模型详解第3页

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

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

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

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

python之requests模块详解

目录requests使用requests请求方法requests响应对象属性Requests模块是一个用于网络请求的模块，主要用来模拟浏览器发请求。其实类似的模块有很多，比如urllib，urllib2，httplib，httplib2，他们基本都提供相似的功能。但是这些模块都复杂而且差不多过时了，requests模块简单强大高效，使得其在众多网络请求模块中脱引而出。requests使用环境安装：

Vibe~·2024-09-15 11:55

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

【Python】np.hstack()和np.vstack函数详解和示例

本文通过函数原理和运行示例，对np.hstack()和np.vstack函数进行详解，以帮助大家理解和使用。

木彳·2024-09-15 11:24

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

【Python】数据结构,链表,算法详解

今日内容大纲介绍自定义代码-模拟链表删除节点查找节点算法入门-排序类的冒泡排序选择排序插入排序快速排序算法入门-查找类的二分查找-递归版二分查找-非递归版分线性结构-树介绍基本概述特点和分类自定义代码-模拟二叉树1.自定义代码-模拟链表完整版"""案例:自定义代码,模拟链表.背景: 顺序表在存储数据的时候,需要使用到连续的空间,如果空间不够,就会导致扩容失败,针对于这种情况,我们可以通过链表实现

AIAdvocate·2024-09-15 10:19

【Python】【Opencv】cv2.findContours()、cv2.drawContours()和cv2.contourArea()函数详解和运行示例

为帮助大家理解和使用cv2.findContours()、cv2.drawContours()和cv2.contourArea()函数，本文通过对函数内容进行详解，并通过运行示例更直观表述。

木彳·2024-09-15 10:48

深度学习-13-小语言模型之SmolLM的使用

文章附录1SmolLM概述1.1SmolLM简介1.2下载模型2运行2.1在CPU/GPU/多GPU上运行模型2.2使用torch.bfloat162.3通过位和字节的量化版本3应用示例4问题及解决4.1attention_mask

皮皮冰燃·2024-09-15 10:48

关于Redis集群同步/持久化/淘汰机制的详解

Redis是非常常用的KV数据库,使用内存以及HashMap进行存储的特点带来了高效的查询.本文将围绕Redis的常见开发使用场景,阐述在Redis集群中各个节点是如何进行数据同步,每个节点如何进行持久化以及在长期使用中如何对数据进行更新和淘汰.如果对Redis有更多的兴趣,可以查看我的技术博客:https://dingyuqi.com下面是Redis在开发过程中常用的几种使用场景.集群Redis

尾巴尖上的阳光·2024-09-15 09:15

xp系统打开计算机硬盘分区,详解WindowsXP硬盘分区步骤

有许多游戏玩家对经典的WinXP系统非常忠实，即使重新购买了一台超强配置的电脑，依然选择安装WinXP系统，因为WinXP对很多老游戏兼容性更强，游戏玩家也对硬盘的分配非常讲究，因为每一款好玩的游戏容量都是非常庞大，而如果硬盘容量太小的话就装不了几款游戏了，所以许多用户喜欢将其它硬盘容量都分配到一个比较大的分区内，若是Win7就可以非常直观的自动分配，而在WinXP系统下该如何实现呢?下面一起来认

随缘惜情·2024-09-15 09:44

LLM 进展和前进道路

近年来，语言模型取得了重大进展。这一进步是对数十亿个参数进行广泛训练和调整的结果，也是商业用途基准测试的结果。这项工作的起源可以追溯到1950年代，当时自然语言理解和处理的研究开始了。

晨曦_子画·2024-09-15 09:44

【机器学习与R语言】1-机器学习简介

或者：收集数据——推理数据——归纳数据——发现规律抽象化：训练：用一个特定模型来拟合数据集的过程用方程来拟合观测的数据：观测现象——数据呈现——模型建立。

苹果酱0567·2024-09-15 09:43

《Android进阶之光》读书笔记

.Palette1.2.Android6.0新特性1.2.2.运行时权限机制1.3.Android7.0新特性第2章MaterialDesign2.2.DesignSupportLibrary常用控件详解第

soleil雪寂·2024-09-15 09:12

未来网络体系结构和SDN的研究进展-毕军

介绍了软件定义网(SDN)的发展现状,讨论SDN的体系结构,提出一种SDN体系结构的抽象模型。最后，介绍一种未来网络体系结构创新环境(FINE)体系结构。阅读全文和小伙伴们一起来吐槽

拟声的主扬·2024-09-15 09:08

Android面试必备的集合源码详解，系列篇

前言面试：如果不准备充分的面试，完全是浪费时间，更是对自己的不负责。文末会给大家分享下我整理的Android面试专题及答案其中大部分都是大企业面试常问的面试题，可以对照这查漏补缺，当然了，这里所列的肯定不可能覆盖全部方式，不过对大家找工作肯定是有帮助！本月飞机到达上海，到今天第6天了，四家大公司华为，小米，映客，抖音，还有二家中小型公司。有几家已经面了几轮，下周还要面，挂了几家，不过目前已经选择了

程序员Sunbu·2024-09-15 08:06

史上最全的maven的pom.xml文件详解

注：详解文件中，用红色进行标注的是平常项目中常用的配置节点。要详细学习！

Meta999·2024-09-15 08:03

详解 Pandas 的 query 函数

Pandas的query()方法能够使用字符串表达式来筛选DataFrame数据的行，类似于SQL的where子句importpandasaspddf=pd.DataFrame({"A":[1,3,5,6,7],"B":[11,10,9,8,12],"C":["hello","pandas","python","java","shell"],"D":["2024-02-01","2023-12-1

文刀小桂·2024-09-15 07:32

详解 Pandas 的 isin 用法

Pandas的isin()方法可以判断数据值是否在某个数据集合中，若与集合中的某个值相等则返回True，反之返回False。importpandasaspddf=pd.DataFrame({"title":["one","two","three","four"],"type":["small","common","middle","large"],"num":[10,20,30,40]})#1.判

文刀小桂·2024-09-15 07:32

详解 Flink 的常见部署方式

一、常见部署模式分类1.按是否依赖外部资源调度1.1Standalone模式独立模式(Standalone)是独立运行的，不依赖任何外部的资源管理平台，只需要运行所有Flink组件服务1.2Yarn模式Yarn模式是指客户端把Flink应用提交给Yarn的ResourceManager,Yarn的ResourceManager会在Yarn的NodeManager上创建容器。在这些容器上，Flink

文刀小桂·2024-09-15 07:31

【NLP5-RNN模型、LSTM模型和GRU模型】

RNN模型、LSTM模型和GRU模型1、什么是RNN模型RNN（RecurrentNeuralNetwork)中文称为循环神经网络，它一般以序列数据为输入，通过网络内部的结构设计有效捕捉序列之间的关系特征

一蓑烟雨紫洛·2024-09-15 07:30

Jacoco的XML报告详解

使用jacococli完成jacoco测试报告生成后，会看到有一个.xml结尾的文件，这个就是xml格式的覆盖率报告。除了xml还有csv、html格式的报告，本文进介绍xml报告。DTD文件在介绍jacoco的xml报告之前，我们应该先看一下对应的DTD文件的内容。(DTD的全称为DocumentTypeDefinition，是一种文件定义格式，它规定了XML文件结构为XML文件提供了语法与规则

CrissChan·2024-09-15 07:57

Unity3D多线程UI之ScrollYExtand

先附上git地址https://github.com/huqiang0204/huqiang.UnitySubThreadUI示例代码请看ScrollExTestPage可以绑定三种模型，头部，尾部，和中间数据部分这里只用到了中间数据模型和头部模型

胡强_79a4·2024-09-15 07:51

Prometheus运维六 PromQL查询语言详解及操作

海阔凭鱼跃，天高任鸟飞Prometheus官网：https://prometheus.io/文章目录1.什么是PromQL?2.PromQL的基本使用2.1时间序列选择器2.1.1瞬时向量选择器2.2区间向量选择器2.2.1范围向量选择器2.2.2时间位移操作2.2.3使用聚合操作2.3标量和字符串3.PromQL操作符4.内置常用函数5.HTTPAPI操作PromQL6.使用建议1.什么是Pro

安顾里·2024-09-15 07:56

Java-网络

网络通信模型通常指的是OSI（开放系统互联）模型，它将网络通信分为七个层次。每一层

胡净·2024-09-15 06:55

浅谈大模型 SFT 的实践落地：十问十答

节前，我们星球组织了一场算法岗技术&面试讨论会，邀请了一些互联网大厂朋友、参加社招和校招面试的同学.针对算法岗技术趋势、大模型落地项目经验分享、新手如何入门算法岗、该如何准备、面试常考点分享等热门话题进行了深入的讨论

大模型与自然语言处理·2024-09-15 06:54

欺诈文本分类检测（十四）：GPTQ量化模型

1.引言量化的本质：通过将模型参数从高精度（例如32位）降低到低精度（例如8位），来缩小模型体积。

沉下心来学鲁班·2024-09-15 06:54

【60天备战软考高级系统架构设计师——第十天：软件设计与架构综合练习】

经过前十天的学习，我们已经了解了软件工程生命周期模型、需求分析与管理方法，以及软件设计与架构的核心内容。为了巩固这些知识点，今天我们将进行一个综合练习。

冷风扇666·2024-09-15 06:53

【提示词】浅谈GPT等大模型中的Prompt

Prompt是人工智能（AI）提示词，是一种利用自然语言来指导或激发人工智能模型完成特定任务的方法。

有梦想的程序星空·2024-09-15 06:53

【系统架构设计】系统的可靠性分析与设计

【系统架构设计】系统的可靠性分析与设计可靠性概述系统故障模型系统配置方法组成结构‌‌功能与应用场景‌‌技术含量与成本‌系统可靠性可靠性概述这里有几个名词要做好区分，可靠度是某一个时间区间内能正常运行的概率

傻傻虎虎·2024-09-15 06:52

系统架构师软考历年论文题目（2009-2024年）及分析

REST服务的Web应用系统设计；4.论软件可靠性设计与应用20101.论软件的静态演化和动态演化及其应用；2.论数据挖掘技术的应用；3.论大规模分布式系统缓存设计策略；4.论软件可靠性评价20111.论模型驱动架构在系统开发中的应用

pccai-vip·2024-09-15 05:49

【大模型】triton inference server

前言：tritoninferenceserver常用于大模型部署，可以采用http或GRPC调用，支持大部分的backend，单GPU、多GPU都可以支持，CPU也支持。

idiotyi·2024-09-15 05:47

AI 模型：全能与专精之辩 —— 一场科技界的 “超级大比拼”

亲爱的朋友们，热烈欢迎你们来到青云交的博客！能与你们在此邂逅，我满心欢喜，深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代，我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客，正是这样一个温暖美好的所在。在这里，你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识，还可以毫无拘束地畅所欲言，尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来，愿我们能在这片小小的天地里共同成长，共同进步。本博客的精华专栏：Ja

青云交·2024-09-15 05:17

深度学习--对抗生成网络（GAN, Generative Adversarial Network）

对抗生成网络（GAN,GenerativeAdversarialNetwork）是一种深度学习模型，由IanGoodfellow等人在2014年提出。

Ambition_LAO·2024-09-15 05:15

【K8S】kubernetes集群架构与组件

kubernetes集群架构与组件kubernetes组件**master组件**node组件整体流程POD终止过程【K8S】kubernetes集群架构与组件kubernetes组件K8S是属于主从设备模型

奇奇怪怪^·2024-09-15 05:43

Visual Studio中的Android模拟器使用详解

关注微信号：javalearns随时随地学Java或扫一扫随时随地学JavaMicrosoft本周发布了VisualStudio2015预览版,里面包含Android开发工具.安装的时候,如果选Android开发,VisualStudio会把调试Android应用程序用的VisualStudio模拟器也装上.在介绍这个新模拟器之前,我们先来聊一聊,为什么需要一个新的Android模拟器–当然,你也

wurui8·2024-09-15 05:43

Open3D 使用RANSAC分割平面

num_iterations):'''5，代码实现6，结果展示1，概述随机抽样一致性算法QRANSAC(Randomsampleconsensus)是一种迭代的方法来从一系列包含有离异值的数据中计算数学模型参数的方法

今夕是何年，·2024-09-15 04:38

每日刷题Day_15-17

正确答案:D你的答案:D(正确)电子邮件电子商务WWW资源共享4.在OSI七层模型中，网络层的主

Minamoshizuku·2024-09-15 04:37

【H2O2|全栈】关于CSS（3）CSS基础（三）

目录CSS基础知识前言准备工作盒模型概念内容的宽高displaypaddingborderborder-widthborder-styleborder-colormargin预告和回顾后话CSS基础知识前言本系列博客将分享层叠样式表

过期的H2O2·2024-09-15 04:34

Rust中的所有权和借用规则详解

Rust是一种系统编程语言，其设计目标包括内存安全、并发安全以及性能。为了实现这些目标，Rust引入了一系列独特的编程概念，其中最为核心的就是所有权（Ownership）和借用（Borrowing）规则。本文将详细解释Rust中的所有权和借用规则，以及它们如何确保内存安全和并发安全。一、所有权规则在Rust中，每一个值都有一个与之关联的所有者。这个所有者可以是变量、数据结构或者是其他形式的存储。所

代码云1·2024-09-15 03:03

首次全面解析云原生成熟度模型：解决企业「诊断难、规划难、选型难」问题

从“上云”到“云上”原生，云原生提供了最优用云路径，云原生的技术价值已被广泛认可。当前行业用户全面转型云原生已是大势所趋，用户侧云原生平台建设和应用云原生化改造进程正在加速。然而，云原生复杂的技术栈和传统IT的历史包袱给用户带来了巨大挑战，针对平台建设和应用改造的能力要求缺少统一规范成为企业转型的最大障碍。在用户侧，企业执行层面存在“三难”问题，即诊断难、规划难、选型难，需求和供给不能精准对应，缺

阿里云云栖号·2024-09-15 03:32

深度学习：怎么看pth文件的参数

.pth文件是PyTorch模型的权重文件，它通常包含了训练好的模型的参数。要查看或使用这个文件，你可以按照以下步骤操作：1.确保你有模型的定义你需要有创建这个.pth文件时所用的模型的代码。

奥利给少年·2024-09-15 03:31

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