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序列 模型

Linux内核贡献成熟度模型 【ChatGPT】

https://www.kernel.org/doc/html/v6.6/process/contribution-maturity-model.html Linux内核贡献成熟度模型 背景 作为2021年Linux内核维护者峰会的一部分，讨论了招募内核维护者以及维护者继任方面的挑战。其中一些结论包 ......
成熟度 内核 模型 贡献 ChatGPT

1文件+2个命令，无需安装，单机离线运行70亿大模型

1文件+2个命令，无需安装，单机离线运行70亿大模型 大家好，我是老章 最近苹果发布了自己的深度学习框架--MLX，专门为自家M系列芯片优化。看了展示视频，这个框架还能直接运行Llama 7B的大模型，在M2 Ultral上运行流畅。但是我尝试了一下，我的M2 Mac mini根本跑不动，模型权重太 ......
单机 模型 命令 文件

大模型的事实核查测试&测试用例

大模型事实核查测试介绍 大模型的事实核查维度主要包括以下几个方面： 事实理解：大模型需要能够理解事实陈述中的事实信息，包括事实的主体、客体、属性、关系等。 知识推理：大模型需要能够根据事实信息进行推理，从而得出新的事实信息。 语言生成：大模型需要能够生成准确的事实陈述，以回答事实核查问题。 具体来说 ......
模型 事实 amp

在pytorch中保存模型或模型参数

在 PyTorch 中，我们可以使用 torch.save 函数将 PyTorch 模型保存到文件。这个函数接受两个参数：要保存的对象（通常是模型），以及文件路径。 保存模型参数 import torch import torch.nn as nn # 假设有一个简单的模型 class Simple ......
模型 参数 pytorch

序列

序列（上） 可变序列和不可变序列： 列表、元组、字符串都统称为序列 根据是否能被修改这一特征可以将序列分为可变序列和不可变序列，比如说列表就是一个典型的可变序列，而元组和字符串则是不可变序列 发现他们是同一个对象？ 在python中每一个对象都有三个基本属性，第一个是唯一标识，第二第三个是类型和值。 ......
序列

遥遥领先GPT-4！谷歌最强AI大模型Gemini 1.0发布

在5月举行的开发者大会上，谷歌首次透露其正在开发的AI大模型Gemini，时隔7个月，Gemini终于来了。 据谷歌官方公众号消息，谷歌日前正式发布Gemini 1.0，这是谷歌迄今为止构建的最强大、最通用、最灵活的模型。 据介绍，针对不同场景，谷歌发布了三种不同版本： Gemini Ultra：谷 ......
模型 Gemini GPT 1.0

tornado框架之模型绑定

模型绑定有两个主要功能： 自动生成html表单 用户输入验证 在之前学习的Django中为程序员提供了非常便捷的模型绑定功能，但是在Tornado中，一切需要自己动手！！！ 1 <!DOCTYPE html> 2 <html lang="en"> 3 <head> 4 <meta charset=" ......
框架 模型 tornado

Bert-vits2新版本V2.1英文模型本地训练以及中英文混合推理(mix)

中英文混合输出是文本转语音(TTS)项目中很常见的需求场景，尤其在技术文章或者技术视频领域里，其中文文本中一定会夹杂着海量的英文单词，我们当然不希望AI口播只会念中文，Bert-vits2老版本(2.0以下版本)并不支持英文训练和推理，但更新了底模之后，V2.0以上版本支持了中英文混合推理(mix) ......
中英 Bert-vits 模型 Bert vits

小模型也可以「分割一切」，Meta改进SAM，参数仅为原版5%

前言 Segment Anything 的关键特征是基于提示的视觉 Transformer（ViT）模型，该模型是在一个包含来自 1100 万张图像的超过 10 亿个掩码的视觉数据集 SA-1B 上训练的，可以分割给定图像上的任何目标。这种能力使得 SAM 成为视觉领域的基础模型，并在超出视觉之外的 ......
原版 模型 参数 Meta SAM

大模型评测工具&评测基准

● 评测工具：用于评估模型的整体能力 ● 评测基准：用于评估模型在特定任务方面的能力 评测集名称 核心维度 测试模型的描述 评测类型 MMLU 多模态语言理解 理解文本、图像和音频等多种模态数据之间的关系方面的能力 评测工具 AGIEVAL 通用人工智能 自然语言理解、机器翻译、视觉识别等多种不同任 ......
基准 模型 工具 amp

语言模型：GPT与HuggingFace的应用

本文分享自华为云社区《大语言模型底层原理你都知道吗？大语言模型底层架构之二GPT实现》，作者：码上开花_Lancer 。 受到计算机视觉领域采用ImageNet对模型进行一次预训练，使得模型可以通过海量图像充分学习如何提取特征，然后再根据任务目标进行模型微调的范式影响，自然语言处理领域基于预训练语言 ......
HuggingFace 模型 语言 GPT

Python的json序列化模块

一、json Json模块提供了四个功能：dumps、dump、loads、load 1、前景 什么叫序列化——将原本的字典、列表等内容转换成一个字符串的过程就叫做序列化。 序列化的目的 以某种存储形式使自定义对象持久化； 将对象从一个地方传递到另一个地方。 使程序更具维护性 在Python中，能够 ......
序列 模块 Python json

8卡3090GPU云服务器上采用VLLM部署中文llama2-70b模型及OpenAI格式接口

TigerBot-70b-4k-v4 推理部署 模型本地部署（基于HuggingFace) 根据实际测试，加载模型需要约129G显存，最低需要6张3090显卡（流水线并行） 如果使用vllm进行加速推理（张量并行），考虑8张3090显卡或者4张A100-40G（模型分割要求） 模型下载 截至目前，模 ......
模型 接口 格式 服务器 OpenAI

一张图生成一个视频大模型公开

一张图生成一个视频大模型公开 Animate Anyone: Consistent and Controllable Image-to-Video Synthesis for Character Animation 为任何人制作动画：用于角色动画的一致且可控的图像到视频合成； 论文地址：https: ......
模型 视频

深度学习笔记3：使用预训练模型之特征提取

我们在小型图像数据集上做深度学习时，一种高效且实用的方法是采用预训练模型。预训练模型，指的是在大型数据集上预先训练好的模型。如果原始数据集具有足够的规模和通用性，那么预训练模型所学习到的特征的空间层次结构可以被视为视觉世界的通用模型。与许多早期的浅层学习方法相比，这种在不同问题之间移植特征的能力是深 ......
深度 模型 特征 笔记

浅析MySQL代价模型：告别盲目使用EXPLAIN，提前预知索引优化策略

熟悉代价模型之后，我们可以预先了解 MySQL 在执行查询时会如何选择索引，从而更有效地进行索引优化。在接下来的文章中，我将结合近期进行索引优化的具体案例，来详细解释如何运用代价模型来优化索引。 ......
索引 模型 代价 策略 EXPLAIN

ChatGLM 模型部署

ChatGLM 模型部署 模型地址： huggingface：https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b modelscope：https://modelscope.cn/models/ZhipuAI/chatglm3-6b/summary 搭建环境 # 下载代 ......
模型 ChatGLM

[AI]大模型稳定角色扮演形成“自我认知”

本文从社会关系的角度,探讨人类自我身份认知形成的部分影响机理。并提出人工智能的角色扮演已经是一种基础的自我认知能力。当知识库中积累了足够的自我相关信息，那么人工智能可以模拟人类的这种自我身份认知的能力 ......
角色扮演 模型 角色 AI

倾斜摄影三维模型的根节点合并的模型质量提升方法探讨

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，... ......
模型 节点 质量 方法

使用预训练语言模型作帖子分类

​ ​ 预训练语言模型PLMs或PTMs应用广泛且效果良好。有的文章中把自然语言处理中的预训练语言模型的发展划分为4个时代:词入时代，上下文嵌入(Context Word Embedding)时代、预训练语言模型时代、改进型和领域定制型时代。 为什么需要预训练 ​ 模型通常需要非常大的参数量，但并不 ......
模型 语言 帖子

最长上升子序列

1.信息学奥赛一本通（C++版）在线评测系统 (ssoier.cn) 1283登山 根据题意，该题的图形为单峰的序列，从左至右先递增再递减，我们可以依次枚举峰值 然后再分别计算左右两个子序列的长度 1 #include<bits/stdc++.h> 2 using namespace std; 3 ......
序列

R语言SIR模型网络结构扩散过程模拟SIR模型（Susceptible Infected Recovered ）代码实例|附代码数据

全文链接：http://tecdat.cn/?p=14593 最近我们被客户要求撰写关于SIR模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 与普通的扩散研究不同，网络扩散开始考虑网络结构对于扩散过程的影响。这里介绍一个使用R模拟网络扩散的例子 基本的算法非常简单：生成一个网络:g(V, E)。随机选择一 ......
模型 代码 Susceptible SIR Recovered

数据分享|AARRR模型淘宝用户行为分析、电商销售分析

全文链接：https://tecdat.cn/?p=34482 原文出处：拓端数据部落公众号 分析师：Ye Yuan 随着互联网、5G时代到来，大数据横空出世，数据变得越来越重要，如何针对业务问题和需求 ，提取有效特征数据并对问题进行深入分析，最终得到可靠的结论是数据分析最核心的环节，只有得出正确的 ......
行为分析 模型 行为 数据 用户

fastjson反序列化

前言 fastjson是阿里巴巴旗下的一个Java库，用于Java对象和JSON字符串之间的转换。 这个库从2017-2022年，陆陆续续爆出了20多个反序列化RCE。 官方采用黑名单的方式修复漏洞，这导致出现一系列的bypass= = 序列化分析 package Pojo; import java ......
序列 fastjson

Shiro550 反序列化

参考链接 https://www.bilibili.com/video/BV1iF411b7bD 环境搭建 搭环境看的这位师傅的，有图有步骤，爱了。 https://fireline.fun/2021/05/21/Java%E5%8F%8D%E5%BA%8F%E5%88%97%E5%8C%96%E6 ......
序列 Shiro 550

Java二次反序列化

前言 题目hook resolveClass存在入口类黑名单，就可以用二次反序列化绕过，例如巅峰极客的babyurl。 本质是，A类的a方法，内部可以实现反序列化，并且要反序列化的对象我们可控；在B入口类被禁用的情况下， 通过把要反序列化的恶意对象b放入A类，用没被禁用的入口类C的readObjec ......
序列 Java

java反序列化 ROME链

环境搭建 jdk8u181 <dependencies> <dependency> <groupId>rome</groupId> <artifactId>rome</artifactId> <version>1.0</version> </dependency> </dependencies> 利 ......
序列 java ROME

Java反序列化 CC4链

参考链接 https://github.com/frohoff/ysoserial/blob/master/src/main/java/ysoserial/payloads/CommonsCollections4.java https://www.bilibili.com/video/BV1NQ4y ......
序列 Java CC4 CC

Java反序列化 CC2链

参考链接 https://github.com/frohoff/ysoserial/blob/master/src/main/java/ysoserial/payloads/CommonsCollections2.java 环境搭建 CommonCollections4 jdk8u65 利用链分析 ......
序列 Java CC2 CC

Java反序列化 CC5链

参考链接 https://github.com/frohoff/ysoserial/blob/master/src/main/java/ysoserial/payloads/CommonsCollections5.java 环境搭建 Commons.Collections 3.2.1 jdk8u65 ......
序列 Java CC5 CC
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