数学建模——线性回归模型
目录 1.线性回归模型的具体步骤和要点： 1.收集数据： 2.探索性数据分析： 3.选择模型： 4.拟合模型： 5.评估模型： 1.R平方（R-squared）： 2.调整R平方（Adjusted R-squared）： 3.残差分析： 4.方差膨胀因子（VIF）： 6.解释结果： 7.预测与应用： 8.检验假设： 2.线性回归模型公式分析包括以下几个方面： 编辑 3.模型代码实现 1.代码_p...
如何使用Whisper音频合成模型
Whisper 是一个通用语音识别模型，由 OpenAI 开发。它可以识别多种语言的语音，并将其转换为文本。Whisper 模型采用了深度学习技术，具有高准确性和鲁棒性。 1、技术原理及架构 Whisper 的工作原理：音频被分割成 30 秒的片段，然后转换为 log-Mel 频谱图，传递给一个编码器。经过训练的解码器会尝试预测相应的文本字幕。此外，还有其他技术性步骤，涉及识别所说...
OpenAI 发布了免费的 GPT-4o，国内大模型还有哪些机会？
这是今天在某乎看到一个问题：OpenAI 发完 GPT-4o，国内大模型还有哪些机会？来回答一下。 这个问题听着像 GPT-4o 抢了国内大模型行业的饭碗？但其实真没有！ 看了 OpenAI 最新的布会，虽然我也为 OpenAI 的这些重大更新感到惊叹，我去，这还是 AI 吗？ 仅仅 26 分钟的发布会，但更新的内容，简直可以用「炸裂」一词来形容。总的来说，OpenAI 这次发布的 GPT-4o 确...
【MATLAB源码-第207期】基于matlab的单相光伏并网系统仿真，并网策略采用基于扰动观测法的MPPT模型和使用电压电流双闭环SPWM控制。
统的基本组成和工作原理；接着深入探讨MPPT技术，特别是扰动观测法的原理与应用；然后分析逆变器的并网控制技术，特别是电压电流双闭环SPWM控制策略；最后在Simulink中搭建整个单相光伏发电并网系统模型，并对系统性能进行评估和优化。 光伏发电系统概述 光伏发电系统主要由光伏阵列、控制器、逆变器和并网系统组成。光伏阵列将太阳能转换为直流电，逆变器则将直流电转换为交流电，并通过控制器管理电力的分配和使用...
AI大模型探索之路-训练篇18：大语言模型预训练-微调技术之Prompt Tuning
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...
C++基础与深度解析 | 什么是C++ | C++开发环境与相关工具 | C++编译/链接模型
文章目录 一、什么是C++二、C++的开发环境与相关工具三、C++的编译/链接模型 一、什么是C++ C++是一门比较流行的编程语言（高级语言），同时也是一门复杂的语言。从TIOBE 编程社区指数中可以看出：在2024.04中，其编程语言受欢迎程度指标排名前三。 C++语言是C语言的扩展，其继承了一些C++的特性。 关注性能 与底层硬件紧密结合 “大端序”与“小端序”是硬件的概念。不同的计算...
【传知代码】VRT: 关于视频修复的模型（论文复现）
多帧视频时，我们面临了一系列新的挑战，包括多帧之间的对齐、在动态环境中信息的变动以及长时间序列的依赖性等问题。 为了实现更为精确和稳健的视频修复，我们需要构建一个能够最大化利用这些信息的机制。 VRT模型的详细说明 VRT 模型是指视频修复技术（Video Restoration Techniques）的模型，它是一种利用深度学习和计算机视觉技术来改善、修复和恢复视频内容的模型。这些模型通常基于深度神...
【Image captioning】基于检测模型网格特征提取——以Sydeny为例
【Image captioning】基于检测模型网格特征提取——以Sydeny为例 今天，我们将重点探讨如何利用Faster R-CNN检测模型来提取Sydeny数据集的网格特征。具体而言，这一过程涉及通过Faster R-CNN模型对图像进行分析，进而抽取出关键区域的特征信息，这些特征在网格结构中被系统地组织和表示。下面，我将引导大家深入了解这一特征提取流程。 1. 数据的预处理 为了适应In D...
验证集的划分方法：确保机器学习模型泛化能力的关键
验证集的划分方法：确保机器学习模型泛化能力的关键 目录 一、验证集的作用 二、验证集的划分方法 三、注意事项 四、总结 一、验证集的作用 验证集主要用于在训练过程中评估模型的性能，并帮助我们进行超参数调整和模型选择。与测试集不同，验证集在模型开发阶段是可以多次使用的，以便我们根据验证集上的性能来调整模型。一旦模型在验证集上表现良好，我们再使用测试集来评估模型的最终性能。 二、验证集的划分方法 简单划分...
JVM内存模型最新面试题(持续更新)
问题：java中创建的对象一般放在哪里？(全流程包含从创建到回收) 回答 大部分对象在堆中，这个基本都知道； 少部分对象是会在栈中的，比如作用域不局限于方法内的方法内部变量，这类对象的特征一般就是生命周期短、内存小； 至于为什么要放一部分进栈中，是为了避免这种小而短的对象加大GC的频率，这种对象方法结束会随着栈帧的释放而释放，减少堆的垃圾回收的压力。 在jdk1.6之后，基本都默认开启了相关配置，去...