生成倾斜模型第14页

DNA图谱分析：自动分析DNA图谱中的变异YOLOv5、YOLOv8、YOLOv10

目录引言项目背景与目标YOLO模型简介DNA图谱数据集准备YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10模型训练与优化DNA图谱变异检测的实现UI界面设计与实现评估与优化未来展望结论完整代码实现1.引言随着基因组学的进步

2025年数学建模美赛·2025-01-19 23:58

搭建一个基于Spring Boot的校园台球厅人员与设备管理系统

—1.项目初始化使用SpringInitializr生成一个SpringBoot项目：访问SpringInitializr。

鹿屿二向箔·2025-01-19 23:57

揭秘AIP智能体平台：构建未来AI基础设施的新引擎

人工智能平台是连接计算资源、开发工具和行业应用的重要桥梁，支撑着从模型开发到行业场景落地的每一个环节。它不仅为开发者提供高效便捷的工具，还为企业创造了无限的创新可能。本文将带你深入了解人工智能平

大东（AIP内容运营专员）·2025-01-19 23:54

深度学习模型推理速度/吞吐量计算(附代码）

参考博文：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI4MDYzNzg4Mw==&mid=2247546551&idx=2&sn=f198b6365e11f0a18832ff1203302632&chksm=ebb70e63dcc0877569d1838b2391744be628bf6cbb6e203a49f855e0769ecbbbf5a9929fe2db&scene

Scabbards_·2025-01-19 23:52

ChatGPT详解

ChatGPT是一款由OpenAI研发和维护的先进的自然语言处理模型（NLP），全名为ChatGenerativePre-trainedTransformer，于2022年11月30日发布。

Loving_enjoy·2025-01-19 23:22

机器学习特征重要性之feature_importances_属性与permutation_importance方法

一、feature_importances_属性在机器学习中，分类和回归算法的feature_importances_属性用于衡量每个特征对模型预测的重要性。

一叶_障目·2025-01-19 23:21

Electron 开发者的 Tauri 2.0 实战指南：安全实践

相比Electron，Tauri2.0提供了更严格的安全模型和更完善的权限系统。本文将帮助你理解和实践Tauri的安全特性。

技术出海录·2025-01-19 23:21

机器学习的介绍

如何评估机器学习模型的性能，除了交叉验证、MSE和RMSE外，还有哪些其他重要的指标？在金融风险管理中，机器学习如何帮助预测市场趋势和信用风险？

2201_75874206·2025-01-19 23:49

Kaggle欺诈检测：使用生成对抗网络（GAN）解决正负样本极度不平衡问题

###Kaggle欺诈检测：使用生成对抗网络（GAN）解决正负样本极度不平衡问题####引言在金融领域中，欺诈检测是一项至关重要的任务。

Loving_enjoy·2025-01-19 22:46

新手对于中国工业互联网2.0架构的认知

目录2.0体系架构组成部分各部分细分：为了推动工业互联网的发展，各个国家的工业互联网联盟纷纷推出了自己的工业互联网参考架构模型，用以指导相关标准体系建设及产业推进。

2301_80509398·2025-01-19 22:15

YOLOv10改进，YOLOv10检测头融合RepConv卷积，添加小目标检测层（四头检测）+CA注意机制，全网首发

摘要作者提出了一种简单而强大的卷积神经网络架构，其推理阶段采用与VGG类似的网络体结构，仅由一堆3x3卷积和ReLU组成，而训练阶段的模型具有多分支拓扑。

挂科边缘·2025-01-19 22:42

一文读懂：无监督学习与有监督学习的区别与应用

理解这两者的区别和应用场景，不仅有助于我们选择合适的算法和模型，还能帮助我们更好地解决实际问题。那么，什么是无监督学习和有监督学习呢？本文将带你详细了解这两种学习方式的定义、区别以及典型应用。

码上飞扬·2025-01-19 22:11

ZYNQ&FPGA 时钟IP核（MMCM PLL）实验

ClockManagementTiles(CMT)提供了时钟合成(Clockfrequencysynthesis)，倾斜矫正(deskew)，过滤抖动(jitterfiltering)功能。

Nadukab·2025-01-19 21:08

用TensorFlow.NET搭建一个全连接神经网络

在本文中，我们将学习如何在C＃中构建神经网络模型计算图。与线性分类器相比，神经网络的关键优势在于它可以分离不可线性分离的数据。我们将实现此模型来对MNIST数据集的手写数字图像进行分类。

chiyong7717·2025-01-19 21:37

FrameWork层WiFi模块架构剖析

1.1WifiService由SystemServer启动的时候生成的ConnecttivityService创建，负责启动关闭wpa_supplicant,启

刘争Stanley·2025-01-19 21:36

YOLOv11改进，YOLOv11检测头融合RepConv卷积，并添加小目标检测层（四头检测），适合目标检测、分割等任务

摘要作者提出了一种简单而强大的卷积神经网络架构，其推理阶段采用与VGG类似的网络体结构，仅由一堆3x3卷积和ReLU组成，而训练阶段的模型具有多分支拓扑。

挂科边缘·2025-01-19 21:01

AI 在播客领域的应用

播客以语言交谈为主，是大语言模型AI可以大展拳脚的地方，比如播客简介，播客节目笔记（shownotes）的自动化生成，播客节目单自动化推荐等等。

姚家湾·2025-01-19 21:00

软件工程和项目管理领域 - CMMI 极简理解

CMMI概述CMMI全称为CapabilityMaturityModelIntegration，即能力成熟度模型集成CMMI是由美国卡内基梅隆大学软件工程研究所（SEI）开发的一套综合性管理模型CMMI

我命由我12345·2025-01-19 20:29

工业场景将成为AI大模型的重要战场！零基础入门AI大模型，看这篇就够了！

前言2024年，各大公司推出强大理解能力的多模态大模型，将引领人工智能（AI）技术创新和应用，工业场景将成为多模态大模型的最佳实践场地。

大模型扬叔·2025-01-19 20:29

C++的构造函数、默认构造函数和=default

默认构造函数的必要充分条件是构造函数无参默认构造函数分两种:一种是按照C++定义类的规则由编译器自动生成的，即：如果没有显示（隐式的）的定义默认的构造函数，则编译器会为类合成一个默认构造函数。

青草地溪水旁·2025-01-19 20:28

RWKV-7 与 SamOut 的优势和劣势

动态状态演化RWKV-7的动态状态演化机制允许模型更灵活地更新内部状态，从而更好地捕捉长期依赖关系，并且在处理长序列时表

东方佑·2025-01-19 20:57

子平八字生成

1多线程生成数据@PostMapping("genData")publicResponseResultgenData(){StopWatchstopWatch=newStopWatch();stopWatch.start

warrah·2025-01-19 20:26

JVM加载

加载完成后，JVM会将类的二进制数据转换成方法区内部的数据结构，并生成一个

影࿐ེ·2025-01-19 20:56

如何生成IP地址的自签名证书

生成一个用于特定IP地址的自签名证书是一个相对直接的过程。自签名证书通常用于开发测试环境，而不是生产环境，因为它们不是由受信任的证书颁发机构（CA）签署的。

Ceramist·2025-01-19 20:56

通俗易懂之广义加性模型GAM时序预测(pyGAM)

广义加性模型（GAM）在时间序列预测中是一种强大的工具，能够捕捉数据中的非线性趋势和复杂模式。

智识小站·2025-01-19 20:23

【懒加载数据 Objective-C语言】

String，movie_zghhr，3）title：String，创业励志电影，4）options：Array，21items前三个都是String类型，最后是不是Array类型，所以我们要先建一个模型

清风清晨·2025-01-19 19:21

工业大模型市场图谱：53个工业大模型全面梳理

工业场景要求严谨、容错率低，核心业务场景对模型准确率的要求达到95%以上、对幻觉的容忍率为0，因此通用基础大模型的工业知识往往不足以满足工业场景的应用需求。

大模型常客·2025-01-19 19:21

网络编程（3）reactor事件驱动的机制

前言在传统的阻塞io模型中，服务器通常使用一个循环来不断监听端口是否有新的套接字连接。当有新的连接请求到来时，服务器会接受连接，并创建一个线程来处理该连接的后续读写操作。

jinbaotong·2025-01-19 19:49

Java 8 新特性 Stream

聚合操作对一系列元素执行计算以生成单个汇总值的过程。例如，计算流中所有元素的

·2025-01-19 19:54

透过生活小故事，轻松理解大模型开发的五种核心方法

大家好，我是大圣，今天聊一下大模型开发的几种方法。大模型开发常用方法前言人工智能的世界听起来复杂神秘，但其实它与我们的日常生活有着许多相似之处。

·2025-01-19 19:54

深入Flink : 源码解读数据倾斜代码落地

上篇文章，我们详细说了通过使得Flink每个并行子任务上面都有对应的key来解决数据倾斜。但是我们只说了这个方案的思想和设计理解，还没有把这种方案真正应用到我们的Flink任务当中。

·2025-01-19 19:52

Spring Boot 整合 Knife4j：打造更优雅的 API 文档

Knife4j是一个基于Swagger的增强型API文档工具，它可以为SpringBoot项目生成美观、易于交互的API文档，本文将介绍如何在SpringBoot项目中整合Knife4j，并提供详细的代码示例和最佳实践

十二同学啊·2025-01-19 19:46

AI绘画工具介绍

特点：以其强大的图像生成能力和跨界融合的创新特点著称，能够根据文本描述和视觉输入生成兼具故事性与视觉

编程小郭·2025-01-19 18:15

文心一言vsGPT-4全面对比

文心一言和GPT-4都是当前非常先进的人工智能语言模型，它们各自具有独特的特点和优势。

编程小郭·2025-01-19 18:45

最近，大模型岗位爆了。。。

重磅消息，国资委打响了国内AI第一枪！宣布央企将把发展AI放在全局统筹地位上，并加快建设一批智能算力中心。这意味着传统行业又迎来了一次大洗牌，这个过程需要大量AI人才！！现在国内头部人工智能公司已经开始用AI数字人助力各行各业，央企+交互数字人将成今年一整年的趋势。除此之外，知名大厂也都在布局AI市场。懂AI的程序员年薪已经翻到80w-96w!风口之下，与其焦虑被行业淘汰，不如先人一步掌握AI大模

IT猫仔·2025-01-19 18:43

Kimi终于开源了，联手清华开源大模型推理架构Mooncake

在人工智能迅速发展的时代，大型模型的智能化水平不断提升，但随之而来的推理系统效率挑战也越来越明显。如何应对高推理负载、降低推理成本、缩短响应时间，已成为业界共同面对的重要问题。

吴脑的键客·2025-01-19 18:11

2025年01月19日Github流行趋势

项目维护者：yiranyyu,iceflame89,yaoyuanTHU,LDLINGLINGLING,tc-mb项目简介：MiniCPM-o2.6:一个适用于视觉、语音和多模态直播的GPT-4o级别模型

油泼辣子多加·2025-01-19 18:38

基于R语言的现代贝叶斯统计学方法（贝叶斯参数估计、贝叶斯回归、贝叶斯计算实践过程

专题一贝叶斯统计学的思想与概念1.1信念函数与概率1.2事件划分与贝叶斯法则1.3稀少事件的概率估计1.4可交换性1.5预测模型的构建专题二单参数模型2.1二项式模型与置信域2.2泊松模型与后验分布2.3

xiao5kou4chang6kai4·2025-01-19 17:37

【大模型】从零样本到少样本学习：一文读懂 Zero-shot、One-shot 和 Few-shot 的核心原理与应用！

正文：在自然语言处理（NLP）领域，Zero-shot、One-shot和Few-shot学习已经成为衡量大语言模型泛化能力的重要指标。

橙子小哥的代码世界·2025-01-19 17:06

人工智能：人形机器人的开发需要哪些技能？

人形机器人的开发需要多学科、多领域的专业技能，具体如下：机械工程技能机械设计与建模：熟练掌握计算机辅助设计（CAD）软件，如SolidWorks、AutoCAD等，能够创建精确的3D模型，进行结构分析，

InnoLink_1024·2025-01-19 17:34

通俗易懂之样条函数的原理、计算、案例、python实现

理解样条函数（SplineFunctions）是掌握广义加性模型（GAMs）及其他非线性回归技术的关键。样条函数通过分段多项式的形式，在不同区间内灵活地拟合数据，从而捕捉复杂的非线性关系。

智识小站·2025-01-19 17:31

广义加性模型的参数、半参数、非参数形式

简要介绍在统计学中，广义加性模型（GAM）是一种广义线性模型，其中线性响应变量线性地依赖于一些预测变量的未知光滑函数，并且人们对这些光滑函数的推理很感兴趣。

智识小站·2025-01-19 17:31

windows蓝牙驱动开发-蓝牙设备栈

然后，驱动程序堆栈为所有配对设备生成设备标识符（设备ID）。接下来，驱动程序堆栈使用标准即插即用(PnP)机制为每个设备加载相应的配置文件驱动程序。

程序员王马·2025-01-19 17:59

windows驱动开发-inf文件(一)

程序员王马·2025-01-19 17:29

Compose Multiplatform+kotlin Multiplatfrom

build.gradle下面是/gradle/libs.versions.toml下面是androidApp下的build.gradle结尾前言现在Android原生需求日渐减少，多平台或车载，端侧大模型等我看是未来的主流

宝杰X7·2025-01-19 16:57

【数据分析（二）】初探 Pandas

.Series的初始化和简单操作1.2.DataFrame的初始化和简单操作1.2.1.初始化与持久化1.2.2.读取查看1.2.3.行操作1.2.4.列操作1.2.5.选中筛查2.数据预处理2.0.生成样例表

dandellion_·2025-01-19 16:27

Cognitive Architectures for Language Agents

语言代理的认知架构摘要1引言2背景：从字符串到符号AGI3语言模型与生产系统之间的链接4语言代理的认知架构（CoALA）：一个概念框架5用例6可操作的见解7讨论8结论摘要最近的努力已经将大型语言模型（LLM

UnknownBody·2025-01-19 16:57

【Compose multiplatform教程23】在通用代码中使用视图模型（ViewModel）

使用Compose多平台（ComposeMultiplatform）可以在通用代码中实现安卓（Android）中那种通过视图模型（ViewModelhttps://developer.android.com

小林爱·2025-01-19 16:25

嵌入式驱动开发详解视频教程

第一章+Linux设备驱动模型第二章Linux内核模块第三章Linux内核编程API第四章Linux字符设备驱动第五章Linux块设备驱动第六章Linuxplatform驱动第七章Linux触摸屏设备驱动第八章

acp小鸡炖蘑菇·2025-01-19 16:25

什么是AI显卡，英伟达与AMD显卡的全面对比

AI显卡通过高度并行的架构，可以显著提升训练速度和模型性能，同时降低功耗和延迟。常见的AI显卡用途包括：深度学习模

wit_@·2025-01-19 16:53

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