神经网络改进：注重空间变化 将高纬空间映射到地位空间便于表示（供给数据） 将地位空间映射到高纬空间进行分类聚合（达到可分状态（K-means）） 神经网络改进：权重参数调整 自注意力机制（数据间关联性）...常见的正则化方法有L1正则化和L2正则化： 1. L1正则化（Lasso回归）：L1正则化将模型的参数权重的绝对值之和作为惩罚项。...L2正则化（岭回归）：L2正则化将模型的参数权重的平方和作为惩罚项。这使得模型的参数会被适度地缩小，但是不太可能变为零。这种方法可以防止模型的参数值过大，导致模型过于敏感。...这意味着我们不仅要使预测值与真实值之间的差异尽可能小，也要使模型的参数尽可能小。因为如果模型的参数较大，那么正则化项就会较大，损失函数就会较大。...这意味着模型对这个特征不那么敏感，模型的复杂性相对较低。 正则化就是通过添加一个与参数大小相关的惩罚项来鼓励模型保持较小的参数。
前言 机器学习模型要想能够很好的应用，必须要能够学会调整超参数，在训练中找到最适合的超参数，本文以前文曾讲过的线性回归为例，来进行学习超参数的调整与作图的实现，即可视化。...方法一：for循环观察超参数变化 首先训练一个线性回归模型，是一个很简单的关于员工工龄与对应薪水之间关系的预测，注意for循环中的两行代码，即输出w0，w1和loss的变化过程，那么便可通过观察三个参数的变化来动态调整这循环迭代次数...在实际一个业务场景的应用中，要相对超参数进行设置，最好的方法是可视化。...即x轴代表迭代次数，y轴代表随着迭代次数的变化，w0，w1和loss值都会怎么变化，我们希望看到怎样的变化趋势，就可以根据图像去调整超参数lrate和times。...而如果我们将学习率lrate设置为0.5，再循环个100轮，便能发现损失值是后面在飞速上升，这就是典型的梯度爆炸，就不符合我们的预期，便需要对参数进行调整
接下来，让我们深入探讨 DeepSeek 的知识图谱与大模型参数化知识的融合架构，了解其背后的技术原理与创新之处。...在智能营销领域，一家金融机构利用联想 AIForce 智能体开发平台，通过融合架构，将 DeepSeek 大模型与金融行业知识图谱相结合。...私有化部署确保了数据安全和合规性，企业可以放心地将敏感数据用于模型训练和应用，同时具备高度定制化与再开发能力，能够满足不同企业的个性化需求 。...知识图谱中的知识需要不断更新以反映现实世界的变化，而大模型一旦训练完成，其参数是相对固定的。如何在知识图谱更新后，快速地将新的知识融入到大模型中，同时保证大模型的性能和稳定性，是需要解决的问题 。...在医疗领域，将知识图谱中的医学知识与大模型相结合，可以开发出更智能的医疗诊断辅助系统。
这一篇文章随便说一下JMETER的脚本参数化 1：Parameters的两种参数化方法 1.1：函数助手参数化 首先准备你的参数数据。...我在bin/data中新建了一个dat文件，记事本另存为修改编码为UTF-8，注意用户名和密码是一一对应的，用英文逗号隔开 ? 点击函数助手对话框，填写数据文件路径与列数 ? ...将生成的函数填入Parameters值中，注意参数与列数的对应关系！ ? 我们刚刚在数据中填入了三个参数，这里我们需要修改一下线程。且将线程改为3 ? 执行一下脚本，观察结果树。...可以发现请求发送了三次，每次的用户名不同。 ? ? ? 1.2：Parameters的函数助手参数化就说到这里，下面看一下JSON格式如何参数化。...这里我们用到了csv文件参数化的方法 借助jmeter中的配置原件：CSV Data Set Config ? 配置 CSV Data Set Config ?
，否则将抛出缺乏信息的参数异常 开始之前先惯例吐槽一下，我从 2015 开始开发 UWP 应用，然而到 2024 的时候，依然没有看到开发体验上的优化。...原因是 AddHandler 里面的 Handler 参数就是 object 类型的。...应用开发者又不知道 WinUI3 底层投了哪些毒，难以知道所说的参数错误具体指的是什么错误。...不支持此接口 的描述信息，合起来就是：遇到参数错误了，因为底层不支持参数传进来的此接口 但是就是不告诉大家，具体错误的是哪个参数，且错在哪里了。...一个推荐的优化方法就是将 handler 存放在字段里面，手动防止被回收 本文代码放在 github 和 gitee 上，可以使用如下命令行拉取代码 先创建一个空文件夹，接着使用命令行 cd 命令进入此空文件夹
前言 每个API 对应一个接口，每个API 的关键字参数根据httprunner2 框架来定义的 API 描述 我们先看一个简单的登录接口，接口描述如下 访问地址：/api/v1/login/...请求类型：POST 请求头部：application/json 请求参数：{"username":"test", "password":"123456"} 需注意的是接口地址，只需要写相对路径...： request 参数 request 参数对应 requests 库里面的 Request 对象 import requests s = requests.Session() r = s.request...，结合上面的源码，那就很清楚每个参数是干什么的了 参数解释： 前面的登录接口示例 这里headers 参数可以不用加，type类型选了json，会自动在请求头部加上application/json...格式 （这是requests框架自带的功能） 变量的声明与使用 账号和密码不能写死了，因为可能在其它地方会用其它账号登录，需要复用API接口 变量的声明格式$varname，需注意的是变量必须放在字符串中声明
Parameterization of the Interaction between the Atmosphere and the Urban Surface: Current State and Prospects (大气与城市地表相互作用的参数化...通过对各种复杂程度的常见城市参数化的分析，确定了描述“城市地表-大气”相互作用的主要物理过程，包括能量平衡、辐射传热、地表湿度平衡、城市冠层中的湍流热湿交换、人为影响、辐射和湍流与城市植被的相互作用。...然而，目前的大气模型无法明确考虑大气与城市环境中个体元素之间的热交换。为了解决这个问题，使用了城市冠层中的物理过程参数化方法。...过去方案: 过去的城市参数化方法主要采用了简化的几何描述，将城市地表视为平坦的水平表面，并通过修改地表方案参数来计算地表湍流和辐射通量。...理论背景: 城市参数化用于描述大气数值模型中城市表面与大气之间的相互作用。主要有两种城市参数化：平板模型和峡谷模型。平板模型将城市表面视为平坦水平表面，并修改土地表面方案参数以考虑城市特征。
令人鼓舞的是，AI在这些领域的应用在不断增加，而且取得了令人鼓舞的结果，其中包括预测技能。随着卫星数据的不断增加以及社会依赖的增加，将会持续改善预报准确率和精度。...来自高分辨率卫星和传感器，一系列新传感器，以及物联网背景下新观测设备的数据不断增加。这些数据的增加将给这些数据的应用带来极大的挑战，AI已经成为潜在的解决技术。...主要内容 通过粗粒度实现基于机器学习的湿度物理参数化。 利用在线序列极限学习机进行预测。 利用机器学习技术在能量级外地球系统模型中表示气溶胶与云的相互作用。...在最新的GCM中用神经网络对辐射传输参数进行模拟。...资源获取 第十二期的视频资料及PPT获取，好奇心Log公众号后台回复NOAA12 Python地图可视化三大秘密武器 ECMWF-ESA:面向地球系统观测和预测的机器学习 为什么学海洋/气象/环境的要往机器学习
他们需要的工具应该能够“将数据科学家从容器化、分布式处理、自动故障转移及其他复杂的高级计算机科学概念中抽离出来”。...第二，Airflow 的 DAG 没有参数化，这意味着你无法向工作流中传入参数。因此，如果你想用不同的学习率运行同一个模型，就必须创建不同的工作流。...他们在早期的营销活动中对 Prefect 和 Airflow 做了强烈的对比。Prefect 的工作流实现了参数化，而且是动态的，与 Airflow 相比有很大的改进。...它还遵循 “配置即代码”的原则，因此工作流是用 Python 定义的。 然而，像 Airflow 一样，容器化步骤并不是 Prefect 的首要任务。...它们都是完全参数化的，而且是动态的。
（1）首先我们来编译一下上面这个小程序，然后将编译后的exe/dll拖到反编译神器Reflector（或者ILSpy也是赞赞哒）中 ? ...我们可以从图中看出，自动生成的字段与以前的字段有一些区别： ①在每个字段上方都加上了一个[CompilerGenerated]的特性（Attribute），顾名思义：表示其是由编译器生成的； ②...，而不是静态或实例字段； （2）变量必须在声明的同时被初始化，编译器要根据初始化值推断类型； （3）初始化不是一个匿名函数，同时初始化表达式也不能是 null； （4）语句中只声明一次变量，...这里，编译器首先生成了一个临时对象g_initLocal0，然后为其属性赋值，最后将g_initLocal0这个对象的地址传给要使用的对象p。 ?...4.2 集合初始化器 （1）在开发中，我们经常在一个集合的实例化中，就为其初始化： static void InitialCollectionFunc() {
上一篇文章：返回指针值的函数+指向函数的指针+main()函数的参数 C语言结构体类型定义+结构体变量的定义与使用及其初始化+结构体变量作为函数参数 结构体 引例 结构体变量的定义 结构体变量的使用...结构体变量作为函数参数 结构体变量的初始化 下一篇文章 结构体 引例 输出平均分最高的学生信息 #include struct student { int num; char name....average)//找出平均分最高的学生 max=s1;//将s1里面的成员变量的值分别对应地赋值给max } printf("num:%d, name:%s, average:%.2lf\...stu2 结构体变量作为函数参数 结构体变量的成员作为函数的实参，形参为普通变量或数组 也可以将结构体变量作为函数的参数 例如：(请看代码中的详细注释，并观察运行结果) #include 的初始化一般形式为： 结构体变量名={初值表}; 就像上面的语句： struct s_score a={1001,"zhangsan",{60,60,60}}; 1 结构体初值的数据类型
SOLIDWORKS 2023版本即将于10月18日与大家见面，微辰三维持续为大家带来新版本的功能介绍。今天和大家分享SOLIDWORKS 2023 工程图的亮点新功能之一：材料明细表的覆盖。...SOLIDWORKS工程图是我们常用的功能之一。当采用断开链接模式修改材料明细表的内容时，修改的内容和其他内容没有明显差异，这会导致我们难以区分，可能需要逐个检查单元格才能找到修改的内容。...这个过程非常繁琐，并且修改后的内容不会随设计变化而变化，极易发生错误。在SOLIDWORKS 2023版本中，采用断开链接模式修改的材料明细表内容将被标记为蓝色。...由于采用颜色的差异，我们可以非常直观地找到修改的内容。还可以一键恢复原始值及数据关联性，避免数据关联丢失和错误。SOLIDWORKS 2023 工程图支持锁定表格，避免不必要的修改。...最终实现工程图的材料明细表修改更加直观、准确，操作效率更高，设计更加准确。
【深度学习实验】网络优化与正则化（三）：随机梯度下降的改进——Adam算法详解（Adam≈梯度方向优化Momentum+自适应学习率RMSprop） 四、参数初始化 在神经网络中，参数学习是通过最小化损失函数来进行的...这种初始化方法在某些情况下可能有效，但通常不如随机初始化灵活。 例如，将所有权重初始化为零可能会导致网络对称性问题，因此通常不建议使用。 在实践中，通常结合使用不同的技术来初始化网络参数。...它的目标是使每个神经元的输出具有相同的方差。对于具有n个输入和m个输出的全连接层，Xavier初始化将参数从均值为0的高斯分布中随机采样，并使用方差^2 = 1/(n+m)进行缩放。...与Xavier初始化类似，He初始化也从均值为0的高斯分布中随机采样，但是使用方差^2 = 2/n进行缩放，其中n是输入的数量。...将Q作为初始化后的权重矩阵，即W = Q。 正交初始化的优点之一是它可以减少参数量，因为正交矩阵具有特殊的结构，其中元素之间存在较强的相关性。
REVIT-184815分析模型结构工程师现在可以在分析面板的特定分区上放置面荷载，这会响应其位置变化。...REVIT-187760风管/管道显示改进了“管道隔热层”、“风管隔热层”和“风管内衬”的可见性行为，以便这些类别下的任何实例将随隔热/内衬管道、管道管件、管道附件、风管、风管管件和风管附件实例一起隐藏在视图中...REVIT-193636添加了将修订云线列入明细表（包括关键字明细表）的功能。项目参数和共享参数可以指定给修订云线，并可以包含在修订云线明细表中。...REVIT-198738通过使用“与图纸对齐移动”命令或通过项目浏览器在图纸之间拖动配电盘明细表实例，增强了在图纸之间对齐移动放置的配电盘明细表实例的功能；如果将配电盘明细表直接拖动到图纸绘图区域，则仍将使用手动放置方法...REVIT-195418通过使用“与图纸对齐移动”命令或通过项目浏览器在图纸之间拖动明细表实例，增强了在图纸之间对齐移动放置的明细表实例的功能；如果将明细表直接拖动到图纸绘图区域，则仍将使用手动放置方法
在这个系统策略中，自动反馈与液滴微流体中的高通量反应筛选相结合，液滴在一个全自动的微流控系统中进行反应，并通过LC/MS进行在线分析。...在确定了正确的动力学模型后，采用D-optimal实验设计策略来最小化最佳拟合动力学参数的不确定性。将反应动力学和反应热叠加在先进流动反应器中，可以实现500倍的放大倍数。...从最终的优化结果中，作者观察到了极性非质子溶剂如DMSO、DMF和吡啶的优化偏好，并发现离散变量最优产率与溶剂氢键碱度密切相关。 图7：(a)经过n次实验，预测最大期望产品收率随溶剂的变化。...如图9a和b所示，在最佳条件下，对不同配体的偏好随偶联伙伴的变化而改变，正如预期的那样。同时进行离散变量和连续变量优化的独特之处在于，最佳催化剂负载、时间和温度也因化学性质的不同而不同。...在Suzuki−Miyaura反应机理的背景下，作者推断，当将底物从案例I的芳基溴转化为案例II、III的芳基氯时，预催化剂的变化意味着速率限制步骤的转变。
作者的贡献总结如下： 作者探索了一种针对MLLM的新范式，将视觉特征与LLM的参数空间对齐，这大大提高了MLLM的效率。...与之前的工作不同，作者的VLoRA将视觉特征与LLM的参数空间对齐。视觉信息可以表示为LoRA格式的感知权重，并在推理时合并到LLM的权重中。 参数高效微调。...当遇到高分辨率或多张图像时，这种低效性变得更加明显，因为标记的数量会急剧增加。为了解决这个问题，作者提出了一种方法，即在不向LLM输入中引入额外标记的情况下，将视觉特征与LLM的参数空间对齐。...此外，为了消除投影器差异的影响，作者将LLaVA-v1.5的投影器替换为一个随机初始化的Q-Former，它的块数和隐藏大小与作者的感知权重生成器相同。训练使用与VLoA相同的预训练和微调数据。...6 Conclusion 在本文中，作者没有将视觉特征与LLM的输入空间对齐，而是提出了VLoRA，将视觉特征与LLM的参数空间对齐。
该模块包括从已生成的UG参数化实体模型中提取参数、定义特征变量、建立参数间相关关系、设置变量缺省值、定义代表该UDF的图标菜单的全部工具。...；装配导航；零件搜索；零件装机数量统计；调用目录；参考集；装配部分着色显示；标准件库调用；重量控制；在装配层次中快速切换，直接访问任何零件或子装配件；生成支持汉字的装配明细表，当装配结构变化时装配明细表可自动更新...、按用户需求进行灵活的用户化修改和剪裁、定义标准化刀具库、加工工艺参数样板库使初加工、半精加工、精加工等操作常用参数标准化，以减少使用培训时间并优化加工工艺。 ...UG/WAVE技术帮助用户找出驱动产品设计变化的关键设计变量并将这些变量放入UG/WAVE顶层控制结构中，子部件和零件的设计则与这些变量相关，对这些变量的更改将自动更新顶层结构和与其相关的子部件和零件。...UG/WAVE技术的使用是符合参数化产品的设计过程和规则，即：先总体设计后详细设计，局部设计决策服从总体设计决策。而过去的参数化技术多是进行零件本身的参数化上，对于整个产品的参数关系管理非常困难。
目前为止 Airflow 2.0.0 到 2.1.1 的版本更新没有什么大的变化，只是一些小的配置文件和行为逻辑的更新，比如Dummy trigger在2.1.1版本过时了、DAG concurrency...第一次看到这种的调度配置方式，还是在 prefect 调度系统上，感兴趣的话，可以看看：https://listen-lavender.gitbook.io/prefect-docs/gettingstarted...对于某个单 Scheduler 来说，1.7 就引入了 DAG 序列化，通过使 Web 服务器无需解析 DAG 文件而允许它读取序列化的DAG，大大提高了 DAG 文件的读取性能。...Airflow 2.0 Scheduler 通过使用来自数据库的序列化后 DAG 进行任务调度和调用，扩展了 DAG 序列化的使用。这减少了重复解析 DAG 文件以进行调度所需的时间。...此外还用pod_override参数替换了executor_config词典，此项变化从 KubernetesExecutor 删除了三千多行代码，使其运行速度更快，并减少潜在错误。
例如，BLS和RVM相结合的混合算法，拓宽了锂离子电池寿命混合预测方法的研究方向。为了改进健康状态（SOH）和RUL预测，使用了一种变体长短记忆神经网络。...基于一种新的混合Elman LSTM方法，该方法将经验模型分解算法与长期和短期记忆以及Elman神经网络相结合，用于剩余电池寿命预测。基于Transformer的神经网络，以完成锂离子剩余寿命的预测。...从学习效率来看，极限学习机具有训练参数少、学习速度快、泛化能力强等优点。ELM和深度学习的结合产生了深度极限学习机（DELM），它显著提高了学习速度和其他方面，并可以更有效地解决预测问题。...7.健康因素曲线 （A） 电容随循环次数的变化。 （B） 健康因子M1随循环次数的变化。 （C） 健康因子M2随循环次数的变化。 （D） 健康因子M3随循环次数的变化。...最后，将CGWO-DELM与BP、DELM、SVR和LSTM预测方法进行了比较，并通过与公开可用的预测数据的比较分析验证了CGWO-DDELM的优异性能。
finishFunc: () => { setTimeout(() => { chillerPanelAnim() }, 2000) } }) } 关于动画的方法大家可以理解为将某些属性由起始值逐渐变到目标值的过程...更多参数和设置可以参考 调度手册。 ? ?...总结 在二十一世纪的今天，随着计算机技术和信息技术突飞猛进的发展。对大楼内的各种设备的状态监视和测量不再是随线式，而是采用扫描测量。...智能建筑 (Intelligent Buildings) 是建筑技术与互联网技术相结合的产物，是信息社会与经济国际化的需要。...今天我们打造的楼宇自动化控制系统 (BAS) 就属于这其中的一类，还有通信自动化系统 (CAS) 和办公自动化系统 (OAS) 等组成。
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