顶层 必要性 模型 场景
大模型那么火，教你一键Modelarts玩转开源LlaMA(羊驼)大模型
本文分享自华为云社区《大模型那么火，教你一键Modelarts玩转开源LlaMA(羊驼)大模型》，作者：码上开花_Lancer 。 近日， LlaMA(羊驼)这个大模型再次冲上热搜！ LLaMA（Large Language Model Meta AI），由 Meta AI 发布的一个开放且高效的大 ......
重磅：谷歌发布最强大AI模型【Google Gemini】
https://www.cnblogs.com/eryueren/p/17901497.html 一、前言 北京时间 2023年12 月 13 日Google 发布了最新的 Gemini Pro模型，并且提供了 API 访问。 一个更好的消息是：Gemini Pro 可免费使用。赶紧体验起来吧~ 二 ......
倾斜摄影三维模型的根节点合并纹理匀色技术方法分析
三维工厂K3DMaker是一款三维模型浏览、分析、轻量化、顶层合并构建、几何校正、格式转换、调色裁切等功能专业处理软件。可以进行三维模型的网格简化、纹理压缩、层级优化等操作，从而实现三维模型轻量化。轻量化压缩比大，模型轻量化效率高，自动化处理能力高；采用多种算法对三维模型进行几何精纠正处理，精度高，... ......
实现漫反射光照模型
漫反射光照符合兰伯特定律(Lambert's law)，基本光照模型中漫反射计算公式： \(C_{diffuse}=(C_{light} \cdot M_{diffuse})max(0,\hat{N} \cdot \hat{I} )\) 其中，\(C_{light}\) 是光源的颜色，\(M_{di ......
R语言结构方程模型SEM、路径分析房价和犯罪率数据、预测智力影响因素可视化2案例|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=25044 原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于结构方程模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 1 简介 在本文，我们将考虑观察/显示所有变量的模型，以及具有潜在变量的模型。第一种有时称为“路径分析”，而后者有时称为“测量模型” ......
扩散模型初探
扩散模型的推导 主要是根据以下网址学习diffusion的数学形式：网址 首先使用\(q\)表示前向扩散过程，使用\(p\)表示逆向过程。 \[q(\mathbf{x}_t|\mathbf{x}_{t-1})=\mathcal{N}(\mathbf{x}_t;\sqrt{1-\beta}_t\mat ......
AI浪潮下，大模型如何在音视频领域运用与实践？
视频云大模型算法「方法论」。 刘国栋｜演讲者 在AI技术发展如火如荼的当下，大模型的运用与实践在各行各业以千姿百态的形式展开。音视频技术在多场景、多行业的应用中，对于智能化和效果性能的体验优化有较为极致的要求。如何运用好人工智能提升算法能力，解决多场景业务中的具体问题，需要创新地探索大模型技术及其应 ......
重磅：谷歌发布最强大AI模型【Google Gemini】
能不能“吊打” GPT-4 北京时间
2023年12 月 13 日Google 发布了最新的 Gemini Pro模型，并且提供了 API 访问。
一个更好的消息是：Gemini Pro 可免费使用。 ......
uboot顶层makefile-2编译过程
1 Make过程 1.1 找到$(ALL-y)依赖 make ARCH=arm CROSS_COMPILE=arm-linux-gnueabihf- V=1 没有指定编译目标，使用第一个目标：_all。这 里 不 编 译 模 块 ， 所 以 KBUILD_EXTMOD 肯定为空，_all 的依赖就是 ......
HarmonyOS：使用MindSpore Lite引擎进行模型推理
场景介绍 MindSpore Lite是一款AI引擎，它提供了面向不同硬件设备AI模型推理的功能，目前已经在图像分类、目标识别、人脸识别、文字识别等应用中广泛使用。 本文介绍使用MindSpore Lite推理引擎进行模型推理的通用开发流程。 基本概念 在进行开发前，请先了解以下概念。 张量：它与数 ......
SpringBoot中@Transactional失效场景
一、背景： 1、需求 定时器需要定时到“消息通知表”中获取“消息反馈表”中不存在的数据，遍历这些数据，并对每一条数据发起流程，不管发起成功与否都需要往消息反馈表中插入一条该数据的发起结果，若发起成功还需要往“核查案件表”中插入一条该案件的主表数据 2、问题： 发现在发起流程过程中，抛出了异常，但是事 ......
模型放置到3D场景中后模型位置与鼠标选中的位置不一致怎么办？
在线工具推荐：3D数字孪生场景编辑器 - GLTF/GLB材质纹理编辑器 - 3D模型在线转换 - Three.js AI自动纹理开发包 - YOLO 虚幻合成数据生成器 - 三维模型预览图生成器 - 3D模型语义搜索引擎 1、问题 从事3D建模相关工作的朋友们在工作中经常会遇到以下几种问题： 1、 ......
如何创建逼真的3D模型
要实现逼真的 3D 视觉效果，需要关注细节并了解照明、纹理和材质的原理。要使 3D 场景看起来更逼真，请专注于精确的照明设置，使用高分辨率纹理和凹凸贴图来增加表面的深度，并合并逼真的着色器和材质。此外，请注意构图、摄像机角度和后期处理效果，以增强 3D 渲染的整体真实感。 ......
如何删除/替换3D模型的材质贴图
GLTF 编辑器 -NSDT 不仅可以设置3D模型纹理贴图，还可以设置模型的几何原点、以及对有相同材质属性的mesh进行合并，实现模型轻量化，是一款不可多得的实用型在线模型编辑工具。 ......
GLB/GLTF 模型压缩轻量化
Draco 是用于网格压缩的 glTF 扩展，以及由 Google 开发的开源库，用于压缩和解压缩 3D 网格以显着减小 3D 内容的大小。它压缩顶点位置、法线、颜色、纹理坐标和任何其他通用顶点属性，从而提高通过 Web 传输 3D 内容的效率和速度。 ......
ChatGLM2-6B模型的微调
概述 GLM模型底层还是基于Transformer，因此其设计、优化都是围绕Transformer的各个组件的。从注意力层的掩码、位置编码等方面优化与设计。 ChatGLM3/ChatGLM2的源码中，比如finetune、trainer等代码，其实是copy自HuggingFace，而且其使用流程 ......
redis stream的所有方法以及用处和使用场景
目录一、用途： 将消息添加到 Stream 中。二、用途： 按范围获取消息。三、用途： 阻塞读取消息，支持多个 Stream。四、用途： 创建消费者组。五、用途： 阻塞读取消息并将其分配给消费者组中的消费者。六、用途： 确认消息已被消费。七、用途： 获取待处理的消息列表。八、用途： 删除消息。九、用 ......
最强Pose模型RTMO开源 | 基于YOLO架构再设计，9MB+9ms性能完爆YOLO-Pose
https://mp.weixin.qq.com/s/4EJAKBcqlCzDXib1_TKJxw 点击下方卡片，关注「AI视界引擎」公众号 AI视界引擎 「AI视界引擎」公众号不仅致力于分享AI视觉与大语言模型的前沿科技，还将成为连接业界专家、学术界和广大读者的桥梁。我们将提供最新的研究进展、技术 ......
为什么说跨网数据安全交换系统 对高新技术企业是必要的？
高新技术企业现已成为市场经济中不可或缺的重要力量，因其雄厚的技术实力、宽阔的发展前景以及卓越的创新能力成为推动经济发展的关键因素。对于高新技术企业而言，其数据资产尤其重要，研发数据、产品信息、客户资料等，数据成为企业发展立足之根本，可以说，没有数据，高新技术企业则无法发展。 数据的重要性不言而喻，为 ......
三维模型的顶层合并构建的模型层级和块大小划分规则浅析
三维工厂K3DMaker是一款三维模型浏览、分析、轻量化、顶层合并构建、几何校正、格式转换、调色裁切等功能专业处理软件。可以进行三维模型的网格简化、纹理压缩、层级优化等操作，从而实现三维模型轻量化。轻量化压缩比大，模型轻量化效率高，自动化处理能力高；采用多种算法对三维模型进行几何精纠正处理，精度高，... ......
技术写作及技术作者的概述和重要性 - 了解技术写
技术写作简介 技术写作是指用简单易懂的语言向特定受众解释复杂概念的一种写作形式。这种写作形式通常用于工程、计算机硬件和软件、金融、消费电子和生物技术等领域。技术作者的主要目标是简化复杂信息并以清晰简洁的方式呈现。技术作者的职责可能包括创建操作指南、用户手册、常见问题解答页面、期刊论文和其他技术内容， ......
HanLP — HMM隐马尔可夫模型 -- 训练和预测
训练的过程，就是求三个矩阵的过程 初始概率矩阵 转移概率矩阵 发射矩阵 每个字有4种可能性，上图中有7个字，就是 4^7 种可能性 维特比算法，从众多路径中，挑出最优的那条，他和隐马尔可夫没有强关联 初始概率矩阵 根据频率得到概率 今天 天气 真 不错。 麻辣肥牛 好吃 ！ 我 喜欢 吃 好吃 的！ ......
Diffusion Model扩散模型
1、扩散模型基本原理： 扩散模型包括两个步骤： 固定的（或预设的）前向扩散过程q：该过程会逐渐将高斯噪声添加到图像中，直到最终得到纯噪声。 2.可训练的反向去噪扩散过程pθ：训练一个神经网络，从纯噪音开始逐渐去噪，直到得到一个真实图像 。 正向过程首先，对于一张原始图片，我们给加一个高斯噪声，图片由 ......
一文带你了解LoRa微调语言大模型的实用技巧
微调定制化的大型语言模型需要投入大量时间和精力，但掌握恰当的微调方法和技巧能显著提高效率。比如用LoRa（LLM的低秩适配Low-Rank Adaptation）微调大模型，能够利用少量显卡和时间对大模型进行微调，降低成本。 ......
大模型-向量数据库
向量数据库很多，先试试milvus。 1、安装：通过docker pull没搞定。使用官网的docker-compose搞定了。 2、运行：需要启动3个容器： docker start milvus-etcd docker start milvus-minio docker start milvus ......
HanLP — HMM隐马尔可夫模型 -- 语料库
BMES => B:词语开始、M：词语中间、E：词语结束、S:单独成词 并非所有中文任务都需要分词 语料库 每行是一篇“文章” 每篇文章用空格分开 语料库的准确性，严重影响分词结果 理论上，语料库越大越好 每个字都有一个标识（隐藏状态），可以根据语料库得到所有标识 中文分词就是为了得到状态 麻 辣 ......
大语言模型LLM的核心技术及应用场景案例的分析
自注意力机制、位置编码和激活函数共同提高了模型对序列数据中重要信息的关注程度。通过自注意力机制，模型可以自动学会为序列中的关键部分分配更高的权重…… ......
谈一下next()在上面的场景中的作用，以及在odoo14中py3o打印模板中的适用场景。
next() 函数在Python中的主要作用是从可迭代对象中返回满足条件的第一个元素，或者在没有满足条件的元素时返回默认值。在上述场景中，next() 用于在 objects.additional_line 中查找满足条件 '预付款' in line.name 的第一个元素的 price_total ......
【论文解读】System 2 Attention提高大语言模型客观性和事实性
本文简要介绍了论文“System 2 Attention (is something you might need too) ”的相关工作。基于transformer的大语言模型（LLM）中的软注意很容易将上下文中的不相关信息合并到其潜在的表征中，这将对下一token的生成产生不利影响。为了帮助纠正... ......
训练一个目标检测模型
博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ （一）识别背景/目的 第十八届全国大学生智能汽车竞赛室外 ROS 无人车赛（高教组） 无人车在室外运行中， 需要探索未知环境， 识别障碍物， 停车标志牌、红绿灯等标志物。 比赛场地为不规则环形场地， 由红蓝两色锥桶搭建而成 ......