盒子 模型 标准css
[AI]大模型稳定角色扮演形成“自我认知”
本文从社会关系的角度,探讨人类自我身份认知形成的部分影响机理。并提出人工智能的角色扮演已经是一种基础的自我认知能力。当知识库中积累了足够的自我相关信息，那么人工智能可以模拟人类的这种自我身份认知的能力 ......
倾斜摄影三维模型的根节点合并的模型质量提升方法探讨
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，... ......
使用预训练语言模型作帖子分类
预训练语言模型PLMs或PTMs应用广泛且效果良好。有的文章中把自然语言处理中的预训练语言模型的发展划分为4个时代:词入时代，上下文嵌入(Context Word Embedding)时代、预训练语言模型时代、改进型和领域定制型时代。 为什么需要预训练 模型通常需要非常大的参数量，但并不 ......
css 样式 ，高度100%填充
css 样式 ，高度100%填充 .metable { width: 100%; height: 100vh; background-color: deepskyblue; font-size: 48px; text-align: center; border-width: 0px 1px 1px ......
R语言SIR模型网络结构扩散过程模拟SIR模型（Susceptible Infected Recovered ）代码实例|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=14593 最近我们被客户要求撰写关于SIR模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 与普通的扩散研究不同，网络扩散开始考虑网络结构对于扩散过程的影响。这里介绍一个使用R模拟网络扩散的例子 基本的算法非常简单：生成一个网络:g(V, E)。随机选择一 ......
数据分享|AARRR模型淘宝用户行为分析、电商销售分析
全文链接：https://tecdat.cn/?p=34482 原文出处：拓端数据部落公众号 分析师：Ye Yuan 随着互联网、5G时代到来，大数据横空出世，数据变得越来越重要，如何针对业务问题和需求 ，提取有效特征数据并对问题进行深入分析，最终得到可靠的结论是数据分析最核心的环节，只有得出正确的 ......
大模型词表构建
1.引言 在文本输入embedding层之前，以中文文本为例，首先对文本进行分词并进行one-hot编码，分词肯定是根据词表来进行分词，那构建一个合适的词表就显得至关重要，过大或者过小都会对后续模型的训练效果产生影响。所以这里介绍当前各个大模型的词表构建方法。 2.技术基础 在介绍具体的词表构建方法 ......
CSS 文本超出显示...
单行 .ellipsis { overflow: hidden; text-overflow: ellipsis; white-space: nowrap; } 多行 /* 以两行为例 webkit-line-clamp的值 */ .ellipsis-2 { -webkit-box-orient: ......
中级教师怎么变成高级教师，晋升要求和标准是什么？
中级教师其实已经具有很强的教学能力了，但是很多已经成为中级教师的老师们肯定还是想要成为高级教师，那么中级教师如果想成为高级教师的话，有哪些要求和标准呢？我来带大家一起了解了解。 中级教师想要成为高级教师，需要满足一定的条件和标准，包括： 年龄要求：一般应具有大学本科及以上学历，并在高级教师岗位任教5 ......
ofd批注支持<ofd:Rotate>非标准的页面旋转属性
bool annot_has_outerbox = true; auto boundary = apparence->GetAttribute(L"Boundary"); if (boundary.GetStringLength() <= 0) { boundary = elem->GetAttri ......
CSS超出长度范围显示省略号
要在CSS中实现超出长度显示省略号的效果，你可以使用以下属性： overflow：该属性定义了当内容溢出元素框时发生的事情，此处我们将它设为hidden，意味着溢出的内容会被隐藏。 white-space：该属性设置如何处理元素内的空白，我们将其设为nowrap，这样文本就不会自动换行。 text- ......
第四单元 视图与模型
create database MvcUnit4; go use MvcUnit4; go create table Product ( Id bigint primary key, ProductName varchar(30), CategoryName varchar(30), Price d ......
用html和css和js实现一个班级点名
<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> <title>班级点名系统</t ......
three.js 使用 sortObjects 和 renderOrder 处理网格修改后覆盖模型的问题
问题效果： 目标效果 处理此问题首先需要了解three的渲染机制： 渲染机制 threejs的渲染器是基于webGL的。它的渲染机制是根据物体离照相机的距离来控制和进行渲染的。也就是说，它根据物体的空间位置进行排序，然后根据这个顺序来渲染物体。对于透明的物体，是按照从最远到最近的顺序进行渲染。控制渲 ......
【自己搭建一个：端到端的语音+大模型聊天机器人】
概要 发篇文章记录一下最近搞的语音+大模型聊天机器人的搭建过程，供交流学习。有正反馈的话会继续优化。 整体架构流程 注意：借传统的基于RASA的对话机器人的图一用，本博会把NLU（Natural Language Understanding）和 Dialogue Management这两个组件，用大 ......
pytorch强制转换模型的所有参数都变成统一类型
可以调用模型的父类Module中的type方法，例如model.type(torch.float64)，将网络模型model的参数和缓冲区强制转换为torch.float64类型，这样就可以训练torch.float64类型的数据了，还可以指定其他类型。另外还有一些强制转换为某一种类型的方法：flo ......
大模型环境搭建（二）
二：Conda 安装 1.下载链接:https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Windows-x86_64.exe 2.安装完之后,要修改以下他的执行策略！点开始菜单，打开：Anaconda Powershell Prompt (mi ......
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 ......
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 ......
svg+css实现带灰色背景的loading加载动画组件
<template> <svg class="load" viewBox="25 25 50 50" :style="{ width: loadWidth, height: loadWidth }" > <circle class="loading_bg" cx="50" cy="50" r="20 ......
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 ......
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 ......
hbuilder标准版和app开发版区别
hbuilder标准版和app开发版区别 HBuilder标准版和App开发版是DCloud推出的两款基于Web技术的跨平台开发工具。它们都是基于DCloud自主研发的uni-app框架，旨在帮助开发者快速、高效地开发出适用于多平台的应用程序。虽然两者都面向App开发，但是在功能和定位上有所不同。 ......
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 ......
CSS结构伪类选择器之否定伪类:not
结构伪类选择器是针对 HTML 层级结构的伪类选择器。 常用的结构化伪类选择器有： :root选择器、:not选择器、:only-child选择器、:first-child选择器、:last-child选择器、 :nth-child选择器、:nth-child(n)选择器、:nth-last-chi ......
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 ......