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静态数据最新视觉报道_静态数据的例子(2024年11月全程跟踪)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：热点更新日期：2024-11-27

静态数据

RAG与微调：大型语言模型优化大比拼 𐟎Ÿ“š 知识更新： RAG：通过直接更新检索知识库来适应动态数据环境。微调：需要重新训练来更新知识和数据，依赖于静态数据存储。 𐟌 外部知识： RAG：擅长利用外部资源，尤其适合处理文档或其他数据库。微调：依赖预训练中学到的外部知识，但对变化的数据源不太敏感。 𐟔砦•𐦍„理： RAG：需要最少的数据处理和操作，简单快捷。微调：依赖于构建高质量的数据集，过程较为复杂。 𐟎蠦补ž‹定制： RAG：主要侧重于信息检索和整合外部知识。微调：允许调整LLM行为、写作风格或特定领域知识，灵活性更高。

多模态大模型：从零开始到前沿应用嘿，大家好，昨天我们聊了聊多模态大模型的一些基础知识，但当时没深入展开。今天，我们就来详细说说这个有趣的主题吧𐟑‡ 多模态到底是什么？❓ 所谓多模态，就是融合了多种不同类型的信息，比如图像、文本、音频和视频等。目前最常见的是Vision+Language的结合形式。多模态的分类𐟓Š 静态多模态大模型：这个主要是处理静态数据，比如图片和文本。动态多模态大模型：涉及动态数据，比如视频和音频。垂直领域多模态：针对特定领域的多模态应用。多模态训练的挑战𐟧銊在多模态训练中，如何解决不同模态之间的差异是一个关键问题。这里我们先假设你是在做多模态分类任务，毕竟单模态都能跑出指标。通常来说，除非某个模态完全是噪声，否则不会对融合后的模型效果造成太大影响。你可以从以下几个方面来定位问题： Debug：确认是不是在特征预处理时引入了bug。模态表达能力：每个模态都跑一遍任务看看指标，确认不是模态本身信息不足导致无法学习。模态融合模块：常见的做法是concat后直接接任务头，如果是多帧的可以先用NextVlad降维，或者直接用Transformer来融合。不确定你这里用的是啥融合模块，建议先用最简单的来做起，排除其他变量影响。模态dropout：通过模态间的dropout来增加模型的稳定性。单模态监督：在每个单模态上面都加个分类头，用于监督单模态的学习。迁移学习与多模态特征融合𐟌 结合迁移学习与多模态融合是提高模型泛化性能的一项创新思路。通过在源领域学习到的多模态知识，迁移到目标领域，可以提高模型在目标领域的性能。例如，设计一个基于迁移学习的多模态融合模型，通过在源领域上的大规模数据预训练，提取多模态特征，然后在目标领域上进行微调，以适应目标领域的任务需求。希望这些信息能帮到你！如果有任何问题或想法，欢迎在评论区留言哦𐟓退

𐟌Ÿ 掌握线性代数与数据科学的秘密武器！探索交易市场的奥秘，让技术成为你的导航。𐟚€ 无论你是编程新手还是经验丰富的开发者，这本书都将带你走进高频交易的世界，教你如何利用准确的数据和先进的算法来构建高效交易系统。𐟓ˆ 从高频交易系统的基本架构到优化系统性能，实现低延迟交易，本书将为你提供全面的指导。𐟛 ️ 你将学习如何绕过内核、优化内存分配和上下文切换，以及如何通过静态分析改进代码开发。𐟔 在深入探讨C++和Java等编程语言的同时，你还会发现Python在实现高级别性能方面的巨大潜力。𐟒ᠦ�䖯𜌦œ줹樿˜涵盖了加密货币交易的关键知识，教你如何自信地进行高频加密货币交易。𐟒𐊊一旦你掌握了这些技术，你将准备好利用HFT系统进入市场，开启你的交易之旅。𐟌 你将学到什么： 𐟔 深入了解高频交易系统的架构 𐟚€ 提高系统性能，实现尽可能低的延迟 𐟒𛠥ˆ駔萹thon、C++和Java的强大功能构建交易系统 𐟛 ️ 绕过内核并优化操作系统 𐟓Š 使用静态分析改进代码开发 𐟌 利用C++模板和Java多线程实现超低延迟 𐟒ᠥ𐆤𝠧š„知识应用于加密货币交易准备好迎接挑战了吗？𐟌Ÿ 抓紧学习，开启你的交易之旅吧！

机器学习框架全解析：从零到一的指南 𐟓š 这本书对机器学习框架的介绍相当全面，几乎涵盖了所有公开课和书籍中的内容。它详细讲解了如何在一个训练任务中利用硬件资源，包括高性能数据模块、动态图与静态图以及与之相关的图编译器前端、后端和运行时。此外，还介绍了不同的硬件加速器、分布式并行等。 𐟓š 书中的例子主要围绕华为的开源框架Mindspore展开，作者团队也主要是华为工程师，这让人不禁联想到这本书可能是Mindspore的推广软文（但并非如此）。书中的对比分析相当全面，不会让人“只见树木不见森林”。 𐟓š 总的来说，这本书对我而言是一次扫盲之旅。例如，我才发现机器学习框架的数据模块与Spark有很多相似之处，从某种程度上看，ML框架是Spark这种大数据框架叠加了ML/DL特定的计算处理（主要是tensor运算和自动微分）。阅读时，可以参考Mindspore官网的文档，以获得更全面的理解。

𐟎ˆ 气泡图：视觉呈现的多样性 𐟎ˆ 气泡图是一种富有创意的数据可视化形式，它通过气泡的大小和位置来展示数据的分布和关系。这种图表类型在商业分析、科学研究和数据探索中都有广泛的应用。气泡图的表现形式多种多样，可以呈现静态数据，也可以动态展示数据的演变过程。 𐟓Š 静态气泡图：通过气泡的大小、颜色和位置，静态气泡图可以直观地展示数据的分布情况。例如，在商业分析中，气泡图可以用来展示销售额、用户活跃度等指标。 𐟎堥Š覀气泡图：与静态气泡图不同，动态气泡图可以展示数据随时间的变化。这种图表类型在科学研究和数据探索中特别有用，可以清晰地展示数据的发展趋势。 𐟔 气泡图的优点：直观性：通过气泡的大小和位置，用户可以快速捕捉到数据的分布和关系。灵活性：气泡图可以灵活地调整气泡的颜色、大小和透明度，以满足不同的视觉需求。动态展示：动态气泡图可以展示数据随时间的变化，增强数据的动态感。 𐟓š 气泡图的应用场景：商业分析：展示销售额、用户活跃度等指标。科学研究：展示实验数据、模拟结果等。数据探索：通过气泡图发现数据中的隐藏模式和关系。气泡图作为一种数据可视化工具，不仅可以帮助用户更好地理解数据，还能增强数据的可读性和吸引力。

Excel跨工作簿复制下拉列表的简单方法大家好！今天我们来聊聊一个在Excel中常见的问题：如何将一个工作簿中的数据复制到另一个工作簿，同时保留下拉列表。𐟤” 首先，让我们看看这个问题是如何产生的。假设你有一个名为“list”的工作表，其中包含一个下拉列表，这个列表的来源引用了一些数据。当你尝试将这些数据复制到另一个工作簿时，你会发现下拉列表无法一起复制过去，因为“list”工作表并没有一起复制。𐟘“ 那么，如何解决这个问题呢？其实方法很简单，只需要几个步骤：创建静态数据源：首先，将“list”工作表中的数据复制到一个新的工作表中，这个工作表可以命名为“static_list”。这样，你就有了一个静态的数据源。复制静态数据源：接下来，将“static_list”工作表中的数据复制到你想要的目标工作簿中。创建新的下拉列表：在新工作簿中，使用“Data”菜单下的“Data Validation”功能，创建一个新的下拉列表。选择“static_list”工作表中的数据作为下拉列表的来源。这样一来，你就可以在新工作簿中保留原有的下拉列表功能了！是不是很简单？𐟎‰ 希望这个小技巧能帮助到你，让你的Excel操作更加顺畅！如果你有其他Excel问题，欢迎随时提问哦！𐟘Š

随着5月13号的来到，崔永熙传来2个重磅好消息，2个坏消息！好消息1，崔永熙在NBA训练营体测数据出炉，净身高2.00m，臂展2.06m，体重92kg，静态数据达到NBA中等水平，最接近吉米巴特勒好消息2，崔永熙在今天的比赛前，训练时三分25中23，几乎例无虚发坏消息1，小崔的站立摸高2.61m，原地纵跳0.71m，最大纵跳0.90m，3/4场冲刺3.21s，动态数据在NBA就没法看了坏消息2，在今天精英训练营比赛第2场，小崔7中2，其中三分4中0，只拿到4分2助攻1抢断2盖帽

𐟌 GIS的五大局限与革新视角 𐟒ኰŸ“ 探索GIS的五大局限，并揭示如何通过创新的视角和方法来克服它们！ 1️⃣ 地点与情感的分离 𐟒” 传统GIS往往只关注空间，而忽视了人们对地点的情感体验。例如，通过深度地图和手绘地图，我们可以捕捉到地方的多维度意义，让地图更加生动，不再只是简单的坐标点。 2️⃣ 情感数据的缺失 ❤️ GIS需要更多地考虑人们在特定地点的情感体验。情感地图将情感数据可视化，如HarassMap项目，揭示了情感数据在社会抗争中的重要性。 3️⃣ 尺度问题的挑战 𐟏 在处理家庭、身体等私密尺度时，GIS存在局限。身体地图将身体作为分析单元，帮助我们更好地理解社会动态和情感如何交织在特定空间中。 4️⃣ 时间与变化的忽视 𐟕𐯸 传统GIS更适合处理静态数据，难以反映动态过程。叙事地图通过讲故事来捕捉时间与变化，打破了地图的静态限制。 5️⃣ 关系性数据的缺失 𐟔— 传统GIS主要关注空间的接近性，忽视了远距离间的复杂关系。通过多维空间和关系性地图，我们可以展现不同地点、时间和尺度之间的动态联系。这些创新的视角和方法不仅让GIS更好地反映现实世界的复杂性，还能为社会不平等、情感体验等问题提供新的洞察力。𐟌Ÿ

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𐟚𒤹𐨽楐Ž，我真心后悔了！ 𐟚𔢀♂️买车后的我，真心有些后悔了。早知如此，我应该早点来体验飞艇的！自从换了新车，我的骑行体验简直焕然一新。𐟎‰ 𐟓店里送的fitting服务真是太棒了！虽然等了一会儿，但整个过程效率超高。先是静态测量身体数据，包括髋膝柔韧度和脚底压力分布等等。然后骑行十来分钟，动态调节骑行姿态。𐟒ꊊ𐟎列€后，通过算法计算出一套量身定做的fitting数据，更加精准和科学。车座升高了大约3cm，还往后移了一些。𐟔犊𐟌…第一次在温榆河晨骑后，我的匀速从25提升到了30！发力方式更对了，感觉轻松很多。真香啊！𐟘 𐟚𔢀♂️如果你也想提升骑行体验，不妨去试试飞艇吧！保证让你不后悔！𐟑