模型 指标 目标 代码
解析flywheel飞轮模型以及它的落地路径
Brian Halligan提出的flywheel飞轮模型,比RARRA模型更进了一步。不止关注用户留存,更关注的是现有用户如何推动企业增长。 HubSpot创始人Brian Halligan在Inbound2018大会上说,他们从此以后就彻底跟营销漏斗说再见了,要用flywheel飞轮模型。 我本 ......
大模型调优方法:提示工程、RAGs 与微调对比
每一个搭建大语言模型应用的AI工程师都会面临一个难题,如何选择一个合适调优方法。就算是强大的预训练LLM也可能无法直接满足项目中的特定需求。如项目需要一个特定结构的应用程序,如预训练缺失上下文的重要文件,再比如有特定术语和结构的高专业性的行业领域,面对这些问题,需要有特定的方法来调整LLM。 要决定 ......
大语言模型LLM幻觉的解决方法:检索增强生成RAG
当你向大语言模型LLMs集成的问答系统平台咨询医疗方面的问题,比如呼吸道感染应该怎么治疗,它可能直接给出答案,但不会提供这个答案的依据来源,这是因为大语言模型应用过程中还存在答案透明度不足的缺陷导致。此外,大语言模型还有知识更新的滞后性、在处理复杂任务时的准确性的问题。 为了解决这些问题,检索增强生 ......
公司台式机上面的GitBlit代码管理-在IDEA中配置下载下来
将现有项目设置成公司台式机上面的GitBlit代码管理对应的版本库 然后添加远程仓库路径 提交前一定多次确认远程仓库地址 然后提交 ......
常见3D模型汇总
3D模型查看器: 3D查看器 (Windows自带) Blender MeshLab (基于VCGlib) 3D模型来源: 美工建模 (fbx) 三维重建 (ply/obj) 3D-AIGC 3D模型格式: obj fbx glb (glTF2.0):https://github.com/Khron ......
目标检测 | Point Cloud RoI Pooling
目录目标检测 | Point Cloud RoI PoolingPoint Cloud RoI Pooling 概述PoolingRoI PoolingPoint Cloud RoI PoolingPoint Cloud RoI Pooling 实现细节 目标检测 | Point Cloud RoI ......
软件生命周期模型定义与选择策略
![](https://img2024.cnblogs.com/blog/3351537/202401/3351537-20240111151615438-216580632.png) ![](https://img2024.cnblogs.com/blog/3351537/202401/33515... ......
数字先锋 | “言”之有“力”,大模型背后的算力“推手”!
在算力调度方面,天翼云通过自研的调度系统,协助思必驰DFM-2大模型调度GPU、NPU、CPU等异构算力资源,大规模训练上云1个月,可以完成数十亿规模大模型所有阶段训练和效果评估。在训练能力打造方面,天翼云支持多种模型训练方式,不仅可以提升大模型训练平台的数据量,还大幅缩短了训练周期和交付进度。 ......
GPT人工智能模型研究报告:探索智能极限
GPT人工智能模型是一个基于深度学习技术的自然语言处理模型,它能够理解和生成人类语言。该模型使用大量文本数据进行训练,学习语言的语法、语义和上下文信息,从而实现对语言的深层理解。 研究表明,GPT模型在多项自然语言处理任务中表现出色,如机器翻译、文本摘要、问答系统等。它能够根据输入的文本生成连贯、通 ......
GitHub Pull request 同步解决代码冲突
参考: https://zhuanlan.zhihu.com/p/337949346 git remote -vgit remote add upstream git@gitee.com:src-anolis-os/bpftrace.gitgit remote -vgit fetch upstrea ......
python代码规范pep8
python代码规范pep8 1.pep8介绍2.pep8安装配置3.pep8安装问题 1、pep8介绍 pep8是python编码规范 2、pep8安装配置 12 1.pycharm 安装PEP8:pip install autopep82.File -> settings -> Tools -> ......
gradio代码案例+效果图片
直接上代码: import gradio as gr import numpy as np import torch from PIL import Image from ram.models import ram_plus from ram import inference_ram as infe ......
【MITK】MITK源代码编译
1、git 源码地址: https://github.com/MITK/MITK 2、打开CMake,设置源码路径及编译输出路径 3、Add Entry CMAKE_PREFIX_PATH D:\Qt\5.15.2\msvc2019_64 GIT_EXECUBAL C:\Program Files\ ......
IntelliJ IDEA Debug模式下结束后继续执行代码问题
1. 默认的配置 默认的Debug模式下点击Stop后会继续执行代码。 2. 设置不继续执行后续代码 Preferences -> Build,Execution,Deployment -> Debugger 找到Java那一栏下边可以看到 Kill the debug process immedi ......
机器学习-决策树系列-贝叶斯算法-概率图模型-29
目录1. 复习条件概率2. 正式进入3. 生成式 与判别式 这个阶段的内容,采用概率论的思想,从样本里面学到知识(训练模型),并对新来的样本进行预测。 主要算法:贝叶斯分类算法、隐含马尔可夫模型、最大熵模型、条件随机场。 通过本阶段学习,掌握NLP自然语言处理的一些基本算法,本阶段的理解对于后续完成 ......
Springboot 项目集成 PageOffice V6 最简单代码
本文描述了PageOffice产品在Springboot项目中如何集成调用。(本示例使用了Thymeleaf模板引擎) 新建Springboot项目:pageoffice6-springboot2-simple 在您项目的pom.xml中通过下面的代码引入PageOffice依赖。pageoffic ......
听6位专家畅谈AI大模型落地实践:场景和人才是关键
回顾大模型技术在企业的应用过程中,我们不禁要问:大模型在落地方面带来了哪些改变?开发者如何应对大模型的变革?在AI大模型的驱动下,企业的未来又会走向何方? ......
彻底改变你的代码:JavaScript linter—Oxlint
作为开发人员,总是在寻找能够简化工作流程并提高工作效率的工具。Oxlint 是一个用 Rust 编写的 JavaScript linter,现在提供了可以替代ESLint的新方案,其性能比ESLint提升了 50-100 倍。 在本文中,将学习如何将 Oxlint 集成到开发流程中,充分利用其速度和 ......
ECharts水球图:如何展示数据占比和目标完成情况
Laravel是一个流行的PHP框架,它具有出色的可测试性,可以帮助开发人员在更短的时间内编写可靠的代码。但是,即使使用了这个框架,也可能会出现测试覆盖率较低的情况。测试覆盖率是指代码中已由测试案例覆盖的部分比例。测试覆盖率越高,代码质量越高。在本文中,我们将分享几种技巧,帮助您提高Laravel应 ......
ECharts仪表盘:如何展示数据指标
Laravel是一个流行的PHP框架,它具有出色的可测试性,可以帮助开发人员在更短的时间内编写可靠的代码。但是,即使使用了这个框架,也可能会出现测试覆盖率较低的情况。测试覆盖率是指代码中已由测试案例覆盖的部分比例。测试覆盖率越高,代码质量越高。在本文中,我们将分享几种技巧,帮助您提高Laravel应 ......
浦语书生大模型实战训练营02笔记
1.打开算力平台,选择合适的配置进入算力开发机进入jupyter工具终端安装开发所需python深度学习环境: bash # 请每次使用 jupyter lab 打开终端时务必先执行 bash 命令进入 bash 中 bash /root/share/install_conda_env_intern ......
代码随想录 day15 十二题二叉树
二叉树的层序遍历 基本的层序遍历 二叉树的层序遍历 II 感觉直接正常遍历之后反转是最简单的想法了 二叉树的右视图 一开始很难想到 其实只需要返回每层的最后一个节点就可以了 也就是i == size - 1 二叉树的层平均值 比较简单 注意一下变量是double N 叉树的层序遍历 模板题 注意容器 ......
代码风格
屎山代码风格指南(避免被优化&&避免被接盘) 欢迎补充!!! 序言 良好的代码结构:Bad 👎🏻 使用有意义的变量和函数名,遵循命名规范,使代码易于理解。 组织代码,使用适当的文件和文件夹结构,保持模块化。 避免全局变量的滥用,尽量使用局部作用域。 单一职责原则:Bad 👎🏻 每个函数或模块 ......
R语言无套利区间模型:正向套利和反向套利次数、收益率分析华泰柏瑞300ETF可视化
全文链接:http://tecdat.cn/?p=31973 原文出处:拓端数据部落公众号 股指期货的套利交易有助于股指期货实现其价格发现以及风险规避的功能,因此提高套利交易的效率,对于发挥股指期货在经济发展中的作用有着重要的意义。 本文帮助客户对期货期现套利的研究。研究中主要以期货及其现货指数的数 ......
提取 PE文件 / 目标程序 的各种信息
前段时间项目需要实现对 Windows PE 文件版本信息的提取,如文件说明、文件版本、产品名称、版权、原始文件名等信息。获取这些信息在 Windows 下当然有一系列的 API 函数供调用,简单方便。 ......
PyTorch项目源码学习(2)——Tensor代码结构初步学习
PyTorch版本:1.10.0 Tensor Tensor是Pytorch项目较为重要的一部分,其中的主要功能如存储,运算由C++和CUDA实现,本文主要从前端开始探索学习Tensor的代码结构。 结构探索 PyTorch前端位于torch目录下,从_tensor.py可以找到Tensor的pyt ......
1.9 Rotated Multi-Scale Interaction Network for Referring Remote Sensing Image Segmentation 基于语义分割遥感图像的模型
Rotated Multi-Scale Interaction Network for Referring Remote Sensing Image Segmentation 参考遥感图像分割的旋转多尺度交互网络 参考遥感图像分割 (RRSIS)是一个新的挑战,它结合了计算机视觉和自然语言处理,通过 ......
张正友棋盘代码-python
具体实现方案: 棋盘是一块由黑白方块间隔组成的标定板,我们用它来作为相机标定的标定物(从真实世界映射到数字图像内的对象)。之所以我们用棋盘作为标定物是因为平面棋盘模式更容易处理(相对于复杂的三维物体),但与此同时,二维物体相对于三维物体会缺少一部分信息,于是我们会多次改变棋盘的方位来捕捉图像,以求获 ......
深度学习模型部署TensorRT为何如此优秀?
一、前言 PyTorch模型的高性能部署问题,主要关注两个方面:高度优化的算子和高效运行计算图的架构和runtime。python有快速开发以及验证的优点,但是相比C++来说速度较慢而且比较费内存,一般高性能场景都是使用C++去部署,尽量避免使用python环境。 TensorRT为什么那么快,因为 ......