文章简介：第一步：在Excel中右击图片，点击【另存为图片】。第二步：保存类型里选择：TIFF格式。第三步：保存的图片默认为330dpi，容量为330k，清晰度已经非常不错了。第四步：如果你想要更高的dpi，或者矢量格式的图片，可通过PPT另存为PDF格式，再用PS把PDF转换为tif实现。

2024-04-24 评论 0  1435

文章简介：1、在Visio中新建数据库模型图打开Visio2010，文件—》新建—》数据库—》数据库模型图。建立数据库模型图之后，菜单栏多出一个菜单项【数据库】。看下图菜单栏多出了一个数据库项2、反向工程菜单项数据库—》反向工程。启动反向工程向导，一步步完成反向工程设置。2.1.建立与数据库的连接。选择Visio驱动程序的类型决定了可以连接的数据库类型及可用选项。数据源指定数据库位置及连接信息。这里我们选择Visio驱动程序为MicrosoftSqlServer，数据源为刚建立的BASICDATA。2.2

2024-06-02 评论 0  1208

文章简介：1、在Visio中新建数据库模型图打开Visio2010，文件—》新建—》数据库—》数据库模型图。建立数据库模型图之后，菜单栏多出一个菜单项【数据库】。看下图菜单栏多出了一个数据库项2、依次画数据库建立的每张表、视图等进入了画图状态，看到界面的左边，选中【实体】这个画图模型，按住鼠标左键不放，直接拖动到中间的带有标尺的画图区域接下来主要的工作就放在设置表的属性上了。看到程序主界面窗口下方的属性设置，现在左边的类别选中【定义】，依次输入数据表的物理名称和概念名称，注意如果物理名称和概念名称不一致的

2024-06-12 评论 0  406

文章简介：作者|PengfeiZheng单位|USTC,HKBUTMLRGroup近年来，生成AI的迅猛发展为文本到图像生成、视频生成等令人瞩目的领域注入了强大的动力。这些技术的核心在于扩散模型的应用。扩散模型首先通过定义一个不断加噪声的前向过程来将图片逐步变为高斯噪声，再通过逆向过程将高斯噪声逐步去噪，变为清晰图片以得到真实样本。其中扩散常微分模型被用于生成的图片的插值数值，这在生成视频以及一些广告创意上有着极大的应用潜力。然而，我们注意到，当这种方法应用于自然图片时，插值出的图片效果往往很难如人意。在

2024-05-06 评论 0  1133

文章简介：在数据库设计中，将E-R图转换成关系数据模型的过程属于“逻辑设计阶段”。E-R图是用来描述现实世界的概念模型；而逻辑设计阶段的主要工作是将现实世界的概念数据模型设计成数据库的一种逻辑模式，即适应于某种特定数据库管理系统所支持的逻辑数据模式。

2021-05-07 评论 0  30502

文章简介：1、打开Visio，如下图。2、点击文件，新建，软件和数据库，如下图。3、选择数据库模型图，点击创建，然后成功建立了一个vsd文件。如下图。4、选择左侧的工具，这里将实体拖入页面，如下图。5、在页面下方，编辑实体(即表)的相关信息，如下图。6、点击列，这里我们可以设置键名和数据格式，如下图。7、勾选pk，可以设置一个表的主键，如下图。

2024-06-11 评论 0  1127

文章简介：图学习领域的数据饥荒问题，又有能缓解的新花活了！ OpenGraph，一个基于图的基础模型，专门用于在多种图数据集上进行零样本预测。港大数据智能实验室的负责人ChaoHuang团队，他们也针对模型提出了提升调整技术，以提高模型对新任务的适应性。目前，这项工作已经挂上了GitHub。介绍数据增强技术，此工作主要是深入探讨增强图模型泛化能力的策略（特别是在训练和测试数据存在显着差异时）。 OpenGraph是一种通用的图结构模式，通过传播预测进行前向传播，实现对全新数据的零样本预测。为了实现目标，团队解

2024-05-09 评论 0  385

文章简介：MongoDB 架构设计和高级数据模型 71. MongoDB 如何支持无模式数据？ MongoDB 是无模式的，因为它以文档的形式存储数据，通常使用 BSON（二进制 JSON）。集合中的每个文档

2024-12-19 评论 0  628

文章简介：借助Go的SectionReader模块，如何高效地处理大型数据库数据的读取与写入？数据库是现代应用程序中不可或缺的组成部分，而对于大型数据库的数据读取与写入是一项非常耗时的操作。为了提高效率，我们可以利用Go语言的SectionReader模块来处理这些操作。SectionReader是Go标准库中的一个类型，它实现了io.ReaderAt、io.Writ

2023-07-21 评论 0  927

文章简介：核模型高斯过程(KMGPs)是一种复杂的工具，用于处理各种数据集的复杂性。它通过核函数扩展了传统高斯过程的概念。本文将详细讨论KMGPs的理论基础、实际应用和面临的挑战。核模型高斯过程是对传统高斯过程的一种扩展，用于机器学习和统计学。了解kmgp前，需掌握高斯过程基础知识，再理解核模型的作用。高斯过程(GPs)高斯过程是随机变量集合，有限个变量联合高斯分布，用于定义函数概率分布。高斯过程在机器学习中常用于回归和分类任务，可用于拟合数据的概率分布。高斯过程的一个重要特征是能够提供不确定性估计和预测

2024-01-30 评论 0  1030

文章简介：Vue和ECharts4Taro3高级教程：如何实现混合图表类型的数据可视化引言：在现代数据分析和可视化中，混合图表类型的数据展示已经成为一种常见的需求。常见的混合图表类型包括折线图、柱状图、饼图等等。本文将介绍如何使用Vue框架和ECharts4Taro3库来实现混合图表类型的数据可视化。一、安装和配置环境首先，我们需要安装Vue和Taro，并创建一个新的

2023-07-21 评论 0  1436

文章简介：大模型时代的到来,正加速推动人工智能开发从以模型为中心朝着以数据为中心的方向转变。量子位智库《中国AIGC数据标注产业全景报告》指出,当前大模型数据解决方案多处开花,以一站式、定制化服务为主,围绕大模型开发全生命周期(包括预训练、监督微调、RLHF、红队测试、基准测试等),专业数据服务商、大模型企业、AI公司等各方都拿出相关数据解决方案,大部分以一站式、定制化服务为主。以云测数据针对垂直行业大模型数据解决方案的案例，其方案能够为大型行业模型的端到端流程提供高质量高效的数据，包括持续预训练、任务微

2023-11-27 评论 0  995

文章简介：随着人工智能行业的迅猛发展，人工智能正在全方位商业化。AI技术已经在金融、医疗、制造、教育、安防等多个领域实现技术落地，应用场景也日益丰富，数据的重要性越发凸显。作为人工智能产业链中至关重要的一环，数据的质量和数量对于提高AI模型的准确性和可靠性具有关键作用。如今，人工智能（AI）正以大模型为核心实现更快速的发展，并正在全速进入一个崭新的时代。云测数据作为高质量、场景化人工智能数据服务的代表，凭借其领先的技术能力、卓越的服务品质和丰富的行业经验，为人工智能产业提供专业、高效、安全的AI数据服务，

2023-11-03 评论 0  855

文章简介：数据，作为决定机器学习模型性能的三大要素之一，正在成为制约大模型发展的瓶颈。正所谓「Garbagein,garbageout」[1]，无论你的算法多么优秀，你的计算资源多么强大，模型的质量都直接取决于你用来训练模型的数据。随着各种开源大模型的涌现，数据的重要性进一步凸显，尤其是高质量的行业数据。彭博社基于开源的GPT-3框架打造金融大模型BloombergGPT，证明了基于开源的大模型框架开发垂直行业大模型的可行性。事实上，面向垂直行业构建或定制闭源的轻量化大模型，也正是国内多数大模型创业公司所

2023-09-18 评论 0  847

文章简介：编辑：KX空间转录组学与多组学数据整合空间转录组学作为单细胞转录组学后的重大进展，使得多组学数据的整合至关重要。SpatialGlue：具有双注意力机制的图神经网络模型来自新加坡科技研究局（A*STAR）、华大基因和上海交通大学医学院附属仁济医院的研究团队提出了一种名为SpatialGlue的图神经网络模型，该模型通过双注意力机制整合多组学数据，以空间感知的方式揭示组织样本的组织学相关结构。SpatialGlue的优势SpatialGlue能够将多种数据模态与其各自的空间背景相结合。与其他方法相

2024-07-03 评论 0  581

文章简介：近年来，大规模预训练模型作为人工智能取得突破性进展的重要推动力之一，加速了人工智能工程化和普及化的发展进程，有望成为新一代智能技术的基石。人工智能大模型的突破源于高质量数据的不断发展，提升高质量数据供给能力是推动通用人工智能大模型领域创新的关键在2020年的一项重要研究中发现，模型的效果与其参数、数据和计算量之间存在幂律发展规律，即“ScalingLaws”。模型的参数、数据和计算量呈指数级增加，而模型在测试集上的损失则呈指数级下降，表明模型的性能越好换句话说，在计算量固定且参数规模较小的情况下

2023-08-08 评论 0  1415

文章简介：8月23日，网易伏羲用户画像组技术负责人吴润泽博士受邀参加了以“沸腾的资本，踏浪的AGI”为主题的大模型产业主题论坛。在论坛中，他以《面向大模型落地应用的高效人类对齐》为主题进行了演讲，向在场的大模型产业相关企业介绍了网易伏羲如何助力打造大模型数据闭环，并分享了以低成本构建高质量数据为基础的案例和经验。在大模型三要素——数据、算力、算法中，加强预训练模型规模和提升数据质量是实现更好人工智能效果的关键方法。然而，仅仅增加模型规模并不一定能带来更好的效果。在许多实际任务中存在主观性的情况下，扩大模型

2024-01-22 评论 0  921

文章简介：获取高质量数据，已经成为当前大模型训练的一大瓶颈。前几天，OpenAI被《纽约时报》起诉，并要求索赔数十亿美元。诉状中，列举了GPT-4抄袭的多项罪证。甚至，《纽约时报》还呼吁摧毁几乎所有的GPT等大模型。一直以来，AI界多位大佬认为「合成数据」或许是解决这个问题的最优解。此前，谷歌团队还提出了用LLM代替人类标记偏好的方法RLAIF，效果甚至不输人类。现如今，谷歌MIT的研究人员发现，从大模型中学习可以得到使用真实数据训练的最佳模型的表征。这一最新方法称SynCLR，一种完全从合成图像和合成描

2024-01-14 评论 0  1303

文章简介：借助Go的SectionReader模块，如何高效地处理大型数据文件的排序与汇总？在处理大型数据文件时，我们经常需要对其进行排序和汇总操作。然而，传统的一次性读取整个文件的方法不适用于大型数据文件，因为它们可能超过内存限制。幸运的是，Go语言中的SectionReader模块提供了一种高效的方式来处理这一问题。SectionReader是Go语言中的一个包，

2023-07-23 评论 0  1163

文章简介：mysql存储图片是BLOB、MEDIUMBLOB、LONGBLOB三种类型的。具体介绍：1、BLOB类型可以存储二进制数据，适合存储一些较小的图片，如头像、图标等；2、MEDIUMBLOB类型可以存储中等大小的二进制数据，适合存储一些稍大的图片；3、LONGBLOB类型可以存储较大的二进制数据，适合存储大型图片或者需要保存高清晰度的图片。

2023-07-18 评论 0  10666