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大模型增量预训练
增量预训练也叫领域自适应预训练（domain-adapter pretraining），即在所属领域数据上继续预训练。 主要问题是在增量预训练后可能发生灾难性遗忘。 避免灾难性遗忘主要从以下几个方面入手： 1 领域相关性 增量数据与所选基座模型的原始训练数据尽量一定的相关性。 2 新数据分布与原始数 ......
BOSHIDA DC电源模块的短期过载能力
BOSHIDA DC电源模块的短期过载能力 DC电源模块是一种专门用来将交流电源转换为稳定直流电源的电子元件，适用于各种场合，如电子产品制造、通信、无线电、医疗等。在使用DC电源模块时，短期过载能力是考察其质量的重要指标之一。 短期过载能力是指DC电源模块在短时间内承受超负荷电流的能力。在一些应用场 ......
大模型的幻觉问题
一 什么是幻觉问题 大模型的幻觉问题是指大模型生成的答案不基于任何事实数据，简单来说就是杜撰、一本正经的胡说八道。 幻觉问题也是影响大模型落地的重要原因之一 幻觉问题分类 1 和用户输入冲突的幻觉 2 和上下文冲突的幻觉 3 和事实知识冲突的幻觉（目前重点）例如，大模型在生成医疗建议时可能会捏造错误 ......
angie 提供的一些模块
使用下angie 看看官方提供的一些模块 rpm repo 我使用了Rocky linux [angie] name=Angie repo baseurl=https://download.angie.software/angie/rocky/$releasever/ gpgcheck=1 enab ......
10.25算法
矩阵置零给定一个 m x n 的矩阵，如果一个元素为 0 ，则将其所在行和列的所有元素都设为 0 。请使用 原地 算法。 示例 1： 输入：matrix = [[1,1,1],[1,0,1],[1,1,1]]输出：[[1,0,1],[0,0,0],[1,0,1]]示例 2： 输入：matrix = ......
【项目】使用VGG16 ResNet50预训练模型为backbone进行FCN网络训练 完成分割任务
代码以及数据集后面会在我的ai studio主页公开 拿到这个题目的思路 1.VOC2007，VOC2012怎么统一到一起？ 参考：基于PaddlePaddle框架的YOLOv1复现 - 飞桨AI Studio星河社区 (baidu.com) 本地：基于PaddlePaddle框架的YOLOv1复现 ......
通义大模型使用指南之通义听悟
一、注册 我们可以打开以下网站，用手机号注册一个账号即可。 https://tongyi.aliyun.com/ 二、使用介绍 如图，我们可以看到有三个大项功能，通义千问、通义万相、通义听悟。下来我们体验一下通义听悟的功能。 1、通义听悟 1、1基本功能 当我们点击上面的通义听悟功能的时候，会出现下 ......
大语言模型基础-Transformer模型详解和训练
一、Transformer概述 Transformer是由谷歌在17年提出并应用于神经机器翻译的seq2seq模型，其结构完全通过自注意力机制完成对源语言序列和目标语言序列的全局依赖建模。 Transformer由编码器和解码器构成。图2.1展示了该结构，其左侧和右侧分别对应着编码器（Encoder ......
MLP代码模型--NLP方向
训练 对于二分类任务，通常使用一个包含两个输出单元的输出层，而不是一个单一的输出单元。这是因为在二分类任务中，每个类别通常对应一个输出单元，一个用于表示类别1（例如正类别），另一个用于表示类别2（例如负类别） 预测 是 ......
Python贝叶斯MCMC：Metropolis-Hastings、Gibbs抽样、分层模型、收敛性评估
全文链接：https://tecdat.cn/?p=33961 原文出处：拓端数据部落公众号 在常规的马尔可夫链模型中，我们通常感兴趣的是找到一个平衡分布。 MCMC则是反过来思考——我们将平衡分布固定为后验分布： 并寻找一种转移核，使其收敛到该平衡分布。 岛屿示例 首先提供一个示例，以具体展示Me ......
使用BBP算法计算π，Python实现
BBP算法（Bailey-Borwein-Plouffe算法）是一种用于计算π的算法，它可以直接计算出π的十六进制表示的任意一位。BBP算法由Simon Plouffe于1995年提出，基于David Bailey和Peter Borwein在1995年的工作。 BBP算法的基本思想是使用级数展开， ......
模型推理batch inference速度无明显提升、耗时线性增长问题排查
模型推理batch inference速度无明显提升、耗时线性增长问题排查 现象描述 当模型在推理阶段使用batch inference时，推理速度并无明显提升，相比单帧多次推理收益不大。如笔者在Xavier上测试某模型结果 batch size 推理时间ms 折算耗时 ms/img 1 11.23 ......
KMP算法【字符串搜索算法】
KMP算法 1. 算法核心 利用匹配失败后的信息 尽量减少模式串（B）与主串（A）的匹配次数 以达到快速匹配的目的 通过一个 next 数组，保存模式串（B）中 前后最长公共子序列的长度，每次回溯时，通过 next 数组找到，前面匹配过的位置，省去了大量的计算时间 2. 如何减少匹配次数 2.1. ......
10月24日用socketserver模块TCP和UDP的服务器
目录socketserver模块TCP协议的服务器以及客户端UDP协议的服务器以及客户端修改UDP修改版 socketserver模块 为什么要考虑这个模块呢？因为真实情况下不一定只有一个客户端连接，如果我使用socket模块就无法实现一个服务器连接多个客户端同时回复客户端的数据，下面先展示一下这个 ......
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （120）-- 算法导论10.3 5题
五、用go语言，设 L 是一个长度为 n 的双向链表，存储于长度为 m 的数组key、prev 和next 中。假设这些数组由维护双链自由表 F的两个过程 ALLOCATE-OBJECT 和 FREE-OBJECT 进行管理。又假设 m 个元素中，恰有 n 个元素在链表 L 上，m-n 个在自由表上 ......
【学习笔记】Miller-Rabin 算法
费马小定理 当 \(p\) 为质数时，若 \(\gcd(a,p)=1\)，则 \(a^{p-1}\equiv 1\pmod p\)。 但逆命题是错的，例如 \(p=561\) 这类卡迈克尔数，满足任何 \(\gcd(a,p)=1\) 都有 \(a^{p-1}\equiv 1\pmod p\)。所以用 ......
区块链与安全问题-精讲对等网络、共识算法、密码学算法
本博文转载自 天山老妖 的博客：http://blog.51cto.com/9291927 一、区块链密码安全技术简介 区块链和分布式账本中大量使用了密码学和安全技术的最新成果，特别是身份认证和隐私保护相关技术。区块链使用了包括Hash 算法与摘要、加密算法、数字签名和证书、PKI体系、Merkle ......
安防监控视频汇聚平台EasyCVR增加AI算法列表接口的实现方法
安防监控视频汇聚平台EasyCVR基于云边端一体化架构，具有强大的数据接入、处理及分发能力，可提供视频监控直播、云端录像、云存储、录像检索与回看、智能告警、平台级联、云台控制、语音对讲、智能分析等功能。平台既具备传统安防监控的能力，也支持提供AI算力算法接入的能力。 今天我们来介绍下在EasyCVR ......
浅谈一些并行排序算法
对于普通的基于比较排序我们拥有一个复杂度下界 \(O(n\log n)\)，然而如果我们允许并行计算的话，将得到一些复杂度更优秀的计算方法。 听到并行这个词许多人就会认为你有几个线程复杂度就除以几，所以线程堆得越多越好。但许多的算法问题都必须要满足你必须要算完 A 才能去计算 B，比如对于普通的前缀 ......
基于AidLux的互联网图片安全风控实战-相似度对比模型训练以及在AidLux中部署引用
在当今数字化世界中，随着互联网的快速发展，图片信息的交换与共享变得日益普遍。然而，与此同时，由于互联网图片的高度自由性和匿名性，不良信息的传播也日益增多，给用户带来了安全风险。在这样的背景下，基于AidLux的互联网图片安全风控实战方案应运而生。本文将重点介绍基于AidLux平台的相似度对比模型训练 ......
贪心算法
顾名思义，贪心，即永远选择当下情况下最佳的结果，也就是所谓的局部最优解。该算法寄希望于局部最优解的堆积可以形成总体上的最优算法。 注意：可以使用反证法来判断贪心算法是否可以计算出最优路径。 注：大部分有限选择的情况都可以通过有限状态机解决。 ......
DC电源模块的模拟电源有什么优势？
BOSHIDA DC电源模块的模拟电源有什么优势？ DC电源模块是电子系统中必不可少的部件之一。它们提供了可靠的直流电源，以驱动多种类型的电子设备。随着技术的进步，市场上出现了各种不同类型的DC电源模块，包括模拟电源和数字电源等。 模拟电源是一种传统的DC电源模块，其基本原理是将输入的交流电转换为直 ......
电子标签模块：让传感器智能化，工程安全监测更便捷
电子标签模块：让传感器智能化，工程安全监测更便捷 在之前的文章《振弦传感器的发展及信息化的核心技术-VM系列振弦采集模块》中，我们提到了稳控科技研发并批量生产的激励测读模块（振弦采集模块），该模块解决了振弦传感器由模拟信号直接转变为数字信号的问题。近两年来，振弦传感器技术有了进一步提升，新技术的推广 ......
python模块导入规则（相对导入和绝对导入）
python模块可以相对导入和绝对导入，但这两者是不能替换使用的。本文主要讨论工作目录下模块之间的导入规则。其中相对导入前面有一个'.'，表示从该脚本所在目录开始索引，而绝对导入前面没有'.'，表示从根目录开始索引。首先明确一点，python认为的根目录为当前运行的脚本所在的目录，而不是vscode ......
【3D服装设计和模拟软件】上海道宁为设计师们带来Marvelous Designer，轻松创建高质的3D服装模型
Marvelous Designer拥有先进的技术和直观的界面，使得设计师们能够轻松创建高质量的3D服装模型。该软件广泛应用于服装、影视、游戏等领域，为设计师们提供了全新的设计体验。 ......
10.24算法
三数之和给你一个整数数组 nums ，判断是否存在三元组 [nums[i], nums[j], nums[k]] 满足 i != j、i != k 且 j != k ，同时还满足 nums[i] + nums[j] + nums[k] == 0 。请 你返回所有和为 0 且不重复的三元组。 注意：答 ......
Gradle构建SpringBoot单模块项目
Gradle构建SpringBoot单模块项目 方式Ⅰ：未基于：Gradle Wrapper 方式Ⅱ：（推荐使用）Gradle Wrapper【可以不安装Gradle、统一Gradle的版本】——包括Maven也是一样的可以用Wrapper的方式 版本：JDK8 + SpringBoot2.7.15 ......
【基础算法】- 贪心
贪心 定义 贪心算法适用于最优子结构问题。意思是问题在分解成子问题来解决时，子问题的最优解能递推到最终问题的最优解。常见的符合这种性质的问题如： 「我们将 XXX 按照某某顺序排序，然后按某种顺序（例如从小到大）选择。」 「我们每次都取 XXX 中最大/小的东西，并更新 XXX。」 但比如在大部分只 ......