目录1 Stacking1.1 概念1.2 python实现2 Blending2.1 概念2.2 python实现3 Stacking和Blending对比4 参考文献模型融合的基本思想就是通过对多个单模型融合以提升整体性能。平常自己一般都使用最简单的方法，比如说对分类问题，采用voting，对回归问题，采用加权averaging。今天简单介绍下stacking和blending。1 Stack
机器学习中的模型合并（model combination）可以通过「合并多个模型达到提升性能与稳定性的目的」。模型合并往往被认为是集成学习（ensemble learning）的一个子领域，但其实也可以被单独拿出来讨论，作为一项实用的性能提升的手段。在绝大部分的机器学习/数据挖掘竞赛中（比如Kaggle），最终获胜的方案都是多个模型的合成体。除此之外，模型合并也常被用于减少数据和模型
public class UploadFileServlet extends HttpServlet {
// \attached\
private static String baseFileDir = File.separator + "attached"
+ File.separator;// 上传文件存储目录
// /attached/
private static String base
BIO（Blocking IO） BIO 是同步阻塞模型，一个客户端连接对应一个处理线程。 缺点：1.BIO 代码里的 accept() 和 read() 方法是阻塞方法，如果没有客户端连接或者连接不做数据读写操作会导致线程阻塞，浪费资源。2.如果线程很多，会导致服务器线程太多，压力太大，比如 C10K 问题。应用场景：BIO 适合用于连接数比较小且固定的架构，这种方式对服务器资源要求比较高，但程
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2024-06-23 22:26:07
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10.什么是原型链原型：每个javascript创建的时候都会关联另一个对象，这个对象就是原型，对象会从原型继承属性构造函数可以通过prototype去寻找他关联的原型，A.prototype就是它关联的原型对象，原型对象可以通过构造器constructor来寻找与自身关联的构造函数function A () {
}
A.prototype.constructor === A //tr
概述看Java NIO一篇文章的时候又看到了“异步非阻塞”这个概念，一直处于似懂非懂的状态，想解释下到底什么是异步 什么是非阻塞，感觉抓不住重点。决定仔细研究一下。本文试图研究以下问题：web server原理，bio的connector与nio的connector在架构上到底什么区别?NIO的优势到底在哪里，是如何应用到实践中的？同步/异步、阻塞/非阻塞到底是什么概念，引出的IO模型同步阻塞、同
Java实现AI人脸融合特效项目背景AI 人脸融合特效的原理代码实现第一步：调用token接口人脸融合部分工具类最终效果图 项目背景最近自从chat-gpt爆火以来，AI技术在人工智能领域持续迭代的创新，为人们的生活带来了许多震撼的应用。比如其中的，AI人脸融合特效，在各大抖音、B站等平台上，越来越火热，基于这，我也打算利用第三方开源的API，来实现一个自己的人脸融合。AI 人脸融合特效的原理A
ssm项目整合，简单的用户管理系统项目概述项目搭建创建项目1.创建maven项目2.导入项目依赖及maven资源过滤设置3.添加web支持4.配置tomcat5.配置web发布依赖jar包6.数据库的表创建7.实体类创建7.1 lombok常用注解:dao层1.daoMapper接口创建2.Mapper.xml配置文件3.mybatis-config.xml核心配置文件4.数据库连接配置文件5.
HTTP-报文结构HTTP是Hyper Text Transfer Protocol（超文本传输协议）的缩写。默认HTTP的端口号为80，HTTPS的端口号为443。HTTP协议是一个无状态的协议，同一个客户端的这次请求和上次请求是没有对应关系。 1、请求报文一个HTTP请求由请求行、请求头、空行和请求数据4个部分组成。1.1 请求行由三部分组成，请求方法、请求U
Android硬件加速绘制模型介绍 当开启了硬件加速，Android框架将会使用一种新的绘制模型，这种模型将会使用显示列表把你的应用渲染到屏幕上。要完全理解显示列表和他们如何影响你的应用程序，理解Android 4.0如何在非硬件加速的情况下如何绘制Views是很有必要的，下面将分别介绍软件加速和硬件加速。 1、基于软件的绘制模型 在基于软件绘制模型中，View的绘制遵循以下两步：1.使整个
# 讯飞大模型Java对接
随着人工智能技术的迅猛发展，语音识别、自然语言处理等领域逐渐渗透到日常生活和工作中。讯飞大模型作为业内知名的AI解决方案，给开发者提供了强大的功能。本文将介绍如何在Java中对接讯飞大模型，并提供简单的代码示例以帮助理解。
## 1. 讯飞大模型简介
讯飞大模型主要用于提供语音识别、语音合成、自然语言处理等功能。它可以帮助开发人员快速构建智能语音应用。通过API接
原创
2024-09-05 06:36:16
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1 Ensemble Learning-模型融合通过对多个单模型融合以提升整体性能。1.1 Voting投票制即为，投票多者为最终的结果。例如一个分类问题，多个模型投票（当然可以设置权重）。最终投票数最多的类为最终被预测的类。1.2 AveragingAveraging即所有预测器的结果平均。回归问题，直接取平均值作为最终的预测值。（也可以使用加权平均） 分类问题，直接将模型的预测概率做平均。（o
组合模式composite 树形结构就用组合模式 组合模式核心 抽象构件（component）角色：定义了叶子和容器构建的共同特点 叶子构件（Leaf）角色：无子节点 容器构件（Composite）角色：有容器特征，可以包含子节点运用的场景 把部分和整体的关系用树形结构来表示；从而使客户端可以使用统一的方式处理部分对象和整体结构组合和组合模式不是一回事 组合：A类中定义一个B类对象可以
分支管理是参考git-flow流程稍作修改形成的，包含4类分支，分别是master、develop、新功能分支（feature）、release。master分支中包含的是可以部署到生产环境中的代码。develop分支中包含的是下个版本需要发布的内容。从某种意义上来说develop是一个进行代码集成的分支。当develop分支集成了足够的新功能和bug修复代码之后，通过一个发布流程来完成新版本的发
[TOC]# 简介用于从流中读取对象的操作流 ObjectInputStream 称为 反序列化流用于向流中写入对象的操作流 ObjectOutputStream 称为 序列化流* 特点：用于操作对象。可以将对象写入到文件中，也可以从文件中读取对象**序列化就是一种用来处理对象流的机制，所谓对象流也就是将对象的内容进行流化,将数据分解成字节流，以便存储在文件中或在网络上传输。**## 对象序列化流
盘古是javashop团队内部总结多年的部署经验推出的一款开源的devops工具， 致力于在提供简单、使用、高效的可持续集成服务。在目前流行的devops工具中缺少对机器、仓库、步骤、环境变量的明确定义、操作，盘古提供了上述的资源的管理，内置常见java,、PHP、nodejs、mysql、nginx等常见环境的执行器（直接编排为步骤），并提供了导出导入功能、一键复制流水线，极大方便了部署过程。通
Bert-二分类前话数据预处理代码微调设置参数设置虚拟环境Run-train注意 前话1.作为一名小白最近在做中文文本二分类的实战，用到Google的Bert模型。 2.中途卡了很多次，记录下来，如果有朋友也遇到了类似问题，很高兴能帮到你们。数据预处理1.BERT输入的最大长度限制为512，bert自带截断，长文本截取前 510 个字符，另外两个为[cls]。不过也可以学学bert对超长文本的数
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、决策树模型二、解析决策树模型1. 模型分解2. 构建决策二叉树3. 生成代码3.1 生成python代码3.1 生成C++代码三、扩展3.1 验证3.2 深层决策树总结引用 前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：在实际工程中，有时候我们使用python进行模型训练，但是训练好的模型需要写在芯片中，这个时候怎么弄
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2024-06-18 16:27:08
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# 如何使用Python调用大模型
在机器学习和深度学习领域，通常需要使用大型模型来解决复杂的问题。这些大型模型可能包括深度神经网络、大规模集成学习模型等。在使用这些大型模型时，我们常常需要考虑如何在Python中调用这些模型并进行预测或训练。
以下是一些关于如何使用Python调用大型模型的示例和步骤：
## 1. 加载大型模型
首先，我们需要加载预训练的大型模型。在本示例中，我们将使用
原创
2024-03-13 05:56:17
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经过模型训练及测试，我们得到了保存在 ‘./runs/detect/train/weights/’ 下的pt类型文件，这种文件保存的是模型的权重信息，为便于进一步推理和部署，需要将pt文件转为onnx格式，再转为engine格式，下面介绍具体实现步骤。目 录目 录一、pt转onnx1、修改配置文件2、编
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2024-10-17 18:45:23
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