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扩散模型的发展过程梳理 多个扩散模型理论知识总结/DDPM去噪扩散概率/IDDPM/DDIM隐式去噪/ADM/SMLD分数扩散/CGD条件扩散/Stable Diffusion稳定扩散/LM

1.最近发现自己光探索SDWebUI功能搞了快两个月,但是没有理论基础后面科研路有点难走,所以在师兄的建议下,开始看b站视频学习一下扩散模型,好的一看一个不吱声,一周过去了写个博客总结一下吧,理理思路。不保证下面的内容完全正确,只能说是一个菜鸟的思考和理解,有大佬有正确的理解非常欢迎评论告知,不要骂我不要骂我。2.这里推荐up主,deep_thoughts投稿视频-deep_thoughts视频分享-哔哩哔哩视频(bilibili.com)我觉得对于学习而言只有学到了和没学到的差别,以前可能更多的是直接阅读文献,但如果有这样好的学者录个视频带你精读论文是比你自己埋头苦读五百年好太多太多了,学习

理论力学知识点

基本知识文中的图片截图来自:【理论力学(免费)】理论力学期末考试速成课,不挂科!!理论力学复习三大方面静力学:研究物体平衡及平衡条件运动学:研究物体的几何运动动力学:研究物体运动与作用力之间的关系物体的受力分析三力平衡汇交:若刚体在三个里的作用下处于平横,且其中二力相交于一点时,则第三个力的作用线必通过同一点。定义:受到两个力而平衡的构件称为二力构件,如果是直杆或弯杆则称为二力杆。约束对应的约束力的画法光滑接触表面约束:沿接触面的公法线而指向物体柔性体约束:作用沿着柔索,指向背离物体固定铰链约束与中间铰约束:一组正交力活动铰支座:垂直于支撑面,通过销钉中心并指向物体球铰链:三个正交分力止推轴承

聊聊GLM基座模型的理论知识

概述大模型有两个流程:预训练和推理。预训练是在某种神经网络模型架构上,导入大规模语料数据,通过一系列的神经网络隐藏层的矩阵计算、微分计算等,输出权重,学习率,模型参数等超参数信息。推理是在预训练的成果上,应用超参数文件,基于预训练结果,根据用户的输入信息,推理预测其行为。GLM模型原理的理解,就是预训练流程的梳理,如下流程所示:input输入层会预处理输入数据,在预训练过程中,该输入数据,其实就是预先准备好的预料数据集,也就是常说的6B,130B大小的数据集。掩码处理GLM统一了自编码模型与自回归模型,主要是在该处理过程实现的。该过程也被成为自回归空格填充。该过程体现了自编码与自回归思想:1、

linux高级篇基础理论八(web调度器、LVS,heproxy、nginx,算法)

♥️作者:小刘在C站♥️个人主页: 小刘主页 ♥️不能因为人生的道路坎坷,就使自己的身躯变得弯曲;不能因为生活的历程漫长,就使求索的脚步迟缓。♥️学习两年总结出的运维经验,以及思科模拟器全套网络实验教程。专栏:云计算技术♥️感谢CSDN让你我相遇!目录群集概念1、群集的类型2、负载均衡的结构3、负载均衡的工作模式 4、LVS的负载调度算法:5、NFS:6、lvs的DR需要解决的三个问题:调度器lvs调度器heproxy调度器1、Haproxy2、HTTP请求方式:3、返回状态码4、负载均衡常用调度算法nginx反向代理调度器群集概念1、群集的类型负载均衡群集:LB高可用群集:HA高性能运算群集

戴尔科技John Roese:生成式AI从理论走向实践,2024年热点技术预测与展望

数字时代的今天,层出不穷的新技术在加速企业变革的同时,也正在改变着人们生活、工作和娱乐的方式。从去年火爆全网的元宇宙,到今年的大火的生成式AI,技术创新的脚步从未停歇。2023年即将过去,2024年将要到来。那么,在2024年中又会出现那些新的技术?戴尔科技集团全球首席技术官JohnRoese在近期的一场媒体交流会上,就与我们分享了他对2024年新技术的展望。JohnRoese认为,随着生成式AI系统的出现和崛起,今年整个行业都在在探讨和理解GenAI,可以说2023年是生成式AI的元年。2024年,我们认为将是生成式AI的次年,但生成式AI绝对不是2024年唯一的重点科技趋势,零信任、边缘计

【矩阵论】7. 范数理论——基本概念——向量范数与矩阵范数

矩阵论1.准备知识——复数域上矩阵,Hermite变换)1.准备知识——复数域上的内积域正交阵1.准备知识——Hermite阵,二次型,矩阵合同,正定阵,幂0阵,幂等阵,矩阵的秩2.矩阵分解——SVD准备知识——奇异值2.矩阵分解——SVD2.矩阵分解——QR分解2.矩阵分解——正定阵分解2.矩阵分解——单阵谱分解2.矩阵分解——正规分解——正规阵2.矩阵分解——正规谱分解2.矩阵分解——高低分解3.矩阵函数——常见解析函数3.矩阵函数——谱公式,幂0与泰勒计算矩阵函数3.矩阵函数——矩阵函数求导4.矩阵运算——观察法求矩阵特征值特征向量4.矩阵运算——张量积4.矩阵运算——矩阵拉直4.矩阵运

压缩感知基本理论

压缩感知的基本思想是利用信号的稀疏性来降低采样数据量。具体来说,压缩感知假设信号可以表示为一个稀疏系数向量和一个原子字典的线性组合,其中原子字典是一组基函数或样本点,可以表示信号的各个部分。因此,压缩感知算法的任务是利用尽可能少的采样数据,同时从中提取出信号的稀疏系数向量,然后利用稀疏系数向量和原子字典进行信号重构。奈奎斯特采样定理:若要不失真的恢复模拟信号,采样频率不应小于模拟信号频谱中最高频率的两倍。基于奈奎斯特采样定理进行均匀采样,可以得到能够无失真恢复模拟信号的数字信号。通过这种奈奎斯特采样得到的数字信号的数据量往往比较大,不利于存储和传输。该数字信号往往存在较大冗余,可以对其进行进一

性能测试 - 理论

简介性能测试是通过一些自动化的测试工具来模拟用户使用系统,从而检测出系统的各项性能指标,抗压能力如何,一般来说,主要从正常、峰值、异常负载等三个方面出发进行测试。和功能测试的区别功能测试有着很明确的需求说明,性能测试的影响因素较多,机房、服务器的性能都会对性能测试的结果产生影响,性能测试需求以及目标也很重要。意义评估系统的能力。测试中得到的负荷和响应时间数据可以被用于验证所计划的模型的能力,从而帮忙做出决策。识别体系中的弱点。受控的压力可以被增加到一个极端的水平,并突破他,从而修复体系的瓶颈或者薄弱的地方。系统调优。重复运行测试,验证调整系统的活动得到了预期的结果,从而改进性能。长时间的测试执

学测试必看!测试理论知识之测试基础

软件测试质量1.1什么是质量美国著名的质量管理专家朱兰(J.M.Juran)博士从顾客的角度出发,提出了产品质量就是产品的适用性质量:反映实体满足明确或隐含需要能力的特性总和。1.2软件质量软件质量就是:“软件与明确的和隐含的定义的需求相一致的程度”衡量软件质量的标准:上图总结:满足客户明确的需求,符合软件开发的准则,满足隐含的需求1.4软件质量考虑的要素红色的为测试按内容分类有哪些?1.4.1功能性功能性当软件在指定条件下使用时,软件产品提供满足明确和隐含要求的功能的能力。适合性软件产品符合需求,能解决用户业务问题准确性软件产品数据和处理处理能力要准确互操作性软件产品与其他系统的交互和对接能

2022年网络与信息安全管理师(高级)理论知识真题

职业能力水平评价考试题库网络与信息安全管理师(高级)理论知识试卷(A)注意事项1.考试时间:90分钟。2.请首先按要求在试卷的标封处填写姓名。准考证号和所在单位的名称。3.请仔细阅读各种题目的回答要求,在答题纸处填写答案。4.不要在试看上乱写乱面,不要在标封区填写无关的内容。题号一二三四五总分评卷人得分20分20分15分30分15分100分单选题(每题1分