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、...

模型在汽车开发行业中的应用

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...

白话机器学习2:快速理解不同分类模型

的想法决定,而是询问了森林里的100个随机遇到的朋友。每个朋友根据自己的经验给了你一个建议。最后,你选择了被推荐次数最多的食物。         随机森林的工作原理与此类似。它是一个由很多决策树组成的模型,“森林”就是代表了很多的决策树。“随机”二字的含义是每个决策树在建立的时候都使用了随机的过程,确保它们各不相同。比如,它们可能只是考虑了随机选择的一部分数据点,或者是在分裂节点时只考虑了一部分随机选...

AI大模型探索之路-训练篇11:大语言模型Transformer库-Model组件实践

系列篇章💥 AI大模型探索之路-训练篇1:大语言模型微调基础认知 AI大模型探索之路-训练篇2:大语言模型预训练基础认知 AI大模型探索之路-训练篇3:大语言模型全景解读 AI大模型探索之路-训练篇4:大语言模型训练数据集概览 AI大模型探索之路-训练篇5:大语言模型预训练数据准备-词元化 AI大模型探索之路-训练篇6:大语言模型预训练数据准备-预处理 AI大模型探索之路-训练篇7:大语言模型Tra...

MLP实现fashion_mnist数据集分类(2)-函数式API构建模型(tensorflow)

使用函数式API构建模型,使得模型可以处理多输入多输出。 1、查看tensorflow版本 import tensorflow as tf print('Tensorflow Version:{}'.format(tf.__version__))print(tf.config.list_physical_devices()) 2、fashion_mnist数据集分类模型 2.1 使用Sequent...
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