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...
【机器学习基础1】什么是机器学习、预测模型解决问题的步骤、机器学习的Python生态圈
文章目录 一. 什么是机器学习1. 概念2. 机器学习算法分类 二. 利用预测模型解决问题的步骤三. 机器学习的Python生态圈 一. 什么是机器学习 1. 概念 机器学习（Machine Learning，ML）是一门多领域的交叉学科，涉及概率论、统计学、线性代数、算法等多门学科。 它专门研究计算机如何模拟和学习人的行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断完善自身的性能。 机器...
【架构】后端项目如何分层及分层领域模型简化
文章目录 一. 如何分层1. 阿里规范2. 具体案例分析 二. 分层领域模型的转换1. 阿里规范2. 模型种类简化分析 三. 小结 本文描述后端项目中如何进行分层，以及分层领域模型简化 一. 如何分层 1. 阿里规范 阿里的编码规范中约束分层逻辑如下: Service 层: 相对具体的业务逻辑服务层，一般不可复用 Manager层: 通用业务处理层，它有如下特征: DAO 层: 数据访问层，与底层 ...
UG NX二次开发(C++)-获取模型中所有的拉伸(Extrude)特征
文章目录 1、前言 2、在UG 12中创建几个拉伸特征 3、UFun中获取对象类型 4、通过NXOpen过渡 5.测试结果 1、前言 在采用UG NX二次开发时，有时需要在模型中获取特定的对象，比如拉伸特征、关联特征等等。但是通过UFun函数遍历时不容易获取这些特征。本文以NXOpen为方法进行过渡(虽然我崇尚NXOpen二次开发)，以方便其他使用Ufun的读者调用。在UG NX二次开发过程中 2、...
【YoloDeployCsharp】基于.NET Framework的YOLO深度学习模型部署测试平台
YoloDeployCsharp|基于.NET Framework的YOLO深度学习模型部署测试平台 1. 项目介绍2. 支持模型3. 时间测试4. 总结 1. 项目介绍 基于.NET Framework 4.8 开发的深度学习模型部署测试平台，提供了YOLO框架的主流系列模型，包括YOLOv8~v9，以及其系列下的Det、Seg、Pose、Obb、Cls等应用场景，同时支持图像与视频检测。模型...
MLP手写数字识别(3)-使用tf.data.Dataset模块制作模型输入(tensorflow)
tensor_slices((test_images,test_labels))ds_test = ds_test.repeat().batch(64) print(ds_test) 3、搭建MLP模型 from keras import Sequentialfrom keras.layers import Flatten,Densefrom keras import Input model =...
大语言模型与词向量表示
大语言模型（Large Language Models, LLMs）与词向量表示之间的关系是紧密相连的。以下是几个关键点，说明了它们之间的联系： 1. 高质量词向量的生成 大语言模型能够生成高质量的词向量表示。这些模型通过在大量文本数据上的预训练学习到单词和短语的丰富语义特征。大语言模型之所以能够生成高质量的词向量表示，主要得益于以下几个方面： 大规模数据预训练: 这些模型...
大模型在汽车开发行业中的应用
大模型在汽车开发行业中的应用主要体现在以下几个方面： 自动驾驶技术的推动：大模型技术在自动驾驶领域的应用，不仅加速了自动驾驶算法的训练和优化过程，还直接参与到了决策模型的构建中，使得自动驾驶技术得到了显著的发展。例如，特斯拉通过AI技术实现了车辆的自动驾驶功能，为消费者提供了更加便捷、安全的出行体验。 产品及零部件研发：大模型在汽车产品及零部件研发阶段的应用，体现在设计和验证过程中，以及材料科学、工程...