序列 模型
手绘风格人物3D模型纹理贴图
GLTF 编辑器 -NSDT 不仅可以设置3D模型纹理贴图,还可以设置模型的几何原点、以及对有相同材质属性的mesh进行合并,实现模型轻量化,是一款不可多得的实用型在线模型编辑工具。 ......
手绘风格3D游戏场景模型纹理贴图
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写实风格3D植物模型纹理贴图
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低多边形3D卡通植物模型纹理贴图
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大模型的旋转位置编码
ROFORMER: ENHANCED TRANSFORMER WITH ROTARY POSITIONEMBEDDING 论文 我们先看hf官网上给的说明: https://hf-mirror.com/docs/transformers/model_doc/roformer RoPE comes w ......
三维模型的顶层合并构建中纹理色彩匀色技术方法分析
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,... ......
R语言离散时间马尔可夫链(Markov chain)模型分类案例可视化分析
全文链接:https://tecdat.cn/?p=34576 原文出处:拓端数据部落公众号 有许多用于马尔可夫链的复杂应用。这些包括用于将多态模型拟合为面板数据的msm和SemiMarkov,用于生存分析应用的mstate,用于估计3状态进行性疾病模型的转移概率的TPmsm,用于将马尔科夫模型应用 ......
文档理解的新时代:LayOutLM模型的全方位解读
一、引言 在现代文档处理和信息提取领域,机器学习模型的作用日益凸显。特别是在自然语言处理(NLP)技术快速发展的背景下,如何让机器更加精准地理解和处理复杂文档成为了一个挑战。文档不仅包含文本信息,还包括布局、图像等非文本元素,这些元素在传递信息时起着至关重要的作用。传统的NLP模型通常忽略了这些视觉 ......
大语言模型微调数据竞赛,冠军!
近日,天池FT-Data Ranker竞赛落下帷幕,天翼云智能边缘事业部AI团队(后称天翼云AI团队)凭借在大语言模型(LLM)训练数据增强方面的卓越研究,荣获大语言模型微调数据竞赛——7B模型赛道冠军。 ......
Json序列化和反序列化(两种方式)
序列化:对象 >Json 反序列化:Json >对象 方式1:.NET3.5自带类库实现 .net3.5提供了json对象序列化与反序列化的类。位置在:System.Runtime.Serialization.Json空间下。其中如果要应用这个空间还必须添加对 System.ServiceModel ......
获取CPU序列号方法
using System.Management; private static string GetInfo() { string cpuInfo = "";//cpu序列号 ManagementClass cimobject = new ManagementClass("Win32_Process ......
大语言模型与传统机器学习的架构差异性解析
在人工智能领域,架构设计是决定一个模型性能和应用范围的关键因素。大语言模型和传统机器学习有不同的设计框架,使得它们在应用场景和处理任务上具有显著差异。大语言模型,如GPT和BERT,基于庞大而复杂的神经网络结构构成,这些神经网络结构拥有数百万甚至数十亿的参数,能够学习和理解大量的数据,尤其是在处理自 ......
低多边形建筑3D模型纹理贴图
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基于Unity3D 低多边形地形模型纹理贴图
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低多边形游戏风格3D模型纹理贴图
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网络编程之IO模型
我们讨论网络编程中的IO模型时,需要先明确什么是IO以及IO操作为什么在程序开发中是很关键的一部分,首先我们看下IO的定义。 IO的定义 IO操作(Input/Output操作)是计算机系统中的一种重要操作,用于数据的输入和输出,通常涉及到计算机与外部设备(如硬盘、网卡、键盘、鼠标、打印机等)之间的 ......
大语言模型的参考文档
OpenAI中文文档:https://openai.xiniushu.com/ OpenAI中文文档:https://www.openaidoc.com.cn/ LangChain中文文档教程:https://www.langchain.asia/ OpenAI在线接口调试平台:https://op ......
倾斜摄影三维模型重建的几何坐标变换技术方法浅析
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,... ......
Bert-vits2-v2.2新版本本地训练推理整合包(原神八重神子英文模型miko)
近日,Bert-vits2-v2.2如约更新,该新版本v2.2主要把Emotion 模型换用CLAP多模态模型,推理支持输入text prompt提示词和audio prompt提示语音来进行引导风格化合成,让推理音色更具情感特色,并且推出了新的预处理webuI,操作上更加亲民和接地气。 更多情报请 ......
IO模型
IO模型 BIO模型 在BIO模式下,数据的写入和读取都必须阻塞在一个线程中执行,在写入完成或读取完成前,线程阻塞。 在传统的BIO中,一个客户端请求服务器后,服务器会经过Sokcet启动一条链路将其连接并且处理,该链路的IO操作的同步阻塞的,所以该客户端和服务器的连接不可被其他客户端所使用,只能够 ......
python网站创建011:函数、序列化
经典函数: JS经典函数定义 function 函数名(a1,a2){ var a3 = a1+a2 return a3 } var res = 函数名(11,22) console.log(res) 那如何在浏览器中查看打印结果呢? 匿名函数: 没名字的函数,如果只有一个地方用到,则直接使用匿名函 ......
87 GB 模型种子,GPT-4 缩小版,超越ChatGPT3.5,多平台在线体验
瞬间爆火的Mixtral 8x7B 大家好,我是老章 最近风头最盛的大模型当属Mistral AI 发布的Mixtral 8x7B了,火爆程度压过Google的Gemini。 缘起是MistralAI二话不说,直接在其推特账号上甩出了一个87GB的种子 随后Mixtral公布了模型的一些细节: 具有 ......
BZOJ4403 序列统计 题解
题目传送门 前置知识 排列组合 | 卢卡斯定理 解法 记 \(m=r-l+1,0 \le k \le n-1\) ,枚举长度 \(i\) ,等价于求 \(\sum\limits_{j=1}^{m}x_j=i\) 的非负整数解的数量。接着推式子就行。 \(\begin{aligned} \sum\li ......
一句话解决加载模型时的CUDA out of memory
在加载模型一行后加上max_memory即可,超出显存后会自动移到内存。 model = AutoModel.from_pretrained('your_model', trust_remote_code=True, max_memory={0: "6GiB", "cpu": "10GiB"}) 记 ......
最长公共子序列
最长公共子序列 一、什么是最长公共子序列(Longest Common Subsequence, LCS)? 最长公共子序列(LCS)是指在两个序列中,找出一个最长的子序列,使得这个子序列在这两个序列中都出现过。换句话说,就是从两个序列中删除一些元素后,剩下的最长公共子序列的长度。 二、原理 我们可 ......
五种网络IO模型详解
一 IO操作本质 数据复制的过程中不会消耗CPU # 1 内存分为内核缓冲区和用户缓冲区 # 2 用户的应用程序不能直接操作内核缓冲区,需要将数据从内核拷贝到用户才能使用 # 3 而IO操作、网络请求加载到内存的数据一开始是放在内核缓冲区的 文章相关视频讲解: C/C++ Linux服务器开发高级架 ......
Java反序列化漏洞-CC1利用链分析
@目录一、前置知识1. 反射2. Commons Collections是什么3. 环境准备二、分析利用链1. Transformer2. InvokeTransformer执行命令3. ConstantTransformer4. ChainedTransformer执行命令5. Transform ......
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 ......
数字信号处理-序列的抽取与插值
0 前言 期中考好像就这里没考好呢,一看就是之前没好好听课没好好预习复习,到期中考也没弄懂这里(甚至发现作业题都忘记写了,那段时间忙比赛去了,真是得不偿失),所以才不会。 1 序列抽取 序列的$$D$$抽取 $$x_d(n)=x(Dn)$$,$$D$$为整数,叫抽取因子 意义:每个连贯的D抽样中抽一 ......
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 ......