1、给three模型贴图，例子：展示一个太阳在宇宙中心 2、思路：在添加模型的时候给模型贴上图片 创建贴图 //贴图 let textureLoader = new THREE.TextureLoader(); let road = require("./assets/004.jpg"); let texture = textureLoa
一、经典召回模型 虽然深度学习发展的非常火热，但是协同过滤、逻辑回归、因子分解机等传统推荐模型仍然凭借其可解释性强、硬件环境要求低、易于快速训练和部署等不可替代的优势，拥有大量适用的应用场景。传统推荐模型仍然是深度学习推荐模型的基础，如图1所示是传统推荐模型的演化关
https://mp.weixin.qq.com/s/SCFzFIshY9a2wdsPnfffVA 从美团这篇推荐文章里看看一些信息 https://mp.weixin.qq.com/s/axgC09tpzx2p4tb0p7-fPA NLP 的 不可能三角 对模型规模（缺 P1）： 一般在超大模型显示出极好的 zero/few-shot 能力和微调后强大的性能时发生。 常用的
1.直接写入到每个表格的每个项中 一般采用for循环把对应的数据写入 self.model = QStandardItemModel(2,2) item=QStandardItem('%s'% rows[r][column]) self.model.setItem(r,column,item) 上方的rows是数据库从数据库中获取的数据 conn = psycopg2.connect(**PG_SQL_LO
AI芯片杂谈-2022年 四大类人工智能芯片（GPU、ASIC、FGPA、类脑芯片）及系统级智能芯片在国内的发展进度层次不齐。用于云端的训练、推断等大算力通用 芯片发展较为落后；适用于更多垂直行业的终端应用芯片如自动驾驶、智能安防、机器人等专用芯片发展较快。超过80%中国人工智能产业链企
我们常见的IO模型有：阻塞 IO 模型、非阻塞 IO 模型、多路复用 IO 模型、 信号驱动 IO 模型、异步 IO 模型；下面我们就简单介绍一下以上IO模型。 1、阻塞 IO 模型 传统的一种IO 模型，即在读写数据过程中会发生阻塞现象。当用户线程发出IO 请求之后，内核会去查看数据是否就绪，如
术语 训练样本：代表数据集的观察，记录，个体或者样本 训练：模型拟合，对参数型模型而言，类似参数估计 特征：等同于预测因子，变量，输入，属性或协议量等 目标：等同于结果，输出，响应变量，因变量，分类标签或真值等 损失函数：经常与代价函数同义，有时也被称为误差函数 1.预处理——整理数据 原始数据很少能
简介： 介绍如何使用Databricks和MLflow搭建机器学习生命周期管理平台，实现从数据准备、模型训练、参数和性能指标追踪、以及模型部署的全流程。 作者：李锦桂 阿里云开源大数据平台开发工程师 ML工作流的痛点 机器学习工作流中存在诸多痛点： 首先，很难对机器学习的
''' 模型保存： 1，保存整个网络模型，网络结构+权重参数 torch.save(model,'net.pth') 2，只保存模型的权重 torch.save(model.state_dict(),'net_params.pth') 参数（速度快，占内存少） 3，保存加载自定义模型 checkpoint={'modle':ClassNet(), 网络结构 'mod
摘要 模型平均可以提高算法的性能，但是计算量大且麻烦，难以部署给用户。《模型压缩》这篇论文中表明，知识可以从复杂的大型模型或由多个模型构成的集成模型中压缩并转移到一个小型模型中，本文基于这一观点做出了进一步研究：通过知识蒸馏（knowledge distillation）显著提高了转移后的小型模
构建方式 构建方法 相关模型 如何应用
第一部分——编写你的第一个 Django 应用 通过这个教程，我们将带着你创建一个基本的投票应用程序。 它将由两部分组成： 一个让人们查看和投票的公共站点。 一个让你能添加、修改和删除投票的管理站点。 改变模型需要这三步： 编辑 models.py 文件，改变模型。 运行 python manage.py
1，训练过程通常包含如下步骤： 从一个随机初始化参数的模型开始，这个模型基本毫不“智能”。 获取一些数据样本（例如，音频片段以及对应的是否{是,否}标签）。 调整参数，使模型在这些样本中表现得更好。 重复第2步和第3步，直到模型在任务中的表现令你满意。 2，无论我们遇到什么
主动学习是指对需要标记的数据进行优先排序的过程，这样可以确定哪些数据对训练监督模型产生最大的影响。 主动学习是一种学习算法可以交互式查询用户(teacher 或 oracle)，用真实标签标注新数据点的策略。主动学习的过程也被称为优化实验设计。 主动学习的动机在于认识到并非所有标
BUAA_OO 第四单元总结——UML 被OO爱（折磨）了一个学期，终于要结束了，真的有些感慨。回顾这些博客和代码，也真的难以想象自己竟然写了这么多，虽然过程很折磨，但是最后还是坚持了下了，虽然在一次次的作业中我出现了好几次的错误，最后的成绩可能不是那么好，但我还是收获了很多。当我自己真正的
1.查看接口 2.软件产品质量模型 3.流程图工具：Visio
面向对象第四单元及学期总结 本单元架构设计 本单元立足于对UML图的理解，编写程序实现对UML图的查询操作。重点其实是对UML图的理解而非是查询算法的实现。 第一次作业 范围限定在了UML类图，通过每个元模型的id和parent_id，可以直接找到各元模型的包含关系，一个元模型的父亲只有唯一的
情景： 推荐召回模型训练，开始的几个epoch损失正常下降，在到某个epoch下loss突然为nan，但模型仍在继续training，最终在模型预测时，结果都为零。 查阅相关资料，可能的原因如下： 1）训练集中可能出现为NAN的特征； 2）自定义loss函数中，会存在分母为零的异常，可以加入微小的长度以保持其稳定性； 3）超参
JVM内存模型Java虚拟机(Java Virtual Machine=JVM)的内存空间分为五个部分，分别是：1. 程序计数器2. Java虚拟机栈3. 本地方法栈4. 堆5. 方法区。 下面对这五个区域展开深入的介绍。 1. 程序计数器1.1. 什么是程序计数器？程序计数器是一块较小的内存空间，可以把它看作当前线程正在执行
时间序列是一种衡量事物随时间变化的数据类型。在一个时间序列数据集中，时间列本身不代表一个变量：它实际上是一个基本结构，可以使用它对数据集排序。由于我们需要应用特定的数据预处理和特征工程技术来处理时间序列数据，因此这种基本的时间结构使时间序列问题更具有挑战性。 时间序列
众所周知垂直领域相对于开放域来说需要的专业知识度更高，很多垂直领域的NLP处理在前期都是基于规则的。一个明显的原因，基于规则的准确率更高，需要的数据较少，但是它的弊端依然很明显--泛化扩展能力差。所以基于大规模预训练模型检测体系应运而生。但是在垂直领域做完全专注于模型
本系列文章分享笔者所在的团队，在从事 SAP Marketing Cloud 系统集成项目中积累的一些经验以及对这个 SaaS 软件的理解，希望广大同行不吝赐教。 SAP Marketing Cloud主要解决的问题，个人理解就是实现与客户一对一的精准智能营销。 (1) 精准：准确识别目标用户。 (2) 营销：提供了多种预设
本文作为这个系列的第二篇，将会给大家介绍SAP Marketing Cloud里的营销活动内容设计和产品推荐这两大模块的功能。 营销负责人员通过第二篇文章介绍的步骤确定了Target Group之后，下一步就是设计活动的内容。这部分工作在Content Studio中完成。 我们可以创建不同类型的营销活动内
4 文本表示模型 目录4 文本表示模型TF-IDF词袋模型n-gram模型主题模型（topic model）词嵌入模型（word embeding) TF-IDF TF-IDF（term frequency–inverse document frequency）是一种用于信息检索与数据挖掘的常用加权技术，常用于挖掘文章中的关键词，而且算法简单高效，常被工业用于最开始的
关系数据库与文档数据库对比 在关系数据库和文档数据库的对比中，我们通常考虑他们各自拥有下面的优点： 支持文档数据模型的主要论点是模式灵活性，由于局部性它会带来更好的性能，对于某些应用来说更接近应用程序所使用的数据结构。 支持关系数据模型的主要论点是它在联结操作上的支持，
