DeepSeek 本地部署配置清單，涵蓋 1.5B 至 671B 參數(shù)量模型的詳細信息。包括適用場景、硬件配置、量化技術(shù)支持及性能指標，適用于不同需求的用戶，從個人開發(fā)者到國家級實驗室。

https://www.bilibili.com/video/BV1364y157EA/ 【deepseek】（1）：12月1日新大模型deepseek發(fā)布！使用3080顯卡，運行7b模型，可以正常運行WebUI了，速度9 words/s。 RTX 3080 Ti 擁有 34 TFLOPS 的著色器性能、67 TFLOPS 的光追性能、以及 273 TFLOPS 的 Tensor（Sparsity）性能。 該卡的外形設計，依然類似于現(xiàn)

自從 LLaMA 被提出以來，開源大型語言模型（LLM）的快速發(fā)展就引起了廣泛研究關(guān)注，隨后的一些研究就主要集中于訓練固定大小和高質(zhì)量的模型，但這往往忽略了對 LLM 縮放規(guī)律的深入探索。 開源 LLM 的縮放研究可以促使 LLM 提高性能和拓展應用領(lǐng)域，對于推進自然語言處理

Stability AI又有新動作！程序員又有危機了？ 3月26日，Stability AI推出了先進的代碼語言模型Stable Code Instruct 3B，該模型是在Stable Code 3B的基礎上進行指令調(diào)優(yōu)的Code LM。 Stability AI 表示，Stable Code Instruct 3B 在代碼完成準確性、對自然語言指令的理解以及處理多種編程語言方面都優(yōu)

目錄 ㈠ 從小白到精通SWAT模型學習建模方法、實例應用、高級進階 ㈡ R+VIC模型融合實踐技術(shù)應用及未來氣候變化模型預測 ㈢?HEC-RAS一維、二維建模方法及實踐技術(shù)應用 ㈣?HEC-HMS水文模型實踐技術(shù)應用 ㈤?HSPF 模型應用 ㈥?HYPE分布式水文模型建模方法與案例分析 ㈦ 基于SWMM及

傳染?。ㄎ烈撸┙?jīng)常在世界各地流行，如霍亂、天花、艾滋病、SARS、新型冠狀病毒、H5N1病毒等，建立傳染病的數(shù)學模型，分析其變化規(guī)律，防止其蔓延是一項艱巨的任務，這里就一般的傳染規(guī)律討論傳染病的數(shù)學模型。 先從最簡單的看起， 為了簡化模型，我們做如下假設

?????作者名稱：DaenCode ??作者簡介：CSDN實力新星，后端開發(fā)兩年經(jīng)驗，曾擔任甲方技術(shù)代表，業(yè)余獨自創(chuàng)辦智源恩創(chuàng)網(wǎng)絡科技工作室。會點點Java相關(guān)技術(shù)棧、帆軟報表、低代碼平臺快速開發(fā)。技術(shù)尚淺，閉關(guān)學習中······ ??人生感悟：嘗盡人生百味，方知世間冷暖。

目錄 前言： 一、軟件開發(fā)模型概覽 1.1 概述 1.2?軟件開發(fā)方法與軟件開發(fā)模型的區(qū)別 二、軟件開發(fā)模型詳解 2.1 瀑布模型：串行線性開發(fā) 2.2 V模型：測試驅(qū)動開發(fā)（需求明確、提前測試、驗證） 2.3?原型模型（Prototype Model）：向用戶提前展示 2.4 增量模型：按功能分塊開發(fā)（

是軟件開發(fā)瀑布模型的變種，主要反映測試活動與分析和設計的關(guān)系； 局限性：把測試作為編碼之后的最后一個活動，需求分析等前期產(chǎn)生的錯誤直到后期的驗收測試才能發(fā)現(xiàn) 在V模型的基礎上，增加千開發(fā)階段的同步測試，形成W模型；測試與開發(fā)同步進行，有利用盡早的發(fā)

ML：機器學習中有監(jiān)督學習算法的四種最基礎模型的簡介(基于概率的模型、線性模型、樹模型-樹類模型、神經(jīng)網(wǎng)絡模型)、【線性模型/非線性模型、樹類模型/基于樣本距離的模型】多種對比(假設/特點/決策形式等) 目錄

在模型/視圖體系結(jié)構(gòu)中，模型提供了一個標準接口，視圖和委托使用該接口訪問數(shù)據(jù)。在Qt中，標準接口是由QAbstractItemModel類定義的。無論數(shù)據(jù)項如何存儲在任何底層數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中，QAbstractItemModel的所有子類都會以層次結(jié)構(gòu)來表示數(shù)據(jù)，這個結(jié)構(gòu)包含了數(shù)據(jù)項表。視圖使用約定

最近閱讀了一篇paper中用到了Stackelberg Game建模，于是找了一些資料先學習以下該模型的理論知識，發(fā)現(xiàn)很多學科都是相關(guān)的，真是神奇的存在。 博弈論(Game theory)又稱為對策論，是理性個體之間戰(zhàn)略對策的數(shù)學模型的研究。通過建立思維模型分析戰(zhàn)略游戲中個體的行為，并且

寫在前面的話 這部分只解釋代碼，不對線性層(全連接層)，卷積層等layer的原理進行解釋。 盡量寫的比較全了，但是自身水平有限，不太確定是否有遺漏重要的部分。 教程參考： https://pytorch.org/tutorials/ https://github.com/TingsongYu/PyTorch_Tutorial https://github.com/yunjey/pytorch-tutorial 模型

參考論文：A Survey on Generative Diffusion Model github：https://github.com/chq1155/A-Survey-on-Generative-Diffusion-Model 1.1 現(xiàn)有生成模型簡介 已經(jīng)有大量的方法證明深度生成模型能夠模擬人類的想象思維，生成人類難以分辨真?zhèn)蔚膬?nèi)容，主要方法如下： 1、GAN：用神經(jīng)網(wǎng)絡訓練生成器和判別器 G

軟件測試與軟件工程息息相關(guān)，軟件測試是軟件工程組成中不可或缺的一部分。 在軟件工程、項目管理、質(zhì)量管理得到規(guī)范化應用的企業(yè)，軟件測試也會進行得比較順利，軟件測試發(fā)揮的價值也會更大。 要關(guān)注軟件工程、質(zhì)量管理以及配置管理與軟件測試的關(guān)系；在不同的