软件开发V模型第30页

pytorch pyro更高阶的优化器会使用更高阶的导数，比如二阶导数（Hessian矩阵）

在机器学习和深度学习中，优化器是用来更新模型参数以最小化损失函数的算法。通常，优化器会计算损失函数相对于参数的一阶导数（梯度），然后根据这些梯度来更新参数。

zhangfeng1133·2024-09-04 08:57

【话题】全能型AI与专精型AI：未来之路

目录AI模型：追求全能还是专精？

何遇mirror·2024-09-04 08:55

Java I/O 模型详解：BIO、NIO 与 AIO 的特性与应用

JavaI/O模型详解：BIO、NIO与AIO的特性与应用Java中的I/O操作主要包括三种模式：BIO（阻塞I/O）、NIO（非阻塞I/O）和AIO（异步I/O）。

微笑听雨。·2024-09-04 08:54

Java 入门指南：Java NIO —— Buffer（缓冲区）

NIO的引入在传统的JavaI/O模型（BIO）中，I/O操作是以阻塞的方式进行的。当一个线程执行一个I/O操作时，它会被阻塞直到操作完成。

ZachOn1y·2024-09-04 08:53

Java网络编程IO模型 --- BIO、NIO、AIO详解(1)

1.4JavaNIO（同步非阻塞）JavaNIO：同步非阻塞同步非阻塞，服务器实现模式为一个线程处理多个请求（连接），即客户端发送的连接请求都会注册到多路复用器上（Selector），多路复用轮询到连接有I/O请求就进行处理下图为NIO简单执行流程NIO的优点由于客户端不是一直对服务器进行IO操作的，所以通过Selector选择器进行轮询，均匀分配到需要对服务器进行IO操作的客户端，这样就利用了客

2401_84102653·2024-09-04 08:53

Java的IO模型详解-BIO,NIO,AIO

问道飞鱼·2024-09-04 08:52

Python知识点：如何使用Python进行时间序列预测

时间序列预测的方法有很多，包括统计方法（如ARIMA模型）、机器学习方法（如支持向量机、决策树）、以及深度学习方法（如LSTM网络）。

杰哥在此·2024-09-04 08:52

Java 入门指南：Java NIO —— Channel（通道）

NIO的引入在传统的JavaI/O模型（BIO）中，I/O操作是以阻塞的方式进行的。当一个线程执行一个I/O操作时，它会被阻塞直到操作完成。

ZachOn1y·2024-09-04 08:22

python+mitmproxy抓包

安装pip安装pipinstallmitmproxy#验证mitmproxy--v

funcdefmain·2024-09-04 07:50

react 实用学习笔记总结，持续更新～

React是用于构建用户界面的JavaScript库可以认为是MVC中的V（MVC:模型model-视图view-控制器controller）虚拟DOM(VirtualDOM)DOM（文档对象模型DocumentObjectModel

George灬·2024-09-04 07:49

Scott Brinker：开发者 vs.非开发者是错误的划分

对于那些不是软件开发人员的人，或者对于那些从小就认为Java是一种低级语言的年轻开发人员来说，汇编代码是这样的：汇编语言代码示例你实际上是将单个指令拼写给CPU，将字节从内存移动到寄

marteker·2024-09-04 07:49

剑侠情缘c#版（游戏源码+资源+工具+程序），百度云盘下载，大小1.68G

pwd=psck提取码:psck--来自百度网盘超级会员v4的分享jxq

niaoma·2024-09-04 07:19

react 中three.js 模型渲染

npminstallthreeimport*asTHREEfrom"three";import{GLTFLoader}from"three/examples/jsm/loaders/GLTFLoader.js";constmountRef=useRef(null);useEffect(()=>{//创建渲染器constrenderer=newTHREE.WebGLRenderer();constw

Mr_wuying·2024-09-04 07:17

AI模型：追求全能还是专精？-- 之3：“智能”符号学诠释的程序逻辑分析

Q1、昨天的“之2：对“智能”的符号学诠释”对“智能”进行了全面的剖析，将智能最终解释为符号学的三个分支branch（语义、语用和语法）需要承担的具体责任和其对应所需要的能力。简单对应如下：语用-智能的功用及文本解释，语义-智能的意向和逻辑描述，语法-智能的法规和词典编纂（注意，昨天的说的是“智能的法规和标注字典”由于不太准确做了修正）。你的这种解析为“智能”提供了一个非常深刻且多维度的视角，将符

一水鉴天·2024-09-04 07:16

什么是Vue的响应式数据（Reactivity）？

发音：英式发音为[ˌriːækˈtɪvəti]，美式发音相同。2.语言学中的含义在语言学中，Reactivity通常指一个词或短语对刺激的反应性或敏感性。

软件技术NINI·2024-09-04 07:45

v-if 和 v-for

一、不应同时使用v-for和v-if不应该一起使用。原因：v-for比v-if优先，即每一次都需要遍历整个数组，影响速度。

小丘啦啦啦·2024-09-04 07:16

花生日记赚钱攻略：自购省钱、分享赚钱、邀请赚钱的方法和技巧

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氧惠_飞智666999·2024-09-04 06:03

Pytorch问题处理：Pytorch distributed RuntimeError: Address already in use

Pytorch报错如下：PytorchdistributedRuntimeError:Addressalreadyinuse原因：模型多卡训练时端口被占用，换个端口就好了。

道纪书生·2024-09-04 06:42

平均精度（Average Precision，AP）以及AP50、AP75、APs、APm、APl、Box AP、Mask AP等不同阈值和细分类别的评估指标说明

它在评估模型的表现时结合了准确率（Precision）和召回率（Recall），为我们提供一个综合性的评估指标。

fydw_715·2024-09-04 06:11

并行处理的艺术：深入探索PyTorch中的torch.nn.parallel模块

标题：并行处理的艺术：深入探索PyTorch中的torch.nn.parallel模块在深度学习领域，模型的规模和复杂性不断增长，这要求我们利用所有可用的计算资源来加速训练和推理过程。

杨哥带你写代码·2024-09-04 06:10

【深度学习 transformer】使用pytorch 训练transformer 模型,hugginface 来啦

它由几个关键组件组成：Transformers：这是一个基于PyTorch的库，提供了各种预训练的NLP模型，如BERT、GPT、RoBERTa、DistilBERT等。

东华果汁哥·2024-09-04 06:39

Flutter Android Studio打apk包

>androd>>app目录下my_flutter.keystore：要生成的签名文件（storeFile）my_flutter_alias：关键别名（keyAlias）keytool-genkey-v-keystoremy_flu

m0_68349563·2024-09-04 05:33

NLP中的词向量及其应用

领域适应是一种技术，它允许机器学习和转移学习模型来映射小生境数据集，这些数据集都是用同一种语言编写的，但在语言上仍然不同。例如

喜欢打酱油的老鸟·2024-09-04 05:01

在React中使用TypeScript和Material-UI v5时，要为单个.tsx文件创建一个局部作用域的.scss文件如何做? 另外主题如何获取呢?

创建一个局部作用域的.scss文件如何做?在React中使用TypeScript和Material-UIv5时，要为单个.tsx文件创建一个局部作用域的.scss文件，你可以采用以下步骤：创建SCSS文件：在你的.tsx文件旁边，创建一个新的.scss文件。例如，如果你的组件是MyComponent.tsx，则你的SCSS文件应该命名为MyComponent.module.scss。编写样式：在M

汝&戏·2024-09-04 05:00

守护云安全：数据保护与合规的最佳实践

这种责任共担模型规定，云服务提供商负责保护其服务基础设施的安全，企业负责保护其在云环境中的数据和应用程序的安全。

网安加社区·2024-09-04 05:59

基于人工智能的智能客服系统

目录引言项目背景客服系统的现状与挑战AI在客服领域的应用前景系统设计系统架构模块划分关键技术与实现自然语言处理（NLP）对话管理语音识别与合成情感分析数据准备与训练数据收集数据预处理模型训练系统集成与部署前端接口设计后端服务实现系统集成部署方案测试与优化系统测试性能优化用户反馈与迭代应用场景与案例分析电子商务客服银行与金融服务医疗健康咨询常见问题及解决方案常见问题解决方案未来发展与展望结论

嵌入式详谈·2024-09-04 05:58

基于人工智能的文本情感分析系统

目录引言项目背景环境准备硬件要求软件安装与配置系统设计系统架构关键技术代码示例数据预处理模型训练模型预测应用场景结论1.引言文本情感分析是一种自然语言处理技术，用于识别和提取文本中的情感信息。

嵌入式详谈·2024-09-04 05:58

caffe/PyTorch/TensorFlow 在Jupyter Notebook GPU中运用

以下是一些主要的应用场景：快速训练模型：GPU加速可以显著提高模型训练的速度。对于大型数据集和复杂的神经网络结构，使用GPU可以大大减少训练时间。

俊俏的萌妹纸·2024-09-04 04:26

AD的差分输入与单端输入

这种输入方法主要应用于输入信号电压较高(高于1V)，信号源到模拟输入硬件的导线较短(低于15ft，1ft=304.8mm)，且所有的输入信号共用一个基准地线。

weixin_30646505·2024-09-04 03:52

Python知识点：如何使用Python实现强化学习机器人

实现一个强化学习机器人涉及多个步骤，包括定义环境、状态和动作，选择适当的强化学习算法，并训练模型。

杰哥在此·2024-09-04 03:21

django admin添加自己的页面

建立模型如果要单独建一个页面，用于展示model的数据，可以新建一个model，继承自要展示的那个类classViewsByDayModel(ViewsByDay):#父类为要展示的model类classMeta

学习做游戏中·2024-09-04 03:19

Luminar Neo for Mac v1.19.1.17483 - 图像编辑软件

LuminarNeo是一款专业的AI技术创意图像编辑软件，它内置了人工智能技术，可以自动识别照片中的元素，并根据场景和主题进行智能增强，使照片更加生动、自然。前往Mac荔枝下载LuminarNeoforMacv1.19.1.17483图像编辑软件在功能方面，LuminarNeo提供了多种滤镜和预设，包括色彩调整、光影效果、HDR、黑白转换等，用户可以根据需要快速实现各种照片效果。同时，它还支持无损

qw软塌塌于·2024-09-04 02:48

《昇思25天学习打卡营第1天|快速入门》

实操本节通过MindSpore的API来快速实现一个简单的深度学习模型。MindSpore提供基于Pipeline的数据引擎，通过数据集

一只IT攻城狮·2024-09-04 02:46

Django中查询数据优化

adminlzzs·2024-09-04 02:13

Django Admin删除模型的“添加”和“删除”按钮

在管理模型OriginAdmin，添加以下方法：@admin.register(Origin)classOriginAdmin(admin.ModelAdmin):...defhas_add_permission

背着吉他去流浪·2024-09-04 01:43

12、Django Admin在列表视图页面上显示计算字段

两种方法：注册模型有两种方式，需要首先添加或者修改admin中的注册模型如下方式@admin.register(Origin)classOriginAdmin(admin.ModelAdmin):list_display

背着吉他去流浪·2024-09-04 01:12

LLM大模型落地-从理论到实践

简述按个人偏好和目标总结了学习目标和路径（可按需学习），后续将陆续整理出相应学习资料和资源。学习目标熟悉主流LLM（Llama,ChatGLM,Qwen）的技术架构和技术细节；有实际应用RAG、PEFT和SFT的项目经验较强的NLP基础，熟悉BERT、T5、Transformer和GPT的实现和差异，能快速掌握业界进展，有对话系统相关研发经验掌握TensorRT-LLM、vLLM等主流推理加速框架

hhaiming_·2024-09-04 01:12

2024.8.14-算法学习（原创+转载）

一、投机采样图源自投机采样推理原理-66Ring'sBlog投机采样（SpeculativeDecoding）是Google和DeepMind在2022年同时发现的大模型推理加速方法。

蓝纹绿茶·2024-09-04 01:12

算法学习-2024.8.16

一个深度学习模型，在没有优化的情况下，比如一个卷积层、一个偏置层和一个reload层，这三层是需要调用三

蓝纹绿茶·2024-09-04 01:42

9、Django Admin优化查询

要解决此问题，你可以重写管理模型中的get_queryset方法使用annotate聚合函数来计算相关的字段。

背着吉他去流浪·2024-09-04 01:11

AI 大模型在文本生成任务中的创新应用

概述随着人工智能技术的飞速发展，大模型在文本生成任务中的应用越来越广泛。这些模型通过深度学习技术，能够生成连贯、有意义的文本，甚至在某些情况下达到与人类写作难以区分的程度。

AI_Guru人工智呢·2024-09-04 01:11

Docker深度探索：精通容器化的未来技术

Docker模型深度解析1.Docker架构Docker基于客户端-服务器架构模式。主要的组件包括：Docke

疾风终究没有归途·2024-09-04 01:11

基于芯片CSU8RP1382开发的咖啡秤方案

咖啡电子秤芯片方案精确值可做到分度值0.1g的精准称重,并带有过载提示、自动归零、去皮称重、压低报警等功能，工作电压在2.4V~3.6V之间，满足于咖啡电子秤的电压使用。

西城微科方案开发·2024-09-04 01:11

厨房电子秤芯片方案CSU8RP1186

称重范围：0.3g~3100g正常工作时，传感器部分供电电压2.5V,工作电

西城微科方案开发·2024-09-04 01:40

宠物勺子秤芯片解决方案CSU8RP1186

这款宠物勺电子秤，采用CSU8RP1186主控开发完成，这款高性能单片机，,集成了24Bit高精度ADC，工作电压（2.4~3.6V），自带4×12的LCD驱动可满足大部分LCD显示需求，若是需要做LED

西城微科方案开发·2024-09-04 01:39

linux服务器程序设计模型,Linux下几种并发服务器的实现模式(详解)

1>单线程或者单进程相当于短链接，当accept之后，就开始数据的接收和数据的发送，不接受新的连接，即一个server，一个client不存在并发。2>循环服务器和并发服务器1.循环服务器：一个server只能一次只能接收一个client，当当前client结束访问之后才能进行下一个client的连接。2.并发服务器：一个server同一时间可以响应很多客户端的访问。3>select+多线程模式并

tianjiaxiaoer·2024-09-04 01:08

【Python机器学习】卷积神经网络（CNN）的工具包

这些框架都是高度抽象的工具集，适用于从头构建模型。Python社区开发了一些第三方库来简化这些底层架构的使用。其中Keras在API的友好性和功能性方

zhangbin_237·2024-09-04 01:38

Bert系列：论文阅读Rethink Training of BERT Rerankers in Multi-Stage Retrieval Pipeline

摘要预训练的深度语言模型(LM)在文本检索中表现出色。基于丰富的上下文匹配信息，深度LM微调重新排序器从候选集合中找出更为关联的内容。同时，深度lm也可以用来提高搜索索引，构建更好的召回。

凝眸伏笔·2024-09-04 01:37

深度学习基础之循环神经网络

LSTM的结构与优势GRU的结构与优势具体差异门的数量：计算复杂度：性能对比：总结双向循环神经网络如何增强模型的上下文捕捉能力，与单向RN

Ctrl+CV九段手·2024-09-04 00:02

怎样利用手机赚零花钱呢？如何用手机兼职赚钱？

氧惠好项目·2024-09-04 00:09

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