huggingface transformer模型 过程

14:苏格拉底问答、实践过程截图、遇到问题解决问题截图,代码链接、

![](https://img2023.cnblogs.com/blog/3240505/202311/3240505-20231125113734349-182024295.png) ![](https://img2023.cnblogs.com/blog/3240505/202311/32405... ......
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苏格拉底问答、实践过程截图、遇到问题解决问题截图,代码链接

include <stdio.h> include <stdlib.h> include <sys/types.h> include <sys/socket.h> include <netinet/in.h> include <arpa/inet.h> include <time.h> includ ......
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自动编码器(Autoencoders)和序列到序列(Sequence-to-Sequence)模型区别

核心区别 应用范围:自动编码器主要用于数据的压缩、重建和特征提取,而序列到序列模型用于处理序列数据,特别是在输入和输出都是长度可变的序列的情况下。 数据处理方式:自动编码器处理固定大小的输入和输出,而序列到序列模型处理的输入和输出通常是长度可变的序列。 任务类型:自动编码器更多用于无监督学习任务,而 ......

LLMLingua:集成LlamaIndex,对提示进行压缩,提供大语言模型的高效推理

大型语言模型(llm)的出现刺激了多个领域的创新。但是在思维链(CoT)提示和情境学习(ICL)等策略的驱动下,提示的复杂性不断增加,这给计算带来了挑战。这些冗长的提示需要大量的资源来进行推理,因此需要高效的解决方案,本文将介绍LLMLingua与专有的LlamaIndex的进行集成执行高效推理。 ......
LlamaIndex LLMLingua 模型 语言

人工智能概述之06模型评估

机器学习模型评估是确保模型性能良好并能泛化到新数据的关键步骤。下面是一些机器学习模型评估的详解、最佳实践和示例: 1. 评估指标: 1.1 分类问题: 准确度(Accuracy): 正确预测的样本数除以总样本数。 精确度(Precision): 正类别预测正确的样本数除以所有被预测为正类别的样本数。 ......
人工智能 人工 模型 智能

【行行AI公开课】AIGC从模型到落地:促进技术落地与产业变革

11月26日北京大学的北大创新学社将举行“AI-FUSION”系列活动第十期。北大创新学社是北京大学团委和光华管理学院团委指导成立,是2023HICOOL全球创业者峰会唯一受邀参展的高校社团。“首都高校创新创业大赛”发起方及主办单位。“AI-FUSION”是AI创投部人工智能行业社群打造的系列活动, ......
模型 产业 技术 AIGC

深度学习模型训练并行问题

并行这个概念一方面是是加快模型训练,一方面是解决显存不够的问题的并行策略 数据并行(最常用的),即每张卡上都放一个完整的模型,主要用于单机多卡的数据并行。 模型并行,将模型的不同部分进行手动的分割,然后分别放在不同的卡上。注意,模型要放在卡上不光是需要保存模型参数,因为模型训练过程中不仅涉及数据一层 ......
深度 模型 问题

[Codeforces] CF1506C Epic Transformation

Epic Transformation - 洛谷 算是今天的题目里边思维难度最高的一道了,但是代码真的简单的要死 题意 你有一个长度为 \(n\) 的序列 \(a\),你可以对其进行下列操作: 选择 \(i,j\) 满足 \(*a_i\neq a_j*\) 然后删除 \(*a_i,a_j*\) 两个 ......
Transformation Codeforces 1506C 1506 Epic

爱芯元智AX650N部署yolov8s 自定义模型

爱芯元智AX650N部署yolov8s 自定义模型 本博客将向你展示零基础一步步的部署好自己的yolov8s模型(博主展示的是自己训练的手写数字识别模型),本博客教你从训练模型到转化成利于Pulsar2 工具量化部署到开发板上 训练自己的YOLOv8s模型 准备自定义数据集 数据集结构可以不像下面一 ......
模型 yolov8s yolov8 yolov 650N

4.MySQL(数据模型,SQL简介,DDL,DML)

MySQL(数据模型,SQL简介,DDL,DML) 概述: 数据库:DataBase(DB),是存储和管理数据的仓库; 数据库管理系统:DataBase Management System(DBMS),操纵和管理数据库的大型软件; SQL:Structured Query Language,操作关系 ......
模型 简介 数据 MySQL DDL

呼吸灯的实现 用transform和animation实现

实现前端呼吸灯效果,录音效果 效果图如下: <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge"> <meta name= ......
transform animation

大语言模型的局限性——翻译软件替代不了语言学习

看新闻看到一个文章: https://mbd.baidu.com/newspage/data/landingsuper?context=%7B%22nid%22%3A%22news_9745111774770856297%22%7D&n_type=-1&p_from=-1 有感: 1. 在一些场合下 ......

8年经验之谈!分享一次性能测试过程,5个步骤直接起飞!

在企业中完成性能测试项目是一个挑战性强、技术含量高的任务。本文将分享一个公司完成高性能游戏系统的性能测试过程,展示如何完成一次成功的性能测试项目。 项目背景:这是一家游戏公司,推出了一款新的游戏软件,系统要求高性能、高并发、高可用,为确保用户体验和游戏体验,公司决定在正式上线前对系统进行性能测试. ......
一次性 步骤 过程 经验

log4net使用过程

1.安装 log4net,通过 Nuget 下载 2.在AssemblyInfo.cs中添加 [assembly: log4net.Config.XmlConfigurator(ConfigFile = "log4net.config", ConfigFileExtension = "config" ......
过程 log4net 4net log4 log

torch保存模型

保存模型有两种方式,方式不同,在调用模型的时候也不同 我更建议用torch.jit。。。这样不需要在写模型的参数 torch.save 保存模型: import torch import torch.nn as nn # 假设 model 是你的 PyTorch 模型 class SimpleMod ......
模型 torch

在r语言中使用GAM(广义相加模型)进行电力负荷时间序列分析|附代码数据

原文链接:http://tecdat.cn/?p=9024 原文出处:拓端数据部落公众号 最近我们被要求撰写关于GAM的研究报告,包括一些图形和统计输出。 用GAM进行建模时间序列 我已经准备了一个文件,其中包含四个用电时间序列来进行分析。数据操作将由data.table程序包完成。 将提及的智能电 ......
时间序列 广义 序列 负荷 模型

R语言集成模型:提升树boosting、随机森林、约束最小二乘法加权平均模型融合分析时间序列数据

原文链接:http://tecdat.cn/?p=24148 原文出处:拓端数据部落公众号 最近我们被要求撰写关于集成模型的研究报告,包括一些图形和统计输出。 特别是在经济学/计量经济学中,建模者不相信他们的模型能反映现实。比如:收益率曲线并不遵循三因素的Nelson-Siegel模型,股票与其相关 ......
模型 时间序列 乘法 序列 boosting

大模型基础

学习以下文章: 揭密Transformer:大模型背后的硬核技术 人人都需要掌握的Prompt Engineering技巧 通俗解读大模型微调(Fine Tuning) 大模型时代的应用创新范式 如何理解大模型中的参数? 大模型可以看作是数据转换问题,即输入\(X\)序列,输出\(Y\)序列,其中\ ......
模型 基础

TIBCO.Rendezvous简单的发消息的过程

C#代码实现发消息的过程. 首先需要安装,添加引用, using TIBCO.Rendezvous; 然后其实就是简单4个步骤 ,即可把讯息发出去; 开启环境 ->实例化NetTransport ->生成需要发送的 Message->transport.Send(msg); 最后关闭环境; 1 // ......
Rendezvous 过程 消息 TIBCO

进程、线程的中断切换的过程

上下文切换指的是内核(操作系统的核心)在CPU上对进程或者线程进行切换 进程上下文切换 (1)保护被中断进程的处理器现场信息 (2)修改被中断进程的进程控制块有关信息,如进程状态等 (3)把被中断进程的进程控制块加入有关队列 (4)选择下一个占有处理器运行的进程 (5)根据被选中进程设置操作系统用到 ......
线程 进程 过程

【论文阅读笔记】【OCR-End2End】 ESTextSpotter: Towards Better Scene Text Spotting with Explicit Synergy in Transformer

ESTextSpotter ICCV 2023 读论文思考的问题 论文试图解决什么问题? 场景文本端到端识别任务中,检测和识别两个任务的协同作用十分关键,然而以往的方法通常用一些十分隐式的方式来体现这种协同作用(shared backbone, shared encoder, shared quer ......

打败VIT?Swin Transformer是怎么做到的

https://mp.weixin.qq.com/s/C5ZDYKPdHazR2bR9I9KFjQ 在之前的文章中,我们介绍过VIT(Vision Transformer) ,它将NLP中常用的Transformer架构用于图像分类的预训练任务上,取得了比肩ResNet的效果,成功证明了Transf ......
Transformer Swin VIT

3D模型中心原点位置设置

模型原点是一个虚拟三维空间中的参考点,它在三维建模中具有定位、对齐、变换、导出、动画和约束等多个重要作用。 ......
原点 模型 位置

GLTF编辑器:在线模型材质编辑工具

模型材质贴图的作用是为三维模型赋予外观表面的纹理和颜色。它可以增加模型的细节、真实感和视觉效果,使得模型更具有逼真和吸引力。通过贴图,模型可以呈现出不同的材质,如金属、木材、布料等,并且能够模拟反射、阴影和光照效果,使模型在渲染过程中更加真实。贴图还可以用来描绘模型的细节纹理,例如皮肤的纹理、衣物的... ......
编辑器 材质 模型 工具 GLTF

三大基础方案和AI出海计划重磅发布!加速盘古大模型生态发展

本文分享自华为云社区《三大基础方案和AI出海计划重磅发布!加速盘古大模型生态发展》,作者: 华为云头条。 近日,以“开放同飞,共赢行业AI新时代”为主题的华为云盘古大模型主题论坛·深圳站成功举办。华为云与多位不同行业的客户和伙伴围绕AI大模型、技术创新应用和产业发展新机遇等话题展开深入交流分享。同时 ......
重磅 模型 生态 三大 基础

【HarmonyOS】 API9 Stage模型 MD5加密字符串

​ 在API9 Stage 模型中使用MD5加密,使用ohpm的三方库"@ohos/crypto-js"进行加密操作 【集成步骤】 1、在entry-oh-package.json5中添加"@ohos/crypto-js"依赖,点击sync同步依赖,crypto-js最新版本是2.0.2只支持API ......
字符串 HarmonyOS 字符 模型 Stage

Unity3d中使用sketchup 3dwarehouse模型

1、选择菜单【文件】【导出】【三维模型】,打开导出对话框。选择保存类型为“*.fbx ”。 2、进行选项配置,“几何图形”类别勾选【导出两边的平面】【分离不连接的平面】,“材料”类别勾选【导出纹理映射】,“比例”类别中勾选【切换yz坐标(Y向上)】,单位选择【米】点击【确定】按钮。 3、点击【导出】 ......

企业私有大模型部署

国内外玩家 私有化部署 达观数据 - ”曹植” 华为 - 盘古 无论是期待拉平 OpenAI 的大模型能力,还是企业想拥有基于自己的数据精调大模型,开源,都被寄予厚望——这导致了 Hugging Face 的崛起。 感觉是一个放着各种开源模型和数据集的大仓库。 Jina AI 的 finetunne ......
模型 企业

数据分享|R语言逐步回归模型对电影票房、放映场数、观影人数预测可视化

全文链接:https://tecdat.cn/?p=34335 原文出处:拓端数据部落公众号 本文通过利用回归模型帮助客户对电影的票房数据(以及放映场数,观影人数)进行了研究,确定了决定电影的票房的重要因素。并讲述、论证了预测电影的票房是电影投资的至关重要的环节。通过对电影票房预测技术的发展和探讨, ......
票房 模型 人数 语言 数据

mybatis的执行器(Executor)创建过程

Executor是mybatis里面的核心对象之一,他提供了crud功能,可以认为这是一个门面。Executor有很多实现类。但是默认情况下,在你不配置Executor的类型的时候,会创建一个SimpleExecutor。 下面看一下他的类结构 那我们就来看看这个执行器是怎么创建的。 核心的地方就是 ......
Executor 过程 mybatis