角色扮演 模型 角色ai
模型的显存和参数量计算
模型的显存和参数量计算 https://blog.csdn.net/weixin_49305813/article/details/119179849 https://blog.csdn.net/NODIECANFLY/article/details/102854842 ......
TSINGSEE城市一网统管平台·智慧城管的AI检测场景应用
城市一网统管治理与服务平台，通过建设数据资源"一中心"、业务支撑"一平台"、城市运行"一张图"、行业应用"一张网"的城市运行管理服务数字化、智能化体系，打破了"信息孤岛"和"数据壁垒"，全面提升城市管理智慧化水平和城市运行效能及管理水平。 ......
利用深度学习实现序列模型
利用深度学习实现序列模型 序列问题的含义是接收一个序列作为输入，然后期望预测这个序列的后续。例如继续预测2,4,6,8,10...。这在时间序列中是相当常见的，可以用来预测股市的波动、患者的体温曲线或者赛车所需的加速度。 从原理上说，==卷积神经网络可以有效处理空间信息，那么循环神经网络则能更好处理 ......
AI模型是什么？我粗浅的理解
###我粗略的理解为 是一种数学公式。 模型的出现是为了解决问题的。 比如停车场，识别车辆的车牌号，这个问题。我想用机器去实现该怎么实现？ 这时候就可以用模型。 模型就帮我解决了这个问题。 那么新的问题是，模型是怎么解决这个问题的？ 就是训练来的。 如何训练呢？ 多弄点参数，多弄点数据，供模型学习。 ......
如何使用ChatGPT API训练具有自定义知识库的AI聊天机器人
在我们之前的文章中，我们演示了如何使用 ChatGPT API 构建 AI 聊天机器人，并分配一个角色来对其进行个性化设置。但是，如果您想根据自己的数据训练 AI，该怎么办？例如，您可能有一本书、财务数据或大量数据库，并且您希望轻松搜索它们。在本文中，我们为您带来了一个易于遵循的教程，介绍如何使用 ......
相亲成功率100%！技术大佬都在用的SWOT模型【No.3】
SWOT分析法，也称态势分析法或道斯矩阵。分别包含：内部要素的优势和劣势，外部要素的机会和威胁。 SO：利用哪些优势，抓住市场机会 ST：利用哪些优势，减少威胁 OW：利用哪些机会，改善哪些劣势 WT：在哪些威胁中改善哪些劣势 刚京，男，32岁，职业：程序员。 如果刚京想成功牵手心动女嘉宾，首先 ......
项目角色
项目经理、产品经理、开发团队、运营团队、测试团队都属于项目角色，在一个项目中，不同的角色其职责也是不同的，大家各司其责，完成好自己的本职工作。 项目经理 项目经理就是一个项目运营的管理者，从项目的筹划到项目进展到完工都得需要项目经理运筹帷幄。一般项目经理的工作经验比较丰富，有一定的能力胜任，在项目运 ......
安装Amos结构方程模型分析软件的方法
本文介绍IBM SPSS Amos软件的安装方法。 Amos是IBM公司旗下一款强大的结构方程建模软件。其捆绑在高级版的SPSS Statistics软件中，但其它版本的SPSS Statistics中并不含Amos，需要单独下载、安装。 1 软件下载 关于Amos软件下载，由于其版本较多，大家自行 ......
《飞链云真实AI模特解决方案》
如图片无法访问，可以查看原文：https://feilianyun.yuque.com/bu08xt/dhf6ea/gydqbgxgsduin70m?singleDoc# 《飞链云真实AI模特解决方案》 https://feilianyun.yuque.com/bu08xt/dhf6ea/kq3ng ......
李宏毅生成式AI
无论GPT展现出何种强大的能力，其本质的技术都是， 一个用于语言接龙的function，这个function非常大，有几千亿个参数，所以成为语言模型，或大模型 对于机器学习，传统认为分成，回归和分类 其实还有一种是，结构化生成 生成式AI，分两种类型，逐个生成或一次生成 逐个生成，自回归AR，对于文 ......
为大语言模型建立红队对抗
在巨量文本数据下训练的大语言模型非常擅长生成现实文本。但是，这些模型通常会显现出一些不良行为像泄露个人信息 (比如社会保险号) 和生成错误信息，偏置，仇恨或有毒内容。举个例子，众所周知，GPT3 的早期版本就表现出性别歧视 (如下图) 与 仇恨穆斯林言论 的情况。 一旦我们在使用大语言模型时发现了这 ......
m基于信道差错概率模型仿真对比RS,汉明码以及卷积编译码性能,仿真输出信道差错概率与误码率和仿真速度三维关系图
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 在数字通信系统中, 数字通信系统及其相关部分必须满足误码率的最低规 范要求。误码率是一个非常重要的指标，它衡量着系统性能的好坏，因此在数 字通信领域中经常会遇到误码率的测试问题。误码率[是二进制比特流经过系 统传输后发生差错的概率，其测量方法[ ......
LR模型快速生成SQL脚本
LR模型快速生成SQL脚本 由于经常需要部署新LR模型，需要以SQL的方式在数仓环境中运行。固化LR模型的形式是excel文件，所以写了一个脚本解析这个excel文件，完成模型的快速SQL化 LR模型部署模板 第一行是名称列可以不用管，第二行是线性模型基础得分第三行开始：第一列是表中的列，第二列是表 ......
人工智能运用--我的银行大众客户存款增长预测模型介绍（3）
前面完成了最初的特征选择，基本没有考虑业务逻辑，我直接使用这些特征开始进行预测了。 基于当前业界对XGBoost的推崇，我准备不走弯路，直接上XGBoost进行预测。 从打印的“取数据完成”可以看出数据完全读取了。 下面我们用训练集进行预测，看看说明情况 程序运行了691秒，产生了xgb模型，我们看 ......
05-3 液体燃料燃烧：液滴的燃烧（数学模型、影响因素）
  2. 只保存模型的参数， torch.save( ......
扫盲：机器学习中训练模型、数据集都是什么，有什么关系？[大语言模型]
在大数据中，训练模型和数据集是非常重要的概念，它们之间有密切的关系。 训练模型是指使用机器学习算法对数据进行学习和训练，以便能够对新的数据进行预测或分类。训练模型的目的是通过学习数据的规律和特征，从而能够对未知数据进行预测或分类。 数据集是指用于训练模型的数据集合。数据集通常包含大量的数据样本，每个 ......
7个AI绘画工具Prompt站
ChatGPT 的流行使得 AI 成为 2023 最大的科技风口，同时驱动了各种类型的 AI 发展。这些 AI 正在改变甚至颠覆很多行业的业务模式。ChatGPT 推动了 生成式 AI 革命的到来，这正在彻底颠覆内容的生产方式。自PGC、UGC 之后，内容生成终于迎来下一个发展阶段—— AIGC。 ......
推荐两个AI神器：ChatGPT只需1个标题，2分钟全自动生成PPT！
今天给大家分享两个工具，帮助你全自动生成PPT，接下来以自动化测试为主题，教大家如何2分钟生成好PPT。 1、第一个工具：ChatGPT 1、打开ChatGPT页面，输入prompt，告诉它，让它帮你生成一份自动化测试为主题的PPT，如： 帮我生成一个自动化测试为主题 的PPT，内容不少于10页，用 ......
个人搜集的GPT及语言模型相关信息资源
steamship免费GPT4 https://www.steamship.com/plugins/gpt-4?tab=Demo 免费GPT4和3.5(需翻墙) https://chat.forefront.ai/ 基于GPT3.5对上传的 无限文档 回答问题且免费 askwise.ai ChatG ......
m基于背景差法与GMM混合高斯模型结合的红外目标检测与跟踪算法matlab仿真
1.算法仿真效果 matlab2013b仿真结果如下： 普通视频： 红外视频： 2.算法涉及理论知识概要 在Stauffer等人提出的自适应混合高斯背景模型基础上,为每个像素构建混合高斯背景模型,通过融入帧间差分把每帧中的图像区分为背景区域、背景显露区域和运动物体区域。相对于背景区域,背景显露区中的 ......
音视频八股文（6）-- ffmpeg大体介绍和内存模型
播放器框架 常用音视频术语 • 容器／文件（Conainer/File）：即特定格式的多媒体文件， 比如mp4、flv、mkv等。 • 媒体流（Stream）：表示时间轴上的一段连续数据，如一 段声音数据、一段视频数据或一段字幕数据，可以是压缩 的，也可以是非压缩的，压缩的数据需要关联特定的编解 码 ......
Django模型层（一） （测试环境搭配 常见的十几种查询方法-ORM关键字 ORM执行SQL语句 双下划线查询 ORM外键字段的创建 外键字段数据的增删改查 多表查询（子查询，连表查询））
目录 一、测试环境搭配 切换数据库 自带的sqlite3数据库对时间字段不敏感 有时候会展示错乱 ，所以我们习惯切换成常见的数据库比如MySQL django orm并不会自动帮你创建库， 所以需要提前准备好！ 单独搭配测试环境 单独测试django某个功能层，默认不允许单独测试某个py文件，如果想 ......
Three 解决加载模型闪烁
@(Three 解决加载模型闪烁) 概述 在一次使用 three加载模型中遇到模型闪烁严重的问题，相机拉得越远模型闪烁越厉害，出现此问题的原因是因为出现了深度问题，以下记录解决办法 解决方法 WebGLRenderer开启logarithmicDepthBuffer logarithmicDepth ......
Consistency Models终结扩散模型
最近看到一篇论文，觉得特别有意思，并且在学术界引起了不小的动静，他就是一致性模型，据说图像生成效果快、质量高，并且还可以实现零样本图像编辑，即不进行一些视觉任务训练，可以实现图像超分、修复、上色等功能。 目前代码已经开源到GitHub上面：https://github.com/openai/cons ......
POT超阈值模型和极值理论EVT分析|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=16845 最近我们被客户要求撰写关于极值理论的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文依靠EVT对任何连续分布的尾部建模。尾部建模，尤其是POT建模，对于许多金融和环境应用至关重要 POT模型其主要动机是为高洪水流量的概率模型提供实用工具。但是，E ......
多元时间序列滚动预测：ARIMA、回归、ARIMAX模型分析|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=22849 最近我们被客户要求撰写关于多元时间序列滚动预测的研究报告，包括一些图形和统计输出。 当需要为数据选择最合适的预测模型或方法时，预测者通常将可用的样本分成两部分：内样本（又称 "训练集"）和保留样本（或外样本，或 "测试集"）。然后，在样本 ......
R语言Lee-Carter模型对年死亡率建模预测预期寿命|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=17347 最近我们被客户要求撰写关于Lee-Carter模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 昨天上午，我们获得了分娩产妇的平均年龄两个图表，根据孩子的出生顺序排序，区间是1905-1965年 然后是1960-2000年： 点击标题查阅往期内容 ......
R语言ARIMA模型分析预测上海空气质量指数AQI时间序列
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32265 原文出处：拓端数据部落公众号 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，那么预测误差必须是不相关的， 而且必须是服从零均值、 方差不变的正态分布。即使 ......