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1.决策树集合的概述决策树集合是一种基于多个决策树模型集成的机器学习方法,通过组合多个弱学习器(决策树)形成一个强学习器,显著提升预测性能和泛化能力。核心思想集成学习的核心是通过结合多个模型的优点,降低单个模型的偏差与方差,提高整体的准确性和鲁棒性。决策树集合利用多棵树的组合,减少了单棵树可能出现的过拟合或对噪声的敏感性。主要优势性能提升:在分类和回归任务中通常表现优于单独的决策树。稳定性更强:对
- 学习AI大模型的小白入门建议和具体的学习方法推荐
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深度思考我是一名在汽车行业工作的嵌入式系统工程师,现在我想进入人工智能领域,特别是大型语言模型。说到人工智能,我是一个完全的新手,所以我需要弄清楚从哪里开始。让我们把它分解一下。首先,我知道嵌入式系统涉及许多低级编程、微控制器、实时操作系统等。人工智能,特别是像GPT这样的大型模型,似乎处于另一端,处理高级计算、海量数据集和复杂算法。这里肯定有一个学习曲线。我可能应该从了解机器学习的基础知识开始。
- 数据增强方法及其工具
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数据增强(DataAugmentation)是指在训练深度学习模型时,通过对现有数据进行一系列变换,从而生成新的样本。数据增强有助于增加数据的多样性,减少过拟合,提升模型的泛化能力,尤其是在数据量有限的情况下。数据增强可以应用于图像、文本、音频等多种类型的数据。以下是一些常见的、简单易行的图像数据增强方法及其具体实现步骤,这些方法也可以广泛应用于目标检测、图像分类、图像分割等任务。一、图像数据增强
- 大模型训练显卡选择
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大模型训练显卡对比大模型训练时A100是首选,A40用于推理,目前还推出了H100为下一代替换A100的产品。大模型的训练用4090可以吗?大模型的训练用4090是不行的,但推理(inference/serving)用4090不仅可行,在性价比上还能比H100稍高。事实上,H100/A100和4090最大的区别就在通信和内存上,算力差距不大。H100A1004090TensorFP16算力989T
- 使用Simulink来模拟EPR对的生成、传输、测量以及纠缠态验证过程,并研究其在量子计算中的应用
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目录基于Simulink的EPR对纠缠态验证算法实现背景介绍系统架构仿真实现步骤1.创建新的Simulink模型2.添加EPR对生成模块生成纠缠态在Simulink中实现EPR对生成模块3.添加量子信道模块模拟量子信道传输在Simulink中实现量子信道模块4.添加量子态测量模块测量纠缠态在Simulink中实现量子态测量模块5.添加纠缠态验证模块验证纠缠性在Simulink中实现纠缠态验证模块结
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人脸表情检测该项目已训练好网络模型,配置好环境即可运行使用,效果见图像,实现图像识别、摄像头识别、摄像头识别/识别分类项目-说明文档-UI界面-cnn网络项目基本介绍:【网络】深度学习CNN网络mini-xception网络【环境】python>=3.5tensorflow2opencvpyqt5【文件】训练预测全部源代码、训练好的模型、fer2013数据集、程序算法讲解文档【类别】对7种表情检测
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- 单层感知机----或门实现
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文章目录一、前言---感知机二、实现过程1.引入库2.或门真值表-训练集数据3.建立model,初始化定义权重、偏置、学习率4.前向传播定义5.训练过程(更新权重和偏置)6.训练模型一、前言—感知机感知机(Perceptron)模型是由美国心理学家弗兰克罗森布拉特于1957年提出的一种具有单层计算单元的神经网络。这个模型旨在建立一个线性超平面来解决线性可分问题,就如我们现在的或门分类。二、实现过程
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- 第二课堂笔记——大语言模型
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Abstract主要是在介绍通义千问2.5(Qwen2.5)这一大型语言模型系列,涵盖了它在不同训练阶段的改进、多样化配置、可获取途径以及在各项性能评测中的出色表现等多个方面,旨在展示其先进性与实用性。训练阶段改进预训练阶段说明了Qwen2.5在预训练时对数据集进行了大规模的扩充,将高质量预训练数据集的词元数量从之前的7万亿提升到了18万亿。词元可以理解为语言模型学习时的基本语言单位(比如单词、汉
- 第八讲 SPU密态引擎
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第八讲SPU密态引擎为什么做SPU?模型对用户加密提示词对公司加密同时保护模型和提示词为什么要隐私计算?数据是敏感的数据是重要的技术路线:多方安全计算同态加密差分隐私可信硬件挑战:易用性差,性能差需要:原生AI框架支持,编译器运行时协同优化SPU简介前端:支持主流AI前端,降低学习成本,复用AI前端能力编译器:隐私保护领域IR,复用AI编译器部分优化,加密计算的优化运行时:指令并行,数据并行,多种
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@[toc]AMP(AutomaticMixedPrecision,自动混合精度)AMP在深度学习中,AMP(AutomaticMixedPrecision,自动混合精度)是一种通过混合使用单精度(FP32)和半精度(FP16)来加速训练并减少显存占用的技术。它能够在不显著损失模型精度的情况下,大幅提升训练速度和效率。1.什么是混合精度训练?混合精度训练是指在训练过程中同时使用两种不同的浮点数精度
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离线免费最新超长AI视频模型!一句话即可生成120秒视频,免费开源!只需要一张照片和音频,即可生成会说话唱歌的AI视频!能自行完成整个软件项目的AI工具,以及Llama3在线体验和本地安装部署。StreamingT2V(StreamingText-to-Video)模型是一种将文本描述转换为视频内容的人工智能技术。这种模型能够根据文本输入生成视频,通常用于自动视频生成、虚拟现实、增强现实、游戏开发
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- 深度学习-45-大型语言模型LLM之本地化部署运行自己的大模型
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文章目录1深度学习1.1神经网络和深度学习1.2神经网络的工作原理1.3神经网络的专业术语2LLM概述2.1大模型的"大"是指什么?2.2训练大模型有多烧钱?2.3如何入门大模型?2.4LLM的结构2.4.1Transformer2.4.2Prompts2.4.3FineTuning3本地跑大模型3.1Ollama运行开源LLM3.1.1启动并运行3.1.2使用api访问3.1.3设置外网访问3.
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大家好,这里是好评笔记,公主号:Goodnote,专栏文章私信限时Free。本文详细介绍早期生成式AI的代表性模型:生成对抗网络GAN。文章目录一、基本结构生成器判别器二、损失函数判别器生成器交替优化目标函数三、GAN的训练过程训练流程概述训练流程步骤1.初始化参数和超参数2.定义损失函数3.训练过程的迭代判别器训练步骤生成器训练步骤4.交替优化5.收敛判别GAN训练过程的挑战四、GAN的常见变体
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本文是LLM系列文章,针对《KnowledgeBoundaryofLargeLanguageModels:ASurvey》的翻译。大型语言模型的知识边界:综述摘要1引言2知识边界的定义3不良行为4知识边界的识别5缓解6挑战与前景7结论局限性摘要尽管大型语言模型(LLM)在其参数中存储了大量的知识,但它们在记忆和利用某些知识方面仍然存在局限性,导致了不良的行为,如产生不真实和不准确的反应。这突显了理
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2025年已至,被誉为人形机器人商业化落地“元年”的2024年,实际商业化进展有所滞后;目前来看,头部人形机器人公司将2025年实现初步商业化,但仅仅指头部。2025年开年,国内具身智能赛道(人形机器人本体和具身智能大模型)迎来三笔融资,赛道仍旧火热,分别为:1月7日,人形机器人本体公司【傅利叶智能】完成近8亿元E轮融资;1月7日,具身智能机器人公司【智平方】完成数亿元Pre-A轮战略融资;1月9
- Python 潮流周刊#81:在个人电脑上运行 GPT-4 级别的大模型(摘要)
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本周刊由Python猫出品,精心筛选国内外的250+信息源,为你挑选最值得分享的文章、教程、开源项目、软件工具、播客和视频、热门话题等内容。愿景:帮助所有读者精进Python技术,并增长职业和副业的收入。分享了12篇文章,12个开源项目,2则音视频,全文2200字。以下是本期摘要:文章&教程①在个人电脑上运行GPT-4级别的大模型②PEP-768:CPython的安全外部调试接口③深入探究Cele
- 从零开始:在服务器上部署大模型并集成到 vscode +Cline使用
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- Jetson显卡上运行Qwen2-1.5b模型时报错“RuntimeError triu_tril_cuda_template not implemented for ‘BFloat16‘”
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Jetson显卡上运行Qwen2-1.5b模型时报错“RuntimeErrortriu_tril_cuda_templatenotimplementedfor‘BFloat16’”问题描述:CUDA_DEVICE="cuda:0"model_name_or_path='/qwen2-1.5b-instruct'Tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained(mode
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通过阅读这篇文章,你将了解SpringAI,它是一个借鉴了langchain的设计理念,并结合Java的优势,为开发者提供易于替换实现的统一接口。此外,文章还基于SpringAI的模型调用和Prompt模板,构建一个可操作的示例,让你可以快速的了解具体怎么在springboot的环境下使用springai来构建人工智能AI的应用SpringAI:简化Java大模型集成的统一框架在Java调用大模型
- 3.ChatClient&Chat Model简化与AI模型的交互
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1.ChatModel对话模型是一种利用人工智能技术,能够生成类似人类对话响应的工具。通过向预训练语言模型(如GPT等)发送提示词或部分对话内容,模型依据自身训练数据及对自然语言模式的理解,生成对话的延续或完整回复,并返回给应用程序。应用程序可以将其呈现给用户或用于进一步处理。SpringAIChatModelAPI设计目标为简单且可移植的接口,用于与各种人工智能模型进行交互,使开发人员能够在不同
- 插入表主键冲突做更新
a-john
有以下场景:
用户下了一个订单,订单内的内容较多,且来自多表,首次下单的时候,内容可能会不全(部分内容不是必须,出现有些表根本就没有没有该订单的值)。在以后更改订单时,有些内容会更改,有些内容会新增。
问题:
如果在sql语句中执行update操作,在没有数据的表中会出错。如果在逻辑代码中先做查询,查询结果有做更新,没有做插入,这样会将代码复杂化。
解决:
mysql中提供了一个sql语
- Android xml资源文件中@、@android:type、@*、?、@+含义和区别
Cb123456
@+@?@*
一.@代表引用资源
1.引用自定义资源。格式:@[package:]type/name
android:text="@string/hello"
2.引用系统资源。格式:@android:type/name
android:textColor="@android:color/opaque_red"
- 数据结构的基本介绍
天子之骄
数据结构散列表树、图线性结构价格标签
数据结构的基本介绍
数据结构就是数据的组织形式,用一种提前设计好的框架去存取数据,以便更方便,高效的对数据进行增删查改。正确选择合适的数据结构,对软件程序的高效执行的影响作用不亚于算法的设计。此外,在计算机系统中数据结构的作用也是非同小可。例如常常在编程语言中听到的栈,堆等,就是经典的数据结构。
经典的数据结构大致如下:
一:线性数据结构
(1):列表
a
- 通过二维码开放平台的API快速生成二维码
一炮送你回车库
api
现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能,联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊,写了个前台快速生成二维码的方法。
html代码如下:(二维码将生成在这div下)
? 1
&nbs
- ImageIO读取一张图片改变大小
3213213333332132
javaIOimageBufferedImage
package com.demo;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imageio.ImageIO;
/**
* @Description 读取一张图片改变大小
* @author FuJianyon
- myeclipse集成svn(一针见血)
7454103
eclipseSVNMyEclipse
&n
- 装箱与拆箱----autoboxing和unboxing
darkranger
J2SE
4.2 自动装箱和拆箱
基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便,但提供方便的同时表示隐藏了细节,建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。
4.2.1 autoboxing和unboxing
在Java中,所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
- ajax传统的方式制作ajax
aijuans
Ajax
//这是前台的代码
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
- 只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的?
avords
javaeclipsejdktomcat
eclipse只需要jre就可以运行开发java程序了,也能自动 编译java源代码,但是jre不是java的运行环境么,难道jre中也带有编译工具? 还是eclipse自己实现的?谁能给解释一下呢问题补充:假设系统中没有安装jdk or jre,只在eclipse的目录中有一个jre,那么eclipse会采用该jre,问题是eclipse照样可以编译java源文件,为什么呢?
&nb
- 前端模块化
bee1314
模块化
背景: 前端JavaScript模块化,其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来,还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。 JavaScript一直缺乏有效的包管理机制,造成了大量的全局变量,大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java(import),Python (import),Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代,我们是怎么避免所
- 处理百万级以上的数据处理
bijian1013
oraclesql数据库大数据查询
一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 o
- mac 卸载 java 1.7 或更高版本
征客丶
javaOS
卸载 java 1.7 或更高
sudo rm -rf /Library/Internet\ Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin
成功执行此命令后,还可以执行 java 与 javac 命令
sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/JavaControlPanel.prefPane
成功执行此命令后,还可以执行 java
- 【Spark六十一】Spark Streaming结合Flume、Kafka进行日志分析
bit1129
Stream
第一步,Flume和Kakfa对接,Flume抓取日志,写到Kafka中
第二部,Spark Streaming读取Kafka中的数据,进行实时分析
本文首先使用Kakfa自带的消息处理(脚本)来获取消息,走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置
1. 下载Flume和Kafka集成的插件,下载地址:https://github.com/beyondj2ee/f
- Erlang vs TNSDL
bookjovi
erlang
TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言,是在SDL语言的基础上加以修改而成,TNSDL需翻译成C语言得以编译执行,TNSDL语言中实现了异步并行的特点,当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持,异步并行类似于Erlang的process(轻量级进程),TNSDL中则称之为hand,Erlang是基于vm(beam)开发,
- 非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个
ljy325
企业应用
非常希望有一个预防疲劳的java软件,我看新闻和网站,国防科技大学的科学家累死了,太疲劳,老是加班,不休息,经常吃药,吃药根本就没用,根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾,老想赶快学习到东西跳槽离开,搞得超负荷,不明理。深圳做软件开发经常累死人,总有不明理的人,有个软件提醒限制很好,可以挽救很多人的生命。
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- 读《研磨设计模式》-代码笔记-原型模式
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java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/**
* Effective Java 建议使用copy constructor or copy factory来代替clone()方法:
* 1.public Product copy(Product p){}
* 2.publi
- 配置管理---svn工具之权限配置
chenyu19891124
SVN
今天花了大半天的功夫,终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。
安装完svn后就是在svn中建立版本库,比如我本地的是版本库路径是C:\Repositories\pepos。pepos是我的版本库。在pepos的目录结构
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在conf里面的auth里赋予的权限配置为
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FETCH INTO以及RETURNING INTO子句中使用BULK COLLECT。本文将逐一描述BULK COLLECT在这几种情形下的用法。
有关FORALL语句的用法请参考:批量SQL之 F
- Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法
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1、先安装rsync:yum install rsync
2、建立一个空的文件夹:mkdir /tmp/test
3、用rsync删除目标目录:rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/这样我们要删除的log目录就会被清空了,删除的速度会非常快。rsync实际上用的是替换原理,处理数十万个文件也是秒删。
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vagrant
平台: Mac
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系统: Centos6.5
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实现思路
制作一个基于sentos6.5, 已经安装好reids的box, 添加一个脚本配置从机, 然后作为后面主机从机的基础box
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- Memcached(二)、Centos安装Memcached服务器
frank1234
centosmemcached
一、安装gcc
rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到,所以我使用的是make的方式安装,由于make依赖于gcc,所以要先安装gcc
开始安装,命令如下,[color=red][b]顺序一定不能出错[/b][/color]:
建议可以先切换到root用户,不然可能会遇到权限问题:su root 输入密码......
rpm -ivh kernel-head
- Remove Duplicates from Sorted List
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remove
Given a sorted linked list, delete all duplicates such that each element appear only once.
For example,Given 1->1->2, return 1->2.Given 1->1->2->3->3, return&
- Spring4新特性——JSR310日期时间API的支持
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Spring4新特性——核心容器的其他改进
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Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
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Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
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java单例
在JDK1.5之前的单例实现方式有两种(懒汉式和饿汉式并无设计上的区别故看做一种),两者同是私有构
造器,导出静态成员变量,以便调用者访问。
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public class Singleton {
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- 使用switch条件语句需要注意的几点
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1. 当满足条件的case中没有break,程序将依次执行其后的每种条件(包括default)直到遇到break跳出
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printf("defa
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Spring-test模块中的应用上下文和web及spring boot的有很大差异。主要试下来差异有:
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本文描述了一种在ITEYE博客频道上面出现的新型的商业广告形式及其应对方法,对于其他的用户生成内容站点类型也具有同样的适用性。
最近在ITEYE博客频道上面出现了一种新型的商业广告形式,方法如下:
1、注册多个账号(一般10个以上)。
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