Java IO 模型所谓的I/O，就是计算机内存与外部设备之间拷贝数据的过程。由于 CPU 访问内存的速度远远高于外部设备，因此 CPU 是先把外部设备的数据读到内存里，然后再进行处理。关键词：InputStream、OutputStream、Reader、WriterUNIX I/O 模型UNIX 系统下的 I/O 模型有 5 种：同步阻塞 I/O同步非阻塞 I/OI/O 多路复用信号驱动 I/
V模型,W模型,X模型,H模型一、V模型 在软件测试方面，V模型是最广为人知的模型，尽管很多富有实际经验的测试人员还是不太熟悉V模型，或者其它的模型。V模型已存在了很长时间，和瀑布开发模型有着一些共同的特性，由此也和瀑布模型一样地受到了批评和质疑。V模型中的过程从左到右，描述了基本的开发 过程和测试行为。V模型的价值在于它非常明确地标明了测试过程中存在的不同级别，并且清楚地描述了这些测试阶段和开
原创
2014-04-11 11:25:12
10000+阅读
这三个模型都可以用来做序列标注模型。但是其各自有自身的特点，HMM模型是对转移概率和表现概率直接建模，统计共现概率。而MEMM模型是对转移 概率和表现概率建立联合概率，统计时统计的是条件概率。MEMM容易陷入局部最优，是因为MEMM只在局部做归一化，而CRF模型中，统计了全局概率，在 做归一化时，考虑了数据在全局的分布，而不是仅仅在局部归一化，这样就解决了MEMM中的标记偏置的问题。举个例
转载
2022-12-19 17:37:40
157阅读
流动模型流动是默认的网页布局格式，默认情况下HTML元素都根据该模式来分布网页内容。 该他元素都在一行上
原创
2023-01-03 11:50:56
95阅读
V模型 在软件测试方面，V模型是最广为人知的模型，尽管很多富有实际经验的测试人员还是不太熟悉V模型，或者其它的模型。V模型已存在了很长时间，和瀑布开发模型有着一些共同的特性，由此也和瀑布模型一样地受到了批评和质疑。V模型中的过程从左到右，描述了基本的开发 过程和测试行为。V模型大体可以划分为以下几个不同的阶段步骤：需求分析、概要设计、详细设计、软件编码、单元测试、集成测试、系统测试、
转载
2017-10-19 15:24:16
2914阅读
1、集成模型 组装训练好的模型就像编写ensemble_model一样简单。它仅采用一个强制性参数，即经过训练的模型对象。此函数返回一个表，该表具有k倍的通用评估指标的交叉验证分数以及训练有素的模型对象。使用的评估指标是：分类：准确性，AUC，召回率，精度，F1，Kappa，MCC回归：MAE，MS
转载
2020-10-11 20:25:00
613阅读
2评论
概念模型就是在了解了用户的需求，用户的业务领域工作情况以后，经过分析和总结，提炼出来的用以描述用户业务需求的一些概念的东西。
原创
2023-11-07 14:24:20
132阅读
规则学习（独立而治之）决策树会给任务带来一组特定的偏差，而规则学习可通过直接识别规则而避免偏差。规则学习通常应用于以名义特征为主或全部是名义特征的问题，规则学习擅长识别偶发事件，即使偶发事件只是因为特征之间非常特殊的相互作用才发生的决策树必须从上至下的应用，而规则是单独存在的事实。根据相同数据建立的模型，规则学习的结果往往比决策树的结果更加简洁、直观、容易理解。规则学习算法数据的利用基于先到先得思
转载
2023-09-27 17:28:50
116阅读
元模型是关于模型的模型。这是特定领域的模型，定义概念并提供用于创建该领域中的模型的构建元素。例如，可以将 SPEM 视为流程工程元模型。 四层元模型体系结构 采用元模型驱动的体系结构对于企业建模有重要价值，它解决了产品数据一致性与企业信息共享问题。元建模理论是从80年代后期发展起来的，虽然起步晚，但发展速度很快。到目前为止，为了不同的目的，已经定义了很多元元模型和元模型，例如最早由 EI
转载
2024-01-03 13:41:49
85阅读
U-GAT-IT论文主要贡献模型结构生成器判别器损失函数实验结果 论文主要贡献解决了无监督的图像翻译问题，当两个域的图像的纹理和形状差别很大时，现有的一些经典模型(CycleGan、UNIT、MUNIT、DRIT等)效果不佳，这些算法适用于两个域的差别不大时，如Photo2Vangogh和Vhoto2Portriat，而Cat2Dog和Selfie2Anime(自拍到漫画)效果不好，本文通过引入
一、RLHF微调三阶段 参考：https://huggingface.co/blog/rlhf 1）使用监督数据微调语言模型，和fine-tuning一致。 2）训练奖励模型 奖励模型是输入一个文本序列，模型给出符合人类偏好的奖励数值，这个奖励数值对于后面的强化学习训练非常重要。构建奖励模型的训练数据一般是同一个数据用不同的语言模型生成结果，然后人工打分。如果是训练自己
转载
2023-11-15 23:57:30
267阅读
目录1. DNN-HMM语音识别系统2. 深度神经网络前馈神经网络FNN卷积神经网络CNNCNNTDNN循环神经网络RNNLSTM混合神经网络3. 总结4. 作业代码 1. DNN-HMM语音识别系统 DNN-HMM语音识别系统的训练流程是在我们上一节所学的GMM-HMM语音识别系统的基础上，加上了对齐和DNN训练的方式。其流程图如下图所示： 2. 深度神经网络 首先来了解一些神经网络
一、场景需求解读 在现实场景中，我们经常会遇到这样一个问题，即某篇论文的结果很棒，但是作者
转载
2022-08-01 13:49:59
1719阅读
LSTM网络结构 long short term memory，即我们所称呼的LSTM，是为了解决长期以来问题而专门设计出来的，所有的RNN都具有一种重复神经网络模块的链式形式。在标准RNN中，这个重复的结构模块只有一个非常简单的结构，例如一个tanh层。 LSTM也有与RNN相似的循环结构，但是循环模块中不再是简单的网络，而是比较复杂的网络单元。LSTM的循环模块主要有4个单元，以比较复杂
转载
2023-09-23 13:11:12
200阅读
开发模型与测试模型的基本概念
原创
2020-01-11 20:01:44
917阅读
模型(model)模型是一个场景中的子元素。模型本身不能存在，要存在于一个文件中("*.ttm"文件类型)，模型本身也不能仿真。模型必须被包含在一个场景中，以便于操作。模型是由建立在同一层次树上的场景对象的选择来定义的，其中树的基必须是标记为对象是模型基的对象。可以通过[Menu bar --> File --> Load model …]来加载。使用model browser和sce
一、从 LLaMA 到 Alpaca：大模型的小训练1.1 LLaMA 概要与实践LLaMA(Large Language Model Meta AI) 是由 Meta AI 发布了一款全新的大型语言模型，共有7B、13B、33B、65B 四种版本，其模型参数如下表所示： 与原始的 transformer Decoder 相比，LLaMA主要有以下改进：预归一化(Pre-normalizatio
PowerDesigner的程序破解： 将破解文件pdflm15.dll复制到PowerDesigner的安装路径下。覆盖已有文件。PowerDesigner的类库的导入：将类库解压，然后打开文件夹将里面的所有类库复制到PowerDesigner的安装路径下。-----------------------------------介绍PowerDesigner的五种模型--------
一、设计目的系统掌握计算机的组成和工作原理，能够自助熟练准确地阐述计算机执行机器指令的工作过程，熟练应用并设计微指令、微程序的设计及调试。二、设计内容模型机与程序运行试验是一个综合性整机实验。该模型机包含7条机器指令，它能够依照用户执行微程序完成由加、与、非运算以及数据组合的任意复合运算。用户测试程序可以通过内存初始化的方式存储在内存中，也可以通过强迫写的方式循环写入内存。 这里我采用分模块整合法
转载
2023-09-21 20:42:41
339阅读
The Heuristic Test Strategy Model is a set of patterns for designing and choosing tests to perform. The immediate purpose of this model is to remind testers of what to think about during that process.
