真实感transformer模型 照片
《花雕学AI》讯飞星火认知大模型的特点和优势，与ChatGPT的对比分析
引言：人工智能是当今科技领域的热门话题，自然语言处理是人工智能的重要分支。自然语言处理的目标是让计算机能够理解和生成自然语言，实现人机交互和智能服务。近年来，随着深度学习的发展，自然语言处理领域出现了许多创新和突破，其中最具代表性的就是预训练语言模型。 预训练语言模型是一种利用大规模文本数据进行无监 ......
阅读笔记：Merak 大模型并行训练系统
本篇为Merak: An Efficient Distributed DNN Training Framework With Automated 3D Parallelism for Giant Foundation Models论文的阅读笔记 ......
登堂入室：毫米波雷达开发手册之信号模型
本文为笔者的毫米波雷达开发手册之信号模型章节，主要解读时域信号模型、空域信号模型和信号处理栈。登堂入室！Let us make millimeter-wave radar serve everyone！ ......
用R语言进行时间序列ARMA模型分析
应用时间序列 时间序列分析是一种重要的数据分析方法，应用广泛。以下列举了几个时间序列分析的应用场景： 1.经济预测：时间序列分析可以用来分析经济数据，预测未来经济趋势和走向。例如，利用历史股市数据和经济指标进行时间序列分析，可以预测未来股市的走向。 2.交通拥堵预测：时间序列分析可以用来预测交通拥堵 ......
电路模型和电路定律
电路和电路模型 电源：电能和电信号的发生器，又称为激励源或者激励 负载：用电设备 响应：由激励而在电路中产生的电压和电流 有时把激励称为输入，响应称为输出 电路模型由理想元件和理想导线构成，前者具有良好的电磁特性并有精确的数学定义，后者的电阻为0，且通电后导线周围没有电场和磁场 一个电子元件在不同的 ......
2023.18 星火认知大模型
5月6日，科大讯飞正式发布星火认知大模型，宣布对外开放测试，并发布教育、办公、汽车、数字员工四大行业应用成果。星火大模型在通用能力上支持：多风格多任务长文本生成、多层次跨语种语言理解，泛领域开放式知识问答，情景式思维链逻辑推理，多题型可解析数学能力，多功能多语言代码能力。发布会上直接进行了现场实操， ......
讯飞星火大模型 与New Bing实测对比
昨天科大讯飞发布了讯飞星火认知大模型，在发布会现场实测大模型的7种核心能力，并发布了它在教育、办公、汽车、数字员工领域的应用成果。科大讯飞董事长刘庆峰表示：认知大模型展示了通用人工智能的曙光，讯飞星火认知大模型已在文本生成、知识问答、数学能力3种能力上超越ChatGPT。NewBing 也全面开放给 ......
现代计算机图形学——P4. Transformation 3D
P4. Transformation Cont. （上节课补充） ———————————————————————————————————————————————————————————————— 今天的内容： ————————————————————————————————————————————— ......
OSI七层模型及常见协议
OSI七层模型--主要作用 第七层：应用层--OSI参考模型中最接近用户的一层，为应用程序提供网络服务。第六层：表示层--提供各种用于应用层数据的编码和转换功能，确保一个系统的应用层发送的数据能被另一个系统应用层识别。第五层：会话层--负责建立，管理和终止表示实体之间的通信会话。该层的通信由不同设备 ......
真实架构面试 待整理
第1题 题目描述：请介绍下您的大数据从业经历 考察目的：考察应变和总结归纳能⼒，没有标准答案。 第2题 题目描述：您公司的大数据架构 考察目的：考察是不是真的有大数据经验，归纳概括能力如何，能不能把架构数清楚，无标准答案。 第3题 题目描述：最近在研究什么技术 考察目的：其实是在考察你是否爱钻研，没 ......
大模型入门（六）—— RLHF微调大模型
一、RLHF微调三阶段 参考：https://huggingface.co/blog/rlhf 1）使用监督数据微调语言模型，和fine-tuning一致。 2）训练奖励模型 奖励模型是输入一个文本序列，模型给出符合人类偏好的奖励数值，这个奖励数值对于后面的强化学习训练非常重要。构建奖励模型的训练数 ......
Hugging News #0506: StarCoder, DeepFloyd/IF 好多新的重量级模型
每一周，我们的同事都会向社区的成员们发布一些关于 Hugging Face 相关的更新，包括我们的产品和平台更新、社区活动、学习资源和内容更新、开源库和模型更新等，我们将其称之为「Hugging News」，本期 Hugging News 有哪些有趣的消息，快来看看吧！ StarCoder: 最新的 ......
葛兰岱尔数字孪生模型格式转换器
葛兰岱尔数字孪生模型格式转换器 模型格式转换器 软件收费天花乱坠 http://www.glendale.top/Hispital.aspx http://www.glendale.top/Hispital.aspx ......
Django Admin自定义app中模型显示顺序
在Django Admin中，模型的顺序默认是安装名称进行排序的，如下图： 如果想自定义app中模型显示顺序，可以有如下方法： 方法1-模型名称添加序号 当然这是最简单的一种方法，我们可以在模型内部的Meta类中通过verbose_name_plural来定制模型的显示顺序，如下图： 当然这不够优雅 ......
模型层(models层) -- 2
模型层中的常见字段和参数 常见字段 AutoField() - int自增列，必须填入参数 primary_key=True IntegerField(Field) - 整数列(有符号的),范围在 -2147483648 to 2147483647。 CharField() - 字符类型 - 必须提 ......
FreeCodeCamp-通过创建照片集来学习 CSS 弹性盒子
index.html <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="utf-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> <titl ......
django模型层（orm相关知识点）
一、模型层之前期准备 模型层的了解 模型(Model)负责业务是对象和数据库的关系映射(ORM)，即对象关系映射。 ORM是“对象-关系-映射”的简称，主要任务是： 建立模型类和表之间的对应关系，允许我们通过面向对象的方式来操作数据库。 将对象、列表的操作，转换为sql语句。 根据设计的模型类生成数 ......
如何计算真实的数据库成本
本文分享自天翼云开发者社区《如何计算真实的数据库成本》 作者:王****乾 在云计算占主导地位之前，计算数据库的成本是一个非常简单的等式：软件成本+硬件成本=数据库成本。如果你选择了一个开源产品，软件成本可能会消失。虽然云计算已经从根本上改变了我们使用和部署软件的方式，但仍有太多人在使用这种过时的计 ......
如何理解io模型？
从计算机结构视角来说，I/O描述了计算机系统与外部设备之间的通信的过程，一个进程的内存空间分为内核空间和用户空间，我们平常程序能直接操作的都是用户空间，内核空间的操作只能是由操作系统完成。从应用程序的视角来看，我们想进行io操作，必须是想操作系统发起io请求，然后操作系统去执行具体的io操作，当程序 ......
FreeCodeCamp-通过创作罗斯科绘画学习 CSS 盒子模型
index.html <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>Rothko Painting</title> <link href="./styles.css" rel="stylesheet"> < ......
第五章 输入输出系统 5.1 I/O系统的功能、模型和接口
一、I/O系统的基本功能 1.方便用户使用I/O设备：隐藏物理设备的细节；与设备的无关性 2.提高CPU和I/O设备的利用率 ： ①提高处理机和I/O设备的利用率（并行操作） ②对I/O设备进行控制（四种控制方式） 3.为用户在共享设备时提供方便：确保对设备的正确共享（设备的共享属性）；错误处理 二 ......
kettle从入门到精通 第十七课 kettle Transformation executor
Transformation executor步骤是一个流程控件，和映射控件类似却又不一样。 1、子转换需要配合使用从结果获取记录和复制记录到结果两个步骤，而子映射需要配合映射输入规范和映射输出规范使用。 如下子转换实现的功能是计算x+y的值 2、从结果获取记录 1）步骤名称：自定义 2）字段：设置 ......
Rabbitmq 介绍 、安装、基于Queue实现生产者消费者模型、基本使用、消息安全之ack、durable持久化、利用闲置消费、发布订阅、发布订阅高级之Royting(按关键字匹配)、Topic关键字模糊匹配、基于rabbitmq实现rpc
==师承老刘llnb== ==一、消息队列介绍== 1.1介绍 消息队列就是基础数据结构中的“先进先出”的一种数据机构。想一下，生活中买东西，需要排队，先排的人先买消费，就是典型的“先进先出” 1.2MQ解决什么问题 MQ是一直存在，不过随着微服务架构的流行，成了解决微服务之间问题的常用工具。 应用 ......
[MRCTF2020]Transform 1
#查壳： ###64位，先看看运行有问题吗： ####任意输入给你弹了一个wrong ###进IDA看看： ####解释：输入一个字符串，要满足字符串的长度为33，不然就报错。接下来是在输入的字符串中拿出特定的字符，进行异或后得到一个新的字符串，最后与特定的字符串对比。 ####这样看来，我们先看要 ......
Django——开发类似博客园的博客系统之模型设计
from django.db import models from django.contrib.auth.models import AbstractUser #扩展Django自带的User表，补充自己需要的字段，以后不会再生成auth_user表，而是生成自己定义的表 #此处要注意：需要告诉D ......
PEGASUS：SOTA的抽象文本摘要模型
2020 年 6 月 9 日，星期二 作者：Peter J. Liu 和 Yao Zhao，Google Research 软件工程师 学生的任务通常是阅读文档并生成摘要（例如读书报告），以展示阅读理解和写作能力。这种抽象文本摘要是自然语言处理中最具挑战性的任务之一，涉及理解长段落、信息压缩和语 ......
.Net MAUI Blazor存储访问权限仅照片和视频，没有所有文件管理权限
参考：https://blog.csdn.net/ansondroider/article/details/1266555131、首先把Minimum Target Android Framework的最低版本号指定为30或30以上2、然后找到Platforms/Android/AndroidMan ......
Pytorch-Vanilla Transformer的实现
Vanilla Transformer 注意力提示 我们可以将是否包含自主性提示作为将注意力机制与全连接层或汇聚层区别的标准。 定义外部输入至感官的信息为键-值，键是表征值的非自主提示，关注信息为查询（自主性提示） 非自主提示：决策选择偏向于感官输入值，可使用参数化的全连接层或非参数化的最大 ......
Pytorch-Vanilla Transformer的实现
Vanilla Transformer 注意力提示 我们可以将是否包含自主性提示作为将注意力机制与全连接层或汇聚层区别的标准。 定义外部输入至感官的信息为键-值，键是表征值的非自主提示，关注信息为查询（自主性提示） 非自主提示：决策选择偏向于感官输入值，可使用参数化的全连接层或非参数化的最大 ......