模型 方向osg obj
用一张图片测试几个大模型的看图理解，文心一言表现不佳，通义千问了解最到位！
样图如下： 用上面的图片，在几个主流的AI大模型中进行识别理解，最终的理解各有不同。 不过最让我意外的是 文心一言 居然理解的最不到位！ 下图是文心一言的看图理解： 下图是通义千问的看图理解： 下图是讯飞星火的看图理解： 大家觉得哪一个理解的最到位？？？？？ ......
使用docker搭建deepspeed多机多卡分布式微调大模型环境
前置环境：两台可以互通的centos服务器（服务器1、服务器2），docker，NVIDIA驱动 docker创建overlay共享网络 1）选用服务器1作为manage节点进行初始化，执行docker swarm init Swarm initialized: current node (ly4d ......
公共仓库元模型(CWM)（转）
转自：https://www.jianshu.com/p/21207b50084a 一、什么是CWM？ 在我们学习一个新东西时，首先得弄懂明白它是用来干什么的？然后通过实例与理论交错学习，CWM——Common Warehouse Metamodel, 很明显翻译过来时公共仓库元模型，CWM的提出主 ......
Atlas关系型数据库元数据模型
[ { "category": "ENTITY", "guid": "00b4a314-1185-4cd4-84e9-20275990d58d", "createdBy": "hadoop", "updatedBy": "hadoop", "createTime": 1615973091411, " ......
使用知识图谱提高RAG的能力，减少大模型幻觉
在使用大型语言模型(llm)时，幻觉是一个常见的问题。LLM生成流畅连贯的文本，但往往生成不准确或不一致的信息。防止LLM产生幻觉的方法之一是使用提供事实信息的外部知识来源，如数据库或知识图谱。 向量数据库和知识图谱 向量数据库 向量数据库是表示实体或概念(如单词、短语或文档)的高维向量的集合。数据 ......
三维模型的几何坐标纠正应用探讨
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，... ......
鱼类识别系统Python+TensorFlow卷积神经网络算法模型+深度学习人工智能【计算机课设项目】
一、介绍 鱼类识别系统。使用Python作为主要编程语言开发，通过收集常见的30种鱼类（'墨鱼', '多宝鱼', '带鱼', '石斑鱼', '秋刀鱼', '章鱼', '红鱼', '罗非鱼', '胖头鱼', '草鱼', '银鱼', '青鱼', '马头鱼', '鱿鱼', '鲇鱼', '鲈鱼', '鲍鱼' ......
未来，Windows 计划任务在以下几个方向可能会有一些发展
未来，Windows 计划任务在以下几个方向可能会有一些发展： 更强大的任务调度功能：随着计算机系统的不断发展，对任务调度的需求也在增加。未来的 Windows 计划任务可能会提供更多的灵活性和功能，例如更精细的时间调度、更多的触发器选项以及对任务依赖关系的支持。 更友好的用户界面和易用性改进：为了 ......
Windows11下私有化部署大语言模型实战 langchain+llama2
一、本机环境 1.硬件环境： CPU：锐龙5600X 显卡：GTX3070 内存：32G 注：硬件配置仅为博主的配置，不是最低要求配置，也不是推荐配置。 2.软件环境： Windows系统版本：Win11专业版23H2 Python版本：3.11 Cuda版本：12.3.2 VS版本：VS2022 ......
使用PyTorch实现去噪扩散模型
在深入研究去噪扩散概率模型(DDPM)如何工作的细节之前，让我们先看看生成式人工智能的一些发展，也就是DDPM的一些基础研究。 VAE VAE 采用了编码器、概率潜在空间和解码器。在训练过程中，编码器预测每个图像的均值和方差。然后从高斯分布中对这些值进行采样，并将其传递到解码器中，其中输入的图像预计 ......
根据语音生成全身姿态；基于变分贝叶斯框架的VAE模型；CFG是一种隐式的Perceptual Loss！
本文首发于公众号：机器感知 根据语音全身姿态；基于变分贝叶斯框架的VAE模型；CFG是一种隐式的Perceptual Loss！ Diffusion Model with Perceptual Loss 本文研究了扩散模型在生成样本时的质量问题，作者发现使用均方误差损失训练的模型生成的样本往往不真实 ......
首次引入大模型!Bert-vits2-Extra中文特化版40秒素材复刻巫师3叶奈法
Bert-vits2项目又更新了，更新了一个新的分支：中文特化，所谓中文特化，即针对中文音色的特殊优化版本，纯中文底模效果百尺竿头更进一步，同时首次引入了大模型，使用国产IDEA-CCNL/Erlangshen-MegatronBert-1.3B大模型作为Bert特征提取，基本上完全解决了发音的ba ......
PXE服务器是一种基于网络引导的操作系统安装和部署技术，未来的发展方向主要包括以下几个方面
PXE服务器是一种基于网络引导的操作系统安装和部署技术，未来的发展方向主要包括以下几个方面： 支持更多的硬件平台：未来的PXE服务器将继续扩展其支持的硬件平台范围，包括不同厂商、不同型号的计算机、服务器、移动设备等，以满足用户多样化的需求。 更高效的网络传输：未来的PXE服务器将采用更高效的网络传输 ......
未来，随着Windows操作系统的不断发展和更新，我认为System Image Manager也将随之更新和改进，以适应新的功能和需求。以下是我个人对System Image Manager未来方向的一些想法
System Image Manager（SIM）是Windows Assessment and Deployment Kit（ADK）中的一个组件，用于创建和编辑Windows无人值守安装或升级过程中所使用的答案文件。 未来，随着Windows操作系统的不断发展和更新，我认为System Imag ......
一文搞懂什么是阻塞IO、信号驱动IO、Reactor模型、零拷贝
公众号《鲁大猿》，寻精品资料，帮你构建Java全栈知识体系 www.jiagoujishu.cn 基础IO 如何从数据传输方式理解IO流？ 从数据传输方式或者说是运输方式角度看，可以将 IO 类分为: 字节流, 字节流读取单个字节，字符流读取单个字符(一个字符根据编码的不同，对应的字节也不同，如 U ......
System Center Configuration Manager (SCCM) 是微软的一款企业级设备管理工具，主要用于管理 Windows 设备、应用程序、安全性和合规性等方面。未来，SCCM 可能会朝以下几个方向发展
System Center Configuration Manager (SCCM) 是微软的一款企业级设备管理工具，主要用于管理 Windows 设备、应用程序、安全性和合规性等方面。未来，SCCM 可能会朝以下几个方向发展： 深化云集成：随着云计算技术的不断发展和普及，未来 SCCM 可能会更加 ......
未来 DISM 发展的一些可能方向
DISM（Deployment Image Servicing and Management）是一种用于管理和维护 Windows 映像文件和组件的工具。以下是未来 DISM 发展的一些可能方向： 增强操作系统支持：未来的 DISM 可能会扩展其操作系统支持范围，以适应新发布的 Windows 版本 ......
大模型安全｜绿盟
转载：大模型正在“记住”与“说出” 引言 「大模型」引领的创新变革正在发生身处技术爆炸时代，高光与隐忧共存。安全风险已成为发展中无法忽视的话题。 LLM在使用过程中包含敏感机密的数据或信息，可能会导致未授权的数据访问、隐私侵犯、安全漏洞等风险，随之造成敏感信息泄露。 2023年8月，全球开放应用软件 ......
windows 注册表regedit 有可能会继续演进和改进 未来注册表方向
注册表有可能会继续演进和改进。随着计算机技术的不断发展，注册表也需要适应新的需求和挑战。以下是一些可能的改进方向： 简化和优化：未来的注册表可能会经历简化和优化的过程，去除冗余和过时的项，提高操作和管理的效率。这可以帮助用户更轻松地配置和维护系统，并减少潜在的错误和冲突。 安全性增强：注册表中存储了 ......
书生浦语大模型全链开源体系介绍
Smiling & Weeping 以后隔着三千梨花树，六百湘水，你不必哽咽，我始终记得见你的第一面 2023大模型成为热门关键词 而通用大模型在大模型中适用范围和效率无疑会更高 那么书生·浦语20B开源大模型性能介绍 那么从模型到应用的主要流程大概 书生·浦语全链条开源开放体系 全链条开源开放体系 ......
聊聊 从源码来看ChatGLM-6B的模型结构
基于ChatGLM-6B第一版，要注意还有ChatGLM2-6B以及ChatGLM3-6B 概述 ChatGLM是transformer架构的神经网络模型，因此从transformer结构入手，分析其源码结构。 transformer结构： 转载请备注出处：https://www.cnblogs.c ......
R语言中的马尔可夫区制转移(Markov regime switching)模型|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=12187 原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于马尔可夫区制转移模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 金融分析师通常关心检测市场何时“发生变化”：几个月或至几年内市场的典型行为可以立即转变为非常不同的行为。投资者希望及时发现这 ......
Github揽获3k+星！清华开源CogAgent：基于多模态大模型的GUI Agent
前言 本文提出了视觉 GUI Agent，使用视觉模态（而非文本）对 GUI 界面进行更全面直接的感知，从而做出规划和决策。对此，我们研发了多模态大模型 CogAgent，可接受 1120×1120 的高分辨率图像输入，不仅提升了通用视觉理解能力，还具备强大的 GUI Agent 能力。 本文转载自 ......
大语言模型优化方法简介：Prompt、RAG、Fine-tuning
GPT、LLama、Gemini等大语言模型虽展现出强大能力，但在实际应用中仍有问题，例如在准确性、知识更新速度和答案透明度方面，仍存在挑战。 论文“Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey（面向大语言模型的 ......
对盒模型的理解
CSS中的盒模型有两种：标准盒子模型、IE盒子模型。 盒模型都是由4个部分组成的：content、padding、border和margin。 标准盒模型和IE盒模型的区别在于设置width和height时，对应的范围不同： 标准盒模型的width和height属性的范围只包含了content； I ......
vtkScalarBarWidget以及vtkTextWidget、vtkOrientationMarkerWidget 显示颜色递变范围，文本以及actor方向
vtkScalarBarWidget 用于显示颜色递变的范围 vtkTextWidget 用于显示文本 vtkOrientationMarkerWidget 使用当前actor的方向 输入测试数据scalarBarWidgetTestData.vtk /*********************** ......
书生·浦语大模型全链路开源体系——学习笔记
学习来源：https://www.bilibili.com/video/BV1Rc411b7ns/ 资料来源：https://github.com/InternLM/tutorial/discussions/36 （有同学发pdf，还有其他同学的笔记） 俺没啥知识积累，很多信息不太会折叠。姑且做个笔 ......
基于Matlab实现电力电子仿真模型
1. 引言电力电子是电力系统中的重要组成部分，它涉及到能量转换和功率控制等关键技术。为了研究和优化电力电子设备的性能，建立仿真模型是一种重要的手段。Matlab作为一种强大的数学软件，提供了丰富的工具和功能，可以帮助我们实现电力电子仿真模型。 2. Matlab实现电力电子仿真模型的基本步骤2.1 ......
三维模型数据的几何坐标变换的点云重建并行计算技术方法分析
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，... ......