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模型 场景 关键 专家

关于函数式接口中常用的Supplier、Consumer、predicate、Function的总结以及其使用场景

首先介绍一下函数式接口:函数式接口在Java中是指：有且仅有一个抽象方法的接口。函数式接口，即适用于函数式编程场景的接口。而Java中的函数式编程体现就是Lambda，所以函数式接口就是可以适用于Lambda使用的接口。只有确保接口中有且仅有一个抽象方法，Java中的Lambda才能顺利地进行推导。 ......
函数 predicate Supplier Consumer Function

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 ......
模型 数据 First EF

安卓之从视频中提取音频的应用场景及技术优劣分析

随着移动设备性能的不断提升和多媒体内容的广泛传播，从视频中提取音频已成为众多开发者与用户日常操作的一部分。在安卓平台上，这项技术经历了从早期的复杂专业工具到现今便捷易用的应用程序的演变过程。本文旨在探讨安卓系统中视频转音频（Video to Audio Extraction, VAE）技术的发展历史... ......
优劣 场景 音频 技术 视频

深入理解HTTP协议状态码的应用场景和准确解读方法

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 ......
场景 状态 方法 HTTP

关键字 开发-16 用例间参数关联

前言 在第8篇文章中，我们使用了extract从接口返回的response中提取了返回的字段值，那么这节将分析，如何将提取的值传递给下一个接口进行参数传递，以达到接口间的参数关联。 1. export提取 extract 提取结果后，之前是module 模块变量级别，现在需要提升到运行用例的sess ......
关键字 参数 关键 16

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 ......
模型 PyTorch 专家 MoE

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 ......
模型 语言 简历 linux

linux根据进程关键搜索字批量结束进程

linux根据进程关键搜索字批量结束进程 ps -ef|grep aaa|grep -v grep|awk '{print "kill -9 " $2}' |sh ......
进程 关键 linux

十六进制 起源 阶段 应用场景 教学

十六进制的起源可以追溯到早期的计算机科学发展阶段。在计算机的早期阶段，二进制（0和1）是表示信息的主要方式。然而，二进制表示方式在可读性和书写复杂性方面存在一些限制。 十六进制的发明旨在解决这些问题。十六进制使用了16个不同的符号来表示数字，包括0-9和A-F，分别代表10-15这六个额外的值。这样 ......
十六进制 起源 场景 阶段 教学

对Java中new关键字的理解

在编写Java程序中，最常用的就是new，那么new这个关键字到底做了什么（目前的理解，后续再补充） 在Java中，new关键字用于创建对象的实例。当使用new关键字时，它会在堆内存中为对象分配空间，并调用对象的构造方法来初始化对象的状态。相当于分配了一个内存地址，每new一个就有一个新地址， 当使 ......
关键字 关键 Java new

unity3d修改模型位置

using System.Collections; using System.Collections.Generic; using UnityEngine; public class VCCameraWorkerController : MonoBehaviour { public Vector3 ......
模型 位置 unity3d unity3 unity

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 ......
模型 方法 Omics

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 ......
Salvador 模型 数量 报告 大学

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 ......
训练营 书生 实战 模型 笔记

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 ......
非线性 空气污染 死亡率 发病率 示例

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 ......
幻觉 模型 语言

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。 ......
模态 样本 模型

git操作-03-拉取远程仓库2个场景

A：场景一：本地有一个空目录“project”作为开始 1、初始化 git init 方式一：选择：关联远程仓库然后拉取 git remote add origin https://gitee.com/ran-baihong/test.git 3、拉取dev分支： git pull origin d ......
仓库 场景 git 03

PM-企业数字化转型，数据治理是关键

企业数字化转型是大势所趋，通过数据治理、数据平台建设、数据分析与建模，把数据变成服务，使数据能在企业内顺畅流动起来，为企业带来巨大的价值。数据是企业数字化转型的重要基础。 数据能创造价值，但数据创造价值的功能并不能由数据自身来直接实现，数据要素也不能直接参与价值分配，而是要经过数据创造、加工并传输给 ......
关键 数字 数据 企业 PM

软磁直流测试系统主要应用于哪些场景？

​产品特征 软磁直流测试系统装置具有独立的电参量校准功能。 采用慢速减幅方式对样品退磁。 超宽范围的电流连续稳定调节。 扫描法不采用继电器换量程，使数据更准确、磁滞回线更光滑。 A类/B类磁导计或电磁铁(选配件)：测量开路样品直流磁性能。 螺线管(选配件)：采用抛移法或磁通门法测量样品的矫顽力。 配 ......
软磁 测试系统 场景 系统

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 ......
模型 向量 编码 技术 LSTM

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 ......
视角 Sparse4D 模型 Sparse4 Sparse

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 ......
funtionCalling RAG 模型

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 ......
序列 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 ......
Relational Zero-Shot Knowledge Learning Language

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 ......
模型 雪花 amp

面试场景题2

1.大文件求交集 给两个文件，每个文件每行都是字符串，如何找出两个文件中行相同的字符串。假设文件为a，b1.分批载入A和B的一部分数据，每次在内存里求交集（可以用set），最后合并结果（读写IO可能比较高）。2.利用哈希思想。先把a文件hash，再遍历b文件，去判断是否存在。时间复杂度降低为O(n) ......
场景

R语言GARCH族模型：正态分布、t、GED分布EGARCH、TGARCH的VaR分析股票指数|附代码数据

全文链接：http://tecdat.cn/?p=31023 最近我们被客户要求撰写关于GARCH族模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 如何构建合适的模型以恰当的方法对风险进行测量是当前金融研究领域的一个热门话题 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）。 VaR方法作为当 ......
正态分布 模型 指数 语言 代码

java关键字static用法详解

java中有53个关键字，其中包含2个保留字，这篇文章主要介绍一下static这个关键字。 static在java中算是一个比较常见的关键字，有着多种用法，因此很有必要好好地了解一番。 一、定义 static：表明具有静态属性（源自百度百科的解释）。 二、用法 static主要有以下用法：修饰成员变 ......
关键字 关键 static java

python中自定义异常/raise关键字抛出异常

在编程过程中合理的使用异常可以使得程序正常的执行。有直接抛出异常的形式，也能通过捕获异常加入异常时的业务逻辑处理。 创建自定义异常类案例 class MyException(Exception): def __init__(self, msg): ''' :param msg: 异常信息 ''' s ......
关键字 关键 python raise
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