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真实感transformer模型 照片

ORM中模型层中其他的常用字段和参数

ORM字段 AutoField： int 自增列，必须填入参数primary_key = True IntegerField： 一个整数类型 BigAutoField： - bigint自增列，必须填入参数 primary_key=True CharField： 字符类型，必须提供max_lengt ......
字段 模型 常用 参数 ORM

ORM中模型层中其他的常用字段和参数

ORM中模型层中其他的常用字段和参数 class Index(models.Model): # ID = models.AutoField() # 主键字段自动增加，只能勇于int字段 age = models.IntegerField() # int文件，比如年龄 username = model ......
字段 模型 常用 参数 ORM

OpenAI API中文文档 - 模型

# 模型 概述 OpenAI API由一组具有不同功能和价格的多样化模型支持。您还可以对我们的原始基础模型进行有限的自定义，以适应您的特定用例，使用微调。 以下是要求的内容转换成表格： | MODELS | DESCRIPTION | | | | | GPT-4 | A set of models ......
模型 文档 OpenAI API

odoo 模型权限 ir.model.access

odoo权限分两种，一种是菜单，一种是模型，这里介绍模型权限 开发好一个模型以后，先要在security文件夹中创建一个ir_model_access.css文件，然后设置权限，如下图： ![](https://img2023.cnblogs.com/blog/3126539/202308/3126 ......
模型 权限 access model odoo

odoo ir.model.data 外部标识模型

所有xml文件定义的record都保存在这个表，比如第一个图中定义的 cn_com_brandmax_product_action2，在第2个图的表中存储： ![](https://img2023.cnblogs.com/blog/3126539/202308/3126539-20230801142 ......
标识 模型 model odoo data

使用 Habana Gaudi2 加速视觉语言模型 BridgeTower

在对最先进的视觉语言模型 BridgeTower 进行微调时，使用 [Optimum Habana v1.6](https://github.com/huggingface/optimum-habana/tree/main)， Habana Gaudi2 可以达到 **近 3 倍于 A100 的速度 ......
BridgeTower 模型 视觉 语言 Habana

Python基础day59Django模型层查询

外键字段的增删改查、多表查询（子查询和连表查询）、正反向的概念、子查询、多表查询之连表查询（基于双下划线的查询）、聚合查询（aggregate）、分组查询（annotate）、F查询、Q查询、Django中如何开启事务 ......
模型 基础 Python Django day

[算法学习笔记] [算法总结] dp背包模型

### 前言 dp背包模型属dp的一种，可以帮助我们快速的转移状态，解题。dp背包模型题的关键是判断这是哪种背包，属于什么类型的dp，只有判断出这是什么类型的背包，才能进一步朝这个方向思考。 ### 01背包 01背包的常规形式是有$n$种物品，每间物品都有重量和价值两个参数。每件物品都可以选or不 ......
算法 背包 模型 笔记

开源大模型训练框架 colossal AI chat 、 DeepSpeed chat

Colossal-AI是一个专注于大规模模型训练的深度学习系统，Colossal-AI基于PyTorch开发，旨在支持完整的高性能分布式训练生态。Colossal-AI已在GitHub上开源。 在Colossal-AI中，我们支持了不同的分布式加速方式，包括张量并行、流水线并行、零冗余数据并行、异构 ......
chat DeepSpeed 框架 colossal 模型

领域设计的贫血模型和充血模型

在领域实体Dao中，实体可以设计为贫血模型和充血模型。 贫血模型只包含见到的get和set方法，不包含业务逻辑，是简单的POJO,所有的业务逻辑都放在service层。 这种模型并不是面向对象的，和对象相关以来的逻辑被解耦到了业务层，优点是模型很简单，缺点是service层的逻辑负责繁重。 充血模型 ......
模型 领域

Django之models模型层2

一、多表查询之连表查询(基于双下划线的查询) 1、 2、 3、 二、聚合查询(aggregate) 1、 2、 三、分组查询annotate 1、 2、 四、F与Q查询 五、django中如何开启事务 ......
模型 Django models

John Schulman：RLHF的实施与挑战 —— 通过强化学习缓解大模型输出幻觉(Hallucinations)的思考

John Schulman，研究科学家、OpenAI联合创始人；加州大学伯克利分校计算机科学博士，师从Pieter Abbeel。现领导OpenAI强化学习团队。 本文是对John Schulman(下文中简称为JS)的报告《Reinforcement Learning from Human Fee ......
Hallucinations 幻觉 Schulman 模型 John

大模型（LLM）最新趋势总结

关键结论： 开源社区模型不具备真正智能，更好的小模型来自大模型的 Scale Down GPT-4模型信息：采用MoE架构，16个experts，800b参数 如何减少幻觉 hallucination？scaling/retrieval/reward model 指令遵循的开源小模型被过度炒作，已经 ......
模型 趋势 LLM

解决大模型“开发难”，昇思MindSpore自动并行技术应用实践

本文分享自华为云社区《DTSE Tech Talk｜第35期：解决大模型“开发难”，昇思MindSpore自动并行技术应用实践》，作者华为云社区精选。 昇思MindSpore是新一代覆盖端边云全场景的开源AI框架，旨在开创全新的AI编程范式，降低开发者门槛，为开发者打造开发友好、运行高效、部署灵活的 ......
技术应用 MindSpore 模型 技术

TabR:检索增强能否让深度学习在表格数据上超过梯度增强模型？

这是一篇7月新发布的论文，他提出了使用自然语言处理的检索增强Retrieval Augmented技术，目的是让深度学习在表格数据上超过梯度增强模型。 检索增强一直是NLP中研究的一个方向，但是引入了检索增强的表格深度学习模型在当前实现与非基于检索的模型相比几乎没有改进。所以论文作者提出了一个新的T ......
梯度 表格 深度 模型 数据

能用延长时间来弥补算力不足去训练大模型吗？ claude 和 chatGPT4的回复

对,使用更多计算时间来弥补模型训练中的算力不足是可行的。主要有以下几点建议: 1. 适当减小batch size,这样每次迭代的计算量会减少,可以用更长的时间去迭代达到收敛。但是batch size不要设置过小,太小会使训练效率降低。 2. 适当减小模型参数量,例如减少隐层单元数、降低嵌入维度等,可 ......
chatGPT4 模型 chatGPT 时间 claude

数据分享|R语言ARIMA模型分析预测上海空气质量指数AQI时间序列|附代码数据

全文链接：http://tecdat.cn/?p=32265 原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于上海空气质量指数的研究报告，包括一些图形和统计输出。 指数平滑法对于预测来说是非常有帮助的，而且它对时间序列上面连续的值之间相关性没有要求。但是，如果你想使用指数平滑法计算出预测区间 ......
时间序列 数据 分析预测 空气质量 序列

语义检索系统之排序模块：基于ERNIE-Gram的Pair-wise和基于RocketQA的CrossEncoder训练的单塔模型

# 语义检索系统之排序模块：基于ERNIE-Gram的Pair-wise和基于RocketQA的CrossEncoder训练的单塔模型 * 文本匹配任务数据每一个样本通常由两个文本组成（query，title）。类别形式为 0 或 1，0 表示 query 与 title 不匹配； 1 表示匹配。 ......
单塔 语义 CrossEncoder ERNIE-Gram Pair-wise

模型：Django与Mysql交互

1、创建数据库用户 前提是已经在本机或者服务器上安装了mysql。 create database slw; create user 'slw'@'%' identified by 'pwd' grant all privileges on slw.* to 'slw'@'%' identified ......
模型 Django Mysql

基于三维人脸网格模型的二维人脸纹理贴图matlab仿真

1.算法理论概述 二维人脸纹理贴图是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，其目的是将三维人脸模型的纹理信息映射到二维图像上，以便于进行人脸识别、表情分析等应用。本文将详细介绍基于三维人脸网格模型的二维人脸纹理贴图的实现步骤和数学公式。 1.1三维人脸网格模型 三维人脸网格模型是指将人脸表面建模为由三角 ......
人脸 纹理 网格 模型 贴图

Python基础day57 Django模板继承和模型层

模板之标签、if标签、模板的继承、模型层、常见的十几种查询方法、测试环境的搭建、查看原生SQL语句、基于双下划线的查询、外键字段的查询 ......
模型 模板 基础 Python Django

模型层

django测试环境的搭建 当你只是想测试django中的某一个py文件内容，那么你可以不用书写前后端交互的形式而是直接写一个测试脚本即可。 脚本代码无论是写在应用下的tests.py还是自己单独开设py文件都可以。 测试环境的准备 去manage.py中拷贝前四行代码 然后自己写两行 在test. ......
模型

Django之models模型层、测试环境的搭建

一、models层中常见的几种查询方法 1、 2、 二、测试环境的搭建 1、app应用中默认有一个tests.py的测试文件，拷贝manage.py的内容如下到tests.py中 此时这个测试文件就能使用django环境了 import os import sys if __name__ == '_ ......
模型 环境 Django models

模版层、模型层（modle）、外键字段查询、环境测试搭建、基于下划线查询

模版之标签 模版里面使流程控制：if、else、else if、for 标签：{% tag %} for 标签 后端代码 def tag(request): user_list = [1, 2, 3] return render(request, 'tag.html',locals()) 前端代码 ......
下划线 字段 模版 模型 环境

fluent：关于湍流模型和湍流方程

### 水平有限理解较为浅显，以后会进行改进。 ## 湍流数值模拟 湍流数值模拟方法主要有三种： 1. 直接模拟（DNS）：不需要对湍流流动建立模型，采用数值计算直接求解流动的控制方程，需要大的计算机内存和大量时间； 2. 大涡模拟（LES）：大尺度直接数值求解，小尺度建立模型； 3. 雷诺时均模拟 ......
湍流 方程 模型 fluent

MVC与MTV模型

一 MVC与MTV模型 MVC Web服务器开发领域里著名的MVC模式，所谓MVC就是把Web应用分为模型(M)，控制器(C)和视图(V)三层，他们之间以一种插件式的、松耦合的方式连接在一起，模型负责业务对象与数据库的映射(ORM)，视图负责与用户的交互(页面)，控制器接受用户的输入调用模型和视图完 ......
模型 MVC MTV

模板之标签,if 标签,模板的继承.模型层:常见的十几种查询方法.测试环境的搭建,查看原生sql语句,基于双下滑线的查询,外键字段的查询

## 模板之标签 ````python # 就是在模板里面使流程控制：if else elseif for 标签看起来像是这样的： {% tag %} for标签 {% for person in person_list %} {{ person.name }} {% endfor %} orloo ......
模板 标签 字段 语句 模型

服务模型（客户端/服务器）

# 服务模型 ## 创建功能包 cd ~/catkin_ws/src catkin_create_pkg learning_service roscpp rospy std_msgs geometry_msgs turtlesim ### 客户端Client #### 如何实现一个客户端 1. 初始 ......
客户端 模型 客户 服务器

实验模型与参数介绍

绘图目前还不会啥花里胡哨的，那就还是ppt好用啊。 ......
模型 参数

transformer/tensorflow报错：ValueError: tensorflow.__spec__ is None , free(): invalid pointer

# transformer/tensorflow报错：ValueError: tensorflow.__spec__ is None , free(): invalid pointer 由于tensorflow版本（tf1）和transformer版本不匹配产生。 解决办法： ``` 1.升级ten ......
tensorflow transformer ValueError invalid pointer
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