Reacotr模型第81页

【DDD】学习笔记-领域模型与结构范式

领域模型与建模范式即使采用领域模型驱动设计，针对同一个领域获得的领域模型也会千差万别，除了因为设计能力、经验及对现实世界的理解不一致外，对模型产生根本影响的是建模范式（ModelingParadigm）

码农丁丁·2024-02-11 18:18

检索时间减少83%！部署MongoDB后，通用电气医疗集团狠狠提升了物联网设备的利用效率！

MongoDB文档模型可

·2024-02-11 18:54

技术圈周刊 | 科技部发文规范 AI 使用！

热议话题科技部发文规范AI使用：禁用AIGC直接生成申报材料近两年生成式AI、大模型发展迅速，为发展带来了极大的方便，甚至在某些领域已经超过人类。但过度使用AI并不是一件好事。

·2024-02-11 18:20

【DDD】学习笔记-领域驱动分层架构与对象模型

领域驱动设计中分层架构的演化，最终得到了如下图所示的领域驱动分层架构：如果采用对象范式，那么，分层架构每一层的对象模型应该如何设计呢？

码农丁丁·2024-02-11 17:18

《OPC UA实践》 - 阅读笔记 2 OPC UA信息模型及建模

系列目录-阅读笔记1工业4.0基础与OPCUA的实践目录系列目录第二章OPCUA理论基础2.5OPCUA信息模型及建模信息模型实例信息模型创建步骤：2.6在生产线中的引入第二章OPCUA理论基础2.5OPCUA

canmoumou·2024-02-11 17:46

OPC UA 信息模型云库简介

凭借其多云架构，UA云库见证了所有主要云供应商利用开放接口的贡献，并可用于共享、查找和协作OPCUA信息模型。

姚家湾·2024-02-11 17:16

软件测试/测试开发/全日制/测试管理丨MongoDB NoSQL数据库

以下是MongoDB的基本介绍：文档存储:MongoDB采用文档存储模型，其中数据以BSON（BinaryJSON）格式存储在称为文档的类似JSON的数据结构中。

·2024-02-11 17:59

开发者都能玩转的大模型训练

Invent大会，了解到AmazonSageMakerCanvas是亚马逊云科技最近刚推出的一种完全托管的机器学习服务，开发者通过AmazonSageMakerCanvas可以快速且轻松地构建、训练机器语言学习模型

·2024-02-11 17:57

前端面试总结

一：浏览器事件循环机制个人理解（EventLoop）1：浏览器进程模型要理解浏览器事件循环机制首先要明白浏览器的进程模型，进程就是一个程序运行需要给其分配一块专属的内存空间，可以把这块内存空间简单理解为进程

·2024-02-11 17:50

2023 re:Invent AI生成产品体验，从 Bedrock 到 Amazon Q

引如果你也有如下问题，那么接下来的文字会一一为你解答一套数据集，如何微调不同类型的开源大模型？——Bedrock如何只有产品说明书，如何构建一个智能问答机器人？

·2024-02-11 17:43

sysrepo使用总结

它提供了一个层次化的数据模型，允许将配置和状态信息以树形结构的方式组织和管理。Sysrepo支持YANG数据模型，这是一种用于描述网络设备配置和状态的标准化语言。其与n

·2024-02-11 17:40

成为未来的参与者，百度智能云千帆大模型平台黑客马拉松圆满落幕

11月26日，百度智能云千帆大模型平台黑客马拉松在北京顺利落下帷幕。

·2024-02-11 17:35

HTTP和DNS工作原理

HTTP遵循请求/应答模型。客户机向服务器发送请求，服务器处理请求并返回适当的应答。所有HTTP连接都被构造成一套请求和应答。HTTP的默认端口是80传输流程：1、地址解析如

坎坷终究平坦·2024-02-11 17:44

doris数据库介绍

目录1、简介2、特点3、doris架构4、doris数据表设计-分区与分桶5、doris的数据模型1、简介ApacheDoris是一个分布式在线分析处理（OLAP）数据库，它的特点是基于列存储的MPP架构

坎坷终究平坦·2024-02-11 17:43

【机器学习】数据清洗之识别缺失点

引言：在机器学习领域，数据的质量直接关系到模型的性能和可靠性。而在实际应用中，我们往往面临一个普遍存在的问题——缺失值。缺失值可能因为各种原因而产生，如传感器故障、数据采集错误或者主观选择性填写。

·2024-02-11 17:14

【机器学习】机器学习简单入门

在本篇博客中，我们将介绍机器学习的基本概念，包括算法、模型以及训练、模型和预测之间的

·2024-02-11 17:43

使用UMAP降维可视化RAG嵌入

大型语言模型（LLMs）如GPT-4已经展示了出色的文本理解和生成能力。但它们在处理领域特定信息方面面临挑战，比如当查询超出训练数据范围时，它们会产生错误的答案。

·2024-02-11 17:42

机器学习流程之收集数据

然而，要让机器学习模型发挥出其真正的潜力，关键在于数据的质量和数量。收集数据是机器学习流程中至关重要的一步，它为模型的训练和优化奠定了基础。

·2024-02-11 17:40

1.10 强化学习

与深度学习类似，强化学习的关键问题也是贡献度分配问题，每一个动作不能直接得到监督信息，需要通过整个模型的

·2024-02-11 17:09

GPT-4：比ChatGPT3.5好得多，但它有多好你知道么？

GPT-4简介GPT-4是一款由OpenAI开发的人工智能语言模型，它是ChatGPT3.5的升级版。

·2024-02-11 17:36

【java】Hibernate访问数据库

它简化了Java应用程序中数据库操作的复杂性，并提供了一个框架，用于将对象模型数据映射到传统的关系型数据库。下面是一个简单的使用Hibernate访问数据库的示例案例。

尘中928·2024-02-11 17:10

Unet+ResNet 实战分割项目、多尺度训练、多类别分割

1.介绍传统的Unet网络，特征提取的backbone采用的是vgg模型，vgg的相关介绍和实战参考以前的博文：pytorch搭建VGG网络VGG的特征提取能力其实是不弱的，但网络较为臃肿，容易产生梯度消失或者梯度爆炸的问题

听风吹等浪起·2024-02-11 17:35

2018-05-14腾哥11班开学典礼分享

我把自己感触最深的几个腾哥时间管理的方向总结一下：1.学习的三个维度：底层思维，方法论，思辨能力2.九大思维（要有系统）：多学科思维，模型思维，逻辑思维，清单思维，简化思维，杠杆，架构，进步思维3.时间管理形成的四大体系

Anna就是我·2024-02-11 17:51

CSS盒子模型

CSS盒子模型盒子模型解释元素在页面中显示成一个方块，类似一个盒子，CSS盒子模型就是使用现实中盒子来做比喻，帮助我们设置元素对应的样式。

MC小帆帆·2024-02-11 16:02

计算机网络——07协议层次及服务模型

协议层次及服务模型协议层次网络是一个复杂的系统网络功能复杂：数字信号的物理信号承载、点到点、路由、rdt、进程区分、应用等现实来看，网络的许多构成元素和设备：主机路由器各种媒体的链路应用协议硬件，软件问题是

Aubyn11·2024-02-11 16:30

好好思考：多元思维模型，终身学习者的利器_02

咪咕中信共读第3天【昵称】一一休【章节】第2章：多元思维模型：终身学习者的利器_02【金句】多元思维模型解决问题的四个层次查理芒格说想要变聪明，你不要不断的问为什么，为什么？为什么？

一一休·2024-02-11 16:50

适合多种语言的BPE（Byte-Pair Encoding）编码

文章目录前言BPE参考前言因为最近在看T5，里面讲到一些分词的方法如BEP，因为现在都是在玩大模型，那么语料也就都很大，而且还需要适配不同的语言，而不同的语言又不一定像英文那样按空格切分就行，例如咱们的中文

Icy Hunter·2024-02-11 16:23

【论文精读】EfficientNet

摘要以往的卷积网络模型通过缩放深度，宽度和图像大小的其中之一或之二来扩大网络以实现更好的结果，但这种思想下经常产生次优的精度和效率的算法。

None-D·2024-02-11 15:43

【论文精读】GPT2

摘要在单一领域数据集上训练单一任务的模型是当前系统普遍缺乏泛化能力的主要原因，要想使用当前的架构构建出稳健的系统，可能需要多任务学习。

None-D·2024-02-11 15:43

【论文精读】GPT1

针对这些问题，本文提出一种无监督预训练和有监督微调的组合的半监督方法，具体为：采用两阶段训练过程，首先使用语言建模目标在大量未标注数据上学习模型的初始参数，随后使用有监督目标微调预训练模型以适应目标任务模型架构使用

None-D·2024-02-11 15:42

【论文精读】Swin Transformer

而ViT中token的尺度（scale）是固定的，且视觉token携带的语义信息比语言文字序列差，故认为不适合视觉应用图像分辨率高，像素点多，如果采用ViT模型，自注意力的计算量会与像素的平方成正比，计算复杂度过高是导致

None-D·2024-02-11 15:12

【论文精读】ViT-Adapter

摘要视觉transformer类的模型可以分为普通ViT和视觉transformer变体两类。

None-D·2024-02-11 15:12

【论文精读】RetNet

摘要Transformer是大型语言模型的主流架构。然而，transformer的训练并行性是以低效的推理为代价，这使得transformer对部署不友好。

None-D·2024-02-11 15:11

【论文精读】Transformer

故本文提出Transformer，一种非递归式的模型架构，完全依靠注意力机制来获取序列输入和输出之间的全局依赖关系，且Transformer允许并行化计算。

None-D·2024-02-11 15:40

干货|为什么Kafka不支持读写分离

在Kafka中，生产者写入消息、消费者读取消息的操作都是与leader副本进行交互的，从而实现的是一种主写主读的生产消费模型。

Java机械师·2024-02-11 15:13

【J2EE笔记】2万字！我当时学习时做的笔记

0829.java->.class->jvm->nativecode高可靠高性能高并发OSI会话模型TLV接口TLV（Type-Length-Value）是一种数据格式，通常用于数据通信和协议中。

ljl2107·2024-02-11 14:53

机器学习笔记（3）：误差、复杂度曲线、学习曲线等

这是第3篇，介绍了模型的误差类型、误差的由来、找到模型适合的参数、以及避免欠拟合和过拟合的方法。

链原力·2024-02-11 14:23

2.10日学习打卡----初学RocketMQ（一）

消息模型（MessageModel）消息模型主要有队列模型和发布订阅模型，RabbitMQ采用的是队列模型，如下图所示R

中北萌新程序员·2024-02-11 14:50

Deep Learning for Anomaly Detection: A Review（翻译）

前言一、引言二、异常检测：问题的复杂性和挑战1.主要问题复杂性2.深度异常检测所面临的主要挑战三、用深度异常检测应对挑战1.预备工作2.深度异常检测方法的分类四.深度学习的特征提取1.预训练模型2.特定的特征提取模型五

appron·2024-02-11 14:50

如何构建置信度掩码（代码）

importtorchimporttorch.nn.functionalasF#假设preds是模型输出的预测结果，尺寸为[2,256,256]#假设labels是真实标签图像，尺寸为[256,256]

UndefindX·2024-02-11 14:20

半监督语义分割论文学习记录

Semi-SupervisedSemanticSegmentationwithCross-ConsistencyTraining1.1motivation一致性训练的目的是在应用于输入的小扰动上增强模型预测的不变性

西瓜真的很皮啊·2024-02-11 14:19

半监督学习（主要伪标签方法）

利用未有标记的样本来训练一个比仅使用有标记的样本可以获得的性能更好的模型1.1半监督学习方法半监督学习方法的分类：一致性规范化/一致性训练：对未标注数据进行扰动，两者的预测不存在显

拔牙的萌萌鼠·2024-02-11 14:18

为什么在半监督中的无监督阶段CE常常配合置信度使用而MSE通常不会

在半监督学习中，结合无监督损失（如交叉熵（CE）损失）和置信度阈值的策略主要用于确保模型从高质量、高置信度的伪标签中学习。

UndefindX·2024-02-11 14:48

机器学习系列（8）——提升树与GBDT算法

本文介绍提升树模型与GBDT算法。0x01、提升树模型提升树是以分类树或回归树为基本分类器的提升方法。提升树被认为是统计学习中性能最好的方法之一。

陌简宁·2024-02-11 14:40

集成学习——梯度提升树（GBDT）

集成学习——梯度提升树（GBDT）1模型算法介绍2sklearn中的实现3参考资料1模型算法介绍GBDT也是集成学习Boosting家族的成员，通过采用加法模型，不断减小训练过程中产生的残差算法。

wxw_csdn·2024-02-11 14:10

datawhale 10月学习——树模型与集成学习：梯度提升树

前情回顾决策树CART树的实现集成模式两种并行集成的树模型AdaBoost结论速递本次学习了GBDT，首先了解了用于回归的GBDT，将损失使用梯度下降法进行减小；用于分类的GBDT要稍微复杂一些，需要对分类损失进行定义

SheltonXiao·2024-02-11 14:39

梯度提升树系列8——GBDT与其他集成学习方法的比较

目录写在开头1.主要集成学习算法对比1.1GBDT1.2随机森林1.3AdaBoost1.4整体对比2.算法性能的比较分析2.1准确率与性能2.2训练时间和模型复杂度2.3应用实例和案例研究3.选择合适算法的标准

theskylife·2024-02-11 14:39

愫愫的理财日记｜查理·芒格：做投资达到某个临界点后就是阶梯式的“赢家通吃”！

显而易见，这本书会教我们以多学科的基本原理完善我们的多元思维模型，从而能够更好的理解世界，更清晰的思考，用更好的方法做出更优的决策。

愫说成长·2024-02-11 14:03

Python进程间通信：实现多进程之间的数据交换与共享

在现代计算机系统中，多进程是一种常见的编程模型，用于实现并发执行和任务分配。然而，多进程之间的数据交换和共享是一个重要的挑战，需要有效的通信机制来实现。

人工智能杂谈·2024-02-11 14:36

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