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开源大型语言模型(llm)总结
大型语言模型(LLM)是人工智能领域中的一个重要研究方向,在ChatGPT之后,它经历了快速的发展。这些发展主要涉及以下几个方面: 模型规模的增长:LLM的规模越来越大,参数数量显著增加。这种扩展使得模型能够处理更复杂、更长的输入序列,并生成更准确、更具连贯性的输出。同时,更大规模的模型还能够涵盖更 ......
深度学习神经网络大模型在文本分类中的应用
[toc] 深度学习神经网络大模型在文本分类中的应用 随着人工智能技术的不断发展,深度学习神经网络在自然语言处理领域中的应用越来越广泛。文本分类是深度学习神经网络的一个重要应用之一,其目的是将文本分类到不同的类别中,以便进行相应的处理和分析。本文将介绍深度学习神经网络大模型在文本分类中的应用,包括技 ......
基于神经网络的大模型在图像识别中的应用
[toc] 随着深度学习技术的不断发展,特别是在计算机视觉领域,基于神经网络的大模型在图像识别中的应用越来越广泛。这些模型能够在处理大量图像数据的同时,准确地识别出各种物体和场景,取得了令人瞩目的成果。本文将介绍基于神经网络的大模型在图像识别中的应用,包括技术原理、实现步骤、示例和应用等方面的内容, ......
语言模型在智能问答中的应用
[toc] 《20.《语言模型在智能问答中的应用》》 随着人工智能技术的不断发展,智能问答领域也逐渐受到了越来越多的关注。语言模型作为近年来备受关注的技术之一,在智能问答中的应用也越来越广泛。本文将介绍语言模型在智能问答中的应用,以及实现步骤与流程、应用示例与代码实现讲解、优化与改进等内容,旨在为读 ......
文本生成技术综述:基于语言模型的文本生成技术
[toc] 6. 文本生成技术综述:基于语言模型的文本生成技术 随着人工智能和自然语言处理技术的快速发展,文本生成技术越来越受到关注。文本生成技术可以用于多种应用场景,如智能客服、自动摘要、机器翻译等。本文将综述基于语言模型的文本生成技术,并深入探讨其实现原理、概念、实现步骤和示例应用等方面。 ## ......
文本分类与情感分析:基于深度学习的大型语言模型应用
[toc] 文本分类和情感分析是人工智能领域中非常重要的技术,其应用广泛,包括自然语言处理、语音识别、计算机视觉等多个领域。本文将介绍基于深度学习的大型语言模型应用文本分类和情感分析的技术原理及实现步骤,并探讨相关应用场景和优化改进的方法。 ## 1. 引言 随着人工智能的不断发展,文本分类和情感分 ......
对话系统与知识图谱:大型语言模型在对话系统中的应用
[toc] 19. 对话系统与知识图谱:大型语言模型在对话系统中的应用 随着人工智能技术的不断发展,对话系统作为其中的一个重要应用领域,已经被广泛应用于人机交互、智能客服、智能助手等领域。而其中,大型语言模型作为对话系统的重要组成部分,在对话系统中发挥着至关重要的作用。本文将详细介绍大型语言模型在对 ......
让AI支持游戏AI模型:从经典AI算法到最新技术的应用
[toc] # 20. 让 AI 支持游戏AI模型:从经典 AI 算法到最新技术的应用 ## 1. 引言 随着人工智能技术的不断发展,越来越多的游戏开发者开始将人工智能技术应用到游戏AI模型中。本文将介绍游戏AI模型中使用的人工智能技术,包括经典 AI 算法和最新技术的应用。 ## 2. 技术原理及 ......
GPT3:人工智能时代的新型语言模型
[toc] 1. GPT-3:人工智能时代的新型语言模型 随着人工智能技术的不断发展,自然语言处理领域也迎来了新的里程碑。GPT-3 是当前最具代表性的语言模型之一,它具有如下特点: - GPT-3 是一种全新的语言模型,基于深度学习技术,使用了大量的预训练数据和先进的自然语言处理算法,能够模拟人类 ......
随着人工智能和大数据技术的不断发展,大模型与工业机器人的结合逐渐成为了一个热门话题。这种结合不仅可以提高机器人
[toc] 随着人工智能和大数据技术的不断发展,大模型与工业机器人的结合逐渐成为了一个热门话题。这种结合不仅可以提高机器人的工作效率,还可以提高模型的性能和准确度,为工业自动化领域带来巨大的变革和发展空间。本文将介绍大模型与工业机器人的结合技术原理、实现步骤和应用场景,并分析优化和改进的必要性。 # ......
ResNet模型:在计算机视觉任务中实现深度学习
[toc] 文章:ResNet模型:在计算机视觉任务中实现深度学习 ## 1. 引言 深度学习是一种革命性的机器学习技术,自推出以来,已经被广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域。在计算机视觉领域,深度学习中的 ResNet 模型成为了一个经典的例子,被广泛用于图像分类、目标检测、图像分 ......
编译器设计与实现:使用多线程编程模型优化编译器性能
[toc] 《编译器设计与实现:使用多线程编程模型优化编译器性能》 编译器是计算机程序的入口点,是将高级编程语言(如C、C++等)转化为机器语言的工具。编译器的性能直接影响着程序的运行效率和效率。为了提高编译器的性能,人们一直在探索新的编译技术。本文将介绍如何使用多线程编程模型优化编译器性能。 一、 ......
编译器设计与实现:Java编译器并发编程模型实现多核CPU和Web应用程序
[toc] 编译器设计与实现:Java编译器并发编程模型实现多核CPU和Web应用程序 摘要: 本文将介绍Java编译器的并发编程模型,并介绍如何将其应用于实现多核CPU和Web应用程序。本文将介绍Java编译器的核心原理和实现步骤,并探讨如何优化和改进编译器的性能、可扩展性和安全性。通过实际示例和 ......
Docker CLI docker history 常用命令
Docker 是一个开源的应用容器引擎,让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的镜像中,然后发布到任何流行的 Linux或Windows操作系统的机器上,也可以实现虚拟化。Docker是内核虚拟化,不使用Hypervisor是不完全虚拟化,依赖内核的特性实现资源隔离。本文主要介绍Docke ......
blender 解决圆形 模型精度问题
1、在右侧选中mesh 2、进入到编辑模式 3、左下角选择修改器 4、选择 修改器里 表面细分 5、下面两个按钮可以看左侧的实时效果 6、在物体模式下点击应用 ......
MySQL将一张表的字段更新进另一张表
```sql -- 1.统计语句 select COUNT(*) from ZD_JGZC_MAP_BIRTH zjmb inner join xydm x on zjmb.NEWJGBM = x.信用代码; -- 2.更新语句 update ZD_JGZC_MAP_BIRTH as a, xydm ......
常用移位操作
1、数据如下 09 F0 30 56 D0 E9 95 46 假设用前4字节作为卡号如何获取到这个卡号呢? card = (card_data[0]<<24)+(card_data[1]<<16)+(card_data[2]<<8)+(card_data[3]<<0); ......
Stream里根据某个字段过滤
list.stream() .collect( Collectors.collectingAndThen( Collectors.toCollection( () -> new TreeSet<>(Comparator.comparing(e -> e.getId)) ), ArrayList::n ......
Vue常用的组件库有哪些
Vue官网:https://v2.cn.vuejs.org/ Vue常用的组件库: 一、移动端 常用组件库 1. Vant ui --有赞移动 UI 组件库,支持 Vue 3 微信小程序,支付宝小程序\ Github: github.com/youzan/vant 2. Cube UI -- 滴滴出 ......
swagger接口里面已经增加了字段,但是接口文档不显示情况
出现异常情况,接口里面更新字段,可能就是@ApiModel("值") 里面 “值”汉字和其他对象一样了,如果一样就会出现这个问题 1.接口文档上不显示接口信息 ......
神经网络模型种类
神经网络模型种类 一般地,CNN的基本结构包括两层,其一为特征提取层,每个神经元的输入与前一层的局部接受域相连,并提取该局部的特征。一旦该局部特征被提取后,它与其它特征间的位置关系也随之确定下来;其二是特征映射层,网络的每个计算层由多个特征映射组成,每个特征映射是一个平面,平面上所有神经元的权值相等 ......
css常用选择器
1.常用子元素选择器-选择特定子元素 :nth-of-type(n) 选择其父级下的第n个元素 例如:p:nth-child(2):last-of-type 选择其父级下的最后一个元素:nth-child(n) 选择其父级下的第n个子元素:nth-last-child(n) 选择其父级下的第n个子元 ......
【MySQL】 批量更改库,表,字段的字符集
库一级的更改: ``` -- 单个库字符集更改 ALTER DATABASE `ymcd_aisw` CHARACTER SET 'utf8' COLLATE 'utf8_general_ci'; ALTER DATABASE `ymcd_aisw` CHARACTER SET 'utf8mb4' ......
R语言深度学习:用keras神经网络回归模型预测时间序列数据|附代码数据
library(keras) 生成样本数据集 首先,本教程的样本回归时间序列数据集。 plot( c ) points( a ) points( b ) points( y ) 点击标题查阅往期内容 RNN循环神经网络 、LSTM长短期记忆网络实现时间序列长期利率预测 左右滑动查看更多 01 02 ......
模型训练
1. bert为什么attention除以根号下d 原因:因为点积的数量级增长很大,因此将 softmax 函数推向了梯度极小的区域。 案例: 在没有除以根号d时, raw_tensor = torch.tensor([[2.1,3.3,0.5,-2.7]]) torch.softmax(raw_t ......
人工智能领域:面试常见问题超全(深度学习基础、卷积模型、对抗神经网络、预训练模型、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、模型压缩、强化学习、元学习)
人工智能领域:面试常见问题超全(深度学习基础、卷积模型、对抗神经网络、预训练模型、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、模型压缩、强化学习、元学习) ......
深度学习实践篇[17]:模型压缩技术、模型蒸馏算法:Patient-KD、DistilBERT、DynaBERT、TinyBERT
# 深度学习实践篇[17]:模型压缩技术、模型蒸馏算法:Patient-KD、DistilBERT、DynaBERT、TinyBERT # 1.模型压缩概述 ## 1.2模型压缩原有 理论上来说,深度神经网络模型越深,非线性程度也就越大,相应的对现实问题的表达能力越强,但相应的代价是,训练成本和模型 ......
Kafka系列---【kafka常用命令】
# kafka常用命令 ## 1.查看消费者组列表 ```shell ./kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server localhost:9092 --list ``` ## 2.查看指定groupid的消费状态详情 ```shell #能查看partit ......
AJAX常用知识点及应用
一、概念相关 Async JavaScript And XML 是JS通过异步方式啦获取响应并且局部更新页面 二、XHLHttpRequest 【在AJAX中被大量使用】 是一个API,挂在window上。 为客户端提供了在客户端和服务器之间进行数据传输的功能 通过URL来获取数据,并且不会使页面整 ......