- AGI的学习与适应能力
AGI大模型与大数据研究院
计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
“AGI的学习与适应能力”1.背景介绍1.1人工通用智能(AGI)的定义人工通用智能(ArtificialGeneralIntelligence,AGI)是指能够像人类一样具有广泛的理解和学习能力、可以完成多种复杂任务的人工智能系统。与狭义人工智能(NarrowAI)专注于特定领域和特定任务不同,AGI旨在模拟人类整体认知能力,包括感知、推理、学习、计划、创造力和自我意识等。1.2AGI的重要性和
- R语言高效数据处理-自定义EXCEL数据排版
LEEBELOVED
r语言R语言高效处理数据excel批处理
注:以下代码均为实际数据处理中的笔记摘录,所以很零散1、自定义excel表数据输出格式、布局在实际数据处理中为了提升效率,将Excel报表交付给需求方时减少手动调整的环节很有必要#1.1设置表头格式header_style=0', style=sheet_style)#数据写入writeData(data_deal_main01,'data_deal_test1',data_de
- 【Python机器学习】2.2. 聚类分析算法理论:K均值聚类(KMeans Analysis)、KNN(K近邻分类)、均值漂移聚类(MeanShift)
SomeB1oody
Python机器学习机器学习算法python聚类分类算法
喜欢的话别忘了点赞、收藏加关注哦(关注即可查看全文),对接下来的教程有兴趣的可以关注专栏。谢谢喵!(=・ω・=)2.2.1.K均值聚类(KMeansAnalysis)K均值算法是以空间中K个点为中心进行聚类,对最靠近他们的对象归类,是聚类算法中最为基础但也最为重要的算法。数学原理计算数据点与各簇中心点的距离:dist(xi,ujt){dist}(x_i,u_j^t)dist(xi,ujt)然后根据
- LLaMA-Factory 训练数据默认使用 instruction、input、output 三个 key
背太阳的牧羊人
模型微调llama人工智能大模型微调
在LLaMA-Factory进行SFT(Directivesupervisionfine-tuning指令监督微调)时,训练数据的格式非常重要,因为大模型依赖标准化的数据结构来学习指令-响应模式。identity.json文件的数据采用了“instruction”、“input”、“output”这三个key,它们的作用如下:Key作用示例“instruction”代表用户给AI的指令(问题或任务
- node mysql limit,nodejs mysql 实现分页的方法
日签君AIUX
nodemysqllimit
这两天学习了nodejsmysql实现分页,很重要,所以,今天添加一点小笔记。代码如下varexpress=require('express');varrouter=express.Router();varsettings=require('../settings.js');varmysql=require('mysql2');router.get('/',function(req,res,nex
- Tailwindcss开启黑夜模式
巴巴博一
vue.jscss
本篇讲述如何使用tailwindcss切换白天黑夜主题tailwindcss自带的暗夜切换会比css自带的theme主体切换来得方便很多,学习成本也很低,只要求会用tailiwndcss1,tailwindcss.config有两种暗夜模式切换,媒体查询和手动类切换。手动控制需要开启类模式//tailwind.config.jsexportdefault{...darkMode:'class',/
- Vue2快速入门
Vic2334
前端vue.js前端框架vue快速入门
1.概念理解什么是vue?Vue.js是一套构建用户界面的渐进式框架。Vue从设计角度来讲,虽然能够涵盖这张图上所有的东西,但是你并不需要一上手就把所有东西全用上,因为没有必要。无论从学习角度,还是实际情况,这都是可选的。声明式渲染和组件系统是Vue的核心库所包含内容,而客户端路由、状态管理、构建工具都有专门解决方案。这些解决方案相互独立,你可以在核心的基础上任意选用其他的部件,不一定要全部整合在
- FastDVDnet:基于深度学习的视频去噪框架
陆可鹃Joey
FastDVDnet:基于深度学习的视频去噪框架项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/fastdvdnet项目介绍FastDVDnet是一个高效、开源的深度学习模型,专注于视频去噪。该项目由MatteoTassano开发并维护,旨在提供一种快速且有效的解决方案,以消除视频中的噪声,同时保持图像细节和自然纹理。它利用了时间域的连续性和深层神经网络的力量,确保在
- 手撕multi-head self attention 代码
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在深度学习和自然语言处理领域,多头自注意力(Multi-HeadSelf-Attention)机制是Transformer模型中的核心组件之一。它允许模型在处理序列数据时,能够同时关注序列中的不同位置,从而捕获到丰富的上下文信息。下面,我们将详细解析多头自注意力机制的实现代码。一、概述多头自注意力机制的核心思想是将输入序列进行多次线性变换,然后分别计算自注意力得分,最后将所有头的输出进行拼接,并通
- 【STM32】USART串口收发HEX数据包&收发文本数据包
傍晚冰川
stm32网络嵌入式硬件单片机笔记学习c语言
有关串口知识参考:【STM32】USART串口协议&串口外设-学习笔记-CSDN博客HEX模式/十六进制模式/二进制模式:以原始数据的形式显示文本模式/字符模式:以原始数据编码后的形式显示参考上面文章查看ASCII编码表HEX数据包包头包尾和载荷数据重复问题的解决方法:解决思路方法文本数据包文本模式有大量的字符可以作为包头包尾,可以有效避免载荷数据和包头包尾重复的问题HEX数据包和文本数据包两者的
- 深度学习 Deep Learning 第2章 线性代数
odoo中国
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深度学习第2章线性代数线性代数是深度学习的语言。张量操作是神经网络计算的基石,矩阵乘法是前向传播的核心,范数约束模型复杂度,而生成空间理论揭示模型表达能力的本质。本章介绍线性代数的基本内容,为进一步学习深度学习做准备。主要内容2.1标量、向量、矩阵和张量标量:单个数字,用斜体表示,通常赋予小写字母变量名。向量:数字数组,按顺序排列,用粗体小写字母表示,元素通过下标访问。矩阵:二维数字数组,用粗体大
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侯捷C++系列课程学习笔记:深入理解C++内存管理机制在侯捷老师的C++系列课程中,内存管理是一个极其重要且深刻的主题。通过对这部分内容的学习,我对C++的内存管理机制有了更深入的理解,特别是关于new/delete操作符、内存池设计以及智能指针的应用。一、C++内存分配的层次结构侯捷老师在课程中清晰地阐述了C++内存分配的层次结构,这让我对整个内存管理体系有了全局的认识:最底层:操作系统提供的内
- TidyBot++:用于机器人学习开源的完整移动机械手
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24年12月来自普林斯顿、斯坦福和dexterity.ai的论文“TidyBot++:AnOpen-SourceHolonomicMobileManipulatorforRobotLearning”。要充分利用模仿学习在移动机械操作方面的最新进展,需要收集大量人工引导的演示。本文提出一种开源设计,用于设计一种廉价、坚固、灵活的移动机械手,该机械手可支撑任意臂,从而实现各种现实世界的家用移动机械操作
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基本定义analyzer执行将输入字符流分解为token的过程使用场景在indexing的时候,也即在建立索引的时候在searching的时候,也即在搜索时,分析需要搜索的词语analysisCharacterfiltering(字符过滤器):使用字符过滤器转换字符Breakingtextintotokens(把文字转化为标记):将文本分成一组一个或多个标记Tokenfiltering:使用标记过
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林聪木
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目录为什么要做特征归一化/标准化?常用featurescaling方法计算方式上对比分析featurescaling需要还是不需要什么时候需要featurescaling?什么时候不需要FeatureScaling?归一化基础知识点1.什么是归一化2.为什么要归一化3.为什么归一化能提高求解最优解的速度4.归一化有哪些类型5.不同归一化的使用条件6.归一化和标准化的联系与区别层归一化综述提出背景概
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解释一下为什么会在java学习教程中放js的代码.1,最直接的肯定是我有时候会写js,而一些经典的逻辑,又不想新开前端文章,索性就放一起.2,java的面向对象太完善了,这也是我写文章的原因,导致写java代码很难学习到面向过程的编程思想,正好,原生js的代码,很大程度上写起来用的思维方式,很雷同面向过程的思考方式.算个补全,对写java代码,理解java代码,大有裨益.(这不是作者胡乱找补,写j
- 提出机器人自主学习新范式,深大团队最新顶会论文,刷新6大复杂任务SOTA
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关注前沿科技量子位让机器人轻松学习复杂技能有新框架了!深圳大学大数据系统计算技术国家工程实验室李坚强教授团队联合鹏城国家实验室、北京理工莫斯科大学,提出了奖励函数与策略协同进化框架ROSKA。在多个高维度机器人任务上,在仅使用89%训练样本的情况下,比现有SOTA方法平均性能提升95.3%。众所周知,随着机器人技术的快速发展,其应用已渗透至日常生活和工业生产场景。然而在多自由度机器人控制领域,传统
- 这些 JavaScript 编码习惯,让你最大程度提高你的项目可维护性!
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前言:因为JavaScript语言是一门极其松散、极其自由的语言,这意味着我们可以随心所欲的操作它,这是他的优点,但同时也是它的缺点。在编码过程中,我们需要一种良好的规范或者习惯来保持应用程序的一致性和可维护性。而今天我们要说的就是,怎么在日常编码中通过一些的良好的编码习惯,从你编码的基础层面就能使得你的JavaScript代码可以更好维护。什么是可维护性?很多人学习前端,可能是从各种不同的渠道获
- 【机器学习】基于t-SNE数据可视化工程
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一、说明t-SNE(t-DistributedStochasticNeighborEmbedding)是一种常用的非线性降维技术。它可以将高维数据映射到一个低维空间(通常是2D或3D)来便于可视化。Scikit-learnAPI提供TSNE类,以使用T-SNE方法可视化数据。在本教程中,我们将简要学习如何在Python中使用TSNE拟合和可视化数据。二、t-SNE是个什么?2.1什么是t-SNE?
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什么是MyBatis?有哪些优点和缺点?MyBatis是一款基于Java的开源持久化框架,可以帮助开发者轻松地将SQL语句与Java对象映射起来,使业务逻辑与数据持久化分离,提高开发效率。MyBatis的主要优点和缺点如下:优点:1.简单易用:MyBatis对开发者提供了简单易用的API,无需编写繁琐的JDBC代码,降低了学习和使用成本。2.灵活性强:MyBatis比较灵活,支持多种配置方式,可以
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前言内容来自B站IT老齐架构300讲内容。201小心selectforupdate,有效规避索引选择性锁表202设计模式之建造者模式的用途20320分钟上手ELK日志监控系统分类:【ELK】204设计模式之门面模式Facade205设计模式之适配器模式Adapter206经典设计!如何让RabbitMQ支持消息延迟投递207Docker容器基于NFS实现跨容器文件共享208数据向上追溯场景该如何优
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针对IOS机型,底部安全区域是系统动态计算的,所以我们也需要动态获取底部安全区域来适配在uniapp的manifest.json,打开源码视图,对需要适配的页面添加如下配置"styles":{"safeArea":{"bottom":"auto"}}如果使用CSS。一种常见的方法是使用padding-bottom或margin-bottom属性,并使用vh-unit单位来确保底部安全距离不受屏幕尺
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1.大模型核心原理:从零开始理解AI模型这些是大型语言模型(LLMs)的核心技术,适合初学者逐步深入学习。以下是详细拆解,让小白也能掌握:LLaMA系列模型核心原理详解:什么是LLaMA?:LLaMA是一个基于人工智能的语言模型,像一个超级聪明的聊天机器人,能理解和生成人类语言。它由Meta公司开发,类似ChatGPT,但更开源、灵活。核心原理:Transformer架构:想象一个工厂流水线,LL
- Qt 设置窗体透明
Qt开发老杰
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一、前言在音频开发中,窗体多半为半透明、圆角窗体,如下为Qt5.5VS2013实现半透明方法总结。二、半透明方法设置1、窗体及子控件都设置为半透明1)setWindowOpacity(0.8);//参数范围为0-1.0,通过QSlider控件做成透明度控制条本文福利,莬费领取Qt开发学习资料包、技术视频,内容包括(C++语言基础,Qt编程入门,QT信号与槽机制,QT界面开发-图像绘制,QT网络,Q
- 数据结构-顺序栈详解(超基础的那种)
FifthDesign
指针数据结构c++栈编程语言
顺序栈的设计及运行1.顺序栈栈是在顺序表和链表的基础上学习的另一种存储形式,是只能在表的一端(栈顶)进行插入和删除的线性表,也就是遵循先进后出的原则,它与线性表一样,仍然是一对一的关系,根据存储关系不同,可以分为顺序栈和链栈,这里我来演示一下顺序栈的C语言操作。还是那句话,没有什么是操作一遍解决不了的,如果还有的话,那就再来一遍,嗯,请叫这句话为lanyan理论,哈哈嗝。2.代码部分主函数(主函数
- 基本数据类型和引用类型的初始值
3213213333332132
java基础
package com.array;
/**
* @Description 测试初始值
* @author FuJianyong
* 2015-1-22上午10:31:53
*/
public class ArrayTest {
ArrayTest at;
String str;
byte bt;
short s;
int i;
long
- 摘抄笔记--《编写高质量代码:改善Java程序的151个建议》
白糖_
高质量代码
记得3年前刚到公司,同桌同事见我无事可做就借我看《编写高质量代码:改善Java程序的151个建议》这本书,当时看了几页没上心就没研究了。到上个月在公司偶然看到,于是乎又找来看看,我的天,真是非常多的干货,对于我这种静不下心的人真是帮助莫大呀。
看完整本书,也记了不少笔记
- 【备忘】Django 常用命令及最佳实践
dongwei_6688
django
注意:本文基于 Django 1.8.2 版本
生成数据库迁移脚本(python 脚本)
python manage.py makemigrations polls
说明:polls 是你的应用名字,运行该命令时需要根据你的应用名字进行调整
查看该次迁移需要执行的 SQL 语句(只查看语句,并不应用到数据库上):
python manage.p
- 阶乘算法之一N! 末尾有多少个零
周凡杨
java算法阶乘面试效率
&n
- spring注入servlet
g21121
Spring注入
传统的配置方法是无法将bean或属性直接注入到servlet中的,配置代理servlet亦比较麻烦,这里其实有比较简单的方法,其实就是在servlet的init()方法中加入要注入的内容:
ServletContext application = getServletContext();
WebApplicationContext wac = WebApplicationContextUtil
- Jenkins 命令行操作说明文档
510888780
centos
假设Jenkins的URL为http://22.11.140.38:9080/jenkins/
基本的格式为
java
基本的格式为
java -jar jenkins-cli.jar [-s JENKINS_URL] command [options][args]
下面具体介绍各个命令的作用及基本使用方法
1. &nb
- UnicodeBlock检测中文用法
布衣凌宇
UnicodeBlock
/** * 判断输入的是汉字 */ public static boolean isChinese(char c) { Character.UnicodeBlock ub = Character.UnicodeBlock.of(c);
- java下实现调用oracle的存储过程和函数
aijuans
javaorale
1.创建表:STOCK_PRICES
2.插入测试数据:
3.建立一个返回游标:
PKG_PUB_UTILS
4.创建和存储过程:P_GET_PRICE
5.创建函数:
6.JAVA调用存储过程返回结果集
JDBCoracle10G_INVO
- Velocity Toolbox
antlove
模板toolboxvelocity
velocity.VelocityUtil
package velocity;
import org.apache.velocity.Template;
import org.apache.velocity.app.Velocity;
import org.apache.velocity.app.VelocityEngine;
import org.apache.velocity.c
- JAVA正则表达式匹配基础
百合不是茶
java正则表达式的匹配
正则表达式;提高程序的性能,简化代码,提高代码的可读性,简化对字符串的操作
正则表达式的用途;
字符串的匹配
字符串的分割
字符串的查找
字符串的替换
正则表达式的验证语法
[a] //[]表示这个字符只出现一次 ,[a] 表示a只出现一
- 是否使用EL表达式的配置
bijian1013
jspweb.xmlELEasyTemplate
今天在开发过程中发现一个细节问题,由于前端采用EasyTemplate模板方法实现数据展示,但老是不能正常显示出来。后来发现竟是EL将我的EasyTemplate的${...}解释执行了,导致我的模板不能正常展示后台数据。
网
- 精通Oracle10编程SQL(1-3)PLSQL基础
bijian1013
oracle数据库plsql
--只包含执行部分的PL/SQL块
--set serveroutput off
begin
dbms_output.put_line('Hello,everyone!');
end;
select * from emp;
--包含定义部分和执行部分的PL/SQL块
declare
v_ename varchar2(5);
begin
select
- 【Nginx三】Nginx作为反向代理服务器
bit1129
nginx
Nginx一个常用的功能是作为代理服务器。代理服务器通常完成如下的功能:
接受客户端请求
将请求转发给被代理的服务器
从被代理的服务器获得响应结果
把响应结果返回给客户端
实例
本文把Nginx配置成一个简单的代理服务器
对于静态的html和图片,直接从Nginx获取
对于动态的页面,例如JSP或者Servlet,Nginx则将请求转发给Res
- Plugin execution not covered by lifecycle configuration: org.apache.maven.plugin
blackproof
maven报错
转:http://stackoverflow.com/questions/6352208/how-to-solve-plugin-execution-not-covered-by-lifecycle-configuration-for-sprin
maven报错:
Plugin execution not covered by lifecycle configuration:
- 发布docker程序到marathon
ronin47
docker 发布应用
1 发布docker程序到marathon 1.1 搭建私有docker registry 1.1.1 安装docker regisry
docker pull docker-registry
docker run -t -p 5000:5000 docker-registry
下载docker镜像并发布到私有registry
docker pull consol/tomcat-8.0
- java-57-用两个栈实现队列&&用两个队列实现一个栈
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Stack;
/*
* Q 57 用两个栈实现队列
*/
public class QueueImplementByTwoStacks {
private Stack<Integer> stack1;
pr
- Nginx配置性能优化
cfyme
nginx
转载地址:http://blog.csdn.net/xifeijian/article/details/20956605
大多数的Nginx安装指南告诉你如下基础知识——通过apt-get安装,修改这里或那里的几行配置,好了,你已经有了一个Web服务器了。而且,在大多数情况下,一个常规安装的nginx对你的网站来说已经能很好地工作了。然而,如果你真的想挤压出Nginx的性能,你必
- [JAVA图形图像]JAVA体系需要稳扎稳打,逐步推进图像图形处理技术
comsci
java
对图形图像进行精确处理,需要大量的数学工具,即使是从底层硬件模拟层开始设计,也离不开大量的数学工具包,因为我认为,JAVA语言体系在图形图像处理模块上面的研发工作,需要从开发一些基础的,类似实时数学函数构造器和解析器的软件包入手,而不是急于利用第三方代码工具来实现一个不严格的图形图像处理软件......
&nb
- MonkeyRunner的使用
dai_lm
androidMonkeyRunner
要使用MonkeyRunner,就要学习使用Python,哎
先抄一段官方doc里的代码
作用是启动一个程序(应该是启动程序默认的Activity),然后按MENU键,并截屏
# Imports the monkeyrunner modules used by this program
from com.android.monkeyrunner import MonkeyRun
- Hadoop-- 海量文件的分布式计算处理方案
datamachine
mapreducehadoop分布式计算
csdn的一个关于hadoop的分布式处理方案,存档。
原帖:http://blog.csdn.net/calvinxiu/article/details/1506112。
Hadoop 是Google MapReduce的一个Java实现。MapReduce是一种简化的分布式编程模式,让程序自动分布到一个由普通机器组成的超大集群上并发执行。就如同ja
- 以資料庫驗證登入
dcj3sjt126com
yii
以資料庫驗證登入
由於 Yii 內定的原始框架程式, 採用綁定在UserIdentity.php 的 demo 與 admin 帳號密碼: public function authenticate() { $users=array( &nbs
- github做webhooks:[2]php版本自动触发更新
dcj3sjt126com
githubgitwebhooks
上次已经说过了如何在github控制面板做查看url的返回信息了。这次就到了直接贴钩子代码的时候了。
工具/原料
git
github
方法/步骤
在github的setting里面的webhooks里把我们的url地址填进去。
钩子更新的代码如下: error_reportin
- Eos开发常用表达式
蕃薯耀
Eos开发Eos入门Eos开发常用表达式
Eos开发常用表达式
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2014年8月18日 15:03:35 星期一
&
- SpringSecurity3.X--SpEL 表达式
hanqunfeng
SpringSecurity
使用 Spring 表达式语言配置访问控制,要实现这一功能的直接方式是在<http>配置元素上添加 use-expressions 属性:
<http auto-config="true" use-expressions="true">
这样就会在投票器中自动增加一个投票器:org.springframework
- Redis vs Memcache
IXHONG
redis
1. Redis中,并不是所有的数据都一直存储在内存中的,这是和Memcached相比一个最大的区别。
2. Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据,同时还提供list,set,hash等数据结构的存储。
3. Redis支持数据的备份,即master-slave模式的数据备份。
4. Redis支持数据的持久化,可以将内存中的数据保持在磁盘中,重启的时候可以再次加载进行使用。
Red
- Python - 装饰器使用过程中的误区解读
kvhur
JavaScriptjqueryhtml5css
大家都知道装饰器是一个很著名的设计模式,经常被用于AOP(面向切面编程)的场景,较为经典的有插入日志,性能测试,事务处理,Web权限校验, Cache等。
原文链接:http://www.gbtags.com/gb/share/5563.htm
Python语言本身提供了装饰器语法(@),典型的装饰器实现如下:
@function_wrapper
de
- 架构师之mybatis-----update 带case when 针对多种情况更新
nannan408
case when
1.前言.
如题.
2. 代码.
<update id="batchUpdate" parameterType="java.util.List">
<foreach collection="list" item="list" index=&
- Algorithm算法视频教程
栏目记者
Algorithm算法
课程:Algorithm算法视频教程
百度网盘下载地址: http://pan.baidu.com/s/1qWFjjQW 密码: 2mji
程序写的好不好,还得看算法屌不屌!Algorithm算法博大精深。
一、课程内容:
课时1、算法的基本概念 + Sequential search
课时2、Binary search
课时3、Hash table
课时4、Algor
- C语言算法之冒泡排序
qiufeihu
c算法
任意输入10个数字由小到大进行排序。
代码:
#include <stdio.h>
int main()
{
int i,j,t,a[11]; /*定义变量及数组为基本类型*/
for(i = 1;i < 11;i++){
scanf("%d",&a[i]); /*从键盘中输入10个数*/
}
for
- JSP异常处理
wyzuomumu
Webjsp
1.在可能发生异常的网页中通过指令将HTTP请求转发给另一个专门处理异常的网页中:
<%@ page errorPage="errors.jsp"%>
2.在处理异常的网页中做如下声明:
errors.jsp:
<%@ page isErrorPage="true"%>,这样设置完后就可以在网页中直接访问exc