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真实感transformer模型 照片

.net 获取客户端真实ip

Nginx 如何设置 情况1 在只有1层nginx代理的情况下，设置nginx配置“proxy_set_header X-Forwarded-For $remote_addr;”。（此时$remote_addr获取的是用户的真是ip） 情况2 在有多层反向代理的情况下， 1）设置“最外层”nginx ......
客户端 客户 net

Erasing, Transforming, and Noising Defense Network for Occluded Person Re-Identification

三个分支：擦除、转换、噪声 用来生成对抗性表征，模拟遮挡问题 对应信息丢失、位置错位和噪声信息 对抗性防御：思路是GAN网络，以对抗性的方式优化生成器和判别器 ......
Re-Identification Identification Transforming Occluded Erasing

三-select模型

select模型是对简单C/S模型的优化，他解决了accept函数阻塞等待连接的问题。并且允许应用程序同时监视多个套接字，从而实现简单的并发请求。通过调用select函数确认一个或多个套接字当前的状态，并根据当前状态进行相应操作。在select模型模型中，select函数是最关键的。 select模 ......
模型 select

HTTPS处于OSI模型中哪个层？

HTTPS（Hypertext Transfer Protocol Secure）位于 OSI（Open Systems Interconnection）模型的应用层和传输层之间。 在 OSI 模型中，从底层到顶层依次是：物理层、数据链路层、网络层、传输层、会话层、表示层和应用层。HTTPS 是在应 ......
模型 HTTPS OSI

关于三维模型几何坐标校正的技术方法探讨

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，... ......
坐标 几何 模型 方法 技术

使用Huggingface创建大语言模型RLHF训练流程的完整教程

ChatGPT已经成为家喻户晓的名字，而大语言模型在ChatGPT刺激下也得到了快速发展，这使得我们可以基于这些技术来改进我们的业务。 但是大语言模型像所有机器/深度学习模型一样，从数据中学习。因此也会有garbage in garbage out的规则。也就是说如果我们在低质量的数据上训练模型，那 ......
Huggingface 模型 流程 语言 教程

因果推断9-18 链状结构、叉状结构、对撞结构、D-分割、模型检验和等价类

https://www.bilibili.com/video/BV1tk4y127L1/?spm_id_from=333.788&vd_source=3ad05e655a5ea14063a9fd1c0dcdee3e 所以得到一个结论，如果在一个链结构里面，比如X->Y->Z，condition到中间 ......
结构 链状 等价 因果 模型

使用 PyTorch 完全分片数据并行技术加速大模型训练

本文，我们将了解如何基于 PyTorch 最新的 完全分片数据并行 (Fully Sharded Data Parallel，FSDP) 功能用 Accelerate 库来训练大模型。 动机 🤗 随着机器学习 (ML) 模型的规模、大小和参数量的不断增加，ML 从业者发现在自己的硬件上训练甚至加载 ......
模型 PyTorch 数据 技术

Day12 jvm 内存模型JMM

1. jvm 内存模型 JMM 原帖链接 JMM控制 Java 线程之间的通信，决定一个线程对共享变量的写入何时对另一个线程可见。 每条线程在自己的工作内存中对共享变量（副本）进行操作，JMM再负责把这些操作同步到主内存中 JVM1.8 用Meta space（元空间）（在JVM外的本地内存中）取代 ......
模型 内存 Day jvm JMM

做算力的浪潮信息为什么还要再卷大模型？

避免重复造轮子，前提是轮子已经造得很好。 大模型有多卷？ 现在国内已经有180个以上生成式大模型，科技大厂、互联网大厂纷纷入局，既有百度、浪潮信息、阿里、腾讯等一众巨头，也有专攻AI的讯飞、商汤等垂直领域小巨头，以及“日日新”的创业企业。 今天A厂商发布大模型，各种参数对比下来堪称最强，第二天B厂商 ......
浪潮 模型 信息

从HumanEval到CoderEval: 你的代码生成模型真的work吗？

本文主要介绍了一个名为CoderEval的代码生成大模型评估基准，并对三个代码生成模型（CodeGen、PanGu-Coder和ChatGPT）在该基准上的表现进行了评估和比较。 ......
代码生成 HumanEval CoderEval 模型 代码

人工智能的新篇章：深入了解大型语言模型(LLM)的应用与前景

人工智能的新篇章：深入了解大型语言模型(LLM)的应用与前景 LLM（Large Language Model）技术是一种基于深度学习的自然语言处理技术，旨在训练能够处理和生成自然语言文本的大型模型。 LLM 技术的核心思想是使用深度神经网络，通过大规模的文本数据预训练模型，并利用这些预训练模型进行 ......
新篇 新篇章 人工智能 人工 前景

LangChain调用本地模型

学习LangChain参考 https://python.langchain.com.cn/docs/get_started/quickstart 调用本地下载的模型参考 https://blog.csdn.net/qq_43692950/article/details/131743987 在Jup ......
LangChain 模型

从Hugging Face下载模型到本地并调用

不同的模型需要的显存不同，下载前先查一下自己GPU能支持什么模型 1. 用如下脚本可以下载HuggingFace上的各种模型， 网址 https://huggingface.co/models download.py #coding=gbk import time from huggingface_ ......
模型 Hugging Face

2023ICCV_Feature Modulation Transformer: Cross-Refinement of Global Representation via High-Frequency Prior for Image Super-Resolution

一. Motivation 1. transformer的工作主要集中在设计transformer块以获得全局信息，而忽略了合并高频先验的潜力 2. 关于频率对性能的影响的详细分析有限（Additionally, there is limited detailed analysis of the i ......
Cross-Refinement Super-Resolution High-Frequency Representation ICCV_Feature

简化版Transformer ：Simplifying Transformer Block论文详解

前言 本文探讨了来自苏黎世联邦理工学院计算机科学系的Bobby He和Thomas Hofmann在他们的论文“Simplifying Transformer Blocks”中介绍的Transformer技术的进化步骤。这是自Transformer 开始以来，我看到的最好的改进。 本文转载自Deep ......
Transformer Simplifying 论文 Block

他山之石，可以攻玉｜银行业数据中心数字化转型之模型篇 04（完结）

​ 导语： 银行业数据中心数字化转型是一项系统性工程既涉及管理层面转型——包括数字化转型战略、基础架构和技术架构转型、技术创新和知识体系转型，又涉及执行层面转型——包括人员管理（P）、流程管理（P）、技术管理（T）、资源管理（R）等。数据中心数字化转型作为一项宏大的系统性工程，必须要依据一个模型或标 ......
可以攻玉 他山之石 银行业 数据中心 模型

OSI七层模型

physical layer 物理层data link layer 数据链路层network layer 网络层transport layer 传输层session layer 会话层presentation layer 表示层application layer 应用层——————————————— ......
模型 OSI

[oeasy]python0002_终端_CLI_GUI_编程环境_游戏_真实_元宇宙

回忆 上次 了解了 python 语言的特点 历史悠久 功能强大 深受好评 已成趋势 3大主流操作系统 mac windows linux 添加图片注释，不超过 140 字（可选） 我们 选择 linux 作为基础系统 为什么选择 黑乎乎的命令行界面呢？🤔 GUI vs CLI 个人电脑 用图标和 ......
终端 宇宙 CLI_GUI 环境 python

11月推荐阅读的12篇大语言模型相关论文

现在已经是12月了，距离2024年只有一个月了，本文总结了11月的一些比较不错的大语言模型相关论文 https://avoid.overfit.cn/post/ca7d20ae68dd4f54a69d7d2d5df51e8d ......
模型 语言 论文

倾斜摄影三维模型的根节点合并的优势分析

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，... ......
节点 模型 优势

ARIMA模型，ARIMAX模型预测冰淇淋消费时间序列数据|附代码数据

全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=22511 最近我们被客户要求撰写关于ARIMAX的研究报告，包括一些图形和统计输出。 标准的ARIMA（移动平均自回归模型）模型允许只根据预测变量的过去值进行预测 。 该模型假定一个变量的未来的值线性地取决于其过去的值，以及过去（随机）影响的值 ......
模型 时间序列 数据 序列 冰淇淋

BAAI、北大&港中文团队提出 SegVol：通用且可交互的医学体素分割模型

前言 上周，北京智源人工智能研究院（BAAI）、北京大学和香港中文大学的研究团队开源了SegVol 医学通用分割模型。与过去一些很棒的 Medical SAM 工作不同，SegVol 是第一个能够同时支持 box，point 和 text prompt 进行任意尺寸原分辨率的 3D 体素分割模型。作 ......
北大 模型 团队 医学 SegVol

聊聊 神经网络模型 预训练生成超参数实现

概述 在上一篇博客中，已经阐述了预训练过程中，神经网络中超参数的计算逻辑，本文，从程序实现的角度，将数学计算转换为程序代码，最终生成超参数文件；并将替换 聊聊 神经网络模型 示例程序——数字的推理预测 中已训练好的超参数文件，推理预测数字，最终比对下两者的精确度。 神经网络层实现 首先，根据神经网络 ......
神经网络 模型 神经 参数 网络

CSS进阶3-transform 动画-渐变(线性渐变、镜像渐变)-关键帧

1. 动画 介绍：改变盒子在平面内的形态（平移、缩放、旋转、倾斜） 属性： 平移：transform：translate(值1 ，值2);(默认为X轴，translateY--下移) — —平移依然在原来文档流。 移动：transform：translate(值1，值2)；可右斜移动 代码： /* ......
线性 transform 镜像 关键 动画

聊聊 神经网络模型 传播计算逻辑

概述 预训练过程就是在不断地更新权重超参数与偏置超参数，最后选择合适的超参数，生成超参数文件。上一篇博客 是使用已有的预训练超参数文件，要训练自己的超参数，需要对神经网络层中前向传播与反向传播计算熟悉，了解计算逻辑，才能不断地更新选择合适的超参数。 神经网络计算详解 整个神经网络的层数是4层，从顺序 ......
神经网络 逻辑 模型 神经 网络

LLM 学习笔记-transformers库的 PreTrainedModel 和 ModelOutput 到底是什么？

闲言碎语 我在刚开始接触 huggingface （后简称 hf） 的 transformers 库时候感觉很冗杂，比如就模型而言，有 PretrainedModel, AutoModel，还有各种 ModelForClassification, ModelForCausalLM, AutoMode ......
PreTrainedModel transformers ModelOutput 笔记 LLM

模型部署的一些问题及其解决方案

# 1. 显示<PIL.Image.Image image mode=RGB size=512x512 at 0x7A12021134C0>图片 并保存 得到一个<PIL.Image.Image image mode=RGB size=512x512 at 0x7A12021134C0>的Image ......
模型 解决方案 方案 问题

高斯混合模型:GMM和期望最大化算法的理论和代码实现

高斯混合模型(gmm)是将数据表示为高斯(正态)分布的混合的统计模型。这些模型可用于识别数据集中的组，并捕获数据分布的复杂、多模态结构。 gmm可用于各种机器学习应用，包括聚类、密度估计和模式识别。 在本文中，将首先探讨混合模型，重点是高斯混合模型及其基本原理。然后将研究如何使用一种称为期望最大化( ......
算法 模型 理论 代码 GMM

Google Colab 现已支持直接使用 transformers 库

Google Colab，全称 Colaboratory，是 Google Research 团队开发的一款产品。在 Colab 中，任何人都可以通过浏览器编写和执行任意 Python 代码。它尤其适合机器学习、数据分析和教育目的。从技术上来说，Colab 是一种托管式 Jupyter 笔记本服务。 ......
transformers Google Colab
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