一个关于动态平衡的原初设计模型。
一个关于动态平衡的原初设计模型。 动态平衡相关的计算十分复杂，原理上是以反馈控制论为基础的，即：监控到失衡，然后根据预设方案进行调整、使系统回到平衡状态。系统设计思路通常可以使用补偿方案和复杂干预方案，从反馈控制论角度需要注意系统响应时间有关的测算与配型，还要考虑系统化滞后回授以及系统粘滞效应。即使系统考算都已十分周详完备，动态平衡的实施依然是摸着石头过河、一次次的堵枪眼之后、大家只好睁一只眼闭一只...
网络协议安全：OSI七层模型分层及作用，数据封装与解封过程，数据传输过程。
这一章节我们需要知道OSI分哪七层，每层的作用，知道数据在七层模型中是怎样传输的，封包和解封过程，数据包在每一层是怎么封装和解封的。 OSI七层模型 1.1、为什么要分层？1.2、每层的作用1.3、数据的封装与解封过程1.4、数据的传输过程1.5、OSI安全体系结构 OSI（Open System Interconnect ）是国际标准化组织ISO制定的开放系统互联参考模型。 它把网络分为七层，从下...
深度解读《深度探索C++对象模型》之C++对象的构造过程（三）
目录 全局对象的构造和析构 局部静态对象的构造和析构 前两篇请通过这里阅读： 深度解读《深度探索C++对象模型》之C++对象的构造过程（一） 深度解读《深度探索C++对象模型》之C++对象的构造过程（二） 全局对象的构造和析构 C++对象对待全局变量和C语言有点不同，C语言会区分有初始化的变量和未初始化的变量，有初始化的放在数据段中，未初始化的变量则存放在BSS段中，C++则不...
大数据机器学习：常见模型评估指标
大数据机器学习：常见模型评估指标 一.模型评估综述 1.1 什么是模型评估 模型评估是指在机器学习中，对于一个具体方法输出的最终模型，使用一些指标和方法来评估它的泛化能力。这一步通常在模型训练和模型选择之后，正式部署模型之前进行。模型评估不针对模型本身，而是针对问题和数据，因此可以用来评价不同方法的模型的泛化能力，以此决定最终模型的选择。 1.2 评估类型 机器学习的基本任务大致分为三类，分别是分类...
【优质书籍推荐】ChatGLM3大模型本地化部署、应用开发与微调
CF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳，不仅形成深入且独到的理解，而且能够帮助新手快速入门。 本文深入讲解了大模型巨作：《ChatGLM3大模型本地化部署、应用开发与微调》，希望能对学习大模型的同学们有所帮助。 文章目录 1. 前言2. 书籍推荐2.1 内容简介2.2 本书作者2.3 本书目录2.4 适合读者 3...
如何在现场电脑是部署onnx模型
vcprt.lib” 解答：类似这种系统的安装包出错了，直接重新建一个解决方案，将代码拷贝到新解决方案中。系统会自己纠正内部环境问题。 2、报错0x00007FF8A368CF19 处(位于 onnx模型落地归纳.exe 中)有未经处理的异常: Microsoft C++ 异常: Ort::Exception，位于内存位置 0x000000000014FBF0 处。 解答：这个错误是模型出了问题。检查...
亚马逊云科技Amazon Bedrock大模型托管服务详细分析
说到2023年亚马逊云科技Re:invent 全球云计算大会最大更新，当属亚马逊云科技模型的大语言模型托管服务——Amazon Bedrock. Bedrock于两个月前正式发布，在本次大会后正式对用户可用。我们这次就来了解下该服务有什么亮点，和详细使用教程。由于小李哥Claude2.1模型申请还没批准，我们下期评测模型性能1️⃣Bedrock的亮点是什么？ ▶️ 有大量的基础模型(FM)供用户选择，...
模型 FAST（AIPL总量、AIPL渗透率、会员总量、会员活跃度）
系列文章 分享 模型，了解更多👉 模型_思维模型目录。量化品牌消费者资产的规模与质量。 1 FAST模型的应用 1.1 某知名护肤品牌如何运用FAST模型在电商平台上提升其品牌运营效率和消费者资产？ 某知名护肤品牌如何运用FAST模型在电商平台上提升其品牌运营效率和消费者资产。具体如下： AIPL总量（Fertility）：该护肤品牌通过整合线上线下数据，分析出其AIPL各阶段的消费者总量，识别出潜在...
免费调用阿里云通义千问（qwen-1.8b-chat)大模型API
目录 前言通义千问开通注意 APi接口最后 前言 免费的GPT接口国内的使用一段实践就会失效，阿里云的限时免费，可对接！目前本账号小助手也是对接了该模型 通义千问 通义千问，是基于阿里巴巴达摩院在自然语言处理领域的研究和积累。采用更先进的算法和更优化的模型结构，能够更准确地理解和生成自然语言、代码、表格等文本。 支持更多定制化需求。除了基本的文本生成和问答能力，还支持更多的定制化需求，可以针对不同场...
DFER-CLIP——使用创新视觉语言模型进行动态面部表情识别
研究者们开始关注在更自然、更真实世界条件下的 DFER，这涉及到处理光线变化、遮挡以及面部表情的复杂性和多样性。 为了提高 DFER 的准确性，研究者们探索了多种方法。其中，视觉语言预学习（V-LP）模型是一个新兴的方向。这类模型通过学习图像和文本之间的语义关系来获得丰富的视觉表征，这可能有助于提高对动态面部表情的识别能力。 本文提出的 “DFER-CLIP” 方法是一种创新的尝试，它结合了动态面部特...