实战datawhale diffuser模型
Diffusion Model理解
Diffusion Model理解 整体理解 拆楼（正向过程）可以直接一步步加噪声做，建楼（反向过程）需要使用模型来学习 苏剑林. (Jun. 13, 2022). 《生成扩散模型漫谈（一）：DDPM = 拆楼 + 建楼 》文章中截图 从右向左是正向过程，\(q(x_t|x_{t-1})\) 是加噪 ......
Stable Diffusion保姆级安装教程
什么是Stable Diffusion Stable Diffusion（简称SD）是2022年发布的一个深度学习文本到图像生成模型，由慕尼黑大学的CompVis研究团体首先提出，并与初创公司Stability AI、Runway合作开发，同时得到了EleutherAI和LAION的支持。 St ......
基于遗传算法的风光发电互补Matlab仿真模型
down 资源文件列表 基于遗传算法的风光发电互补Matlab仿真模型/ceshi.m , 1500基于遗传算法的风光发电互补Matlab仿真模型/fun.m , 1496基于遗传算法的风光发电互补Matlab仿真模型/genetic/bs2rv.M , 3356基于遗传算法的风光发电互补Matla ......
ASR项目实战-交付过程中遇到的疑似内存泄漏问题
基于Kaldi实现语音识别时，需要引入一款名为OpenFST的开源软件，本文中提到的内存问题，即和这款软件相关。 考虑到过程比较曲折，内容相对比较长，因此先说结论。 在做长时间的语音识别时，集成了Kaldi和OpenFST的进程将会占用远超出预期的内存，这个现象可能和OpenFST、glibc的实现 ......
Redis 性能优化实战
Redis 作为内存数据库，其性能表现非常出色，单机 OPS 很容易达到 10万以上，这主要得益于其高效的内存数据结构、单线程无锁设计、IO 多路复用等技术实现。但是在线上生产环境的使用中，我们仍然会发现在使用 Redis 的时候其性能和预期是不符的，例如出现了明显的延迟等，如果我们能从 Redis ......
Python性能测试框架Locust实战教程
01、认识Locust Locust是一个比较容易上手的分布式用户负载测试工具。它旨在对网站（或其他系统）进行负载测试，并确定系统可以处理多少个并发用户，Locust 在英文中是 蝗虫 的意思：作者的想法是在测试期间，放一大群 蝗虫 攻击您的网站。当然事先是可以用 Locust 定义每个蝗虫（或测试 ......
CSS盒模型
盒模型的组成部分 CSS会把所有的HTML元素都看成一个盒子，所有的样式也是基于这个盒子 内容区（content）:元素中的文本或后代元素都是它的内容 内边距（padding）又称:补白，紧贴内容的补白区域 边框（border）: 盒子的边框 外边距（margin）：盒子与外界的距离，外边距不会影响 ......
NeruIPS 2023 | SegRefiner：通过扩散模型实现高精度图像分割
前言 尽管图像分割在过去得到了广泛研究和快速发展，但获得细节上非常准确的分割 mask 始终十分具有挑战性。因为达成高精度的分割既需要高级语义信息，也需要细粒度的纹理信息，这将导致较大的计算复杂性和内存使用。而对于分辨率达到2K甚至更高的图像，这一挑战尤为突出。由于直接预测高质量分割 mask 具有 ......
计算机网络学习第一天OSI与TCP/IP模型
OSI模型与TCP/IP模型 协议是水平的，由语法、语义和同步三部分组成，服务是垂直的。 从上往下依次封装（PCI+SDU=PDU）。 1. 物理层 主要传输比特，用光、电、其他形式的电磁波传输和表示数据，里面需要中继器和集线器设备。 2. 数据链路层 主要将网络层的IP数据包（分组）封装成帧（包含 ......
项目管理-模型测试体系图
简介：结合日常模型测试流程，探索模型测试管理体系，包含测试过程管理、基础环境、质量控制、效率提升、持续学习、测试探索几个方面。 ps：感兴趣的可以留言，一起探索模型测试项目实践~ ......
大模型评测探索
大模型评测探索 一、简介：大模型评测方法对比，对比传统的机器学习、深度学习与大模型测试过程，分析大模型评测体系。 二、以前的评价（机器学习、深度学习） 评价分散：以前标准能力评价往往较为零散，每个能力有各自的评价，局限在下游任务，比如图像识别：准确率、精准率、召回率，文本分类：Micro,推荐系统： ......
【类库工具】 Assimp 支持三十几种模型格式的转换
Assimp.NET 发现一个导入导出解析的一个库，因为不懂C++，它有.net类库! 主要用于模型的导入和导出转换 github地址：https://github.com/StirlingLabs/Assimp.Net/tree/main ......
大模型评测-微软亚洲研究院：A Survey on Evaluation of Large Language Models论文分享
《A Survey on Evaluation of Large Language Models》 一、论文介绍：微软亚洲研究院公开了介绍大模型评测领域的论文《A Survey on Evaluation of Large Language Models》。该论文一共调研了219篇文献，以评测内容 ......
中文大模型基准测试报告--SuperCLUE评测报告分享
SuperCLUE评测报告分享-数据时间2023.11月 一、行业发展：自2022年11月30日ChatGPT发布以来，AI大模型在全球范围内掀起了有史以来规模最大的人工智能浪潮。国内学术和产业界在过去一年也有了实质性的突破。 大致可以分为三个阶段，即准备期（ChatGPT发布后国内产学研迅速形成大 ......
实战博彩站点-从弱口令到提权
0x00 前言我们的小团队对偶然发现的bc站点进行的渗透,从一开始只有sqlmap反弹的无回显os-shell到CS上线,到配合MSF上传脏土豆提权,到拿下SYSTEM权限的过程,分享记录一下渗透过程0x01 登录框sql注入看到登录框没什么好说的,先试试sqlmap一把梭burp抓包登录请求,保存 ......
记一次被骗花呗背后骗局的渗透实战
0X00 事情起因 大街上偶遇预存话费3999送平板被套路，支付宝被一顿操作又套现又转账的把我花呗都套走了。回到家越发越觉得不对劲，越发越后悔，网上一搜关于这类的活动一抓一大把而且一模一样越看是越生气啊。 最主要的呢，送的平板也是八百多的根本不值预存话费的这个价，且居然有卡死的现象，于是乎我决定深挖 ......
记一次BC推广渗透实战
0x00 信息搜集朋友给了我一个站，算一个比较大的bc，主站看了一下，没有入口，就换了他的一个推广平台然后首先大致扫了一下目录，希望可以看见一些有用的东西。这个时候我可以推荐大家一个接口，可以快速大致看看他重要的文件https://scan.top15.cn/web/infoleak例如探针，网站源 ......
OLAP多维语义模型（一）
概述 为了严谨起见，在正式内容之前，先把OLAP多维语义模型是什么说明一下。 先说OLAP（Online Analytical Processing），它是和OLTP相对的概念，关于这两个概念的详细解释网上有很多。严格的来说OLAP与多维数据没有必然的联系，基于关系模型、图模型、时序模型或者其他数据 ......
一文读懂大型语言模型LLM
在当今的技术世界中，人工智能正以前所未有的速度发展和演变。这一领域的快速发展得益于先进的机器学习算法、海量数据的可用性以及计算能力的显著提升。特别是，在自然语言处理（NLP）领域，AI的进步已经让计算机不仅能理解人类语言的基本结构，还能在更深层次上把握其语义和情感。这种能力的核心在于大型语言模型（大 ......
记一次帮助粉丝渗透某盘反诈骗的实战
0X00 事情由来了解完事情的经过，经过我的经验判断，这应该是个杀猪诈骗案例诈骗份子通过一些手段让受害人相信，通过他们可以赚钱并诱导充值杀猪盘赌博0X01 渗透过程-大概二十分钟左右就拿下了渗透过程简单枯燥：看了一眼IP和端口，判断了下应该不存在云waf，直接开始扫目录过了几分钟扫到一个http:/ ......
P5 循环神经网络模型
如何构建一个神经网络来实现从x到y的映射？？？ 实现过程中的困难： 1，输入和输出对于不同的例子会有不同的长度 或许可以给每个例子一个最大长度，将不足长度的部分用0补足，但是不是最好 2，这样一个朴素的神经网络，不能共享从不同文本位置学到的特征，尤其是神经网络学到了训练集中经常出现的词汇，我们希望在 ......
【积微成著】性能测试调优实战与探索（存储模型优化+调用链路分析）| 京东物流技术团队
一、前言 性能测试之于软件系统，是保障其业务承载能力及稳定性的关键措施。以软件系统的能力建设为主线，系统能力设计工作与性能测试工作，既有先后之顺序，亦有相互之影响。以上，在性能测试的场景决策，架构分析、流量分析、压测实施和剖解调优等主要环节中，引发对于系统能力底盘夯实和测试策略改进的诸多思考。 在性 ......
燃料电池混合动力汽车的仿真模型
燃料电池混合动力汽车的仿真模型/FCV_powertrain_2010.mdl , 254814燃料电池混合动力汽车的仿真模型/slprj/sl_proj.tmw , 85 燃料电池混合动力汽车的仿真模型 ......
DeepSpeed 学习 [2]: 从 0 开始 DeepSpeed 实战
从 0 开始 DeepSpeed 实战，Get Start 目录从 0 开始 DeepSpeed 实战，Get StartDDP 初探Minimum DDP ExampleMULTI GPU TRAINING WITH DDP (Single to Multi)Install初始化TrainingM ......
P1187 3D模型
声明: 伤感了(我的估值啊啊啊啊啊啊啊啊 老规矩 先赞后看,养成好习惯! 首先确定思路: 定义一个answer来存储答案 每个区块为答案增加6×区块高度个面积 每次循环如果当前区块出现重合情况,减去上下重合的面 扫雷! AC代码 #include<bits/stdc++.h> using names ......
国内的开源AI模型共享网站（AI模型的GitHub）—— mindscope —— 使用git lfs方式下载模型文件基本不可行——速度太慢，几十KB/s的速度
参考前文： 国内的开源AI模型共享网站（AI模型的GitHub）—— mindscope —— 对标外网的“huggingface”，mindscope好用吗？ ......
大模型中temperature是什么
Temperature的作用 调节随机性：Temperature控制着模型在生成每个新词时选择可能性的分布。较低的temperature使模型更倾向于选择概率最高的词，而较高的temperature增加了选择较不可能词的概率。 控制创造性：通过调整temperature，我们可以控制生成文本的创造性 ......
大模型prompt与function calling的区别
大模型prompt与function calling的区别 当我们让大模型深入理解我们的想法或者给大模型加入我们自己的知识，就提前告诉给大模型，那么在openai没有放开function calling这个功能的时候，只能通过构造prompt来提示给大模型，这种方法比较比较麻烦，一是需要将promp ......
文心一言大模型-function Calling的应用
"大模型的函数调用"（Large Model Function Calling）是一个涉及到在大型人工智能模型，如 GPT-4 或类似的高级深度学习模型中使用函数调用的概念。在这种情况下，函数调用可以有两种含义： 内部函数调用： 这指的是大型模型在其内部运行时执行的函数调用。这些函数调用是模型的一部 ......