实战datawhale diffuser模型
【Web攻防之业务安全实战指南】第6章 业务授权访问模块
6.1 非授权访问测试 6.1.1 测试原理和方法非授权访问是指用户在没有通过认证授权的情况下能够直接访问需要通过认证才能访问到的页面或文本信息。可以尝试在登录某网站前台或后台之后，将相关的页面链接复制到其他浏览器或其他电脑上进行访问，观察是否能访问成功。 6.1.2 测试过程靶场：xvwa-Mis ......
如何在Windows本地运行一个大语言模型
ChatGLM3 是智谱AI和清华大学 KEG 实验室联合发布的新一代对话预训练模型，可以在消费级显卡上轻松运行一个离线的对话机器人。 它功能强大，配置过程简单，对初学者比较友好。 本文记录了ChatGLM3的环境配置过程，希望能对跟我一样的新手朋友起到帮助。 准备工作： 准备一台装有Nvidia显 ......
NLP项目实战02：英文文本识别
简介： 欢迎来到本篇文章！今天我们将讨论一个新的自然语言处理任务——英文短文识别。具体而言，即通过分析输入的英文文本来判断其是比较消极的还是比较积极的。 展示： 1、项目界面 如下所示是项目启动后用户使用使用界面 2、布局介绍 首先可以看到用户使用界面上存在这么几个部分： 2.1、最左边的功能栏 2 ......
机器学习-线性回归-逻辑回归-实战-09
1. 二分类 #!/usr/bin/env python # coding: utf-8 # In[7]: import numpy as np from sklearn import datasets from sklearn.linear_model import LogisticRegress ......
值迭代与策略迭代（有模型）
先说一下我初始理解，就是图片上面有三部曲，然后他是一个有模型的算法，然后假如说我让他训练100次就是，用python来表达就是 for episode in (100),这个就是最外面的那一层循环，然后每次episode，就是上面三部曲，但是第一步初始化环境是会根据上一个episode来变化的，从第 ......
聊聊GLM基座模型的理论知识
概述 大模型有两个流程：预训练和推理。 预训练是在某种神经网络模型架构上，导入大规模语料数据，通过一系列的神经网络隐藏层的矩阵计算、微分计算等，输出权重，学习率，模型参数等超参数信息。 推理是在预训练的成果上，应用超参数文件，基于预训练结果，根据用户的输入信息，推理预测其行为。 GLM模型原理的理解 ......
实现高光反射光照模型
\(C_{specular}=(C_{light} \cdot M_{specular})max(0,\hat{V} \cdot \hat{R})^{M_{gloss}}\) 其中，\(C_{light}\) 是光源的颜色，\(M_{specular}\) 是材质的高光反射颜色，\(\hat{V}\ ......
K8S 入门实战 (1)
Docker 安装 # 1. 查看机器信息，内核版本要求 3.8 以上 $ uname -a Linux centos8 5.11.12-300.el8.aarch64 #1 SMP Fri Jul 30 12:03:15 CST 2021 aarch64 aarch64 aarch64 GNU/L ......
机器学习的里程碑：从基础理论到大语言模型的进步
在人工智能的迅猛发展中，大语言模型和传统机器学习是不同发展阶段下的产物。大语言模型，如广为人知的GPT系列和BERT，主要依赖于复杂的神经网络结构，它们能够处理和生成人类语言，为自然语言处理带来了革命性的变化。这些模型的发展标志着从简单的任务特定模型向更通用、更灵活的解决方案的转变。相比之下，传统机 ......
将Transformer用于扩散模型，AI 生成视频达到照片级真实感
前言 在视频生成场景中，用 Transformer 做扩散模型的去噪骨干已经被李飞飞等研究者证明行得通。这可算得上是 Transformer 在视频生成领域取得的一项重大成功。 本文转载自机器之心 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪 ......
shell实战正则三贱客——awk
shell实战正则三贱客——awk 特点及应用场景 awk 一门语言类似于c语言 过滤，统计，计算 过滤，统计，日志 执行过程 awk -F, 'BEGIN{print "name"}{print $2}END{print "end of file"}' oldboy.txt 执行过程说明 awk读 ......
shell实战正则三贱客—grep
三剑客 三剑客特点，及应用场景 命令 特点 场景 grep 过滤 grep过滤速度是最快的 sed 替换，修改文件内容，取行 如果要进行替换/修改文件内容，取出某个范围的内容（从早上10：00到11：00） awk 取列，统计结算 取列对比，比较统计，计算(awk数组) shell实战正则三贱客—g ......
shell实战正则三贱客——sed
shell实战正则三贱客——sed 特点及格式 sed stream editor:流编辑器，sed把处理的内容(文件)，当做是水，源源不断的进行处理，一行一行读取文件，直到文件末尾。 sed 格式 命令 选项 sed命令功能 说明 参数 sed -r 's#oldboy#oldgirl#g' 单引 ......
shell实战正则表达式
正则表达式 匹配有规律的东西：手机号，身份证号，匹配日志什么 正则表达式 ，regular expression(RE) 正则：使用一些符号表达重复出现，大小写，开头/结尾含义。 应用场景 哪些可以正则表达式 Linux三剑客使用，一些开发语言 应用场景 过滤有规律的内容，尤其是日志 正则符号 分类 ......
纯卷积BEV模型的巅峰战力 | BEVENet不用Transformer一样成就ADAS的量产未来(转)
近年来，在自动驾驶领域，鸟瞰视角（BEV）空间中的3D目标检测作为一种普遍的方法逐渐脱颖而出。尽管与视角视图方法相比，BEV方法在精度和速度估计方面得到了改进，但将BEV技术部署到实际自动驾驶车辆中仍然具有挑战性。这主要归因于它们依赖于基于视觉 Transformer （ViT）的架构，这使得相对于 ......
shell补-特殊玩法-color颜色实战
shell补-特殊玩法-color颜色实战 格式 echo -e "\e[1;31m红色字mygirl\E[0m" \E 也可以用\033替代。开始结尾符号(大小写不区分) [1数字1表示加粗显示(这个位置可以加不同的数字代表不同的意思，；eg1是加粗，5是blink闪烁.详细信息man conso ......
大模型那么火，教你一键Modelarts玩转开源LlaMA(羊驼)大模型
本文分享自华为云社区《大模型那么火，教你一键Modelarts玩转开源LlaMA(羊驼)大模型》，作者：码上开花_Lancer 。 近日， LlaMA(羊驼)这个大模型再次冲上热搜！ LLaMA（Large Language Model Meta AI），由 Meta AI 发布的一个开放且高效的大 ......
重磅：谷歌发布最强大AI模型【Google Gemini】
https://www.cnblogs.com/eryueren/p/17901497.html 一、前言 北京时间 2023年12 月 13 日Google 发布了最新的 Gemini Pro模型，并且提供了 API 访问。 一个更好的消息是：Gemini Pro 可免费使用。赶紧体验起来吧~ 二 ......
人工智能中的文本分类：技术突破与实战指导
在本文中，我们全面探讨了文本分类技术的发展历程、基本原理、关键技术、深度学习的应用，以及从RNN到Transformer的技术演进。文章详细介绍了各种模型的原理和实战应用，旨在提供对文本分类技术深入理解的全面视角。 关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研 ......
倾斜摄影三维模型的根节点合并纹理匀色技术方法分析
三维工厂K3DMaker是一款三维模型浏览、分析、轻量化、顶层合并构建、几何校正、格式转换、调色裁切等功能专业处理软件。可以进行三维模型的网格简化、纹理压缩、层级优化等操作，从而实现三维模型轻量化。轻量化压缩比大，模型轻量化效率高，自动化处理能力高；采用多种算法对三维模型进行几何精纠正处理，精度高，... ......
Chrome扩展开发实战：快速填充表单
填表单是打工人经常面对的场景，作为一个前端，我经常开发一些PC端的页面，它们主要由表单和表格构成，而输入框又是表单里最常见的表单项。接下来就试着做一个简单的小扩展，用于快速给表单里的输入框填充值。 ......
实现漫反射光照模型
漫反射光照符合兰伯特定律(Lambert's law)，基本光照模型中漫反射计算公式： \(C_{diffuse}=(C_{light} \cdot M_{diffuse})max(0,\hat{N} \cdot \hat{I} )\) 其中，\(C_{light}\) 是光源的颜色，\(M_{di ......
R语言结构方程模型SEM、路径分析房价和犯罪率数据、预测智力影响因素可视化2案例|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=25044 原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于结构方程模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 1 简介 在本文，我们将考虑观察/显示所有变量的模型，以及具有潜在变量的模型。第一种有时称为“路径分析”，而后者有时称为“测量模型” ......
项目实战接口开发SpringBoot
目录一、springboot官方demo开发二、使用SpringBoot开发get方法接口三、一个要求携带cookie信息访问的get接口开发四、需要携带参数的get请求两种开发方式4.1 方式1：url：key=value&key=value4.2 方式2：url：ip:port/get/with ......
扩散模型初探
扩散模型的推导 主要是根据以下网址学习diffusion的数学形式：网址 首先使用\(q\)表示前向扩散过程，使用\(p\)表示逆向过程。 \[q(\mathbf{x}_t|\mathbf{x}_{t-1})=\mathcal{N}(\mathbf{x}_t;\sqrt{1-\beta}_t\mat ......
AI浪潮下，大模型如何在音视频领域运用与实践？
视频云大模型算法「方法论」。 刘国栋｜演讲者 在AI技术发展如火如荼的当下，大模型的运用与实践在各行各业以千姿百态的形式展开。音视频技术在多场景、多行业的应用中，对于智能化和效果性能的体验优化有较为极致的要求。如何运用好人工智能提升算法能力，解决多场景业务中的具体问题，需要创新地探索大模型技术及其应 ......
重磅：谷歌发布最强大AI模型【Google Gemini】
能不能“吊打” GPT-4 北京时间
2023年12 月 13 日Google 发布了最新的 Gemini Pro模型，并且提供了 API 访问。
一个更好的消息是：Gemini Pro 可免费使用。 ......
.NET6+MQTT实战（1）MQTT与物联网
1.什么是MQTT？ MQTT是 Message Queuing Telemetry Transport 的缩写,消息队列遥测传输协议，是一种基于发布/订阅模式的“轻量级”通讯协议，该协议构建于TCP/IP协议上。 特点：轻量、基于发布/订阅、进行报文封装之后通过TCP/IP协议（应用层协议） Ra ......
2020CVPR_High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models
1.AutoEncoder AutoEncoder（自编码器）是一种无监督学习的神经网络模型，用于学习有效的数据表示。它的目标是将输入数据编码成一种潜在的、紧凑的表示形式，然后从这个表示中重构原始输入。自编码器由两部分组成：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。编码器（Encoder） ......