绍了组成软件度量的几个方面。在这里我们将先给出关于这几个方面的一个纲要介绍。在后面我们还会作进一步具体的阐述。当我们不从高层次的概念级来看软件度量及其目标的时候,我们很容易把这些活动看成是不同而且毫不相干的。我们现在希望表明他们是怎样恰如其分地嵌入我们的框架的。也就是我们度量的
- XSD中的targetNameSpace解释
darrenzhu
xmlnamespacexsdtargetnamespace
参考链接:
http://blog.csdn.net/colin1014/article/details/357694
xsd文件中定义了一个targetNameSpace后,其内部定义的元素,属性,类型等都属于该targetNameSpace,其自身或外部xsd文件使用这些元素,属性等都必须从定义的targetNameSpace中找:
例如:以下xsd文件,就出现了该错误,即便是在一
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raid
RAID 1又称为Mirror或Mirroring,它的宗旨是最大限度的保证用户数据的可用性和可修复性。 RAID 1的操作方式是把用户写入硬盘的数据百分之百地自动复制到另外一个硬盘上。由于对存储的数据进行百分之百的备份,在所有RAID级别中,RAID 1提供最高的数据安全保障。同样,由于数据的百分之百备份,备份数据占了总存储空间的一半,因而,Mirror的磁盘空间利用率低,存储成本高。
Mir
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PHPyii2
快速入门
Yii 提供了一整套用来简化实现 RESTful 风格的 Web Service 服务的 API。 特别是,Yii 支持以下关于 RESTful 风格的 API:
支持 Active Record 类的通用API的快速原型
涉及的响应格式(在默认情况下支持 JSON 和 XML)
支持可选输出字段的定制对象序列化
适当的格式的数据采集和验证错误
- MongoDB查询(3)——内嵌文档查询(七)
eksliang
MongoDB查询内嵌文档MongoDB查询内嵌数组
MongoDB查询内嵌文档
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2177301 一、概述
有两种方法可以查询内嵌文档:查询整个文档;针对键值对进行查询。这两种方式是不同的,下面我通过例子进行分别说明。
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例如:有如下文档
db.emp.insert({
&qu
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gundumw100
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let value: ((barButton: UIButton?) -> Void)?
init(value: (barButton: UIButton?) -> Void) {
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- Aegis 默认的 Xfire 绑定方式,将 XML 映射为 POJO
MagicMa_007
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Aegis 是一个默认的 Xfire 绑定方式,它将 XML 映射为 POJO, 支持代码先行的开发.你开发服 务类与 POJO,它为你生成 XML schema/wsdl
XML 和 注解映射概览
默认情况下,你的 POJO 类被是基于他们的名字与命名空间被序列化。如果
- js get max value in (json) Array
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境max纵观千象
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// Max value in Jaon Array
var arr = [{"x":"8/11/2009","y":0.026572007},{"x"
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POJOjsonAjaxxmlXMLhttpREquest
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xmlhttp:new ActiveXObject("Microsoft.XMLHTTP
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jquery
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$(document).ready(function(){
jquery代码;
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<script type="text/javascript" src="c:/scripts/jquery-1.4.2.min.js&quo