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huggingface transformer模型 过程

ENTROFORMER: A TRANSFORMER-BASED ENTROPY MODEL基于transformer的熵模型

目录简介模型核心代码性能实验 简介 \(\quad\)由于cnn在捕获全局依赖关系方面效率低，因此该文章提出了基于tansformer的熵模型——Entoformer；并针对图像压缩进行了top-k self-attention和a diamond relative position encodin ......
TRANSFORMER-BASED ENTROFORMER TRANSFORMER transformer 模型

数学建模之相关系数模型及其代码

发现新天地，欢迎访问小铬的主页(www.xiaocr.fun) 引言 本讲我们将介绍两种最为常用的相关系数：皮尔逊pearson相关系数和斯皮尔曼spearman等级相关系数。它们可用来衡量两个变量之间的相关性的大小，根据数据满足的不同条件，我们要选择不同的相关系数进行计算和分析（建模论文中最容易用 ......
数学建模 系数 模型 数学 代码

简化版Transformer ：Simplifying Transformer Block论文详解

在这篇文章中我将深入探讨来自苏黎世联邦理工学院计算机科学系的Bobby He和Thomas Hofmann在他们的论文“Simplifying Transformer Blocks”中介绍的Transformer技术的进化步骤。这是自Transformer 开始以来，我看到的最好的改进。 大型语言模 ......
Transformer Simplifying 论文 Block

transformer中decoder到底是串行还是并行

在Transformer中，Decoder部分内部的不同层通常可以并行工作，这意味着每个Decoder层可以同时处理整个序列。比如，在处理Self-Attention时，模型可以同时计算所有位置的注意力权重。 但在生成输出序列时，尽管Decoder内部的不同层可以并行工作，模型仍然需要按顺序逐步生成 ......
transformer decoder 还是

拥抱未来：大语言模型解锁平台工程的无限可能

了解大型语言模型 (LLM) 大型语言模型（LLM）是一种人工智能（AI）算法，它使用深度学习技术和海量数据集来理解、总结、生成和预测新内容。凭借合成大量信息的能力，LLM 可以提高以前需要人类专家的业务流程的效率、规模和一致性。 沃顿商学院商学教授 Ethan Mollick 表示，在早期的对照实 ......
模型 语言 工程 平台

三维模型的顶层合并构建的轻量化技术方法探讨

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 模型 方法 技术

聊聊 神经网络模型 示例程序——数字的推理预测

之前学习了解过了神经网络、CNN、RNN、Transformer的内容，但出了在魔塔上玩过demo，也没有比较深入的从示例去梳理走一遍神经网络的运行流程。从数字推测这个常用的示例走一遍主流程。 MNIST数据集 MNIST是机器学习领域 最有名的数据集之一，被应用于从简单的实验到发表的论文研究等各种 ......
神经网络 示例 模型 神经 数字

基于LSTM的股票价格预测模型【附源码】

导语 本文介绍了LSTM的相关内容和在股票价格预测上的应用。 LSTM的股票价格预测 LSTM(Long Short Term Memory)是一种 特殊的RNN类型，同其他的RNNs相比可以更加方便地学习长期依赖关系，因此有很多人试图将其应用于 时间序列的预测问题 上。 汇丰银行全球资产管理开发副 ......
源码 模型 股票 价格 LSTM

JVM内存模型

JVM内存模型 堆： 新生代 老年代 常量池 字符串常量池 运行时常量池 虚拟机栈： 栈帧 方法区： 元空间 本地方法栈： 程序计数器： java内存结构（JMM内存模型） 主内存： 工作内存： java线程 高速缓存 操作变量时的规则： Java内存模型规定了所有的变量都存储在主内存 线程的工作内 ......
模型 内存 JVM

在用matplotlib画图过程中，发现图表题目中没有显示文字，而是显示方框。

可以在代码中添加： from pylab import mpl #设置显示中文字符 mpl.rcParams["font.sans-serif"]=["SimHei"] #设置正常显示字符 mpl.rcParams["axes.unicode_minus"]=False ......
方框 图表 matplotlib 题目 而是

北京大学 | Video-LLaVA视觉语言大模型：统一输入，同时处理图片和视频数据

前言 北京大学和其他机构的研究人员近期提出了一种名为Video-LLaVA的视觉语言大模型。该模型的创新之处在于能够同时处理图片和视频作为输入。在处理图片的任务中，该模型展现出了出色的性能，在多个评估榜单中名列前茅，尤其在视频方面取得了令人瞩目的成绩。这项研究的关键点在于关注如何将LLM的输入统一起 ......
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Electron 开发过程中主进程的无法看到 console.log 输出怎么办

开发过程中命令行工具（powershell、terminal）内无法看到 console.log 输出 Eelectron 的在开发过程中主进程 NodeJS 内往往需要 console.log 来进行简单的调式 渲染进程的 console.log 输出到开发工具控制台中，这和浏览器中的 web 调 ......
Electron 进程 怎么办 过程 console

R语言贝叶斯模型预测电影评分数据可视化分析

全文链接：https://tecdat.cn/?p=34421 原文出处：拓端数据部落公众号 本文使用R语言帮助客户进行了贝叶斯模型预测电影评分，并对数据进行了可视化和分析。文章创建了五个新的特征变量，包括电影类型、导演获奖情况、电影票房、评论数量和影评人数量等，并分析了这些变量对电影评分的影响。通 ......
模型 语言 数据 电影

plsql调试存储过程卡住的原因以及处理

用PLSQL调试存储过程的时候，经常会遇到这个的情况，点调试后，继续点单步都是灰色，想停下来，但是取消也要点很多次才能取消掉。 就像下面的情况： 一直以为是个BUG，直到最近有人告诉我了真相。 出现这个问题的原因，是因为 1：调试存储过程要发起两个会话（运行、调试） 2：我们plsql的默认配置会话 ......
过程 原因 plsql

马尔可夫Markov区制转移模型分析基金利率|附代码数据

全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=19611 最近我们被客户要求撰写关于马尔可夫Markov区制转移模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 过程会随着时间的推移而发展，结果会发生变化 考虑一下经济衰退和扩张。在衰退开始时，产出和就业率下降并保持较低水平，然后，产出和就业率增加。 ......
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【AI行业】华为云推出首个大模型混合云

华为云微信公众号发文，华为云行业高峰论坛2023在北京开幕。 会上，华为云推出业界首个大模型混合云，并发布《深度用云展望2025》白皮书及深度用云行动计划。同时，华为云提出深度用云行动倡议，并联合10+伙伴和行业组织，共同发起深度用云行动计划，计划未来三年投入1亿人民币，用于能力型伙伴建设、云原生应 ......
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达梦数据库，使用存储过程切分','分隔字段，生成多条数据

CREATE OR REPLACE PROCEDURE split_list AS v_name VARCHAR2(255); v_list VARCHAR2(255); v_value VARCHAR2(255); v_pos NUMBER; v_length NUMBER; BEGIN FOR ......
数据 多条 字段 过程 数据库

TensorFlow-深度学习预训练模型的使用方法讲解（TensorFlow-Explanation on how to use deep learning pre-trained models）

在运用深度学习模型时，掌握运用预训练模型的方法是必不可少的一步。为什么要使用与训练的模型，原因归纳如下： （1）使用大量高质量的数据（如 ImageNet 是普林斯顿大学与斯坦福大学所主导的项目）又加上设计较复杂的模型结构（如ResNet模型高达150层）设计出来的模型，准确率会大大提高。 （2）可 ......
TensorFlow TensorFlow-Explanation 使用方法 Explanation pre-trained

Acwing第 131 场周赛 之找最值过程中维护某个性质的方案

https://www.acwing.com/problem/content/5367/ 题目如果只需要输出最大值，我都没有问题。每次需要输出方案的时候,我似乎都需要先统计最大值，再重新扫描一遍找所有能够取得最大值的方案，然后在这些方案中找到最大值。最好的做法应该是在找最大值的过程中就维护题目要求方 ......
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聊一聊大模型

本文对大模型从原理及结构上做了简单的介绍，希望能给各位在了解大模型的路上提供一些帮助。个人经验有限，说的不对的地方还请及时提出宝贵的意见，也可以联系本人线下讨论。下期会结合我们在财富领域训练大模型的经验写一篇偏实践的文章出来。 ......
模型

FPGA入门笔记007_A——按键消抖模块设计与验证（状态机、$random、仿真模型、task语法）

实验现象： 每次按下按键0，4个LED显示状态以二进制加法格式加1。 每次按下按键1，4个LED显示状态以二进制加法格式减1。 知识点： 1、testbench中随机数发生函数$random的使用； 2、仿真模型的概念 1、按键波形分析： 按键未按，FPGA管脚检测到高电平。 按键按下，FPGA管脚 ......
语法 按键 模块 模型 状态

Node.js 单线程模型和事件循环机制

Node.js 单线程模型和事件循环机制详解 一、Node.js 单线程模型 Node.js 采用单线程事件循环的机制来处理请求。这意味着,Node.js 主线程中 JavaScript 代码的执行过程是单线程的,也就是一次只能执行一个代码块。单线程可以避免一些复杂的多线程同步问题,提高性能。 No ......
线程 模型 机制 事件 Node

训练CV模型常用的技巧

作者丨不摸鱼的小律@知乎来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/592531559 开头 最近参加一个CV比赛，看到有参赛者分享了自己训练图像识别模型时常用到的小技巧，故对其进行记录、整理，方便未来继续学习。整理了很多，它们不一定每次有用，但请记在心中，说不定未来某个任务它们 ......
模型 常用 技巧

三维模型重建中地面控制点刺点输入常见问题及解决方法

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，... ......
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R语言拟合改进的稀疏广义加性模型（RGAM）预测、交叉验证、可视化

全文链接：https://tecdat.cn/?p=34409 原文出处：拓端数据部落公众号 简介 这是一种拟合稀疏广义加性模型（GAM）的新方法。RGAM具有计算可扩展性，并且适用于连续、二进制、计数和生存数据。 让我们生成一些数据： R set.seed(1) n <- 100; p <- 12 ......
广义 模型 语言 RGAM

架构设计师能力模型

作者 : 胡庆访 不论是在公司内部，还是在面试过程中，经常看到很多开发人员，说想成长为架构师，但是实际上却像一支无头苍蝇一样学习、成长。所以今天我就来简单总结一下，开发人员要成长为一个架构师，都应该学习哪一方面的知识。也就是：架构师的能力模型。 （PS：本文纯属个人见解，并不一定完全正确。对于此类话 ......
架构 模型 设计师 能力

Oracle数据库 使用存储过程判断索引是否存在，再删除索引

不多废话 DECLARE index_count NUMBER; BEGIN -- 判断索引 UK_TEST_2 是否存在 SELECT COUNT(*) INTO index_count FROM user_indexes WHERE index_name = 'UK_TEST_2'; IF in ......
索引 过程 数据库 数据 Oracle

回归算法全解析！一文读懂机器学习中的回归模型

本文全面深入地探讨了机器学习中的回归问题，从基础概念和常用算法，到评估指标、算法选择，以及面对的挑战与解决方案。文章提供了丰富的技术细节和实用指导，旨在帮助读者更有效地理解和应用回归模型。 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、团队管理经验，同济 ......
算法 模型 机器

浏览器插件 Obsidian web 与 Obsidian 插件 local rest api 结合配置过程记录

1. 安装浏览器插件 能到这里的肯定是已经有 Obsidian 了. 首先要安装 chrome 浏览器插件 Obsidian web 如图 2. 安装 Obsidian 上的插件 插件名为 local rest api, 如图 3. 设置浏览器插件配置 对应的 Obsidian web 中设置上 l ......
插件 Obsidian 浏览器 过程 local

多表操作之模型创建

1 图书表：book,作者表：author，作者详情表：authordetail，出版社表：publish,(第三张中间表)2 作者跟作者详情：是一对一，关联字段写在哪一方都可以3 图书跟出版社：是一对多，一对多关系一旦确立，关联字段写在多的一方4 图书和作者：是多对多，多对多的关系需要建立第三张表 ......
模型
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