复盘模型第2页

息县一中第二期心理咨询培训第四组分享第五天

今天在组长的带领下我们一组6人在五楼小会议室进行了一次复盘学习，大家都发表了自己的学习心得，令我感触良多。

bcf0473e009c·2024-09-15 19:42

增长黑客和最小可复制的内核

是因为没有找到提高下棋水平的增长模式有三个办法可以提高：做死活题，练习做关键决策的能力；打谱，复盘经典案例；找AI陪练。增长黑客的三个实战步骤：第一步，假设：建立最小闭环。

爱思考的糖·2024-09-15 19:57

ComfyUI中的sam模型国内下载方法

was-node-suite-comfyui这个节点安装的时候，有它内部的config配置文件，里面其实给了一些下载地址，配置文件里是这么写的："sam_model_vith_url":"https://dl.fbaipublicfiles.com/segment_anything/sam_vit_h_4b8939.pth","sam_model_vitl_url":"https://dl.fba

jayli517·2024-09-15 19:57

小说《101所》09：官司（中）

经过合同、沙盘和现场对比，李天明觉得外部环境的变化，可以打打官司，至少还有沙盘模型作为证据，虽然合同里声明不能作为的合同的条款，但外部环境足以影响到是否购买底楼的房子，而且这是开发商提供的格式合同，该条款明显规避了开发商的责任

一言莫辩·2024-09-15 19:20

复盘

《复盘》一书其实就是这种方法的具体应用，名字不同，然而实质相同。

赵建庄·2024-09-15 18:58

Python和R均方根误差平均绝对误差算法模型

要点回归模型误差评估指标归一化均方根误差生态状态指标神经网络成本误差计算气体排放气候算法模型Python误差指标均方根误差和平均绝对误差均方根偏差或均方根误差是两个密切相关且经常使用的度量值之一，用于衡量真实值或预测值与观测值或估计值之间的差异

亚图跨际·2024-09-15 18:50

Python和MATLAB及C++信噪比导图(算法模型)

要点视频图像修复模数转换中混合信号链噪音测量频谱计算和量化周期性视觉刺激脑电图高斯噪声的矩形脉冲总谐波失真周期图功率谱密度各种心率失常检测算法胶体悬浮液跟踪检测计算交通监控摄像头图像噪音计算Python信噪比信噪比是科学和工程中使用的一种测量方法，用于比较所需信号水平与背景噪声水平。信噪比定义为信号功率与噪声功率之比，通常以分贝表示。高于1:1（大于0dB）的比率表示信号大于噪声。信噪比是影响处理

亚图跨际·2024-09-15 18:50

Python(PyTorch)和MATLAB及Rust和C++结构相似度指数测量导图

多尺度结构相似度指数和光谱角映射器及视觉信息保真度多种指标峰值信噪比和结构相似度指数测量结构相似性图像分类PNG和JPEG图像相似性近似算法图像压缩，视频压缩、端到端优化图像压缩、神经图像压缩、GPU变速图像压缩手术机器人深度估计算法重建三维可视化推理图像超分辨率算法模型三维实景实时可微分渲染算法

亚图跨际·2024-09-15 18:20

软件测试缺陷的管理流程（上）：构成要素与流程说明

缺陷管理流程通常由角色定义、流程定义、工具应用、缺陷分析模型等几个关键因素构成：角色定义：表述了在缺陷管理流程中所涉及的若干角色及其职责内容，从而清晰明确定义每个流程节点中角色所需完成的事务。

程序员笑笑·2024-09-15 18:18

24营2组锋妈11月13日作业及阅读笔记

第一部分，听课心得在《时间管理目标模型课程》中，主要学到了如下四点：一、为什么要制定目标二、怎么样制定目标三、制定目标后要做些什么四、立刻行动起来听完后，对照讲课提纲，是自身的存在的弱点，觉着最大的绊脚石是第四点立刻行动起来

锋妈·2024-09-15 17:00

HTTP协议的核心特点：

基于请求/响应模型：即客户端和服务器交互都是基于“一问一答”的形式，通常情况下都是客户端向服务器发起HTTP请求，服务器根据请求返回对应的响应数据。

xiaoxiongip666·2024-09-15 17:47

猫叔分享课有感

有足够的钱才有足够的底气，努力赚钱很重要；三、卖的重要性卖是最好的学，卖的过程中，自己提升是非常快的，内心也会因此而变的强大；四、独处和自我反省爱自己，每个月给自己一个独自的时间，发发呆，静静的喝杯茶，听听音乐，神游一下；复盘一下自己近期所做的事情

我是可乐姐呢·2024-09-15 17:21

复盘日记第56天

一、学习听：今天听一书一课0.5小时，樊登读书2小时，《自驱型成长》学会让孩子做主又要设定边界，里面有3句话特别要记下来：1.你特别懂你自己，你可是你自己的专家；2.你脖子上长着你的小脑袋；3.你想要生活中的一切有条不紊。《活出心花怒放的人生》get到的一个点：内向性格无法改变，但你可以改变你的行为，内向的人可以做不内向的事，做一个心灵捕手很重要。做：今日做诗一首：睡莲文|竹子水中那抹翠绿中显露的

恩佳一·2024-09-15 17:45

基于flask做大模型SSE输出

默认情况下，Fask以多线程模式运行，每个请求都落在一个新线程上。SSE：基于HTTP的协议，用于实现服务器向客户端推送实时数据。使用长轮询机制，客户端通过HTTP连接向服务器发送请求，并保持该连接打开，服务器可以随时向客户端推送新的数据。SSE协议使用简单的文本格式，数据通过纯文本的消息流进行传输，每个消息以"data:"开头，以两个换行符"\n\n"结尾，如果传递的数据中有字典要使用变量传递。

Mark_Aussie·2024-09-15 16:41

2024年Presto【基础 01】简介+架构+数据源+数据模型(2)，2024年最新一线互联网公司面经总结

学习路线：这个方向初期比较容易入门一些，掌握一些基本技术，拿起各种现成的工具就可以开黑了。不过，要想从脚本小子变成黑客大神，这个方向越往后，需要学习和掌握的东西就会越来越多以下是网络渗透需要学习的内容：网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。需要这份系统化资料的朋友，可以点击这里获取一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！不

2401_84264536·2024-09-15 16:39

Presto【基础 01】简介+架构+数据源+数据模型

一个Catalog包含Schema和Connector。例如，配置JMX的Catalog，通过JXMConnector访问JXM信息。当执行一条SQL语句时，可以同时运行在多个Catalog。Presto处理table时，是通过表的完全限定（fully-qualified）名来找到Catalog。例如，一个表的权限定名是hive.test_data.test，则test是表名，test_data是

2401_84254343·2024-09-15 16:09

为什么Node.js不适合CPU密集型应用？

Node.js不适合CPU密集型应用的原因主要基于其设计理念和核心特性，具体可以归纳为以下几点：单线程模型Node.js采用单线程模型来处理用户请求和异步I/O操作。

weixin_54503231·2024-09-15 16:06

2021-10-09

2021-10-09每日复盘昨天晚上感觉睡的不大好，就是没有很入睡的那种感觉，而且感觉醒了好几次。早上闹钟响了，还是起来了，因为要上班。杰哥还在睡。

鸿心·2024-09-15 15:35

【有啥问啥】刷爆各大榜单的Reflection 70B模型背后的错误自我纠正（Reflection-Tuning）技术解析：一种革新AI模型的方法

刷爆各大榜单的Reflection70B模型背后的错误自我纠正（Reflection-Tuning）技术解析：一种革新AI模型的方法在快速发展的AI领域，尤其是大型语言模型（LLM）的竞争中，错误自我纠正技术

Chauvin912·2024-09-15 15:32

埃隆·马斯克表示特斯拉“没有必要”授权 xAI 模型

该报道指出，马斯克旗下的电动汽车公司特斯拉可能与人工智能初创公司xAI达成了一项收入分享协议，以便特斯拉能够使用xAI的人工智能模型。

喜好儿网·2024-09-15 15:01

HALTT4LLM：大型语言模型的幻觉检测指标

HALTT4LLM：大型语言模型的幻觉检测指标haltt4llmThisprojectisanattempttocreateacommonmetrictotestLLM'sforprogressineliminatinghallucinationswhichisthemostseriouscurrentprobleminwidespreadadoptionofLLM'sformanyrealpur

谢忻含Norma·2024-09-15 14:30

VITS 源码解析2-模型概述

VITS的判别器几乎和HiFiGAN一样，生成器则融合了文本、时序、声音三大类模型1.文件概述模型部分包含三

迪三·2024-09-15 14:00

图片中的上采样，下采样和通道融合(up-sample, down-sample, channel confusion)

前言以conv2d为例（即图片），Pytorch中输入的数据格式为tensor，格式为:[N,C,W,H,W]第一维N.代表图片个数，类似一个batch里面有N张图片第二维C.代表通道数，在模型中输入如果为彩色

迪三·2024-09-15 14:00

四、模型的下载与使用

模型的下载与使用在我们已经熟悉的文生图和图生图的基础知识之上，现在是时候选择我们的艺术伙伴——AI模型了。在本篇讲义中，我们将学习掌握模型的下载和安装过程，以及如何在实际创作中灵活调用它们。

梦中星华·2024-09-15 14:59

课程分享|个人战略课w3 案主案例分享

要求：案主以STAR模型梳理自己的成就事件。其他成员打磨。

花花花知晓·2024-09-15 14:27

Java内存模型基础

1.2Java内存模型的抽象结构Java中所有的实例域、静态域和数组元素都存储在堆内存中，堆内存在线程之间共享（文章中用“共享变量”指代）。

2401_84002271·2024-09-15 14:57

Reflection 70B——HyperWrite推出的大型语言模型

订阅：https://rengongzhineng.io/在AI技术飞速发展的过程中，我们已经见证了可以写作、编程，甚至创造艺术的模型问世。但有一

新加坡内哥谈技术·2024-09-15 14:57

系统架构设计师教程第5章 5.3 系统分析与设计笔记

其主要目的是绘制系统的蓝图，权衡和比较各种技术和实施方法的利弊，合理分配各种资源，构建新系统的详细设计方案和相关模型，指导系统实施工作的顺利开展。系统设计的主要内容包括概要设计和详细设计。

z2014z·2024-09-15 14:25

OpenAI o1 的价值意义及“强化学习的Scaling Law” & Kimi创始人杨植麟最新分享：关于OpenAI o1新范式的深度思考

一、OpenAIo1是大模型的巨大进步我觉得OpenAIo1是自GPT4发布以来，基座大模型最大的进展，逻辑推理能力提升的效果和方法比预想的要好，GPT4o和o1是发展大模型不同的方向，但是o1这个方向更根本

光剑书架上的书·2024-09-15 13:21

解决BERT模型bert-base-chinese报错（无法自动联网下载）

一、下载问题hugging-face是访问BERT模型的最初网站，但是目前hugging-face在中国多地不可达，在代码中涉及到该网站的模型都会报错，本文我们就以bert-base-chinese报错为例

搬砖修狗·2024-09-15 13:47

深度解析：如何使用输出解析器将大型语言模型（LLM）的响应解析为结构化JSON格式

深度解析：如何使用输出解析器将大型语言模型（LLM）的响应解析为结构化JSON格式在现代自然语言处理（NLP）的应用中，大型语言模型（LLM）已经成为了重要的工具。

m0_57781768·2024-09-15 13:41

深入探讨：如何在Python中通过LangChain技术精准追踪大型语言模型（LLM）的Token使用情况

深入探讨：如何在Python中通过LangChain技术精准追踪大型语言模型（LLM）的Token使用情况在现代的人工智能开发中，大型语言模型（LLM）已经成为了不可或缺的工具，无论是用于自然语言处理、

m0_57781768·2024-09-15 13:37

使用You.com API进行LLM输出的事实性增强

使用You.comAPI进行LLM输出的事实性增强引言大型语言模型(LLM)在生成人类可读的文本方面表现出色,但它们可能会产生过时或不准确的信息。

aehrutktrjk·2024-09-15 12:05

使用最大边际相关性(MMR)选择示例：提高AI模型的多样性和相关性

aehrutktrjk·2024-09-15 12:35

使用LangChain和OpenAI实现高效文本标注

我们将探讨如何设置环境、定义标注模式，以及如何使用OpenAI的模型来执行标注任务。环境准备首先，我们需要安装必要的库并设置API密钥：%pipinsta

aehrutktrjk·2024-09-15 12:34

20190110-复盘翻盘第四天

毕竟复盘了。晚安了。图片发自App图片发自App图片发自App

悠悠我蓝·2024-09-15 12:17

复盘一下：3个月后我在哪里？

一晃半年就要过去啦！这个时候，再次翻出来年初的年度目标，不由得倒吸一口凉气！【健康-身体】近来一直在瑞金医院做康复，腹直肌分离已经有所改善，由分离三指半愈合到只有两指半了，骶骨错位也得到了改善。不太好的消息时，可能由于长期盯着电子屏幕，我的眼睛在晨起和睡前总是很痛，这严重影响了我的早课质量。继而影响了我很长一段时间的生活状态。目前体重118斤，腰围83，正在想我的目标爬行中。从康复科陈医生那里，我

五点晨起的赫拉·2024-09-15 12:46

2.8.5Django --8.2 单表操作

Django目录：https://www.jianshu.com/p/dc36f62b3dc5Yuan先生-Django模型层（1）Django与SQLAlchemy的ORM操作本质上是一样的，但是语法略有不同

寒暄_HX·2024-09-15 12:14

超级无敌详细的Mysql数据库笔记（基础篇版）

一.基础1.关系型数据库(RDBMS)概念:建立在关系模型基础上，由多张相互连接的二维表组成的数据库。特点:使用表存储数据，格式统一，便于维护使用SQL语言操作，标准统一，使用方便。

当大哥爱上学习·2024-09-15 12:31

如何从大型语言模型(LLM)流式响应

引言随着大型语言模型(LLM)的不断发展,我们不仅能够获得高质量的文本生成结果,还可以实时观察模型生成文本的过程。

aehrutktrjk·2024-09-15 12:30

云服务业界动态简报-20180128

DeepLearningonQingCloud，包含了主流的深度学习框架及数据科学工具包，通过QingCloudAppCenter一键部署交付，可以让算法工程师和数据科学家快速构建深度学习开发环境，将更多的精力放在模型和算法调优

Captain7·2024-09-15 12:26

关于django中几个重要的gunicorn worker的配置

不同的worker_class提供了不同的并发模型，适合不同类型的应用场景。

给我起把狙·2024-09-15 11:59

【复盘】2020-11-19你若盛开，蝴蝶自来

大家好，我是灵仙，今天是2020.11.19，这是我的27/365进化日课：日思今天最重要的事情是什么？1️⃣好长时间晨间日记都坚持不了，感觉没有什么可以记得，今天换了一个新的简洁的模板，希望以后的晨间日记也可以好好的记录，日检视也可以记录好。2️⃣慢慢的开始接手272的一些前期的工作，虽然都是一些琐碎的事情，但是真是很锻炼一个人心性，然后还有看问题的各种做法。3️⃣参加的教练3部，说是最后一次会

小灵仙子·2024-09-15 11:42

机器学习VS深度学习

它依赖于手动设计的特征和数学模型来进行学习，常用的模型有决策树、支持向量机、线性回归等。深度学习：是机器学习的一个子领

nfgo·2024-09-15 11:28

2020年第51篇周记

此刻，当下，我感受到时间在流逝，从披衣服做起来已经快半小时才开始复盘，因为我已经忘记了本周计划是啥，而且本周不仅没有写手写日记，更是连每日计划清单也停了，这周工作实在太忙了，每晚加班到十二点是常态，前天夜晚更甚加班到凌晨两点

搬砖的小姐姐·2024-09-15 11:36

《头脑特工队》电影复盘

《头脑特工队》讲述了小女孩莱莉的成长过程。图片发自App电影向我们描述了两个世界：外部世界：可爱的小女孩莱莉出生在明尼苏达州一个平凡的家庭中，从小她在*父母的呵护下长大，脑海中保存着无数美好甜蜜的回忆。因为爸爸的工作变动而举家搬到旧金山，脏乱的新家、陌生的校园环境、逐渐失落的友情都让莱莉无所适从，她的负面情绪逐渐累积，内心美好的世界渐次崩塌。内部大脑世界五个小人儿乐乐，忧忧，厌厌，怕怕和怒怒有各自

中航国旅阿萍·2024-09-15 11:59

昇思MindSpore AI框架MindFormers实践3:ChatGLM3-6B对一段文字进行提取

MindFormers安装参见：昇思AI框架实践1:安装MindSpoe和MindFormers_miniconda安装mindspore-CSDN博客使用了MindSpore2.2和MindFormers1.0支持的模型

skywalk8163·2024-09-15 11:26

ResNet的半监督和半弱监督模型

Billion-scalesemi-supervisedlearningforimageclassificationhttps://arxiv.org/pdf/1905.00546.pdfhttps://github.com/facebookresearch/semi-supervised-ImageNet1K-models/权重在timm中也有：https://hub.fastgit.org/r

Valar_Morghulis·2024-09-15 11:49

document获取元素的方法

js学习总结----DOM获取元素的方法（8个）DOM:documentobjectmodel文档对象模型DOM就是描述整个html页面中节点关系的图谱，可以如下图理解在DOM中，提供了很多的获取元素的方法和之间关系的属性以及操作这些元素的方法

小成语·2024-09-15 11:25

数据分析-24-时间序列预测之基于keras的VMD-LSTM和VMD-CNN-LSTM预测风速

文章目录1普通的LSTM模型1.1数据重采样1.2数据标准化1.3切分窗口1.4划分数据集1.5建立模型1.6预测效果2VMD-LSTM模型2.1VMD分解时间序列2.2对每一个IMF建立LSTM模型2.2.1IMF1

皮皮冰燃·2024-09-15 11:54

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