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真实感transformer模型 照片

领域模型(DDD)的抽取

1、开发中不同的功能使用不同的实体类对象 一般的企业会使用以下方式： 前后端传值我们一般使用：vo类 服务之间传值我们一般使用：DTO类 与数据库交互我们一般使用：entity类/model类/pojo类 复杂点的企业会使用以下方式： 业务层使用BO、前后端传值使用VO、数据库PO、服务传值DTO等 ......
模型 领域 DDD

深入理解QT模型/视图编程(一)

关于MVC模式 说到这个，还是离不开MVC模式，model是数据的抽象，view是视图的抽象，controller是交互的抽象；之前有一篇文章简单介绍过一个MVC的例子；其中的关系大致可以用下面这段伪代码来了解： model.setDataSource(xxx); //从xxx处拿到数据 view1 ......
视图 模型

基于中文金融知识的 LLaMA 系微调模型的智能问答系统：LLaMA大模型训练微调推理等详细教学

# 基于中文金融知识的 LLaMA 系微调模型的智能问答系统：LLaMA大模型训练微调推理等详细教学 基于 LLaMA 系基模型经过中文金融知识指令精调/指令微调(Instruct-tuning) 的微调模型。通过中文金融公开问答数据+爬取的金融问答数据构建指令数据集，并在此基础上对 LLaMA 系 ......
模型 LLaMA 智能 金融 教学

Attention机制竟有bug？Softmax是罪魁祸首，影响所有Transformer

前言 「大模型开发者，你们错了。」 本文转载自机器之心 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 【CV技术指南】CV全栈指导班、基础入门班、论文指导班 全面上线! ......
罪魁 祸首 罪魁祸首 Transformer Attention

Huggingface | 修改模型的embedding

**目标：** 在NLP领域，基于公开语料的预训练模型，在专业领域迁移时，会遇到专业领域词汇不在词汇表的问题，本文介绍如何添加专有名词到预训练模型。 NLP的处理流程： 1. 对输入的句子进行分词，得到词语及下标 2. 通过embedding层获得词语对应的embedding 3. embeddin ......
Huggingface embedding 模型

模型选择 欠拟合与过拟合

# 模型选择 欠拟合与过拟合 # 创建数据集 from mxnet import autograd from mxnet import ndarray as nd from mxnet import gluon num_train = 100 num_tset = 100 true_w = [1.2 ......
模型

SAP Fiori Elements 应用 OData 元数据请求 url 里的模型名称决定逻辑

# 问题 我用 `yarn start` 本地启动一个 SAP Fiori Elements 应用，在 Chrome 开发者工具 network 面板，观察到一个 OData metadata 请求的 url 如下： `http://localhost:8080/sap/opu/odata/sap/ ......
Elements 逻辑 模型 名称 数据

OSI(Open Systems Interconnection)的五层（七层）模型

OSI（Open Systems Interconnection）是一个用于计算机网络通信的参考模型，由国际标准化组织（ISO）于1984年提出。它将计算机网络通信过程划分为七个不同的层次，从物理传输层到应用层，每个层次都有其特定的功能和任务。然而，常见的网络模型实际上是TCP/IP模型，它是OSI ......
Interconnection 模型 Systems Open OSI

推荐带500创作模型的付费创作V2.1.0独立版系统源码

ChatGPT 付费创作系统 V2.1.0 提供最新的对应版本小程序端，上一版本增加了 PC 端绘画功能， 绘画功能采用其他绘画接口 – 意间 AI，本版新增了百度文心一言接口。 后台一些小细节的优化及一些小 BUG 的处理，前端进行了些小细节优化， 针对上几版大家非常关心的卡密兑换 H5 端及小程 ......
源码 模型 系统 500 1.0

Meta-Transformer 多模态学习的统一框架

Meta-Transformer是一个用于多模态学习的新框架，用来处理和关联来自多种模态的信息，如自然语言、图像、点云、音频、视频、时间序列和表格数据，虽然各种数据之间存在固有的差距，但是Meta-Transformer利用冻结编码器从共享标记空间的输入数据中提取高级语义特征，不需要配对的多模态训练 ......
模态 Meta-Transformer Transformer 框架 Meta

Adobe Lightroom Classic v12.3 (macOS, Windows) - 桌面照片编辑器

Adobe Lightroom Classic v12.3 (macOS, Windows) - 桌面照片编辑器 Acrobat、After Effects、Animate、Audition、Bridge、Character Animator、Dimension、Dreamweaver、Illust ......
编辑器 Lightroom 桌面 Classic Windows

softmax回归模型simple——pytroch版

import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l batch_size = 256 train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size) # PyTo ......
模型 softmax pytroch simple

softmax回归模型——pytroch版

import torch from IPython import display from d2l import torch as d2l # from d2l.mxnet import Accumulator batch_size = 256 # 每次读256张图片,返回训练iter和测试iter ......
模型 softmax pytroch

基于Timoshenko梁模型的Green函数的推导和应用

武汉工程大学 土木工程与建筑学院 方芳 159 2760 2711 Timoshenko梁模型是一种广泛应用于结构动力学中的梁理论，它考虑了梁的横向变形和转动惯量的影响。在Timoshenko梁模型中，梁被假设为一个弹性体，其横向变形可以用一个线性弹性常数k表示。该模型的Green函数可以用来求解梁 ......
Timoshenko 函数 模型 Green

线性回归模型实现——pytorch版

import random import torch from d2l import torch as d2l def synthetic_data(w,b,num_examples): """生成y=Xw+b+噪声""" x = torch.normal(0,1,(num_examples,len ......
线性 模型 pytorch

pytorch GPU模型训练的环境搭建

1、GPU（CUDA、cuDNN） 验证cmd nvidia-smi 2、Python（anaconda） 3、Pytorch ......
模型 pytorch 环境 GPU

领域建模之数据模型设计方法论

本文通过实际业务需求场景建模案例，为读者提供一种业务模型向数据模型设计的方法论，用于指导实际开发中如何进行业务模型向数据模型转化抽象，并对设计的数据模型可用性、扩展性提供了建议性思考 ......
方法论 模型 领域 方法 数据

Python和PyTorch深入实现线性回归模型：一篇文章全面掌握基础机器学习技术

# 1. 简介 ## 1.1 线性回归模型概述 ![file](https://img2023.cnblogs.com/other/488581/202307/488581-20230728153949582-615920927.png) 线性回归是一种统计学中的预测分析，该方法用于建立两种或两种以 ......
线性 模型 篇文章 机器 PyTorch

Meta-Transformer：1个框架理解12种模态引发的质变与涌现（已开源）

前言 近日，香港中文大学多媒体实验室（CUHK MMLab）联合上海人工智能实验室的OpenGVLAB研究团队提出一个统一多模态学习框架 Meta-Transformer，实现骨干网络的大一统，具有一个模态共享编码器，并且无需配对数据，即可理解 12 种模态信息, 并提供了多模态无边界融合的新范式。 ......
模态 质变 Meta-Transformer Transformer 框架

Bidirectional Encoder Representations from Transformers

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是由Google在2018年提出的自然语言处理（NLP）模型。它是一个基于Transformer架构的预训练模型，通过无监督学习从大量的文本数据中学习通用的语言表示，从而能够更好... ......
Representations Bidirectional Transformers Encoder from

Transformer模型

### Transformer模型 [Transformer模型及其实现](https://blog.csdn.net/moo611/article/details/122234867) 历史：谷歌团队在2017年提出的经典NLP模型（目前很火的bert模型就是基于此模型）。 特点：Transfor ......
Transformer 模型

为什么大模型突然间火了

为什么大模型突然间火了 大模型是今年4月份chatgpt火了之后，公司开始意识到这个东西可能有点东西，为此组织预研。本身公司是安防科技公司，先是预研的cv领域的大模型。总体而言，视觉大模型在行业内落地目前都在预研中，没有语言类大模型给人带来那么强烈的震撼感。 在B站看到陆奇的演讲后，自己整理下大体思 ......
模型

Cesium学习笔记5-加载城市建筑物火柴盒模型

将shp文件转换为cesium可以加载的geojson文件，在线转换工具，使用cesium的GeoJsonDataSource接口类，根据建筑物高度上色加载geojson文件。 注意shp文件包含_Height字段。代码如下： <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <he ......
火柴盒 建筑物 火柴 模型 笔记

Java中常见的网络通信模型

![image-20230727165438152](https://img2023.cnblogs.com/blog/2280061/202307/2280061-20230728101625736-1692013619.png) 目前最近仔学习RocketMQ以及Dubbo还有Spring5框架 ......
网络通信 模型 常见 网络 Java

在Odoo中，res.partner和res.users模型的关联和区别。

res.partner模型： 这个模型在Odoo中代表一个业务伙伴。业务伙伴可以是一个公司或者是一个个人。 这个模型用于存储业务伙伴的信息，比如名称、地址、联系方式等。res.partner模型也被用于各种不同的场景，比如客户、供应商、公司等。 res.users模型： 这个模型在Odoo中代表一个 ......
res 模型 partner users Odoo

Llama2 论文中译版——开放式基础和微调聊天模型

# Llama 2：开放式基础和微调聊天模型 ## 写在前头 因为最近一直在使用 LLM 工具，所以在学习 [Llama 2：开放式基础和微调聊天模型](https://ai.meta.com/research/publications/llama-2-open-foundation-and-fin ......
开放式 模型 基础 Llama2 论文

YOLOv5目标检测模型

# YOLOv5目标检测模型 ## 环境配置 ##### 1、安装Anaconda 打开命令行输入conda -V检验是否安装及当前conda的版本 ##### 2、conda常用的命令 1）conda常用的命令 ~~~python conda list ~~~ 2）查看当前存在哪些虚拟环境 ~~~ ......
模型 目标 YOLOv5 YOLOv

【AltWalker】模型驱动：轻松实现自动化测试用例的自动生成和组织执行

本文将介绍如何使用AltWalker进行模型驱动的自动化测试。模型驱动的自动化测试（Model-Based Testing）是一种软件测试方法，它将系统的行为表示为一个或多个模型，然后从模型中自动生成和执行测试用例。这种方法的核心思想是将测试过程中的重点从手动编写测试用例转移到创建和维护描述系统行为... ......
自动生成 AltWalker 模型

灵雀云Alauda MLOps 现已支持 Meta LLaMA 2 全系列模型

在人工智能和机器学习领域，语言模型的发展一直是企业关注的焦点。然而，由于硬件成本和资源需求的挑战，许多企业在应用大模型时仍然面临着一定的困难。为了帮助企业更好地应对上述挑战，灵雀云于近日宣布，企业可通过Alauda MLOps（以下简称AML）使用由 Meta 开发的 LLaMA 2 全系列模型。 ......
全系列 模型 Alauda MLOps LLaMA

CF623E Transforming Sequence

难点在于卡 `__int128`（？）。 首先 $N>K$ 显然无解，只需考虑 $N\le K$ 的情况。然而这并没有什么用。 把 $b$ 看作集合，显然 $b_i\subset b_{i+1}$。所以令 $f_{n,i}$ 为考虑到 $b_n$ 且 $|b_n|=i$ 的方案数，集合元素无序，即选 ......
Transforming Sequence 623E 623 CF
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