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美国空军正研究AI在军事领域的应用

6月23日，Breaking defense消息，美国空军正在研究ChatGPT 等生成式AI在军事上的应用。 美国现任空军部长Frank Kendall表示，目前生成式AI对美国军队的“作用有限”，但如果以合乎道德的方式应用，可以帮助完成一些任务。 Frank Kendall在接受新美国安全中心的 ......
空军 领域 军事

什么时候需要微调你的大模型（LLM）？

前言 在AI盛起的当下，各类AI应用不断地出现在人们的视野中，AI正在重塑着各行各业。相信现在各大公司都在进行着不同程度的AI布局，有AI大模型自研能力的公司毕竟是少数，对于大部分公司来说，在一款开源可商用的大模型基础上进行行业数据微调也正在成为一种不错的选择。 本文主要用于向大家讲解该如何微调你的 ......
模型 时候 LLM

一篇一个CV模型，第(1)篇：StyleGAN

写在前面： 虽说自己肯定对外宣称自己是搞CV的，但是其实在自己接近两年半（🐔）的研究生生涯中，也没有熟练掌握过很多个CV领域的模型，或者说是CV领域的概念。我认为这个东西是必须得补的，不然作为CV算法工程师是肯定要被淘汰的。目前激发自己研究和学习热情的最好方式还是经营自己小小的博客，因此想开一个系 ......
StyleGAN 模型

V模型

v模型就是测试贯穿始终的开发模型， 它是提前做测试计划， v模型分几个阶段 需求分析、概要设计、详细设计、编码 而对标的测试是 验收测试、系统测试，集成设计，单元测试。 概要设计主要是分子系统，所以集成测试就是测系统的各个调用接口。 ......
模型

多分类模型训练使用交叉熵损失的一个注意的点

使用交叉熵损失的网络模型最后一层不要用softmax，交叉熵损失函数会在计算的时候做softmax，如果用了会导致模型训练异常， 如果模型最后一层有softmax，则损失函数要写成 loss_fun = nn.NLLLoss() x = model(data) loss = loss_fun(tor ......
模型 损失

原型模型

瀑布模型是 1需求分析、2软件设计、3程序设计、4编码实现、5单元测试、6集成测试、7系统测试、8运行维护 原型模型通过瀑布模型的123过程构建一个原型来获取需求。 让客户体验，然后对原型进行更改从而得到需求。 所以原型模型一般用来获取需求，弥补了瀑布模型的缺陷1：需求不明确 原型模型两个阶段：原型 ......
原型 模型

Dora AI：支持3D模型的网站生成工具

Dora AI有什么魔力能在竞争激烈的Product Hunt月榜上强势登顶？我尝试从产品和运营两个方面分析下Dora AI这次的成功。 产品 Dora的本体乍看像一款3D网站编辑器，主页面和Webflow等传统设计或建站工具有点类似，都由一块空白画布和四周的功能区组成，可以在画布上添加各种图片、文 ......
模型 工具 网站 Dora

瀑布模型

瀑布模型是指软件开发过程类似瀑布从上直下，一条线没有回头。 它的特点是：开发过程阶段明确，上下阶段联系紧密，一个阶段的输出是下一个阶段的输入，每个阶段必须完成才能进入下一个阶段，只适合需求的明确的项目 它的缺点是： 软件需求完整性、正确性难明确：很难做到需求完整和正确，因为现实中需求是随时有调整的， ......
瀑布 模型

ASP.NET Core 6框架揭秘实例演示[40]：基于角色的授权

ASP.NET应用并没有对如何定义授权策略做硬性规定，但是针对角色的授权策略依然是最常用的。角色（或者用户组）实际上就是对一组权限集的描述，将一个用户添加到某个角色之中就是为了将对应的权限赋予该用户。在《使用最简洁的代码实现登录、认证和注销》中，我们提供了一个用来演示登录、认证和注销的程序，现在我们... ......
框架 实例 角色 Core ASP

软件过程模型概况

软件过程模型就是软件开发过程中遵循的流程、方法、标准、规范、思想等等所形成的模板。 目前的常用的软件过程模型有以下几种： 瀑布模型 V模型（瀑布模型的变种） 原型模型 螺旋模型（原型+瀑布） 构件组装模型/基于构件的开发方法 快速应用开发RAD（瀑布+构件组装） 统一过程/统一开发方法 敏捷开发方法 ......
概况 模型 过程 软件

【七】并发编程之IO模型

## 【七】并发编程之I/O模型 ### IO模型 ![](https://img2023.cnblogs.com/blog/2322215/202306/2322215-20230625082632167-534225902.png) ### 【一】前序知识回顾 为了更好地了解IO模型，我们需要事 ......
模型

PostgreSQL 用户和角色（一）

PostgreSQL通过角色的概念来控制数据库的访问权限。角色又包含了两种概念，具有登录权限的角色称为用户，包含其他成员（也是角色）的角色称为组（group）。因此，一个角色可以是一个用户，也可以是一个组，或者两者都是。角色可以拥有数据库对象（例如表和函数），并且可以将这些对象上的权限授予其他角色， ......
PostgreSQL 角色 用户

模型生成技术在医疗保健领域的应用：精准诊断和治疗

[toc] 1. 引言 在医疗保健领域，精准诊断和治疗一直是一个挑战。随着人工智能和机器学习技术的发展，模型生成技术开始被应用于医疗保健领域，以实现更精准诊断和治疗。本文将介绍模型生成技术在医疗保健领域的应用：精准诊断和治疗。 医疗保健是一个涉及众多学科和领域的领域，其中之一便是生物学和统计学。这些 ......
医疗保健 模型 领域 医疗 保健

【教程】数据挖掘中的数据挖掘算法模型构建与设计

[toc] 数据挖掘中的数据挖掘算法模型构建与设计 随着大数据时代的到来，数据挖掘已经成为企业、政府机构以及学术界关注的热点领域。数据挖掘是指从大量数据中发现有价值的信息和规律，从而为企业、政府以及学术界提供决策支持和实际应用价值。在数据挖掘中，数据挖掘算法是实现数据挖掘的关键，其模型构建与设计是数 ......
数据挖掘 数据 算法 模型 教程

安装新版VS2022之后，添加EF实体模型没有生成对于的表格

1）找到vs2022安装路径中的EF6.Utility.CS.ttinclude.tt文件,需要去掉.tt后缀,然后再做以下修改【部分版本直接是EF6.Utility.CS.ttinclude则直接进入第二步】 2）修改EF6的实用程序EF6.Utility.CS.ttinclude文件,它默认的位 ......
实体 表格 模型 2022 VS

HBase数据模型

HBase是一个稀疏的多维度的映射表 列族（支持动态扩展，保留旧的版本） 做不到对数据进行修改，只能生成新的，标注时间。（不考虑冗余，追求分析效率，牺牲空间，来换取时间） 列限定符 时间戳： 数据坐标概念： 四个维度（行键，列族，列限定符，时间戳）确定唯一的值 概念视图 行式存储和列式存储 面向行的 ......
模型 数据 HBase

vulnhub:AI-WEB-1.0-测试详情

前半部分用的是NAT，然后在用msf的时候，靶场出问题了，应该是用vmware不怎么适合，然后重启用桥接，用nat的内容主要是查看ip和抓包，已经找数据库，桥接部分是os-shell命令、提权、搭建简易的服务器、将文件下载到靶机、最后提权。 用到的工具：openssl、dirb VMware：192 ......
详情 vulnhub AI-WEB 1.0 WEB

choices参数,MTV与MCV模型，多对多三种创建方式

choices参数(数据库字段设计常见) """ 用户表 性别 学历 工作经验 是否结婚 是否生子 客户来源 ... 针对某个可以列举完全的可能性字段，我们应该如何存储 只要某个字段的可能性是可以列举完全的，那么一般情况下都会采用choices参数 """ class User(models.Mod ......
模型 参数 choices 方式 MTV

2023.25 大模型和小模型

大模型通常指参数较多、层数较深的模型，它们具有更强的表达能力和更高的准确度，但也需要更多的计算资源和时间来训练和推理。常见的大型模型包括深度神经网络（DNN）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。这些模型适用于数据量较大、计算资源充足的场景，例如云端计算、高性能计算、人工智能等。小模型 ......
模型 2023.25 2023 25

怎么让英文大预言模型支持中文？（一）构建自己的tokenization

代码地址：https://github.com/taishan1994/sentencepiece_chinese_bpe Part1前言 目前，大语言模型呈爆发式的增长，其中，基于llama家族的模型占据了半壁江山。而原始的llama模型对中文的支持不太友好，接下来本文将讲解如何去扩充vocab里 ......
tokenization 预言 模型

什么是大模型？

阅读本文之前，建议先阅读上一篇：什么是神经网络？ 本文由gpt4辅助撰写（gptschools.cn） 什么是大模型？ 模型是指具有大量参数的深度学习或机器学习模型，这些参数可以通过训练过程自动调整以捕获输入数据中的复杂关系。这类模型通常具有较深的网络结构和较多的神经元，以增加模型的表示能力和学习能 ......
模型

django之模型层

模版语法传值 {{}}:变量相关{%%}:逻辑相关 def index(request): # 模版语法可以传递的后端python数据类型 n = 123 f = 11.11 s = '我也想奔现' b = True l = ['小红','姗姗','花花','茹茹'] t = (111,222,33 ......
模型 django

模型剪枝：让深度学习模型更好地应对不同的任务和环境

[toc] 《模型剪枝：让深度学习模型更好地应对不同的任务和环境》 摘要： 本文介绍了深度学习模型剪枝技术，它是一种让深度学习模型更好地应对不同的任务和环境的有效方法。本文首先介绍了剪枝的概念和历史，然后讲解了深度学习模型剪枝的基本原理和技术方法，最后讨论了剪枝在实际应用中的优缺点和挑战。最后，本文 ......
模型 深度 任务 环境

半监督学习：让机器学习模型更好地应对新任务和场景

[toc] 半监督学习是一种让机器学习模型更好地应对新任务和场景的技术。它结合了监督学习和无监督学习的优点，能够利用已有的数据集来指导模型的学习，从而更好地应对新的任务和场景。在这篇文章中，我们将介绍半监督学习的核心概念和技术原理，以及如何在实践中应用该技术。 首先，我们需要了解什么是半监督学习。半 ......
模型 场景 机器 任务

Python与TensorFlow：如何高效地构建和训练机器学习模型

[toc] 标题：《Python 与 TensorFlow：如何高效地构建和训练机器学习模型》 一、引言 随着人工智能的快速发展，机器学习作为其中的一个重要分支，受到了越来越多的关注和应用。而Python作为一门广泛应用于机器学习领域的编程语言，其与TensorFlow的结合也变得越来越重要。本文将 ......
TensorFlow 模型 机器 Python

模型生成技术：让智能家居变得更加智能化和高效化

[toc] 1. 引言 智能家居是一个非常热门的领域，随着人工智能技术的不断发展，模型生成技术也成为了智能家居领域的一个热门技术。本文将介绍模型生成技术，让智能家居变得更加智能化和高效化。 2. 技术原理及概念 模型生成技术是指利用机器学习和深度学习算法，对现有的数据进行建模，生成新的数据序列。在智 ......
智能 智能家居 模型 技术

如何训练生成模型来生成高质量的文本？

[toc] 如何训练生成模型来生成高质量的文本？ 随着人工智能技术的不断发展，生成对抗网络(GAN)已成为生成高质量文本的重要方法之一。然而，训练一个GAN模型并使其生成高质量的文本需要进行复杂的计算，并需要大量的数据进行训练。在本文中，我们将介绍如何训练生成模型来生成高质量的文本，并深入探讨相关的 ......
高质量 模型 文本

模型微调：让机器学习模型更好地应对金融欺诈和反洗钱任务

[toc] 摘要： 随着深度学习算法在金融欺诈和反洗钱任务中的广泛应用，对机器学习模型的要求也越来越高。为了进一步提高模型的准确率和鲁棒性，需要进行模型微调。本文介绍了模型微调的基本原理和技术流程，并介绍了一些常用的技术工具和框架。同时，还详解了如何使用微调技术来解决金融欺诈和反洗钱任务。文章旨在帮 ......
模型 机器 任务 金融

模型蒸馏在计算机视觉中的应用

[toc] 文章名称：《44.《模型蒸馏在计算机视觉中的应用》》 背景介绍： 随着深度学习的发展，计算机视觉领域取得了巨大的进步，尤其是卷积神经网络(CNN)在图像分类、目标检测、图像分割等领域取得了突破性进展。然而，训练一个大型CNN模型需要大量的计算资源和时间，而且往往容易出现过拟合等问题。为了 ......
模型 视觉 计算机

模型剪枝在图像识别中的应用：让计算机视觉任务更准确、更快

[toc] 计算机视觉是人工智能领域中非常重要的一个分支，它涉及到计算机视觉技术、机器学习算法以及深度学习模型等多个方面的研究。近年来，随着深度学习模型的不断发展和改进，计算机视觉任务的质量得到了极大的提升，但同时也出现了许多挑战和问题，例如训练数据的不平衡、模型的过拟合等问题。为了更好地解决这些问 ......
更快 模型 图像 视觉 任务
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