simulation parameters文件中：它对所有模拟参数进行分组，包括模拟环境设置（模拟时间，初始化时间，更新间隔等），模型设置（移动性，能源，网络和任务生成模型使用的参数），其他以此类推。其中要说明的是orchestration_architectures，其用来选择架构计算范例。比如只用云计算范例，就选择CLOUD_ONLY即可# default config file
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2024-07-07 17:02:16
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曼瑞德E31液晶数显采暖温控器液晶显示采暖房间温度控制器，并可以选择人工控制或节能控制的运行模式，适用于电采暖的电热设备控制与水系统采暖的电驱动阀门控制。产品型号型号负荷液晶输出控制种类列举E31.1133A图标液晶双温控，温控与限温E31.1233A图标液晶双温控，温控与限温+无源联动E21.11616A图标液晶双温控，温控与限温E21.1033A图标液晶一组转换触点无源输出E31.113CN3
在构建和调试机器学习模型时，设置适当的温度（temperature）对于生成模型输出的多样性和随机性至关重要。特别是在使用像`ollama`这样的框架时，调整温度值能够直接影响聊天机器人的表现和交互体验。本篇博文将系统性地介绍“ollama 设置temperature”的全过程，帮助你快速识别问题、调试并优化模型表现。
### 背景定位
在聊天机器人的开发中，温度参数的设置直接关系到模型生成文
1、决策树介绍决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。它提供一种在什么条件下会得到什么值的类似规则的方法。决策树分为分类树和回归树两种，分类树对离散变量做决策树，回归树对连续变量做决策树。CART和C4.5支持数据特征为连续分布时的处理，主要通过使用二元切分来处理连续型变量，即求一个特定的值-分裂值：特征值大于分裂值就走左子树，或者就走右子树。这个分裂值的选取的原则是使得划分后的子树中的“混乱
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2024-07-03 15:44:35
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一.前言torch_geometric是一个图深度学习框架，但这个框架的安装非常麻烦，最近刚好帮别人踩了这个坑，为方便以后查看记录一下。本次安装是在Ubuntu 16.04.5的环境下进行的。二.安装过程步骤一：创建一个虚拟环境。# 创建虚拟环境
conda create env -n pytorch1.8.1 python=3.7
# 切换到该虚拟环境
conda activate pytorc
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2024-02-22 16:37:44
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本文主要内容如下：DeepFM 模型介绍DeepFM 在贝壳房源详情页推荐展位的实践应用DeepFM 模型介绍Wide & Deep 是一个 Wide 侧使用 LR，Deep 侧使用 DNN 的联合学习模型（详情见《wide&deep 在贝壳推荐场景的实践》）。但在 Wide 侧 LR 一般需要大量的特征工程工作。华为的诺亚方舟实验室提出的 DeepFM 则使用 FM[3] 替换
目录网络剪枝（Network Pruning）知识蒸馏（Knowledge Distillation）参数量化结构设计动态计算如果模型太大，参数太多，占用空间，计算时间长，那么在手机、嵌入式设备（无人机、机器人、手环、等等）等应用场景，就会受到限制，所以希望能对网络模型做压缩通常从几百 M 压缩到几十、十几 M网络剪枝（Network Pruning）训练出来的网络，参数其实偏多，会有冗余，可以剪
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2024-03-07 14:21:42
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对许多模型来说，除了准确率不够高，最核心的问题就是测试集上的结果不太稳定。如果能让测试集的结果更稳定，说不定模型还有继续增加迭代次数的可能。模型不稳定的理由通常为：1）数据增强随机性太大、或batch_size太小解决方法：取消数据增强，或削弱数据增强中随机的程度；增加batch_size2）初始学习率太大，或迭代不稳定解决方法：降低学习率lr
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2024-09-17 11:14:04
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deepseek模型怎么调temperature
在使用深度学习模型进行文本生成时，调节模型的temperature参数可以显著影响生成文本的质量和多样性。temperature值越低，模型生成的文本越确定，而越高则生成的文本更具随机性与多样性。因此，理解如何调节deepseek模型的temperature是相当重要的。
### 错误现象
当我们首次尝试将deepseek模型应用于某些生成任
机器学习基本概念简介：机器学习模型中的两类参数：
模型参数（Parameter）:
需要从数据中学习和估计得到，称为模型参数（Parameter）—即模型本身的参数。比如，线性回归直线的加权系数（斜率）及其偏差项（截距）都是模型参数.超参数（hyperparameter）：
机器学习算法中的调优参数（tuning parameters），需要人为设定，称为超参数（Hype
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2024-07-13 08:27:06
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七、 程度、度量（321-360）
321. During the passage of a thunderstorm pressure has pronounced change.
在雷暴过境时，气压有着明显变化。
322. Under conventional till， crop response
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2024-05-21 18:53:39
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Solution#1# Write your MySQL query statement below
SELECT T.Id FROM Weather AS T
INNER JOIN Weather AS Y
ON T.Date = Y.Date + interval 1 day
AND T.Temperature > Y.Temperature;Problem#1 1. 题目没仔细思
计算两个MultiIntervalSet对象的相似度： double Similarity(MultiIntervalSet s1, MultiInterval Set s2) 具体计算方法：按照时间轴从早到晚的次序，针对同一个时间段内两个对象里的interval，若它们标注的label等价，则二者相似度为1，否则为0；若同一时间段内只有一个对象有interval或二者都没有，则相似度为0。将各i
Highcharts 是一个用纯JavaScript编写的一个图表库， 能够很简单便捷的在web网站或是web应用程序添加有交互性的图表。支持的图表类型有曲线图、区域图、柱状图、饼状图、散状点图和综合图表。但是参考官网的实例，我发现如果在项目中频繁使用highchart，按照它的方式还是挺复杂的，我这里所谓的复杂并不是难而是麻烦，因为你每写一个图表你就必须重新写类似于下面结构的javascript
llama temperature是指在使用LLaMA（Large Language Model Meta AI）模型时，调节生成文本的随机性和创造性的一种参数设定方式。通过调整temperature值，可以影响模型输出内容的多样性，temperature越高，输出内容越有创造性但可能也更不连贯；temperature越低，内容将相对更为集中和保守。这篇博文记录了解决llama temperatu
wmic命令学习wmic是一个十分强大的win管理工具，结合bat可用来处理很多系统的事情，或者收集系统信息。 内网里面常用的是用来执行远程程序：先决条件：a. 启动Windows Management Instrumentation服务，开放TCP135端口。b. 本地安全策略的“网络访问: 本地帐户的共享和安全模式”应设为“经典-本地用户以自己的身份验证”。net use后
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2024-08-25 08:41:40
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无意中发现了一个巨牛的人工智能教程，忍不住分享一下给大家。教程不仅是零基础，通俗易懂，而且非常风趣幽默，像看小说一样！觉得太牛了，所以分享给大家。点这里可以跳转到教程。 旋转、扭曲、缩放、位移、矩阵 、原点 transform-origin、过渡属性 transition-property、过渡所需时间 transition-duration、过渡函数 transition-
各大机器学习算法的调优方法有很多，以下是一些常用的调优细节：1. 决策树算法：（1）调整树的深度或最小叶节点数，以防止过拟合。（2）调整划分标准，例如，使用信息增益或基尼不纯度等标准。2. 支持向量机算法：（1）调整核函数的类型和参数，例如，使用线性核、多项式核或高斯核等。（2）调整正则化参数，例如，使用L1正则化或L2正则化等。3. 神经网络算法：（1）调整神经网络的层数和每层的神经元数，以获得
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2024-06-27 07:20:14
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3D面板 在Photoshop中，3D面板显示了打开的3D图像的网格、材料和灯光等相关的信息。通过面板中的选项可以设置3D模型的材料和灯光等。 执行“窗口—3D”命令，就可以打开3D面板。打开3D格式的文件后选择3D图层，3D面板中就会显示相关联的3D文件的组件。面板顶部列出了文件的网格、材料和光源，面板底部显示了选定3D组件的设置和选项。一、3D场景设置 使用3D场景设置，可以更改渲染的模式、选
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2024-10-24 09:57:53
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好不容易完成了一个基于web2.0概念的项目管理系统，在系统的实现过程中用到了头像的缩放裁剪的功能模块，而且我发现在网络上很少有讨论这方面的文章，所以把我的实现方式贴出来，和大家分享一下，写的不好还请多多海涵。 我是用jquery ui的ui.draggable实现的。当然，本文所实现的方法不局限于jquery ui，只要能实现拖动的功能，任何库都可以。我用的j
