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流畅的python笔记 （一） 1.python的数据模型
python的数据模型：python风格的设计思想完全体现在Python的数据模型上，而数据模型所描述的API，为使用最地道的语言特性来构建你自己的对象提供了工具。数据模型其实是对 Python 框架的描述，它规范了这门语言自身构建模块的接口，这些模块包括但不限于序列、迭代器、函数、类和上下文管理器 ......
可与ViT一较高下，DeepMind从稀疏转向Soft混合专家模型
前言 对于谷歌 DeepMind 的 Soft MoE，有人表示：「即使它不是万能药，仍可以算得上一个突破」。 本文转载自机器之心 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。 CV各大方向专栏与各个部署框架最全 ......
深入理解并发编程艺术之内存模型
随着硬件技术的飞速发展，多核处理器已经成为计算设备的标配，这使得开发人员需要掌握并发编程的知识和技巧，以充分发挥多核处理器的潜力。然而并发编程并非易事，它涉及到许多复杂的概念和原理。为了更好地理解并发编程的内在机制，需要深入研究内存模型及其在并发编程中的应用。本文将主要以 Java 内存模型来探讨并 ......
2023西工大数模校赛部分模型--基于Delaunay的3维点云分割代码
```python %matplotlib widget import pandas as pd import numpy as np import matplotlib as mpl from scipy.spatial import Delaunay from sklearn.cluster i ......
R语言随机搜索变量选择SSVS估计贝叶斯向量自回归（BVAR）模型|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=9390 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贝叶斯向量自回归（BVAR）的研究报告，包括一些图形和统计输出。 介绍 向量自回归（VAR）模型的一般缺点是，估计系数的数量与滞后的数量成比例地增加。因此，随着滞后次数的增加，每个参数 ......
ChatGenTitle：使用百万arXiv论文信息在LLaMA模型上进行微调的论文题目生成模型
# ChatGenTitle：使用百万arXiv论文信息在LLaMA模型上进行微调的论文题目生成模型 } 示 ......
[刷题笔记][算法模型总结] Luogu P1880 [NOI1995] 石子合并 || 区间dp之合并石子模型
[Problem](https://www.luogu.com.cn/problem/P1880) ### Solution 本题还有一个弱化版，见[Luogu P1775](https://www.luogu.com.cn/problem/P1775) 我们发现本题和弱化版唯一区别就是本题有环。 ......
AI +悦数图数据库：图技术与大语言模型 LLM 结合，打造下一代知识图谱应用
随着 AI 人工智能技术的迅猛发展和自然语言处理领域的研究日益深入，如何构建强大的大语言模型对于企业来说愈发重要，而图数据库作为处理复杂数据结构的有力工具，为企业构建行业大语言模型提供了强大的支持。 近日，国产企业级分布式图数据库——悦数图数据库正式发布了图+ AI 大模型解决方案，率先实现了基于自 ......
SQLACODEGEN 转储现有数据库到sqlalchemy模型
sqlacodegen --帮助 用法：sqlacodegen [-h] [--version] [--schema SCHEMA] [--tables TABLES] [--noviews] [--noindexes] [--noconstraints] [--nojoined] [--noinf ......
Linux 中的 I/O 模型
[TOC] # I/O模型种类 ## 概念 ### 同步与异步 - 同步：就是在发出一个功能调用时，在没有得到结果之前，该调用就不返回。 也就是必须一件一件事做，等前一件做完了才能做下一件事。 - 异步：就是当一个异步过程调用发出后，调用者不能立刻得到结果，调用者不用等待这件事完成，可以继续做其他的 ......
需求太多处理不过来？MoSCoW模型帮你
MoSCoW模型是在项目管理、软件开发中使用的一种排序优先级的方法，以便开发人员、产品经理、客户对每个需求交付的重要性达成共识。 ......
ORM中模型层中其他的常用字段和参数
ORM字段 AutoField： int 自增列，必须填入参数primary_key = True IntegerField： 一个整数类型 BigAutoField： - bigint自增列，必须填入参数 primary_key=True CharField： 字符类型，必须提供max_lengt ......
ORM中模型层中其他的常用字段和参数
ORM中模型层中其他的常用字段和参数 class Index(models.Model): # ID = models.AutoField() # 主键字段自动增加，只能勇于int字段 age = models.IntegerField() # int文件，比如年龄 username = model ......
OpenAI API中文文档 - 模型
# 模型 概述 OpenAI API由一组具有不同功能和价格的多样化模型支持。您还可以对我们的原始基础模型进行有限的自定义，以适应您的特定用例，使用微调。 以下是要求的内容转换成表格： | MODELS | DESCRIPTION | | | | | GPT-4 | A set of models ......
odoo 模型权限 ir.model.access
odoo权限分两种，一种是菜单，一种是模型，这里介绍模型权限 开发好一个模型以后，先要在security文件夹中创建一个ir_model_access.css文件，然后设置权限，如下图： ， Habana Gaudi2 可以达到 **近 3 倍于 A100 的速度 ......
Python基础day59Django模型层查询
外键字段的增删改查、多表查询（子查询和连表查询）、正反向的概念、子查询、多表查询之连表查询（基于双下划线的查询）、聚合查询（aggregate）、分组查询（annotate）、F查询、Q查询、Django中如何开启事务 ......
[算法学习笔记] [算法总结] dp背包模型
### 前言 dp背包模型属dp的一种，可以帮助我们快速的转移状态，解题。dp背包模型题的关键是判断这是哪种背包，属于什么类型的dp，只有判断出这是什么类型的背包，才能进一步朝这个方向思考。 ### 01背包 01背包的常规形式是有$n$种物品，每间物品都有重量和价值两个参数。每件物品都可以选or不 ......
开源大模型训练框架 colossal AI chat 、 DeepSpeed chat
Colossal-AI是一个专注于大规模模型训练的深度学习系统，Colossal-AI基于PyTorch开发，旨在支持完整的高性能分布式训练生态。Colossal-AI已在GitHub上开源。 在Colossal-AI中，我们支持了不同的分布式加速方式，包括张量并行、流水线并行、零冗余数据并行、异构 ......
领域设计的贫血模型和充血模型
在领域实体Dao中，实体可以设计为贫血模型和充血模型。 贫血模型只包含见到的get和set方法，不包含业务逻辑，是简单的POJO,所有的业务逻辑都放在service层。 这种模型并不是面向对象的，和对象相关以来的逻辑被解耦到了业务层，优点是模型很简单，缺点是service层的逻辑负责繁重。 充血模型 ......
Django之models模型层2
一、多表查询之连表查询(基于双下划线的查询) 1、 2、 3、 二、聚合查询(aggregate) 1、 2、 三、分组查询annotate 1、 2、 四、F与Q查询 五、django中如何开启事务 ......
John Schulman：RLHF的实施与挑战 —— 通过强化学习缓解大模型输出幻觉(Hallucinations)的思考
John Schulman，研究科学家、OpenAI联合创始人；加州大学伯克利分校计算机科学博士，师从Pieter Abbeel。现领导OpenAI强化学习团队。 本文是对John Schulman(下文中简称为JS)的报告《Reinforcement Learning from Human Fee ......
大模型（LLM）最新趋势总结
关键结论： 开源社区模型不具备真正智能，更好的小模型来自大模型的 Scale Down GPT-4模型信息：采用MoE架构，16个experts，800b参数 如何减少幻觉 hallucination？scaling/retrieval/reward model 指令遵循的开源小模型被过度炒作，已经 ......
解决大模型“开发难”，昇思MindSpore自动并行技术应用实践
本文分享自华为云社区《DTSE Tech Talk｜第35期：解决大模型“开发难”，昇思MindSpore自动并行技术应用实践》，作者华为云社区精选。 昇思MindSpore是新一代覆盖端边云全场景的开源AI框架，旨在开创全新的AI编程范式，降低开发者门槛，为开发者打造开发友好、运行高效、部署灵活的 ......
TabR:检索增强能否让深度学习在表格数据上超过梯度增强模型？
这是一篇7月新发布的论文，他提出了使用自然语言处理的检索增强Retrieval Augmented技术，目的是让深度学习在表格数据上超过梯度增强模型。 检索增强一直是NLP中研究的一个方向，但是引入了检索增强的表格深度学习模型在当前实现与非基于检索的模型相比几乎没有改进。所以论文作者提出了一个新的T ......
能用延长时间来弥补算力不足去训练大模型吗？ claude 和 chatGPT4的回复
对,使用更多计算时间来弥补模型训练中的算力不足是可行的。主要有以下几点建议: 1. 适当减小batch size,这样每次迭代的计算量会减少,可以用更长的时间去迭代达到收敛。但是batch size不要设置过小,太小会使训练效率降低。 2. 适当减小模型参数量,例如减少隐层单元数、降低嵌入维度等,可 ......