PPQ量化框架

	Description 介绍	Link 链接
01	模型量化	onnx, caffe, pytorch
02	执行器	execut

在 Ansys Mechanical 中创建等效应力结果并使用 Python 导出到文件 David WangYang 硬件工程
介绍在AnsysMechanical模型中，通常需要对许多实体/曲面体或它们组进行后处理等效应力或总变形等。使用分组在TreeGrouping文件夹中的NamedSelections，可以在Mechanical中编写Python脚本来自动生成结果对象。此外，once可以获取新创建的结果对象，并再次使用Mechanical中的Python脚本将所有结果集的结果导出到.csv文件。在本文中，我们将探讨
常见的数学统计模型若木胡数学模型
以下是常见的数学统计模型分类及简要说明，适用于数据分析、预测和推断等场景：1.参数模型（ParametricModels）假设数据服从特定分布（如正态分布），通过估计参数来描述数据规律。1.1线性回归模型数学形式：(y=\beta_0+\beta_1x_1+\beta_2x_2+\cdots+\beta_px_p+\epsilon)应用：预测连续型目标变量（如房价预测）。特点：简单、可解释性强，假
Docker打包深度学习项目 FLY_LTL docker 深度学习容器
文章目录Docker打包深度学习项目1.Docker和NVIDIAContainerToolkit的安装1.Docker2.NVIDIAContainerToolkit3.添加国内镜像源2.使用Dockerfile打包并保存镜像1.Dockerfile2.通过Dockerfile生成镜像3.保存镜像和加载4.运行Docker并测试参考Docker打包深度学习项目本文来源于个人实践总结，供各位同学参
vscode连接远程服务器docker里的容器--使用remote ssh 欢仔要学习 python 学习 ubuntu
背景介绍：因为工作的原因，图像相关，模型训练，需要在服务器上面搞，同时，服务器上面的环境配置，全部使用的是docker创建容器的方式。但是呢，之前没有配置好服务器与本机的交互环境，每次更改代码，要上传，下载，很不方便，同时图片也没办法可视化。很不友好。于是就想要使用vscode来连接远程服务器docker；因为docker创建的那个容器相当于是一台ubuntu主机，配置好端口，然后我们从外面去连接
Java开发者必看！零成本集成DeepSeek-R1打造AI办公神器，源码级实战教程让你效率翻倍！ Leaton Lee java 人工智能开发语言
目录开篇互动一、为什么是DeepSeek-R1？它凭什么碾压传统AI工具？二、手把手部署DeepSeek-R1本地环境（附避坑指南）步骤1：Docker一键部署步骤2：下载模型步骤3：验证部署三、Java整合DeepSeek-R1：从理论到实战1.添加HTTP客户端依赖（以SpringBoot为例）2.封装AI工具类（核心代码解析）3.实战场景1：自动生成周报（附Prompt技巧）四、高阶玩法：A
金融领域股票价格预测：线性回归原理、实现与应用 ZhShy23 python 机器学习入门实战 #机器学习 #Python学习金融线性回归机器学习
金融领域股票价格预测：线性回归原理、实现与应用一、线性回归原理线性回归是一种用于建立自变量和因变量之间线性关系的统计模型。在股票价格预测中，我们可以将一些可能影响股票价格的因素（如成交量、市场指数等）作为自变量，股票价格作为因变量，通过线性回归模型来建立它们之间的关系。线性回归的基本方程为：[y=\beta_0+\beta_1x_1+\beta_2x_2+\cdots+\beta_nx_n+\ep
医图论文 CVPR‘24 | 适应医学图像中泛化异常检测的视觉-语言模型小白学视觉医学图像处理论文解读语言模型人工智能计算机视觉医学图像顶会医学图像处理 CVPR 论文解读
论文信息题目：AdaptingVisual-LanguageModelsforGeneralizableAnomalyDetectioninMedicalImages适应医学图像中泛化异常检测的视觉-语言模型作者：ChaoqinHuang，AofanJiang，JinghaoFeng，YaZhang，XinchaoWang，YanfengWang源码：https://github.com/Medi
MMScan数据集：首个最大的多模态3D场景数据集，包含层次化的语言标注数据集
2024-10-24，由上海人工智能实验室联合多所高校创建了MMScan，这是迄今为止最大的多模态3D场景数据集，包含了层次化的语言标注。数据集的建立，不仅推动了3D场景理解的研究进展，还为训练和评估多模态3D感知模型提供了宝贵的资源。一、研究背景：随着大型语言模型（LLMs）的兴起和与其他数据模态的融合，多模态3D感知因其与物理世界的连接而受到越来越多的关注，并取得了快速进展。然而，现有的数据集
【AI大模型】RAG如何让生成AI更智能？最新方法与优劣深度解析健忘的派大星人工智能语言模型 ai AI大模型 agi RAG 程序员
前言近年来，人工智能技术突飞猛进，尤其是生成式AI，简直像是开了挂一样，各种惊艳的表现让人直呼“未来已来”。根据IDC的研究，生成式AI的市场规模在2022年已经达到了107亿美元，而到2026年，这个数字预计会飙升至326亿美元！不过，尽管生成式AI很强大，但它也并非完美无缺——比如生成内容的质量、准确性和可靠性，依然有提升的空间。这时候，检索增强生成（RAG）技术登场了！RAG的核心思路很简单
windows下使用vscode+cline插件体验MCP，体验使用AI控制浏览器，踩坑记录（至少让你节省3个小时弯路版）（喂饭级别）几道之旅人工智能智能体及数字员工 windows vscode ide 人工智能
为什么网上天天说MCP，你这儿却一点动静都没有？1️⃣人家很早之前就用上了制定标准的Claudedesktop，这玩意儿在咱这儿用不了。对策：使用vscode+cline+deepseek（或其它同级别国产大模型deepseek-V3其实有时比R1效果还好）2️⃣人家也Claude，但人家能用Cursor，咱太穷了，用不了。对策：使用vscode+cline+deepseek（或其它同级别国产大模
深度革命：ResNet 如何用 “残差连接“ 颠覆深度学习安意诚Matrix 机器学习笔记深度学习人工智能
一文快速了解ResNet创新点在深度学习的历史长河中，2015年或许是最具突破性的一年。这一年，微软亚洲研究院的何恺明团队带着名为ResNet（残差网络）的模型横空出世，在ImageNet图像分类竞赛中以3.57%的错误率夺冠，将人类视觉的识别误差（约5.1%）远远甩在身后。更令人震撼的是，ResNet将神经网络的深度推至152层，彻底打破了"深层网络无法训练"的魔咒。这场革命的核心，正是一个简单
智能形状匹配技术全解析：从经典算法到深度学习与神经形态计算【超级详细版】 AI筑梦师计算机视觉算法深度学习人工智能机器学习计算机视觉 python
智能形状匹配技术全解析：从经典算法到深度学习与神经形态计算1.引言1.1研究背景在计算机视觉、模式识别、医学影像分析和自动驾驶等领域，形状匹配是核心任务之一。然而，现实世界的形状往往存在可变性（Variability），主要体现在以下几个方面：形变（Deformation）：物体可能由于柔性材料、外力作用或生物运动发生非刚性形变。尺度变化（ScaleVariation）：目标形状在不同场景下可能大
Deepseek的本地化部署软件工具包哈拉少12 人工智能
选择模型版本参数规模硬件要求（最低）适用场景1.5B/7B8GB内存，无专用GPU文本处理、简单问答14B16GB内存+12GB显存代码生成、逻辑推理32B/70B24GB显存+32GB内存企业级复杂任务执行命令：ollamarundeepseek-r1:14b（以14B为例）。配置环境变量新增用户变量：OLLAMA_HOST=0.0.0.0OLLAMA_ORIGINS=*重启Ollama服务使配
使用LangChain实现大规模语言模型自发现推理结构 VYSAHF langchain 语言模型人工智能 python
使用LangChain实现大规模语言模型自发现推理结构在现代自然语言处理(NLP)的研究中，大规模语言模型（LLMs）已经展示了强大的能力。然而，在应对复杂的推理问题时，传统的提示方法常常力不从心。这篇文章将带您了解SELF-DISCOVER，一种新兴的框架，如何通过LangChain来实现自动化、动态化的推理结构构建，以提高LLMs的性能。技术背景介绍大规模语言模型（如GPT-4和PaLM2）已
A Survey of Large Language Models大模型综述论文章节总结 WhyteHighmore 论文语言模型人工智能自然语言处理论文笔记
ASurveyofLLM人大译ASurveyofLargeLanguageModels这篇论文全面回顾了大型语言模型(LLM)的最新进展，重点关注其发展背景、关键发现和主流技术。文章主要围绕LLM的四个主要方面展开：1引言自从1950年图灵测试被提出以来，人类一直在探索机器掌握语言智能的方法。语言本质上是一种受语法规则支配的复杂、精细的人类表达系统，这使得开发能够理解和掌握语言的强大人工智能(AI
使用Pinecone实现自查询检索器的实现步骤 vaidfl python
##技术背景介绍Pinecone是一款功能强大的向量数据库，适用于处理复杂的检索需求。在本文中，我们将演示如何结合Pinecone向量存储使用SelfQueryRetriever实现自查询功能。为了更方便的了解原理，我们将以电影总结数据集为例进行展示。##核心原理解析自查询检索器(SelfQueryRetriever)的核心思想是通过提供文档的元数据和内容描述，结合语言模型生成查询条件来完成数据检
AI：对比ChatGPT这类聊天机器人，人形机器人对人类有哪些不一样的影响？ InnoLink_1024 AGI 人工智能机器学习 chatgpt 人工智能机器人
人形机器人与像ChatGPT这样的聊天机器人相比，虽然都属于人工智能技术的应用，但由于其具备的物理形态和与环境的互动能力，它们对人类的影响会有很大的不同。下面从多个角度进行对比，阐述它们各自对人类的不同影响：1.物理交互与虚拟交互人形机器人：具有物理形态，能够在物理世界中与人类进行直接交互。例如，搬运物品、进行日常家务、提供身体上的帮助（如扶持老人、帮助走路等），以及进行非语言的沟通（如手势、面部
基于PyTorch和ResNet18的花卉识别实战（附完整代码）意.远 pytorch 人工智能 python 深度学习
一、项目背景与效果花卉分类是计算机视觉的经典任务。本文使用PyTorch框架，基于ResNet18模型实现了102种花卉的分类任务。完整代码可直接复制运行，最终验证集准确率达8.2%，文中同步分析性能瓶颈与优化方案。二、环境配置与数据准备1.环境要求#主要依赖库importtorchfromtorchimportnn,optimfromtorchvisionimporttransforms,dat
Python 模拟鼠标轨迹算法 a485240 鼠标轨迹计算机外设
一.鼠标轨迹模拟简介传统的鼠标轨迹模拟依赖于简单的数学模型，如直线或曲线路径。然而，这种方法难以捕捉到人类操作的复杂性和多样性。AI大模型的出现，使得能够通过深度学习技术，学习并模拟更自然的鼠标移动行为。二.鼠标轨迹算法实现AI大模型通过学习大量的人类鼠标操作数据，能够识别和模拟出自然且具有个体差异的鼠标轨迹。以下是实现这一技术的关键步骤：数据收集：收集不同玩家在各种游戏环境中的鼠标操作数据，包括
A SURVEY ON POST-TRAINING OF LARGE LANGUAGE MODELS——大型语言模型的训练后优化综述——第9部分——应用王金-太想进步了语言模型人工智能自然语言处理
应用尽管预训练为大型语言模型（LLMs）赋予了强大的基础能力，但在部署于专业领域时，LLMs仍经常遇到持续的限制，包括上下文长度受限、容易产生幻觉（hallucination）、推理能力欠佳和固有的偏见。在现实世界的应用中，这些不足显得尤为重要，因为在这些场景中，精确性、可靠性和伦理一致性是至关重要的。这些问题引发了一些根本性的探讨：(1)如何系统地提高LLM的表现以满足特定领域的需求？(2)在实
计算机技术：哈佛架构 InnoLink_1024 操作系统嵌入式架构
1.哈佛架构简介哈佛架构（HarvardArchitecture）是一种计算机设计模型，与冯诺伊曼架构不同，其核心特征是将程序指令和数据分开存储和传输。这一架构最早起源于哈佛大学的MarkI计算机，因此得名。2.核心特点独立的存储器哈佛架构中，指令存储器和数据存储器是分开的。这意味着：指令和数据各自拥有独立的存储空间。它们通过不同的总线进行传输，不共享带宽。独立的总线哈佛架构采用两套总线系统：一条
计算机网络丸子猪的dady 计算机网络计算机网络发展史 OSI参考模型 TCP/IP通用协议计算机网络分类计算机网络节点计算机网络的定义组成及其功能
计算机网络计算机网络发展史有4个阶段在第3阶段：OSI开放式系统互联架构，确立了TCP/IP作为通用协议。OSI参考模型应用层表示层会话层传输层网络层数据链路层物理层TCP/IP通用协议组成：参考了OSI的七层模型，但简化为四层：应用层、传输层、网络层和链路层应用层：直接为应用进程提供服务，常见协议有HTTP、FTP、SMTP等。传输层：提供端到端的通信服务，主要协议有TCP和UDP。TCP是面向
【AI大模型前沿】浙大携手阿里推出HealthGPT：医学视觉语言大模型助力智能医疗新突破寻道AI小兵 AI大模型前沿技术追踪人工智能语言模型 AIGC
系列篇章No.文章1【AI大模型前沿】深度剖析瑞智病理大模型RuiPath：如何革新癌症病理诊断技术2【AI大模型前沿】清华大学CLAMP-3：多模态技术引领音乐检索新潮流3【AI大模型前沿】浙大携手阿里推出HealthGPT：医学视觉语言大模型助力智能医疗新突破目录系列篇章前言一、项目概述二、技术原理（一）异构低秩适应（H-LoRA）（二）分层视觉感知（HVP）（三）三阶段学习策略（TLS）三、
DeepSeek从入门到精通「清华团队」 YuKeeHgg DeepSeek 人工智能 ai
由清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心元宇宙文化实验室的余梦珑博士后及其团队撰写文档的核心内容围绕DeepSeek的技术特点、应用场景、使用方法以及如何通过提示语设计提升AI使用效率等方面展开，帮助用户从入门到精通DeepSeek的使用。「文末附下载方式」第一部分：DeepSeek基础概念1.1DeepSeek简介定义：专注通用人工智能（AGI）的中国科技公司，主攻大模型研发与应用。核心产品：开源
Spring 基础框架-- Ruoyi 权限管理架构详解 dazhong2012 开源项目 spring clould springboot spring 架构 java
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人工智能的未来：从基础到前沿的探索与展望小二爱编程· 人工智能 ai AI编程 AI写作 AI作画
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知识蒸馏：从软标签压缩到推理能力迁移的工程实践(基于教师-学生模型的高效压缩技术与DeepSeek合成数据创新) AI仙人掌人工智能 AI 人工智能深度学习语言模型机器学习
知识蒸馏通过迁移教师模型（复杂）的知识到学生模型（轻量），实现模型压缩与性能平衡。核心在于利用教师模型的软标签（概率分布）替代独热编码标签，学生模型不仅学习到教师模型输出数据的类别信息，还能够捕捉到类别之间的相似性和关系，从而提升其泛化能力核心概念知识蒸馏的核心目标是实现从教师模型到学生模型的知识迁移。在实际应用中，无论是大规模语言模型（LLMs）还是其他类型的神经网络模型，都会通过softmax
KV 缓存简介 dev.null AI 缓存
以下是关于KV缓存（Key-ValueCache）的简介，涵盖其定义、原理、作用及优化意义：1.什么是KV缓存？KV缓存是Transformer架构（如GPT、LLaMA等大模型）在自回归生成任务（如文本生成）中，用于加速推理过程的核心技术。其本质是：在生成序列时，缓存历史token的Key和Value矩阵，避免重复计算，从而显著减少计算量。2.为什么需要KV缓存？传统自注意力计算的问题在生成第t
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【论文精读】PatchTST-基于分块及通道独立机制的Transformer模型打酱油的葫芦娃时序预测算法时序预测 PatchTST Transformer 预训练微调表征学习
《ATIMESERIESISWORTH64WORDS:LONG-TERMFORECASTINGWITHTRANSFORMERS》的作者团队来自PrincetonUniversity和IBMResearch，发表在ICLR2023会议上。动机Transformer模型因其自注意力机制在处理序列数据方面的优势，在自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、语音等多个领域取得了巨大成功。这种机制使得模型
关于旗正规则引擎下载页面需要弹窗保存到本地目录的问题何必如此 jsp 超链接文件下载窗口
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【Spark九十八】Standalone Cluster Mode下的资源调度源代码分析 bit1129 cluster
在分析源代码之前，首先对Standalone Cluster Mode的资源调度有一个基本的认识：首先，运行一个Application需要Driver进程和一组Executor进程。在Standalone Cluster Mode下，Driver和Executor都是在Master的监护下给Worker发消息创建(Driver进程和Executor进程都需要分配内存和CPU，这就需要Maste
linux上独立安装部署spark daizj linux 安装 spark 1.4 部署
下面讲一下linux上安装spark，以 Standalone Mode 安装 1）首先安装JDK 下载JDK：jdk-7u79-linux-x64.tar.gz ，版本是1.7以上都行，解压 tar -zxvf jdk-7u79-linux-x64.tar.gz 然后配置 ~/.bashrc&nb
Java 字节码之解析一周凡杨 java 字节码 javap
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java各种小工具代码 g21121 java
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加快FineReport报表设计的几个心得体会老A不折腾 finereport
一、从远程服务器大批量取数进行表样设计时，最好按“列顺序”取一个“空的SQL语句”，这样可提高设计速度。否则每次设计时模板均要从远程读取数据，速度相当慢！！二、找一个富文本编辑软件（如NOTEPAD+）编辑SQL语句，这样会很好地检查语法。有时候带参数较多检查语法复杂时，结合FineReport中生成的日志，再找一个第三方数据库访问软件（如PL/SQL）进行数据检索，可以很快定位语法错误。
mysql linux启动与停止墙头上一根草
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Spring中事务管理浅谈 aijuans spring 事务管理
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php中隐形字符65279（utf-8的BOM头）问题今天遇到一个问题. php输出JSON 前端在解析时发生问题:parsererror. 调试: 1.仔细对比字符串发现字符串拼写正确.怀疑是非打印字符的问题. 2.逐一将字符串还原为unicode编码. 发现在字符串头的位置出现了一个 65279的非打印字符.
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JDK1.5 AtomicLong实例类 AtomicLong 可以用原子方式更新的 long 值。有关原子变量属性的描述，请参阅 java.util.concurrent.atomic 包规范。AtomicLong 可用在应用程序中（如以原子方式增加的序列号），并且不能用于替换 Long。但是，此类确实扩展了 Number，允许那些处理基于数字类的工具和实用工具进行统一访问。
自定义的RPC的Java实现 bijian1013 java rpc
网上看到纯java实现的RPC，很不错。 RPC的全名Remote Process Call，即远程过程调用。使用RPC，可以像使用本地的程序一样使用远程服务器上的程序。下面是一个简单的RPC 调用实例，从中可以看到RPC如何
【RPC框架Hessian一】Hessian RPC Hello World bit1129 Hello world
什么是Hessian The Hessian binary web service protocol makes web services usable without requiring a large framework, and without learning yet another alphabet soup of protocols. Because it is a binary p
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在Spark Shell上，通过创建HiveContext可以直接进行Hive操作 1. 操作Hive中已存在的表 [hadoop@hadoop bin]$ ./spark-shell Spark assembly has been built with Hive, including Datanucleus jars on classpath Welcom
F5　往header加入客户端的ip ronin47
when HTTP_RESPONSE {if {[HTTP::is_redirect]}{ HTTP::header replace Location [string map {:port/ /} [HTTP::header value Location]]HTTP::header replace Lo
java-61-在数组中，数字减去它右边(注意是右边)的数字得到一个数对之差. 求所有数对之差的最大值。例如在数组{2, 4, 1, 16, 7, 5, bylijinnan java
思路来自： http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/2541117420116135376632/ 写了个java版的 public class GreatestLeftRightDiff { /** * Q61.在数组中，数字减去它右边(注意是右边)的数字得到一个数对之差。 * 求所有数对之差的最大值。例如在数组
mongoDB 索引开窍的石头 mongoDB索引
在这一节中我们讲讲在mongo中如何创建索引得到当前查询的索引信息 db.user.find(_id:12).explain(); cursor: basicCoursor 指的是没有索引 &
[硬件和系统]迎峰度夏 comsci 系统
从这几天的气温来看，今年夏天的高温天气可能会维持在一个比较长的时间内所以，从现在开始准备渡过炎热的夏天。。。。每间房屋要有一个落地电风扇，一个空调(空调的功率和房间的面积有密切的关系) 坐的，躺的地方要有凉垫，床上要有凉席电脑的机箱
基于ThinkPHP开发的公司官网 cuiyadll 行业系统
后端基于ThinkPHP，前端基于jQuery和BootstrapCo.MZ 企业系统轻量级企业网站管理系统运行环境:PHP5.3+, MySQL5.0 系统预览系统下载：http://www.tecmz.com 预览地址：http://co.tecmz.com 各种设备自适应响应式的网站设计能够对用户产生友好度，并且对于
Transaction and redelivery in JMS (JMS的事务和失败消息重发机制) darrenzhu jms 事务承认 MQ acknowledge
JMS Message Delivery Reliability and Acknowledgement Patterns http://wso2.com/library/articles/2013/01/jms-message-delivery-reliability-acknowledgement-patterns/ Transaction and redelivery in
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路由随着资源和控制器类准备，您可以使用URL如 http://localhost/index.php?r=user/create访问资源，类似于你可以用正常的Web应用程序做法。在实践中，你通常要用美观的URL并采取有优势的HTTP动词。例如，请求POST /users意味着访问user/create动作。这可以很容易地通过配置urlManager应用程序组件来完成如下所示
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攻城狮送女友的CSS3生日蛋糕 ini html Web html5 css css3
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读源码学Servlet（1）GenericServlet 源码分析 jzinfo tomcat Web servlet 网络应用网络协议
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