图大模型（Graph Large Models，简称GLMs）是一个活跃的研究领域，它结合了图神经网络（GNNs）和大语言模型（LLMs）的优势来处理图数据。以下是一些关于图大模型前沿技术的要点：1. 图模型的缩放定律与性能提升在人工智能领域，缩放定律（Scaling Laws）是理解模型性能提升的关键理论之一。这一定律指出，随着模型大小、数据集规模和训练计算量的增加，模型的性能将持续优化。Ope
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2024-07-29 16:22:07
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# iOS 参考模型七层的实现指南
在软件开发中，了解并应用参考模型是非常重要的，尤其是众所周知的 OSI 七层模型。在 iOS 开发中，这个模型可以帮助我们更好地理解网络通信、数据传输和其他功能。这篇文章将带你一步一步通过 iOS 开发来了解和实现七层模型的基本概念。接下来，我们将通过一个详细的流程图、每一步的实现代码以及注释来说明这一过程。
## 整体流程
以下是实现 iOS 七层模型的
一、TCP/IP 参考模型 形成原因： 由于OSI 模型比较复杂，且TCP和IP两大协议在业界被广泛使用，所以 TCP/IP参考模型成为了互联网的主流参考模型。 二、TCP/IP 常见协议 三、常见应用层协议 --- FTP C/S架构【client/server】，多通道协议【TCP 20,21】，基于TCP连接
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2023-10-24 10:58:35
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网关工作在第四层传输层及其以上 网络层：路由器 数据链路层：网桥，交换机
物理层：网卡，网线，集线器，中继器，调制解调器 OSI共7层：应用层，表示层，会话层，传输层，数据链路层，物理层。 【7】：应用层 。FTP、DNS、HTTP、SMTP 应用层是网络可向最终用户提供应用服务的唯一窗口，其目的是支持用户联网的应用的要求。 由于用户的要求不同，应用层
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2023-10-23 10:11:35
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一 对象表示机制1 Hotsplot JVM内部对象表示系统（1）OOP-Klass二分模型OOP：Ordinary Object Pointer 或者OOPS。即普通对象指针，描述对象实例信息。
职能：表示对象的实例数据，没必要持有任何虚函数（java的重写方法的实现）。Klass：Java类的C++对等体，用来描述
职能：Klass对象中有VTBL（继承自Klass父类 Klass_ktbl）
总体来说，ChatGPT 在人工标注的prompts和回答里训练出SFT监督策略模型，再通过随机问题由模型给出多个答案，然后人工排序，生成奖励模型，再通过PPO强化训练增强奖励效果。最终ChatGPT能够更好理解指令的意图，并且按指令完成符合训练者价值观的输出。最后，大语言模型作为一个被验证可行的方向，其“大”体现在数据集广泛，参数和层数大，计算量大，其价值体现
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2024-04-29 09:41:05
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参考文献见最后。1.自动驾驶系统的分类Rule based system基于规则的系统, 也有论文中将这样的方法叫做Mediated percepiton approach.Fully end-to-end 端到端的系统, 也有论文中叫做behavior reflex approach.Intermediate approach综合1、 2两种的综合性方法,如 Princeton的DeepDriv
服务质量QoS1.QoS基础传统的IP网络中，所有的报文都被无区别地同等对待。即每个网络设备对所有的报文均采用先进先出的策略进行处理,对报文传送的可靠性、传递延迟、丢包率等性能不能提供任何保证。为支持具有不同服务需求的话音、视频以及数据等业务，要求网络能够区分出不同的业务流量，进而为之提供相应等级的服务。QoS正是这样一种可以为不同业务类型报文提供差分服务的技术，通过对网络流量进行分类，避免并管理
在iPhone或者iPad开发过程中，最重要的可能就是TableView的使用了，不管你是什么应用，只要涉及到信息展示，都要用到UITableView这个控件。我就简单的介绍一下UITableView这个控件的使用方法吧。因为使用IB截图比较麻烦，我下面基本上使用代码来创造控件，而不展示使用IB创造空间的方法，要是有疑问的朋友，可以联系我。首先我们要介绍的是如何创建一个UITableView。 s
目录1. 线程池是什么2. 线程池的优点：3. 线程池的应用场景4. 线程池的实现4.1 线程池实现原理4.2 线程池基本框架4.3 结构体：4.4 提供的接口4.5 线程池测试代码5 线程池提高demothrd_pool.hthrd_pool.cmain.c运行结果6 reactor中线程池7 nginx 中线程池8 redis 中线程池9 skynet 中线程池1. 线程池是什么线程池一种线程
## iOS弹窗有哪些
在iOS开发中，弹窗是用户界面中的重要元素，能够有效提高用户交互体验。弹窗通常用于显示信息、提示用户操作、进行确认或者收集输入等。本文将介绍几种常见的iOS弹窗，并附带代码示例，帮助你更好地理解如何在项目中使用它们。
### 1. UIAlertController
`UIAlertController` 是iOS 8及以上版本提供的，用于创建和管理弹窗的工具。它可以
文章目录一、 模块简单介绍1. 数据预处理部分2. 网络模块设置3. 网络模型保存与测试二、数据读取与预处理操作1. 制作数据源2. 读取标签对应的实际名字3. 展示数据三、模型构建与实现1. 加载 models 中提供的模型，并且直接用训练的好权重当做初始化参数2. 参考 pytorch 官网例子3. 设置哪些层需要训练4. 优化器设置5. 训练模块6. 测试模型效果 本文参加新星计划人工智能
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2024-04-02 16:45:43
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Python 是一门 面向对象 语言，实现了一个完整的面向对象体系，简洁而优雅。 与其他面向对象编程语言相比， Python 有自己独特的一面。 这让很多开发人员在学习 Python 时，多少有些无所适从。 那么，Python 对象模型都有哪些特色呢？ 一切皆对象 首先，在
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2024-02-23 12:12:25
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PyTorch 是一个基于 Python 的科学计算库，提供了两个主要特征：第一，它是一个 GPU 加速的张量计算库，提供类似于 NumPy 的操作接口，可以在 GPU 上进行加速计算；第二，它是一个自动微分系统，可以用于深度学习模型的开发和训练。PyTorch 的主要模块包括：torch：包含了张量数据类型、数学运算以及用于构建神经网络的函数等等。torch.nn：包含了定义神经网络层、损失函数
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2023-08-31 22:06:38
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鸢尾花----聚类Python鸢尾花数据集通常用于分类问题， 这些模型都可以通过Python中的Scikit-learn库进行实现。同时，也可以对这些模型进行参数调优以提高模型的准确性。 Logistic Regression（逻辑回归）： 逻辑回归是一种二分类模型，它可以用于预测某种物品是否属于某个类别。例如，可以使用逻辑回归来预测鸢尾花是否为Setosa。 Decision Tree（决策树）
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2023-06-08 22:09:05
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[toc]## 网络IO的模型分类此IO模型出至Richard Stevens的<>Stevens在文章中一共比较了五种IO Model：* blocking IO 阻塞IO* nonblocking IO 非阻塞IO* IO multiplexing IO多路复用* signal driven IO 型号驱动IO* asynchronous IO 异步IO>由signal dr
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2024-05-13 16:17:16
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近期流行的生成模型本次介绍近期大火的三大类生成模型，这三大类模型从三个不同角度切入，居然都能有惊人的效果。而且深入挖掘发现它们有很多相似的地方。1. Generative Adversarial Nets生成对抗网络(GANs)是当今最火的生成模型，从2014年 Goodfellow 论文发表开始，其引用量已是4000+了。而且GANs家族人丁兴旺，从最原始的GANs开始，家族明星是一个接一个，如
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2024-08-15 16:19:25
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Embedding
keras.layers.Embedding(input_dim, output_dim, embeddings_initializer='uniform',
embeddings_regularizer=None, activity_regularizer=None,
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2024-10-04 10:54:13
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文章目录1. saved_model 模型保存与载入2. 部署自己的模型2.1 创建自己的模型目录2.2 模型发布2.3 查看模型情况3. 调用API接口进行测试3.1 通过curl命令进行预测3.2 通过 postman 调用接口进行预测4. 部署多个模型5. 部署模型的多个版本5. TensorFlow Serving 热部署5.1 同一个模型新增version5.2 多模型部署，新增模型6
spark机器学习参考spark 机器学习简介机械学习是一门人工智能的科学，用于研究人工智能，强调算法，经验，性能开发者任务：spark基础+了解机器学习原理+相关参数含义millib：分类 回归 聚类 协同过滤 降维特征化：特则提取 转化 降维 选择公交管道：构建评估调整机器学习管道持久性：保存和加载 算法，模型和管道实用工具：线代(Breeze,jblas库) 统计 数据处理 的工具spark
