目录写在开始需要掌握的数学模型/算法评价体系/评价类问题时间序列处理数据降维聚类问题（无监督）分类问题（有监督）集成学习（Bagging/Boosting）回归问题关联分析统计学方法/统计模型智能优化算法需要掌握的

一.什么是领域驱动模型(DDD)？领域驱动模型一种设计思想，我们又称为DDD设计思想。是一种为了解决传统设计思想带来的维护困难，沟通困难和交互困难而产生的一种新的思想。

对于Django内置的User模型，包含以下一些主要的属性：username，即用户名password，密码email，邮箱first_name，名last_name，姓这里我们直接用内置的User模型进行用户管理

DDD强调将业务需求作为软件开发的核心，通过建立统一的语言和模型来确保开发人员和业务人员之间的沟通顺畅，从而提高软件开发的效率和质量。

这种方法可以实现更细致入微的数据交互，缓存所显示的响应比传统缓存更相关，也比大型语言模型（LLM）的典型响应更快。把语义缓存想象成精明的图书管理员。他们不仅知

JVM类加载机制与双亲委派模型解析在Java虚拟机（JVM）中，类加载机制是其核心组成部分之一，它负责将类（.class文件）加载到JVM的方法区内，并在需要时初始化这些类。

这个函数是非常有用的，尤其是在需要随机打乱数据或索引时，比如在训练机器学习模型时打乱数据顺序，以确保模型训练的泛化能力。参数n(int):输出张量的长度，即最大的数字为n-1。

深度学习和PCL库都可以用来做点云处理任务，但是二者侧重点有所不同。1、PCL库（点云库）是一个专门用于点云处理和三维几何分析的开源类库，常用于以下任务：1、点云滤波：用于去除噪音、下采样和平滑等操作，入统计滤波、体素滤波和高斯滤波等。2、特征提取和描述：用于捕获地点云数据的表面特征，入法线估计、曲率计算、局部特征描述子（如FPFH、SHOT）等。3、点云配准：，用于将不同视角或不同时间的点云数据

LLM系列(3)：探索大模型RLHF优化之道：DeepSpeed-Chat超快速入门，对齐训练精度提升一步到位随着ChatGPT的惊艳表现，各类大模型产品如雨后春笋丛出不穷。

Fabric提供了画布缺少的对象模型，以及SVG解析器，交互性层和一整套其他必不可少的工具。这是一个完全开放源代码的项目，已获得麻省理工学院（MIT）的许可，多年来有许多贡献。

探索未来：LLMTime——大型语言模型的零样本时间序列预测器在这个数字化的时代，时间和数据是推动世界前进的关键因素。

目录前言应用前景国内外研究现状点云特征提取算法研究现状点云配准算法研究现状相关理论基础2.1深度学习2.1.1深度学习概述2.1.2自编码器2.1.3稀疏编码2.1.4受限玻尔兹曼机2.2多层感知机2.2.1多层感知机概述2.2.2感知器与多层感知机2.2.3多层感知机的训练2.3点云配准方法2.3.1无点对应关系的点云配准方法2.3.2基于对应关系的点云配准方法2.4评价指标2.4.1点云配准评

转载于小林coding：https://www.xiaolincoding.com/network/1_base/how_os_deal_network_package.html1.OSI七层模型应用层

Linux系统是如何收发网络包的参考资源小林coding2022.3.29OSI网络模型解决不同设备网络互联中的兼容性问题->解决不同设备在网络互联中的兼容性问题国际标准化组织制定了开放式系统互联通信参考模型

大模型应用技术架构话不多说，直接上干货，让我们来看看那些隐藏在应用背后，现在大模型都有哪些常用的架构模式，可以为您的企业应用建设提供参考：V1、直接调用大模型这种是最简单的方式，通过prompt给到大模型直接拿到结果

今天给大家推荐一本丹尼斯·罗斯曼(DenisRothman)编写的关于大语言模型（LLM）权威教程基于GPT-3、ChatGPT、GPT-4等Transformer架构的自然语言处理>！

适应和改变的唯一方法是使用数据并使用预测模型和AI/ML环顾四周。这些因素将区分新数字经济中的赢家和输家。数据管理正在从分析优先战略转变为基于结果的战略，这

现在大模型可谓是满天飞,只要你稍微关注时下的AI资讯,几乎每天都有新的AI大模型出现.这之中当然有诸如GhatGPT,Gemini这样的私有化大模型,更吸引人关注的可能是开源的可私有化部署的一些大模型.

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目录1深度神经网络的稀疏性：2剪枝算法分类：3具体的剪枝方法包括：4剪枝算法流程：5几种常见的剪枝算法：6结构化剪枝和非结构化剪枝各有其优缺点：7剪枝算法对模型精度的影响8影响剪枝算法对模型精度的因素模型压缩中的剪枝算法是一种应用广泛的模型压缩方法

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区别与好处通信模式：HTTP请求：HTTP请求是基于请求-响应模型的。客户端发送请求到服务器，然后服务器处理请求并返回响应。每次请求都需要重新建立连接。

每日打卡题96-100答案96、【2018年真题】难度：难CORBA服务端构件模型中，是CORBA对象的真正实现，负责完成客户端请求。

在使用yolov5的时候，更改默认下载的模型时，出现这个问题。主要原因是因为我当前的版本是5.0，而最新版已经到了7.0，所以会自动下载7.0下的模型，所以就会导致出现问题。

slg地图中的元素模型，大部分都是重复的，所以把加载出来的模型放入对象池中，要注意的是，频繁SetActive()和SetParent会消耗大量性能，所以我们放入对象池和从对象池中取出，最好不要执行SetActive

目录数据预处理部分：网络模块设置：网络模型保存与测试数据读取与预处理操作制作好数据源：读取标签对应的实际名字加载models中提供的模型，并且直接用训练的好权重当做初始化参数模型参数更新把模型输出层改成自己的设置哪些层需要训练优化器设置数据预处理部分

目录1ros-gazebo2agxunity3matlab-robotstudio-simscape4rviz+box2d,2d仿真方案5nvidia-issac-sim/gym6mujaco7pybullet

Transformer模型自从由Vaswani等人在2017年提出以来，已经在自然语言处理（NLP）的多个领域取得了显著的成果，尤其是在文本摘要任务中。

近期，紫光展锐联合是德科技、佰才邦等合作伙伴完成了NRNTN低轨卫星实验室模拟验证，利用信道模拟器模拟低轨卫星运动模型，展示了5GNTN应用于手机直连卫星的技术可行性。

它提供了大量工具和资源，用于构建和训练机器学习模型。TensorFlow因其强大的功能和灵活性，在机器学习和深度学习领域得到了广泛应用。

ObjectiveKeyResults)Objective目标的设立是有挑战性，努力是可以实现的，一般情况下目标是小于等于4KeyResults过程性或结果性的描述object：找到心满意足的工作，论文模型建立

线性回归基本模型Y=β0+β1X1+β2X2+⋯+βmXm+ϵY=\beta_0+\beta_1X_1+\beta_2X_2+\cdots+\beta_mX_m+\epsilonY=β0+β1X1+β2X2

本发明属于计算机视觉和图形学领域，具体讲，涉及人体关键点检测、追踪和人体三维模型重建方法。

sv_pure属性强制要求客户端使用未修改过的游戏文件以保证没人通过改模型、贴图来作弊(比方说把地图贴图改半透明)，具体操作方法是将客户端和服务器端的文件作对比，这就是你那张图上的“纯净服务器：01_011

解锁LLMs的“思考”能力：Chain-of-Thought(CoT)技术推动复杂推理的新发展1.简介Chain-of-Thought(CoT)是一种改进的Prompt技术，目的在于提升大模型LLMs在复杂推理任务上的表现

介绍LangChain-Chatchat支持RAG和Agent0.3版本跟大模型解耦,支持Xinference、Ollama、LocalAI、FastChat、OneAPI,可以非常方便的切换各个模型,

该模型是在大量文本语料库上结合无监督和监督学习进行训练的。BERT的目标是创建一种语言模型，可以理解句子中单词的上下文和含义，同时考虑到它前后出现的单词。

image.pnggithubofficesite框架语言依赖项服务端开发语言客户端调用语言是否支持restful支持算法是否支持hdfs大规模是否支持同时部署多个模型服务是否支持模型切换是否支持模型跟踪是否支持

今天刚好看到李沐最近在交大演讲中提到的观点：大模型评估特别难，评估是你最重要的事情，先把评估做好，再去做别的事情。

今天中午，在学生X的提议下，我把学习人体头、颈、躯干、四肢及心肺胃等器官的儿童半身模型和骨骼与关节模型带到教室里供学生们观察、学习。

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文章目录一、概念入门1.概念简介2.DDD的核心理念3.范式4.模型5.框架6.方法论7.软件设计的主要活动二、DDD核心理论1.Domain领域层都包含什么？

本系列专栏将包括两大块内容第一块赛前真题和模型教学,包括至少8次真题实战教学,每期教学专栏的最底部会提供完整的资料百度网盘包括:真题、数据、可复现代码以及文章.第二块包括赛中思路、代码、文章的参考助攻,

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经过前面三篇教程帖子（yolov8n在行空板上的运行（中文），yolov10n在行空板上的运行（中文），Mediapipe在行空板上的运行（中文））的介绍，我们对如何使用官方代码在行空板上运行物体检测的AI模型有了基本的概念

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