模型及算法理论推导第4页

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

【这里是新疆】（2）“有效光照理论”下的新疆美好生活……

图片发自App【这里是新疆】（2）“有效光照理论”下的新疆人，及新疆人们的生活……（这一篇，最好在读完上一篇后进行！

拈花老夏·2024-09-15 16:50

2019-11-29晨间日记

今天是什么日子起床：6:00就寝：23:30天气：晴朗心情：平静纪念日：第二场比赛叫我起床的不是闹钟是梦想年度目标及关键点：国考考研本月重要成果：学习今日三只青蛙/番茄钟点评作业出镜点评夜班成功日志-记录三五件有收获的事务出镜点评点评作业夜班财务检视

麦新·2024-09-15 16:19

malloc和new的区别及联系

一.区别1.用法上malloc是一个函数，而new是C++一个操作符malloc需要手动计算开辟的空间大小，new后面只需跟上空间的类型，如果有多个对象，加上[]给个数即可malloc申请的空间不能初始化，而new可以malloc返回void*，需要强制类型转换，而new返回对应类型的指针malloc失败会返回空指针，需要手动检查；new失败抛出异常，要用catch捕获2.底层原理上申请自定义类型

月夜星辉雪·2024-09-15 16:37

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

日运势 | 2023年10月22日九月初八·平

宜行船收捕治邪瘟治病除灾行嫁与平台道途及场屋地基，修造泥饰墙壁等，若遇伐日及逢金禽宜出兵除贼等。图片图片生肖鼠图片综合运势★★★★生肖鼠的朋友进入运势多表现不错，某事顺心。

禅如易·2024-09-15 15:18

【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

CTF常见编码及加解密（超全）第二篇

HTML实体编码简述：字符实体是用一个编号写入HTML代码中来代替一个字符，在使用浏览器访问网页时会将这个编号解析还原为字符以供阅读。举例：highlighter-HTML明文：hello，world.十进制：hello，world.十六进制：hel

不会代码的小徐·2024-09-15 15:02

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

Xilinx 7系列FPGA架构之器件配置（二）

引言：本文我们介绍下7系列FPGA的配置接口，在进行硬件电路图设计时，这也是我们非常关心的内容，本文主要介绍配置模式的选择、配置管脚定义以及如何选择CFGBVS管脚电压及Bank14/15电压。

FPGA技术实战·2024-09-15 15:31

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

高考作文：立意解析及范文58

高考作文立意解析及范文58【原题呈现】58.阅读下面的材料，写一篇不少于800字的文章。残疾考生小魏，幼年丧父，靠母亲含辛茹苦养大，并考上了清华大学。

海滨公园·2024-09-15 14:57

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

Conda的清理（一下少了14G）

一般使用conda命令清理condaclean-p//删除没有用的包（推荐）condaclean-t//tar打包condaclean-y-all//删除全部的安装包及cache如果想看看到底占多大存储空间可以往下看进入

Pin_BOY·2024-09-15 14:28

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

5-【JavaWeb】JUnit 单元测试及JUL 日志系统

1.使用JUnit进行单元测试JUnit是Java中非常流行的单元测试框架，MyBatis与JUnit可以很好地结合，来测试持久层代码的正确性。1.1添加JUnit依赖在使用JUnit之前，需要在pom.xml中引入JUnit依赖。junitjunit4.13.2test1.2单元测试基本结构假设我们要测试UserMapper中的getUserById方法，测试代码如下：importorg.apa

weixin_44329069·2024-09-15 13:23

2023-06-30

翔龙商学院三天学习后感：经过2023年6月27-29日三天学习后，确实成长很快，给自己的成长又提高一个台阶，感谢集团尤总及各位老师的辛苦再次感谢和感恩，对具体学习的翔龙商学院第十七期TTT训练营温故而知新

151d580c6a8c·2024-09-15 13:49

第二周内容

Linux系统基础目录的命名法则：-严格区分大小写-目录也是文件，在同一路径下，两个文件不能同名-支持使用除/以外的任意字符-最长字符不能超过255个字符Linux根下目录及用途/bin存放二进制可执行文件

s好学向上p·2024-09-15 13:17

python logging使用_Python实战之logging模块使用详解

print也可以输入日志，logging相对print来说更好控制输出在哪个地方，怎么输出及控制消息级别来过滤掉那些不需要的信息。1、日志级别im

weixin_39548832·2024-09-15 13:52

python logging模块默认日志级别_一看就懂，Python 日志 logging 模块详解及应用

日志概述百度百科的日志概述：Windows网络操作系统都设计有各种各样的日志文件，如应用程序日志，安全日志、系统日志、Scheduler服务日志、FTP日志、WWW日志、DNS服务器日志等等，这些根据你的系统开启的服务的不同而有所不同。我们在系统上进行一些操作时，这些日志文件通常会记录下我们操作的一些相关内容，这些内容对系统安全工作人员相当有用。比如说有人对系统进行了IPC探测，系统就会在安全日志

路易·罗莎·2024-09-15 13:21

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

OpenAIo1的价值意义及“强化学习的ScalingLaw”蹭下热度谈谈OpenAIo1的价值意义及RL的Scalinglaw。

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

mysql5.7.24-win32安装及配置

一：Mysql安装安装包mysql-5.7.24-win32.zip，解压该安装包，将解压后的文件夹mysql-5.7.24-win32放到C盘根目录下。置mysql环境变量，系统变量à新建à变量名为MYSQL_HOME，变量值为C:\mysql-5.7.24-win32，然后更改path环境变量，新增量为%MYSQL_HOME%\bin。在C:\mysql-5.7.24-win32文件夹里面创建

cai_niaocainiao·2024-09-15 12:05

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

陕西省家庭教育指导师，家庭教育指导师的薪资待遇

一、陕西省家庭教育指导师的薪资待遇陕西省家庭教育指导师的薪资待遇多种多样，主要取决于个人经验、技能、知识背景及所在机构的规模和地理位置。

配音新手圈·2024-09-15 12:23

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

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

测试平台系列(24) 编写成员管理功能

米洛丶·2024-09-15 12:14

C语言：冒泡排序的注意事项及具体实现

一、注意事项1、函数声明为：voidbubble_sort(void*base,size_tnum,size_twidth,int(*cmp)(constvoid*e1,constvoid*e2));2、base指向所要排序的数组3、num为数组的元素个数4、width为一个元素占多少个字节的空间5、cmp为函数指针，指向用来进行比较的函数6、每趟排序都会把当前未排序部分的最大值移到正确的位置二、

z_鑫·2024-09-15 12:32

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

11.学无止境

在不断地试错中，终于找到适合自己的学习方法及有效资源。突然发现，当你一旦决定开始做一件事并付诸于行动时，你会发现，原以为的一切问题都不是问题。忘了有多久，没有这样的一个学习冲劲了。

萌柳青青·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

一、青云青云QingCloud推出深度学习平台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

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

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

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

simulink风光火储一次调频，风机,simulink二次调频AGC风电风机储能电动汽车水电火电二次调频

本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、一次调频及风光火储应用二、二次调频（AGC）及多能源协调2运行结果3参考文献4Simulink仿真实现⛳️赠与读者‍做科研，涉及到一个深在的思想系统，需要科研者逻辑缜密

科研_研学社·2024-09-15 11:25

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

Github官方桌面客户端

GitHub是一个面向开源及私有软件项目的托管平台，因为只支持git作为唯一的版本库格式进行托管，故名gitHub。如果你是一名程序员，那么一定会听过或用过现在最流行的版本控制工具GIT！

zwb_jianshu·2024-09-15 11:09

读书打卡《如何成为不完美主义者》

1.改变你的关注重点：每天花上一分钟的时间思考及想象以下内容。忽略结果，关注自己的投入。忽略问题，关注自己在问题条件下取得的进步。如果你必须解决一个问题，就把重点放在解决过程上。

chenchen_68ed·2024-09-15 10:33

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