526互联

generative模型 方式falcon

C# 缓存的实现方式

C# 缓存的实现方式 缓存介绍 缓存，在一定程度上，是可以提高程序性能的一个解决方案，比如，我们从数据库读数据，如果每次都从数据库读取的话，每次都需要进行 网络IO操作，需要等待网络数据返回，如果在60s内，有成千上百个访问进行同样的数据进行查询，将会更加耗时耗力……如果，我们将第一个访问者查询的数 ......
缓存 方式

springboot中logback日志配置引用spring环境变量的使用方式

在springboot 的官方文档中，关于springboot集成logback的说明中提到【https://docs.spring.io/spring-boot/docs/2.4.5/reference/htmlsingle/#boot-features-logback-extensions】 集 ......
变量 springboot logback 方式 环境

DeepSpeed： 大模型训练框架

目前，大模型的发展已经非常火热，关于大模型的训练、微调也是各个公司重点关注方向。但是大模型训练的痛点是模型参数过大，动辄上百亿，如果单靠单个GPU来完成训练基本不可能。所以需要多卡或者分布式训练来完成这项工作。 ......
DeepSpeed 框架 模型

多模态大模型的grounding能力

数据集 a)QW-VL：Visual Genome, RefCOCO, RefCOCO+, RefCOCOg， b)CogVLM：Visual7W，Flickr30K-Entities c)Kosmos2：GRIT OFA Unifying Architectures, Tasks, and Mod ......
模态 grounding 模型 能力

XSS on事件触发方式

onafterprint：在用户完成打印操作后触发。 onanimationend：在元素的 CSS 动画完成时触发。 onanimationiteration：在元素的 CSS 动画重复播放时触发。 onanimationstart：在元素的 CSS 动画开始时触发。 onauxclick：在用户 ......
事件 方式 XSS

ssh保持长连接的方式,ssh保持连接不断开原创

习惯用gitbash连接ssh，但是长时间无操作直接断开，简单配置一下： vim /etc/ssh/sshd_config ClientAliveInterval 30 #每隔30秒发送一次请求给client，然后client响应，从而保持连接 ClientAliveCountMax 3 #发出请求 ......
ssh 方式

Table-GPT:让大语言模型理解表格数据

llm对文本指令非常有用，但是如果我们尝试向模型提供某种文本格式的表格数据和该表格上的问题，LLM更有可能产生不准确的响应。 在这篇文章中，我们将介绍微软发表的一篇研究论文，“Table-GPT: Table- tuning GPT for Diverse Table Tasks”，研究人员介绍了T ......
Table-GPT 表格 模型 语言 数据

Nginx安装与启停（tar.gz方式）

一、Nginx安装 # 1、准备安装包 nginx-1.20.1.tar.gz # 2、执行如下命令 tar -zxvf nginx-1.20.1.tar.gz cd nginx-1.20.1 ./configure make sudo make install 二、nginx启停 # nginx启 ......
方式 Nginx tar gz

双指针模型

#include<iostream> #include<cstdio> #include<cstring> #include<algorithm> using namespace std; const int N = 1e6 + 10, M = 2010; int n, m; int a[N]; i ......
指针 模型

倾斜摄影三维模型根节点合并效率提升的技术方法分析

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，... ......
节点 模型 效率 方法 技术

R语言使用ARIMA模型预测股票收益时间序列|附代码数据

原文链接：http://tecdat.cn/?p=2831 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ARIMA的研究报告，包括一些图形和统计输出。 “预测非常困难，特别是关于未来”。丹麦物理学家尼尔斯·波尔（Neils Bohr） 很多人都会看到这句名言。预测是这篇博文的主题。在这篇 ......
时间序列 序列 收益 模型 语言

R语言估计时变VAR模型时间序列的实证研究分析案例|附代码数据

原文链接： http://tecdat.cn/?p=3364 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时变VAR模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 加载R包和数据集 加载包后，我们将此数据集中包含的12个心情变量进行子集化： mood_data <- as.matrix(sym ......
时间序列 时变 研究分析 实证 序列

Falcon：我们是靠洗数据洗败 LLaMA 的！

原文链接：https://blog.csdn.net/qq_27590277/article/details/131298092 思想： 从数据入手，想炼丹，先把好原材料的关。 这个模型仅使用“互联网语料”（不需要额外的数据源），就可以训练一个不错的大模型。 问题点： 数据、wikipedia、论文 ......
数据 Falcon LLaMA

超大场景的倾斜摄影三维模型的顶层合并构建的必要性分析

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，... ......
顶层 必要性 模型 场景

大模型增量预训练

增量预训练也叫领域自适应预训练（domain-adapter pretraining），即在所属领域数据上继续预训练。 主要问题是在增量预训练后可能发生灾难性遗忘。 避免灾难性遗忘主要从以下几个方面入手： 1 领域相关性 增量数据与所选基座模型的原始训练数据尽量一定的相关性。 2 新数据分布与原始数 ......
增量 模型

大模型的幻觉问题

一 什么是幻觉问题 大模型的幻觉问题是指大模型生成的答案不基于任何事实数据，简单来说就是杜撰、一本正经的胡说八道。 幻觉问题也是影响大模型落地的重要原因之一 幻觉问题分类 1 和用户输入冲突的幻觉 2 和上下文冲突的幻觉 3 和事实知识冲突的幻觉（目前重点）例如，大模型在生成医疗建议时可能会捏造错误 ......
幻觉 模型 问题

Java文件上传方式

Java实现文件上传的方式有以下几种：1. 通过Java Servlet实现文件上传：在Servlet中，可以通过HttpServletRequest对象的getPart()方法获取文件的Part对象，然后通过Part对象的write()方法将文件写入服务器。2. 使用Apache Commons ......
方式 文件 Java

【项目】使用VGG16 ResNet50预训练模型为backbone进行FCN网络训练 完成分割任务

代码以及数据集后面会在我的ai studio主页公开 拿到这个题目的思路 1.VOC2007，VOC2012怎么统一到一起？ 参考：基于PaddlePaddle框架的YOLOv1复现 - 飞桨AI Studio星河社区 (baidu.com) 本地：基于PaddlePaddle框架的YOLOv1复现 ......
backbone 模型 任务 项目 ResNet

通义大模型使用指南之通义听悟

一、注册 我们可以打开以下网站，用手机号注册一个账号即可。 https://tongyi.aliyun.com/ 二、使用介绍 如图，我们可以看到有三个大项功能，通义千问、通义万相、通义听悟。下来我们体验一下通义听悟的功能。 1、通义听悟 1、1基本功能 当我们点击上面的通义听悟功能的时候，会出现下 ......
使用指南 模型 指南

zynq7000 传统方式制作系统镜像 以及yocto

转载：https://blog.csdn.net/qq_33232152/article/details/121122599 1 zynq7000 传统方式制作系统镜像 传统方式制作系统镜像，主要是以下几个步骤: 配置zynq芯片 uboot kernel device-tree rootfs 打包 ......
制作系统 镜像 传统 方式 系统

大语言模型基础-Transformer模型详解和训练

一、Transformer概述 Transformer是由谷歌在17年提出并应用于神经机器翻译的seq2seq模型，其结构完全通过自注意力机制完成对源语言序列和目标语言序列的全局依赖建模。 Transformer由编码器和解码器构成。图2.1展示了该结构，其左侧和右侧分别对应着编码器（Encoder ......
模型 Transformer 语言 基础

MLP代码模型--NLP方向

训练 对于二分类任务，通常使用一个包含两个输出单元的输出层，而不是一个单一的输出单元。这是因为在二分类任务中，每个类别通常对应一个输出单元，一个用于表示类别1（例如正类别），另一个用于表示类别2（例如负类别） 预测 是 ......
模型 方向 代码 MLP NLP

Python贝叶斯MCMC：Metropolis-Hastings、Gibbs抽样、分层模型、收敛性评估

全文链接：https://tecdat.cn/?p=33961 原文出处：拓端数据部落公众号 在常规的马尔可夫链模型中，我们通常感兴趣的是找到一个平衡分布。 MCMC则是反过来思考——我们将平衡分布固定为后验分布： 并寻找一种转移核，使其收敛到该平衡分布。 岛屿示例 首先提供一个示例，以具体展示Me ......
Metropolis-Hastings Metropolis Hastings 模型 Python

模型推理batch inference速度无明显提升、耗时线性增长问题排查

模型推理batch inference速度无明显提升、耗时线性增长问题排查 现象描述 当模型在推理阶段使用batch inference时，推理速度并无明显提升，相比单帧多次推理收益不大。如笔者在Xavier上测试某模型结果 batch size 推理时间ms 折算耗时 ms/img 1 11.23 ......
线性 inference 模型 速度 问题

JS 小数取整的几种方式

1、Math.ceil()方法：向上取整，不管小数部分是多少，整数部分值都+1 Math.ceil(3/2) 输出：22、Math.floor()方法：向下取整，不管小数部分是多少，整数部分值都不变，只取整数部分 Math.floor(3/2) 输出：13、Math.round()方法：四舍五入取整 ......
小数 方式 JS

SSH两种登录方式（公私钥）解析

SSH登录方式主要分为两种 1. 用户名密码验证方式 说明： （1） 当客户端发起ssh请求，服务器会把自己的公钥发送给用户； （2） 用户会根据服务器发来的公钥对密码进行加密； （3） 加密后的信息回传给服务器，服务器用自己的私钥解密，如果密码正确，则用户登录成功。 2. 基于密钥的登录方式 说明 ......
公私 方式 SSH

APP采用原生开发还是混合开发，哪种方式好？

如果说，互联网1.0，各自平台重复造车轮；互联网2.0，模板化的前端页面打造大大减少研发的冗余开发工作；互联网3.0，生态为王，谁能在最短时间内引入足够多的生态，就能迅速的加深自己的护城河，聚焦自己擅长的核心技术的研发和业务深化。 ......
方式 还是 APP

GPT-GNN: Generative Pre-Training of Graph Neural Networks

目录概符号说明GPT-GNN代码 Hu Z., Dong Y., Wang K., Chang K. and Sun Y. GPT-GNN: Generative pre-training of graph neural networks. KDD, 2020. 概 比较早的一篇图预训练模型. 符号 ......
Pre-Training Generative Networks Training GPT-GNN

基于AidLux的互联网图片安全风控实战-相似度对比模型训练以及在AidLux中部署引用

在当今数字化世界中，随着互联网的快速发展，图片信息的交换与共享变得日益普遍。然而，与此同时，由于互联网图片的高度自由性和匿名性，不良信息的传播也日益增多，给用户带来了安全风险。在这样的背景下，基于AidLux的互联网图片安全风控实战方案应运而生。本文将重点介绍基于AidLux平台的相似度对比模型训练 ......
AidLux 实战 模型 互联网 图片

c# winfrom 窗体传值的六种传值方式及实例

1、通过构造函数 特点：传值是单向的（不可以互相传值），实现简单 实现代码如下： 在窗体Form2中 int value1; string value2; public Form2 ( int value1 , string value2 ) { InitializeComponent ( ); t ......
窗体 实例 winfrom 方式
共6050篇  :43/202页 首页上一页43下一页尾页