模型core ef

face_net模型转换为libtorch的心得

Facenet demo:https://www.cnblogs.com/muyisun/p/13338098.html 如果要转为libtorch可调用,应该使用torch.jit中的script或trace。 script会保留一些控制流,trace则会擦除。可以使用.code查看过程。 tor ......
face_net libtorch 模型 心得 face

Net Core 集成第三方SSO登录 - Okta

这篇文章将向您展示如何将 Okta 集成到 .Net Core API 中以进行身份验证和授权。我们将使用 Okta 作为标识提供程序,并使用 JWT 令牌对 API 进行授权。 配置身份验证和授权 services.AddAuthentication(options => { options.De ......
第三方 Core Okta Net SSO

.NET 8 的 green thread 异步模型被搁置了

.NET 平台上的green thread 异步模型实验结果最近出来了,具体参见:https://github.com/dotnet/runtimelab/issues/2398 ,实验结果总结一下就是在.NET和 ASP.NET Core中实现Green Thread是可行的。Green Thre ......
模型 thread green NET

大型语言模型:SBERT — 句子BERT

了解 siamese BERT 网络如何准确地将句子转换为嵌入 简介 Transformer 在 NLP 领域取得了进化性的进步,这已不是什么秘密。基于 Transformer,还发展出了许多其他机器学习模型。其中之一是 BERT,它主要由几个堆叠的 Transformer 编码器组成。除了用于一系 ......
句子 模型 语言 SBERT BERT

Falcon-7B大型语言模型在心理健康对话数据集上使用QLoRA进行微调

文本是参考文献[1]的中文翻译,主要讲解了Falcon-7B大型语言模型在心理健康对话数据集上使用QLoRA进行微调的过程。项目GitHub链接为https://github.com/iamarunbrahma/finetuned-qlora-falcon7b-medical,如下所示: 使用领域适 ......
心理健康 模型 语言 心理 数据

视频|分类模型评估:精确率、召回率、ROC曲线、AUC与R语言生存分析时间依赖性ROC实现|附代码数据

全文链接:http://tecdat.cn/?p=20650 原文出处:拓端数据部落公众号 视频|分类模型评估:精确率、召回率、ROC曲线、AUC与R语言生存分析时间依赖性ROC实现 分类模型评估精确率、召回率、ROC曲线、AUC与R语言生存分析时间依赖性ROC实现 本文将帮助您回答以下问题: RO ......
依赖性 曲线 ROC 模型 语言

laravel9中模型类在idea中where等不提示的问题

虽然安装了插件,但模型还是没有代码提示,可以通过安装插件解决(按照顺序安装): composer require barryvdh/laravel-ide-helper php artisan ide-helper:generate # 为 Facades 生成注释 php artisan ide- ......
laravel9 模型 laravel 问题 where

罗永浩讽刺 iPhone “那么伟大又那么不要脸”;北欧囚犯正在训练 AI 大模型;ChatGPT 治怪病丨RTE开发者日报 Vol.51

开发者朋友们大家好: 这里是「RTE 开发者日报」,每天和大家一起看新闻、聊八卦。我们的社区编辑团队会整理分享 RTE (Real Time Engagement) 领域内「有话题的新闻」、「有态度的观点」、「有意思的数据」、「有思考的文章」、「有看点的会议」,但内容仅代表编辑的个人观点,欢迎大家留 ......
囚犯 开发者 模型 正在 ChatGPT

.Net core 3.0 SignalR+Vue 实现简单的IM(无jq依赖)

.Net core 中的SignalR JavaScript客户端已经不需要依赖Jquery了 一、服务端 1、nuget安装 Microsoft.AspNetCore.SignalR2、在startup.cs中注册和使用signalr services.AddSignalR(); app.UseE ......
SignalR core Net 3.0 Vue

.net core 浏览器缓存设置

1、浏览器缓存设置 [ResponseCache(Duration =20)] 将ResponseCache特性设置在接口方法上就可以了,Duration中的时间是以秒为单位 2、服务端缓存设置 a、将app.UseResponseCaching()方法放在app.MapControllers()方 ......
缓存 浏览器 core net

基于可视化的可解释深度学习模型研究综述--草稿版

ps: 近期组会整理了一篇论文综述,先记录在案。 摘 要: 深度学习能目前广泛应用于各个领域内,比如:医疗、交通以及娱乐等领域。随着社会的计算机算力的迅速增长以及GPU 等硬件的支持,催生了一系列人工智能应用,例如医疗诊断、自动驾驶和个性化推荐等。得益于这一系列应用,人类社会生产力获得了极大的发展。 ......
草稿 深度 模型

三维模型3DTile格式轻量化压缩文件大小的技术方法研究

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,... ......
方法研究 模型 大小 格式 文件

介绍一下CSS的盒子模型

CSS的盒子模型有哪些:标准盒子模型、IE盒子模型 CSS的盒子模型区别: 标准盒子模型:margin、border、padding、content IE盒子模型 :margin、content( border + padding + content ) 通过CSS如何转换盒子模型: box-siz ......
盒子 模型 CSS

Stability AI发布基于稳定扩散的音频生成模型Stable Audio

近日Stability AI推出了一款名为Stable Audio的尖端生成模型,该模型可以根据用户提供的文本提示来创建音乐。在NVIDIA A100 GPU上Stable Audio可以在一秒钟内以44.1 kHz的采样率产生95秒的立体声音频,与原始录音相比,该模型处理时间的大幅减少归因于它对压 ......
Stability 模型 音频 Stable Audio

Linux五种IO模型

Linux五种IO模型 转载:http://blog.csdn.net/jay900323/article/details/18141217 Linux五种IO模型性能分析 目录(?)[-] 概念理解 Linux下的五种IO模型 阻塞IO模型 非阻塞IO模型 IO复用模型 信号驱动IO 异步IO模型 ......
模型 Linux

生产者与消费者模型

#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <unistd.h> #include <string.h> #include <pthread.h> #include <semaphore.h> #define BUFF_MAX 10 #define ......
生产者 模型 消费者

Java内存模型

Java内存模型(Java Memory Model,JMM)定义了Java程序在多线程环境下如何与主内存和工作内存交互的规范。JMM规定了变量的可见性、原子性和顺序性等方面的规则,保证了多线程程序的正确性和可靠性。 Java内存模型包括以下几个核心概念: 主内存(Main Memory):主内存是 ......
模型 内存 Java

.NET Core 实现Excel的导入导出

目录前言NPOI简介一、安装相对应的程序包1.1、在 “管理NuGet程序包” 中的浏览搜索:“NPOI”二、新建Excel帮助类三、调用3.1、增加一个“keywords”模型类,用作导出3.2、添加一个控制器3.3、编写导入导出的控制器代码3.3.1、重写“Close”函数3.3.2、添加控制器 ......
Excel Core NET

Llama2-Chinese项目:2.2-大语言模型词表扩充

因为原生LLaMA对中文的支持很弱,一个中文汉子往往被切分成多个token,因此需要对其进行中文词表扩展。思路通常是在中文语料库上训练一个中文tokenizer模型,然后将中文tokenizer与LLaMA原生tokenizer进行合并,最终得到一个扩展后的tokenizer模型。国内Chinese ......
词表 Llama2-Chinese 模型 Chinese 语言

AI打游戏-肆(模型训练)

AI打游戏-肆(bilibili) 目标 pip安装依赖 (可选)安装GPU版pytorch 自定义训练配置,模型训练 步骤 文档 ultralytics官方文档 ultralytics开源项目 视频:TOLOv8训练自己的数据集 文章:安装CUDA后,pytorch仍然无法启用GPU pip安装依 ......
模型

5.进程线程模型你知道多少?

5.进程线程模型你知道多少? 1.进程 进程创建与结束 背景知识: 进程有两种创建方式,一种是操作系统创建的一种是父进程创建的。从计算机启动到终端执行程序的过程为:0号进程 -> 1号内核进程 -> 1号用户进程(init进程) -> getty进程 -> shell进程 -> 命令行执行进程。所以 ......
线程 进程 模型

如何成功将 API 客户的 transformer 模型推理速度加快 100 倍

🤗 Transformers 已成为世界各地数据科学家用以探索最先进 NLP 模型、构建新 NLP 模块的默认库。它拥有超过 5000 个预训练和微调的模型,支持 250 多种语言,任君取用。无论你使用哪种框架,都能用得上它。 虽然在 🤗 Transformers 中试验模型很容易,但以最高性能 ......
transformer 模型 速度 客户 API

dotnet Core window 下注册成service服务

1、发布应用程序 2、下载 instsrv.exe和srvany.exe https://files.cnblogs.com/files/blogs/745639/instsrsrvany.rar?t=1694794508&download=true 3、注册服务 以管理员身份运行cmd insts ......
service dotnet window Core

halcon AI读取onnx模型并推理

*程序功能:读取onnx模型并推理dev_update_off()dev_close_window () read_dl_model ('squeezenet.onnx', DLModelHandle)set_dl_model_param (DLModelHandle, 'type', 'class ......
模型 halcon onnx

Python并发编程——IO模型、阻塞IO、非阻塞IO、多路复用、异步IO、IO模型比较、selectors模块、复习网络和并发知识点

文章目录 每日测验一 IO模型介绍二 阻塞IO(blocking IO)三 非阻塞IO(non-blocking IO)四 多路复用IO(IO multiplexing)五 异步IO(Asynchronous I/O)六 IO模型比较分析七 selectors模块网络并发知识点梳理网络并发知识点梳理 ......
模型 知识点 selectors 模块 知识

自回归语言模型简介

自回归语言模型(Autoregressive Language Model)是一种用于生成文本的统计模型。它基于序列数据的概率分布,通过建模当前词语与前面已生成词语的条件概率来预测下一个词语。 在自回归语言模型中,假设我们有一个文本序列,例如一段连续的句子。模型的目标是根据前面已生成的词语来预测下一 ......
模型 语言 简介

Gradio:为你的机器学习模型快速构建Web UI

Gradio是一个开源库,用于仅使用Python构建易于使用且易于共享的应用程序。它特别适用于机器学习项目,旨在使测试、共享和展示模型简单直观。 安装 Gradio的安装非常简单,直接使用pip即可安装: pip install gradio 创建第一个程序 import gradio as gr ......
模型 机器 Gradio Web UI

在.Net Core中使用QRCoder生成二维码,并用Blazor显示

首先在Negut包中下载QRCoder以及System.Drawing.Common 在下载的时候版本非常重要,跟着Git走 //在后端接口定义IQRCodeService类 using System.Drawing; namespace WebApplication2.Service.Interf ......
QRCoder Blazor Core Net

Kubernetes初探[1]:部署您的第一个ASP.NET Core应用到k8s集群

原文:https://www.cnblogs.com/wl-blog/p/16936019.html Kubernetes简介 Kubernetes是Google基于Borg开源的容器编排调度引擎,作为CNCF(Cloud Native Computing Foundation)最重要的组件之一,它 ......
集群 Kubernetes Core ASP NET

Recognize Anything:一个强大的图像标记模型

Recognize Anything是一种新的图像标记基础模型,与传统模型不同,它不依赖于手动注释进行训练;相反,它利用大规模的图像-文本对。RAM的开发过程包括四个关键阶段: 通过自动文本语义解析获得大规模的无标注图像标签。 结合标题和标注任务,训练一个自动标注的初步模型。该模型由原始文本和解析后 ......
标记 Recognize Anything 模型 图像