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流水线 深度 逻辑 模型

【AI 模型】首个 Joy 模型诞生！！！全民生成 Joy 大片

经过这段时间无数次的探索、试错、实验，最终积累了非常多的训练经验，在不同IP角色的训练上实际上需要调试非常多的参数以及素材。本次成功完成了Joy的Lora模型，虽然在泛化以及场景上未来还有着很多的空间，但是本次的模型已经可以帮助完成大部分的运用场景，无论是设计师，还是产品，还是运营，还是研发，都可以... ......
模型 全民 Joy 大片

基于深度学习的图像生成与识别技术研究

基于深度学习的图像生成与识别技术是人工智能领域中备受关注的研究领域之一。这些技术借助深度神经网络模型，具有出色的性能和广泛的应用，包括图像生成、图像识别、图像分割等。以下是关于这两个领域的研究方向和趋势： 图像生成技术 生成对抗网络 (GANs)：GANs 是生成图像最引人注目的技术之一。它包括一个 ......
深度 图像 技术

对常用I/O模型进行比较说明

#一、网络 I/O 模型 阻塞型、非阻塞型、复用型、信号驱动型、异步 #1、阻塞型 I/O 模型（blocking IO 阻塞IO模型是最简单的I/O模型，用户线程在内核进行IO操作时被阻塞用户线程通过系统调用read发起I/O读操作，由用户空间转到内核空间。内核等到数据包到达后，然后将接收的数据拷 ......
模型 常用

大语言模型黑盒被打破；Meta 元宇宙硬件亏损可能高于市场共识丨 RTE 开发者日报 Vol.60

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 ......
开发者 共识 宇宙 模型 语言

简述osi七层模型和TCP/IP五层模型

1、物理层：实际的最终信号的传输是通过物理层实现的。通过物理介质传输0-1 比特流。常用的设备有（各种物理设备）集线器、中继器、调制解调器、网线、双绞线、同轴电缆。这些都是物理层的传输介质。 传输的单位是比特。​2、数据链路层：将比特组合成字节，再将字节组合成帧，使用数据链路层地址 （以太网使用的是 ......
模型 osi TCP IP

GPU通用计算编程模型

这是我阅读General-Purpose Graphics Processor Architecture的一篇笔记，本文对应书中第二章的内容。 执行模型 现代GPU普遍采用SIMD来实现数据级（data-level）并行，程序员通过诸如CUDA等API以在GPU上启动一系列的线程（thread）执行 ......
模型 GPU

逻辑熔断的巧用

巧用逻辑熔断 之前我应该写过一篇逻辑熔断的文章（但是没找到，可能不是发布在博客园的吧）。简单来说就是当 s1=false 的时候 s1 && s2 && s3 比为 false，不需要判断 s2, s3。当 s1 为 true 的时候 s1 || s2 || s3 必为 true，同样不需要判断 s ......
逻辑

三维模型3DTile格式轻量化的数据压缩与性能平衡关系分析

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，... ......
模型 性能 格式 数据 3DTile

基于AI模型的验证码安全识别(B站，知乎等)

基于使用AI模型解决B站,知乎等平台的安全验证问题，比如 滑块验证，数字识别验证，汉字点击顺序验证，旨在解决爬虫爬取数据过程中的一些反爬措施，仅做学习参考 ......
模型

400万token，大模型推理飙升22倍！清华校友爆火一作，GitHub狂揽1.8k星

前言 大模型上下文限制不是事儿？ 本文转载自新智元 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、基础入门班、论文指导班 全面上线!! ......
校友 模型 GitHub token 400

sv的LSB 使用+SV的protect类型+RAL模型的lock原因+C语言结构体中的冒号用法+uvm版本在退出机制的区别+sv的random的seed生效问题+verdi的reserve的debug+vcs禁用打印屏幕输出+清空seqr中的seq+sv使用process开启进程和结束

sv的LSB 使用 https://blog.csdn.net/gsjthxy/article/details/90722378 等价关系 [LSB+:STEP] = [LSB+STEP:LSB] 伪代码： bit [1023:0] mem; bit [7:0] data; j = 0..100 m ......
冒号 模型 进程 屏幕 机制

位运算分为位逻辑运算与移位运算(对应二进制位)

位运算分为位逻辑运算与移位运算(对应二进制位)： 注：在逻辑运算中，数学表示符于编程逻辑的对应关系为：∧表示与∨表示或¬表示非 含义 C++语言表示 规则 与运算 a&b 都为1时为1，反之为0。 或运算 a|b 两个数其中一个为1就为1，反之为0。 异或运算 a^b 两个数不同时结果为1，反之为0 ......
二进制 逻辑

Llama2-Chinese项目：4-量化模型

一.量化模型调用方式 下面是一个调用FlagAlpha/Llama2-Chinese-13b-Chat[1]的4bit压缩版本FlagAlpha/Llama2-Chinese-13b-Chat-4bit[2]的例子： from transformers import AutoTokenizerfro ......
Llama2-Chinese 模型 Chinese 项目 Llama2

Llama2-Chinese项目：6-模型评测

测试问题筛选自AtomBulb[1]，共95个测试问题，包含：通用知识、语言理解、创作能力、逻辑推理、代码编程、工作技能、使用工具、人格特征八个大的类别。 1.测试中的Prompt 例如对于问题"列出5种可以改善睡眠质量的方法"，如下所示： [INST] <<SYS>>You are a helpf ......
Llama2-Chinese 模型 Chinese 项目 Llama2

基于TRE文章的非线性模型化线性方法

之前写过一篇有关TRE优化模型详解的博文： https://www.cnblogs.com/zoubilin/p/17270435.html 这篇文章里面的附录给出了非线性模型化线性的方式，具体内容如下： 首先是篇文章的变量和原模型（具体见我上面那篇笔记）： 其次这篇文章附录给出的非线性化线性的方法 ......
非线性 线性 模型 方法 文章

Redis深度历险

Redis深度历险 读书笔记 1 第一篇 基础与应用篇 1.1 Redis的用途 记录帖子的点赞数、评论数和点击数 (hash)。 记录用户的帖子 ID 列表 (排序)，便于快速显示用户的帖子列表 (zset)。 记录帖子的标题、摘要、作者和封面信息，用于列表页展示 (hash)。 记录帖子的点赞用 ......
深度 Redis

深度学习中对多个目标标签进行训练和预测代码实例

#Tensofrlow #假设我们有一个任务是从图像中预测物体的位置（x坐标和y坐标）和物体的类别。这个任务有三个目标标签：x坐标、y坐标和类别。 import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow import keras from ......
实例 深度 多个 目标 代码

深入浅出-七层网络模型

网络基本概念 OSI模型 OSI 模型(Open System Interconnection model)是一个由国际标准化组织􏰁提出的概念模型,试图􏰁供一个使各种不同的计算机和网络在世界范围内实现互联的标准框架。 它将计算机网络体系结构划分为七层,每层都可以􏰁供抽象良好的接口。了解 OSI ......
深入浅出 模型 网络

django模型不应该作为参数传递给task

Django 模型对象。它们不应该作为任务的参数传递。当任务运行时从数据库重新获取对象几乎总是更好，因为使用旧数据可能会导致竞争条件。 想象一下以下场景，您有一篇文章和一个自动扩展其中一些缩写的任务： class Article(models.Model): title = models.CharF ......
模型 参数 django task

线性混合模型为什么是多元高斯分布

如何建立高斯模型，可以看图根据每类数据做一个高斯函数，然后做一个混合高斯密度函数。如果提取目标的话得把目标的概率函数提取出来。 ......
线性 模型

大模型rlhf 相关博客

想学习第一篇博客: https://huggingface.co/blog/zh/rlhf RLHF 技术分解 RLHF 是一项涉及多个模型和不同训练阶段的复杂概念，这里我们按三个步骤分解： 预训练一个语言模型 (LM) ； 聚合问答数据并训练一个奖励模型 (Reward Model，RM) ； 用 ......
模型 博客 rlhf

大模型量化4

https://huggingface.co/blog/peft 看代码: from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM + from peft import get_peft_model, LoraConfig, TaskType model_nam ......
模型

大语言模型LLM推理及训练显存计算方法

一、推理：显存计算 推理的显存大头就是：参数量，参数类型版本一般有以下四种： float 32位 浮点数 4 字节 half / BF16 16位 浮点数 2 字节 int8 8位 整数 1 字节 int4 4位 整数 0.5 字节 以 7B-BF16 版本为例，需要显存 = 数量 * 类型大小 = ......
显存 模型 语言 方法 LLM

判别模型和生成模型

生成模型就像它的名字可以模拟训练数据的特征分布。 判别模型只能根据输入变量x判断其类别。 抽象一下都是p(Y|x) ......
模型

SAP ABAP 系统传输请求(Transport Request)导入到其他系统背后执行的逻辑

在 SAP 系统中，当我们需要将一些更改从一个系统（例如开发系统）传输到另一个系统（例如测试系统）时，我们会使用 Transport Request。这是一种将配置、报告、表等从一个系统复制到另一个系统的机制。在我们的例子中，我们正在谈论的是一个 Dynpro 程序。 Dynpro（动态程序）是 S ......
系统 Transport 逻辑 背后 Request

大模型量化3

https://huggingface.co/blog/4bit-transformers-bitsandbytes 1. 8 位float The FP8 (floating point 8) format has been first introduced in the paper “FP8 f ......
模型

Odoo模型的内置方法(可按需重写）

模型层面 一：_table_exist 检查该模型对于的数据库表是否存在，是则返回1，否则返回0. @api.model_cr def _table_exist(self): pass 模型记录层面 二：create(self,vals) 记录的创建函数，一般情况下，是根据视图传过来的dict对象， ......
模型 方法 Odoo

redis7源码分析：redis 多线程模型解析

多线程模式中，在main函数中会执行InitServerLast void InitServerLast() { bioInit(); // 关键一步， 这里启动了多条线程，用于执行命令，redis起名为IO 线程 initThreadedIO(); set_jemalloc_bg_thread(s ......
redis 线程 源码 模型 redis7

深度学习梯度与反向传播

梯度与反向传播 1、梯度(方向向量) 1.1 什么是梯度 梯度：是一个向量，导数+变化最快的方向(学习的前进方向) 目标：通过梯度调整(学习)参数$$w$$,尽可能的降低$$loss$$ 一般的，随机初始一个$$w0$$,通过优化器在学习率和梯度的调整下，让$$loss$$函数取到最小值。 1.2 ......
梯度 深度

【研究生学习】深度学习中几种常用的卷积形式的原理以及其Pytorch调用

本篇博客主要记录一下在深度学习中几种常用的卷积形式的基本原理、输入输出维度，以及如何在Pytorch中调用这些卷积形式 卷积 卷积实际上是对图像的不同区域进行特征提取，一般认为输入图像的维度为H×W×C，如下图所示： 图像具有颜色通道，一般是RGB，需要理解的是不同通道数的图像和不同的通道数的滤波器 ......
卷积 深度 原理 研究生 形式
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