文章目录1 Math类1.1 概述1.2 常见方法1.3 算法小题(质数)1.4 算法小题(自幂数)1.5 课后练习2 System类2.1 概述2.2 常见方法3 Runtime3.1 概述3.2 常见方法3.3 恶搞好基友4 Object类4.1 概述4.2 常见方法5 Objects类5.1 概述5.2 常见方法6 BigInteger类6.1 引入6.2 概述6.3 常见方法6.4 底层
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2024-10-11 22:15:44
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文章目录1 Math类1.1 概述1.2 常见方法1.3 算法小题(质数)1.4 算法小题(自幂数)1.5 课后练习2 System类2.1 概述2.2 常见方法3 Runtime3.1 概述3.2 常见方法3.3 恶搞好基友4 Object类4.1 概述4.2 常见方法5 Objects类5.1 概述5.2 常见方法6 BigInteger类6.1 引入6.2 概述6.3 常见方法6.4 底层
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2024-10-11 22:16:09
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一、人工智能介绍 人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它试图赋予机器智能的能力，使它们能够像人类一样思考、学习和做出决策。它的核心要素是数据、模型和算力。(一种观点：基于机器学习、神经网络的是AI，基于规则、搜索的不是AI) 数据是人工智能的基础，数据的质量和多样性对于模型至关重要的作用。高质量、多样性和代表性的数据可以有效地训练模型和优化模型，提高模
本篇主要介绍MindSpore原创多跳问答检索模型TPRR，分享团队在复杂的开放域问答工作上的一些探索。十分欢迎各位一起探讨更多NLP任务场景的挑战和趋势。背景自然语言处理中，问答（QA）一直是十分热门的领域，旨在希望AI想人类一样“具有推理能力”，能够根据已有知识自动回答提出的问题。与传统的信息检索相比，QA研究如何处理以自然语言的形式提出的问题，而不是一些查询语言。在传统的抽取式简单问答中（如
CLIP原理解读一. 核心思想通过自然语言处理来的一些监督信号，可以去训练一个迁移效果很好的视觉模型。 论文的作者团队收集了一个超级大的图像文本配对的数据集，有400 million个图片文本的配对， 模型最大用了ViT-large，提出了CLIP（Contrastive Language-Image Pre-training），是一种从自然语言监督中学习的有效方法。尝试了30个数据集，都能和之前
一直想研究openCV，这段时间终于静下心来做个学习笔记，边学边记， 从基础开始，我把学习openCV中的过程和问题尽量记录下来(包括各种坑！！)，希望能有条理的回顾这方面的知识，也希望能帮助到同样学习openCV的同学，暂时以ios平台为例，后期会整理android相关。安装openCV运行环境（for IOS）保证我们学习最新版本，建议大家去官方下载最新的source，我这边暂时按
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2024-08-05 21:32:08
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Hadoop运行模式包括：本地模式、伪分布式模式以及完全分布式模式。Hadoop官方网站：http://hadoop.apache.org/4.1本地运行模式4.1.1官方Grep案例1.创建在hadoop文件夹下面创建一个input文件夹[root@hdp101 hadoop]# mkdir input2.将Hadoop的xml配置文件复制到input[root@hdp101 hadoop]#
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2023-10-12 15:08:39
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一、 概念知识介绍 Hadoop MapReduce是一个用于处理海量数据的分布式计算框架。这个框架解决了诸如数据分布式存储、作业调度、容错、机器间通信等复杂问题，可以使没有并行 处理或者分布式计算经验的工程师，也能很轻松地写出结构简单的、应用于成百上千台机器处理大规模
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2023-12-13 05:05:31
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目前Foundation Model或者是大模型，特别地火，接下来介绍什么是大模型，大模型的基本概念；接着看看大模型的实际作用，然后基于这些实际作用，我们简单展开几个应用场景。最后就是介绍支持大模型训练的AI框架。在往下看之前，想抛出几个问题，希望引起大家的一个思考：1）为什么预训练网络模型变得越来越重要？2）预训练大模型的未来的发展趋势，仍然是以模型参数量继续增大吗？3）如何预训练一个百亿规模的
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2024-05-21 08:56:23
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上一篇：动态规划Monte-Carlo RL （MC）蒙特卡洛方法1、为什么要用 Monte-Carlo之前提到，第在RL中DP的核心思想是使用价值函数来结构化地组织对最优策略的搜索。但是对于强化学习问题传统的DP作用有限，因为它要求有限MDP给出完备的环境描述（model-based），并且计算复杂度极高！所以直接使用DP是很困难的，而MC则是通过平均样本的回报来估计价值函数并寻找最优策略，并且
前言 object relation mapping(ORM)关系对象映射表，一个类实例映射为一条表记录目录数据库配置创建类单表操作一对多(外键)一对一(外键+unique)多对多(关系表)自关联聚合函数，Q函数，F函数惰性取值，迭代对象，exists()函数 数据库配置 1.django 默认使用sqlite的数据库，如
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2024-10-29 11:43:11
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什么是即时通讯？IM是英文Instant Messaging的缩写，中文翻译成“即时通讯”，根据著名的互联网术语在线词典NetLingo的解释，其定义如下：“Instant Messaging（读成I-M）缩写为IM或IMing，它是一种使人们能在网上识别在线用户并与他们实时交换消息的技术，被很多人称为电子邮件发明以来最酷的在线通讯方式，典型的 IM是这样工作的：当好友列表（bud
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2024-08-15 13:25:36
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原创
2024-04-04 12:05:45
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MONAI 3D目标检测官方demo实践与理解（一）项目搭建，训练部分的运行写在前面硬件环境配置先把代码跑起来数据集下载与处理训练部分写在后面 写在前面最近在学习医学图像相关的3D目标检测，刚好MONAI更新了3D目标检测相关的模块，就去找来官方的案例学习，下图来自MONAI目标检测。 硬件环境配置运行环境是Windows11系统，显卡为3090先把代码跑起来首先去官方的仓库看一下代码，根据re
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2024-03-07 11:56:48
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机器学习中的两大类参数：超参数：在模型训练之前需要设置的参数，而不是通过训练得到的参数数据。比如：学习率，深层神经网络隐藏层数。模型参数：模型要学习的参数，比如：权重W和偏置b，其是在网络训练过程中自动学习和更新。在深度学习中，在我们搭建好神经网络模型之后，最重要的是参数学习。在此之前， 我们先要弄懂，什么是前向算法和反向传播算法。前向算法：从网络输入到网络最终输出的过程称为前向算法。如下图(
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2024-09-09 15:20:41
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浦语大模型趣味 Demo笔记
任务列表
部署 InternLM2-Chat-1.8B 模型进行智能对话
部署实战营优秀作品 八戒-Chat-1.8B 模型
部署大模型InternLM2-Chat-1.8B过程
首先是创建开发机和创建虚拟环境，并且安装必备的依赖库，这个过程耗时较长
下载大模型
将课程文档中复制代码，然后再终端运行命令
python /root/demo/download_mi
原创
2024-04-04 12:04:48
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1.网络拓扑结构路由器，交换机，计算机，拓扑结构是各种设备的互联方式，拓扑结构：星型拓扑、总线型拓扑、环形拓扑、网型拓扑 星型结构：指的是多台计算机通过交换机相连。 网型结构：指的是多台交换机相连。 总线结构：指的是多台计算机通过电缆相连。 环形结构：指的是4台电脑首尾相连。 2.网络参考模型OSI参考模型当网络出现问题后通过参考模型来定位，OSI模型分为七层，OSI（开放式系统互联）是ISO于1
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2024-04-04 19:13:48
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文章目录demo流程定义卷积神经网络加载数据集并训练分类测试 demo流程model.py定义卷积神经网络train.py加载数据集并训练，训练集计算loss，测试集计算accuracy，保存训练模型predict.py用自己图像进行分类测试，并显示出图像改变成32*32大小后的图像和预测出的类别定义卷积神经网络def __init__(self):
super(LeNet, self)._
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2024-01-04 08:28:01
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# Java 预测模型 Demo 学习指南
在机器学习和数据分析领域，构建一个预测模型是一个非常重要的任务。作为一名刚入行的小白，您可能会觉得这看起来很复杂。不过，不用担心！本文将为您提供清晰的步骤和示例代码，帮助您创建一个简单的 Java 预测模型 Demo。
## 整体流程
在开始之前，我们先了解整个项目的流程。下面是表格展示的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|-----
发现对于Java的多线程编程模型需要深入了解，打算 Java多线程的类库封装在java.util.concurrent.*中，java1.4到1.5的变化就是引入了这个支持并发编程的类库。首先得感谢下大名鼎鼎人类库作者Doug Lea，牛人总是让人膜拜的。 1 什么是线程安全 A class is thread-safe if it behaves correctly when accessed
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2024-06-14 12:29:26
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