generative模型 原理 参数

网络流解决“同时做”问题模型

[例题传送门:P2050 美食节](https://www.luogu.com.cn/problem/P2050) 考虑从源点向每个要做的菜$i$连一条费用为$0$,流量为$p_i$的边 考虑建一层点,点$(j,k)$表示第$j$个厨师做倒数第$k$道菜,则将每一个$(j,k)$向汇点连一条费用为$ ......
模型 同时 问题 网络

1.3 金字塔原理- 商务写作应用+沟通汇报应用

# 一、商务写作应用 ## 1. 写作的要求 - 观点要鲜明 - 逻辑要清晰 - 形式要直观 **Tips:** - 一般应尽量减少读者费力寻找信息 - 尽量减少读者的分析活动 - 根据需要控制读者的阅读速度和思考程度 ## 2.金字塔原理在工作报告中的应用 ![image](https://img ......
金字塔 金字 原理 商务 1.3

1.2 金字塔原理-构建金字塔原理与问题解决

# 一、构建金字塔原理与问题解决 ## 1. 自上而下 ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/2520904/202308/2520904-20230826124735955-730919847.png) ![image](https://img2023 ......
金字塔 金字 原理 问题 1.2

文章学习 | 大模型发展

> [嬗变:大语言模型带来的人工智能新纪元 | CCCF精选](https://mp.weixin.qq.com/s/Mtw14gusZrzAvgpNXQDebQ) 盖茨说:大语言模型创新的影响力可以与20世纪60年代的微处理器、80年代的个人电脑、90年代的互联网和21世纪初的苹果手机媲美。 ## ......
模型 文章

1.1 金字塔原理-什么是金字塔原理

# 一、什么是金字塔原理 ## 1. 金字塔原理啊的直观印象 ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/2520904/202308/2520904-20230826111035206-739215262.png) ## 2. 金字塔的四个特征 ![imag ......
金字塔 金字 原理 1.1

分布式数据库CAP原理

看完了阳哥的redis视频课,理解了MySQL和NoSQL的区别,下面来总结一下 传统的ACID分别是什么A (Atomicity) 原子性C (Consistency) 一致性I (Isolation) 独立性D (Durability) 持久性关系型数据库遵循ACID规则,事务在英文中是tran ......
分布式 原理 数据库 数据 CAP

使用哪种注解处理后台Map参数类型,探究前端发送请求URL限制

## 如何处理接口参数是Map类型探究URL限制 ### 法1:前端发送Get请求 需求:为了得到分页结果,我将分页时需要的参数封装到Map中进行传递 ```java @GetMapping("/page") public R queryPage(@RequestParam Map params){ ......
注解 前端 后台 参数 类型

容斥原理

https://www.cnblogs.com/wzxbeliever/p/16484848.html 这是一道非常好的容斥题目 求矩形的并集 并且可以在规定区域内求矩形的并集 https://www.luogu.com.cn/problem/P1450 分析:一道非常牛逼的容斥 如果我们就赤裸裸的 ......
原理

中山大学开源Diffusion模型统一代码框架,推动AIGC规模化应用

前言 近年来,基于扩散模型(Diffusion Models)的图像生成模型层出不穷,展现出令人惊艳的生成效果。然而,现有相关研究模型代码框架存在过度碎片化的问题,缺乏统一的框架体系,导致出现「迁移难」、「门槛高」、「质量差」的代码实现难题。为此,中山大学人机物智能融合实验室(HCP Lab)构建了 ......
Diffusion 框架 模型 规模 代码

使用 AutoGPTQ 和 transformers 让大语言模型更轻量化

大语言模型在理解和生成人类水平的文字方面所展现出的非凡能力,正在许多领域带来应用上的革新。然而,在消费级硬件上训练和部署大语言模型的需求也变得越来越难以满足。 🤗 Hugging Face 的核心使命是 _让优秀的机器学习普惠化_ ,而这正包括了尽可能地让所有人都能够使用上大模型。本着 [与 bi ......
transformers AutoGPTQ 模型 语言

OSI七层模型和TCP/IP五层模型

OSI七层模型 “OSI模型,即开放式通信系统互联参考模型(Open System Interconnection Reference Model),是国际标准化组织(ISO)提出的一个试图使各种计算机在世界范围内互连为网络的标准框架,简称OSI。” OSI定义了网络互连的七层模型(物理层、数据链路 ......
模型 OSI TCP IP

小程序项目知识付费系统源码,兔知云课堂帮助您掌握传播模型,开启知识变现之路

如今,越来越多的教育者和创业者开始关注知识付费领域,他们希望通过将自己的知识变现,走上一条更加充实的创业之路。然而,知识付费并非一蹴而就,背后涉及到如何卖货、变现等诸多问题。这些问题在当下社会引起了广泛的讨论和思考。 ......
知识 源码 课堂 模型 程序

[远程Call]32位远程多参数带返回调用

# [远程Call]32位远程多参数带返回调用 ##### 引子 >在Windows上可以使用CreateRemoteThread实现远程Call,但是有不带返回值且只能传递一个参数的限制。 ##### 解决思路 > 将多个参数利用VirtualAllocEx和WriteProcessMemory写 ......
参数 Call

模型量化中的均匀量化举例——量化和反量化

模型量化是深度学习中的一种技术,用于降低模型的存储和计算要求,同时仍然保持近似的性能。均匀量化是其中的一种方法。下面我将提供一个简化的均匀量化示例: ......
模型

在 html 通过js 获取查询参数

file:///E:/test.html?a=1&b=2 <script type="text/javascript"> var getParameters = function() { var search = window.location.search; var obj = {}; if (s ......
参数 html

django配置swagger自动生成接口文档以及自定义参数设置

首先安装swagger所用的包 pip install drf-yasg 然后再settings.py 中注册app 接口采用的token认证,在settings.py配置认证方式 SWAGGER_SETTINGS = { 'USE_SESSION_AUTH': False, 'SECURITY_D ......
自动生成 接口 参数 swagger 文档

在uniapp - uni.navigateBack携带参数跳转

子页面 ``` let pages = getCurrentPages(); // 当前页页⾯实例 let nowPage = pages[pages.length -1]; //当前页⾯实例 let prevPage = pages[pages.length -2]; // 上一页面实例 // 需 ......
navigateBack 参数 uniapp uni

3D视觉引导机械手原理分析

下面以康耐视的3D点云相机举例,由于相机出厂默认校准过,所以以下忽略内参推导(后面有机会可以专门做一篇分享),只对外参部分做分享。 1. 手眼标定的意义: 所谓标定,就是求解坐标系之间相对位置关系的变换矩阵的过程。 2. 眼在手外: 这里我们可以讲A坐标系理解为机械臂的底座坐标系,B坐标系为相机坐标 ......
机械手 原理 视觉 机械

一、【ChatGLM-6B学习】-搭建一个简单的大模型

最近业务上需要用到大模型相关的知识,所以准备简单的搭建一个环境,详细的细节后面慢慢研究,现记录下搭建过程。至于为什么选择ChatGLM-6B,主要原因是它支持中英双语,同时支持离线部署,可以方便的构建本地化的问答知识库。 由于ChatGLM-6B对python版本有一定要求,目前要求3.7+版本,为 ......
模型 ChatGLM 6B

RGB色彩模式与CMYK色彩模式参数转换公式

资料来源于网络,仅供个人学习使用。1. RGB色彩模式 自然界中绝大部分的可见光谱可以用红、绿和蓝三色光按不同比例和强度的混合来表示。RGB分别代表着3种颜色:R代表红色,G代表绿色、B代表蓝色。RGB模型也称为加色模型,通常用于光照、视频和屏幕图像编辑。 RGB色彩模式使用RGB模型为图像中每一个 ......
色彩 模式 公式 参数 CMYK

截取url中传递的参数

第一种方法,直接用window.location.search截取?后的参数,但是如果search中无参数,如下 search为空,只能用另一种方法 第二种方法 // 获取 URL 中的?查询字符串部分 const url = window.location.href; var querys = u ......
参数 url

[javase高级] HashMap实现原理

HashMap是数组+链表实现的,既然用到hash散列,那么肯定不可避免的会出现冲突问题,HashMap解决冲突的方法是拉链法,因为这里有用到数组,那么当容量不足的时候就需要进行扩容操作了,在HashMap中有个术语叫冲突,当冲突几率越来越高的时候就需要进行扩容操作了 那什么情况就叫冲突几率高呢?就 ......
原理 HashMap javase

DNSLOG平台搭建及其原理分析

一、DNS基本概念 0x1:DNS中不同域名类型概念 DNS的全称是Domain Name System(网络名称系统),它作为将域名和IP地址相互映射,使人更方便地访问互联网。当用户输入某一网址如littlehann.com,网络上的DNS Server会将该域名解析,并找到对应的真实IP如101 ......
原理 DNSLOG 平台

Nacos-服务多级模型

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模型 Nacos

Ribbon-负载均衡原理

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原理 Ribbon

共享服务器的复杂性与核心原理

共享服务器是现代网络技术中的重要组成部分,它在各种网络应用中发挥着核心作用。然而,随着网络规模的扩大和复杂性的增加,共享服务器的复杂性也随之提高。为了更好地理解和应用共享服务器,本文将详细阐述其复杂性和相关的核心理论,旨在为开发工程师和相关领域的研究者提供有价值的参考。 ......
复杂性 原理 核心 服务器

微调llama2模型教程:创建自己的Python代码生成器

本文将演示如何使用PEFT、QLoRa和Huggingface对新的lama-2进行微调,生成自己的代码生成器。所以本文将重点展示如何定制自己的llama2,进行快速训练,以完成特定任务。 https://avoid.overfit.cn/post/9794c9eef1df4e55adf514b3d ......
生成器 模型 代码 教程 llama2

OSI七层模型

相比TCP/IP四层模型,OSI模型比较复杂而且不实用,很多功能在多个层中重复出现。 为什么网络要分层? 1、保证各层之间相互独立性,不需要关心其它层是如何实现的,只需要知道自己如何调用下层提供好的功能就可以了。 2、提高灵活性和可替换性:每一层都可以根据需求进行修改或者更换,而不会影响到整个网络的 ......
模型 OSI

全套解决方案:中文NLP训练框架,支持大模型训练和文本生成,快速上手,海量训练数据!

# 全套解决方案:基于pytorch、transformers的中文NLP训练框架,支持大模型训练和文本生成,快速上手,海量训练数据! # 1.简介 1. `目标`:基于`pytorch`、`transformers`做中文领域的nlp开箱即用的训练框架,提供全套的训练、微调模型(包括大模型、文本转 ......
和文 海量 全套 框架 模型