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Adobe Acrobat XI Pro 合并多个PDF文件时弹出Flash提示

事件起因: 某知名同事在使用 Acrobat XI Pro 软件合并多个PDF文件时弹出Flash提示报错,需要安装 FlashPlayer 解决办法: 合并文件的时候右上角选项-文件类型,选择“单个PDF”即可解决 ......
多个 Acrobat 文件 Adobe Flash

中文语言标签

Code Name zh 中文 zh-Hans 中文(简体) zh-Hant 中文(繁体) zh-Hans-CN 中文(中国大陆) zh-Hans-MY 中文(马来西亚) zh-Hans-SG 中文(新加坡) zh-Hant-HK 中文(香港) zh-Hant-MO 中文(澳门) zh-Hant-T ......
语言 标签

浦语书生大模型实战训练营03笔记和作业

1.1配置环境 进入命令行,安装pytorch环境 bash /root/share/install_conda_env_internlm_base.sh InternLM conda activate InternLM # 升级pippython -m pip install --upgrade ......
训练营 书生 实战 模型 笔记

R语言PLS-DA模型分析不同中医组别患者间差异指标数据可视化

全文链接 :https://tecdat.cn/?p=34809 原文出处:拓端数据部落公众号 PLS-DA (Partial Least Squares Discriminant Analysis) 是一种多变量统计分析方法,常用于处理具有多个预测变量和多个响应变量的数据。在本文中,我们帮助客户使 ......
组别 患者 模型 差异 中医

生成模型—VAE

生成模型—VAE(Variational Auto-Encoder) 为进一步了解面部反应生成模型的原理,故详细学习VAE。 Auto-encoder 感谢李宏毅老师的视频! 自编码器是一种无监督学习的神经网络模型,可以用于数据降维、特征压缩、特征提取、数据生成等任务。其主要思想是尝试将输入数据通过 ......
模型 VAE

Gorm 数据库表迁移与表模型定义

Gorm 数据库表迁移与表模型定义 一、Docker快速创建MySQL实例 1.1 创建 因为这里我们是测试学习使用,单独安装MySQL 比较费时费力,所以这里使用Docker方便快速掌握Gorm 相关知识。 如果你没有docker环境,可以参考:【一文搞定】Linux、Mac、Windows安装D ......
模型 数据库 数据 Gorm

nginx中多个server块共用upstream会相互影响吗

nginx中经常有这样的场景,多个server块共用一个域名。 如:upstream有2个以上的域名,nginx配置两个server块,共用一个upstream配置。 那么,如果其中一个域名发生"no live upstreams while connecting to upstream"错误,会不... ......
upstream 多个 server nginx

扩散模型

该模型是学习从噪音中如何去除噪音生成一个他已经学会的图片,所以一开始输入模型的是噪音,但是经过一次处理效果不会非常好,所以要循环迭代很多次,得到最终生成结果。 模型预测的实际上是噪音,也就是说要将输入图片减去模型预测的噪音,得到生成结果。 这里没有讲的太细,我的理解是神经网络需要的输入是正态分布的噪 ......
模型

ABC 等多个系统 每个系统下有多个附件

public class Main { public static void main(String[] args) { List<Map<String, String>> systems = new ArrayList<>(); // 系统A Map<String, String> systemA ......
多个 系统 下有 附件 ABC

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 ......
飞轮 路径 flywheel 模型

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 ......
模型 方法 工程 RAGs

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 ......
幻觉 模型 语言 方法 LLM

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 ......
模型 常见

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... ......
周期 模型 策略 生命 软件

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。 ......
推手 模型 背后 数字

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 ......

k8s集群Node节点管理:节点信息查看及节点label标签管理

k8s集群Node节点管理:节点信息查看及节点label标签管理 Kubernetes集群Node管理 一、查看集群信息 [root@k8s-master1 ~]# kubectl cluster-info Kubernetes control plane is running at https:/ ......
节点 集群 标签 label 信息

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 ......
概率 算法 模型 机器 29

计算机网络分层结构--OSI模型、TCP/IP 模型、五层模型

计算机网络分层结构 OSI参考模型与TCP/IP参考模型 五层参考模型 ......
模型 计算机网络 结构 OSI TCP

Vue2 使用 Knova Canvas 合成图片、多个视频、音频在一个画面中并播放,自定义 video control 控制条

本文转载https://blog.csdn.net/RosaChampagne/article/details/128020428?spm=1001.2014.3001.5502的文章 安装插件 npm install vue-konva@2 konva --save 在main.js中使用 imp ......
画面 多个 音频 control Canvas

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? ......
模型 场景 关键 专家 人才

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 ......
训练营 书生 实战 模型 笔记

编写一个函数,计算字符串中含有的不同字符的个数。字符在 ASCII 码范围内( 0~127 ,包括 0 和 127 ),换行表示结束符,不算在字符里。不在范围内的不作统计。多个相同的字符只计算一次 例如,对于字符串 abaca 而言,有 a、b、c 三种不同的字符,因此输出 3 。

描述 编写一个函数,计算字符串中含有的不同字符的个数。字符在 ASCII 码范围内( 0~127 ,包括 0 和 127 ),换行表示结束符,不算在字符里。不在范围内的不作统计。多个相同的字符只计算一次 例如,对于字符串 abaca 而言,有 a、b、c 三种不同的字符,因此输出 3 。 数据范围: ......
字符 字符串 结束符 范围 函数

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 ......
收益率 区间 收益 模型 次数

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 ......

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 ......
深度 TensorRT 模型

为什么a标签无法下载,无法重命名?

《1》a 标签的 href 有很大的关系, href 属性的地址必须是 同源 URL,否则,download 就会不起作用。 1. 同源 URL 会进行 下载 操作2. 非同源 URL 会进行 导航 操作3. 非同源的资源 仍需要进行下载,那么可以将其转换为 blob: URL 形式 《2》a标签的 ......
标签

Matlab中常用快捷键:注释、自动对齐、跳转指定行、设置标签等

Matlab中有11个常用快捷键,可以大大提高编程效率,并且可以节省时间。 1. 注释: 注释是指在程序中添加注释,以便于以后更好地理解程序的含义。 快捷键为Ctrl+R,点击后可以将当前行变为注释,再次点击可以取消注释。 2. 自动对齐: 自动对齐是指将程序中的代码按照一定的格式进行排列,使得程序 ......
快捷键 注释 常用 标签 Matlab

.net下,读取Excel数据和使用Bartender打印标签

背景:bartender 使用txt或Excel作为数据源打印标签时,有时候需要对数据源中的原生数据执行复杂的逻辑变化。例如,可能需要从Excel中读取某一行,然后根据该行的某个值打印相同数量的标签,每个标签上的流水号都不同。 实现:使用.net BTSDK实现。 效果如图所示: 准备: BT:安装 ......
Bartender 标签 数据 Excel net

Mac 下多个文件配置 .zshrc .bashrc .bash_profile

全部文件 /etc/profile /etc/paths ~/.bash_profile ~/.bash_login ~/.profile ~/.bashrc 启动顺序 /etc/profile =>/etc/paths =>~/.bash_profile => ~/.bash_login => ~ ......
bash_profile 多个 profile 文件 bashrc
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