弹性模型第33页

时序预测|基于变分模态分解-时域卷积-双向长短期记忆-注意力机制多变量时间序列预测VMD-TCN-BiLSTM-Attention

VMD-TCN-BiLSTM-Attention文章目录前言时序预测|基于变分模态分解-时域卷积-双向长短期记忆-注意力机制多变量时间序列预测VMD-TCN-BiLSTM-Attention一、VMD-TCN-BiLSTM-Attention模型

机器不会学习CL·2024-08-27 08:13

大模型企业应用落地系列》基于大模型的对话式推荐系统》技术架构设计全攻略

注：此文章内容均节选自充电了么创始人，CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》（人工智能科学与技术丛书）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】文章目录大模型企业应用落地系列全貌基于大模型的对话式推荐系统

陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO·2024-08-27 07:42

大模型企业应用落地系列一》基于大模型的对话式推荐系统》对话式推荐系统概述

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陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO·2024-08-27 07:12

【大数据】数据仓库的定义、数据模型及其建设与设计

1.数据仓库1.1定义数据仓库不是数据的简单堆积，而是从大量的事务型数据库中抽取数据，并将其清理、转换为新的存储格式,即为决策目标把数据聚合在一种特殊的格式中。公认的数据仓库之父W.H.Inmon将其定义为：“数据仓库是支持管理决策过程的、面向主题的、集成的、随时间而变的、持久的数据集合”。1.2体系结构数据仓库的体系结构如下图：数据源：是数据仓库系统的基础，是整个系统的数据源泉。通常包括企业内部

牧心.·2024-08-27 07:10

Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营Day03

在这种情况下，可以通过重新设计模型

xuanEpiphany29·2024-08-27 06:34

基于白鲸优化算法(BWO)优化CNN-BiGUR-Attention风电功率预测研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、算法介绍1.白鲸优化算法（BWO）2.卷积神经网络（CNN）3.双向门控循环单元（BiGRU）4.注意力机制（Attention）三、模型构建与优化

科研_研学社·2024-08-27 06:33

深度学习学习经验——什么是深度学习

基本概念：神经网络：深度学习模型的核心是神经网络，灵感来源于人脑的结构和功能。神经网络由大量的节点（神经元）组成，这些节点通过连接（权重）相互传递信息。层：神经网络通常由多个层级组成。

Linductor·2024-08-27 06:02

AI Agent（并非）是你所需要的一切

更糟糕的是，某些公司过分承诺模型、工具、应用程序的功能……我们不需要走很远就能找到一些众所周知的例子，例如HumanePin、RabbitR1或非硬件领域的Devin，据称它可以从最初的问题和范围定义自主构建整个应用程序

拉达曼迪斯II·2024-08-27 06:02

24.8.26学习心得

下面详细解释两者之间的区别：1.验证数据集（ValidationSet）目的：超参数调整：验证数据集主要用于调整模型的超参数，如学习率、正则化系数、网络层数等。模型选择：用于选择最佳模型。

kkkkk021106·2024-08-27 06:01

为什么有了MAC还需要IP？

下面是它们的主要区别和为什么两者都需要的原因：使用MAC地址通信使用IP地址通信定位在物理网络中路由数据包跨网络OSI模型第二层OSI模型第三层通过DHCP由制造商分配IP地址易伪

吃小南瓜�·2024-08-27 06:01

【机器学习】————在金融市场分析方面的应用

传统方法在面对海量数据和复杂模型时往往力不从心，随着技术的进步，机器学习在金融市场分析中的应用越来越广泛。本文将深入探讨

爱吃蔬菜不挑食·2024-08-27 06:01

单个像素的威胁：微小的变化如何欺骗深度学习系统

深度学习模型是许多先进应用的核心，例如医疗诊断和自动驾驶汽车。不幸的是，像所有其他系统一样，它们也存在可能会被网络罪犯利用的漏洞。

FreeBuf-·2024-08-27 06:30

基于鲸鱼优化算法(WOA)优化CNN-BiGUR-Attention风电功率预测研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、算法介绍1.鲸鱼优化算法(WOA)2.CNN（卷积神经网络）3.BiGRU（双向门控循环单元）4.Attention机制三、模型构建与优化1.模型结构

程序辅导帮·2024-08-27 06:00

计算机网络参考模型

一、OSI七层参考模型（ISO——国际标准化组织）应用层：为应用进程提供网络服务，例如你在qq输入几个字符表示层：数据的表示，安全，压缩（把人的语言翻译成计算机能识别的语言）会话层：建立，管理，中止会话传输层

必叫你大败而归·2024-08-27 05:29

基于北方苍鹰算法优化CNN-BiGUR-Attention风电功率预测研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、研究方法1.模型组成2.研究步骤三、研究成果与应用前景四、结论2运行结果3参考文献4Matlab代码、数据⛳️赠与读者‍做科研，涉及到一个深在的思想系统

然哥爱编程·2024-08-27 05:58

基于PyTorch的ResNet50的10分类模型

使用PyTorch框架构建一个基于ResNet50的10分类模型并进行训练，需要首先确保已经安装了PyTorch和必要的库（如torchvision，用于加载预训练的ResNet50模型）。

Covirtue·2024-08-27 05:25

基于物理信息的深度神经网络模拟混凝土中氯离子的扩散

物理定律被制定为一个损失项，以指导训练过程，并减少模型训练所需的数据。然后将物理约束损失(基于控制方程和边界条件)和训练损失(基于神经网络)融合产

算法如诗·2024-08-27 03:48

AI大模型日报#0825：10行代码让大模型数学提升20%、文心日均调用超6亿

导读：AI大模型日报，爬虫+LLM自动生成，一文览尽每日AI大模型要点资讯！

常政·2024-08-27 03:17

Neo4J图数据库入门示例

前言-Neo4j和MySQL的区别Neo4j和MySQL是两种不同类型的数据库，它们在数据模型、用途、性能和查询语言等方面有着显著的区别。

gallonyin·2024-08-27 03:45

机器学习常见公式推导

这里的WWW通常代表模型的权重，而XXX代表输入数据。）

stubborn vegeta·2024-08-27 02:11

使用MongoDB构建AI：Jina AI将突破性开源嵌入模型变为现实

JinaAI创立于2020年，总部位于德国柏林，主要从事提示工程和嵌入模型业务，已迅速成长为多模态AI领导者。

MongoDB 数据平台·2024-08-27 02:10

大模型18：微调大模型方法PEFT(LoRA等) — 训练 “ChatGLM2“ 项目

微调大模型的方法之一是PEFT（Parameter-EfficientFine-Tuning），其中包括LoRA（Low-RankAdaptation）等技术。

bluewelkin·2024-08-27 01:38

大模型19：微调大模型方法

有监督微调（SFT）、奖励模型（RM）训练，以及基于人类反馈的强化学习（RLHF）训练1.有监督微调（SFT-SupervisedFine-Tuning）数据处理数据收集：首先，需要收集大量的对话数据。

bluewelkin·2024-08-27 01:38

从理论到实践网络编程模型：（BIO、NIO、AIO）同步与异步模型的原理与应用（六）

为了支持多个客户端并发交互，我们需要改进现有的设计，使用BIO（BlockingI/O）模型来处理多个用户的聊天信息。以下将详细讨论这一改进方案。

Solidao·2024-08-27 01:07

数据库 SQLite3

数据库技术主要研究如何存储、使用和管理数据；所谓有结构的，指的是数据是按一定的模型组织起来的。数据模型可用数据结构来描述。数据模型决定数据的组织方式、操作方法。理解数据库的前提是理解数据模型。

军胜a·2024-08-27 01:07

Cerebras DocChat发布：基于Llama 3构建，DocChat在几小时内完成GPT-4级别的对话问答训练

Cerebras以其在机器学习（ML）和大型语言模型（LLMs）方面的深厚专业知识而闻名，推出了DocChat系列的两个新模型：CerebrasLlama3-DocChat和CerebrasDragon-DocChat

科技大本营·2024-08-27 00:00

每天一个数据分析题（三百五十八）-图表决策树

跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-27 00:56

每天一个数据分析题（二百二十）

A.预测原始数据的标签B.预测上一个模型的残差C.降低模型的偏差D.降低模型的方差题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案

跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-27 00:26

《伍尔福克教育心理学》读书笔记（三）

第二节发展的社会背景1.布朗芬布伦纳关于发展的生态系统模型由微观系统、中间系统、外

爱读书的靖哥哥·2024-08-27 00:08

【CUDA编程笔记】如何使用CUDA统一内存来优化多进程多线程程序的性能？

理解统一内存统一内存是CUDA编程模型的一个组件，它定义了一个所有处理器都可访问的单一连贯内存映像，允许数据在CPU和GPU之间透明迁移，无需显式复制。

qq2108462953·2024-08-26 23:26

每天一个数据分析题（四百九十六）- 决策树模型

回归树是可以用于回归的决策树模型，一个回归树对应着输入空间（即特征空间）的一个划分以及在划分单元上的输出值。

跟着紫枫学姐学CDA·2024-08-26 23:25

C#版本与.NET版本对应关系以及各版本的特性

版本对应关系以及各版本的特性C#版本.NET版本发布日期特性C#1.0.NETFramework1.02002-02-13委托、事件C#1.1.NETFramework1.12003-04-24APM（异步编程模型

要记得喝水·2024-08-26 23:52

程序员转行指南：数据分析师、AI大模型工程师、产品经理与云计算工程师，哪个职业更适合你？

先给结论再说理由：数据分析师、AI大模型工程师、产品经理和云计算工程师。这些领域不仅因应了当前技术发展的趋势，也为程序员提供了转型的广阔舞台和职业发展的新机遇。一起来看看吧！

AI小白熊·2024-08-26 23:21

揭秘Sora：深度学习与自然语言处理驱动的智能视频生成与互动

Sora-探索AI视频模型的无限可能随着人工智能技术的飞速发展，AI视频模型已成为科技领域的新热点。

疾风终究没有归途·2024-08-26 22:50

关于html语义化以下哪个说法是正确呢,前端面试题2019年网易工程师面试题及答案解析...

一、单选题(共19题，每题5分)1.CSS盒子模型中()是透明的，这部分可以显示背景()A、paddingB、marginC、borderD、content参考答案：A答案解析：-**Margin(外边距

水阔山长·2024-08-26 22:49

学习掌握“不读书法”

我坚持跟着“樊登读书”每周听一本书，每天摘要所学书籍受启发的要点，然而记住的不多，边学边丢，学了《好好思考》这本书，特别是学习如何快速掌握思维模型的“不读书法”，感觉这样更能学以致用，学习效率也高。

莲子百合111·2024-08-26 22:10

CUDA指南-CUDA简介与开发环境搭建

CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture）是由NVIDIA开发的并行计算平台和编程模型，它允许开发者利用NVIDIAGPU进行高效的通用计算任务。

小虾米欸·2024-08-26 21:41

MinerU 是一款将PDF转化如markdown、json工具

MinerU诞生于书生-浦语的预训练过程中，我们将会集中精力解决科技文献中的符号转化问题，希望在大模型时代为科技发展做出贡献。

Ai君臣·2024-08-26 21:41

技术开发角度浅析黑神话悟空

这是是一种虚拟微多边形几何体系统，消除了LOD的繁琐任务，可以扫描并导入极高精细程度的模型。并且，这不会影响性能。仍然可以获得实时

存储-小白·2024-08-26 21:40

顶级高手常用的16个思维模型，读完深受启发！（值得收藏）

思维模型会给你提供一种视角或思维框架，从而决定你观察事物和看待世界的视角。顶级的思维模型能提高你成功的可能性，并帮你避免失败。打造多元思维模型想法来自查理·芒格，而查理·芒格是沃伦·巴菲特的得力助手。

陈宇星随记·2024-08-26 21:52

TensorFlow 的基本概念和使用场景

它允许开发者使用图形计算的方式构建和训练机器学习模型。TensorFlow的基本概念如下：张量（Tensor）：TensorFlow使用张量来表示数据。

Envyᥫᩣ·2024-08-26 20:34

Python生成JMeter测试脚本----响应断言和查看结果树

响应断言响应断言的测试字段和模型匹配规则，在代码中已经注释了，对应着JMeterGUI工具的操作。首先使用set方法修改响应断言的参数，然后使用get方法生成响应断言组件，将组件

可遇_不可求·2024-08-26 20:00

系统分析与设计作业1

常见有瀑布模型、螺旋模型、敏捷模型等。因此，软件工程包含过程、方法、工具三个要素过程：任务实施的

千灵域·2024-08-26 19:48

大模型微调方法总结：LoRA、Adapter、Prefix-tuning、P-tuning、Prompt-tuning

随着深度学习技术的不断发展，大型预训练模型已成为许多任务的重要工具。然而，微调（finetuning）这些大模型以适应特定任务是一个复杂且计算密集型的过程。

百度_开发者中心·2024-08-26 19:14

Prompt-Tuning：大模型微调技术

随着深度学习技术的不断发展，大模型（如GPT、BERT等）在各种自然语言处理（NLP）任务中取得了显著的成功。然而，训练和部署大模型需要大量的计算资源和时间，这限制了其在一些资源有限场景中的应用。