idc数据服务器机房搬迁防雷接地案例方案分析(1)、概况根据用户需求，拟在指挥办公楼做保护地网系统。因通信idc数据服务器机房搬迁、师蓝军指挥所、自动化idc数据服务器机房搬迁、信息中心idc数据服务器机房搬迁核心设备比较集中，所有同时做等电位均压带和法拉第笼保护；法拉第笼为600*600mm的网格。因三楼设备间、五楼设备间、配电房、师指挥所主室、雷达营指挥所以电脑及交换机为主，故只做等电位均压带
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2024-07-12 06:17:32
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IDM(智能交通模型Intelligent Driver Model) 优点：IDM模型的参数数量少、意义明确，并且能用统一的模型描述从自由流到完全拥堵流的不同状态。 缺点：缺乏随机项，也就是输入一定时，输出是确定的，这与现实中车辆行为的随机性有所差异。
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2024-09-02 15:17:36
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预备知识信息熵信息熵是由香农于1948年提出来的，从此以后，就通过信息熵的大小来判断这个信息包含的信息量。计算公式如下， 其中pi代表的是信息 i 再所有信息中出现的几率。不难看出如果一个事件出现的概率小，他的信息熵就会大。因此它所包含的信息量也越多，为什么呢？举一个例子，太阳东升西落，每天都出现，因此它的信息熵很小，而且这种经常出现的事并不会包含什么信息量。而某地地震的话，不经常出现，因此信息熵
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2024-04-24 12:27:36
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上一篇写ISAP时说过要补上Dinic的博客。如果为避免有些朋友不懂网络流，说Dinic之前还需要先介绍网络流以及增广路。这些我就不想介绍太多了（曾经想写网络流的博客也是因为不想写这些而放弃了），因此就只简单说。网络流问题是一类图论问题，求解在网络流模型下的一些问题。网络流模型指一个有向图，包含源点和汇点，每条边有一个容量，且任意状态下每条边有一个流量。流量沿边的方向流动，总的方向为源点到汇点。直
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2024-04-06 21:15:23
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关于TF-IDF算法TF-IDF（term frequency–inverse document frequency，词频-逆向文件频率）是一种用于信息检索（information retrieval）与文本挖掘（text mining）的常用加权技术。
TF-IDF是一种统计方法，用以评估字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加，但
模块化IDC希望吸引IT用户至某个完全集所有功能于一体的系统中，即所说的一体式IDC系统，只需要通过单一合同和已知的性能指标来定义工作负载。这被称做“一体型数据中心”，这些系统已经开发了相当长的时间，并达到了一个理想的远程计算环境。
IDC硬件已经从旧型号，到新型的X86架构塔式服务器提供了更多的计算能力，对温度等要求也没有那么敏感。
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2024-05-20 21:31:33
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在上一篇博文中，小糖提到了id、self、super这三个。那这篇博文呢，小
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2024-06-14 23:02:48
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# IDCNN命名实体识别(PyTorch)
命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER）是自然语言处理中的一项重要任务，它的目标是从文本中识别出特定类型的命名实体。本文将介绍使用IDCNN（Incremental Dilated Convolution Neural Networks）模型进行命名实体识别的方法，并使用PyTorch实现。
## IDCNN模型
原创
2023-07-29 05:39:45
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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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一、什么是实体识别与链接 近年来，如何通过知识图谱让机器实现自然语言理解受到越来越多的关注。其中，识别文本中的实体，并将它们链接到知识库中，是让机器理解自然语言的第一步，也是至关重要的一步。比如，当智能问答系统在回答“李娜在哪一年拿到澳网冠军？”这一问题时，第一步就是识别并在知识库中找到网球运动员李娜这一实体，才能继续从知识库中找到相关信息并作出回答。如果识
在大模型发展历程中，有两个比较重要点：第一，Transformer 架构。它是模型的底座，但 Transformer 不等于大模型，但大模型的架构可以基于 Transformer；第二，GPT。严格意义上讲，GPT 可能不算是一个模型，更像是一种预训练范式，它本身模型架构是基于 Transformer，但 GPT 引入了“预测下一个词”的任务，即不断通过前文内容预测下一个词。之后，在大量的数据上进
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2024-01-11 23:30:37
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卷积其实是图像处理中最基本的操作，我们常见的一些算法比如：均值模糊、高斯模糊、锐化、Sobel、拉普拉斯、prewitt边缘检测等等一些和领域相关的算法，都可以通过卷积算法实现。只不过由于这些算法的卷积矩阵的特殊性，一般不会直接实现它，而是通过一些优化的手段让计算量变小。但是有些情况下卷积矩阵的元素值无甚规律或者有特殊要求，无法通过常规手段优化，这个时候只能通过原始的方式实现。因此，如何快速
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2024-08-08 10:42:53
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目前模型驱动架构的现状：目前大部分的模型驱动架构，建立在领域驱动建模的基础之上，优点就不说了，我们只说缺点，那就是当我们的领域模型改变的时候，其他相关的模型层，都需要跟着改变，比如说持久层，业务流层，Bean层等等。当你的业务足够复杂，运维的时间足够长，维护文档的标准不统一等等，我们最后的项目还是一堆意大利面条。我们有没有进一步去思考，基于上面无法解耦业务与持久层和其他层的原因是什么呢？---抽象
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2024-07-29 14:45:15
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说 框架、架构、模式、重构
有些概念，有人提到，一并说说吧。 框架很多，各种各样的，不同的平台，不同的语言，不同的功能。 现阶段的软件项目，几乎都会用到框架，何为框架，为什么要用框架。 所谓框架，是一种看得见的软件产品，是一种半
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2023-12-19 22:25:00
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什么是模型模型就是对数据、业务、约束等的建模，它规定了系统的数据格式，数据结构，甚至是数据约束。DB建表需要模型，增删改查需要模型，数据校验需要模型，数据间依赖关系需要模型，这是一个动态模型软件的核心组件。 一般来说，建模使用XML、JSON、YANG等语言。模型框架解决问题解析模型文件，向各应用提供动态模型服务（模型客户端和模型公共api）根据模型动态更新DB表结构支持分布式环境在模型客户端和模
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2023-08-08 09:42:16
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前言模型是整个架构设计的理论基础，模式是整个架构得以实现的方法论。以模型为基础，以模式为方法，以相关技术为手段去构建一个可行、可靠、可重用的平台架构。▓模型是在一个更高的层次对现有的概念或实体进行抽象，它脱离了具体的基础平台，在这种概念的设计下，我们的平台架构会独立于任何基础平台。▓模式是一个久经考验的、可行的、可靠的、可重用的针对某一类问题的解决方案。在架构设计中大量的采用相关模式进行设计，使我
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2023-08-15 13:49:20
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第三章 模型搭建和评估经过前面的探索性数据分析我们可以很清楚的了解到数据集的情况，那么我们就要使用数据了，我们做数据分析的目的也就是，运用我们的数据以及结合我的业务来得到某些我们需要知道的结果。那么分析的第一步就是建模，搭建一个预测模型或者其他模型；我们从这个模型的到结果之后，我们要分析我的模型是不是足够的可靠，那我就需要评估这个模型。我们拥有的泰坦尼克号的数据集，那么我们这次的目的就是，完成泰坦
**命名实体识别（Named Entity Recoginition, NER）**旨在将一串文本中的实体识别出来，并标注出它所指代的类型，比如人名、地名等等。具体地，根据MUC会议规定，命名实体识别任务包括三个子任务：实体名：人名、地名、机构名等时间表达式：日期、时间、持续时间等数字表达式：百分比、度量衡、钱、基数等我们来看这句话，百度于2021年3月23日正式回香港上市，这句话中"百度"是个机
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2023-07-21 19:48:22
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本章内容：模式和框架对设计模式建模对体系结构模式建模使模式可应用所有结构良好的系统都充满了模式。模式为给定语境中的共同问题提供了一个好的解决方案。机制是应用于类群体的设计模式，框架通常是为领域中的应用系统提供可扩展模板的体系结构模式。用模式来详细说明形成系统体系结构的机制和框架。通过清楚地标识模式的槽、标签、刻度盘，可以使模式易于使用。1. 入门想一想把一堆木头组装起来建造房子的种种方式真有点让人
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2023-11-28 07:37:16
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# LSTM模型的架构
长短期记忆（LSTM, Long Short-Term Memory）是一种特殊的循环神经网络（RNN），用来处理和预测时间序列数据。与传统的RNN相比，LSTM能够更好地解决长期依赖问题，因此广泛应用于自然语言处理、时间序列预测、语音识别等领域。本文将深入探讨LSTM的架构，并提供代码示例、饼状图和序列图，以便更好地理解其原理和应用。
## LSTM的架构
LSTM
原创
2024-10-09 04:46:28
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