流水线 深度 逻辑 模型
CSS的逻辑组合伪类
CSS 的逻辑组合伪类有 4 种,分别是::not()、:is()、:where()和:has()。 否定伪类:not() :not 伪类选择器用来匹配不符合一组选择器的元素。由于它的作用是防止特定的元素被选中,它也被称为反选伪类(negation pseudo-class)。 也叫否定伪类,是在元 ......
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 ......
46, 逻辑与UI更新分离
下面是一个简单的例子,演示了如何使用ScriptableObject和Unity的事件系统来实现逻辑和UI的分离: Copy code csharp Copy code // 数据模型 [CreateAssetMenu(fileName = "New Item", menuName = "Inven ......
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 ......
汇编-TEST逻辑与
Test命令将两个操作数进行逻辑与运算(相当于AND运算),并根据运算结果设置相关的标志位。但是,Test命令的两个操作数不会被改变。运算结果在设置过相关标记位后会被丢弃 两操作数作与运算,仅修改标志位,不回送结果 TEST AX,BX 与 AND AX,BX 命令有相同效果,只是Test指令不改变 ......
机器学习-逻辑回归:从技术原理到案例实战
在本篇文章中,我们对逻辑回归这一经典的机器学习算法进行了全面而深入的探讨。从基础概念、数学原理,到使用Python和PyTorch进行的实战应用,本文旨在从多个角度展示逻辑回归的内在机制和实用性。 关注TechLead,分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经 ......
神经网络入门篇:深度学习和大脑的关联性(What does this have to do with the brain?)
深度学习和大脑的关联性 开始讲故事(手动狗头) 深度学习和大脑有什么关联性吗? 关联不大。 那么为什么会说深度学习和大脑相关呢? 当你在实现一个神经网络的时候,那些公式是你在做的东西,你会做前向传播、反向传播、梯度下降法,其实很难表述这些公式具体做了什么,深度学习像大脑这样的类比其实是过度简化了我们 ......
深度掌握TypeScript中的重载【函数重载、方法重载】
深度掌握TypeScript中的重载【函数重载、方法重载】 1. 函数重载,方法重载的重要性 著名前端流行框架底层都用到函数重载,例如:Vue3 底层源码就多处使用到带泛型的函数重载。很多前端面试更是拿函数重载作为考核求职者 TS 技能是否扎实的标准之一,如果你不掌握函数重载,等于你的 TS 技能有 ......
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,... ......
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 ......
机器学习中的深度学习的概念及激活函数、梯度爆炸和梯度消失的总结归纳
1.何为深度学习 在当今时代,机器学习不断深入,很多领域被研究,深度学习是目前最为热门之一的领域, 它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能。 深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次,这些学习过程中获得的信息对诸如文字,图像和声音等数据的解释有很大的帮助。 2.深度学习的目标 让机器能 ......
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 ......
ML.NET 3.0 增强了深度学习和数据处理能力
.NET团队在 2023.11.28 在博客上正式发布了 ML.NET 3.0::https://devblogs.microsoft.com/dotnet/announcing-ml-net-3-0/[1],强调了两个主要的兴趣点,即深度学习和数据处理,使开发人员能够完全在 .NET 生态系统中创 ......
逻辑门
逻辑门 1.逻辑门的示意图 1.1与门 A,B两个输入同时导通,C才会输出 我们可以用两个输入两个继电器更直观的看出 真值表 2.或门 A,B只要有一个输入打开输出C就会亮 原理图 真值表 3.非门、 下图中当A打开时,B关闭。A关闭时,B打开。 真值表 4.异或门 异或门有两个输入信号,当这两个信 ......
聊聊神经网络模型流程与卷积神经网络的实现
神经网络模型流程 神经网络模型的搭建流程,整理下自己的思路,这个过程不会细分出来,而是主流程。 在这里我主要是把整个流程分为两个主流程,即预训练与推理。预训练过程主要是生成超参数文件与搭设神经网络结构;而推理过程就是在应用超参数与神经网络。 卷积神经网络的实现 在 聊聊卷积神经网络CNN中,将卷积神 ......
汇编-or逻辑或
OR 指令在两个操作数的对应位之间进行(按位)逻辑或(OR)操作,并将结果存放在目标操作数中: 格式: OR reg,regOR reg,memOR reg, immOR mem,regOR mem,imm 操作数可以是 8 位、16 位、32 位和 64 位,但是两个操作数必须是同样大小。对两个操 ......
PyTorch造大模型“加速包”,不到1000行代码提速10倍!英伟达科学家:minGPT以来最好的教程式repo之一
前言 PyTorch团队让大模型推理速度加快了10倍。且只用了不到1000行的纯原生PyTorch代码! 本文转载自量子位 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教程整理 ......
网络编程之IO模型
我们讨论网络编程中的IO模型时,需要先明确什么是IO以及IO操作为什么在程序开发中是很关键的一部分,首先我们看下IO的定义。 IO的定义 IO操作(Input/Output操作)是计算机系统中的一种重要操作,用于数据的输入和输出,通常涉及到计算机与外部设备(如硬盘、网卡、键盘、鼠标、打印机等)之间的 ......
深度解析C#中LinkedList<T>的存储结构
本文承接前面的3篇有关C#的数据结构分析的文章,对于C#有关数据结构分析还有一篇就要暂时结束了,这个系列主要从Array、List、Dictionary、LinkedList、 SortedSet等5中不同类型进行介绍和分析。废话不多说,接下来我们来最后看一下这个系列的最后一种数据类型"链表"。 提 ......
三-select模型
select模型是对简单C/S模型的优化,他解决了accept函数阻塞等待连接的问题。并且允许应用程序同时监视多个套接字,从而实现简单的并发请求。通过调用select函数确认一个或多个套接字当前的状态,并根据当前状态进行相应操作。在select模型模型中,select函数是最关键的。 select模 ......
HTTPS处于OSI模型中哪个层?
HTTPS(Hypertext Transfer Protocol Secure)位于 OSI(Open Systems Interconnection)模型的应用层和传输层之间。 在 OSI 模型中,从底层到顶层依次是:物理层、数据链路层、网络层、传输层、会话层、表示层和应用层。HTTPS 是在应 ......
关于三维模型几何坐标校正的技术方法探讨
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,... ......
使用Huggingface创建大语言模型RLHF训练流程的完整教程
ChatGPT已经成为家喻户晓的名字,而大语言模型在ChatGPT刺激下也得到了快速发展,这使得我们可以基于这些技术来改进我们的业务。 但是大语言模型像所有机器/深度学习模型一样,从数据中学习。因此也会有garbage in garbage out的规则。也就是说如果我们在低质量的数据上训练模型,那 ......
因果推断9-18 链状结构、叉状结构、对撞结构、D-分割、模型检验和等价类
https://www.bilibili.com/video/BV1tk4y127L1/?spm_id_from=333.788&vd_source=3ad05e655a5ea14063a9fd1c0dcdee3e 所以得到一个结论,如果在一个链结构里面,比如X->Y->Z,condition到中间 ......
基于ATMega16的流水灯实例(汇编)
本例在ATMega16上,利用汇编程序实现一个流水灯,主要讨论寄存器移位及软件延时的使用方法。 本例中的八个LED电路通过限流电阻及跳线帽接在PA端口,电路如下图所示。 完整的汇编代码如下。 .INCLUDE "M16DEF.INC" .DEF TMP = R16 ;定义一个R16寄存器的别名(R不 ......
ThreadLocal的深度解读
原文链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/624851777 一、J2SE的原始描述 This class provides thread-local variables. These variables differ from their normal counterpa ......
使用 PyTorch 完全分片数据并行技术加速大模型训练
本文,我们将了解如何基于 PyTorch 最新的 完全分片数据并行 (Fully Sharded Data Parallel,FSDP) 功能用 Accelerate 库来训练大模型。 动机 🤗 随着机器学习 (ML) 模型的规模、大小和参数量的不断增加,ML 从业者发现在自己的硬件上训练甚至加载 ......
.net core(微服务学习)-使用Jenkins基于流水线 发布 .net Core代码
Jenkins是大家常见的CI/CD工具,如果线上需要发布更新代码可以通过jenkins进行操作 1.下载Jenkins包 首先windows下和Liunx下都可以通过war包进行部署 Jenkins download and deployment windows启动 windows 下使用一下命令 ......