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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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
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）
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
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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大气模式(Atmospheric Simulation Model)为描写不同类型的大气运动而建立的闭合方程组。它能够由气象要素场的初始状态确定其未来的状态。大气模式是在不失去大气主要特征的情况下，将非常复杂的实际大气理想化和简化后的数学模型。实际大气的复杂性，既表现为从分子的个别杂乱运动到遍及整个大气圈的大范围的有规则运动，也表现为物理过程的复杂性和多样性。对于研究大气大尺度运动的短期变化来说，
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2023-10-19 21:36:03
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ESSM模型2018 阿里妈妈 SIGIR 原文链接：Entire Space Multi-Task Model: An Effective Approach for Estimating Post-Click Conversion Rate该论文基于Multi-Task Learning 的思路，提出一种新的CVR预估模型，有效解决了真实场景中CVR预估面临的数据稀疏以及样本选择偏差这两个关键问
设计模式设计模式是前辈们经过相当长的一段时间的试验和错误总结出来的最佳实践。我找到的资料列举了以下这些设计模式：工厂模式、抽象工厂模式、单例模式、建造者模式、原型模式、适配器模式、桥接模式、过滤器模式、组合模式、装饰器模式、外观模式、享元模式、代理模式、责任链模式、命令模式、解释器模式、迭代器模式、中介者模式、备忘录模式、观察者模式、状态模式、空对象模式、策略模式、模板模式、访问者模式、MVC模式
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2023-11-11 21:18:48
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模型保存和加载（一）TensorFlow的模型格式有很多种，针对不同场景可以使用不同的格式。格式简介Checkpoint用于保存模型的权重，主要用于模型训练过程中参数的备份和模型训练热启动。GraphDef用于保存模型的Graph，不包含模型权重，加上checkpoint后就有模型上线的全部信息。SavedModel使用saved_model接口导出的模型文件，包含模型Graph和权限可直接用于上
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2024-05-31 20:10:39
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PyTorch框架中有一个非常重要且好用的包：torchvision，该包主要由3个子包组成，分别是：torchvision.datasets、torchvision.models、torchvision.transforms。这3个子包的具体介绍可以参考官网：http://pytorch.org/docs/master/torchvision/index.html。具体代码可以参考g
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2023-10-31 20:17:57
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1. JVM内存模型Java内存模型是指Java虚拟机的内存模型，我们来看下Java内存模型的图片:其中，在JAVA的JVM调优中，我们JAVA程序员需要重点关注的，首先是堆，我们看下堆内存的内存模型:2. 类的加载过程1. 加载通过一个类的全限定名获取该类的二进制流，将该二进制流中的静态存储结构转化为方法去运行时数据结构，在内存中生成该类的Class对象，作为该类的数据访问入口。2. 验证文件格
文章目录一、QoS的基础概念。1.三种服务模型。2.差分服务的四大组件。3.服务质量的衡量参数。二、报文分类、标记和优先级映射。1.简单流分类。2.复杂流分类。3.报文标记。4.优先级映射。三、拥塞管理(队列机制)。1.拥塞管理的两步走。2.队列调度算法。四、拥塞避免(丢弃策略)。1.尾丢弃。2.RED。3.WRED。五、流量的监管与整形。1.路由器和交换机的流量监管。2.路由器和的交换机流量整
【MATLAB第82期】基于MATLAB的季节性差分自回归滑动平均模型SARIMA时间序列预测模型含预测未来一、模型介绍1、模型简介季节性差分自回归移动平均模型（Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average Model, SARIMA），又称为周期性差分自回归移动平均模型，是时间序列预测常用的分析方法之一，常应用于包含趋势和季节性的单变量数据的
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2024-09-27 15:04:32
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MapReduce应用广泛的原因之一在于它的易用性。它提供了一个因高度抽象化而变得异常简单的编程模型。[color=red]MapReduce是在总结大量应用的共同特点的基础上抽象出来的分布式计算框架，特点：任务可以分解成相互独立子问题。[/color]
[img]http://dl2.iteye.com/upload/attachment/0123/7
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2024-10-12 13:11:08
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Java反射机制，动态代理是基于什么原理？ 反射机制是java中重要的一种基础功能，引入程序运行时自省的能力 。通过反射，可以直接操作类或者对象，如获取类的定义，获取类声明的属性和方法，调用方法，构造对象等。 动态代理是一种方便运行时构建代理，动态处理代理方法调用的机制，AOP面向切面编程就是利
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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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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