流水线 深度 逻辑 模型
超越界限：大模型应用领域扩展，探索文本分类、文本匹配、信息抽取和性格测试等多领域应用
# 超越界限：大模型应用领域扩展，探索文本分类、文本匹配、信息抽取和性格测试等多领域应用 随着 ChatGPT 和 GPT-4 等强大生成模型出现，自然语言处理任务方式正在逐步发生改变。鉴于大模型强大的任务处理能力，未来我们或将不再为每一个具体任务去 finetune 一个模型，而是使用同一个大模型 ......
【校招VIP】TCP/IP模型之常用协议和端口
考点介绍： 大厂测试校招面试里经常会出现TCP/IP模型的考察，TCP/IP协议是网络基础知识，是互联网的基石，不管你是做开发、运维还是信息安全的，TCP/IP 协议都是你绕不过去的一环，程序员需要像学会看书写字一样，学会这个技能。面试官一般喜欢问的是常见协议及协议号及端口号 一、考点题目 1.下面 ......
node前端的流水线pipline案例
``` pipeline { agent { kubernetes { cloud 'kubernetes-dev' slaveConnectTimeout 1200 workspaceVolume hostPathWorkspaceVolume(hostPath: "/opt/jenkins/wo ......
jdk的pipline流水线案例
``` pipeline { agent { kubernetes { cloud 'kubernetes-dev' slaveConnectTimeout 1200 workspaceVolume hostPathWorkspaceVolume(hostPath: "/opt/jenkins/wo ......
transformer模型首次体验代码
首先是安装python，更新pip源到清华源。安装transformer pip install transformer 安装jupyter lab，也简单一行 pip install jupyterlab 现在不想用anaconda了，因为国内没有源了，国外的又慢。直接用pip吧。 然后开始体验之 ......
三维模型OBJ格式轻量化压缩变形现象分析
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，... ......
浅析三维模型OBJ格式轻量化处理常见问题与处理措施
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，... ......
AI绘画：SDXL版ControlNet模型和使用方法！
SDXL是目前最强的AI绘画基础模型，直接加载模型，就可以生成不错的效果。但是它有一个致命的问题，就是不支持ControlNet。 在AI绘画中，ControlNet是一个非常重要的工具。有了它，就可以生成更加可控精准的图片。ControlNet的用途非常多，比如，控制人物姿势、线稿上色、动漫变真人 ......
使用 Transformers 优化文本转语音模型 Bark
🤗 Transformers 提供了许多最新最先进 (state-of-the-art, SoTA) 的模型，这些模型横跨多个领域及任务。为了使这些模型能以最佳性能运行，我们需要优化其推理速度及内存使用。 🤗 Hugging Face 生态系统为满足上述需求提供了现成且易于使用的优化工具，这些工 ......
DDSP模型使用
# DDSP模型使用流程 1、使用UVR进行音频分离，得到人物干声素材.wav 2、使用Audioslicer对干声素材进行切片，切片好的文件使用文件夹存放，并使用数字为文件夹命名，然后放入训练文件夹DDSP-SVC\data\train\audio文件中，验证音频文件不能够和训练文件重合，否则训练 ......
实在智能TARS-RPA-Agent，业界首发的产品级大模型Agent有何非凡之处？
融合LLM的RPA进化到什么程度？ AIGC如何借AI Agent落地？ 像生成文本一样生成流程的ChatRPA，能够提升RPA新体验？ 边探索边创建的ChatRPA，能否破解RPA与LLM融合难题？ AI Agent模式的TARS-RPA-Agent，对超自动化有什么意义？ 文/王吉伟 大语言模型 ......
深度学习（十二）——神经网络：搭建小实战和Sequential的使用
# 一、torch.nn.Sequential代码栗子 > 官方文档：[Sequential — PyTorch 2.0 documentation](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.Sequential.html#sequent ......
解锁ChatGLM-6B的潜力：优化大语言模型训练，突破任务困难与答案解析难题
# 解锁ChatGLM-6B的潜力：优化大语言模型训练，突破任务困难与答案解析难题 LLM（Large Language Model）通常拥有大量的先验知识，使得其在许多自然语言处理任务上都有着不错的性能。 但，想要直接利用 LLM 完成一些任务会存在一些答案解析上的困难，如规范化输出格式，严格服从 ......
精进语言模型：探索LLM Training微调与奖励模型技术的新途径
# 精进语言模型：探索LLM Training微调与奖励模型技术的新途径 LLMs Trainer 是一个旨在帮助人们从零开始训练大模型的仓库，该仓库最早参考自 [Open-Llama](https://github.com/beichao1314/Open-Llama)，并在其基础上进行扩充。 有 ......
OS(十二)：文件管理之文件的逻辑结构
文件存在两种形式的结构： 逻辑结构：又称为文件组织，用户角度的文件组织形式，用户可直接处理数据及其结构，独立于文件的物理特性。 物理结构：又称为文件的存储结构，值文件在外存上的存储组织形式。 1、文件逻辑结构的类型 文件逻辑结构分为两大类：有结构文件，也被称为记录式文件，由一个以上的记录构成的文件； ......
使用大型语言模型进行自主视觉信息搜索
在调整大型语言模型（LLM）以适应任务的多模态输入方面取得了很大进展，包括图像标题,可视问答 （VQA）和开放词汇识别.尽管取得了这些成就，但当前最先进的视觉语言模型（VLM）在视觉信息搜索数据集上表现不佳，例如信息搜索和OK-VQA，需要外部知识才能回答问题。 ......
使用 OpenAI GPT 模型的最佳实践
自从 GPT 模型发布以来，每个人都一直在使用它们。从提出简单的问题到开发复杂的编码，GPT 模型可以快速帮助用户。这就是为什么模型只会随着时间的推移而变得更大。 ......
InnoDB 的事务模型
[TOC] # InnoDB 事务模型 InnoDB 事务模型旨在将[多版本（multi-versioning）](https://dev.mysql.com/doc/refman/8.1/en/glossary.html#glos_mvcc) 数据库的最佳属性与传统的两阶段锁定结合起来。 Inno ......
文字识别模型
# 链接 https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/tree/develop/modules/image/text_recognition/chinese_ocr_db_crnn_mobile ......
CUDA编程模型概述（二）
核函数 * 启动核函数 * 编写核函数 * 验证核函数 * 错误处理 https://face2ai.com/CUDA-F-2-1-CUDA%E7%BC%96%E7%A8%8B%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E6%A6%82%E8%BF%B02/ ......
CUDA -编辑模型
编程模型可以理解为，我们要用到的语法，内存结构，线程结构等这些我们写程序时我们自己控制的部分，这些部分控制了异构计算设备的工作模式，都是属于编程模型。 GPU中大致可以分为： * 核函数 * 内存管理 * 线程管理 * 流 从宏观上我们可以从以下几个环节完成CUDA应用开发： 1. 领域层 2. 逻 ......
Unity之如何打印模型法线
工具代码如下： 1 using UnityEngine; 2 using UnityEngine.Serialization; 3 #if UNITY_EDITOR 4 using Modules.UI; 5 using UnityEditor; 6 #endif 7 8 public class ......
词袋模型、word2vec
Bag-of-words模型，BOW模型（词袋模型）假定对于一个文档，忽略它的单词顺序和语法、句法等要素，将其仅仅看作是若干个词汇的集合，文档中每个词汇的出现都是独立的，不依赖于其它词汇是否出现。也就是说，文档中任意一个位置出现的任何单词，都不受该文档语意影响而独立选择的。 基于词袋模型的文本离散化 ......
JMM（Java 内存模型）详解
# JMM（Java 内存模型）详解 要想理解透彻 JMM（Java 内存模型），我们先要从 **CPU 缓存模型和指令重排序** 说起！ ## 从 CPU 缓存模型说起 **为什么要弄一个 CPU 高速缓存呢？** 类比我们开发网站后台系统使用的缓存（比如 Redis）是为了解决程序处理速 ......
轻松玩转70亿参数大模型！借助Walrus在AWS上部署Llama2
Llama 2 是 Meta 的下一代开源大语言模型。它是一系列经过预训练和微调的模型，参数范围从 70 亿到 700 亿个。Meta Llama 2 可免费用于研究和商业用途并且提供了一系列具有不同大小和功能的模型，因此一经发布备受关注。在[之前的文章](https://www.cnblogs.c ......
玩不起RLHF？港科大开源高效对齐算法木筏，GPT扩散模型都能用zz
开源大模型火爆，已有大小羊驼LLaMA、Vicuna等很多可选。 但这些羊驼们玩起来经常没有ChatGPT效果好，比如总说自己只是一个语言模型、没有感情blabla，拒绝和用户交朋友。 归根结底，是这些模型没有ChatGPT那么对齐（Alignment），也就是没那么符合人类用语习惯和价值观。 为此 ......
推荐几款三维模型OBJ格式轻量化处理工具软件
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，... ......
三维模型轻量化数据大小和质量关系浅析
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，... ......