DIM
  • 2024-10-04基于Python的自然语言处理系列(22):模型剪枝(Pruning)
            在深度学习领域,尤其是当模型部署到资源有限的环境中时,模型压缩技术变得尤为重要。剪枝(Pruning)是一种常见的模型压缩方法,通过减少模型中不重要的参数,可以在不显著降低模型性能的情况下提升效率。在本文中,我们将详细介绍如何在PyTorch中使用剪枝技术,并通过一些实
  • 2024-10-02格式化文档
    1.清除尾部参考文献和头部封面及目录2.去除水印3.去除右边所有船锚(宏),清除嵌入对象(宏),去除表格(宏),去除所有图形SubDeleteAllShapes()DimshpAsShapeForEachshpInActiveDocument.Shapesshp.DeleteNextshpEndSubSubDeleteAllInlineShapesAndS
  • 2024-09-28fastreport 数字转大写
    fastreport数字转大写在FastReport中,将数字转换为大写可以通过自定义函数实现。以下是一个简单的FastReport自定义函数示例,用于将数字转换为大写金额(仅支持到亿位)FunctionNumToCapital(ByValvalueAsDouble)AsStringDimdigits()AsString={"零","壹","贰",
  • 2024-09-27按照分页预览页码拆分工作表并在打印标题区域写入相应页码信息
    适用于具备水平分页,无垂直分页的Excel工作表的情况。尽量保持原工作表格式而采用建立副本的方法,代码存在优化的可能。本文假设打印标题不低于两行。SubSplitWorkbookByPrintPages()DimwsSourceAsWorksheetDimwsDestAsWorksheetDimiAsLongDimlas
  • 2024-09-25WINCCV7.5SP2使用VBA一次性修改多个IO域连接的变量
    某浪博客那边效率低下,学习笔记类型的也要审核多日,还做了访问量清零的事情。我把今天的学习笔记在这里也记录一遍。前几天QQ群里面有哥们询问在WINCC中页面中一次性设定多个IO域连接变量,这些连接变量有规律。我以前没有用过VBA,尝试着弄了一下,现在把过程记录下来,当作学习笔记吧。
  • 2024-09-24详解Diffusion扩散模型:理论、架构与实现
    本文深入探讨了Diffusion扩散模型的概念、架构设计与算法实现,详细解析了模型的前向与逆向过程、编码器与解码器的设计、网络结构与训练过程,结合PyTorch代码示例,提供全面的技术指导。关注TechLead,复旦AI博士,分享AI领域全维度知识与研究。拥有10+年AI领域研究经验、复旦机器人智
  • 2024-09-24选址模型 | 基于混沌模拟退火粒子群优化算法的电动汽车充电站选址与定容(Matlab)
    目录效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍基于混沌模拟退火粒子群优化算法的电动汽车充电站选址与定容(Matlab)问题建模:首先,需要将电动汽车充电站选址与定容问题进行数学建模,确定目标函数和约束条件。混沌模拟退火粒子群优化算法:实现该算法需要考虑混沌模拟退火和粒
  • 2024-09-23EfficientFormer实战:使用EfficientFormerV2实现图像分类任务(一)
    摘要EfficientFormerV2是一种通过重新思考ViT设计选择和引入细粒度联合搜索策略而开发出的新型移动视觉骨干网络。它结合了卷积和变换器的优势,通过一系列高效的设计改进和搜索方法,实现了在移动设备上既轻又快且保持高性能的目标。这一成果为在资源受限的硬件上有效部署视觉
  • 2024-09-23wincc利用VBS脚本读取SQL数据库中的数值
    一、建立wincc项目变量建立的变量可以是内部变量,目的是为了用VBS脚本读写变量,跟SQL数据库里的变量建立链接。二、创建SQL数据库1、单击connect(连接)按钮,注意服务器的名称必须是XXX\WINCC的格式;这一步注意要看电脑里有没有安装数据库管理软件,没有的话需要安装一下,WINCC默认会
  • 2024-09-22强化学习基础:主要算法框架与Python实现示例
    创作不易,您的打赏、关注、点赞、收藏和转发是我坚持下去的动力!强化学习(ReinforcementLearning,RL)是一种通过与环境交互来学习策略的机器学习方法。RL主要包含以下几个关键组件:状态(State)、动作(Action)、奖励(Reward)、策略(Policy)和价值函数(ValueFunction)。常见的强化学习主流
  • 2024-09-21【已解决 含代码调试分析】pytorch的维度,为什么计算loss是0维度的,0维度是是什么?作用是什么?
    嘿,你能搜索到这个问题,说明你说一个认真学习的同学,这个问题的细节值得思考。欢迎收藏,会持续更新。请仔细看后面的调试界面。三维维度很好理解,就是只管的认为是长宽高,你能看出下面的计算结果吗?importtorchdim_3=torch.randn(1,2,3)dim_2=torch.randn(1,2)dim_1
  • 2024-09-19Datawhile 组队学习Tiny-universe Task01
    Task01:LLama3模型讲解仓库链接:GitHub-datawhalechina/tiny-universe:《大模型白盒子构建指南》:一个全手搓的Tiny-Universe参考博客:LLaMA的解读与其微调(含LLaMA2):Alpaca-LoRA/Vicuna/BELLE/中文LLaMA/姜子牙_llama微调-CSDN博客https://zhuanlan.zhihu.com/p/694072728
  • 2024-09-19Llama3学习记录
    Llama3学习记录Llama3是一个稠密的transformer网络模型,应用于预测文本序列的下一个token。相较于先前版本的Llama模型,其性能提升主要来自于数据质量的提升以及多样性,并且也受益于模型参数的增加1.网络架构由上图可知,Llama3是一个decoderonly的网络模型Llama3模型具体
  • 2024-09-19(6-2-02)模型训练:文生图大模型的训练策略(2)对比学习+数据增强+迁移学习
    6.2.4 对比学习对比学习(ContrastiveLearning)通过构造正负样本对,让模型学习到不同模态之间的相似性和差异性。例如,在“图像-文本”匹配任务中,可以使用对比学习方法让模型区分匹配和不匹配的“图像-文本”对。请看下面的例子,演示了使用对比学习方法训练模型来学习“图像-文
  • 2024-09-14地平线轨迹预测 QCNet 参考算法-V1.0
    该示例为参考算法,仅作为在征程6上模型部署的设计参考,非量产算法。01简介轨迹预测任务的目的是在给定历史轨迹的情况下预测未来轨迹。这项任务在自动驾驶、智能监控、运动分析等领域有着广泛应用。传统方法通常直接利用历史轨迹来预测未来,而忽略了预测目标的上下文或查询信
  • 2024-09-13爆改YOLOv8|使用MobileViTv1替换Backbone
    1,本文介绍MobileNetV1是一种轻量级卷积神经网络,旨在提高计算效率。它的核心是深度可分离卷积,将传统卷积分解为深度卷积和逐点卷积,从而减少计算量和参数量。网络结构包括初始卷积层、多个深度可分离卷积层、全局平均池化层和全连接层。MobileNetV1的设计使其在资源受限的设备
  • 2024-09-1151c大模型~合集51
    #LLaMA大模型是如何炼成的?本文介绍来自MetaAI的 LLaMa 模型,类似于OPT,也是一种完全开源的大语言模型。LLaMa的参数量级从7B到65B大小不等,是在数万亿个token上面训练得到。值得一提的是,LLaMa虽然只使用公共的数据集,依然取得了强悍的性能。 本文介绍来自MetaAI的LL
  • 2024-09-11PDshell16逆向PostgreSQL 工程显示字段comment备注
    现状:当刚逆向成功的表结构是没有原来表结构中的,comment备注如下 然后pd逆向工程的sql已经返回了这个备注的含义 解决方案:1、设置显示注释列tools——DisplayPreferences…如下    勾选-按照下面得方式勾选这三个 复制这里的VBS脚本,打开菜单Tools>Execute
  • 2024-09-10已知两圆的圆心半径,求交点坐标——CAD VBA 解决
    如下图,dwg图中若干图形,运行代码后提示选择两个圆,然后判断两个圆位置关系和相交点坐标:本例难点在于通过几何知识求出交点坐标。几何背景假设有两个圆:-圆1:圆心(O_1(x_1,y_1)),半径(r_1)-圆2:圆心(O_2(x_2,y_2)),半径(r_2)圆心(O_1)和(O_2)之间的
  • 2024-09-10论文解析二: SuperGlue 同时进行特征匹配以及滤除外点的网络
    目录1.SuperGlue摘要2.SuperGlue网络结构2.1AttentionalGraphNeuralNetwork(注意图神经网络)2.1.1KeyPointEncoder:解决同时进行特征匹配以及滤除外点的网络2.1.2AttentionalAggregation2.2OptimalMatchingLayer(最优匹配层)2.3损失函数3.整体代码详解
  • 2024-09-08【机器学习】和【人工智能】在量子力学的应用及代码案例分析
    知孤云出岫这里写目录标题一、机器学习和人工智能在量子力学中的应用概述二、量子态的表示与模拟2.1变分自编码器(VAE)用于量子态模拟三、量子系统的哈密顿量学习3.1使用机器学习推断哈密顿量四、量子计算中的算法优化4.1变分量子算法(VQE)五、量子相变和相图识别5.1
  • 2024-09-08PyTorch--Tensor拼接、切分、置换
    目录1、拼接torch.cat()torch.stacks()2、切分torch.chunk()torch.split() 3、置换1、拼接torch.cat()torch.cat(tensors,dim=0,out=None):将张量按照dim维度进行拼接torch.stacks()torch.stacks(tensors,dim=0,out=None):将张量在新创建的dim维度上进行拼接(te
  • 2024-09-04Windows自动化程序开发指南
    自动化程序的概念“自动化程序”指的是通过电脑编程来代替人类手工操作的一类程序或软件。这类程序具有智能性高、应用范围广的优点,但是自动化程序的开发难度大、所用技术杂。本文对自动化程序开发的各个方面进行讲解。常见的处理对象自动化程序要处理的对象,与具体的业务
  • 2024-08-31VBA 匹配单元格中的E、N文本,替换写测试用例编号
    '匹配单元格中的E、N文本,替换写测试用例编号SubGetColumnBText()DimtextAsStringDimtargetNAsStringDimtargetEAsStringDimi,j,n,eAsIntegerDimpositionNAsIntegerDimpositionEAsIntegerDimwsAsWorksheetSetws=ThisWorkbook.Worksheets("she
  • 2024-08-31一种基于YOLOv10的高精度光伏板缺陷检测算法(原创自研),适用缺陷检测场景、小缺陷场景