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角色扮演 模型 角色 意识

PubMedBERT:生物医学自然语言处理领域的特定预训练模型

今年大语言模型的快速发展导致像BERT这样的模型都可以称作“小”模型了。Kaggle LLM比赛LLM Science Exam 的第四名就只用了deberta，这可以说是一个非常好的成绩了。所以说在特定的领域或者需求中，大语言模型并不一定就是最优的解决方案，“小”模型也有一定的用武之地，所以今天我 ......
自然语言 PubMedBERT 模型 领域 自然

Walrus 0.4发布：单一配置、多态运行，体验下一代应用交付模型

全新应用模型上线一仅需单一配置，即可在多种模态的基础设施及环境中运行包括应用服务及周边依赖资源在内的完整应用.. ......
下一代 模型 Walrus 0.4

熵模型-为什么使用条件概率优于个元素独立的全分解模型？

熵模型 论文<VARIATIONAL IMAGE COMPRESSION WITH A SCALE HYPERPRIOR 提出使用超先验，来捕获潜在表示的超先验。 追根溯源发现：在香农的通信理论中给出数学解释 即，使用联合分布比独立分布更优 如果有先验的信息，对后续编码而言其不确定性会更小，从而获得 ......
模型 概率 元素 条件

UML模型图之类图——以图书馆管理系统为例

UML模型图中类图是依据系统结构从静态观点描述系统的视图，它定义系统中的对象和类及类之间的关系，以及类的内部结构，即类的属性和操作。 通过分析图书管理系统的用例模型和系统功能需求，作为借阅者(Borrower)需要有查书、借书、还书的行为(BorrowerInf)，老师(Teacher)和学生(St ......
书馆 管理系统 模型 系统 UML

大模型训练过程中用到的 gpt_merge.txt和gpt_vocab.json是干什么用的？

下面这边文章讲的非常清晰，原文链接：https://blog.csdn.net/ljp1919/article/details/113616226 ......
中用 gpt_merge gpt gpt_vocab 模型

使用xgboost的c接口推理模型

title: 使用xgboost的c接口推理模型 banner_img: https://cdn.studyinglover.com/pic/2023/07/b5c4ecf9aa476ca1073f99b22fe9605e.jpg date: 2023-9-10 21:10:00 categorie ......
模型 接口 xgboost

pua大模型

title: pua大模型 banner_img: https://cdn.studyinglover.com/pic/2023/11/462f0f061d2455543e003066b11b873c.webp date: 2023-11-19 11:12:00 这两天看到了一个论文Large La ......
模型 pua

xgboost模型序列化存储并推理

title: xgboost模型序列化存储并推理 banner_img: https://cdn.studyinglover.com/pic/2023/07/9482f9fe9617825162494635a1b7f460.jpg date: 2023-9-7 15:03:00 categories ......
序列 模型 xgboost

发布/订阅模型

可以看到，在订阅模型中，多了一个exchange角色，而且过程略有变化： Publisher：生产者，也就是要发送消息的程序，但是不再发送到队列中，而是发给X（交换机） Exchange：交换机，图中的X。一方面，接收生产者发送的消息。另一方面，知道如何处理消息，例如递交给某个特别队列、递交给所有队 ......
模型

供应链设施选址模型——Python实现

选址问题是运筹学中非常经典的问题。选址问题是指在确定选址对象，选址目标区，成本函数以及存在何种约束条件的前提下，以总物流成本最低或总服务最优或社会效益最大化为总目标，以确定物流系统中物流节点的数量、位置，从而合理规划物流网络结构。设施选址问题（Facility Location Problem）自2 ......
供应链 模型 设施 Python

摄像机模型

title: 摄像机模型 banner_img: https://drive.studyinglover.com/api/raw/?path=/photos/blog/background/1679396994125.png date: 2022-12-29 21:47:00 categories: ......
摄像机 模型

LeetCode 354. (经典问题) 俄罗斯套娃信封问题 (俄罗斯套娃模型 + 最长下降子序列

package leetcode; import java.util.Arrays; public class lec154 { /** * 首先是思路来源 : https://leetcode.cn/problems/russian-doll-envelopes/solutions/19681/z ......
问题 信封 序列 LeetCode 模型

zemax导入外部模型

一：在三维软件（Catia、Solidworks）中绘制实体，将文件转存为STP格式（其他格式也可以，放到不同文件夹里面就行）。提前将此文件放入Zemax安装包的文件中，例如：C:\Users\59118\Documents\zemax\OBJECTS\CADFiles\.STP。 二：在Zemax ......
模型 zemax

数据分享|Eviews用ARIMA、指数曲线趋势模型对中国进出口总额时间序列预测分析

全文链接：https://tecdat.cn/?p=34361 原文出处：拓端数据部落公众号 研究的背景及意义 众自20世纪80年代至今，随着改革开放的深入以及中国最终加入WTO，我国的对外贸易实现了跨越式的发展，中国已经成为世界第一大出口国和第二大进口国，中国经济对世界经济做出了重大贡献。与此同时 ......
时间序列 序列 总额 曲线 模型

空间三维模型的编码结构光方法实现：基于EinScan-S软件

本文介绍基于EinScan-S软件，实现编码结构光方法的空间三维模型重建的具体操作。 目录1 相关原理1.1 编码结构光成像原理1.2 编码结构光编码方式1.3 编码结构光与侧影轮廓方法比较1.4 编码结构光方法流程2 三维模型制作2.1 防晒霜罐三维模型制作2.1.1 前期准备工作2.1.2 软件 ......
EinScan-S 模型 编码 EinScan 结构

PyTorch团队重写「分割一切」模型，比原始实现快8倍

前言 我们该如何优化 Meta 的「分割一切」模型，PyTorch 团队撰写的这篇博客由浅入深的帮你解答。 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 ......
模型 团队 PyTorch

自动编码器（Autoencoders）和序列到序列（Sequence-to-Sequence）模型区别

核心区别 应用范围：自动编码器主要用于数据的压缩、重建和特征提取，而序列到序列模型用于处理序列数据，特别是在输入和输出都是长度可变的序列的情况下。 数据处理方式：自动编码器处理固定大小的输入和输出，而序列到序列模型处理的输入和输出通常是长度可变的序列。 任务类型：自动编码器更多用于无监督学习任务，而 ......
序列 Sequence 编码器 Sequence-to-Sequence Autoencoders

LLMLingua:集成LlamaIndex，对提示进行压缩，提供大语言模型的高效推理

大型语言模型(llm)的出现刺激了多个领域的创新。但是在思维链(CoT)提示和情境学习(ICL)等策略的驱动下，提示的复杂性不断增加，这给计算带来了挑战。这些冗长的提示需要大量的资源来进行推理，因此需要高效的解决方案，本文将介绍LLMLingua与专有的LlamaIndex的进行集成执行高效推理。 ......
LlamaIndex LLMLingua 模型 语言

人工智能概述之06模型评估

机器学习模型评估是确保模型性能良好并能泛化到新数据的关键步骤。下面是一些机器学习模型评估的详解、最佳实践和示例： 1. 评估指标： 1.1 分类问题： 准确度（Accuracy）： 正确预测的样本数除以总样本数。 精确度（Precision）： 正类别预测正确的样本数除以所有被预测为正类别的样本数。 ......
人工智能 人工 模型 智能

【行行AI公开课】AIGC从模型到落地：促进技术落地与产业变革

11月26日北京大学的北大创新学社将举行“AI-FUSION”系列活动第十期。北大创新学社是北京大学团委和光华管理学院团委指导成立，是2023HICOOL全球创业者峰会唯一受邀参展的高校社团。“首都高校创新创业大赛”发起方及主办单位。“AI-FUSION”是AI创投部人工智能行业社群打造的系列活动， ......
模型 产业 技术 AIGC

深度学习模型训练并行问题

并行这个概念一方面是是加快模型训练，一方面是解决显存不够的问题的并行策略 数据并行(最常用的)，即每张卡上都放一个完整的模型，主要用于单机多卡的数据并行。 模型并行，将模型的不同部分进行手动的分割，然后分别放在不同的卡上。注意，模型要放在卡上不光是需要保存模型参数，因为模型训练过程中不仅涉及数据一层 ......
深度 模型 问题

爱芯元智AX650N部署yolov8s 自定义模型

爱芯元智AX650N部署yolov8s 自定义模型 本博客将向你展示零基础一步步的部署好自己的yolov8s模型（博主展示的是自己训练的手写数字识别模型），本博客教你从训练模型到转化成利于Pulsar2 工具量化部署到开发板上 训练自己的YOLOv8s模型 准备自定义数据集 数据集结构可以不像下面一 ......
模型 yolov8s yolov8 yolov 650N

以精确反馈促进学生编程逻辑和问题解决意识:一种基于两层测试的在线编程训练方法

(Promoting Students’ Programming Logic and Problem-Solving Awareness With Precision Feedback: A Two-Tier Test-Based Online Programming Training Approa ......
逻辑 意识 方法 学生 问题

4.MySQL(数据模型,SQL简介,DDL,DML)

MySQL(数据模型,SQL简介,DDL,DML) 概述: 数据库：DataBase(DB)，是存储和管理数据的仓库； 数据库管理系统：DataBase Management System(DBMS)，操纵和管理数据库的大型软件； SQL：Structured Query Language，操作关系 ......
模型 简介 数据 MySQL DDL

大语言模型的局限性——翻译软件替代不了语言学习

看新闻看到一个文章： https://mbd.baidu.com/newspage/data/landingsuper?context=%7B%22nid%22%3A%22news_9745111774770856297%22%7D&n_type=-1&p_from=-1 有感： 1. 在一些场合下 ......
语言 翻译软件 语言学习 局限性 模型

发现AI自我意识：不期而遇的局部技术奇点

Q*使用了搜索算法来部分模拟人类的思维过程。未来形式化和形式逻辑的加入会显著加速AI思维能力的成熟。排除自主意识之外，AI几乎已经可以渗透到每个需要进行思考才能解决问题的领域中去了。 ......
不期而遇 局部 意识 技术

torch保存模型

保存模型有两种方式，方式不同，在调用模型的时候也不同 我更建议用torch.jit。。。这样不需要在写模型的参数 torch.save 保存模型： import torch import torch.nn as nn # 假设 model 是你的 PyTorch 模型 class SimpleMod ......
模型 torch

在r语言中使用GAM（广义相加模型）进行电力负荷时间序列分析|附代码数据

原文链接：http://tecdat.cn/?p=9024 原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被要求撰写关于GAM的研究报告，包括一些图形和统计输出。 用GAM进行建模时间序列 我已经准备了一个文件，其中包含四个用电时间序列来进行分析。数据操作将由data.table程序包完成。 将提及的智能电 ......
时间序列 广义 序列 负荷 模型

R语言集成模型：提升树boosting、随机森林、约束最小二乘法加权平均模型融合分析时间序列数据

原文链接：http://tecdat.cn/?p=24148 原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被要求撰写关于集成模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 特别是在经济学/计量经济学中，建模者不相信他们的模型能反映现实。比如：收益率曲线并不遵循三因素的Nelson-Siegel模型，股票与其相关 ......
模型 时间序列 乘法 序列 boosting

大模型基础

学习以下文章： 揭密Transformer：大模型背后的硬核技术 人人都需要掌握的Prompt Engineering技巧 通俗解读大模型微调(Fine Tuning) 大模型时代的应用创新范式 如何理解大模型中的参数？ 大模型可以看作是数据转换问题，即输入\(X\)序列，输出\(Y\)序列，其中\ ......
模型 基础
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