模型 层级 节点 大小
怎么判断一个项目的规模大小
综合考虑以下几点: 1 功能需求： 大规模项目通常具有复杂的功能需求，涉及多个模块和子系统的开发和集成。中规模项目可能涉及一些核心功能和模块的开发，而小规模项目通常只涉及简单的功能需求。 2 数据量： 数据量是评估项目规模的重要指标之一。大规模项目通常涉及海量的数据处理和存储，可能需要设计复杂的数据 ......
EF First 生成数据模型
//创建目录：mkdir EFCoreScaffoldexample//进入目录：cd EFCoreScaffoldExample//创建控制台项目：dotnet new console//添加依赖：dotnet add package Microsoft.EntityFrameworkCore.S ......
写出一个程序，接受一个由字母、数字和空格组成的字符串，和一个字符，然后输出输入字符串中该字符的出现次数。（不区分大小写字母）
描述 写出一个程序，接受一个由字母、数字和空格组成的字符串，和一个字符，然后输出输入字符串中该字符的出现次数。（不区分大小写字母） 数据范围： 1 \le n \le 1000 \1≤n≤1000 输入描述： 第一行输入一个由字母、数字和空格组成的字符串，第二行输入一个字符（保证该字符不为空格）。 ......
基于多节点多传感器融合的可穿戴无线数据采集系统架构解析
前记 随着无线和传感器技术的不断进步，无线设备在逐步朝着小型化，可穿戴领域发展，在一些医疗健康以及科研领域。需要对多个节点做传感器监测。因此，基于多传感器节点融合的可穿戴设备可以解决很多行业问题。比如，生理信号的遥测，风力发电机运行状态的遥测。新能源电池生产过程中故障监测等。 随着团队在可穿戴领域的 ......
Elasticsearch分片大小设定和集群容量规划
本文以 Elasticsearch 7.9.2 为准。 分片大小 日志类：单个分片不超过 50G 搜索类：单个分片不超过 20G 先估算总数据量，再根据分片大小，确定分片数。 容量规划 容量规划时要考虑的因素： 机器的软硬件配置 单个文档的尺寸，文档总数，索引大小，分片个数，副本个数 文档写入方式（ ......
使用PyTorch实现混合专家(MoE)模型
Mixtral 8x7B 的推出在开放 AI 领域引发了广泛关注，特别是混合专家（Mixture-of-Experts：MoEs）这一概念被大家所认知。混合专家(MoE)概念是协作智能的象征，体现了“整体大于部分之和”的说法。MoE模型汇集了各种专家模型的优势，以提供更好的预测。它是围绕一个门控网络 ......
记录下在linux部署大语言模型和聊天服务、简历服务等
1、弄清楚外网、内网的区别 2、宝塔面板的使用。 命令行输入 bt 、 bt default（本质是linux开了个端口服务用于宝塔管理服务、代理服务等） 3、netstat -tuln 查看正在运行的端口。 4、服务都启动之后，用宝塔代理相关端口 ， 使用 ufw 、 iptables、 fire ......
如何使用 Golang 比较版本号大小？
如何使用 Golang 比较版本号大小？ 原创 路多辛 路多辛 2024-01-09 21:00 发表于上海 听全文 在日常开发中，比较版本号大小的情况是经常遇到的。因为版本号通常是字符串形式的，所以在 Go 语言中，比较版本号大小通常需要将字符格式的版本号串解析为可比较的数值，然后进行比较。版本号 ......
中间件 ZK分布式专题与Dubbo微服务入门 4-6 子节点watcher事件
0 课程地址 https://coding.imooc.com/lesson/201.html#mid=12702 1 重点关注 1.1 子节点如何添加watch stat /imooc watch 不存在的节点，可以用该命令，多用于新增 get /imooc watch 修改删除节点，子节点增删等 ......
gradle中配置文件顶层、buildscript节点中和allprojects节点中的reppositories配置有什么区别
buildScript块的repositories主要是为了Gradle脚本自身的执行，获取脚本依赖插件。 allprojects块的repositories用于多项目构建，为所有项目提供共同所需依赖包。而子项目可以配置自己的repositories以获取自己独需的依赖包。 根级别的reposito ......
unity3d修改模型位置
using System.Collections; using System.Collections.Generic; using UnityEngine; public class VCCameraWorkerController : MonoBehaviour { public Vector3 ......
Omics辅助育种统计方法：最小二乘与混合模型
此幻灯片是来自“Omics辅助育种统计方法”短期课程中的一节：Applications for Ordinary Least Squares and Mixed Models。作者Malachy Campbell，博后毕业于康奈尔大学，是一名计算生物学家，专注于统计基因组学和数量遗传学。热衷于从大规 ......
GS | 佛罗里达大学Salvador报告：数量遗传和育种中的混合模型
本报告来自佛罗里达大学Salvador A. Gezanboshi博士。Salvador是一位拥有20多年经验的育种家/数量遗传学家，在育种、统计分析和遗传改良咨询方面有着丰富的经验。同时，他也是VSN的国际顾问，没错，就是那个开发了大名鼎鼎的ASReml的VSN。在大学或研究机构任职期间，他主要集 ......
浦语书生大模型实战训练营01笔记
大模型总的发展趋势：单一模型处理单一任务到一个模型解决多个任务 书生.浦语大模型开源历程：internLM大模型发布-》全面商业、开源支持8k语境全链路开源体系》多模态预训练语料库开源发布-》1.1版本迭代升级，开源智能体框架支持语言模型到智能体升级转换-》增强版发布开源工具全线升级 书生.浦语大模 ......
R语言分布滞后非线性模型（DLNM）研究发病率，死亡率和空气污染示例|附代码数据
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=21317 最近我们被客户要求撰写关于分布滞后非线性模型（DLNM）的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文提供了运行分布滞后非线性模型的示例，同时描述了预测变量和结果之间的非线性和滞后效应，这种相互关系被定义为暴露-滞后-反应关联 数据集包含 ......
什么是大语言模型的“幻觉”
使用ChatGPT的朋友应该遇到过这样的情况，模型有时候会答非所问甚至自相矛盾，这种情况被成为大语言模型的“幻觉”，即在处理和生成文本时出现的一些特定的错误或误解。这些幻觉可能源于模型对现实世界的理解不足、数据训练的偏差、或者算法本身的局限性。 出现幻觉的原因有几个方面： 1、数据训练偏差 LLM通 ......
多模态大模型少样本自适应综述
前言 在医学成像和遥感等一些细粒度领域，多模态基础模型的性能往往不尽人意。因此，许多研究者开始探索这些模型的少样本适应方法，逐渐衍生出三种主要技术途径：1）基于提示的方法；2）基于适配器的方法；3）基于外部知识的方法。尽管如此，这一迅速发展的领域产生了大量结果，但尚无全面的综述来系统地整理研究进展。 ......
D3 链表中的节点每k个一组翻转
https://www.nowcoder.com/practice/b49c3dc907814e9bbfa8437c251b028e?tpId=117&rp=1&ru=%2Fexam%2Fcompany&qru=%2Fexam%2Fcompany&sourceUrl=%2Fexam%2Fcompan ......
Esxi缩小硬盘大小的办法
进虚拟机，把要缩减硬盘的那个系统，磁盘管理，收缩卷收缩了。然后关机。 本例：调整800G到350G。 Esxi打开ssh，进去。 cd /vmfs/volumes// datastorename，完全靠猜，ls -lrt看下大小，捡大点的cd进去看看是哪个。 本例：/vmfs/volumes/64 ......
C# 直接获取文件夹占用空间大小
/// <summary> /// /// </summary> /// <param name="path"></param> /// <returns></returns> public static double GetDirectorySize(string path) { double r ......
2024.1.9 大小端
对于数字0x6063，我们可以将其分解为两个字节：0x60和0x63。如果我们使用小端模式来表示这个数字，那么低位字节（0x63）应该存储在内存的低地址处，而高位字节（0x60）应该存储在内存的高地址处。 因此，按照小端模式，数字0x6063在内存中的表示应该为：63 60 以字节为排列最小模块 ......
大模型RAG之向量检索技术-结合LSTM模型编码
本文将介绍两种编码方式，一种直接采用bert进行编码query与待匹配数据；另一种将待匹配数据构造成key-value的形式，key表示从每个待匹配数据的概念或者抽象描述，value是对应的待匹配数据，将query和key进行编码，lstm从过query查询到key之后，就可以获取对应的value ......
PV视角之3D检测模型Sparse4D系列
在自动驾驶视觉感知系统中，为了获得环绕车辆范围的感知结果，通常需要融合多摄像头的感知结果。比较早期的感知架构中，通常采用后融合的范式，即先获得每个摄像头的感知结果，再进行结果层面的融合。后融合范式主要的问题在于难以处理跨摄像头的目标（如大卡车），同时后处理的负担也比较大。而目前更加主流的感知架构则是 ......
什么是大模型RAG?RAG与funtionCalling的区别是什么？
大模型的RAG（Retrieval-Augmented Generation）与Function Calling都是用于增强大型语言模型（如GPT）的技术，但它们的工作原理和应用场景有所不同。 Retrieval-Augmented Generation (RAG): 原理：RAG结合了信息检索和文 ......
JS时间比较大小
1 时间比较 var curTime = new Date(); //把字符串格式转化为日期类 var starttime = new Date(Date.parse(begintime)); var endtime = new Date(Date.pares(endtime)); //进行比较 r ......
模型类序列化器
1 原来用的Serilizer跟表模型没有直接联系， 模型类序列化器ModelSerilizer，跟表模型有对应关系 2 使用 class BookModelSerializer(serializers.ModelSerializer): class Meta: model=表模型 # 跟哪个表模型 ......
【略读论文|大模型相关】Zero-Shot Relational Learning on Temporal Knowledge Graphs with Large Language Models
时间：2023 学校：慕尼黑大学 创新点： 1.据我们所知，这是第一个试图在TKGF背景下研究零射击关系学习的工作。 2.我们设计了一种基于llm的方法zrLLM，并设法在零射击关系推理中增强各种基于嵌入的TKGF模型。 3.实验结果表明，zrLLM有助于大大提高所有考虑的TKGF模型对包含未见零射 ......
星型模型&雪花模型
数据集市（Data Mart）也有称ADS（Application Data Store），数据集市将主题层和基础层的数据按照各业务的实际需求进行聚合，形成宽表或数据立方体（Cube），可直接供业务部门和数据分析团队使用。 数据集市中主要存在的是事实表（fact）和维度表（dimension）。 事 ......
osg设置节点材质
osg设置节点材质 #include <osg/Geode> #include <osg/Material> #include <osgDB/ReadFile> int main() { // 创建一个 Geode 对象 osg::ref_ptr<osg::Geode> geode = new os ......