序列 模型
Java反序列化 CC7链
参考链接 https://blog.csdn.net/qq_35733751/article/details/119862728 https://github.com/frohoff/ysoserial/blob/master/src/main/java/ysoserial/payloads/Com ......
大模型词表构建
1.引言 在文本输入embedding层之前,以中文文本为例,首先对文本进行分词并进行one-hot编码,分词肯定是根据词表来进行分词,那构建一个合适的词表就显得至关重要,过大或者过小都会对后续模型的训练效果产生影响。所以这里介绍当前各个大模型的词表构建方法。 2.技术基础 在介绍具体的词表构建方法 ......
java 序列话注解 @Transient
java 序列话注解 @Transient Java 序列化注解及其使用 简介 在 Java 程序中,对象的序列化是指将对象转换为字节流的过程,以便在网络上传输或保存到文件中。而反序列化则是将字节流重新转换为对象。 Java 提供了 java.io.Serializable 接口,用于标识可序列化的 ......
java中的关键字transient,将不需要序列化的属性前添加关键字transient,序列化对象的时候,这个属性就不会被序列化
java中的关键字transient,将不需要序列化的属性前添加关键字transient,序列化对象的时候,这个属性就不会被序列化 这个关键字的作用其实我在写java的序列化机制中曾经写过,不过那时候只是简单地认识,只要其简单的用法,没有深入的去分析。这篇文章就是去深入分析一下transient关键 ......
Django序列化
关于Django中的序列化主要应用在将数据库中检索的数据返回给客户端用户,特别的Ajax请求一般返回的为Json格式 1、serializers 1 from django.core import serializers 2 ret = models.BookType.objects.all() 3 ......
第四单元 视图与模型
create database MvcUnit4; go use MvcUnit4; go create table Product ( Id bigint primary key, ProductName varchar(30), CategoryName varchar(30), Price d ......
09-序列化器的 many=True 实现原理
入门知识 上面说明了,解释器会先执行 new 方法,再执行 init方法 下面说明了,如果new返回的空对象不是当前init对应的类型,就不会执行init。 序列化器 many=True 的简化版 可以看到 many_init 方法返回的是 Alist的空对象,而不是 A 的空对象,因此,没有 A ......
three.js 使用 sortObjects 和 renderOrder 处理网格修改后覆盖模型的问题
问题效果: 目标效果 处理此问题首先需要了解three的渲染机制: 渲染机制 threejs的渲染器是基于webGL的。它的渲染机制是根据物体离照相机的距离来控制和进行渲染的。也就是说,它根据物体的空间位置进行排序,然后根据这个顺序来渲染物体。对于透明的物体,是按照从最远到最近的顺序进行渲染。控制渲 ......
【自己搭建一个:端到端的语音+大模型聊天机器人】
概要 发篇文章记录一下最近搞的语音+大模型聊天机器人的搭建过程,供交流学习。有正反馈的话会继续优化。 整体架构流程 注意:借传统的基于RASA的对话机器人的图一用,本博会把NLU(Natural Language Understanding)和 Dialogue Management这两个组件,用大 ......
pytorch强制转换模型的所有参数都变成统一类型
可以调用模型的父类Module中的type方法,例如model.type(torch.float64),将网络模型model的参数和缓冲区强制转换为torch.float64类型,这样就可以训练torch.float64类型的数据了,还可以指定其他类型。另外还有一些强制转换为某一种类型的方法:flo ......
大模型环境搭建(二)
二:Conda 安装 1.下载链接:https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Windows-x86_64.exe 2.安装完之后,要修改以下他的执行策略!点开始菜单,打开:Anaconda Powershell Prompt (mi ......
代码随想训练营第五十七天(Python)| 647. 回文子串、516.最长回文子序列
647. 回文子串 1、中心扩散法+双指针 class Solution: def countSubstrings(self, s: str) -> int: res = 0 for i in range(len(s)): # 以 i 为中心 res += self.countPalind(i, i ......
大模型环境搭建(一)
一:Python 安装 安装简介: 电脑系统:Win11 安装Python版本:3.10.11 第一步,下载Python 打开官网:https://www.python.org/ 国内镜像:https://mirrors.huaweicloud.com/python/ 第三步,确认Python,pi ......
大语言模型底层架构丨带你认识Transformer
本文分享自华为云社区《大语言模型底层架构你了解多少?大语言模型底层架构之一Transfomer的介绍和python代码实现》,作者: 码上开花_Lancer 。 语言模型目标是建模自然语言的概率分布,在自然语言处理研究中具有重要的作用,是自然语言处理基础任务之一。大量的研究从n 元语言模型(n-gr ......
三维模型的顶层合并构建的优势方面浅析
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,... ......
第二章 若依JFlow流程模型设计
这篇文章主要讲解了如何使用JFlow框架创建业务场景和流程模型,绘制流程图及注意事项,以及单节点的表单绘制和需要注意的细节 ......
语言大模型(LLMs)的特点
语言大模型(Large Language Models, LLMs)是近年来自然语言处理领域的重要发展之一。其主要特点是: 海量参数:LLMs包含了上十亿个参数,特别是GPT-3包含了1759亿个参数。这些大规模的参数使其可以学习非常复杂的模式和表征。 巨量数据集:LLMs通过海量数据进行预训练,例 ......
代码随想训练营第五十五天(Python)| 392.判断子序列、115.不同的子序列
392.判断子序列 1、双指针 class Solution: def isSubsequence(self, s: str, t: str) -> bool: m, n = len(s), len(t) i, j = 0, 0 while m > i and n > j: if s[i] == t ......
代码随想训练营第五十三天(Python)| 1143.最长公共子序列 、1035.不相交的线 、53. 最大子序和
1143.最长公共子序列 class Solution: def longestCommonSubsequence(self, text1: str, text2: str) -> int: m, n = len(text1), len(text2) # dp 数组代表 text1 以 i-1 结尾 ......
聊聊神经网络模型流程与卷积神经网络的实现
神经网络模型流程 神经网络模型的搭建流程,整理下自己的思路,这个过程不会细分出来,而是主流程。 在这里我主要是把整个流程分为两个主流程,即预训练与推理。预训练过程主要是生成超参数文件与搭设神经网络结构;而推理过程就是在应用超参数与神经网络。 卷积神经网络的实现 在 聊聊卷积神经网络CNN中,将卷积神 ......
PyTorch造大模型“加速包”,不到1000行代码提速10倍!英伟达科学家:minGPT以来最好的教程式repo之一
前言 PyTorch团队让大模型推理速度加快了10倍。且只用了不到1000行的纯原生PyTorch代码! 本文转载自量子位 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、经典论文解读、CV招聘信息。 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 ......
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 ......
三-select模型
select模型是对简单C/S模型的优化,他解决了accept函数阻塞等待连接的问题。并且允许应用程序同时监视多个套接字,从而实现简单的并发请求。通过调用select函数确认一个或多个套接字当前的状态,并根据当前状态进行相应操作。在select模型模型中,select函数是最关键的。 select模 ......
HTTPS处于OSI模型中哪个层?
HTTPS(Hypertext Transfer Protocol Secure)位于 OSI(Open Systems Interconnection)模型的应用层和传输层之间。 在 OSI 模型中,从底层到顶层依次是:物理层、数据链路层、网络层、传输层、会话层、表示层和应用层。HTTPS 是在应 ......
关于三维模型几何坐标校正的技术方法探讨
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,... ......
使用Huggingface创建大语言模型RLHF训练流程的完整教程
ChatGPT已经成为家喻户晓的名字,而大语言模型在ChatGPT刺激下也得到了快速发展,这使得我们可以基于这些技术来改进我们的业务。 但是大语言模型像所有机器/深度学习模型一样,从数据中学习。因此也会有garbage in garbage out的规则。也就是说如果我们在低质量的数据上训练模型,那 ......
因果推断9-18 链状结构、叉状结构、对撞结构、D-分割、模型检验和等价类
https://www.bilibili.com/video/BV1tk4y127L1/?spm_id_from=333.788&vd_source=3ad05e655a5ea14063a9fd1c0dcdee3e 所以得到一个结论,如果在一个链结构里面,比如X->Y->Z,condition到中间 ......
使用 PyTorch 完全分片数据并行技术加速大模型训练
本文,我们将了解如何基于 PyTorch 最新的 完全分片数据并行 (Fully Sharded Data Parallel,FSDP) 功能用 Accelerate 库来训练大模型。 动机 🤗 随着机器学习 (ML) 模型的规模、大小和参数量的不断增加,ML 从业者发现在自己的硬件上训练甚至加载 ......
Day12 jvm 内存模型JMM
1. jvm 内存模型 JMM 原帖链接 JMM控制 Java 线程之间的通信,决定一个线程对共享变量的写入何时对另一个线程可见。 每条线程在自己的工作内存中对共享变量(副本)进行操作,JMM再负责把这些操作同步到主内存中 JVM1.8 用Meta space(元空间)(在JVM外的本地内存中)取代 ......
做算力的浪潮信息为什么还要再卷大模型?
避免重复造轮子,前提是轮子已经造得很好。 大模型有多卷? 现在国内已经有180个以上生成式大模型,科技大厂、互联网大厂纷纷入局,既有百度、浪潮信息、阿里、腾讯等一众巨头,也有专攻AI的讯飞、商汤等垂直领域小巨头,以及“日日新”的创业企业。 今天A厂商发布大模型,各种参数对比下来堪称最强,第二天B厂商 ......