让我们利用这些错误，训练另一个模型来预测第一个模型的错误!有点像“信任探测器”，基于我们的模型过去的表现。 ? 从错误中学习本身就很有意义。 这种方法正是机器学习中提升技术的基础。...它在许多集成算法中都得到了实现，如决策树的梯度增强。对下一个模型进行训练，以纠正前一个模型的错误。模型组合比单一组合性能更好。 ? 但它能帮助我们训练另一个模型来预测第一个模型是否正确吗?...训练监督器 假设你有一个需求预测模型。当它出错的时候，你希望能进行判断。 你决定在第一个模型错误上训练一个新模型。这到底意味着什么? 这是一个回归任务，我们预测一个连续变量。...在第二种情况下，你可以训练出一个更好的模型!一个更复杂的模式，它更适合捕捉所有模式的数据。 但如果你能做到，为什么要训练“监督器”呢?为什么不更新第一个模型呢?...目的是验证它与模型训练的内容有何不同。例如，如果一个特定的输入与模型之前看到的“太不同”，我们可以发送它进行手动检查。 在回归问题中，有时你可以建立一个“监督器”模型。
要判断一个模型（我们称之为模型A）是否在另一个模型（模型B）的前方多少度，你需要计算两个模型之间的方向向量，并将这个方向向量与模型B的“前方”向量进行比较。...以下是一个基本的步骤来实现这一点：获取两个模型的世界位置：使用getWorldPosition()方法。...获取模型B的世界“前方”向量：这通常需要你预先知道模型B的朝向，或者通过计算其四元数旋转的局部Z轴向量得到。计算从模型B到模型A的方向向量：这可以通过从模型A的位置减去模型B的位置得到。...A是否在模型B的前方？"...另外，如果模型B有旋转但你没有直接访问其局部Z轴向量的方式，你可以通过访问其quaternion属性并使用它来旋转一个默认的局部Z轴向量（如上面的localForward）来得到世界坐标系中的“前方”向量
经过一天费尽心思的搜索，一小撮脚本和几杯咖啡，我终于让它能够工作了 - 一个简单的，转换过的MNIST.tflite模型。...（我发誓，这不会是另一个MNIST训练教程，Google和许多其他开发人员已经用尽了这个话题）。 在这篇文章中，我们将学习一些通用的技巧，一步一步为移动设备准备一个TFLite模型。...从一个简单的模型开始 首先，我想选择一个未经过预先训练或转换成.tflite文件的TensorFlow模型，理所当然我选择使用MNIST数据训练的简单的神经网络（目前支持3种TFLite模型：MobileNet...（另外一个好处是，如果您共享模型而没有共享训练脚本，开发人员可以研究模型并快速识别图形的输入输出）。 我开始猜想Logit层是输出层，但那不是我们想要获得推断结果的层。...这是我创建的一张图表，展示了如何从一个转换到另一个，一步一步解释这中间涉及到的东西。 ? 从MNIST训练脚本中，我们得到文本可读形式(.pbtxt)的Graph Def、检查点和保存的图形。
基本概念 === === 单线程模型 === === 多线程模型 === === === Reactor线程模型 === ===
内部java内存模型 硬件层面的内存模型 Java内存模型和硬件内存模型的联系 共享对象的可见性 资源竞速 Java内存模型很好的说明了JVM是如何在内存里工作的，JVM可以理解为java执行的一个操作系统...，作为一个操作系统就有内存模型，这就是我们常说的JAVA内存模型。...内部java内存模型 JVM的内部的内存模型分为了两部分，thread stack和heap，也就是线程栈和堆，我们将复杂的内存模型抽象成下图： ?...所有基本类型的local变量（ boolean, byte, short, char, int, long, float, double）全都被存储在线程栈里，而且对其他线程是不可见的，一个线程可能会传递一份基本类型的变量值的一份拷贝给另一个线程...这就意味着如果我们的java程序是多线程的，在内部就每个线程就会有一个cpu在同时执行。 每个cpu都会有一系列的寄存器registers在cpu的内存中，而且这些寄存器是很重要的。
在这个文档散落云端、代码流浪GitHub、会议记录迷失在Notion的年代，INFINI Labs的工程师们搞出了个"数据劫持神器"。...从此找文件不用在多个平台间玩跳房子，真正的"一个搜索框都搞定"。 AI管家上岗：聪明又守规矩 这年头AI比丈母娘还难伺候——既要它聪明能干，又怕它口无遮拦。...RAG技术就像给搜索引擎装了个大学教授，不仅能从多个文件夹里扒出你要的PDF，还能自动生成带参考文献的文字报告。从此甲方要方案，不用翻三个通宵的硬盘，让AI给你现编...哦不，现成生成一份。...AI队友自动填坑 最狠的是这个AI聊天功能——它像那个永远不请病假的学霸同事，记得住三年前的需求变更，背得出上周的会议纪要。当你在会上被老板突然Q到时，它能实时在你耳边递小抄。...更绝的是还能跨部门当传声筒，让市场部的小张和研发部的老王，终于不用再鸡同鸭讲。
前言从前面的Tensorflow环境搭建到目标检测模型迁移学习，已经完成了一个简答的扑克牌检测器，不管是从图片还是视频都能从画面中识别出有扑克的目标，并标识出扑克点数。...(通过Python API创建的，可以先理解为Python模型) 转换成Tensorflow.js可读取的模型格式(json格式), 用于在浏览器上对指定数据进行推算。...converter安装为了不影响前面目标检测训练环境，这里我用conda创建了一个新的Python虚拟环境，Python版本3.6.8。...(命令参数和选项带--为选项)converter转换指令后面主要携带四个参数，分别是输入模型的格式，输出模型的格式，输入模型的路径，输出模型的路径，更多帮助信息可以通过以下命令查看，另附命令分解图。...创建一个前端项目，将web_model放入其中。 3.2.编写代码 （略）3.3. 运行结果
大纲开源大语言模型大语言模型管理私有大语言模型服务部署方案开源大语言模型担心安全与隐私？...可私有部署的开源大模型商业大模型，不支持私有部署ChatGPTClaudeGoogle Gemini百度问心一言开源大模型，支持私有部署MistralMeta LlamaChatGLM阿里通义千问常用开源大模型列表开源大模型分支大语言模型管理大语言模型管理工具...HuggingFace 全面的大语言模型管理平台Ollama 在本地管理大语言模型，下载速度超快llama.cpp 在本地和云端的各种硬件上以最少的设置和最先进的性能实现 LLM 推理GPT4All 一个免费使用...无需 GPU 或互联网Ollama 速度最快的大语言模型管理工具Ollama 的命令ollama pull llama2ollama listollama run llama2 "Summarize this...} ]}'大语言模型的前端大语言模型的应用前端开源平台 ollama-chatbot、PrivateGPT、gradio开源服务 hugging face TGI、langchain-serve开源框架
} run() { // do something } } 复制代码 这个Sequence类可以理解成集合的概念，这个集合内部包含的每一个元素可以是由一个...顺序执行了解后，我们再看下AVA内部实现的另外一个控制case并行执行的类：Concurrent: class Concurrent { constructor (runnables) {...遍历器来实现的case的顺序执行，Concurrent内部直接只用for循环来启动case的执行，然后通过维护一个promise数组，并调用Promise.all来处理promise数组的状态。...以上就是通过一个简单的例子介绍了AVA内部的流程控制模型。简单的总结下： 在AVA内部使用Promise来进行整个的流程控制(这里指的异步的case)。...(或case的集合)进行遍历执行，因为每个异步的case内部都返回了一个promise，这个时候会跳出对iterator的遍历，通过在这个promise的then方法中递归调用runNext方法，这样就保证了
这就是为什么你有时需要找到一种方法，将用Python或R编写的机器学习模型部署到基于.NET等语言的环境中。...创建并训练一个模型 加载Titanic 数据集并在其上创建一个模型： 制作一个简单的API 这是比较有趣的部分。...保存文件并启动你的应用程序。现在就有一个简单的API模型了! 部署到NET环境 在NET环境中部署Flask有很多选择，它们将大大依赖于你的基础架构的选择。...此操作将在禁用该文件夹的Python处理的静态文件夹中创建另一个web.config。该配置将静态文件的请求发送到默认Web服务器，而不是使用Python应用程序。...·几秒钟后，Visual Studio完成将文件复制到服务器，并在http：//.azurewebsites.net/页面上显示以下错误消息：“由于发生内部服务器错误，无法显示页面”。
所以，我们模型的关键，就是持有T/2的算力，就可以攻击拥有T算力的区块链。 内部攻击者 内部攻击者不会去购买足够的GPU来获得T/2的算力，而是购买更少部分的算力X= p*T。...内部攻击者开始挖矿，并且现在网络最诚实的部分拥有Y = T – X = (1 – p)*T算力。内部攻击者继续在最长的链上挖矿，获得区块奖励，和其他矿工竞争。 内部攻击者会将挖矿奖励用于购买更多算力。...假设在我们的模型，内部攻击者能够以每月1+r的速率来增加算力。也就是说，如果内部攻击者在0月份获得X算力，那么在1月份就会获得X(1 + r)的算力。...那么对于这个模型，我们有多少的安全性呢？ 了解这个“内部”策略的外部攻击者有选项。如果他们知道他们会在N个月后进行攻击，而且他们也知道自己的a是多少，然后他们就会计算需要的初始算力比重。...请看另一个表格。 由于加倍了区块奖励，拥有10%，20%或者30%比重的攻击者，假设他们有5%,10%或者25%的a值，所需要的月份都会增加。
“贫血对象模型”（Anemic Model）的实现风格，即：对象仅仅对简单的数据进行封装，而关联关系和业务计算都散落在对象的范围之外。...这种方式实际上是在沿用过程式的风格组织逻辑，而没有发挥面向对象技术的优势。...与之相对的则是“充血模型”(Rich Domain Model)，也就是与某个概念相关的主要行为与逻辑，都被封装到了对应的领域对象中。 “充血模型”也就是 DDD 中强调的“富含知识的模型"。...当Spring的@Value+充血模型的Bean，不小心踩了一个坑，分享一下，让后来人走的更顺一些： package com.tree.thrive.adapter.controller; import...InputCheckReq是请求参数，每次请求都会new一个，并不会使用到Spring容器中的那个单例InputCheckReq中的lengthLimit值 由于请求时lengthLimit参数没有传，
小勤：怎么将Excel里Power Pivot的数据模型导入到Power BI里啊？ 大海：这个现在好简单哦。直接导入就可以了。 小勤：啊？从Excel工作簿获取数据？ 大海：No，No，No！...大海：这样一导入，做些必要的选择： 然后，就会将在Excel里用Power Query建的查询、加载到Power Pivot的数据以及建好的模型、写好的度量等全导入到Power BI了，结果如下图所示...我的Excel里没有建查询啊？怎么导入Power BI却生成了一个查询？ 大海：你这个是没有经过Power Query，直接从表格添加到Power Pivot数据模型的吧？ 小勤：对的。...直接从表格添加到Power Pivot数据模型的表会在Power BI中以“新建表输入数据”的方式来实现。...只要还是这个查询并且保证查询的结果跟原来的一样，就没问题了。 小勤：好的。看来以后在Excel里还是先通过Power Query获取数据，然后再加载到Power Pivot数据模型更好。
以上内容参考维基百科恶魔的代言人 Ensembles 在具体讲解作者的方法前，先简单过一下常见的模型融合方法 Soft Voting 软投票是对不同模型的预测分数进行加权平均，例如有一个三分类问题，第一个模型对某个样本的预测概率为...不过事实上很多时候模型有好有坏，所以我们的权重不一定是平均的，对于模型比较厉害的模型，我们会给他比较大的话语权（投票权重） Hard Voting 硬投票可以看作是软投票的一个变种，还是以上面三个模型预测的概率分布为例...第一个模型预测样本为第2类，第二、三个模型都认为样本是第2类，根据少数服从多数原则，该样本就被认为是第2类 Bagging Bagging方法的核心思想是「民主」。...与训练\text{Norm}_n模型相反的是，我们需要随机生成与真实标签不相交的错误标签来训练DevAdv模型（不相交指的是没有任何一个样本的错误标签和真实标签相同），生成的错误标签为\mathbf{Y...同时作者证明他们的方法可以使用超过3个模型的情况，例如最后一行，他们使用了4个模型，其中有3个正常模型，一个DevAdv，效果虽然不如使用3个模型的情况（第一行），但是比常规的软投票还是要好一些，特别地
产品分析要从"用什么方式"、解决了“谁的”“什么问题”三个维度进行分析。拆分一下有四个关键要素： 谁的（核心用户）：核心目标用户是谁？需要抽象成一个具有某种特征的群体。...一个倾向于商家的电商平台，和一个倾向于消费者的电商平台，在很多流程设计上是不一样的。核心目标用户的需求要优先满足。 我们不能满足所有人，我们只能满足我们的核心目标用户。...刚性需求 用户的需求有很多，那些最重要的需求就叫刚性需求。刚性需求有二个特征：真实、刚需。 真实：用户说的需求不一定是真的。我们要有自己判断需求是否真实的方法。 刚需：对需求的渴望度是否强烈。...爽点：是用户满足虚拟自我的需求。虚拟自我，就是那个想象中的自己。 使用场景 在用户需求确定的情况下，使用场景会很多。我们通常说的占据用户心智，其实就是占据用户在使用产品时候的那个场景。...竞争优势 研发领域里有一个概念叫“不要重复造轮子”，如果你的解决方案比市场上现有的还差，那又何必去浪费时间。所以要做的产品一定是具有竞争优势的。怎么比较？”
学数据结构的一点想法 LinkStack.h文件： #ifndef LINKSTACH_H #define LINKSTACH_H #include using std
在这10年里，git-flow（本文中列出的分支模型）在许多软件团队中非常流行，以至于人们开始将其视为某种标准，但不幸的是，它也被视为一种教条或万灵药。...简单和重复的特性带来的结果是：分支与合并不再是什么值得害怕的东西。分支/合并被认为对于版本管理工具比其他功能更重要。 工具已备，让我们直接看开发模型吧。...我将在这里介绍的模型基本上只不过是一组程序，每个团队成员都必须遵循这些程序才能形成托管软件开发过程。...hotfix-1.2.1 总结 虽然这个分支模型并没有什么新的令人震惊的东西，但这篇文章开头的图表在我们的项目中已经被证明是非常有用的。...它形成了一个优雅的思维模型，易于理解，并引领团队成员达成对分支和发布过程的共识。
TCP/IP模型是互联网的基础。 想要理解互联网，就必须理解这个模型。但是，它不好懂，我就从来没有搞懂过。 前几天，BetterExplained上有一篇文章，很通俗地解释了这个模型。...TCP/IP模型是一系列网络协议的总称，这些协议的目的，就是使计算机之间可以进行信息交换。 所谓"协议"可以理解成机器之间交谈的语言，每一种协议都有自己的目的。...TCP/IP模型一共包括几百种协议，对互联网上交换信息的各个方面都做了规定。 TCP/IP模型的四层结构 这些协议可以大致分成四个层次，上一层的协议都以下一层的协议为基础。...telnet命令本身就是一个应用层协议，它的作用是在两台主机间，建立一个TCP连接，也就是打开两台主机间文本传输的一个通道。..."telnet google.com 80"表示建立本机与google.com在80端口的一个文本传输通道。
设置道路渲染材质 道路特性——代码——编辑代码集样式 设置连接代码的渲染材质，道路，边坡等…… 右击对象查看器，可查看道路材质的渲染情况 4....新建坐标系 新建——名称——存储位置 高级设置——若已知civil3d的曲面原始数据文件是在何种坐标系下生成的，则选择相应的坐标系，否则可以选择任意坐标系，保证ucs与数据库处于同一坐标系下。...导入imx 数据源——Autodesk IMX——导入道路模型以及地形模型 配置地形文件 要导入的地表——差值曲面以及道路曲面——地理位置选择之前ucs以及数据库建立的坐标文件 关闭并刷新 配置道路模型...右击——配置 此时，在可以选择使用civil3d原生的道路模型建立，同时也可以使用infraworks中模型建立，下面详述两种建立过程 使用civil3d原生建立 普通处样式选择无。...，在选择样式中选取我们所需要的样式 最终成果如下： 作者：李东帅 责编：郑颖达
如何将大模型应用落地到自己的业务或工作中？这篇文章整理了7种目前业内最常用的大模型应用方法，以及各个方法的代表论文。通过对各种应用大模型方法的特点对比，找到最适合自己场景的应用方法。...Prompt方式完全不进行大模型finetune，只利用大模型内部的知识，让下游任务反向适配预训练任务。其缺陷在于效果非常依赖于人工定义的prompt。...代表论文：Prefix-Tuning: Optimizing Continuous Prompts for Generation（2021） 5、Adapter-tuning 在大模型的中间部分加一个参数量较小的网络结构...NLP任务都转换为自然语言，在大模型的基础上finetune全部参数，finetune的目标就是语言模型，通过这种方式让预训练大模型适应人类的指令（即人类描述各类NLP任务，并要求模型给出答案的语言范式...7、Knowledge Distillition 从大模型中获取数据，用获取到的数据训练尺寸更小的模型，过程中结合思维链等技术，让模型生成更有价值更准确的训练数据。
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