huggingface transformer模型 过程
阅读笔记《掌握需求过程》
《掌握需求过程》，又是一本新的书，这和我们现在上的课内容一致，都是讲解需求过程的。在试图构造产品之前，必须明确需求。如果没有正确的需求，就不能设计构造正确的产品，进而产品也就不能帮助用户完成他们的工作。然而已经有人证明，60%的错误在于需求和分析活动，大多数人选择，或更糟糕的是，他们的经理选择，赶紧 ......
倾斜摄影三维模型重建的几何坐标变换技术方法浅析
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，... ......
Bert-vits2-v2.2新版本本地训练推理整合包(原神八重神子英文模型miko)
近日，Bert-vits2-v2.2如约更新，该新版本v2.2主要把Emotion 模型换用CLAP多模态模型，推理支持输入text prompt提示词和audio prompt提示语音来进行引导风格化合成，让推理音色更具情感特色，并且推出了新的预处理webuI，操作上更加亲民和接地气。 更多情报请 ......
IO模型
IO模型 BIO模型 在BIO模式下，数据的写入和读取都必须阻塞在一个线程中执行，在写入完成或读取完成前，线程阻塞。 在传统的BIO中，一个客户端请求服务器后，服务器会经过Sokcet启动一条链路将其连接并且处理，该链路的IO操作的同步阻塞的，所以该客户端和服务器的连接不可被其他客户端所使用，只能够 ......
Conv2Former: A Simple Transformer-Style ConvNet for Visual Recognition：使用大核卷积调制来简化注意力
Conv2Former: A Simple Transformer-Style ConvNet for Visual Recognition * Authors: [[Qibin Hou]], [[Cheng-Ze Lu]], [[Ming-Ming Cheng]], [[Jiashi Feng]] ......
87 GB 模型种子，GPT-4 缩小版，超越ChatGPT3.5，多平台在线体验
瞬间爆火的Mixtral 8x7B 大家好，我是老章 最近风头最盛的大模型当属Mistral AI 发布的Mixtral 8x7B了，火爆程度压过Google的Gemini。 缘起是MistralAI二话不说，直接在其推特账号上甩出了一个87GB的种子 随后Mixtral公布了模型的一些细节： 具有 ......
一句话解决加载模型时的CUDA out of memory
在加载模型一行后加上max_memory即可，超出显存后会自动移到内存。 model = AutoModel.from_pretrained('your_model', trust_remote_code=True, max_memory={0: "6GiB", "cpu": "10GiB"}) 记 ......
Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows详解
初读印象 comment:: (Swin-transformer)代码：https://github. com/microsoft/Swin-Transformer 动机 将在nlp上主流的Transformer转换到cv上。存在以下困难： nlp中单词标记是一个基本单元，但是视觉元素在尺度上有很大 ......
Segmentation Transformer: Object-Contextual Representations for Semantic Segmentation；OCRNet
Segmentation Transformer: Object-Contextual Representations for Semantic Segmentation * Authors: [[Yuhui Yuan]], [[Xiaokang Chen]], [[Xilin Chen]], [[ ......
从滑动窗口到YOLO、Transformer：目标检测的技术革新
本文全面回顾了目标检测技术的演进历程，从早期的滑动窗口和特征提取方法到深度学习的兴起，再到YOLO系列和Transformer的创新应用。通过对各阶段技术的深入分析，展现了计算机视觉领域的发展趋势和未来潜力。 关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验 ......
五种网络IO模型详解
一 IO操作本质 数据复制的过程中不会消耗CPU # 1 内存分为内核缓冲区和用户缓冲区 # 2 用户的应用程序不能直接操作内核缓冲区，需要将数据从内核拷贝到用户才能使用 # 3 而IO操作、网络请求加载到内存的数据一开始是放在内核缓冲区的 文章相关视频讲解： C/C++ Linux服务器开发高级架 ......
云平台运维过程问题，以及解决方法
1.裸金属替换下发，后bond1网络不通或者丢包。： 排查用到的命令： ifdown ifconfig eth0 down/up ip -br a demsg|grep DMI 查看服务器厂家 、cat /etc/os-release 查看操作系统版本 #用带外看服务器的状态ipmitool -I ......
Feign源码解析：初始化过程（一）
前言 打算系统分析下Feign的代码，上一篇讲了下Feign的历史，本篇的话，先讲下Feign相关的beanDefinition，beanDefinition就是bean的设计图，bean都是按照beanDefinition来制造的。 Feign相关的bean不少，有一些是因为我们的Feign相关注 ......
Instruction-Following Agents with Multimodal Transformer
概述 提出了InstructRL，包含一个multimodal transformer用来将视觉obs和语言的instruction进行编码，以及一个transformer-based policy，可以基于编码的表示来输出actions。 前者在1M的image-text对和NL的text上进行训 ......
储存过程的创建和调用
创建：数据库 >可编程性 >储存过程 >右键新建储存过程 点击 新建储存过程后会出现以下界面 编辑后点击 执行即可完成一个储存过程的创建，下图为一个编辑完成的储存过程 调用：储存过程名称 变量名1='值1','变量名2'='值2'; ......
如何在Windows本地运行一个大语言模型
ChatGLM3 是智谱AI和清华大学 KEG 实验室联合发布的新一代对话预训练模型，可以在消费级显卡上轻松运行一个离线的对话机器人。 它功能强大，配置过程简单，对初学者比较友好。 本文记录了ChatGLM3的环境配置过程，希望能对跟我一样的新手朋友起到帮助。 准备工作： 准备一台装有Nvidia显 ......
值迭代与策略迭代（有模型）
先说一下我初始理解，就是图片上面有三部曲，然后他是一个有模型的算法，然后假如说我让他训练100次就是，用python来表达就是 for episode in (100),这个就是最外面的那一层循环，然后每次episode，就是上面三部曲，但是第一步初始化环境是会根据上一个episode来变化的，从第 ......
聊聊GLM基座模型的理论知识
概述 大模型有两个流程：预训练和推理。 预训练是在某种神经网络模型架构上，导入大规模语料数据，通过一系列的神经网络隐藏层的矩阵计算、微分计算等，输出权重，学习率，模型参数等超参数信息。 推理是在预训练的成果上，应用超参数文件，基于预训练结果，根据用户的输入信息，推理预测其行为。 GLM模型原理的理解 ......
Delphi实现登录窗体与主窗体的过程
登录窗体： type TfrmLogin = class(TForm) btn1: TButton; procedure btn1Click(Sender: TObject); private { Private declarations } public { Public declarations ......
关于UIView transform使用注意点
先上代码 let tView = UIView()override func viewDidLoad() { tView.backgroundColor = .orange view.addSubview(tView)} override func viewWillLayoutSubViews() ......
helloword执行过程,cpu从内存中读取数据
1.cpu通过地址总线发出指令告诉内存控制器,我要操作哪块内存 2.cpu通过控制总线向内存控制器发出读/写指令 3.cpu通过数据总线,操作内存 鼠标点击HelloWorld运行过程: 1.点击鼠标,鼠标会发一个机器变更号 >usb控制器把信号传给 >系统总线 >南桥 >北桥 >cpu 2.cpu ......
实现高光反射光照模型
\(C_{specular}=(C_{light} \cdot M_{specular})max(0,\hat{V} \cdot \hat{R})^{M_{gloss}}\) 其中，\(C_{light}\) 是光源的颜色，\(M_{specular}\) 是材质的高光反射颜色，\(\hat{V}\ ......
十一、存储过程
一、存储过程的说明与准备 二、存储过程的语法 1、语法结构 2、变量及赋值 3、入参出参 4、流程控制 (1)判断：if、case (2)循环：loop、repeat、while (3)退出、继续循环：leave、iterate 5、游标 6、存储过程中的handler 三、练习 1、利用存储过程更 ......
（转）SQL 抛出异常错误信息- RAISERROR （存储过程）
https://www.cnblogs.com/guorongtao/p/13896823.html SQL 抛出异常错误信息- RAISERROR （存储过程） 1、描述：生成错误消息并启动会话的错误处理。RAISERROR可以引用存储在系统消息目录视图或动态生成消息。该消息将作为服务器错误消息返 ......
机器学习的里程碑：从基础理论到大语言模型的进步
在人工智能的迅猛发展中，大语言模型和传统机器学习是不同发展阶段下的产物。大语言模型，如广为人知的GPT系列和BERT，主要依赖于复杂的神经网络结构，它们能够处理和生成人类语言，为自然语言处理带来了革命性的变化。这些模型的发展标志着从简单的任务特定模型向更通用、更灵活的解决方案的转变。相比之下，传统机 ......
将Transformer用于扩散模型，AI 生成视频达到照片级真实感
前言 在视频生成场景中，用 Transformer 做扩散模型的去噪骨干已经被李飞飞等研究者证明行得通。这可算得上是 Transformer 在视频生成领域取得的一项重大成功。 本文转载自机器之心 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪 ......
springcloudalibabada搭建过程中springboot启动卡住起不来 （Started MoonceProviderApplication in 11.254 seconds (JVM running for 13.896)）
如下图一样springcloudAlibaba在创建新模块之后启动新模块没有注册到nacos上，而是直接卡住起不来原因 原因是：引入了错误的web包： 解决办法： 引入相应的 spring-boot-starter-web 包： <dependency> <groupId>org.springfra ......
Mybatis 完整的数据库访问过程
Mybatis 完整的数据库访问过程【SessionFactory：连接池，SqlSession：连接】 在 Mybatis 中，SqlSession、Configuration 对象以及 Mapper 之间的关系建立了 Mybatis 的整个数据访问流程。简要概述如下： 通过配置文件（mybati ......
纯卷积BEV模型的巅峰战力 | BEVENet不用Transformer一样成就ADAS的量产未来(转)
近年来，在自动驾驶领域，鸟瞰视角（BEV）空间中的3D目标检测作为一种普遍的方法逐渐脱颖而出。尽管与视角视图方法相比，BEV方法在精度和速度估计方面得到了改进，但将BEV技术部署到实际自动驾驶车辆中仍然具有挑战性。这主要归因于它们依赖于基于视觉 Transformer （ViT）的架构，这使得相对于 ......