模型

一、OBJ模型格式介绍 OBJ是一种 ASCII 格式的 3D 数字几何体格式，用于表示 3D 几何体模型，其中包含了三维模型的定点、纹理信息以及多边形面片拓扑结构，可以保存为 *…

一、模型概述 GPT-2是一种基于变换器的强大自然语言处理模型，由OpenAI公司发表于2019年。它有1750亿个参数，是当时最大的语言模型之一。其中，GPT是Generativ…

一、模型说明 1、SIMCSE模型是基于BERT模型的语义匹配模型。 2、其核心是将BERT模型的中间层的文本向量进行相似度计算。 3、通过预训练BERT模型和大量的无标签数据，使…

一、BERT是什么？ BERT是Bidirectional Encoder Representations from Transformers的缩写，是Google于2018年发布…

一、VAR模型介绍 Vectro Autoregression Model（简称VAR模型）是一种多元时间序列的处理方法，它能够对多个观测变量之间的相互影响建立动态系统，通过残差协…

一、简介 vgg19是一种深度卷积神经网络，由牛津大学的Visual Geometry Group开发。它是vgg16模型的扩展，具有更深的网络层数。vgg19模型在图像分类、物体…

一、TransGAN简介 TransGAN是一种新型的图像生成模型，它是基于Transformer模型而成。与其他图像生成模型相比，TransGAN不依赖于前置训练模型，只需要使用…

一、概述 怪异盒子模型（Quirks mode）是指浏览器解析 HTML 文件时，如果其文档类型声明不规范或者没有声明，浏览器会启用一种怪异模式进行解析，此时网页渲染可能会与标准模…

一、什么是MLP-Mixer？ MLP-Mixer是一种全新的深度神经网络结构，它被用于图像分类任务，并且在ImageNet分类任务中取得了良好的表现。它是由Google Brai…

一、相机成像原理 相机成像原理是将三维物体通过投影变换映射到二维图像上的过程。在现实世界中，物体的位置被表示为三维坐标，而图像中的位置被表示为二维坐标。为了将物体的位置映射到图像上…

一、BERT模型简介 BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 是由 Google 推出的自然语…

一、TCP模型介绍 TCP是一种传输层的协议，它提供了面向连接的可靠数据传输服务。TCP将数据分段并提供可靠的流式传输，对流量控制和拥塞控制有自己的处理方法。TCP协议在网络传输中…

一、BLP模型介绍 BLP模型是以Berry、Levinsohn和Pakes三位学者的姓氏命名的经济学模型。该模型主要应用于市场行为分析、竞争政策制定等领域。BLP模型的基本思想是…

一、箱体何时出现问题 决策树分箱是将连续变量分段，把连续值转换为离散值。在大多数情况下，决策树分箱是加快流程并提高模型性能的有效方式之一。但是，当箱体过少或过多时，会导致过拟合或欠…

一、概述 卷积神经网络是深度学习中常用的一种神经网络结构，使用卷积核对输入数据进行特征提取和降维，从而实现对输入数据的分类或回归。而卷积核的数量则是影响神经网络性能和训练效果的重要…