模型 参数 理论matlab

基于GPT-2预训练模型chat 演示-代码说明

基于GPT-2预训练模型chat 演示-代码说明 代码路径:shibing624/gpt2-dialogbot-base-chinese · Hugging Face 代码说明:4.MMI模型训练与生成_哔哩哔哩_bilibili 1 文本预处理 下载语料 2 train 1 dataset 2 d ......
模型 代码 chat GPT

CosineWarmup理论与代码实战

摘要:CosineWarmup是一种非常实用的训练策略,本次教程将带领大家实现该训练策略。教程将从理论和代码实战两个方面进行。 本文分享自华为云社区《CosineWarmup理论介绍与代码实战》,作者: 李长安。 CosineWarmup是一种非常实用的训练策略,本次教程将带领大家实现该训练策略。教 ......
CosineWarmup 实战 理论 代码

详解目标检测模型的评价指标及代码实现

摘要:为了评价模型的泛化能力,即判断模型的好坏,我们需要用某个指标来衡量,有了评价指标,就可以对比不同模型的优劣,并通过这个指标来进一步调参优化模型。 本文分享自华为云社区《目标检测模型的评价指标详解及代码实现》,作者:嵌入式视觉。 前言 为了了解模型的泛化能力,即判断模型的好坏,我们需要用某个指标 ......
模型 指标 目标 代码

matlab运行中强制关机后打不开

环境:win11+64位MATLAB2021a 事情起因:键盘不小心进了点水,打开matlab一下打开了几十个matlab窗口,导致电脑卡成狗,直接选择电源键强制关机,后面matlab打不开了 解决方法: 进入C:\Users\xxx\AppData\Roaming\MathWorks\MATLAB ......
matlab

性能测试岗位能力模型

转载:https://www.cnblogs.com/imyalost/p/16880606.html 星球有同学向我提了一个问题: 目前在做性能测试岗位的职级划分和能力模型定义的的工作,想咨询下性能测试岗位按照初/中/高/资深/专家,不同职级应该具备哪些能力,如何衡量这些能力? 针对这个问题,结合 ......
模型 岗位 性能 能力

性能测试知识科普(六):三大模型

转载:https://www.cnblogs.com/imyalost/p/16923884.html 前面几篇文章介绍了性能测试中的核心术语和指标、常用测试策略、压测工具选型、性能需求分析以及性能测试能力分层和新手的学习路径,这几部分可以理解为做性能测试之前打基础的部分。 今天的这篇文章是性能测试 ......
科普 模型 性能 三大 知识

wx.ComboBox控件参数详解、用法举例

wx.ComboBox控件是由一个编辑框和列表组合而成的下拉列表。它可以显示为静态列表带有可编辑或只读文本框,也可以显示为带下拉列表的文本区域,或者是不带文本框的下拉列表。wx.ComboBox只允许单选。 下面是wx.ComboBox控件的常用参数和方法及用法举例: 常用参数 parent: 父窗 ......
控件 ComboBox 参数 wx

pymongo bypass_document_validation参数

根据pymongo官方文档, insert_one方法的bypass_document_validation参数是一个布尔值, 用于控制是否跳过文档验证。 如果将其设置为True,则在插入文档时将不会执行文档验证。 如果将其设置为False或不提供该参数,则会执行文档验证。 以下是使用insert_ ......

pymongo insert_one session参数

使用session参数的主要优点是可以在事务中执行多个操作,并确保这些操作都成功或都失败。 如果在事务中执行的任何操作失败,则整个事务将回滚,并且所有更改都将撤消。 以下是使用session参数和不使用session参数时如何执行插入操作的示例: from pymongo import MongoC ......
insert_one 参数 pymongo session insert

Revit 机电模型导入 Unity(一)

Revit 机电模型导入 Unity (一) 目前存在问题 1. Revit 机电模型导出带材质的模型到 Unity 2. Revit 机电模型颜色是通过过滤器(仅改变视图并未改变实际材质颜色)实现分类,导出带材质的模型并不能实际解决 3. 数据存储问题 目标预计实现 相同过滤器的管道一个材质、成组 ......
模型 Revit Unity

Noah-MP陆面过程模型建模

【原文链接】:Noah-MP陆面过程模型建模方法与站点、区域模拟实践技术 【方式】:直播+永久回放+长期答疑群辅助+全套资料 【目标】:了解陆表过程的主要研究内容以及陆面模型在生态水文研究中的地位和作用;熟悉模型的发展历程,常见模型及各自特点;理解Noah-MP模型的原理,掌握Noah-MP模型所需 ......
模型 过程 Noah-MP Noah MP

Yolov5——训练目标检测模型详解(含完整源码)

项目的克隆 打开yolov5官网(GitHub - ultralytics/yolov5 at v5.0),下载yolov5的项目: 环境的安装(免额外安装CUDA和cudnn) 打开anaconda的终端,创建新的名为yolov5的环境(python选择3.8版本): conda create - ......
源码 模型 目标 Yolov5 Yolov

【手搓模型】亲手实现 Vision Transformer

🚩前言 🐳博客主页:😚睡晚不猿序程😚 ⌚首发时间:2023.3.17,首发于博客园 ⏰最近更新时间:2023.3.17 🙆本文由 睡晚不猿序程 原创 🤡作者是蒻蒟本蒟,如果文章里有任何错误或者表述不清,请 tt 我,万分感谢!orz 相关文章目录 :无 目录 1. 内容简介 最近在准备使 ......
Transformer 模型 Vision

文心一言,通营销之学,成一家之言,百度人工智能AI大数据模型文心一言Python3.10接入

“文心”取自《文心雕龙》一书的开篇,作者刘勰在书中引述了一个古代典故:春秋时期,鲁国有一位名叫孔文子的大夫,他在学问上非常有造诣,但是他的儿子却不学无术,孔文子非常痛心。 一天,孔文子在山上遇到了一位神仙,神仙告诉他:“你的儿子之所以不学无术,是因为你没有给他灌输文心,让他懂得文学的魅力和意义。”孔 ......

千亿参数开源大模型 BLOOM 背后的技术

假设你现在有了数据,也搞到了预算,一切就绪,准备开始训练一个大模型,一显身手了,“一朝看尽长安花”似乎近在眼前 …… 且慢!训练可不仅仅像这两个字的发音那么简单,看看 BLOOM 的训练或许对你有帮助。 近年来,语言模型越训越大已成为常态。大家通常会诟病这些大模型本身的信息未被公开以供研究,但很少关 ......
模型 背后 参数 BLOOM 技术

自己动手从零写桌面操作系统GrapeOS系列教程——19.硬盘读写理论知识

学习操作系统原理最好的方法是自己写一个简单的操作系统。 一、硬盘控制器 我们前面已经讲过硬盘控制器是一种I/O接口,CPU通过它就能间接的读写硬盘。硬盘控制器主要有IDE和SATA两种,我们这里只考虑IDE控制器。 电脑里硬盘控制器有2个,一个叫主控制器,另一个叫从控制器。而每个硬盘控制器能连接两个 ......
桌面 硬盘 GrapeOS 理论 教程

重新定义性价比!人工智能AI聊天ChatGPT新接口模型gpt-3.5-turbo闪电更新,成本降90%,Python3.10接入

北国春迟,春寒料峭略带阴霾,但ChatGPT新接口模型gpt-3.5-turbo的更新为我们带来了一丝暖意,使用成本更加亲民,比高端产品ChatGPT Plus更实惠也更方便,毕竟ChatGPT Plus依然是通过网页端来输出,Api接口是以token的数量来计算价格的,0.002刀每1000个to... ......
人工智能 性价比 人工 模型 接口

我的语言模型应该有多大?

本文发表于 2020 年 6 月 8 日,虽然时间较久远,但现在看起来仍然是非常有价值的一篇文章。 在这个全民 LLM 的狂欢里,想测测你拿到的预算够训一个多大的模型吗?本文会给你一个答案,至少给你一个计算公式。 在自然语言处理领域,有时候我们恍惚觉得大家是为了搏头条而在模型尺寸上不断进行军备竞赛。 ......
模型 语言

Optimum + ONNX Runtime: 更容易、更快地训练你的 Hugging Face 模型

介绍 基于语言、视觉和语音的 Transformer 模型越来越大,以支持终端用户复杂的多模态用例。增加模型大小直接影响训练这些模型所需的资源,并随着模型大小的增加而扩展它们。Hugging Face 和微软的 ONNX Runtime 团队正在一起努力,在微调大型语言、语音和视觉模型方面取得进步。 ......
更快 模型 Optimum Hugging Runtime

R-Drop论文复现与理论讲解

摘要:基于 Dropout 的这种特殊方式对网络带来的随机性,研究员们提出了 R-Drop 来进一步对(子模型)网络的输出预测进行了正则约束。 本文分享自华为云社区《R-Drop论文复现与理论讲解》,作者: 李长安。 R-Drop: Regularized Dropout for Neural Ne ......
理论 R-Drop 论文 Drop

ATC:一个能将主流开源框架模型转换为昇腾模型的神奇工具

摘要:本文介绍了昇腾CANN提供的模型转换工具ATC,介绍了其功能、架构,并以具体样例介绍了该工具的基本使用方法以及常用设置。 本文分享自华为云社区《使用ATC工具将主流开源框架模型转换为昇腾模型》,作者: 昇腾CANN。 什么是ATC,它能做什么? 昇腾张量编译器(Ascend Tensor Co ......
模型 框架 主流 工具 ATC

深入了解视觉语言模型

人类学习本质上是多模态 (multi-modal) 的,因为联合利用多种感官有助于我们更好地理解和分析新信息。理所当然地,多模态学习的最新进展即是从这一人类学习过程的有效性中汲取灵感,创建可以利用图像、视频、文本、音频、肢体语言、面部表情和生理信号等各种模态信息来处理和链接信息的模型。 自 2021 ......
模型 视觉 语言

Python 3 os.walk读取指定文件路径后,打印路径参数为空

今天有时间自己尝试了一下os.walk的小实验,结果出现了一个小问题:在交互模式下,运行我的python脚本,没有打印任何内容 返回去看一下test.py内容 返回去看一下文件路径是否正确: 看着好像没有任何问题。。。 然后仔细想了想发现,可能是运行的脚本test.py与想要访问的目录中的test2 ......
路径 参数 文件 Python walk

在线文本翻译能力新增14个直译模型,打造以中文为轴心语言的翻译系统

经济全球化的今天,人们在工作和生活中经常会与外语打交道。相较传播性较广的英语而言,其他语种的识别和阅读对大多数人来说是一件难事,此时就需要借助语言翻译软件来帮助理解。 华为 HMS Core 机器学习服务(ML Kit)翻译功能提供了多种翻译模式,不仅可以满足应用出行购物、网络社交等日常场景,还提供 ......
直译 以中 轴心 模型 文本

从宏观上理解计算机网络模型-坐在直升机上看网络

大家好,我是风筝 今天是轻解计算机网络系列第一解,从宏观上了解网络。主要介绍网络分成模型、基本传输过程。 学习任何一种新技术都应该是这样的顺序,先从宏观上了解这门技术的基本原理和作用。这就好像生物学家研究一种生物,不能上来就解刨吧,一定是从整体上观察了这种生物的体貌和形态。这里的宏观就像是一具动物骨 ......
计算机网络 宏观 模型 网络

《爆肝整理》保姆级系列教程-玩转Charles抓包神器教程(9)-Charles如何修改请求参数和响应数据-上篇

1.简介 宏哥之前一直用postman调接口比较多(web端),也非常容易上手和操作。但有时候想要去修改APP的页面展示,造数据又会比较麻烦,你自己造相对还好些,要是让开发造,还得低眉顺眼的去求人。通过今天的学习后,再也不担心这些烦心事。我们可以通过工具Charles就可以实现。可以用以下三种方法修 ......
Charles 教程 神器 上篇 保姆

《爆肝整理》保姆级系列教程-玩转Charles抓包神器教程(10)-Charles如何修改请求参数和响应数据-下篇

1.简介 宏哥之前一直用postman调接口比较多(web端),也非常容易上手和操作。但有时候想要去修改APP的页面展示,造数据又会比较麻烦,你自己造相对还好些,要是让开发造,还得低眉顺眼的去求人。通过今天的学习后,再也不担心这些烦心事。我们可以通过工具Charles就可以实现。可以用以下三种方法修 ......
Charles 教程 下篇 神器 保姆

Mybatis参数传递

参数传递 单个字面量类型的参数 在mapper接口中使用单个参数,直接使用#{}或者${}在映射文件中接收,注意${}本质是字符串拼接,因此在接收字符型的数据使用单引号括起来,#{}本质为占位符. eg: mapper接口: package com.mappers; import com.pojo. ......
参数 Mybatis

深度学习模型压缩方法概述

我们知道,一定程度上,网络越深,参数越多,模型也会越复杂,但其最终效果也越好,而模型压缩算法是旨在将一个庞大而复杂的大模型转化为一个精简的小模型。之所以必须做模型压缩,是因为嵌入式设备的算力和内存有限,经过压缩后的模型方才能部署到嵌入式设备上。工业界的模型压缩方法有:知识蒸馏、轻量化模型架构、剪枝、... ......
深度 模型 方法

EF7创建模型入门篇

在EF7中,创建一个模型是非常重要的步骤。本文将使用微软官方文档中的指南,来学习EF7中的创建模型篇,外加一点点个人理解。 实体类型 在 EF7 中,你需要使用 modelBuilder.Entity() 方法来告诉 EF7 你要包含哪些类型。默认情况下,EF7 会将实体类型的名称设置为表的名称。但 ......
模型 EF7 EF