评估指标 模型 性能 指标
大语言模型的预训练4：指示学习Instruction Learning详解以及和Prompt Learning,In-content Learning区别
# 大语言模型的预训练[4]：指示学习Instruction Learning：Entailment-oriented、PLM oriented、human-oriented详解以及和Prompt Learning,In-content Learning区别 # 1.指示学习的定义 Instruct ......
大语言模型的预训练[5]：语境学习、上下文学习In-Context Learning：精调LLM、Prompt设计和打分函数设计以及ICL底层机制等原理详解
大语言模型的预训练[5]：语境学习、上下文学习In-Context Learning：精调LLM、Prompt设计和打分函数设计以及ICL底层机制等原理详解 ......
面向AI编程：探索可视化分析模型
大规模语言模型 (LLM) 拥有大量的数据来源，能针对用户提出的问题提供不同形式的回答，但其回答形式仅限于“文本”。尽管文本内容清晰，但在包含复杂逻辑或需要向外展示的场景下，文本表达存在局限性。可以想象，将“文本” 转换为“可视化” 分析模型甚至UI界面将具有更出色的效果。本文将汇总关于这种场景的探... ......
大语言模型的预训练[3]之Prompt Learning：Prompt Engineering、Answer engineering、Multi-prompt learning、Training strategy详解
大语言模型的预训练[3]之Prompt Learning：Prompt Engineering、Answer engineering、Multi-prompt learning、Training strategy详解 ......
大语言模型的预训练[2]:GPT、GPT2、GPT3、GPT3.5、GPT4相关理论知识和模型实现、模型应用以及各个版本之间的区别详解
大语言模型的预训练[2]:GPT、GPT2、GPT3、GPT3.5、GPT4相关理论知识和模型实现、模型应用以及各个版本之间的区别详解 ......
基于gitflow的通用分支管理模型
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R语言GARCH模型对股市sp500收益率bootstrap、滚动估计预测VaR、拟合诊断和蒙特卡罗模拟可视化|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=26271 最近我们被客户要求撰写关于GARCH的研究报告，包括一些图形和统计输出。 Box 等人的开创性工作(1994) 在自回归移动平均模型领域的相关工作为波动率建模领域的相关工作铺平了道路，分别由 Engle (1982) 和 Bollersl ......
向量自回归（VAR）模型分析消费者价格指数 (CPI) 和失业率时间序列|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24365 最近我们被客户要求撰写关于向量自回归（VAR）模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 var对象指定了p阶平稳的多变量向量自回归模型（VAR(p)）模型的函数形式并存储了参数值 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ......
node_export自定义启动监控指标
/usr/local/bin/node_exporter --collector.ntp --collector.supervisord --collector.supervisord.url=http://localhost:9001/RPC2 --collector.textfile.direc ......
如何使用自动化构造随机路由模型
为什么要仿真随机路由？ 路由器测试中，为了最大程度还原现网路由情况，评估路由器在现网环境下稳定工作各项指标，需要对导入路由进行离散仿真，目前路由仿真可分为导入路由与生成路由两种方式，导入路由需要现网路由表导入，本文讨论重点为生成路由方式。 自动化生成路由能解决什么问题？ 使用用户界面生成路由时，可根 ......
SAM(segment-anything导出onnx模型报错unsupported onnx opset version：17)
问题 导出sam onnx模型时，报错！ 版本：torch = 1.12.0; onnx = 1.14.0 Unsupported ONNX opset version: 17 解决方案 将scripts/export_onnx_model.py中的onnx opset 的默认值(default = ......
netcore模型配置
模型配置可以通过Fluent API和注解的方式 FluentAPI步骤 新建Products 和Category类 新建Products类 Products public class Product { public int Id { get; set; } public string Name ......
用 Golang 从0到1实现一个高性能的 Worker Pool(一) - 每天5分钟玩转 GPT 编程系列(3)
[TOC] ## 1. 概述 话说，早几天一口气过了一遍 Golang 的并发机制： - [跟着 GPT-4 从0到1学习 Golang 并发机制(一)](https://www.danielhu.cn/from_0_to_1_go_concurrency_with_gpt_1/) - [跟着 GP ......
高性能网络设计秘笈：深入剖析Linux网络IO与epoll
本文介绍了网络IO模型，引入了epoll作为Linux系统中高性能网络编程的核心工具。通过分析epoll的特点与优势，并给出使用epoll的注意事项和实践技巧，该文章为读者提供了宝贵的指导。 ......
使用3DS Max 创建未来派螺栓枪模型
在本教程中，我们将在 3Ds Max 中使用不同的多边形建模技术和工具对未来派螺栓枪进行建模。您将学习如何通过添加支撑边缘等来平滑高多边形对象时避免网格错误。 ......
在Illustrator中创建 3D 冰淇淋模型对象
推荐：NSDT场景编辑器助你快速搭建可二次开发的3D应用场景 一旦你学会了如何在Illustrator中制作一个对象3D，你可以前往Envato Elements，在那里你可以找到大量的3D设计来激发你的灵感。这个基于订阅的市场拥有超过 2，000 个 Illustrator 附加组件，您可以不受限 ......
TDengine 的查询性能与老牌时序数据库相比如何？来看看
在上一篇文章《IoT 场景下写入性能：TDengine=16.2 x InfluxDB》中，我们基于 IoT 场景下的 TSBS 时序数据库（Time Series Database）性能基准测试报告对三大数据库写入性能进行了相关解读，较为直观地展现出了 TDengine 的众多写入优势。本篇文章将 ......
C# 循环性能优化
var users = new List<UserInfo>(); for (int i = 0; i < 100000; i++) { users.Add(new UserInfo { ID = i, Name = "张三" + i.ToString(), Age = "16", Remark = ......
Oracle参数优化（系统参数和性能/功能参数）
1. 操作系统层面的参数 1.1 关闭透明页 1.2 limits.conf文件的参数设置 # vi /etc/security/limits.conf #<domain> <type> <item> <value> * - core <value> <domain> can be: 可以是一个用户 ......
Windows Server 2022是微软最新发布的服务器操作系统，而高并发问题通常涉及到服务器在同一时间处理大量并发请求时的性能和稳定性
Windows Server 2022是微软最新发布的服务器操作系统，而高并发问题通常涉及到服务器在同一时间处理大量并发请求时的性能和稳定性。 解决高并发问题的方案可以从多个方面考虑： **硬件方面**： 使用高性能的硬件设备，如快速处理器、大内存和高速硬盘，以提高服务器的计算和存储能力。 使用负载 ......
ChatGPT大模型通识与变革思考
一、ChatGPT与GPT通识 ChatGPT是一个聊天应用。一个输入框，输入你想问他的任何问题，他会给你一个答案，并且这个答案看起来是经过思考、讲究语法并且正确的。他理解你的语言，并能用你的语言给你答案。 而这背后，就是GPT这个大模型在发挥作用（Generative Pre-trained Tr ......
Stable Diffusion升级版SDXL，一键运行包和18G模型分享！
今天主要分享两个东西，一个是ComfyUI软件包，一个是SDXL的两个模型。 有这两个东西就可以快速出图了 先来简单介绍一下SDXL的特点。 Stable Diffusion XL 或 SDXL 是最新的图像生成模型，与以前的 SD 模型（包括 SD 2.1）相比，它专为更逼真的输出而定制，具有更详 ......
精选技术指标系列（4）：KAMA
精选技术指标系列（4）：KAMA AMA考夫曼自适应移动平均线 (360doc.com) 1 引言 本期精选技术指标聊一聊考夫曼自适应移动平均（Kaufman Adaptive Moving Average，简称 KAMA）。它由系统分析大师佩里 · 考夫曼（Perry Kaufman）发明，是一种 ......
Hugging News #0717: 开源大模型榜单更新、音频 Transformers 课程完成发布！
每一周，我们的同事都会向社区的成员们发布一些关于 Hugging Face 相关的更新，包括我们的产品和平台更新、社区活动、学习资源和内容更新、开源库和模型更新等，我们将其称之为「Hugging News」。本期 Hugging News 有哪些有趣的消息，快来看看吧！ 🎉 😍 ## 重磅更新 ......
大语言模型的预训练[1]:基本概念原理、神经网络的语言模型、Transformer模型原理详解、Bert模型原理介绍
# 大语言模型的预训练[1]:基本概念原理、神经网络的语言模型、Transformer模型原理详解、Bert模型原理介绍 # 1.大语言模型的预训练 ## 1.LLM预训练的基本概念 预训练属于迁移学习的范畴。现有的神经网络在进行训练时，一般基于反向传播（Back Propagation，BP）算法 ......
人工智能LLM模型：奖励模型的训练、PPO 强化学习的训练、RLHF
# 人工智能LLM模型：奖励模型的训练、PPO 强化学习的训练、RLHF # 1.奖励模型的训练 ## 1.1大语言模型中奖励模型的概念 在大语言模型完成 SFT 监督微调后，下一阶段是构建一个奖励模型来对问答对作出得分评价。奖励模型源于强化学习中的奖励函数，能对当前的状态刻画一个分数，来说明这个状 ......
Pytorch自定义数据集模型完整训练流程
2、导入各种需要用到的包 import torch //用于导入名为"torch"的模块。torch 是一个广泛使用的库，用于构建和训练神经网络。它提供了丰富的功能和工具，包括张量操作、自动求导、优化算法等，使得深度学习任务更加简单和高效。可以使用torch.Tensor类来创建张量，使用torch ......
数据分享|用加性多元线性回归、随机森林、弹性网络模型预测鲍鱼年龄和可视化|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24127 最近我们被客户要求撰写关于预测鲍鱼年龄的研究报告，包括一些图形和统计输出。 鲍鱼是一种贝类，在世界许多地方都被视为美味佳肴 养殖者通常会切开贝壳并通过显微镜计算环数来估计鲍鱼的年龄。因此，判断鲍鱼的年龄很困难，主要是因为它们的大小不仅取决 ......
性能优化前瞻
### 概述 - 开发时构建速度优化 - 首屏渲染优化 - js逻辑优化 - css优化 - 生产构建优化 ### 开发时构建速度优化 ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/2615695/202307/2615695-20230717212259478 ......