个人电脑 模型docker电脑

Centos安装docker步骤

安装docker 1、Docker 要求 CentOS 系统的内核版本高于 3.10 ,查看本页面的前提条件来验证你的CentOS 版本是否支持 Docker 。 通过 uname -r 命令查看你当前的内核版本:$ uname -r 2、使用 root 权限登录 Centos。确保 yum 包更新 ......
步骤 Centos docker

cleaning of llm corpus 大模型语料清洗

cleaning of llm corpus 大模型语料清洗 数据是人工智能领域发展的基础要素之一。随着大规模预训练模型及相关技术不断取得突破,在相应研究中使用高效数据处理工具提升数据质量变得越来越重要。llm_corpus_quality集成了包含清洗、敏感词过滤、广告词过滤、语料质量自动评估等功 ......
语料 cleaning 模型 corpus llm

Eloquent 模型使用详解 Has One Through 远程一对一

远程一对一也好,经过型,穿过型一对一也好,都能表示这种模型的关联方式:一种非直接的关系定义 这里使用官方的例子:👩‍🔧修理工,🚗车,👨‍💼车主来说明 上下文解释 👩‍🔧修理工 mechanics 负责维修 👨‍💼车主 owners 的 🚗车 cars,这里假设一个车主只有一张车, ......
一对一 Eloquent 模型 Through Has

从Bitcask存储模型谈超轻量级KV系统设计与实现

本文从从Bitcask存储模型讲起,谈轻量级KV系统设计与实现。从来没有最好的K-V系统,只有最适合应用业务实际场景的系统,做任何的方案选择,要结合业务当前的实际情况综合权衡,有所取有所舍。 ......
超轻量 模型 Bitcask 系统

开发篇1:使用原生api和Langchain调用大模型

对大模型的调用通常有以下几种方式:方式一、大模型厂商都会定义http风格的请求接口,在代码中可以直接发起http请求调用;方式二、在开发环境中使用大模型厂商提供的api;方式三、使用开发框架Langchain调用,这个就像java对数据库的调用一样,可以直接用jdbc也可以使用第三方框架,第三方框架 ......
Langchain 模型 api

个人职业生涯规划

2024-个人职业生涯规划 一、认识自我 1.个人基本情况 我叫刘海涛,今年22岁,大四,就读于石家庄铁道大学软件工程专业。我来自一个普通的农民家庭,父母都是农民,他们对于我所学的专业以及未来的发展方向并不能给予指引,但是他们最大限度的尊重我的选择。在业余时间,我喜欢阅读、运动以及一个人静静的呆着思 ......
职业生涯 生涯 职业 个人

[Python学习记]个人感受(持续更新)

24/01/13 大家好,到目前为止我已经学习到if条件语句的使用了,准备学习循环语句,if语句学的薄浅还得多加练习实际应用!关于if的应用我自主设计了几个程序,希望大佬可以多加指点 23/11/13 大家好,我是小县城高中的一名学生 在我初中时期就已经知道主流的编程语言了,只不过那个时候只记住叫啥 ......
Python 个人

个人博客详细设计说明书

![](https://img2024.cnblogs.com/blog/3351537/202401/3351537-20240113125829100-1547047013.png) ![](https://img2024.cnblogs.com/blog/3351537/202401/3351... ......
说明书 个人 博客

darknet-yolov4训练自己的模型记录

最近又整了一块jetson nano的板子,就拿过来正好用一下,这个跑yolo还是很有用的,这里也记录一下过程。 1、jetson nano变化 之前也玩过jetson nano,但是最近却发现这个nano和之前的不一样了,是这样的 就是原来都是sd卡烧录,但是这个是emmc了 最大的区别就是原来使 ......
darknet-yolov 模型 darknet yolov

扩散模型

有不少介绍扩散模型的资料,其中"Understanding Diffusion Models: A Unified Perspective"论文是我读到的解释最详细也是最易于理解的一个。 数学符号 用粗体字母表示向量, 如\( \mathbf{x}, \mathbf{z}\) 用字母\(\mathb ......
模型

记一次docker出全linux的内网渗透题目(仿照2023铸剑杯)

前言 在2023年末的时候参加了一个铸剑杯,这个比赛主要是渗透和实网攻防,仿照这个比赛的历程做了个渗透靶场(环境与铸剑杯有很大区别,这里只有三层(因为我比较菜,只做出来了两层)) 顺便学习一下docker github下载然后运行startup.sh就可以自动搭建了 使用https://www.it ......
题目 docker linux 2023

机器学习-概率图模型系列-隐含马尔科夫模型-33

目录1. Hidden Markov Model2. HMM模型定义 注:参考链接 https://www.cnblogs.com/pinard/p/6945257.html 1. Hidden Markov Model 隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model,以下简称HMM)是比较 ......
模型 概率 机器 33

[Maven] 02 - POM模型与常见插件

POM 模型 1 依赖关系 Maven 一个核心的特性就是依赖管理。当我们处理多模块的项目(包含成百上千个模块或者子项目),模块间的依赖关系就变得非常复杂,管理也变得很困难。针对此种情形,Maven 提供了一种高度控制的方法。 通俗理解: 依赖谁就是将谁的 jar 包添加到本项目中。可以依赖中央仓库 ......
插件 模型 常见 Maven POM

如何开发医疗保险欺诈识别监测模型中的模型选择与构建?

开发医疗保险欺诈识别监测模型时,选择合适的模型和构建有效的模型是至关重要的。以下是一些建议: 模型选择: 逻辑回归: 适用于线性关系,简单、快速,容易解释。 决策树和随机森林: 能够处理非线性关系,对异常值和噪声相对鲁棒,易于解释。 支持向量机(SVM): 在高维空间中表现良好,对于复杂的非线性关系 ......
模型 医疗保险 医疗

如何开发医疗保险欺诈识别监测模型中的模型训练与调优?

医疗保险欺诈识别模型的训练与调优是一个关键的步骤,它直接影响模型的性能。以下是一些建议: 1. 数据准备与预处理: 数据清理: 处理缺失值、异常值,确保数据的质量。 特征工程: 提取有助于欺诈检测的特征,可能需要与领域专家一起进行。 数据平衡: 处理正负样本不平衡,可以考虑欠采样、过采样或使用权重调 ......
模型 医疗保险 医疗

如何开发医疗保险欺诈识别监测模型中的特征工程?

在开发医疗保险欺诈识别监测模型时,特征工程是一个关键的步骤,它有助于提取、转换和选择最相关的特征,以改善模型的性能。以下是在开发医疗保险欺诈识别监测模型时进行特征工程的一些建议: 基本特征提取: 提取基本的医疗保险相关特征,如就医次数、就医地点、就医科室、医疗费用等。 时序特征: 如果数据包含时间信 ......
医疗保险 模型 特征 医疗 工程

医疗保险欺诈识别监测模型分析

以下是开发医疗保险欺诈识别监测模型的一般性步骤: 数据集分析与预处理: 对给定的16000条数据集进行初步分析,了解数据的结构、特征。 进行数据清洗,处理缺失值、异常值等。 进行多维特征信息分析,以了解医疗保险欺诈的潜在特征。 特征工程: 提取能够描述医疗保险欺诈的特征因子集合。这可能需要领域专业知 ......
医疗保险 模型 医疗

开发医疗保险欺诈识别监测模型如何进行数据集分析与预处理

数据集加载: 使用工具如Pandas库加载数据。使用pd.read_csv()等函数加载数据集到DataFrame。 初步数据探索: 使用head()、info()、describe()等方法查看数据的前几行、基本信息和统计摘要。 使用shape属性获取数据集的大小。 处理缺失值: 使用isnull ......
医疗保险 模型 医疗 数据

1.12_redis 的存取在最后 晚上_浙江本地环境的header不能用线上的_header中host和refer分别代表什么意思?_模型的save()参数是数组怎么理解?

方便点1: 问题: 为什么这个浙江的这个线上的header用到本地就不行,而熊师爷的这个却可以? 线上的 header中的host 本地的 header中的host 根据上面弄得对照关系 header中host和refer分别代表什么意思? 活1: 分析如下: 上面分析出现的问题:既然只统计:开业状 ......
header 数组 模型 意思 参数

POT超阈值模型和极值理论EVT分析|附代码数据

全文链接:http://tecdat.cn/?p=16845 最近我们被客户要求撰写关于极值理论的研究报告,包括一些图形和统计输出。 本文依靠EVT对任何连续分布的尾部建模。尾部建模,尤其是POT建模,对于许多金融和环境应用至关重要 POT模型其主要动机是为高洪水流量的概率模型提供实用工具。但是,E ......
极值 阈值 模型 理论 代码

电脑常用快捷键

电脑常用快捷键 1、超常用快捷键 Ctrl+A 选中全部内容 Ctrl+C 复制 Ctrl+V 粘贴 Ctrl+Z 撤销 Ctrl+Y 恢复上一步的撤销 Ctrl+S 保存文件 Ctrl+W 删除当前窗口 Ctrl+R 刷新页面 Ctrl+T 打开新的页面 Ctrl+tab 向右切换页面 Ctrl+ ......
快捷键 常用 电脑

k8s 将 cri 从 docker 切换到 containerd

master 节点执行 node=node01 kubectl drain $node --ignore-daemonsets --delete-emptydir-data node 节点执行 systemctl stop kubelet docker.socket docker.service c ......
containerd docker k8s cri k8

一文快速了解 Docker 和 Kubernetes

一文快速了解 Docker 和 Kubernetes 从单机容器化技术 Docker 到分布式容器化架构方案 Kubernetes,当今容器化技术发展盛行。本文面向小白读者,旨在快速带领读者了解 Docker、Kubernetes 的架构、原理、组件及相关使用场景。 Docker 1.什么是 Doc ......
Kubernetes Docker

从工程化角度,详解鹏程·脑海大模型训练过程

从工程化的角度,对鹏城.脑海大模型训练语料处理、模型训练优化、模型应用等方面做出了全面详细的经验分享。 ......
模型 脑海 角度 过程 工程

电脑桌面便签在哪里设置?Win10电脑桌面便签设置指南

很多上班族在使用Win10电脑办公时,需要随时记录工作事项。例如,需要参加一场紧急会议但时间不确定,或者在电话沟通时需要记下重要的信息,甚至可能是需要快速记录工作计划、想法或者临时安排的场景。在这些情况下,如果有一款便签工具能够一直悬挂在电脑桌面上,就能够让上班族便捷记事,极大地提高工作效率。 那么 ......
便签 桌面 电脑 指南 Win

人工智能应用的“繁花时代”,各大企业何以破局AI模型挑战

​ AI技术的崛起,为各行业发展带来巨大变革和超强的创新潜力。然而,各大企业在拥抱AI的进程中并非一路坦途,“繁花盛开”的背后隐藏着AI模型生产与管理环节的诸多痛点。 先来看看部分金融企业在人工智能技术的应用现状:工商银行运用超过2200个智能模型,通过OCR技术实现支票、业务委托书等业务凭证要素的 ......
人工智能 繁花 人工 模型 智能

Docker:docker部署influxdb时序数据库

拉取镜像 # 拉取镜像 docker pull influxdb:2.1.1 启动镜像 # 创建并启动容器 docker run --name influxdb -p 8086:8086 --restart always -e DOCKER_INFLUXDB_INIT_USERNAME=admin ......
时序 influxdb 数据库 数据 Docker

Docker:docker部署mqtt(eclipse-mosquitto:2.0.15)服务

拉取MQTT镜像 # docker拉取镜像 docker pull eclipse-mosquitto:2.0.15 创建配置文件 文件创建路径自定义,我的创建在 /home/mqtt/mosquitto/config/ 目录下,有两个文件 mosquitto.conf 和 passwd mosqu ......

为什么Cad移动块或者移动参照块的时候会很卡? 电脑配置不错,也是新的,正常画图会很流畅,就不知道为什么Cad移动块或者移动参照块的时候会很卡?

发现新的解决方法 1.复制所有图形,新建文档,黏贴进新文档, 2.有时候操作手速太快,不知道误操作了什么,摁F9 关闭捕捉,就能解决大部分突然卡顿的问题~ ......
时候 Cad 电脑

【OpenVINO】基于 OpenVINO Python API 部署 RT-DETR 模型

RT-DETR是在DETR模型基础上进行改进的,一种基于 DETR 架构的实时端到端检测器,它通过使用一系列新的技术和算法,实现了更高效的训练和推理,我们将将在Python、C++、C# 三个平台实现OpenVINO 部署RT-DETR模型实现深度学习推理加速, 在本文中,我们将首先介绍基于 Ope... ......
OpenVINO 模型 RT-DETR Python DETR
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