物种分布模型第36页

graphRAG原理解析——基于微软graphRAG+Neo4j llm-graph-builder

知识图谱的生成上，利用大模型的泛化能力来自动生成和构建知识图谱，包括实体、关系和属性等。其相较于微软开源的GraphRAG（以下简称MS-GRAG）有很多相似和同源之处，但也有很多的不同。

赖皮猫·2024-08-31 05:32

机器学习算法深度总结(5)-逻辑回归

1.模型定义逻辑回归属于基于概率分类的学习法.基于概率的模式识别是指对模式x所对应的类别y的后验概率禁行学习.其所属类别为后验概率最大时的类别:预测类别的后验概率,可理解为模式x所属类别y的可信度.逻辑回归

婉妃·2024-08-31 05:05

第65期 | GPTSecurity周报

GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区，集成了生成预训练Transformer（GPT）、人工智能生成内容（AIGC）以及大语言模型（LLM）等安全领域应用的知识。

云起无垠·2024-08-31 05:26

Hi式复盘Day88/365 偏题的作文。

【反思】：效果图画的慢一个原因是注意力不集中，还有一个原因就是自己没有一个完备的素材库，我几乎所有的东西都要去网上找，连一个贴图库都没有，这当然会花费很多的时间去找贴图、找模型。

陆文博·2024-08-31 04:12

文字模型训练分析评论（算法实战）

文字模型训练，尤其是在自然语言处理（NLP）领域，是构建能够理解、解释、生成人类语言系统的核心步骤。这类模型广泛应用于文本分类、情感分析、机器翻译、聊天机器人、摘要生成等多个方面。

富士达幸运星·2024-08-31 04:55

快速使用transformers的pipeline实现各种深度学习任务

目录引言安装情感分析文本生成文本摘要图片分类实例分割目标检测音频分类自动语音识别视觉问答文档问题回答图文描述引言在这篇中文博客中，我们将深入探讨使用transformers库中的pipeline()函数，它为预训练模型提供了一个简单且快速的推理方法

E寻数据·2024-08-31 04:54

1-pipeline()函数-transformers-python库

Transformer模型用于解决各种NLP任务，Transformers库提供了创建和使用这些模型的功能。我们先来看一看pipeline()是如何解决NLP问题。

Flora-pi·2024-08-31 04:53

基于CNN-BiLSTM-Adaboost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.数据准备与预处理2.CNN特征提取3.BiLSTM序列建模4.Adaboost集成学习5.模型训练与评估三、研究优势四、未来展望2运行结果

创新优化代码学习·2024-08-31 04:23

【概率图与随机过程】01 一维高斯分布：极大似然与无偏性

在这个专栏中，我们开篇首先介绍高斯分布，他的重要性体现在两点：第一：依据中心极限定理，当样本量足够大的时候，任意分布的均值都趋近于一个高斯分布，这是在整个工程领域体现出该分布的一种普适性；第二：高斯分布是后续许多模型的根本基础

石溪·2024-08-31 04:51

Datawhale AI夏令营

frame_id：不同帧event_id：一帧里面出现的不同车辆idbbox：车辆位置模型输入输出猜测1）如果识别车辆很容易，那么输入原始音频x，标出每帧的位置作为输出，记为y。放进

于弋gg·2024-08-31 04:21

OpenCV小练习：人脸检测

OpenCV自带人脸检测模型，拿来就能用。所以“人脸检测”这个任务对于OpenCV而言真是太简单了——感叹一下：OpenCV太强大了！相关的介绍文章在网上可以搜到很多，原本我觉得没必要再写一篇了。

happydeer·2024-08-31 04:20

onnx转tensorRT模型出现错误 This version of TensorRT only supports input K as an initializer

问题onnx模型转tensorRT模型时，出现错误。

lainegates·2024-08-31 04:49

[模型部署] ONNX模型转TRT模型部分要点

本篇讲“ONNX模型转TRT模型”部分要点。以下皆为TRT模型的支持情况。模型存为ONNX格式后，已经丢失了很多信息，与原python代码极难对应。

lainegates·2024-08-31 04:19

高斯分布推导

最大似然估计：给定一个概率分布DDD，一直其概率密度函数为fDf_DfD，以及一个分布参数θ\thetaθ，我们可以从这个分布中抽出一个具有nnn个值的采样X1,X2,⋯ ,XnX_1,X_2,\cdots

章靓·2024-08-31 04:49

一维/二维高斯分布的负对数似然推导

参考wikipediaMultivariatenormaldistribution及Normaldistribution基础公式多元高斯分布公式f(X)=f(x1,x2,...,xk)=1(2π)k∣∑

lainegates·2024-08-31 03:48

高鸿业宏观经济学第七版课后答案

97adebda-f4df-4cf8-bdc2-e5e4a690128a第12章宏观经济的基本指标及其衡量12.1 复习笔记12.2 课后习题详解12.3 名校考研真题详解第13章国民收入的决定：收入-支出模型

zgxxw·2024-08-31 03:18

Redis基础知识学习笔记（一）

REmoteDIctionaryServer(Redis)是一个由SalvatoreSanfilippo写的key-value存储系统，是跨平台的非关系型数据库,其是一个开源的使用ANSIC语言编写、遵守BSD协议、支持网络、可基于内存、分布式

晚睡早起₍˄·͈༝·͈˄*₎◞ ̑̑·2024-08-31 03:17

dubbo的负载均衡算法及使用

在一个界面上碰撞的概率高，但调用量越大分布越均匀，按概率使用权重后也比较均匀，有利于动态调整服务提供者的权重2.RoundRobinLoadBalance轮询，按照在代码中的配置或者dubbo-admin

疾行的灬蜗牛·2024-08-31 03:46

《C++与新兴数据库技术的完美交互：开启高效数据处理新时代》

新兴的数据库技术，如NoSQL数据库、NewSQL数据库、分布式

程序猿阿伟·2024-08-31 03:14

【Linux】Linux系统性能调优技巧

网络性能调整2.7监控和分析工具2.8编译器优化2.9预读取和写入缓存2.10内核参数调整2.11性能分析工具2.12NUMA优化2.13数据库性能调优2.14使用交换空间2.15更新和维护2.16负载均衡和分布式计算

大雨淅淅·2024-08-31 03:43

linux：网络编程之TCP

一、三个模型1.B/S（Browser/Server）模型定义：B/S模型是一种网络架构模式，其中用户通过网页浏览器（如Chrome、Firefox等）来访问和使用服务器上的应用程序或数据。

htx nb·2024-08-31 02:10

破解赚钱两级化

赚钱的本质还是稀缺，占据资源稀缺处的好事当然是知道的越少越好，等到竞争激烈、市场饱和，那就利润稀薄了，所以最好是有强大的壁垒，能参与的少，技术要做专利布局，比如高通，商业模式要做势能布局，强者越强，而金融市场有数据模型

尘世知行者·2024-08-31 02:52

Redis 系列（二）Redis 安装

Redis全称：RemoteDictionaryServer(远程字典服务器)，是完全开源免费的，用C语言编写的，遵守BSD协议，是一个高性能的(key/value)分布式内存数据库，基于内存运行并支持持久化的

后端小哥·2024-08-31 02:08

【ShuQiHere】用类来实现LSTM：让你的模型拥有更强的记忆力

【ShuQiHere】欢迎回到ShuQiHere！今天我们要来聊一聊LSTM（LongShort-TermMemory），一种非常流行的循环神经网络（RNN）变种。LSTM以其卓越的记忆能力和处理长序列数据的强大性能而闻名。今天，我们将用类的方式来实现LSTM，并将其应用于手写数字识别任务中。1.什么是LSTM？LSTM是一种特殊的RNN，它通过引入“门”的机制，能够更好地捕捉长时间跨度的依赖关系

ShuQiHere·2024-08-31 02:37

【ShuQiHere】微调与训练恢复：理解 `load_weights` 和 `save_model` 的实用方法

【ShuQiHere】在深度学习的世界中，训练一个模型不仅需要时间，还需要大量的计算资源。比如，你已经花了几天时间训练一个模型，但突然间，电脑崩溃了，你的所有进度都丢失了。

ShuQiHere·2024-08-31 02:37

Phenaki——文本描述生成动画或视频，动态视频序列。

用户只需输入一段描述，模型

爱研究的小牛·2024-08-31 02:06

【ShuQiHere】从 FNN 到 RNN：用股票价格预测一步步理解神经网络的演化

【ShuQiHere】引言神经网络在人工智能和机器学习领域是一个核心的研究方向，而前馈神经网络（FNN）是最基础的模型之一。

ShuQiHere·2024-08-31 01:02

Spring AI

主要特性：支持跨AI提供商的便携式API，用于聊天、文本到图像和嵌入模型。同时支持同步和流API选项

java_heartLake·2024-08-31 01:31

图文小编《杨浦、成毅》为你发布！武隆岩溶国家地质公园

公园由两个园区组成，以岩溶地貌最具特色，溶洞群、天坑群、天生桥群、竖井群、峡谷、地缝、石林、石芽、峰丛、峰林、地下伏流、间歇泉、温泉等分布广泛，组合完好，种类齐全。

杨书鸿·2024-08-31 01:51

小琳AI课堂：单向模型 vs 双向模型 —— 揭秘大语言模型生成文本的奥秘

今天，我们要深入探讨自然语言处理（NLP）领域中的两种基础模型架构：单向模型和双向模型。这两种模型在处理和理解语言序列（如句子）的方式上有显著差异，它们的工作原理直接影响着大语言模型生成文本的方式。

小琳ai·2024-08-31 01:29

使用 Shell 脚本管理 RocketMQ 服务：启动、停止与状态检查

在分布式系统中，RocketMQ是一个流行的消息队列中间件。在开发和运维过程中，能够高效地启动、停止和检查RocketMQ相关服务的状态非常重要。

heromps·2024-08-31 00:57

【选型】数据库 Mysql MariaDB 存储引擎选择

适用于快速读取快速写入场景，替代为人诟病的MyISAM，支持事务，支持崩溃恢复；（2）TokuDB：适用于大数据量写入场景，支持事务，支持高压缩比，减少存储空间；（3）Spider：适用于水平分片场景，支持数据分片，将数据分布在多个服务器上

我是Superman丶·2024-08-31 00:56

深度学习系列70：模型部署torchserve

1.流程说明ts文件夹下，从launcher.py进入，执行jar文件。入口为model_server.py的start()函数。内容包含：读取args，创建pid文件找到java，启动model-server.jar程序，同时读取log-config文件，TEMP文件夹地址，TS_CONFIG_FILE文件根据cpu核数、gpu个数，启动多进程。每个进程有一个socket_name和socket

IE06·2024-08-31 00:25

DDoS攻击与机房带宽占用详解

摘要本文将深入探讨分布式拒绝服务（DDoS）攻击是如何占用数据中心（通常称为“机房”）的网络带宽资源的。我们将从技术角度出发，通过具体的案例和代码示例来说明这一过程，并提出一些缓解策略。

群联云防护小杜·2024-08-31 00:24

海外系统为什么需要高防服务

然而，海外系统面临着各种网络攻击的威胁，尤其是分布式拒绝服务（DDoS）攻击。本文将重点讨论为什么海外系统需要高防服务，并提供一些实用的指南。2.为什么需要高防服务地理位置因素：

群联云防护小杜·2024-08-31 00:24

Redis多线程特性

Redis6.0版本之前是用单线程模型，6.0版本为什么使用多线程？

知知之之·2024-08-31 00:53

Linux 使用 docker 安装 MinIO 分布式对象存储系统

文章目录个人知识库MinIO简介环境要求一.新建文件目录1.1.新建docker-compose.yml1.2.编写docker-compose.yml二.文件赋权限三.启动容器3.1.启动并下载镜像3.2.停止并删除容器四.访问五.DockerHub官网更多知识平台个人知识库云网站：http://www.liupeng.cloud语雀：https://www.yuque.com/liupeng_

liupeng_blog·2024-08-30 23:53

【ERPNext】Frappe、Bench、Bench CLI、 ERPNext、Desk

它的核心特点包括：MVC架构：Frappe基于模型-视图-控制器（MVC）架构，使代码结构清晰，便于维护和扩展。

烟话6·2024-08-30 23:22

都2023了还不会Vue3？一篇笔记带你快速入门

它基于标准HTML、CSS和JavaScript构建，并提供了一套声明式的、组件化的编程模型，帮助你高效地开发用户界面。无论是简单还是复杂的界面，Vue都可以胜任。

Evan-Sky·2024-08-30 23:18

Java语言的9个特质，你知道几个？

(2)分布式：Java带有很强大的T

小宇java·2024-08-30 23:00

关于springboot对接chatglm3-6b大模型的尝试

cloudai对接通义千问那么接下来我们尝试一些别的模型看一下，其实这个文章主要是表达一种对接方式，其他的都大同小异。都可以依此方法进行处理。

橘子在努力·2024-08-30 22:15

个人品牌营销思考模型是什么？

日更365第34/365天图片发自App有时候进入一个圈子，不仅仅是一个课程，有时候，通过这个圈子结识的某一个人，可能给你开启另外一扇窗，当你把这扇窗推开，可能得到的就是意想不到的收获每个人的一生，都有一些关键节点，对你的一生有着至关重要的改变和影响。有时候这个关键节点是一个人，有时候是一本书，有时候是一段视频，有时候是一部电影，有时候是一篇文章，有时候是一句话……营销，"营"的是对方的反应模式，

晰然阅读悦成长·2024-08-30 22:16

Transformer模型整体构建的实现

编码器-解码器结构classEncoderDecoder(nn.Module):def__init__(self,encoder,decoder,source_embedding,target_embedding,generator):"""初始化函数中有5个参数,分别是编码器对象,解码器对象,源数据嵌入函数,目标数据嵌入函数,以及输出部分的类别生成器对象"""super(EncoderDecod

好好学习Py·2024-08-30 22:14

Bert中文预训练模型（Bert-base-chinese）

介绍Bert-base-chinese模型是一个在简体和繁体中文文本上训练得到的预训练模型，具有以下特点：12个隐层输出768维张量12个自注意力头110M参数量该模型的主要作用是获取每个汉字的向量表示