模型专题
Linux内核驱动学习（四）Platform设备驱动模型
Linux platform设备驱动模型 文章目录 Linux platform设备驱动模型前言框架设备与驱动的分离设备（device）驱动（driver）匹配（match） 参考 前言 为什么要往平台设备驱动迁移？这里需要引入设备，总线，驱动这三个概念。上一篇字符型设备驱动的实现实际将设备和驱动集成到同一个文件中实现，如果这里有硬件A的驱动，硬件B的驱动，硬件C的驱动，然后
bimface 模型集成-后端（java）上传、发起转换、获取转换状态
目录 前言后端架构流程存储表结构全局工具类先根据appid, appsecret 生成accesstoken, 保存到自己的存储服务器。利用保存的 accesstoken 上传模型发起转换获取转换状态根据bimface文件ID获取模型viewtoken, 获取到viewtoken就可以利用前端浏览模型或图纸了 前言 之前没有注意官方有个sdk,然后自己就实现了这么个逻辑。建议
机器人系统ros2-开发学习实践12-给机器人模型添加物理和碰撞属性
在本教程中，我们将了解如何向 URDF 模型添加一些基本物理属性以及如何指定其碰撞属性。 碰撞 到目前为止，我们仅使用单个子元素 指定了链接，visual它定义了（毫不奇怪）机器人的外观。然而，为了使碰撞检测起作用或模拟机器人，我们collision还需要定义一个元素。 下面是具有碰撞和物理属性的新 urdf 。 <?xml version="1.0"?><robot name="phys
探索中国文本到视频AI模型——Vidu
引言 随着人工智能技术的不断进步，我们见证了从文本到视频内容生成的革命。最近，一个名为Vidu的中国文本到视频AI模型引起了全球的关注。由清华大学和中国AI初创公司声书科技联合开发的Vidu，于2024年4月27日宣布，它声称能够生成高达1080p分辨率的16秒视频，成为OpenAI的Sora AI模型的有力竞争者。 官网： https://www.vidu.io/text-to-video
大模型时代，交换机技术演变、性能分析、衡量指标
OSI协议及在高性能计算中向RDMA的过渡 协议是为计算机网络内的数据交换而建立的一组规则、标准或协议。在法律层面，OSI七层协议被视为国际标准。该协议于20世纪80年代引入，旨在通过其七层网络模型标准化计算机间通信，以满足开放网络的要求。 物理层规定硬件之间的通信方式，并为物理设备（包括接口类型和传输速率）建立了标准，便于传输比特流（由0和1表示的数据）。 数据链路层主要负责帧编码和错
总结目前开源的视频生成/视频编辑大模型
Diffusion Models视频生成-博客汇总 前言：随着Sora的爆火，视频生成和视频编辑受到了越来越多的关注。这篇博客总结一下目前开源的视频生成和视频编辑的大模型，并分析他们各自的优缺点，以及在自己进行科研任务或者工作中应该如何选用对应的开源模型，希望能给从事这一领域研究和使用的小伙伴们帮助。 目录 Open-Sora Plan 因果视频VAE 模型结构 训
2022 年高教社杯全国大学生数学建模竞赛-C 题 古代玻璃制品的成分分析与鉴别详解+聚类模型Python代码源码
前言 简单介绍一下我自己：博主专注建模四年，参与过大大小小数十来次数学建模，理解各类模型原理以及每种模型的建模流程和各类题目分析方法。参与过十余次数学建模大赛，三次美赛获得过二次M奖一次H奖，国赛二等奖。**提供免费的思路和部分源码，以后的数模比赛只要我还有时间肯定会第一时间写出免费开源思路。**博主紧跟各类数模比赛，每场数模竞赛博主都会将最新的思路和代码写进此专栏以及详细思路和完全代码且完全免
对话 Databend Labs 联合创始人王吟：大模型浪潮里，云数仓是宠儿 | 极新企服直播实录
以下文章来源于极新 ，作者王吟 据 IDC 预测，随着企业数字化转型，到 2026 年，中国大数据 IT 支出将达到 360 亿美元。Gartner 预测，得益于托管云服务的推动，到 2023 年，全球数据库市场有望达到 1000 亿美元。这给数仓带来的巨大的市场机会。 中国的云原生数据仓库市场的发展存在一个很关键的有利因素，就是中国庞大的数据体量及潜在的数据分析需求，相比欧美更加旺盛，
技术前沿 |【大模型LLaMA：技术原理、优势特点及应用前景探讨】
大模型LLaMA：技术原理、优势特点及应用前景探讨 一、引言二、大模型LLaMA的基本介绍三、大模型LLaMA的优势特点五、结论与展望 一、引言 随着人工智能技术的飞速发展，大模型已成为推动这一领域进步的重要力量。近年来，大模型LLaMA以其卓越的性能和广泛的应用前景，受到了业界的广泛关注。本文旨在深入解析大模型LLaMA的技术原理、优势特点以及可能的应用场景，以期为相关领域
whisper模型微调
Whisper模型详解及其微调过程 一、引言 在人工智能领域中，自动语音识别（ASR）技术一直是一个热门且挑战性的研究方向。近年来，随着深度学习技术的快速发展，ASR技术取得了显著的进步。其中，OpenAI的Whisper模型以其出色的性能和广泛的适用性，成为了ASR领域的佼佼者。本文将对Whisper模型进行详细介绍，并阐述其微调过程，旨在帮助读者更好地理解和应用该模型。 二、Whispe
基于yolov8+flask搭建一个web版本的网页模型预测系统
测试环境： anaconda3+python3.8 torch==1.9.0+cu111 ultralytics==8.2.2 首先我们将训练好的权重放在weights目录下面 并将名字改成yolov8n.pt，如果不想改可以在代码app.py都把路径改过来即可。然后我们打开 python app.py之后看到 我们点击选择文件支持图片或者视频文件，建议视频文件不要太大，支持
自定义类加载器如何避免双亲委派模型
自定义类加载器要避免双亲委派模型，通常意味着你需要直接重写 loadClass 方法而不是仅重写 findClass 方法。loadClass 方法是 Java 类加载机制中实现双亲委派模型的关键部分。 要绕过双亲委派模型，你可以在自定义类加载器的 loadClass 方法中直接调用 findClass 而不是先调用父类加载器的 loadClass。但是，请注意，这通常不是一个好的做法，因为它可
STAR-Echo：一种使用时空分析和基于Transformer的影像组学模型预后慢性肾脏病患者 MACE 预后的新型生物标志物
文章目录 STAR-Echo: A Novel Biomarker for Prognosis of MACE in Chronic Kidney Disease Patients Using Spatiotemporal Analysis and Transformer-Based Radiomics Models摘要方法实验结果 STAR-Echo: A Novel Biom
筑基砥柱：EcomXL-万相实验室AIGC电商基础模型
✍🏻 本文作者：顾知、岁星、天扉、佳玏、允行 一、背景 随着生成式技术浪潮的兴起，Stable Diffusion结合Controlnet等控制能力在电商场景得到了广泛的应用，其中制作一张优秀的商品主图（亦或是广告的创意图，以下简称商品图）对商品的点击转化有着重要影响，商家往往需要投入不少时间和资金成本。如何通过AIGC能力来帮助商家节省成本、提高制作效率和投放效果是阿里妈妈万相实验室的初衷
AI大模型没那么神秘，3个超简单秘诀让你轻松上手！｜ 塑造AI时代新思维
01、国内的大模型超优秀 是不是听说ChatGPT的强大功能后，早就手痒了，可是受限于环境，在为无法使用而遗憾呢？ 别急，我们国内的大模型也棒棒的，在中文领域已经超越了ChatGPT3.5，还是免费的，多香呀，来试试吧！ 咱刚开始用，不贪多，我就介绍两个最优秀的通用大模型“选手”给你！ 选手一：擅长长文，可以阅读文件和网址的，拥有最酷名字的——月之暗面KIMI！ https://kimi
微软宣布GPT-4o模型，可在 Azure OpenAI上使用
5月14日，微软在官网宣布，OpenAI最新发布的多模态模型GPT-4o，可以在 Azure OpenAI 云服务中使用。 据悉，GPT-4o支持跨文本、视频、音频多模态推理，例如，通过GPT-4o打造一个AI助手，用于辅导孩子解答数学题或者进行实时翻译。 微软和OpenAI一样出于安全考虑只开放了GPT-4o的文本和图像分析功能。未来几周内会陆续开放视频、音频解读功能，使用范围也会从美国扩大
激光SLAM入门笔记(二):轮式里程计模型及标定
轮式里程计模型及标定 1.模型1.1 两轮差分底盘的运动学模型（以下简称运动模型）1.1.1 目的已知量未知量图 1.1.2 推导 r r r w w w v v v向量表示 1.2 航迹推算递推公式图 2.标定2.1 线性最小二乘的基本原理2.1.1 基础知识线性方程组最小二乘解 2.1.2 最小二乘求解 2.2 线性最小二乘的直线拟合直线拟合 2.3 线性最小二乘在里程计标定中的应用
英伟达发布 VILA 视觉语言模型，实现多图像推理、增强型上下文学习，性能超越 LLaVA-1.5
前言 近年来，大型语言模型 (LLM) 的发展取得了显著的成果，并逐渐应用于多模态领域，例如视觉语言模型 (VLM)。VLM 旨在将 LLM 的强大能力扩展到视觉领域，使其能够理解和处理图像和文本信息，并完成诸如视觉问答、图像描述生成等任务。然而，现有的 VLM 通常缺乏对视觉语言预训练过程的深入研究，导致模型在多模态任务上的性能和泛化能力受限。为了解决这个问题，英伟达的研究人员发布了 VILA
【scikit-learn006】随机森林（Random Forest）ML模型实战及经验总结（更新中）
1.一直以来想写下基于scikit-learn训练AI算法的系列文章，作为较火的机器学习框架，也是日常项目开发中常用的一款工具，最近刚好挤时间梳理、总结下这块儿的知识体系。 2.熟悉、梳理、总结下scikit-learn框架随机森林（Random Forest）相关知识体系 3.欢迎批评指正，欢迎互三，跪谢一键三连！ 3.欢迎批评指正，欢迎互三，跪谢一键三连！ 3.欢迎批评指正，欢迎互三，跪谢一
【深度学习】Pytorch模型转成Onnx
前言 工作时需要将模型转成onnx使用triton加载，记录将pytorch模型转成onnx的过程。 1.转化步骤 1-1.安装依赖库 pip install onnxpip install onnxruntime 1-2.导入模型 将训练的模型导入 from torch.utils.data import TensorDataset, Dat
小白也会SQL：大模型改变交互方式（上）
在人工智能与自然语言处理交汇点，有一种技术正悄然改变与数据交互的方式——将日常语言转化为精准SQL查询。这一“text-to-sql”转换任务，使非专业人士也能轻松驾驭复杂的数据库操作，极大地拓宽了数据应用的边界。 然而，现有前沿方法往往依赖于封闭源代码的大型语言模型，它们虽然功能强大，却伴随着模型透明度缺失、数据隐私风险增大以及高昂推理成本等难题。有没有既开放、高效又安全的替代方案呢？鲁班
在电脑本地运行llama3-8b模型
文章目录 流程我的案例api调用llama.cpp 流程 ollama支持可运行的模型,图片这里只是一部分而已,只需要下载下面的软件和模型文件,即可直接运行,而无需配置其他 模型文件下载地址 https://ollama.com/library 支持的部分模型,实际上更多,这里只是显示部分 登陆ollama官网 https://ollama.com/download 下载对
大模型对数据库运维的赋能：智能运维的新时代
引言随着人工智能技术的飞速发展，大模型作为AI领域的前沿技术，已经开始在数据库运维(DBA)领域展现出其独特的价值。大模型的引入，不仅提升了数据库运维的效率，还极大地改善了运维的质量和智能化水平。本文将深入分析大模型在数据库运维领域的应用，探讨其赋能作用，并展望未来的发展趋势。 大模型与数据库运维的结合1. 大模型的定义与优势大模型，通常指的是拥有大量参数的深度学习模型，如BERT、GPT等
大模型学习笔记九：模型微调
文章目录 一、什么时候需要Fine-Tuning二、用Hugging Face根据电影评论输出来对电影进行情感分类1）安装依赖2）操作流程3）名字解释4）代码导入库和加载模型、加载数据库、加载tokenlizer5）其他相关公共变量赋值（随机种子、标签集评价、标签转token_Id）6）处理数据集：转成模型接受的输入格式7）定义数据规整器：训练时自动将数据拆分成Batch8）定义训练超参：比
企业服务业务系统-业务模型梳理(中)
本篇文章算是企业服务业务系统的第二篇文章，上一篇选取了4个系统作为基本业务系统的基础服务功能，有了基础服务，之后的业务系统开展建设起来会方便很多。本篇文章和后面一篇文章则会基于上一篇文章中提到的系统做业务上的系统开发，这里将会介绍一些企业级的办公应用系统。 招聘系统 1.业务模型 简历库，个人信息，简历信息，职位信息，招聘人，应聘人，内推奖 招聘流程：简历投递，简历内推，简历审核，约面
企业服务业务系统-业务模型梳理(上)
本篇文章算是企业服务架构演进之路的番外篇吧，之前的7篇文章通过流水账的形式叙述了企业信息系统的建设技术选型和迭代演进的过程。但是没有一些业务沉淀和业务模型相关的积累，技术总是相似的那么有了业务模型，业务流程和功能则会更加贴切一些。因此打算写三篇文章叙述我在企业信息部门中参与开发或者维护过的一些内部业务系统，总共会有超过10个系统的介绍，分别涉及到不同的企业办公，企业运营的子领域，欢迎关注。