流水线 深度 逻辑 模型
Spectron: 谷歌的新模型将语音识别与语言模型结合进行端到端的训练
Spectron是谷歌Research和Verily AI开发的新的模型。与传统的语言模型不同，Spectron直接处理频谱图作为输入和输出。该模型消除归纳偏差，增强表征保真度，提高音频生成质量。 它采用预训练的语音编码器和语言解码器，提供文本和语音的延续。但是频谱图帧生成比较费时并且无法并行文本和 ......
深度解析BERT：从理论到Pytorch实战
本文从BERT的基本概念和架构开始，详细讲解了其预训练和微调机制，并通过Python和PyTorch代码示例展示了如何在实际应用中使用这一模型。我们探讨了BERT的核心特点，包括其强大的注意力机制和与其他Transformer架构的差异。 关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互 ......
聊聊Transform模型
摘自《BERT基础教程：Transformer大模型实战 》 概述 循环神经网络和长短期记忆网络已经广泛应用于时序任务，比如文本预测、机器翻译、文章生成等。然而，它们面临的一大问题就是如何记录长期依赖。 为了解决这个问题，一个名为Transformer的新架构应运而生。从那以后，Transforme ......
04_LED流水灯
LED流水灯 代码 #include <REGX52.H> #include<intrins.h> void Delay500ms() //@12.000MHz { unsigned char i, j, k; _nop_(); i = 4; j = 205; k = 187; do { do { ......
05_LED流水灯Plus
LED流水灯Plus 修改延迟函数 void DelayXms(unsigned int xms) //@12.000MHz { unsigned char i, j; while(xms--) { i = 2; j = 239; do { while (--j); } while (--i); } ......
Mysql为什么存储表数据为什么不能超过2000万行，深度解释 转发 https://www.toutiao.com/article/7296777515426169394
下面是我朋友的面试记录： 面试官：讲一下你实习做了什么。 朋友：我在实习期间做了一个存储用户操作记录的功能，主要是从MQ获取上游服务发送过来的用户操作信息，然后把这些信息存到MySQL里面，提供给数仓的同事使用。 朋友：由于数据量比较大，每天大概有四五千多万条，所以我还给它做了分表的操作。每天定时生 ......
STM32 PWM控制LED流水灯 学习记录随笔
代码部分 #include "stm32f10x.h" // Device header#include "Delay.h"int main(void){ RCC_APB2PeriphClockCmd(RCC_APB2Periph_GPIOA,ENABLE);//启用系统寄存器时钟，使能GPIOC组 ......
使用LIME解释各种机器学习模型代码示例
机器学习模型变得越来越复杂和准确，但它们的不透明性仍然是一个重大挑战。理解为什么一个模型会做出特定的预测，对于建立信任和确保它按照预期行事至关重要。在本文中，我们将介绍LIME，并使用它来解释各种常见的模型。 LIME LIME (Local Interpretable Model-agnostic ......
李沐动手学深度学习-数据操作+数据预处理
N维数组样例 n维数组是机器学习和神经网络的主要数据结构 batch:批量，在深度学习中我们读取图片通常不是一张一张读而是一个批量一个批量读 创建数组 形状：例如3*4的矩阵 每个元素的数据类型：例如32位浮点数 每个元素的值，例如全是0，或者随机数 访问元素 一个元素：\({[1, 2]}\) 一 ......
逻辑思维和结构化思维有什么关联？
逻辑思维和结构化思维是密切相关的两种思维方式，它们都是在处理信息时采用系统性和有序性的思考方式。在本文中，我将详细探讨逻辑思维和结构化思维的定义、特点、关联以及如何建立高效的思维模式。 一、逻辑思维的定义及特点 逻辑思维是指根据一定的规则和原则，对事物进行分析、判断、推理和演绎的思维方式。逻辑思维的 ......
互联网深度发掘：沃惠阁和您聊聊网络营收如何做到遥遥领先
随着互联网的飞速发展，网络营收已成为越来越多企业和个人的重要收入来源。然而，要想在网络营收领域做到遥遥领先，并非易事。本文将为你提供一些实用的策略和方法，帮助你在这个竞争激烈的市场中脱颖而出。 一、精准定位：找到你的目标客户 首先，你需要明确你的目标客户是谁，他们的需求是什么。通过市场调研和数据分析 ......
Linux查看物理CPU个数、核数、逻辑CPU个数
Linux查看物理CPU个数、核数、逻辑CPU个数 | 总核数 = 物理CPU个数 X 每颗物理CPU的核数 总逻辑CPU数 = 物理CPU个数 X 每颗物理CPU的核数 X 超线程数 查看物理CPU个数 cat /proc/cpuinfo| grep "physical id"| sort| un ......
python训练阿里云语音合成模型
训练阿里云多人训练语音合成模型 model_link:https://modelscope.cn/models/speech_tts/speech_sambert-hifigan_tts_zh-cn_multisp_pretrain_24k/summary 1.获取KANTTS算法训练框架 2.配置 ......
突破性的多语言代码大模型基CodeShell：引领AI编程新时代
突破性的多语言代码大模型基CodeShell：北京大学与四川天府银行联合打造，引领AI编程新时代 1.CodeShell简介 CodeShell是北京大学知识计算实验室联合四川天府银行AI团队研发的多语言代码大模型基座。它拥有70亿参数，经过对五千亿Tokens的训练，并具有8192的上下文窗口长度 ......
如何实施符合功能安全及ASPICE要求的模型动态测试 ——TPT Workshop邀请函
尊敬的女士/先生： 2023年3月，北汇信息与诸多工程师相约上海，成功举办了今年第一场 TPT Workshop活动，与大家进行了深入的技术交流。如今，2023年已渐渐步入尾声，我们将在北汇信息上海总部再次举办题为“如何实施符合功能安全及ASPICE要求的模型动态测试”的TPT Workshop活动 ......
LVM管理——逻辑卷
逻辑卷 在Linux上使用硬盘 分区 分区无法扩容，只能重新分区，数据会丢失 必须是硬盘上连续的空间 格式化 挂载 逻辑卷（逻辑上的硬盘） 无限扩容，不会影响数据 空间可以不连续 有限的备份功能 制作逻辑卷的过程 物理卷（pv）：将硬盘分区拆分成一个个PE（一个PE 4mb） 好处：分区 硬盘最后都 ......
深度学习中基于pytorch的多层感知机简洁实现
基于一个例子，总结过去一个月的学习： import torch from torch import nn from torch.nn import init import numpy as np import sys sys.path.append("..") import d2lzh_pytorc ......
物联网平台之“物模型”
一、物模型简介 物模型是物联网平台中用于描述产品功能的数据模型。例如：阿里云物联网平台中，物模型是物理空间中的实体（如传感器、车载装置、楼宇、工厂等）在云端的数字化表示，从属性、服务和事件三个维度，分别描述了该实体是什么、能做什么、可以对外提供哪些信息。 具体来说，物模型的属性维度描述了实体（物联设 ......
MPG模型（调度器）
简介 G 表示 goroutine，每执行一次go f()就创建一个 G，包含要执行的函数和上下文信息。 go的大小：一般为栈上的2KB P 表示 goroutine 执行所需的资源，最多有 GOMAXPROCS（逻辑CPU数量） 个。 P 的本地队列：同全局队列类似，存放的也是等待运行的G，存的数 ......
vLLM 部署大模型
vLLM 部署大模型 https://github.com/vllm-project/vllm/tree/v0.2.0 https://vllm.readthedocs.io/en/latest/getting_started/installation.html https://vllm.readt ......
Go高级工程师实战营-深度Go语言大厂真实项目性能优化
Go高级工程师实战营-深度Go语言大厂真实项目性能优化 一、性能优化工具-pprof 1. 简介 性能调优原则。 要依靠数据不是猜测。 要定位最大瓶颈而不是细枝末节。 不要过早优化。 不要过度优化。 2. 性能分析工具 pprof 熟练使用 pprof 工具排查性能问题并了解其基本原理。 pprof ......
Mysql 逻辑语句
1、第一种写法 select id, case when p_id is null then "Root" when id not in (select distinct p_id from Tree where p_id is not null) then "Leaf" else "Inner" ......
机器学习——模型保存和加载
以PyTorch为例 class MLP(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.hidden = nn.Linear(20, 256) self.output = nn.Linear(256, 10) def forward( ......
小模型如何比肩大模型，北理工发布明德大模型MindLLM，小模型潜力巨大
前言 北京理工大学发布双语轻量级语言模型，明德大模型—MindLLM。 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教程整理 【CV技术指南】CV全栈指导班 ......
【专题】2023人工智能大模型在工业领域知识问答稳定性报告PDF合集分享（附原数据表）
原文链接：https://tecdat.cn/?p=34132 自18世纪中期工业革命以来，人类进入工业社会。在历次工业革命中，人类通过发明创造和管理革新，改进生产方式、降低成本、提高效率，随之而来的是生活、物质、文化、教育等各方面的变化，人际关系和社会结构也得以重塑。如今，数字化技术的发展为工业注 ......
倾斜摄影三维模型的根节点合并的文件大小与质量关系分析
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，... ......
Yii 动态模型实现思路
假设这么一个场景: 有一个通过 Yii ActiveForm 构建的表单，里面所有的字段都是虚拟的，比如说 这个表单的字段来自于一个 JSON 或者说数据库的结果集，需要实现同一个模型，根据不同的传参，构建不同的表单项。 问题： Yii 的表单是通过模型来创建的，也就是说我有这个表单项，模型中必须有 ......
植物基因组学和作物改良中的深度学习
目录深度学习：概念、工具和注意事项沿着分子生物学的中心法则进行深度学习DNA和基因特性蛋白质特性模型和数据共享理解基因组变异：从关联到因果关系和分子机制深度学习育种4.0：编辑育种结论 植物基因组学取得了巨大进步，其特点是高通量技术的爆炸式增长，以低成本识别多维全基因组分子表型。更重要的是，基因组学 ......
计算机组成原理-----模型机指令系统寻址方式以及其中部分英语简称介绍
学校教学中寻址方式有8种，以下是名称与助记符，以及指令流程（以ST为例）： 1.立即寻址 I Ri -> MAR , M -> MDR ->C , Ri+1 ->Ri 2.寄存器寻址 R 3.寄存器简址 （R） Ri -> MAR，M -> MDR -> C 4.自减型寄存器间址 -(R) Ri-1 ......
会自动写代码的AI大模型来了！仅10秒就写出一个飞机大战游戏！
一、写在前面 昨天分享了一款可以帮我们写代码的插件CodeGeex，其实能帮我们解决大部分问题，讲道理已经很好了对不对？ but，他就是最好的插件吗？ 肯定不是，这不又让我又发现了一款可以平替的插件TONGYI Lingma（阿里云出品智能编码助手通义灵码）。 可能有同学会问了，那六哥这两个插件选哪 ......