模型 笔记prompt ing

2024.1.12-学习进度笔记

今天,我尝试安装了git并尝试安装了PaddleOCR。 参考:https://blog.csdn.net/mukes/article/details/115693833 参考:https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleOCR/blob/release/2.6/doc ......
进度 笔记 2024 12

项目管理--PMBOK 读书笔记(5)【项目范围管理】

知识点: 1、范围管理计划与需求管理计划: 需求大于范围 2、项目管理的成果线: 3、收集需求的跟踪: 需求跟踪矩阵(RTM):溯源、商业价值、监控过程输出 4、项目范围说明书: 相关方之间就项目达成的共识,项目章程是一个高层次描述而项目范围说明书是一个详细描述, SMART 原则(specific ......
项目 项目管理 范围 笔记 PMBOK

解析flywheel飞轮模型以及它的落地路径

Brian Halligan提出的flywheel飞轮模型,比RARRA模型更进了一步。不止关注用户留存,更关注的是现有用户如何推动企业增长。 HubSpot创始人Brian Halligan在Inbound2018大会上说,他们从此以后就彻底跟营销漏斗说再见了,要用flywheel飞轮模型。 我本 ......
飞轮 路径 flywheel 模型

大模型调优方法:提示工程、RAGs 与微调对比

每一个搭建大语言模型应用的AI工程师都会面临一个难题,如何选择一个合适调优方法。就算是强大的预训练LLM也可能无法直接满足项目中的特定需求。如项目需要一个特定结构的应用程序,如预训练缺失上下文的重要文件,再比如有特定术语和结构的高专业性的行业领域,面对这些问题,需要有特定的方法来调整LLM。 要决定 ......
模型 方法 工程 RAGs

大语言模型LLM幻觉的解决方法:检索增强生成RAG

当你向大语言模型LLMs集成的问答系统平台咨询医疗方面的问题,比如呼吸道感染应该怎么治疗,它可能直接给出答案,但不会提供这个答案的依据来源,这是因为大语言模型应用过程中还存在答案透明度不足的缺陷导致。此外,大语言模型还有知识更新的滞后性、在处理复杂任务时的准确性的问题。 为了解决这些问题,检索增强生 ......
幻觉 模型 语言 方法 LLM

Learning Dynamic Query Combinations for Transformer-based Object** Detection and Segmentation论文阅读笔记

Motivation & Intro 基于DETR的目标检测范式(语义分割的Maskformer也与之相似)通常会用到一系列固定的query,这些query是图像中目标对象位置和语义的全局先验。如果能够根据图像的语义信息调整query,就可以捕捉特定场景中物体位置和类别的分布。例如,当高级语义显示图 ......

[NLP复习笔记] Transformer

1. Transformer 概述 1.1 整体结构 \(\text{Transformer}\) 主要由 \(\text{Encoder}\) 和 \(\text{Decoder}\) 两个部分组成。\(\text{Encoder}\) 部分有 \(N = 6\) 个相同的层,每层包含 一个 \( ......
Transformer 笔记 NLP

神经网络学习笔记(1)

1、神经元 神经元是神经网络中的基本单元。 每一个神经元包括两个参数:权重系数和偏置系数b。 神经网络的学习过程就是通过优化更新每一个神经元的权重和偏置系数,使得输出值Y更接近其真实值。 假设神经元的输入向量为 ,那么输出,其中 是该神经元选定的激活函数。 x1、x2表示输入量 w1、w2为权重,几 ......
神经网络 神经 笔记 网络

常见3D模型汇总

3D模型查看器: 3D查看器 (Windows自带) Blender MeshLab (基于VCGlib) 3D模型来源: 美工建模 (fbx) 三维重建 (ply/obj) 3D-AIGC 3D模型格式: obj fbx glb (glTF2.0):https://github.com/Khron ......
模型 常见

软件生命周期模型定义与选择策略

![](https://img2024.cnblogs.com/blog/3351537/202401/3351537-20240111151615438-216580632.png) ![](https://img2024.cnblogs.com/blog/3351537/202401/33515... ......
周期 模型 策略 生命 软件

数字先锋 | “言”之有“力”,大模型背后的算力“推手”!

在算力调度方面,天翼云通过自研的调度系统,协助思必驰DFM-2大模型调度GPU、NPU、CPU等异构算力资源,大规模训练上云1个月,可以完成数十亿规模大模型所有阶段训练和效果评估。在训练能力打造方面,天翼云支持多种模型训练方式,不仅可以提升大模型训练平台的数据量,还大幅缩短了训练周期和交付进度。 ......
推手 模型 背后 数字

GPT人工智能模型研究报告:探索智能极限

GPT人工智能模型是一个基于深度学习技术的自然语言处理模型,它能够理解和生成人类语言。该模型使用大量文本数据进行训练,学习语言的语法、语义和上下文信息,从而实现对语言的深层理解。 研究表明,GPT模型在多项自然语言处理任务中表现出色,如机器翻译、文本摘要、问答系统等。它能够根据输入的文本生成连贯、通 ......

FreeLocked 微信支付开通笔记

开通对象是收乐财(上海)信息科技有限公司,目前运营的房源资讯网站,我们本来是对标 Airbnb 尝试了一些民宿预定的线上平台是否能够吸引一些房东或者租户。 事实上,电话来不及接,我经常遇到来不及支付电话话费等情况,鉴于目前托管客服也省不了多少钱,我们这块暂时没作转移。顺带一提的是,我们的全国热线 4 ......
FreeLocked 笔记

CSAPP学习笔记——chapter9 虚拟内存

这一章主要介绍了现代操作系统中虚拟内存的概念,先是介绍了虚拟内存的一般概念,这一部分我将在本文第一小节进行一个串联;第二部分介绍了内存映射,并以Linux为例,介绍了fork函数,execve函数的实现细节;第三部分则是介绍了动态内存分配,程序员通过如`malloc`, `new`, `free`,... ......
chapter9 内存 chapter 笔记 CSAPP

机器学习-决策树系列-贝叶斯算法-概率图模型-29

目录1. 复习条件概率2. 正式进入3. 生成式 与判别式 这个阶段的内容,采用概率论的思想,从样本里面学到知识(训练模型),并对新来的样本进行预测。 主要算法:贝叶斯分类算法、隐含马尔可夫模型、最大熵模型、条件随机场。 通过本阶段学习,掌握NLP自然语言处理的一些基本算法,本阶段的理解对于后续完成 ......
概率 算法 模型 机器 29

计算机网络分层结构--OSI模型、TCP/IP 模型、五层模型

计算机网络分层结构 OSI参考模型与TCP/IP参考模型 五层参考模型 ......
模型 计算机网络 结构 OSI TCP

c笔记

1 signal(SIGCHLD, SIG_DFL); ret = system(buf); signal(SIGCHLD, SIG_IGN); 默认情况下,父进程会接收到这个信号并调用wait()来回收子进程的资源。但如果父进程不希望等待子进程结束,它可以选择忽略SIGCHLD信号。这样,子进程将 ......
笔记

听6位专家畅谈AI大模型落地实践:场景和人才是关键

回顾大模型技术在企业的应用过程中,我们不禁要问:大模型在落地方面带来了哪些改变?开发者如何应对大模型的变革?在AI大模型的驱动下,企业的未来又会走向何方? ......
模型 场景 关键 专家 人才

nginx使用入门的笔记

本文于2016年4月底完成,发布在个人博客网站。 考虑个人博客因某种原因无法修复,于是在博客园安家,之前发布的文章逐步搬迁过来。 从源码安装nginx 下载软件 编译nginx,必备pcre,zlib,由于jackie打算研究HTTPS,所以还需要openssl。 wget https://www. ......
笔记 nginx

5公里破20min训练笔记

目标 5公里进20min 即4分配 方案: 有氧耐力训练 8-12公里 530-630 一周两次 速度训练 200m * 10 40s内 间歇2-3min 专项训练一 1000m * 5 3min50 间歇2-3min 专项训练二 400m * 12 88-90s 间歇1min 严格控制间歇时间 节 ......
笔记 min 20

Programming Abstractions in C阅读笔记:p242-p245

《Programming Abstractions in C》学习第67天,p242-p245总结,总计4页。 一、技术总结 6.2小结主要讲回溯算法及递归算法在迷宫求解中应用,当然,理解然后用代码实现出来还是有些难度的。不过,这并不影响我们进行下一节6.3的学习。 二、英语总结 1.skeptic ......
Abstractions Programming 笔记 242 245

浦语书生大模型实战训练营02笔记

1.打开算力平台,选择合适的配置进入算力开发机进入jupyter工具终端安装开发所需python深度学习环境: bash # 请每次使用 jupyter lab 打开终端时务必先执行 bash 命令进入 bash 中 bash /root/share/install_conda_env_intern ......
训练营 书生 实战 模型 笔记

学习进度笔记1

今天对寒假的学习任务进行了时间上的规划,需要完成的主要有下面三个任务: 1.完成Spark的实验及实验报告; 2.三人结组参加中国服务外包杯大赛(1月13日之前提交题目,1月31日前后验收第一阶段成果(需求原型)); 3.大型数据库技术大作业-信息领域热词分析(开学第一节课验收); 根据完成时间的先 ......
进度 笔记

学习进度笔记一

实验一:Linux的安装常用命令 学习进度 今天主要是写了实验一和实验二的相关内容,但是实验二一直报错,还在努力解决错误中~~ ......
进度 笔记

学习笔记1

Spark特性Spark使用简练优雅的Scala语言编写,基于Scala提供了交互式编程体验,同时提供多种方便易用的API。Spark遵循“一个软件栈满足不同应用场景”的设计理念,逐渐形成了一套完整的生态系统(包括 Spark提供内存计算框架、SQL即席查询(Spark SQL)、流式计算(Spar ......
笔记

『学习笔记』浅谈莫比乌斯反演

莫比乌斯反演是数论中的重要内容。对于一些函数 \(f(n)\),如果很难直接求出它的值,而容易求出其倍数和或约数和 \(g(n)\),那么可以通过莫比乌斯反演简化运算,求得 \(f(n)\) 的值。——OI-wiki 可见莫反的强大。 前置知识:数论分块 数论分块可以快速计算一些含有除法向下取整的和 ......
笔记

Golang学习笔记(十)—— 协程调度

协程调度 调度流程 Go程序运行和调度初始化 Go 程序运行会经过以下几个阶段: 从磁盘上读取可执行文件,加载到内存 操作系统执行 runtime 包中的程序入口 runtime 执行初始化,最后调用 main 函数 上图中的流程是根据源码文件 src/runtime/asm_amd64.s 和 s ......
笔记 Golang

1/10 学习进度笔记

Spark StandAlone环境部署 新角色 历史服务器 历史服务器不是Spark环境的必要组件, 是可选的. 回忆: 在YARN中 有一个历史服务器, 功能: 将YARN运行的程序的历史日志记录下来, 通过历史服务器方便用户查看程序运行的历史信息. Spark的历史服务器, 功能: 将Spar ......
进度 笔记 10

学习进度笔记

Python基础语法: (1)打印出hello world # -*- coding: utf-8 -*- print "hello world" print "你好 世界" (2)注释 1、(单行注释)以 # 开头,后面的文字直到行尾都算注释 2、(多行注释)多行注释是用三引号''' '''包含的 ......
进度 笔记

R语言无套利区间模型:正向套利和反向套利次数、收益率分析华泰柏瑞300ETF可视化

全文链接:http://tecdat.cn/?p=31973 原文出处:拓端数据部落公众号 股指期货的套利交易有助于股指期货实现其价格发现以及风险规避的功能,因此提高套利交易的效率,对于发挥股指期货在经济发展中的作用有着重要的意义。 本文帮助客户对期货期现套利的研究。研究中主要以期货及其现货指数的数 ......
收益率 区间 收益 模型 次数
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