网络模型一般是指OSI七层参考模型和TCP/IP四层参考模型。#只是一种设计==模型#Open System Interconnect的缩写，意为开放式系统互联。 一般都叫OSI参考模型，是ISO（国际标准化组织）组织在1985年研究的网络互联模型。该体系结构标准定义了网络互连的七层框架（物理层、数据链路层、网络层、传输层、会话层、表示层和应用层），即ISO开放系统互连参考模型。在这一框架下进一步
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2023-12-13 05:59:08
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目录CNN 卷积层：线性层：CNN 卷积层： 局部感受野（local receptive fields）：图像的空间联系是局部的，就像人通过局部的感受野去感受外界图像一样，每个神经元只感受局部的图像区域，然后在更高层，将这些感受不同局部的神经元综合起来就可以得到全局的信息了。LeNet-5网络模型 大小计算：C1： 5 x 5 x 20 = 500，5x5卷积核， 20个feature
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2024-01-16 20:03:59
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网络模型、网络连接网络模型OSI模型：应用层表示层会话层传输层网络层数据链路层物理层网络连接Socket(套接字)流套接字（sock_stream）数据报套接字(sock_dgram)原始套接字（sock_raw） 网络模型OSI模型：百度百科-OSI模型开放式系统互联通信参考模型（英语：Open System Interconnection Reference Model，缩写为 OSI），简
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2024-10-19 20:55:49
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听说 OpenMMLab 2.0 系列直播有彩蛋？有发现的小伙伴吗，举个手~没错，咱们 OpenMMLab 大家庭又迎来了新成员 MMYOLO~本次 OpenMMLab 2.0 迎来开源后最大版本升级：新架构、新算法、新生态，作为其中重要成员之一的 MMDetection 也推出 3.0 全新版本。基于全新训练引擎 MMEngine ，MMDetection V3.0 的核心架构焕然一新，除了已经
# 大模型推理网络架构解析
在人工智能领域，大模型（如GPT-3、BERT等）正在逐步改变我们与机器的互动方式。为了充分利用这些大模型的能力，我们需要理解其推理网络架构。本文将从基本概念入手，逐步深入，最后提供一个代码示例来具体展示这一概念。
## 1. 什么是大模型推理网络架构？
大模型推理网络架构是指用于处理和生成语言的大型深度学习模型的结构。它们通常使用Transformer网络架构，
原创
2024-09-19 04:47:26
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整理下两种网络参考模型，主要学习两个模型的分层思想。OSI参考模型的评价
无论是OSI参考模型与协议，还是TCP/IP参考模型与协议都是不完美的。造成OSI参考模型不能流行的主要原因是之一是其自身的缺陷。会话层在大多数应用中很少用到,表示层几乎是空的。在数据链路层与网络层之间有很多的子层插入，每个子层有不同的功能。OSI模型将“服务”与“协议”的定义结合起来，使得参考模型变得格外复杂，将它的
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2024-01-11 10:17:38
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神经网络模型压缩方法（ flask API、onnx、ncnn在嵌入式、流媒体端口应用）1 开发环境的创建
1.1 Conda简介1.2 miniconda1.3 conda操作2 多媒体数据收集和标注
2.1 多媒体数据下载2.2 数据标注方法2.3 网上常用的数据集3 流媒体服务器搭建和访问
3.1 视频推流3.2 用opencv打开rtsp视频流4 目标检测分类算法
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2024-08-29 13:49:56
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MVC 架构引用自 WiKi: MVC模式（Model–view–controller）是软件工程中的一种软件架构模式，把软件系统分为三个基本部分：模型（Model）、视图（View）和控制器（Controller）。结构示意图通过下图可以看到，视图（View）层: 一般指可视化界面模型（Model）层: 指业务逻辑控制器（Controller）层: 用来调度View层和Model层,起到桥接的作
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2024-07-04 20:23:00
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https://geminiplanet.cn/%E6%95%B0%E5%AD%A6%E5%BB%BA%E6%A8%A1%E7%AE%97%E6%B3%95%E6%B1%87%E6%80%BB/1 、优化模型1.1 数学规划模型1.2 微分方程组模型1.3 图论与网络优化问题1.4 概率模型1.5 组合优化经典问题现代优化算法：禁忌搜索；模拟退火；遗传算法；人工神经网络2、分类模型2.1 判别分析
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2023-10-05 08:44:16
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产品开发模型1. 瀑布模型- 需求（分析）设计 测试用例（case）开发设计（HLD概要设计、LLD详细设计）编码测试上线运维（1）缺点：每一阶段都依赖于上一阶段的正确、完整，一旦某个阶段出现问题，需要回到上一阶段推到重来，如果是需求变动或者需求误判，那么所有已完成的工作都要付诸东流，越到后期风险成本越大- 开发过程中的错误，只有等测试时才能发现需求变更，需要重新编码（2）特点：简单，分阶段，
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2024-08-04 15:50:08
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概述最近在开发系统中，发现需要一种方式来构建对于当前系统的理解和细化，UML是我一下子映入脑海的方式，但是很久不再接触了，刚好在前段时间看到关于C4model相关文章，刚好可以试试架构图的主要功能是从各个角度和各个层次去描述系统的功能，主要是从宏观到微观的描述。C4 Model也是提供图形从不同的层次去描述我们的系统。主要的优势是C4 Model提供很少的抽象图形要素和图类型来描述系统，使得各个系
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2024-05-31 10:49:30
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卷积神经网络和普通神经网络非常类似。卷积神经网络由神经元组成，每个神经元包含权重weight和谝置bias；它接收上一层输入，和权重相乘，通常再经过一个非线性函数（可选）输出。整个网络拟合一个可微分的score function:从原始图像到每类别得分。在最后一层（全连接层）包含一个loss function（例如SVM/Softmax），常规神经网络用到的技巧，卷积神经网络通常也适用。架构总览上
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2023-08-27 01:10:06
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要了解大模型训练难，我们得先看看从传统的分布式训练，到大模型的出现，需要大规模分布式训练的原因。接着第二点去了解下大规模训练的挑战。从分布式训练到大规模训练常见的训练方式是单机单卡，也就是一台服务器配置1块AI芯片，这是最简单的训练方式。随着数据量的增加，希望加快模型的训练速度，于是出现了单机多卡，多块AI芯片并行，以一台机器上配置8块AI芯片为例，把数据切分成8份，分别在8块AI芯片上都跑一次B
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2024-08-15 13:59:55
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Caffe-数据层@[DeepLearning] 本节介绍如何设置数据层(Data Layer)及其参数。 数据层是一个模型的最底层，它是模型的入口，它不仅提供数据的输入，也提供数据从Blobs转换成别的格式进行保存和输出，通常数据预处理操作也会在这一层实现。数据可接受以下几个来源： 1. 数据库(LevelDB和LMDB) 2. 内存 3. hdf5 4. 图片格式文件layer {
# 大模型的双塔架构实现指南
在现代深度学习中，双塔（Dual-Tower）架构是一种常用于推荐系统和自然语言处理的模型结构，它通过两个独立的网络共同学习不同的信息，再将其结合以进行预测。在本文中，我将为您详细介绍如何实现大模型的双塔架构，以帮助新手开发者从零开始逐步完成这个项目。
## 流程概述
在实现双塔架构之前，我们首先要明确整个流程，以下是实现步骤的简要总结：
| 步骤 | 描述
AI模型风险评估 第2部分：核心内容MapMeasureManageGovern 人工智能风险管理框架核心提供了能够进行对话、理解和管理人工智能风险的活动的结果和行动。核心由三个元素组成：功能、类别和子类别。如图5所示，职能部门在其最高级别组织人工智能风险管理活动，以映射、测量、管理和治理人工智能风险。在每个职能中，有类别和子类别将职能细分为具体的结果和行动。MapMap函数建立上下文并应用AI
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2024-07-18 21:09:23
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Kudu自身的架构，部分借鉴了Bigtable/HBase/Spanner的设计思想。论文的作者列表中，有几位是HBase社区的Committer/PBC成员，因此，在论文中也能很深刻的感受到HBase对Kudu设计的一些影响Kudu的底层数据文件的存储，未采用HDFS这样的较高抽象层次的分布式文件系统，而是自行开发了一套可基于Table/Tablet/Replica视图级别的底层存储
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2024-10-24 10:00:48
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DAC 简介: DAC顾名思义即数模转换，DAC模块由三个部分组成，分别为“触发选择”“控制逻辑” ‘数模转换器’。其中“触发选择”和“数模转化器”是DAC转换的必要模块，“控制逻辑”模块中包含有噪声发生器需要的LFSR寄存器，以及三角波发生器需要的计数器。 DAC可以将数字信号转换为模拟信号，在常见的数字信号系统中大部分传感器信号被转换为电压信号，而ADC把电压模拟信号转换成易于计算机存储、处理
专家指南：大数据数据建模的常见问题我最近在How-tos专家系列介绍了如何在大数据系统上数据建模。在演讲过程中，许多与会者提出了一些非常有趣的问题。众所周知，大数据系统围绕结构需求的形式化程度较低，但是对于数据仓库继续为传统用例提供服务而言，建模仍然是非常重要的功能。我想分享一下我在本届会议期间以及访问组织时收到的一些较常见的问题，并对此做出回应。1. 在大数据环境中，是否可以使用任何建模技术来提
© 作者｜陈昱硕本文分为三部分介绍了大模型高效训练所需要的主要技术，并展示当前较为流行的训练加速库的统计。引言：随着BERT、GPT等预训练模型取得成功，预训-微调范式已经被运用在自然语言处理、计算机视觉、多模态语言模型等多种场景，越来越多的预训练模型取得了优异的效果。为了提高预训练模型的泛化能力，近年来预训练模型的一个趋势是参数量在快速增大，目前已经到达万亿规模。但如此大的参数量会使得
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2024-05-21 19:11:48
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