定义输入：训练数据集（T={(x1,y1),(x2,y2),…,(xN,yN)}\left\{(x_1,y_1),(x_2,y_2),\dots,(x_N,y_N)\right\}{(x1,y1),(x2,y2),…,(xN,yN)}）其中：xi∈χ⊆Rnx_i\in{\tt\chi}\subseteqR^nxi∈χ⊆Rn:实例的特征向量yi∈yy_i\in{\tty}yi∈y={c1,c2,⋯ 

针对生产过程决策问题的研究分析摘要针对问题一，在该模型中，我们首先设定了标称次品率为10%（p0=0.10），并使用二项分布来描述样本中次品数量的分布。

GhostNet基于MobileNetV3的设计思路，采用了Ghost模块来减少网络参数数量，从而减少计算量并提高模型

模型轻量化加速是深度学习领域的重要研究方向，旨在减小模型的体积和计算复杂度，从而提高在资源受限设备上的运行效率，模型参数量在轻量化加速中扮演着至关重要的角色。

Cesium-VueCesium1.创建点线面模型对象1.1点实体对象1.1.1创建实体再添加1.1.2直接添加1.2线实体对象1.3Label实体对象1.4面实体对象1.5模型glb对象1.6移除实体方法

手机号验证码登陆1.用户发送请求携带手机号参数获取验证码，后端随机生成验证码，并把手机号和验证码存入red

在TCP/IP的模型图中,读者可以看到,HTTP协议位于最上层的应用层,它是互联网上应用最为广泛的一种网络协议,所有www文件都必须遵守这个协议.HTTP是一个由请求和响应组成的,标准的客户端/服务端模型

间隔时间更换：爬虫可以在每次请求之间设置一个随机或固定的等待时间，然后更

解决方案：MindIE是昇腾提供的新的大模型推理解决方案，支持使

Mindie在华为910B推理大模型-掘金(juejin.cn)之前在华为昇腾服务器上推理了Qwen1.5-14b-chat模型，但是用MindieRC1.0版本无法兼容openai接口，传递的文本字符数有限

TypeError:listindicesmustbeintegersorslices,notlist原因：传入参数搞错了计划通过一个下标list，通过rand.shuffle实现训练数据的随机化，结果因为传入的数据是没有

学习目标随机过程主要研究多个随机变量之间的联系。

大模型入门（一）一、LLaMa模型介绍1）Pre-normalization2）SwiGLU激活函数3）RoPE旋转位置编码二、Alpaca模型介绍三、Vicuna模型介绍大模型入门（一）——LLaMa

Seemoredetailsinwikipdia感知机.本篇blog将从统计学习方法三要素即模型、策略、算法三个方面介绍感知机，并给出相应代码实现。

学习目标双亲委派模型的⼯作机制。类加载器的分类及各⾃的职责。双亲委派模型的好处。打破双亲委派模型的三种场景。线程上下⽂类加载器在是如何实现SPI的。

双亲委派模型，是一种加载类的约定。这个约定的一个用处是保证安全。比如说你写Java用了Stri

LangChain是为我们开发基于大语言模型(LLM)的应用提供了框架，简单一点说：LangChain提供了一个标准接口，用于将不同的语言模型连接在一起，以及与其他工具和数据源进行集成。

《考试心理学》，这本书的作者，是美国的本·伯恩斯坦，是美国著名的心理学和教育家，在过去50年在美国各教育体统工作，其提出的考试模型被广泛应用。关键时刻，不要输在心态上。

如何带领一个团队共同开发一项自动驾驶功能，问题边界和指挥家问题边界是相似的，首先，各个算法工程师都是在有明确边界下的内部协作，共同开发一个新功能；其次，最终集成后呈现的功能是前期可调试测试的。第一，要抓住“功能应用边界”关键点和指挥家一样，算法团队的负责人无法做到精通每一个子技术领域的算法，但却需要把控好整个团队的工作方向。感知，决策，控制，每一个子领域的算法开发都有解决不完的问题，团队负责人要做

目录1问题重述1.1问题背景1.2研究意义1.3具体问题2总体分析3模型假设4符号说明5模型的建立与求解5.1问题一模型的建立与求解5.1.1问题的具体分析5.1.2模型的准备**5.1.3模型的建立与求解

打开了助眠曲，随机播放的曲子连节奏都记得八九不离了，眼睛还瞪得像铜铃，起了身，打开手机，又划开各种app，越看越无趣味。可总要做点什么，才能有沉沉的睡意吧！失眠是件偶然出现又让人无可奈何的事。

arxiv.org/pdf/2406.14239代码地址：https://github.com/LilianHollard/LeYOLO/tree/main在深度神经网络中，计算效率对于目标检测至关重要，尤其是在新型模型更倾向于速度而非计算效率

微软刚刚发布了Phi3.5系列模型，一个小型模型("Mini")、一个混合模型("MoE")和一个视觉模型。

在使用中若想各个方向都可以用鼠标旋转只有水平方向能够无限旋转，垂直方向有俯仰角±90°的限制，找了很久才知道TrackballControls轨迹球控制器，可以实现水平垂直旋转，但是也存在缺点，若是模型加载上下左右前后视图的时候

是的，微软确实推出了Phi-3.5系列AI模型。这一系列包括三款轻量级AI模型：Phi-3.5-MoE、Phi-3.5-vision和Phi-3.5-mini。

实际上没有什么好方法来调这些超参，今天工业界最常拿来解决调整超参数的方法是买很多张GPU，然后一次训练多个模型，有的训练不起来、训练效果比较差的话就输入掉，最后只看那些可以训练的比较好的模型会得到什么样的性能

2、deep_ocr_workflow在深度学习中，只有一篇例子关于OCR就是这一篇，文中介绍了深度OCR模型的建立与使用（如果使用过计量模型的可以较好理解，就是建立模型→设置参数→导入图片→进

通义灵码，是一款基于通义大模型的智能编码辅助工具，提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码优化、注释生成、代码解释、研发智能问答、异常报错排查等能力，并针对阿里云的云服务使用场景调优

持续学习，持续干货输出，关注我，跟我一起学AI大模型技能。本文学习LangChain中的数据连接（Retrieval）模块。该模块提供文档加载、切分，向量存储、检索等操作的封装。

财富水池的理财模型可以帮助我们很好地梳理和打理好财富。它的运作如下：财富通过我们的收入源源不断地注入财富水池，分别注满水池里的现金池，保险池，目标池和金鹅池，然后通过支出流出水池。我们的主要任务就是

近年来，人工智能（AI）技术飞速发展，特别是大模型的出现，给各行各业带来了巨大的变革。无论是自然语言处理、图像识别，还是自动驾驶，AI大模型都展现出了强大的能力和广泛的应用前景。

以下是对轮询、最小连接和随机算法的介绍：一、轮询算法工作原理轮询算法是一种简单的负载均衡算法。它依次将请求分配给各个服务器，就像轮流点名一样。

它提供了一系列预训练模型和灵活的配置系统，

为了高效的调度各个RPC请求，Linux的PRC调度实际上是一个事件驱动模型。C/S结构，大多使用多进程服务模型，这种模型的优点是编程简单，因为操作系统都是基于进程调度的，可以直接使用操作系统的接口。

RTP-LLM是阿里巴巴智能引擎团队推出的大模型推理框架，支持了包括淘宝、天猫、闲鱼、菜鸟、高德、饿了么、AE、Lazada等多个业务的大模型推理场景。

它不仅提供了多维数据模型和强大的PromQL查询语言，还支持服务发现和HTTP拉取模型。这些特性使得Prometheus特别适合在微服务和

目录常用命令常用模型运行模型常用命令输入Ollama命令，正常的得出命令行输出，表示已经安装成功，下面有ollama的常用命令：Usage:ollama[flags]ollama[command]AvailableCommands

代码计算的时候稍微有一点偏差其它人有没有更好的解决办法#coding:utf-8importopenpyxlimportrequestsfromloguruimportloggerimportjsonimporttime#读取excel文件的路径filepath="F:/chery_gpt_problem/query.xlsx"#请求的url地址url="https://www.cherygpt.

topsis模型赋予权重有层次分析法，但层次分析法也有其弊端。层次分析法最大的缺点：判断矩阵的确定依赖于专家，如果专家的判断存在主观性的话，会对结果产生很大的影响。

前面两篇博文，我们分别在个人笔记本电脑部署了Llama38B参数大模型，并使用Ollama搭建了基于Web可视化对话聊天机器人，可以在自己电脑上愉快的与Llama大模型Web机器人对话聊天了。

好吧，我们并没有等太久，因为OpenAI今天下午发布了多模态预训练模型GPT-4。GPT-4最令人兴奋的方面之一是它的多模式方法（图像和文本输入，文本输出），它在功能和对齐方面都有显着进步。

读者写者模型（读写锁）在编写多线程时，有可能会出现有些公共区域的数据修改的机会比较少，但是读的机会反而很多，也就是说写者少，读者多。

0准备1）准备Ollama软件（注意：两个不是同一个东西）详见上次的文章Ollama通过gguf文件加载AI模型（补充：关于Ollama加载AI模型的补充）2）准备ollama库如果您还未安装ollama

概率不用介绍，它的定义可以用一个公式写出：事件发生的概率=事件可能发生的个数结果的总数事件发生的概率=\cfrac{事件可能发生的个数}{结果的总数}事件发生的概率=结果的总数事件可能发生的个数比如一副标准的52张的扑克牌，每张牌都是唯一的，所以，抽一张牌时，每张牌的概率都是1/52。但是有人就会说了，A点明明有四张，怎么会是1/52的概率。这就需要精准的指出我们计算概率时，到底什么是样本，什么是

文章目录~1.AutoGluon-Multimodal(AutoMM):SuperchargingMultimodalAutoMLwithFoundationModels2.FusionofDomain-AdaptedVisionandLanguageModelsforMedicalVisualQuestionAnswering3.CatLIP:CLIP-levelVisualRecognitio

用户无需为应用持续付费，只需支付函数运行时产生的资源消耗费用，而这，就是Serverless服务的模型。1、更快地创建一个服务且免运维：大量的Node.js服务，创建服务，

解读心理健康，引领未来智能——MentaLLaMA：大型语言模型的革命性应用在如今的数字时代，社交媒体成为人们分享生活、表达情绪的重要平台。然而，从中洞察公众的心理健康状况并提供及时帮助却是一大挑战。

RAFT：使语言模型适应特定领域的RAG摘要1引言2LLM用于开卷考试3RAFT4评估5RAFT推广到Top-KRAG6相关工作7结论摘要在文本数据的大型语料库上预训练大型语言模型（LLM）现在是一种标准范式

一、前言在上一篇文章《RAFT：让大型语言模型更擅长特定领域的RAG任务》中，我们介绍了RAFT训练方法，RAFT（检索增强微调）是一种训练方法，可以提高大型语言模型(LLM)在开卷、域内问答任务中的性能

相信圈子里一定有不少人都去看完电影，真是五味杂陈、一言难尽。收集一些好的影评分享给大家即便是作为DC电影粉丝，也说不出“瑕不掩瑜”这样的话。只能说，加上一层厚厚的粉丝滤镜，也只是勉强及格的水准。故事简单到无话可说，组团打怪不是问题。问题是，剧情又平又散，整体风格往隔壁漫威那儿靠，但是自家的黑暗风格又不能全丢，造成了“四不像”的尴尬处境。这个联盟就是临时凑齐的草台班子，每次团战都像是约架，毫无战略，