PandasPandas是 Python下最强大的数据分析和探索工具。它包含高级的数据结构和精巧的工具,使得在 Python中处理数据非常快速和简单。 Pandas构建在 Numpy之上,它使得以 Numpy为中心的应用很容易使用。Pandas的功能非常强大,支持类似于SQL的数据增、删、查、改,并且带有丰富的数据处理函数;支持时间序列分析功能;支持灵活处理缺失数据等。Pandas的安装相对来说比
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2024-09-19 12:12:02
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caffe的model zoo里面有许多已有的模型，不仅有模型的prototxt，还有训练好的参数，可以下载来做fine tuning https://github.com/BVLC/caffe/wiki/Model-Zoo 下载的方式有以下几种: 1.直接去这个网址下载：http://dl.caf
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2017-04-26 11:14:00
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PowerDesigner的程序破解： 将破解文件pdflm15.dll复制到PowerDesigner的安装路径下。覆盖已有文件。PowerDesigner的类库的导入：将类库解压，然后打开文件夹将里面的所有类库复制到PowerDesigner的安装路径下。-----------------------------------介绍PowerDesigner的五种模型--------
基于蚁群算法的MTSP问题蚁群算法一、简介 20世纪50年代中期创立了仿生学，人们从生物进化的机理中受到启发。提出许多用以解决复杂优化问题的新方法，如进化规划、进化策略、遗传算法等，这些算法成功地解决了一些实际问题。而同时一种对自然界蚂蚁的寻径方式进行模拟而得出的仿生算法——蚁群算法也应运而生。二、思想与简易模型 现考察如下图所示的简单情况： 我们可以清晰的看到，在蚁穴和食物之间存在两条路径
在工作中遇到一个问题，实现word文档的在线预览，网上有很多种方法，我选择的是使用openOffice下载，分享一下我在实现功能中遇到的问题，用于记录也希望帮到别人。OpenOffice下载官网下载链接：http://www.openoffice.org/download/ 由于官网是外网下载的比较慢，我这里分享出来我的网盘下载地址
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2023-12-11 01:06:53
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# Stanford CoreNLP模型下载指南
在自然语言处理的领域，Stanford CoreNLP是一个非常强大的工具。它能够为文本提供多种语言处理功能，如词性标注、句法分析和命名实体识别等。在这篇文章中，我们将逐步学习如何下载和使用Stanford CoreNLP模型。以下是我们将要完成的步骤：
| 步骤 | 说明 |
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SERU需求分析是由徐峰老师于08年提出的一种以业务为驱动，实践为载体的需求分析体系。个人认为是一种理论最大化应用到实际业务中的方式：把传统的分析方法与建模理论应用到实际业务中，再对业务中的场景和问题结合uml,rup分析的方法进行业务建模，具体问题抽象化找到最佳的解决路径。有时候很多产品人在分析需求的时候只是凭一些逻辑分析的方法，通过几个原型就去规划信息系统或app的架构正是缺少需求理论分析的表
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2024-10-08 11:42:41
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之前在学习和工作当中碰到的一些有关无障碍的学习心得，比较杂，做一下小结。 （1）tabIndex: 当使用键盘时，tabindex是个关键因素，它用来定位html元素。
tabindex有三个值：0 ，-1， 以及X（X里32767是界点，稍后说明） &nb
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2024-10-28 07:16:22
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1. AR与AE语言模型AR: Autoregressive Language modelingAE: AutoEncoding Language modeling AR语言模型：指的是，依据前面(或后面)出现的tokens来预测当前时刻的token，代表有ELMO,GPT等。AE语言模型：通过上下文信息来预测被mask的token，代表有 BERT , Word2Vec(CBOW)
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2024-10-24 22:01:52
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前言paddle1.0版本 检测与识别模型同理使用。 文章目录前言1.paddle模型转化为inference模型2.inference模型转onnx3.onnx转tensorrt 1.paddle模型转化为inference模型首先，将使用的后缀为.pdopt/.pdparams/.states的三个训练文件以及训练时的yml文件，放到相应的文件夹下，随后修改tools/program.py文件
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2024-10-14 14:23:20
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上一篇介绍了Anchor，这篇开始介绍RPN。整个RPN模块其实总的来说可以分成两部分来讲，一个是RPN的训练，这个很容易理解，网络肯定是需要训练优化的；另一个是生成候选区域，这个是RPN的主要功能。现在让我们整体看一下RPN的网络组成部分，后面再详解前面说的两个部分。RPN网络结构RPN的网络结构很简单，如下图所示 整个网络一共有两个分支，左边是分类分支，右边是回归分支。具体实现时， 在feat
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2024-09-03 19:15:56
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实 时 数 据 模 型 ★ 刘 云 生--张 文 斌-- 卢 炎 生 ---- 一 个 一 般 的 数 据 模 型 由 下 列 三 要 素 组 成： 一 组 对 象 及 其 结 构、 一 组 操 作 和 一 组（ 关 于 对 象 与 操 作 的） 约 束。 实 时 数 据 模 型 同 样 如 此， 其 中 的 约 束 更 突 出 地 包 括 时 间 限 制。 到 目 前 为 止，
因子分析（FA）因子分析其实就是认为高维样本点实际上是由低维样本点经过高斯分布、线性变换、误差扰动生成的，因此高维数据可以使用低维来表示（本质上就是一种降维算法）。因子分析(factor analysis)是一种数据简化的技术。它通过研究众多变量之间的内部依赖关系，探求观测数据中的基本结构，并用少数几个假想变量来表示其基本的数据结构。这几个假想变量能够反映原来众多变量的主要信息。原始的变量是可观测
一.定义STL(Standard Template Library,标准模板库)，是惠普实验室开发的一系列软件的统称。现在主要出现在 C++ 中，但是在引入 C++ 之前该技术已经存在很长时间了。该库包含了诸多在计算机科学领域里所常用的基本数据结构和基本算法。STL 几乎所有的代码都采用了模板类或者模板函数，这相比传统的由函数和类组成的库来说提供了更好的代码复用机会。二.优点1> STL 是
# PyTorch模型下载教程
## 引言
PyTorch是一个非常流行的深度学习框架，它提供了丰富的工具和库来帮助开发者构建和训练神经网络模型。在使用PyTorch进行深度学习任务时，我们经常会遇到需要下载预训练的模型的情况。本文将向您介绍如何使用PyTorch下载模型的流程和具体实现步骤。
## 下载PyTorch模型的流程
为了更好地理解整个下载模型的流程，我们可以使用一个表格来展示
原创
2024-01-30 09:11:53
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大家好，我是爱学习的小xiong熊妹。 上一篇为大家分享了行业分析的基本做法（一文看懂：行业分析怎么做？），很多小伙伴在问：有没有个分析模型可以用？今天介绍一个行业分析的业务模型：PEST模型。 一、什么是PESTPEST是指影响行业发展的四个关键因素：政策（Political）：政府对行业监管政策经济（Economic）：宏观经济形势社会（Social）：社会发展趋势技术（T
前面的话 修饰器（Decorator）是一个函数，用来修改类的行为。本文将详细介绍ES2017中的修饰器Decorator 概述 ES2017 引入了这项功能，目前 Babel 转码器已经支持Decorator 首先，安装babel-core和babel-plugin-transform-decorators。由于后者包括在babel-preset-stage-0之中，所以改为安装
模型三大利器我们已经了解了修改器和搜索器，如果还不是特别理解的可以参考之前的博客。今天来总结下获取器的用法，其实获取器是最容易理解的，但却又是最容易困惑和出问题的。定义获取器获取器的作用是对模型对象的（原始）数据做出自动处理。一个获取器对应模型的一个特殊方法（该方法必须为public类型），方法命名规范为：getFieldNameAttrFieldName为数据表字段的驼峰转换或者你数据表不存在的
书籍源码：https://github.com/hzy46/Deep-Learning-21-ExamplesCNN的发展已经很多了，ImageNet引发的一系列方法，LeNet，GoogLeNet，VGGNet，ResNet每个方法都有很多版本的衍生，tensorflow中带有封装好各方法和网络的函数，只要喂食自己的训练集就可以完成自己的模型，感觉超方便！！！激动！！！因为虽然原理流程了解了，但
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2024-10-12 20:05:22
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在深度学习领域，Llama 模型因其强大的生成能力而备受关注。然而，模型的下载与部署过程常会遇到各种问题。本文将详细记录解决“Llama 模型下载”问题的过程，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、故障排查以及最佳实践。通过这些步骤，您将能更有效地管理和配置 Llama 模型。
## 环境预检
在安装 Llama 模型之前，首先需要确认您的系统和环境是否符合要求。以下是系统要求的概览：
