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generative模型 方式falcon

解决直播间源码音视频不同步问题的有效方式

我们就实现了直播间源码技术智能音视频同步功能，智能音视频同步功能有利于提高直播间源码平台直播质量、直播互动、用户体验与传递信息等作用，是不可或缺的重要功能之一。 ......
直播间 源码 方式 问题

JSONP方式解决跨域

<script> // 封装一个jsonp函数 function jsonp({url, params, callback}) { return new Promise((resolve, reject) => { // 定义回调函数 window[callback] = function(data ......
方式 JSONP

Spring 依赖注入方式

Spring 正如其名字，给开发者带来了春天，Spring 是为解决企业级应用开发的复杂性而设计的一款框架，其设计理念就是：简化开发。 Spring 框架中最核心思想就是： IOC（控制反转）： 即转移创建对象的控制权，将创建对象的控制权从开发者转移到了 Spring 框架。 AOP（切面编程）：  ......
方式 Spring

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... ......
模型

反射方式读取注解信息

package com.example.simpleframework.annotation; import java.lang.annotation.Annotation; import java.lang.reflect.Field; import java.lang.reflect.Metho ......
注解 方式 信息

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 ......
Prompt Multi-prompt Engineering engineering Learning

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 ......
模型 GPT GPT3 之间 理论

基于gitflow的通用分支管理模型

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分支 模型 gitflow

非编译方式解决GLIBC版本兼容性问题

摘要：背景客户在CentOS 7.6上安装昇腾910b驱动后，执行hccn_tool命令，报错如下：PlainBashC++C#CSSDiffHTML/XMLJavaJavascriptMarkdownPHPPythonRubySQL./hccn_tool: /lib64/libc.so.6: ve ......
兼容性 版本 方式 问题 GLIBC

springboot下使用rabbitMQ之开发配置方式(二)

## springboot下使用rabbitMQ之传参及序列化(二) 消息参数传递在开发中也是个坑，不论使用内置的`SimpleMessageConverter`还是`Jackson2JsonMessageConverter`均无法让Consumer接收动态参数 ### 一.序列化的问题 首先贴出具 ......
springboot rabbitMQ 方式

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 ......
收益率 bootstrap 收益 模型 股市

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********  ......
时间序列 向量 价格指数 失业率 序列

Swift函数调用方式浅析

函数的调用机制 函数的调用机制是在函数调用时通过那种路径走到最终调用函数地址的机制。 在编程语言中，函数的调用机制有三种 1.静态调用：编译期就确定了函数内存地址，执行效率最高，还可以使用编译器优化如：inline函数内联提升执行效率。缺点:因为函数调用的内存地址在编译期已经确定，则无法支持继承等动 ......
函数 方式 Swift

数仓知识07：数据增量更新的几种方式

数仓知识07：数据增量更新的几种方式 1、增量更新的几种方式 增量更新的本质，其实是获取源表中数据变化的情况（增、删、改），然后将源表中发生的变化同步至目标表中。 不同的方式，获取源表中数据变化的情况不一样，受技术的限制、表结构的限制，某些方式可能无法获取到完整的数据变化情况，因此只能适用于特定的场 ......
增量 方式 知识 数据

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 ......
路由 模型

cpp generate random array and then quick sort

#include <algorithm> #include <chrono> #include <ctime> #include <fstream> #include <iomanip> #include <iostream> #include <random> #include <sstream> ......
generate random array quick then

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 = ......
segment-anything onnx unsupported anything 模型

Android使用Dagger注入的方式初始化对象的简单使用

一. Dagger简介 Dagger 2 是 Google 开源的一款依靠注入结构，它的前身是 square 的 Dagger 1，Dagger 2 在 Android 中有着较为广泛的运用。 Dagger 2 根据 Java 注解，采用 annotationProcessor（注解处理器） 在项目 ......
对象 Android 方式 Dagger

Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks

[TOC] > [Lewis P. and Perez E., et al. Retrieval-augmented generation for knowledge-intensive nlp tasks. NIPS, 2020.](http://arxiv.org/abs/2005.11401) ......
Retrieval-Augmented Knowledge-Intensive Generation Retrieval Augmented

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 ......
模型 netcore

例子：通过区域维度Union All的方式关联整个SQL （Max Compute语法）日分区

create table if not exists 表的名称A( type_code string comment '01为省 02为市 03为区县 04为xx部 05为aa线 06为bb所 07为cc线', type_name string comment '区域名称', type_uuid s ......
维度 语法 例子 区域 Compute

go通过API的方式操作docker

# 配置docker支持远程操作API 在Linux系统上启用Docker远程使用Docker API的步骤 ## 1、编辑Docker配置文件 打开Docker配置文件，通常位于/etc/docker/daemon.json。如果该文件不存在，则创建它。 ```bash vim /etc/dock ......
方式 docker API

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。 ......
未来派 螺栓 模型 3DS Max

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 ......
Illustrator 冰淇淋 模型 对象 3D

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 ......
模型 ChatGPT

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 ......
升级版 Diffusion 模型 Stable SDXL

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 ......
Transformers 模型 音频 Hugging 课程

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 ......
模型 原理 语言 神经网络 Transformer

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 ......
模型 人工智能 人工 智能 RLHF

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 ......
模型 流程 Pytorch 数据
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