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huggingface transformer模型 过程

处理过程

gulfport处理数据的过程1.去掉测试集有噪音的特征。2.把测试集高光谱变为二维矩阵特征数乘以像素数。3.测试集数据进行归一化。4.导入训练集。5.去掉训练集的多余特征。6.找到训练集的背景信息。7.然后对归一化求均值。8.计算背景数据集的协方差。9.直接用ACE公式探测了。toydata处理数 ......
过程

大语言模型训练数据常见的4种处理方法

本文将介绍当前常见的大语言模型训练数据的来源、处理方法、预训练数据对大语言模型影响的分析以及常见开源数据集合等。 ......
模型 常见 语言 方法 数据

Sw-YoloX An anchor-free detector based transformer for sea surface object detection

Sw-YoloX An anchor-free detector based transformer for sea surface object detection 基于Transformer用于海上目标检测的无锚检测器：Sw-YoloX 1)由于不同海洋状态下的活体和漂浮物体数据稀缺且昂贵，我们 ......
anchor-free transformer detection Sw-YoloX detector

手绘风格人物3D模型纹理贴图

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。 ......
纹理 模型 风格 人物 贴图

手绘风格3D游戏场景模型纹理贴图

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。 ......
游戏场景 纹理 模型 场景 风格

写实风格3D植物模型纹理贴图

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纹理 模型 植物 风格 贴图

低多边形3D卡通植物模型纹理贴图

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多边形 纹理 模型 卡通 植物

大模型的旋转位置编码

ROFORMER: ENHANCED TRANSFORMER WITH ROTARY POSITIONEMBEDDING 论文 我们先看hf官网上给的说明: https://hf-mirror.com/docs/transformers/model_doc/roformer RoPE comes w ......
模型 编码 位置

三维模型的顶层合并构建中纹理色彩匀色技术方法分析

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，... ......
顶层 纹理 模型 色彩 方法

分布式架构的演变过程

1. 单应用架构 此时用户量很少，所有功能全部都在一个应用中，应用和数据库部署在一台机器上。 2. 应用服务器和数据库服务器分离 随着系统访问量的再度增加，webserver机器的压力在高峰期会上升到比较高，这个时候开始考虑增加一台服务器，将数据库分离出去。 3. 应用服务器集群 突然有一天，发现系 ......
分布式 架构 过程

阅读笔记《掌握需求过程》2

这次我们从第三章开始看，项目启动有关的事项。这一章包含12小节，即icebreaker项目（就是本书中为了方便读者理解需求过程，始终贯穿的实例），产品目标——我们需要该产品的原因是什么，谁为它付钱：客户和顾客，用户——理解他们，风险承担者和顾问，需求限制条件，为您的宝宝命名，设定范围，该产品的成本是 ......
需求 过程 笔记

R语言离散时间马尔可夫链（Markov chain）模型分类案例可视化分析

全文链接：https://tecdat.cn/?p=34576 原文出处：拓端数据部落公众号 有许多用于马尔可夫链的复杂应用。这些包括用于将多态模型拟合为面板数据的msm和SemiMarkov，用于生存分析应用的mstate，用于估计3状态进行性疾病模型的转移概率的TPmsm，用于将马尔科夫模型应用 ......
模型 案例 语言 时间 Markov

Vision Transformer with Super Token Sampling

Vision Transformer with Super Token Sampling * Authors: [[Huaibo Huang]], [[Xiaoqiang Zhou]], [[Jie Cao]], [[Ran He]], [[Tieniu Tan]] Local library 初读 ......
Transformer Sampling Vision Super Token

Bottleneck Transformers for Visual Recognition

Bottleneck Transformers for Visual Recognition * Authors: [[Aravind Srinivas]], [[Tsung-Yi Lin]], [[Niki Parmar]], [[Jonathon Shlens]], [[Pieter Abbee ......
Transformers Recognition Bottleneck Visual for

SeaFormer: Squeeze-enhanced Axial Transformer for Mobile Semantic Segmentation

SeaFormer: Squeeze-enhanced Axial Transformer for Mobile Semantic Segmentation * Authors: [[Qiang Wan]], [[Zilong Huang]], [[Jiachen Lu]], [[Gang Yu]] ......
Squeeze-enhanced Segmentation Transformer SeaFormer Semantic

UNetFormer: A UNet-like transformer for efficient semantic segmentation of remote sensing urban scene imagery

UNetFormer: A UNet-like transformer for efficient semantic segmentation of remote sensing urban scene imagery * Authors: [[Libo Wang]], [[Rui Li]], [[ ......
segmentation transformer UNetFormer UNet-like efficient

SegViT: Semantic Segmentation with Plain Vision Transformers

SegViT: Semantic Segmentation with Plain Vision Transformers * Authors: [[Bowen Zhang]], [[Zhi Tian]], [[Quan Tang]], [[Xiangxiang Chu]], [[Xiaolin We ......
Segmentation Transformers Semantic SegViT Vision

BiFormer: Vision Transformer with Bi-Level Routing Attention 使用超标记的轻量ViT

alias: Zhu2023a tags: 超标记 注意力 rating: ⭐ share: false ptype: article BiFormer: Vision Transformer with Bi-Level Routing Attention * Authors: [[Lei Zhu] ......
轻量 Transformer 标记 Attention BiFormer

文档理解的新时代：LayOutLM模型的全方位解读

一、引言 在现代文档处理和信息提取领域，机器学习模型的作用日益凸显。特别是在自然语言处理（NLP）技术快速发展的背景下，如何让机器更加精准地理解和处理复杂文档成为了一个挑战。文档不仅包含文本信息，还包括布局、图像等非文本元素，这些元素在传递信息时起着至关重要的作用。传统的NLP模型通常忽略了这些视觉 ......
新时代 全方位 LayOutLM 模型 文档

Oceanbase开源版 数据库恢复MySQL数据库的过程

Oceanbase开源版 数据库恢复MySQL数据库的过程 背景 想进行一下Oceanbase数据库的兼容性验证. 想着用app create 数据库的方式周期比较长. 所以我想着换一套 备份恢复的方式进行数据库的创建直接进行兼容性验证. 这里面就需要进行一下数据库的备份恢复了. 所以想总结一下. ......
数据库 数据 Oceanbase 过程 MySQL

大语言模型微调数据竞赛，冠军！

近日，天池FT-Data Ranker竞赛落下帷幕，天翼云智能边缘事业部AI团队（后称天翼云AI团队）凭借在大语言模型（LLM）训练数据增强方面的卓越研究，荣获大语言模型微调数据竞赛——7B模型赛道冠军。 ......
模型 冠军 语言 数据

2021-CVPR-Transformer Tracking

Transformer Tracking 相关性在跟踪领域起着关键作用，特别是在最近流行的暹罗跟踪器中。相关操作是考虑模板与搜索区域之间相似性的一种简单的融合方式。然而，相关操作本身是一个局部线性匹配过程，导致语义信息的丢失并容易陷入局部最优，这可能是设计高精度跟踪算法的瓶颈。还有比相关性更好的特征 ......
CVPR-Transformer Transformer Tracking 2021 CVPR

Raid卡型号的简单辨认与问题发现过程

Raid卡型号的简单辨认与问题发现过程 背景 同事给了一个awr报告. !-_-! 其实我看不懂. 但是他告诉我 有大量的log file sync 的等待事件. 然后又给了一套其他的文件, 发现logfile 的sync 时间都是秒级. 很多时候都到了 六七秒 我感觉出现了非常严重的性能问题. 怀 ......
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大语言模型与传统机器学习的架构差异性解析

在人工智能领域，架构设计是决定一个模型性能和应用范围的关键因素。大语言模型和传统机器学习有不同的设计框架，使得它们在应用场景和处理任务上具有显著差异。大语言模型，如GPT和BERT，基于庞大而复杂的神经网络结构构成，这些神经网络结构拥有数百万甚至数十亿的参数，能够学习和理解大量的数据，尤其是在处理自 ......
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低多边形建筑3D模型纹理贴图

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。 ......
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基于Unity3D 低多边形地形模型纹理贴图

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低多边形游戏风格3D模型纹理贴图

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网络编程之IO模型

我们讨论网络编程中的IO模型时，需要先明确什么是IO以及IO操作为什么在程序开发中是很关键的一部分，首先我们看下IO的定义。 IO的定义 IO操作（Input/Output操作）是计算机系统中的一种重要操作，用于数据的输入和输出，通常涉及到计算机与外部设备（如硬盘、网卡、键盘、鼠标、打印机等）之间的 ......
网络编程 模型 网络

大语言模型的参考文档

OpenAI中文文档：https://openai.xiniushu.com/ OpenAI中文文档：https://www.openaidoc.com.cn/ LangChain中文文档教程：https://www.langchain.asia/ OpenAI在线接口调试平台：https://op ......
模型 语言 文档

Rethinking and Improving Relative Position Encoding for Vision Transformer: ViT中的位置编码

Rethinking and Improving Relative Position Encoding for Vision Transformer * Authors: [[Kan Wu]], [[Houwen Peng]], [[Minghao Chen]], [[Jianlong Fu]], ......
Transformer Rethinking Improving Encoding Relative
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