arima模型第27页

【深度学习】embedding的简单理解

例如，针对用于说话者识别的语音信号训练的模型可以允许您将语音片段转换为数字向量，使得来自相同说话者的另一片段与原始向量具有小的距离（例如，欧几里德距离）。

旅途中的宽~·2024-08-30 09:47

把在NPU上训练的pt模型保存为CPU

把在NPU上训练的pt模型保存为CPU#Npu模型路径model=torch.load(opt.pth_path,map_location='cpu')#保存模型torch.save(model,opt.output_pth_path

门前大橋下丶·2024-08-30 09:47

Datawhale X 李宏毅苹果书AI夏令营深度学习详解进阶Task02

目录一、自适应学习率二、学习率调度三、优化总结四、分类五、问题与解答本文了解到梯度下降是深度学习中最为基础的优化算法，其核心思想是沿着损失函数的梯度方向更新模型参数，以最小化损失值。

z are·2024-08-30 08:14

数据库基本概述

DBMS按照一定的数据模型科学地组织和存储数据，能够高效地获取数据，提供安全性和完整性等统一控制机制

Cyzhouke·2024-08-30 08:05

【ShuQiHere】《机器学习的进化史『下』：从神经网络到深度学习的飞跃》

【ShuQiHere】引言：神经网络与深度学习的兴起在上篇文章中，我们回顾了机器学习的起源与传统模型的发展历程，如线性回归、逻辑回归和支持向量机（SVM）。

ShuQiHere·2024-08-30 07:07

Django的Form和ModeForm的作用

ac-er8888·2024-08-30 07:07

PyTorch深度学习实战（27）—— PyTorch分布式训练

这里主要介绍的是数据并行的分布式方法：每一块GPU都有同一个模型的副本，仅加载不同的数据

shangjg3·2024-08-30 07:37

Yololov5+Pyqt5+Opencv 实时城市积水报警系统

完整代码：PyQt5+YoloV5实现积水检测系统目录积水检测的挑战使用YOLOv5的解决方案代码实现：从加载模型到检

机器懒得学习·2024-08-30 07:37

Python(C)图像压缩导图

要点傅里叶和小波变换主成分分析彩色图压缩制作不同尺寸图像K均值和生成式对抗网络压缩无损压缩算法压缩和解压缩算法离散小波变换压缩树结构象限算法压缩矩阵分解有损压缩算法量化模型有损压缩算法JPEG压缩解压缩算法

亚图跨际·2024-08-30 07:36

PyTorch Geometric（torch_geometric）简介

PyG是基于PyTorch的一个扩展库，专为图数据和图网络模型设计。图网络是深度学习领域的一种强大工具，它能够处理结构化数据，如社交网络、分子结构、交通网络等。

小桥流水---人工智能·2024-08-30 06:32

AI手写文字识别+签字+合同打印

HTTPSDK对图片中的文字进行多场景、高精度的手写文字识别服务，支持中、英、日、韩、法等20+语言类型，识别准确率可达90%以上；支持涂改痕迹识别与候选字输出，可适用于手写作文、签名等多种场景，使用AI扩散模型推理识图

茂密的软件制作·2024-08-30 06:00

基于深度学习的分子生成

基于深度学习的分子生成是一项结合化学、计算科学与人工智能的新兴领域，旨在利用深度学习模型来生成具有特定性质的分子结构。该技术在药物发现、材料科学和合成化学等领域具有广泛的应用前景。

SEU-WYL·2024-08-30 06:29

大模型训练优化方法

写在前面在训练模型尤其是大模型的时候，如何加快训练速度以及优化显存利用率是一个很关键的问题。

少喝冰美式·2024-08-30 05:28

怎样写好提示词(Prompt) 二

加入思考过程我们在写prompt的时候，有时候会让大模型回答一个比较难的问题，有时候大模型面对这个问题，会回答出一些匪夷所思的答案，因此我们在提示词里加上”思考过程“有助于大模型纠正自己的回答。

笑笑布丁·2024-08-30 05:26

[LLM][Prompt Engineering]：思维链（CoT）

思维链思维链1.思维链提示方法和增强策略1.1简单的思维链提示1.2示例形式的思维链提示1.3思维链提示的后处理方案1.4拓展推理结构2.CoT的能力来源：为什么思维链提示能显著提升大语言模型在推理任务上的效果

Way_X·2024-08-30 05:26

国产智能搜索MindSearch∶ 能够在不到3分钟内收集并整合300多页相关信息？

MindSearch不仅是一个独立的搜索引擎平台，还提供了一个开源的AI搜索引擎框架，用户可以使用闭源或开源的大语言模型（LL

百态老人·2024-08-30 04:20

机器学习——lightGBM（学习整理）

目录一、认识lightGBM1.简单介绍2.主要特点LightGBM的缺点3.模型训练方式（1）TrainingAPI（2）Scikit-learnAPI二、相关函数参数1.TrainingAPI2.Scikit-learnAPI

CXDNW·2024-08-30 03:40

AI 模型：追求全能还是专精？

摘要：本文探讨了AI模型在全能与专精之间的选择，分析了如何对不同类型的AI模型进行全面评估和比较，包括衡量模型精度、速度、鲁棒性等关键指标的重要性，以及在不同应用场景中需要考虑的因素。

专家大圣·2024-08-30 03:08

AI模型：追求全能还是专精

全能型AI和专业型AI都有各自的优劣和潜力，而无法确定哪一类一定会更受欢迎。以下是一些考虑因素：全能型AI的优势：1.多功能性：全能型AI能够应对各种不同领域的任务和问题，具备更广泛的应用能力。2.综合性解决方案：全能型AI能够处理复杂的问题，提供综合性的解决方案，减少用户需要使用多个不同专业AI的情况。3.可定制性：全能型AI可以根据用户需求进行定制和学习，提供个性化的服务。专业型AI的优势：1

骑上单车去旅行·2024-08-30 03:08

MySQL空间函数ST_Distance_Sphere()的使用

这个函数使用的是球形大地模型，因此对于较短的距离，计算结果的精度比较高。

niceLiuSir·2024-08-30 02:33

【大模型】大模型 CPU 推理之 llama.cpp

【大模型】大模型CPU推理之llama.cppllama.cpp安装llama.cppMemory/DiskRequirementsQuantization测试推理下载模型测试参考llama.cpp描述

szZack·2024-08-30 02:31

【学习笔记】：Ubuntu 22 使用模型量化工具llama.cpp部署大模型 CPU+GPU

学习笔记：Ubuntu22使用模型量化工具llama.cpp部署大模型CPU+GPU前言1下载并编译llama.cpp1.1git下载llama.cpp仓库源码1.2编译源码（make）1.2.1选择一

淮序_·2024-08-30 02:00

AI-windows下使用llama.cpp部署本地Chinese-LLaMA-Alpaca-2模型

文章目录Llamp.cpp环境配置Chinese-LLaMA-Alpaca-2模型介绍模型下载转换生成量化模型Anaconda环境安装运行Llamp.cpp环境配置[email protected]

mrbone11·2024-08-30 01:00

利用大模型通义点金直接解读财报

我们也知道ChatGPT，文心一言这一类大模型智能聊天应用，没有联网能力。不可以向他们咨询当前发生的事情。但只要加上接收实时数据的能力，它们便可以帮我们读取上市公司财报了。

懂一点的陈老师·2024-08-30 01:59

Visio2021下载与安装：附软件安装包+详细安装步骤

使用Visio这款工具，可以绘制业务流程图、组织结构图、项目管理图、营销图表、办公室布局图、网络图、电子线路图、数据库模型图、工艺管道图、因果图和方向图等，便于IT和商务专业人员就复杂信息、系统和流程进行可视化处

文采飞扬的阿文·2024-08-30 01:59

15图利用TCP/IP参考模型详解PC访问WEB服务器的数据通信过程

当今IP网络数据通信的基本就是TCP/IP参考模型，今天就借助PC访问WEB服务器的数据通信来深度理解下TCP/IP参考模型。

82e49a00e1e8·2024-08-30 01:12

cesium模型加载-点击-高亮

cesium模型加载-点击-高亮模型加载，Cesium3DTileset文档地址vartileset=scene.primitives.add(newCesium.Cesium3DTileset({url

依托偶尔宁·2024-08-30 01:28

大模型训练和推理

文章目录一、NLP基础1.Tokenizer2.positionencoding3.注意力机制与transformer架构二、大模型训练1.SFT训练2.RLHF训练3.分布式并行训练技术（1）模型并行

李明朔·2024-08-30 01:27

基于深度学习的人类行为模仿

基于深度学习的人类行为模仿是指利用深度学习技术构建模型，使计算机系统能够学习、理解、并模仿人类的行为。

SEU-WYL·2024-08-30 01:26

2025秋招大语言模型落地实践面试题

本文系统地从计算力基础设施、软件架构、数据资源、应用场景和脑科学五大核心维度对大模型实践中的问题进行解答。目录计算力基础设施1.1什么是云边端协同架构？1.2信息技术应用创新计划相关政策对企业的影响？

微凉的衣柜·2024-08-30 01:26

NL2SQL进阶系列(5)：论文解读业界前沿方案（DIN-SQL、C3-SQL、DAIL-SQL、SQL-PaLM）、新一代数据集BIRD-SQL解读

NL2SQL进阶系列(5)：论文解读业界前沿方案（DIN-SQL、C3-SQL、DAIL-SQL）、新一代数据集BIRD-SQL解读NL2SQL基础系列(1)：业界顶尖排行榜、权威测评数据集及LLM大模型

汀、人工智能·2024-08-30 01:25

HuggingFace - linux环境修改下载默认缓存路径

原文：不会修改HuggingFace模型下载默认缓存路径？一篇教会你!

如果曾经拥有·2024-08-30 01:53

2019-07-19

飞机模型、书、纸张、他收集了各种人不人鬼不鬼的东西、药水、他的魔法棒。……一屋子都是。张小田偷偷对柔爪姐弟俩说我妈再敢说我的房间乱，我就带她来君

晓妮子丫·2024-08-30 00:28

Luma AI 推出梦幻机：据说吊打Sora和快手可灵（KLING）｜TodayAI

这一消息发布的时间正好在中国科技公司快手推出其文本生成视频模型可灵（KLING）几天之后，标志着视频生成领域的又一突破。

TodayAI日报·2024-08-29 23:45

人脸识别设计

模型介绍OpenFace是一个基于深度神经网络的人脸识别和面部特征提取系统，它主

melonbo·2024-08-29 23:15

OpenAI 神秘模型「草莓」预计今秋推出，ChatGPT 将迎重大升级｜TodayAI

有外媒报道指出，OpenAI内部代号为「Strawberry（草莓）」的AI模型即将在今年秋季面世。这一消息引发了业内广泛关注，被认为可能会为ChatGPT带来今年最重要的升级。

TodayAI日报·2024-08-29 23:44

爆改yolov8|AIFI (尺度内特征交互）助力YOLOv8 ,轻量化模型

1，本文介绍AIFI模块（AdaptiveInformationFusionIntegrationModule）是一种旨在提升神经网络处理复杂任务能力的技术模块。其主要目的是通过灵活的特征融合方法来优化信息处理和任务表现。核心特点：自适应信息融合：AIFI模块能够根据输入数据和任务需求，动态调整特征融合的策略。这种自适应机制使得网络能够更有效地结合来自不同来源的信息，改善对复杂数据的理解和处理能力

不想敲代码！！！·2024-08-29 22:37

爆改yolov8|利用BSAM改进YOLOv8，高效涨点

BSAM（BiLevelSpatialAttentionModule）是一个用于提升深度学习模型在空间特征处理中的能力的模块。它主要通过双层注意力机制来增强模型对重要空间信息的关注，从而提升任务性能。

不想敲代码！！！·2024-08-29 22:37

C语言/C++程序员大神打造炫酷的黑客帝国数字雨

C++，首要考虑的是如何构造一个对象模型，让这个模型能够契合与之对应的问题域，这样就可以通过获取对象的状态信息得到输出或实现过程（事务）控制。所以C与C++的最大区别在于它们的用于解决

小辰带你看世界·2024-08-29 21:48

【多变量输入超前多步预测】基于Transformer的光伏功率预测研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、Transformer模型概述二、多变量输入三、超前多步预测四、实现步骤五、优势与挑战优势：挑战：六、结论与展望2运行结果3参考文献4Matlab代码、数据⛳️赠与读者‍做科研

科研_G.E.M.·2024-08-29 21:58

生命传记——孩子的五福人生规划觉察

我今日觉察孩子的四力模型优势和劣势（意志力、情感力、思考力、使命力）是什么：情感力、思考力、意志力我怎么发现的：1.关于孩子高考的承诺书，报名信息确认单，这两个表还是及时确认和认真填写。

沚洋·2024-08-29 21:31

【国外比较权威的免费的卫星数据网站——USGS Earth Explorer】

此外，该网站还提供免费的高程模型数据，如NASA的AST

学地理的小胖砸·2024-08-29 20:23

记录一些项目中常见的概念、方法、控件

等记录多一点内容的时候会分个类三个绑定类1、ViewDataBindingViewDataBinding是AndroidDataBinding库的一个特性，它允许开发者在不完全采用DataBinding模型的情况下

我要最优解·2024-08-29 20:52

Ruby Web服务开发：构建高效RESTful API的秘诀

我们将从基础概念讲起，逐步深入到框架选择、路由配置、控制器编写、模型设计以及数据验证等关键技术点，并提供示例代码，帮助开发者快速掌握RubyWeb服务的开发。一、Web

liuxin33445566·2024-08-29 20:21

HBase体系架构与环境搭建

它不依赖于业务逻辑来存储有关联的数据，而是以键值对、列族、文档、图形等非关系模型的形式进行数据存储。分类NoSQL数据库通常

无奈ieq·2024-08-29 20:18

HIVE 数据模型

体系结构：元数据/HQL的执行安装：嵌入/远程/本地管理：CLI/web界面/远程服务数据类型：基本/复杂/时间数据模型：数据存储/内部表/分区表/外部表/桶表/视图WEB管理工具：http://tdxy-bigdata

HFDYCYY·2024-08-29 19:47

深入理解 Vue 2 的双向绑定原理与实现

在Vue2中，双向绑定是Vue的核心功能之一，它通过数据响应式系统使得数据的变化自动反映在视图上，同时用户在视图上做的更改也能够同步回数据模型。

NMY112·2024-08-29 19:46

Hive 数据模型切换后的数据验证方案

记录这样一个场景，cdp/dmp等等标签模型系统，会出现这样一种情况。

小菜菜1223·2024-08-29 19:16

笔记二十二:Kafka基础

从容器一端传递到另一端的操作消息队列，只能暂存数据，不能永久存储数据作用:1)应用解耦合2)异步处理3)限流削峰消息队列的协议：JMS(JavaMessageServer)角色:生产者(Producer)消费者(Consumer)消费模型

转通下水道的粉色钻头·2024-08-29 19:45

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