广义线性混合模型

http协议工作过程

在TCP/IP的模型图中,读者可以看到,HTTP协议位于最上层的应用层,它是互联网上应用最为广泛的一种网络协议,所有www文件都必须遵守这个协议.HTTP是一个由请求和响应组成的,标准的客户端/服务端模型
XTY00·2024-09-08 08:02

mindie与mindspore是什么关系？

解决方案：MindIE是昇腾提供的新的大模型推理解决方案，支持使
小乐快乐·2024-09-08 07:58

Mindie在华为910B推理大模型

Mindie在华为910B推理大模型-掘金(juejin.cn)之前在华为昇腾服务器上推理了Qwen1.5-14b-chat模型，但是用MindieRC1.0版本无法兼容openai接口，传递的文本字符数有限
七月花nancy·2024-09-08 07:57

数学基础 -- 线性代数之矩阵正定性

线性代数中的正定性正定性在线性代数中主要用于描述矩阵的特性，尤其是在二次型与优化问题中有重要应用。
sz66cm·2024-09-08 07:56

线性代数笔记【二次型】

二次型n元二次型：关于n个变量x1,x2,⋯ ,xnx_1,x_2,\cdots,x_nx1,x2,⋯,xn的二次齐次函数KaTeXparseerror:Nosuchenvironment:align*atposition8:\begin{̲a̲l̲i̲g̲n̲*̲}̲f(x_1,x_2,\cdo…系数全为实数的二次型叫做实二次型，除此之外还有复二次型和复二次型矩阵，但在这里不讨论标准二次型：只含
内 鬼·2024-09-08 07:25

MIT线性代数

P5置换矩阵置换矩阵是行重新排列的单位矩阵。置换矩阵用P表示，性质：n阶置换矩阵共有n!个P6零空间某个矩阵的零空间中的向量经过该矩阵的变换后都落在0向量，
模拟IC和AI的Learner·2024-09-08 07:53

随机过程【张颢】第一章

主要分为两个大类：一，线性相关对线性相关的研究主要从以下方面：（1）从时域角度（2）从频域角度主要研究一个重要的过程：（3）高斯过程二，马尔可夫性主要学习：（1）离散时间的马尔可夫链（2）连续时间的马尔可夫链还会学习一个典型的过程
模拟IC和AI的Learner·2024-09-08 07:53

MIT线性代数

本文链接的原创作者为浊酒南街https://blog.csdn.net/weixin_43597208第1讲MIT_线性代数笔记：第01讲行图像和列图像-CSDN博客第2讲MIT_线性代数笔记：第02讲矩阵消元
模拟IC和AI的Learner·2024-09-08 07:53

从零开始学数据分析之——《线性代数》第六章 二次型

6.1二次型与对称矩阵6.1.1二次型及其矩阵定义：n个变量的二次齐次函数称为的一个n元二次型，简称为二次型二次型转换为矩阵表达式：1）平方项的系数直接作为主对角元素2）交叉项的系数除以2放两个对称的相应位置上二次型的矩阵一定是对称的二次型的标准形对应的矩阵是一个对角形矩阵，其秩为主对角线上非零元的个数矩阵表达式写为二次型：1）主对角线元素直接作为平方项的系数2）取主线右上角元素乘以2作为交叉项系
doubleyue1314·2024-09-08 06:21

线性代数学习笔记8-4：正定矩阵、二次型的几何意义、配方法与消元法的联系、最小二乘法与半正定矩阵A^T A

正定矩阵Positivedefinitematrice之前说过，正定矩阵是一类特殊的对称矩阵：正定矩阵满足对称矩阵的特性（特征值为实数并且拥有一套正交特征向量、正/负主元的数目等于正/负特征值的数目）另外，正定矩阵还具有更好的性质（所有特征值都为正实数、所有主元都为正实数、左上角的所有任意k阶（10(x≠0)\mathbf{x}^{T}\boldsymbol{A}\mathbf{x}>0\quad
Insomnia_X·2024-09-08 06:49

大模型入门（一）

大模型入门（一）一、LLaMa模型介绍1）Pre-normalization2）SwiGLU激活函数3）RoPE旋转位置编码二、Alpaca模型介绍三、Vicuna模型介绍大模型入门（一）——LLaMa
pit_man·2024-09-08 05:40

【统计学习方法】感知机

它可以被视为一种最简单的前馈神经网络，是一种二元线性分类器。
jyyym·2024-09-08 04:08

JVM 双亲委派模型及 SPI 实现原理分析

学习目标双亲委派模型的⼯作机制。类加载器的分类及各⾃的职责。双亲委派模型的好处。打破双亲委派模型的三种场景。线程上下⽂类加载器在是如何实现SPI的。
庭前云落·2024-09-08 04:02

spi与双亲委派

双亲委派模型，是一种加载类的约定。这个约定的一个用处是保证安全。比如说你写Java用了Stri
方方园园·2024-09-08 03:31

Vue初步认识与Vue基础指令

Vue.js简介先来谈谈传统网页开发传统开发的缺点：1.DOM操作频繁，代码繁杂2.DOM操作与逻辑代码混合，可维护性差3.不同功能区域书写在一起，可维护性低4.模块之间的依赖关系复杂Vue.js应运而生官网
amanohina·2024-09-08 03:40

一文了解LangChain

LangChain是为我们开发基于大语言模型(LLM)的应用提供了框架，简单一点说：LangChain提供了一个标准接口，用于将不同的语言模型连接在一起，以及与其他工具和数据源进行集成。
程序员二飞·2024-09-08 03:27

机器学习100天-Day2503 Tensorboard 训练数据可视化（线性回归）

首页.jpg源代码来自莫烦python(https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/tensorflow/4-1-tensorboard1/)今日重点读懂教程中代码，手动重写一遍，在浏览器中获取到训练数据Tensorboard是一个神经网络可视化工具，通过使用本地服务器在浏览器上查看神经网络训练日志，生成相应的可是画图，帮助炼丹师
我的昵称违规了·2024-09-08 03:15

考试心理学，让考试心态强大

《考试心理学》，这本书的作者，是美国的本·伯恩斯坦，是美国著名的心理学和教育家，在过去50年在美国各教育体统工作，其提出的考试模型被广泛应用。关键时刻，不要输在心态上。
尚学读书·2024-09-08 02:10

第15篇 运用指挥家思维模型开发自动驾驶算法

如何带领一个团队共同开发一项自动驾驶功能，问题边界和指挥家问题边界是相似的，首先，各个算法工程师都是在有明确边界下的内部协作，共同开发一个新功能；其次，最终集成后呈现的功能是前期可调试测试的。第一，要抓住“功能应用边界”关键点和指挥家一样，算法团队的负责人无法做到精通每一个子技术领域的算法，但却需要把控好整个团队的工作方向。感知，决策，控制，每一个子领域的算法开发都有解决不完的问题，团队负责人要做
墨客云开·2024-09-08 02:58

【2024高教社杯全国大学生数学建模竞赛】B题完整解析（含论文、代码分享）

目录1问题重述1.1问题背景1.2研究意义1.3具体问题2总体分析3模型假设4符号说明5模型的建立与求解5.1问题一模型的建立与求解5.1.1问题的具体分析5.1.2模型的准备**5.1.3模型的建立与求解
Better Rose·2024-09-08 02:52

LeYOLO 用于目标检测的新型可扩展和高效CNN架构 | 最新轻量化SOTA! 5GFLOP下无对手！

arxiv.org/pdf/2406.14239代码地址：https://github.com/LilianHollard/LeYOLO/tree/main在深度神经网络中，计算效率对于目标检测至关重要，尤其是在新型模型更倾向于速度而非计算效率
迪菲赫尔曼·2024-09-08 02:21

微软开源 Phi-3.5 视觉模型

微软刚刚发布了Phi3.5系列模型，一个小型模型("Mini")、一个混合模型("MoE")和一个视觉模型。
三花AI·2024-09-08 02:19

three.js 加载STL模型补充遇到的问题

在使用中若想各个方向都可以用鼠标旋转只有水平方向能够无限旋转，垂直方向有俯仰角±90°的限制，找了很久才知道TrackballControls轨迹球控制器，可以实现水平垂直旋转，但是也存在缺点，若是模型加载上下左右前后视图的时候
代码搬运工娃哈哈呀娃哈哈·2024-09-08 02:49

微软推出Phi-3.5系列AI模型

是的，微软确实推出了Phi-3.5系列AI模型。这一系列包括三款轻量级AI模型：Phi-3.5-MoE、Phi-3.5-vision和Phi-3.5-mini。
百态老人·2024-09-08 02:19

元学习（meta learning）（一）

实际上没有什么好方法来调这些超参，今天工业界最常拿来解决调整超参数的方法是买很多张GPU，然后一次训练多个模型，有的训练不起来、训练效果比较差的话就输入掉，最后只看那些可以训练的比较好的模型会得到什么样的性能
前行居士·2024-09-08 02:48

halcon深度学习4：深度学习在 OCR的用法-deep_ocr_workflow解析

2、deep_ocr_workflow在深度学习中，只有一篇例子关于OCR就是这一篇，文中介绍了深度OCR模型的建立与使用（如果使用过计量模型的可以较好理解，就是建立模型→设置参数→导入图片→进
mlxg99999·2024-09-08 01:16

通义灵码怎么样？分为哪些版本，看看基础能力多少分？

通义灵码，是一款基于通义大模型的智能编码辅助工具，提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码优化、注释生成、代码解释、研发智能问答、异常报错排查等能力，并针对阿里云的云服务使用场景调优
阿里云云原生·2024-09-08 01:14

【AI大模型应用开发】【LangChain系列】2. 一文全览LangChain数据连接模块：从文档加载到向量检索RAG，理论+实战+细节

持续学习，持续干货输出，关注我，跟我一起学AI大模型技能。本文学习LangChain中的数据连接（Retrieval）模块。该模块提供文档加载、切分，向量存储、检索等操作的封装。
同学小张·2024-09-08 01:13

Java list列表- Linkedlist链表学习

（2）Linkedlist链表对链表的理解：链表是一种常见的基础数据结构，是一种线性表，但是并不会按线性的顺序存储数据，而是在每一个节点里存到下一个节点的地址。链表可分为单向链表和双向链表。
折り纸·2024-09-08 01:12

财富水池助你轻松理财

财富水池的理财模型可以帮助我们很好地梳理和打理好财富。它的运作如下：财富通过我们的收入源源不断地注入财富水池，分别注满水池里的现金池，保险池，目标池和金鹅池，然后通过支出流出水池。我们的主要任务就是
Shirley赖·2024-09-08 00:55

一文让你搞懂什么是AI大模型

近年来，人工智能（AI）技术飞速发展，特别是大模型的出现，给各行各业带来了巨大的变革。无论是自然语言处理、图像识别，还是自动驾驶，AI大模型都展现出了强大的能力和广泛的应用前景。
码上飞扬·2024-09-08 00:11

计算机CAI应用实例,TRIZ在计算机领域中的应用

(2)存储器是由一组一维排列、线性编址的存储单元组成，按照地址来访问存储单元。(3)指令由操作码和地址码两部分组成，操作码规定了指令的操作类型，地址码指示操作数在存储单元中的地址。
weixin_39966020·2024-09-08 00:11

java集合之LinkedList（链表）详解--数据结构--未完成

参考博客：java集合之LinkedList详解：https://blog.csdn.net/zhao_xinhu/article/details/82713574什么是线性表（超详细）：https:/
menghuanzhiming·2024-09-08 00:38

周末大雾弥漫中的龟速跑_2021年3月27日跑步日记

整个空气中都是湿漉漉的感觉，雾气混合到衣服上脸上都能明显感觉到湿气。大雾的天气可比雾霾天气好多了。雾霾天气是空气质量严重污染了，而雾天的天气仅仅只是有雾，没有污染。
跑渣汤姆·2024-09-08 00:59

Python 使用 Detectron2 进行目标检测 (Detectron2, CenterNet2, Detic)

它提供了一系列预训练模型和灵活的配置系统，
Eric Woo X·2024-09-08 00:07

Linux rpc结构 一种事件驱动的状态机处理

为了高效的调度各个RPC请求，Linux的PRC调度实际上是一个事件驱动模型。C/S结构，大多使用多进程服务模型，这种模型的优点是编程简单，因为操作系统都是基于进程调度的，可以直接使用操作系统的接口。
linux_coder·2024-09-08 00:37

大模型推理框架 RTP-LLM 架构解析

RTP-LLM是阿里巴巴智能引擎团队推出的大模型推理框架，支持了包括淘宝、天猫、闲鱼、菜鸟、高德、饿了么、AE、Lazada等多个业务的大模型推理场景。
阿里技术·2024-09-07 23:32

基于Prometheus和Grafana的现代服务器监控体系构建

它不仅提供了多维数据模型和强大的PromQL查询语言，还支持服务发现和HTTP拉取模型。这些特性使得Prometheus特别适合在微服务和
不会代码的小林·2024-09-07 23:00

Ollama常用信息

目录常用命令常用模型运行模型常用命令输入Ollama命令，正常的得出命令行输出，表示已经安装成功，下面有ollama的常用命令：Usage:ollama[flags]ollama[command]AvailableCommands
AIGC_Connect·2024-09-07 23:29

大模型计算首字吐出时间

代码计算的时候稍微有一点偏差其它人有没有更好的解决办法#coding:utf-8importopenpyxlimportrequestsfromloguruimportloggerimportjsonimporttime#读取excel文件的路径filepath="F:/chery_gpt_problem/query.xlsx"#请求的url地址url="https://www.cherygpt.
一个月总有那么30天不想上班·2024-09-07 23:28

数学建模-基于熵权法对Topsis模型的修正

topsis模型赋予权重有层次分析法，但层次分析法也有其弊端。层次分析法最大的缺点：判断矩阵的确定依赖于专家，如果专家的判断存在主观性的话，会对结果产生很大的影响。
啥都想学点的研究生·2024-09-07 23:58

基于Llama 3搭建中文版（Llama3-Chinese-Chat）大模型对话聊天机器人

前面两篇博文，我们分别在个人笔记本电脑部署了Llama38B参数大模型，并使用Ollama搭建了基于Web可视化对话聊天机器人，可以在自己电脑上愉快的与Llama大模型Web机器人对话聊天了。
老牛同学·2024-09-07 22:26

GPT-4 已经到来，其功能和用途概述

好吧，我们并没有等太久，因为OpenAI今天下午发布了多模态预训练模型GPT-4。GPT-4最令人兴奋的方面之一是它的多模式方法（图像和文本输入，文本输出），它在功能和对齐方面都有显着进步。
iCloudEnd·2024-09-07 22:30

Linux：读者写者模型（读写锁）

读者写者模型（读写锁）在编写多线程时，有可能会出现有些公共区域的数据修改的机会比较少，但是读的机会反而很多，也就是说写者少，读者多。
ETalien_·2024-09-07 22:52

python调用ollama库详解

0准备1）准备Ollama软件（注意：两个不是同一个东西）详见上次的文章Ollama通过gguf文件加载AI模型（补充：关于Ollama加载AI模型的补充）2）准备ollama库如果您还未安装ollama
2201_75335496·2024-09-07 22:51

AI推介-多模态视觉语言模型VLMs论文速览（arXiv方向）：2024.04.15-2024.04.25

文章目录~1.AutoGluon-Multimodal(AutoMM):SuperchargingMultimodalAutoMLwithFoundationModels2.FusionofDomain-AdaptedVisionandLanguageModelsforMedicalVisualQuestionAnswering3.CatLIP:CLIP-levelVisualRecognitio
小小帅AIGC·2024-09-07 21:49

项目遇到的难点、印象深刻点总结

用户无需为应用持续付费，只需支付函数运行时产生的资源消耗费用，而这，就是Serverless服务的模型。1、更快地创建一个服务且免运维：大量的Node.js服务，创建服务，
橙秋筱·2024-09-07 21:15

Pytorch机器学习——3 神经网络（三）

导数优缺点：优点：由于其图形在定义域0附近近似线性，并且在整个定义域有可导
辘轳鹿鹿·2024-09-07 21:50

**解读心理健康，引领未来智能——MentaLLaMA：大型语言模型的革命性应用**

解读心理健康，引领未来智能——MentaLLaMA：大型语言模型的革命性应用在如今的数字时代，社交媒体成为人们分享生活、表达情绪的重要平台。然而，从中洞察公众的心理健康状况并提供及时帮助却是一大挑战。
滑辰煦Marc·2024-09-07 21:44

RAFT: Adapting Language Model to Domain Specific RAG

RAFT：使语言模型适应特定领域的RAG摘要1引言2LLM用于开卷考试3RAFT4评估5RAFT推广到Top-KRAG6相关工作7结论摘要在文本数据的大型语料库上预训练大型语言模型（LLM）现在是一种标准范式
UnknownBody·2024-09-07 21:43
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