深圳幻海软件技术有限公司

文章目录前言一、实验说明（一）基本思路（二）实验问题模型图二、实验内容与步骤（一）创建2D模型（二）生成3D模型（三）车轮的网格划分总结前言实验所用软件版本：ansys10.0一、实验说明（一）基本思路有限元分析的最终目的是还原一个实际工程系统的数学行为特征，即分析必须针对一个物理原型准确的数学模型

光阴似箭、日月如梭。转眼间2023年已过去大半，又到了盘点的时刻。回顾上半年的云计算市场热闹非凡，看点颇多：价格战进入白热化、大模型热潮催生算力需求、持续深耕出海业务……2023年上半年，云计算市场发生了什么?下半年，又将迎来哪些变化?接下来就让我们来探究一下云计算市场的发展现状及未来走向。价格战，

1.多元线性回归实例引入：假如我们现在要去预测本地房子的价格，那么我们该怎么办？影响房价的因素有很多：房子面积、方位、地理位置、本地居民收入、房龄等等，很自然的办法就是将这些主要因素纳入，建立一个多元数学模型，从而进行预测。多元线性回归模型：Y——我们要得到的结果，随机变量，称因变量；——p个非随机

ChatGPT模型采样算法详解ChatGPT所使用的模型——GPT（GenerativePre-trainedTransformer）模型有几个参数，理解它们对文本生成任务至关重要。其中最重要的一组参数是temperature和top_p。二者控制两种不同的采样技术，用于因果语言模型（Causall

前言随着元宇宙、数字人、虚拟形象等概念的爆发，各种数字化协同互动的泛娱乐应用也在不断的落地。例如，在一些游戏中，玩家成为虚拟艺人参与到高还原度的现实艺人日常工作中，并会在特定情况下，与虚拟艺人在人脸表情等层面上形成强映射提升参与感。而由阿里巴巴天猫推出的超写实数字人AYAYI和井柏然联合“带逛”的杂

迁移学习作为机器学习的一个分支，一直比较好奇，接着这篇文章对迁移学习做一个简单的了解(本篇只涉及外围，没有太多细节)。文章围绕以下主题产生：1.迁移学习概要2.迁移学习的分类3.迁移学习的应用场景？一、迁移学习概要迁移学习（TransferLearning）的基本思想是利用已解决问题的策略去解决待解

ChatGPT介绍ChatGPT是OpenAI开发的一个大型预训练语言模型。它是GPT-3模型的变体，GPT-3经过训练，可以在对话中生成类似人类的文本响应。ChatGPT旨在用作聊天机器人，我们可以对其进行微调，以完成各种任务，如回答问题、提供信息或参与对话。与许多使用预定义的响应或规则生成文本的

介绍：提示：Transformer-decoder总体介绍本文将介绍一个Transformer-decoder架构，用于预测Woodsense提供的湿度时间序列数据集。该项目是先前项目的后续项目，该项目涉及在同一数据集上训练一个简单的LSTM。人们认为LSTM在长序列上存在“短期记忆”问题。因此，该

没有人不知道ChatGPT了吧？ChatGPT，发布于2022年11月30日，来自人工智能研究实验室OpenAI，是一款全新聊天机器人模型，一款人工智能技术驱动的自然语言处理工具。5天用户破百万，2个月活跃用户破亿。ChatGPT成为史上用户增长速度最快的消费级应用程序。学生用它写作业，打工人用来写

尝试本地部署StableDiffusion的时候遇到了很多的麻烦，自己训练AI也非常的麻烦，可以尝试使用Webui使用别人上传的模型第一步进入网站https://github.com/camenduru/stable-diffusion-webui-colab向下拉到readme第一个stable_

*导读OpenAI近期发布聊天机器人模型ChatGPT，迅速出圈全网。它以对话方式进行交互。以更贴近人的对话方式与使用者互动，可以回答问题、承认错误、挑战不正确的前提、拒绝不适当的请求。高质量的回答、上瘾式的交互体验，圈内外都纷纷惊呼。为什么有如此高的评价？理论支撑是什么？背后的技术原理是什么？待解

💂个人主页:同学来啦🤟版权:本文由【同学来啦】原创、在CSDN首发、需要转载请联系博主💬如果文章对你有帮助，欢迎关注、点赞、收藏和订阅专栏哦文章目录🐣一、ChatGPT简要介绍🐤二、ChatGPT有哪些改进？🐥三、ChatGPT性能提升🔴1、性能表现🟠2、实现路径🟥2.1Trans

机器学习基本上是人工智能的一个子集，它使用以前存在的数据对新数据进行预测。当然，现在我们所有人都知道这个道理了！这篇文章展示了如何将Python中开发的机器学习模型作为Java代码的一部分来进行预测。本文假设你熟悉基本的开发技巧并理解机器学习。我们将从训练我们的模型开始，然后在Python中制作一个

作者| 王富森一、问题思考在流量分析型产品的用户分析模块中，留存、互访、新老客构成等数据都是有效衡量用户粘性与促活召回的关键性指标;但是，我们发现在很多流量运营的业务场景中，留存分析建模都显著存在着设计和计算上的诸多问题，例如：各种历史库版本迭代的高额运维与存储成本、暴力计算、频繁计算、数

每个机器学习领域的研究者都会面临调参过程的考验，当往往说来容易做来难。调参的背后往往是通宵达旦的论文研究与GitHub查阅，并需要做大量的实验，不仅耗时也耗费大量算力，更深深地伤害了广大工程师的头发。有人不禁要问：调参是门玄学吗?为什么模型明明调教得很好了，可是效果离我的想象总有些偏差。近日，red

了解如何使用KubermaticKubernetes平台来部署、扩展与管理图像识别预测的深度学习模型。随着企业增加了对人工智能(AI)、机器学习(ML)与深度学习(DL)的使用，出现了一个关键问题：如何将机器学习的开发进行规模化与产业化?这些讨论经常聚焦于机器学习模型本身；然而，模型仅仅只是完整解决

 本文转自雷锋网，如需转载请至雷锋网官网申请授权。微软AI＆Research今天分享了有史以来最大的基于Transformer架构的语言生成模型TuringNLG（下文简称为T-NLG），并开源了一个名为DeepSpeed的深度学习库，以简化对大型模型的分布式培训。基于Transforme

2019年10月26日，由Testin主办的第二届NCTS中国云测试行业峰会在京召开，此次峰会以“AI+未来”为主题，汇聚来自国内外测试领域的知名专家学者、领先企业决策者、高层技术管理者、媒体从业者等，共同探讨高端云测试技术，帮助测试从业者了解最前沿行业趋势，及最新的行业实践。会上，安畅物联网CEO

本文介绍了10大常用机器学习算法，包括线性回归、Logistic回归、线性判别分析、朴素贝叶斯、KNN、随机森林等。1.线性回归在统计学和机器学习领域，线性回归可能是最广为人知也最易理解的算法之一。预测建模主要关注的是在牺牲可解释性的情况下，尽可能最小化模型误差或做出最准确的预测。我们将借鉴、重用来

【51CTO.com原创稿件】本文旨在为大家提供有用的概览以及网络服务模型的比较，以揭开设计和实现高性能网络架构的神秘面纱。服务端处理网络请求首先看看服务端处理网络请求的典型过程：由上图可以看到，主要处理步骤包括： 获取请求数据，客户端与服务器建立连接发出请求，服务器接受请求（1-3）。构