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INVEST模型简介

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简介：
INVEST模型是一种用于需求定义和任务管理的方法论，通过独立、可验证、可协商、小巧和可追踪的原则，帮助团队更有效地规划和执行项目。 invest模型在多个领域都有广泛应用，在海洋资源研究中的应用是近年来学者们关注的热点之一。

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  • INVEST模型简介
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    INVEST模型是一种用于需求定义和任务管理的方法论，通过独立、可验证、可协商、小巧和可追踪的原则，帮助团队更有效地规划和执行项目。 invest模型在多个领域都有广泛应用，在海洋资源研究中的应用是近年来学者们关注的热点之一。
     
  • InVEST 3.14.1模型
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    InVEST 3.14.1是一款生态系统服务评估工具包，它采用空间分析方法来量化自然生态系统的经济效益，帮助决策者实现环境与发展的平衡。 InVEST模型（版本3.14.1）
     
  • DEA模型简介
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    DEA（数据 envelopment 分析）是一种用于评价具有多个输入和输出的决策单元相对效率的非参数方法。 DEA模型可以应用于经济学领域，用于研究决策单元的有效性。该文档是对模型的入门介绍。
     
  • BRDF模型简介
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    BRDF（双向反射分布函数）是一种用于描述表面材质如何反射光线的数学模型，在计算机图形学和渲染技术中广泛应用，模拟真实世界的光照效果。 BRDF模型介绍得很详细。photometric stereo多光技术的非朗伯反射方法大多基于BRDF模型，因此我对这些概念有了一个清晰的认识。
     
  • BKT模型简介1
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    BKT（贝叶斯知识追踪）模型是一种用于评估学习者掌握特定知识点进度的概率模型，广泛应用于自适应教育技术中。 1. 用户在回答题目8743_1时预测的掌握概率（学会概率）为0.96982。 2. 用户在完成最后一道题8743_6后，系统预测其对知识点的掌握概率（学会概率）达到了0.99907。
     
  • 主题模型简介
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    主题模型是一种统计模型，用于发现文档集合中隐藏的主题结构。它能识别每个文档的主题分布及词汇库中词语在各主题下的概率，从而帮助理解和组织大规模文本数据。 本段落介绍了几种主流的主题模型，包括LSA、PLSA 和 LDA，并分析了它们的演化过程及相互关系。此外，文章还探讨了一些LDA 的变种。对于学习主题模型的学生来说，这是一份相当全面且有价值的总结。
     
  • UML领域模型简介
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    UML领域模型是软件工程中用于构建和表示业务领域的抽象概念模型，通过图形化的方式清晰地表达系统的需求和功能。 UML领域模型是一种用于软件工程中的建模语言，它帮助开发者清晰地定义特定领域的概念、规则及它们之间的关系。通过使用这种模型，团队可以更好地理解业务需求，并将这些需求转化为系统设计的蓝图。领域模型关注的是现实世界问题的核心部分，而不是所有的细节或技术实现的具体步骤。 UML（统一建模语言）为创建这样的模型提供了图形化的工具和方法论支持，使得非技术人员也能通过简单的图表来理解和讨论复杂的概念与过程。这不仅提高了团队间沟通的有效性，还促进了软件产品设计的质量提升。
     
  • 盘古大模型简介
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    盘古大模型是由华为研发的超大规模预训练模型系列，旨在通过深度学习和自然语言处理技术，为企业和开发者提供强大的AI能力支持。 大模型的起源可以追溯到2017年，随着Transformer结构的提出，深度学习模型参数突破了1亿。从Lenet、Alexnet、ResNet等早期模型开始，神经网络模型的参数量逐渐增大。后来，BERT网络模型的出现使参数规模首次超过3亿。随后，GPT-3模型拥有超百亿级别的参数量，鹏程盘古实现了千亿级别稠密结构的突破，而Switch Transformer更是达到了万亿级的规模。
     
  • OSI参考模型简介
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    简介：OSI参考模型是国际标准化组织制定的一套计算机网络互连的标准体系结构，分为七层，为物理层、数据链路层、网络层、传输层、会话层、表示层和应用层。 网络参考模型主要包括OSI（开放系统互连）与TCP/IP（传输控制协议/互联网协议）两大体系结构。这两种模型为计算机网络通信提供了标准框架，帮助不同制造商生产的设备和服务能够互相兼容并进行有效沟通。 OSI模型是一个七层的协议栈，从下至上分别是物理层、数据链路层、网络层、传输层、会话层、表示层和应用层。每一层都有特定的功能，并且只与其直接相邻的上下两层通信。 相比之下，TCP/IP模型较为简化，主要由四部分组成：主机到网络（通常不单独列出）、互联网、传输以及应用层次。其中最核心的部分是Internet Layer与Transport Layer，在这两者之间通过IP协议和TCP/UDP来实现数据包在网络中的路由及可靠传输等功能。 虽然两者在细节上存在差异，但它们都旨在提供一种标准化的方式来构建复杂的网络系统，并确保不同厂商的硬件设备和软件应用程序可以相互操作。
     
  • 人工智能大型模型简介.pptx
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    本演示文稿探讨了人工智能领域的大型模型，包括其定义、技术架构、应用场景及面临的挑战与未来趋势。 **内容概要:** 人工智能大模型是近年来迅速发展的技术领域，旨在构建具有人类智能水平的模型。通过大规模数据和深度学习方法，这些模型能够处理自然语言理解、图像识别、自动驾驶等复杂任务。本资源推荐旨在介绍人工智能大模型的相关资源，助您深入了解和应用这一领域的最新进展。 **适用群体:** 本资源推荐适用于各类人群，对人工智能大模型感兴趣的任何人。对于想要了解和应用人工智能大模型的人来说，这些资源将起到极大的帮助作用。 **使用场景及目标:** 人工智能大模型的应用场景非常广泛。这些模型在自然语言处理、计算机视觉、语音识别、推荐系统等场景中具有重要的应用价值。通过使用这些模型，您可以实现智能问答系统、图像识别应用、人脸识别技术、智能推荐等多种目标。 **其他说明:** - GitHub代码库：可以查阅优秀的开源代码库，如OpenAI的GPT系列、Google的BERT和Facebook的DALL·E等，在这些仓库中，您可以找到相关的论文、实现代码和预训练模型。 - 研究论文：大量的人工智能大模型的研究论文可供参考。