简介TensorFlow系列后期部分正在整理，整理好后会继续更新。在此段时间大家有什么疑问的，可以留言，我看见了会为您解答。今天主要说下一些在TensorFlow读取数据部分的内容，希望对大家有帮助。文章内容参考了一篇博客：，尊重该博主原创。TensorFlow读取数据有三种方式：Preloaded data: 预加载数据Feeding: Python: 产生数据，再把数据喂给后端Reading
一 模块介绍 1. 什么是模块？常见的场景：一个模块就是一个包含了python定义和声明的文件（文件名就是模块名字加上.py的后缀），模块可以被导入使用。但其实import加载的模块分为四个通用类别：使用python编写的.py文件已被编译为共享库或DLL的C库或C++扩展把一系列模块组织到一起的文件夹（注：文件夹下有一个__init__.py文件，该文件夹称之为包）使用C编写并链接到p
参考目录： 1 模型的构建2 结构参数的存储与载入3 参数的存储与载入4 结构的存储与载入本文主要讲述TF2.0的模型文件的存储和载入的多种方法。主要分成两类型：模型结构和参数一起载入，模型的结构载入。1 模型的构建 import tensorflow.keras as keras
class CBR(keras.layers.Layer):
def __init__(self,out
当3D模型过大时，Cesium加载过程中可能会遇到性能瓶颈、内存溢出或加载时间过长等问题。针对这种情况，可以尝试以下几种解决方案来优化加载和展示大容量3D模型： 1.模型优化： 减少模型面数：通过简化模型几何细节（LOD技术）或使用模型优化工具对模型进行减面处理，降低模型的复杂度。 2.使用压缩格式：如glTF支持纹理和网格数据的压缩，减少文件大小。 分块加载（异步加载）：将大型模型分割成多个小块
文章目录前言导读摘要预备知识语言模型ChatGPT性能暴涨的原因（涌现）GPT-1Transformer背景介绍模型精讲数据集及处理Common CrawlC4GithubWikipediaGutenberg and Books3ArXivStack Exchange小结关键TrickPre-normalizationSwiGLURotary Embeddings实验分析和讨论训练Trick模型
一、Lora简介 LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models 是微软研究员引入的一项新技术，主要用于处理大模型微调的问题。目前超过数十亿以上参数的具有强能力的大模型 (例如 GPT-3) 通常在为了适应其下游任务的微调中会呈现出巨大开销。 LoRA 建议冻结预训练模型的权重并在每个 Transformer 块中注入可训练层 (秩-分解矩阵)
ollama 对于离线模型的支持可以是GGUF format 的（通过modelfile 进行构建），实际上还有一种就是对于下载好的模型直接 进行打包，然后通过配置
弄了一天终于实现了简单的人脸识别，参考学习的书籍《OpenCV图像处理编程实例》里的代码并不合适，可能是我并没有完全照抄书上的程序的原因，但是《OpenCV3计算机视觉Python语言实现》一书中关于人眼检测那部分代码也是不行的，最后经过自己的简单修改才实现的最后效果。 本来之前用着VS2013 Pro(版本VC12)的，但是前几天电脑中毒了系统环境变量PATH全没了，VS2013也打不开，重新
OLAP+星型模型+雪花模型主键+外键事实表+维度表OLAP:联机分析技术（ On-Line Analytical Processing）OLTP:On-Line Transaction Processing联机事务处理过程MOLAP: Multidimentional OLAPROLAP: Relational OLAPHOLAP：Hybrid OLAP参考：浅谈ROLAP、MOLAP和HOLA
文章目录一、架构分类二、技术演进1、传统关系型数据库时期2、大数据技术时期 你的点赞与评论是我最大的创作动力！ 一、架构分类OLAP名为联机分析，又称多维分析，什么是多维分析，指的是多种不同的维度审视数据，进行深层次分析。进行分析必不可少对数据进行下钻、上卷、切片、切块、旋转等操作，为了更加直观，我们可以使用立方体来表示。下钻：从高层次向低层次明细数据穿透。例如从“省”下钻到“市”，从“浙江省
Transfer Learning(迁移学习)模型训练过程中，很少有人会在数据量不够充足的时候从头开始训练整个卷积网络。通常情况下，一般会使用一个大的数据集对卷积网络进行预训练（例如使用数据集ImageNet，它包含120万张图片，共1000个类别）然后将训练的模型作为预训练模型初始化卷积网络，或者将提取特征的卷积层参数固定，然后再进行训练。三个主要迁移学习场景如下1）固定特征提取层的卷积参数。使
数据仓库建模方法OLTP系统建模方法OLTP（在线事务处理）系统中，主要操作是随机读写 为了保证数据一致性、减少冗余，常使用关系模型 在关系模型中，使用三范式规则来减少冗余OLAP（在线联机分析）OLAP系统，主要操作是复杂分析查询；关注数据整合，以及分析、处理性能 OLAP根据数据存储的方式不同，又分为ROLAP、MOLAP、HOLAPOLAP系统分类ROLAP（Relation OLAP，关系
OLAP有多种实现方法，根据存储数据的方式不同可以分为ROLAP、MOLAP、HOLAP。ROLAP：表示基于关系数据库的OLAP实现（Relational OLAP）。以关系数据库为核心，以关系型结构进行多维数据的表示和存储。ROLAP将多维数据库的多维结构划分为两类表：一类是事实表，用来存储数据和维关键字；另一类是维表，即对每个维至少使用一个表来存放维的层次、成员类别等维的描述信息。维表和事实
(On-Line Analysis Processing
) 的概念最早是由关系
数据库
之父E.F.Codd于1993年提出的，他同时提出了关于OLAP的12条准则。OLAP的提出引起了很大的反响，OLAP作为一
类
产品同
联机事务处理
(
OLTP
) 明显区分开来。
Codd提出OLAP的12条准则来描述OLAP系统：
准则1 OLAP模型必须提供多维概念视图
根据多维数据模型存储方式不同，OLAP主要可以分为两类：基于多维数据库OLAP(MOLAP)和基于关系数据库的OLAP(ROLAP)。1 MOLAPMOLAP的核心是多维数据库。在多维数据存贮方式中，OLAP的服务设施包含OLAP软件和多维数据库，数据在逻辑上按数组存贮，一般可选用超立方体或多立方体。多维数据库和关系型数据库的主要不同是存储数据的方式，关系型数据库在一系列表格和列中存储数据。相反，
/// <summary>
///
获取配置文件中DappSettings节点下指定索引键的Int类型的的值
/// </summary>
/// <param name="key">
索引键
</param>
/// <param name="defaultV
编辑条目OOA/D 面向对象分析方法（Object-Oriented Analysis，OOA），是在一个系统的开发过程中进行了系统业务调查以后，按照面向对象的思想来分析问题。OOA与结构化分析有较大的区别。OOA所强调的是在系统调查资料的基础上，针对OO方法所需要的素材进行的归类分析和整理，而不是对管理业务现状和方法的分析。 OOA（面向对象的分析）模型由5个层次（主题层、对象类层、
上一节我学习了SVM的核函数内容，下面继续对SVM进行证明，具体的参考链接都在第一篇文章中。
话休絮烦，要证明一个东西先要弄清楚它的根基在哪里，即构成它的基础是哪些理论。OK，以下内容基本上都是上文没有学习到的一些定理的证明，包括其背后的逻辑，来源背景等东西。
本文包括内容：
1，线性学习器中，主要阐述感知机算法2，非线性学习器中，主要阐述 Mercer定理3
问题导读： 1、为什么会出现OLAP应用？ 2、OLAP的度过了哪些发展历史？ 3、OLAP的基本内容有哪些？ 4、OLAP常见操作有哪些？ OLAP（Online AnalyticalProcessing）是一种数据处理技术，专门设计用于支持复杂的分析操作，侧重对决策人员和高层管理人员的决策支持。OLAP是数据仓库对外数据能力的一种重要的输出方式：OLAP的起源60年代，关系数据库之
Ollama 默认直接支持很多模型，只需要简单的使用 ollama run命令，示例如下： ollama run gemma:2b 就可安装、启动、使用
