一文速学-数学建模常用模型第25页

大模型训练显卡选择

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？

kcarly·2025-01-19 07:39

Python中字符串对齐方法详解

下面将介绍几种常用的字符串对齐方法，并提供相应的源代码示例。左对齐（LeftAlignment）：左对齐是指将字符串靠左边界对齐，剩余的空间用空格填充。

UkyzJava·2025-01-19 07:38

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

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

小蘑菇二号·2025-01-19 07:08

为AI聊天工具添加一个知识系统之50 从形态学简约到纯粹的思维再映射到AI操作系统之1

本文要点形而上学探究本文开始开出的话题：形而上学探究目的：为本项目（为使用AI聊天工具的聊天者加挂一个知识系统）探索形而上学的奠基大体想到要讨论的方面：排比的“势”--Respect九宫格【社会形态：治理】，类比的“动”--Facet六边形【意识形态：操纵】，对比的“能”--Aspect三角形【物质形态：监测】分别对应以前给出的项目的三个构成：一系（AI操作系统）/三台（前台/中台/后台）/三体（

一水鉴天·2025-01-19 07:07

一文帮你搞懂flink中窗口的分类（一）

Window可以分成两类：CountWindow：按照指定的数据条数生成一个Window，与时间无关。滚动计数窗口，每隔N条数据，统计前N条数据滑动计数窗口，每隔N条数据，统计前M条数据TimeWindow：按照时间生成Window。（重点）滚动时间窗口，每隔N时间，统计前N时间范围内的数据，窗口长度N，滑动距离N滑动时间窗口，每隔N时间，统计前M时间范围内的数据，窗口长度M，滑动距离N还有一种特

知否&知否·2025-01-19 07:36

全国青少年信息学奥林匹克竞赛（信奥赛）备考实战之一维数组（应用技巧）

前面对数组的定义、初始化、遍历、修改和应用做了介绍，接下来对数组的应用技巧进一步讲解。一、一维数组的应用技巧1：对数组进行初始化数组的初始化方法通常有3种：1、在定义数组时对全部数组元素赋予初值。例如:inta[10]={0,1,2,3,4,5,6,7,8,9};将数组元素的初值依次放在一对花括号内。经过上面的定义和初始化之后,a[0]=0,a[1]=1,a[2]=2,a[3]=3,a[4]=4,

ALISHENGYA·2025-01-19 07:36

基于深度学习CNN网络 mini-xception网络实现构建一个完整的人脸表情检测_识别分类系统，包括训练、评估、前端和服务端代码

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

计算机c9硕士算法工程师·2025-01-19 07:35

上位机知识篇---常见Windows操作

文章目录前言Windows常见的电脑快捷操作1.快速切换程序2.一键锁屏3.打开文件管理4.显示桌面5.切换当前页面6.关掉页面7.恢复关闭掉的页面8.放大显示屏显示9.缩小显示屏显示Windows常用

Ronin-Lotus·2025-01-19 07:04

上位机操作篇---Linux常用命令

第二章Linux常用命令（简介）常用命令及其简介第二章Linux常用命令（简介）前言第一部分：基础命令一、pwd二、ls或者ls[选项][目录名]三、cd四、clear或者crtl+l第二部分：文件操作一

Ronin-Lotus·2025-01-19 07:03

Python操作word文档的全面方法总结与对比

本文将详细总结和对比几种常用的Python库和方法，包括它们的优缺点、适用场景以及具体的代码示例。我们将深入探讨每种方法的具体功能和使用技巧，帮助你更好地理解和选择合适的方法。

极客代码·2025-01-19 07:31

golang map

map提供了高效的查找、插入和删除操作，是Go语言中非常常用的数据结构之一。（1）键值对存储：map存储的是一组键值对，键（key）和值（value）可以是任意类型。

m0_46521579·2025-01-19 06:31

AI技术架构：从基础设施到应用

没有强大的基础设施，复杂的AI模型和应用无法落地。1.GPU（图形处理单元）：并行计算的核心GPU是深度学习的核心引擎，专为大规模并行计算设计。技术优

fuqinyijiu·2025-01-19 06:31

嵌入机械手高分辨率触摸功能可实现自适应类人类抓握

尽管在复制人手运动学和控制算法方面取得了重大进展，但机器人系统仍然难以在动态

硅谷秋水·2025-01-19 06:30

单层感知机----或门实现

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

翔翔子1号·2025-01-19 06:30

Ansys Fluent流体仿真计算分析、硬件配置分析

它具有丰富的物理模型、先进的数值计算方法和强大的前后处理功能，在航空航天、汽车设计、石油、天然气、涡轮机设计等方面都有着广泛的应用。

深度学习服务器·2025-01-19 06:59

第二课堂笔记——大语言模型

part1——qwen在这一部分中需要完成初步运行通义千问，流式输出与在网页窗口进行对话。1.环境准备首先配置满足需求的环境。配置环境代码中：!pipinstalltransformers==4.37.0-U用于安装或更新Python的transformers库到特定版本4.37.0。‌这里的-U参数表示如果已安装transformers库，‌则将其更新到指定的版本。‌!pipinstallstr

skna_·2025-01-19 06:26

大模型-Qwen2.5 技术报告解读

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。

数据分析能量站·2025-01-19 06:55

第八讲 SPU密态引擎

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？

huang8666·2025-01-19 06:51

数据入湖的前提条件：数据标准之数据质量评估

1.1确保数据可靠性含义：数据质量直接影响分析结果和业务决策，低质量数据会导致错误的模型输出或策略失败。原因：如果入湖数据质量不佳，后续数据分析、

goTsHgo·2025-01-19 05:20

Java常用软件安装包分享

关于Java常用软件的安装包分享，大家记得收藏！

兜兜儿~·2025-01-19 05:19

Java语言的循环实现

Java语言的循环实现在程序开发中，循环结构是非常常用的一种控制结构，用于重复执行某段代码，直到满足特定条件。

C++小厨神·2025-01-19 05:46

Python调用通义千问qwen2.5模型步骤

Qwen2.5模型简介1.1模型概述Qwen2.5是阿里云推出的一款超大规模语言模型，它基于阿里巴巴达摩院在自然语言处理领域的研究和积累。

我就是全世界·2025-01-19 05:15

基于python的时空地理加权回归（GTWR）模型

一、时空地理加权回归（GTWR）模型时空地理加权回归（GTWR）模型是由美国科罗拉多州立大学的AndyLiaw、StanleyA.Fiel和MichaelE.Bock于2008年提出的一种高级空间统计分析方法

有梦想的Frank博士·2025-01-19 05:13

字符串知识总结1

字符串是Java开发中最常用的数据类型，它是双引号括起来的一系列字符的组合。例如："helloworld"，"请输入密码"等。

竣子好逑·2025-01-19 05:42

【深度学习】AMP（Automatic Mixed Precision，自动混合精度）

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

shanks66·2025-01-19 04:38

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 Llama 3 在线体验和本地安装部署

代码讲故事·2025-01-19 04:35

【安利一个超高性价比的GPU租赁平台使用分享】

当我使用自己的电脑跑模型时，每个Epoch大概要花费54分钟左右，总共有150个Epoch...，是不是很难搞。。。

放飞自我的Coder·2025-01-19 04:30

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

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？

皮皮冰燃·2025-01-19 04:58

【Delete 删除数据语法合集】.NET开源ORM框架 SqlSugar 系列

2.3Object、接口、抽象类删除二、根据主键三、根据主键数组四、根据表达式五、联表删除六、无实体删除七、全局过滤器八、逻辑删除8.1逻辑删除方式1：8.2逻辑删除方式2：九、初始化表十、导航删除十一、常用案例

Microi风闲·2025-01-19 04:27

Bash 命令：系统操作的得力助手

接下来，我们将详细介绍一些常用的Bash命令及其用法。目录操作命令ls（list）：用于列出目录内容。例如，在终端输入ls，会显示当前目录下的文件和子目录。如果要查看详细信息，可以

阿贾克斯的黎明·2025-01-19 03:56

从零开始构建一个大语言模型-第二章第一节

#第二章目录**2.1理解词嵌入**2.2文本分词2.3将词元转换为词元ID2.4添加特殊上下文词元2.5字节对编码2.6使用滑动窗口进行数据采样2.7创建词元嵌入2.8编码词位置#本章涵盖为大型语言模型训练准备文本

释迦呼呼·2025-01-19 03:55

【cs.CV】25.1.14 arxiv更新速递

110篇—第1篇----=====Omni-RGPT:UnifyingImageandVideoRegion-levelUnderstandingviaTokenMarks关键词:计算机视觉,多模态大语言模型

hinmer·2025-01-19 03:25

深度学习笔记——生成对抗网络GAN

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。

好评笔记·2025-01-19 03:25

机器学习笔记——Boosting中常用算法（GBDT、XGBoost、LightGBM）迭代路径

本文主要阐述Boosting中常用算法（GBDT、XGBoost、LightGBM）的迭代路径。

好评笔记·2025-01-19 03:24

Knowledge Boundary of Large Language Models: A Survey

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

UnknownBody·2025-01-19 03:52

投具身智能大模型还是人形机器人本体，2025年资本如何抉择？

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

Robot251·2025-01-19 03:22

一文全知晓

在当今数字化飞速发展的时代，RPA（机器人流程自动化）技术正逐渐崭露头角，成为各行业提升效率、优化流程的得力助手。那么，RPA机器人究竟有啥用呢？让我们一起来深入探究。一、RPA如何成为企业的智能助手（一）精准模仿人类操作，开启自动化之旅RPA机器人宛如一位训练有素的数字助手，其核心能力便是精准地模仿人类在计算机系统中的各种操作行为。它就像一个细心的观察者，能够记录下用户在诸如企业资源规划系统ER

RPAdaren·2025-01-19 03:21

重回母校，专注于统计学、微生物学和遗传学的交叉领域

回来之后，她将继续专注于统计学、微生物学和遗传学的交叉领域，致力于解决实际的生物医学数据分析问题。△北大官网截图网友纷纷为她点赞：能力与颜值并存！

·2025-01-19 03:57

Vue 开发者的 React 实战指南：组件设计模式篇

本文将从Vue开发者熟悉的角度出发，详细介绍React中常用的组件设计模式。

·2025-01-19 03:26

Python 潮流周刊#81：在个人电脑上运行 GPT-4 级别的大模型（摘要）

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

·2025-01-19 02:26

C#中的设计模式：构建更加优雅的代码

本文将介绍几种常用的设计模式，并展示如何用C#实现它

Envyᥫᩣᩚ·2025-01-19 02:19

【大数据】Flink CDC 实时同步mysql数据

目录一、前言二、FlinkCDC介绍2.1什么是FlinkCDC2.2FlinkCDC特点2.3FlinkCDC核心工作原理2.4FlinkCDC使用场景三、常用的数据同步方案对比3.1数据同步概述3.1.1

小码农叔叔·2025-01-19 02:16

学英语学压测： jmeter分布式测试

Thisshorttutorialexplainshowtousemultiplesystemstoperformstresstesting.Beforewestart,thereareacoupleofthingstocheck.thefirewallsonthesystemsareturnedofforcorrectportsareopened.alltheclientsareonthesam

学会了没·2025-01-19 02:46

Python测试的艺术：深入理解单元测试与unittest框架应用

其中，单元测试是测试体系中最基础、最常用的一种。本文将详细介绍单元测试的概念，并使用Python的内置测试框架unittest来编写一个简单的测试用例，帮助读者理解并掌握单元测试的基本方法和技巧。

清水白石008·2025-01-19 02:16

Python的Matplotlib库详解

2.报告生成：科研人员和数据分析师常用Matplotlib生成图表，

pumpkin84514·2025-01-19 01:09

Spring MVC 拦截器

一、SpringMVC拦截器的作用拦截器是SpringMVC框架中处理HTTP请求的一种机制，通常用于在请求到达控制器（Controller）之前或从控制器返回结果之后进行额外的逻辑处理。

阿乾之铭·2025-01-19 01:07

从零开始:在服务器上部署大模型并集成到 vscode +Cline使用

在本文中，我将引导你一步一步地在阿里云服务器上部署Qwen大模型，并将其集成到Cline插件中。我们将从零开始，详细介绍每个步骤，确保即使是初学者也能轻松上手。

一个正经的AI·2025-01-19 00:35

【图书介绍】《Spring+Spring MVC+MyBatis从零开始学（视频教学版）（第3版）》

本书重点基于版本Spring6.1.10、SpringMVC6.1.10、MyBatis3.5.16。详解SSM框架各组件用法及其整合方法，实战新闻发布管理系统、图书管理系统开发。配套示例源码、PPT课件、教学大纲、习题答案、教学视频。内容简介本书全面讲解使用流行轻量级框架SSM（Spring+SpringMVC+MyBatis）进行JavaEEWeb开发的技术，并以综合案例“学生选课管理系统”为

夏天又到了·2025-01-19 00:04

Python VS Code报错ModuleNotFoundError: No module named ‘numpy‘以及No module named ‘xxx‘的原因及解决办法

ModuleNotFoundError的两种类型及解决方法Nomodulenamed'numpy'Nomodulenamed'xxx'Nomodulenamed‘numpy’有的时候我们想import常用的包比如

猛狗哭泣·2025-01-19 00:33

Jetson显卡上运行Qwen2-1.5b模型时报错“RuntimeError triu_tril_cuda_template not implemented for ‘BFloat16‘”

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

wang151038606·2025-01-19 00:31

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