模型 物理chatgpt地址

chatgpt接口开发笔记3: 语音识别接口

chatgpt接口开发笔记3: 语音识别接口 1.文本转语音 1、了解接口参数 接口地址: POST https://api.openai.com/v1/audio/speech 下面是接口文档描述内容: 参数: { "model": "tts-1", "input": "你好,我是饶坤,我是ter ......
接口 语音 chatgpt 笔记

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

postgresql从入门到精通 - 第37讲:postgres物理备份和恢复概述

PostgreSQL从小白到专家,是从入门逐渐能力提升的一个系列教程,内容包括对PG基础的认知、包括安装使用、包括角色权限、包括维护管理、、等内容,希望对热爱PG、学习PG的同学们有帮助,欢迎持续关注CUUG PG技术大讲堂。 第37讲:物理备份和恢复概述 第37讲:12月09日(周六)19:30, ......
postgresql 备份 postgres 物理

Go中for range的时候,地址是否发生变化

1,回答问题之前,先看下面这段代码 package main import "fmt" type girl struct { Name string Age int } func main() { gl := make(map[string]*girl) studs := []girl{ {Name ......
时候 地址 range for

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (151)-- 算法导论12.2 7题

七、用go语言,对于一棵有 n 个结点的二叉搜索树,有另一种方法来实现中序遍历,先调用 TREE-MINIMUM 找到这棵树中的最小元素,然后再调用 n-1 次的 TREE-SUCCESSOR。证明:该算法的运行时间为 O(n)。 文心一言: 灵捷3.5 。 为了证明该算法的运行时间为 O(n),我 ......
文心 导论 算法 chatgpt VS

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

一个项目设置两个Git地址,实现同时推送到两个Git仓库

一个项目设置两个Git地址,实现同时推送到两个Git仓库 方法一直接给git仓库添加Origin时,可以实现推送到两个仓库,但是需要推送两次,还是记录一下 在已有Git仓库的项目中gitA中添加另一个gitB远端的地址 1 git remote add origin2 地址2 // origin2可 ......
两个 仓库 Git 同时 地址

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

Control Group v2 (翻译 by chatgpt)

原文:https://www.kernel.org/doc/html/latest/admin-guide/cgroup-v2.html 另外两篇: Control Group v2 —— Controller(翻译 by chatgpt) Control Group v2 —— Namespace ......
Control chatgpt Group v2 by

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 ......
词表 模型

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 ......
视图 单元 模型

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 ......
网格 sortObjects renderOrder 模型 问题

【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 ......
机器人 语音 模型 机器 端的

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 ......
模型 参数 pytorch 类型

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 ......
模型 环境

67.redis批量写入ip地址脚本

#要使用Python脚本连接到Redis主机、选择数据库、并执行设置操作,你可以使用redis库。请确保在运行脚本之前安装了该库(可以通过运行pip install redis安装)。 import redis import re # Redis连接信息 redis_host = 'hostname ......
脚本 地址 redis 67

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 ......
模型 环境

全球互联网络穿透:BGP对接助力您的IP地址段无障碍访问

在当今互联网高速发展的时代,网络覆盖范围不断扩大,但同时也面临着境外网络互联的难题。为了解决这一难题,我们提供了IP Transit服务,以AS4837/AS10099网络平台为基础,通过BGP对接技术,为您的自有IP地址段提供全球互联网络穿透服务。 什么是BGP对接? BGP(Border Gat ......
互联网络 地址 全球 网络 BGP

Go 获取 IP 地址

1. 获取本地IP地址 使用 net 包可以获取本地机器的 IP 地址。以下是一个获取本地 IP 地址的简单示例: package main import ( "fmt" "net" ) func main() { // 获取所有网络接口 interfaces, err := net.Interfa ......
地址 Go IP

vs 历史 社区版 下载地址

官网不直接提供下载了,留个种vs2017: https://download.visualstudio.microsoft.com/download/pr/0e24e0bf-6d05-4ce0-915f-b2dd398a2e2c/d8eb8fa6ac2b124b52fc540472747bfc65e ......
地址 历史 社区 vs

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 ......
底层 Transformer 架构 模型 语言

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,... ......
顶层 模型 方面 优势

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 ......
模型 流程 第二章 JFlow

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 ......
模型 特点 语言 LLMs