huggingface transformer模型 过程
11.22《掌握需求过程》读书笔记3
今天我简单的了解了定制需求过程和迭代和增量过程 迭代和增量过程 在需求业界的一项常见误解就是必须收集所有的需求才能够进入到下一步的设计和构建工作。在某些环境下这样做是必须的，但并非总是这样。一方面如果打算外包，月佣文档构成了合同的基础，那么很显然需要完帐的需求规格说明。外方面儿要总体侧构知，构建工作 ......
CF1506C Epic Transformation
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 ......
记录--居中为什么要使用 transform？
这里给大家分享我在网上总结出来的一些知识，希望对大家有所帮助 引言 居中是我们在前端布局中经常会遇到的问题，其中包括水平居中和垂直居中。居中的方法很多，比如说水平居中可以使用text-align: center或者margin: 0 auto等等来实现，垂直居中则需要使用一些其它的特殊的技巧。比如说 ......
潜在威胁信息模型(PTIM)-Potential threats Information Modeling
通过全城摄像头建立城市的潜在威胁信息模型，这些威胁可以通过AI和经典图像处理算法来进行识别，并实时显示在城市模型当中，并及时通知有关单位及时响应及时处理，将损失最小化。 ......
程序员指南|学会与大模型相处，提升个人开发效率
过去一年，通过各种平台我们可以轻而易举的接收到人们关于使用大模型遇到诸多问题的声音。然而，显而易见的是，大模型可以在许多方面提高我们的效率，尤其是在处理文档、测试用例和代码等繁琐事务方面。 大模型的优势和短板是什么？ 首先，我们需要了解大模型的概念。由于训练数据和参数等多种原因，不同的模型有各自的优 ......
【主流技术】详解 Spring Boot 2.7.x 集成 ElasticSearch7.x 全过程（二）
ElasticSearch 简称 es，是一个开源的高扩展的分布式全文检索引擎，目前最新版本已经到了8.11.x了。
它可以近乎实时的存储、检索数据，且其扩展性很好，是企业级应用中较为常见的检索技术。
下面主要记录学习 ElasticSearch7.x 的一些基本结构、在Spring Boot ... ......
[国家冰川冻土沙漠科学数据中心]-黄河源头湖泊陆地逐30分钟陆面过程观测数据集数据
黄河源头湖泊陆地逐30分钟陆面过程观测数据集 专题摘要： 本次发布的数据为黄河源头湖泊陆地逐30分钟陆面过程观测数据集，主要来自鄂陵湖流域的三个观测点。鄂陵湖是青藏高原最大的淡水湖泊，与邻近的扎陵湖一起构成了黄河源头的“姊妹湖”，并入选了国际重要湿地名录，也是三江源国家公园的核心区。2010年以来， ......
又一个涵盖前后端+DevOps+OpenAI大模型的高并发项目启动了
大家好，我是冰河~~ 今天，正式通知大家一件事情：又到了启动新项目的时候，这也是 冰河技术 知识星球继 Seckill秒杀系统 项目后，又一个高并发实战项目。星球其他项目与专栏，大家可移步到冰河的个人站点：https://binghe.gitcode.host 进行查看。 那这次又是怎样的一个高并发 ......
Https加密认证过程
用对称加密可行？ 可行，问题就是这个密钥怎么让传输的双方知晓，同时不被别人知道 什么是非对称加密？ 有两把密钥，通常一把叫做公钥、一把叫做私钥，用公钥加密的内容必须用私钥才能解开，同样，私钥加密的内容只有公钥能解开 用非对称加密可行吗？ 浏览器向服务器传数据前都先用这个公钥加密好再传，这条数据的安全 ......
如何最大化客户生命周期价值？APMDR 模型在袋鼠云的落地实践
相信大家都认可一个观点：不论是 To B 还是 To C，用户是企业的核心资源，是互联网产品中最重要的价值之一。因此，深入挖掘用户价值成为现在大部分企业运营的关键。 之前我们为大家介绍过如何利用 RFM 模型让企业聚焦于更有价值的用户，本文将为大家详细介绍用户生命周期模型 APMDR，以及「袋鼠云客 ......
MySQL存储过程
存储过程 1. 存储过程概述 概述：存储过程的英文是"stored procedure"。它的思想很简单，"就是一组经过"预先编译"的 SQL 语句的封装"。 执行过程：存储过程预先存储在 MySql 服务器上，需要执行的时候，"客户端只需要向服务器端发送调用存储过程的命令"，服务端就可以把预先存储 ......
DB2存储过程，输出数据集的几种方式汇总
1 1、直接输出数据集 2 CREATE OR REPLACE PROCEDURE "BI_DM"."SP_XINGUANQUERY" ( 3 startdate varchar(20) 4 ,enddate varchar(20) 5 ,querydiagname varchar(64) 6 ) ......
无依赖安装sentence-transformers
安装 pip install --no-cache-dir torch==1.8.0+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html pip install transformers tqdm numpy scikit-learn ......
使用ExLlamaV2量化并运行EXL2模型
量化大型语言模型(llm)是减少这些模型大小和加快推理速度的最流行的方法。在这些技术中，GPTQ在gpu上提供了惊人的性能。与非量化模型相比，该方法使用的VRAM几乎减少了3倍，同时提供了相似的精度水平和更快的生成速度。 ExLlamaV2是一个旨在从GPTQ中挤出更多性能的库。由于新的内核，它还经 ......
这些仪表板常用的数据分析模型，你都见过吗？
本文由葡萄城技术团队发布。转载请注明出处：葡萄城官网，葡萄城为开发者提供专业的开发工具、解决方案和服务，赋能开发者。 前言 在数字化时代，数据已经成为了企业决策和管理的重要依据。而仪表板作为一种数据可视化工具，则可以帮助企业更加直观地了解和分析数据，从而作出更准确和有效的决策。然而，仪表板中使用的数 ......
基于霍克斯过程的限价订单簿模型下的深度强化学习做市策略
更多精彩内容，欢迎关注公众号：数量技术宅，也可添加技术宅个人微信号：sljsz01，与我交流。 相关研究总述 最优做市 (MM) 是在限价订单簿 (LOB) 的两侧同时下达买订单和卖订单的问题，目的是最大化交易者的最终收益率，同时最小化相关风险。 可以说，其中最突出的是库存风险，它源于交易者（做市商 ......
Activiti + spring +事务+回滚 申批流过程中抛异常导至日志表回滚
在您的服务任务A、B和您的流程之间放置一个层，让我们将其命名为TransactionService。此服务应触发您的服务方法。此外，这些服务方法应该为它们的操作使用新的事务(您可以使用@Transactional注释)。在TransactionService中，不要做任何事情，只需触发它们并将它们封 ......
初窥门径，从大模型到内容生成看AI新次元
视频云AI进化新纪元。 最近Gartner发布2024年十大战略技术趋势，AI显然成为其背后共同的主题。全民化的生成式人工智能、AI增强开发、智能应用......我们正在进入一个AI新纪元。 从ChatGPT的横空出世，到开发者大会的惊艳亮相，OpenAI以一己之力掀起生成式AI产业变革。与此同时我 ......
huggingface下载的.arrow数据集读取与使用说明
huggingface下载的.arrow数据集读取与使用说明 from datasets import load_from_disk from datasets import load_dataset dataset_cnn = load_dataset("ccdv/cnn_dailymail", ......
激发创新，助力研究：CogVLM，强大且开源的视觉语言模型亮相
激发创新，助力研究：CogVLM，强大且开源的视觉语言模型亮相 CogVLM 是一个强大的开源视觉语言模型（VLM）。CogVLM-17B 拥有 100 亿视觉参数和 70 亿语言参数。 CogVLM-17B 在 10 个经典跨模态基准测试上取得了 SOTA 性能，包括 NoCaps、Flicker ......
03-数据模型
MySQL数据库 关系型数据库（RDBMS）:建立在关系模型基础上，有多张相互连接的二维表组成的数据库 关系型数据库的特点： 1.使用表存储数据，格式单一，便于维护 2.使用SQL语言操作，标准统一，使用方便 数据模型 ......
人工智能的科普 机器学习、 深度学习 、大模型
很多对于人工智能了解很少 不知道机器学习、 深度学习 、大模型之间的关系 基础班版本 ： 机器学习 升级版本 ：深度学习 高级版本 ：大模型 神经元 神经元是构成人工神经网络（ANN）的基本单元 机器学习算法中的神经网络模型则是通过多个神经元相互连接而成。 在机器学习中，神经网络模型被用来学习输入数 ......
【大语言模型】LLM学习路径-从入门到精通
简述 根据如下两本书： 1）大规模语言模型：从理论到实践 -- 张奇、桂韬、郑锐、黄萱菁 2）ChatGPT原理与实战 按更合理的顺序总结了学习路径，实际可按需学习，后续每个目录将给出相应学习资料和资源（参见Github仓库链接）。 学习目录 第1章 技术发展与需求分析 1.1 市场需求分析 1.1 ......
疾病关联网络构建及并发症预测模型
全文链接：https://tecdat.cn/?p=34303 原文出处：拓端数据部落公众号 分析师：Davis Luo 数据挖掘和分析的最核心也最重要的问题就是“预测”。广义的“预测”即包含预测事物未来走势，也包括预测事物之间隐藏的关联。 例如在医疗健康领域，找到事物之间隐藏关联对于辅助诊断、知识 ......
R语言中的马尔可夫区制转移(Markov regime switching)模型|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=12187 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马尔可夫区制转移模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 金融分析师通常关心检测市场何时“发生变化”：几个月或至几年内市场的典型行为可以立即转变为非常不同的行为。投资者希望及时发现这 ......
NLP自然语言处理—主题模型LDA案例：挖掘人民网留言板文本数据|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=2155 最近我们被客户要求撰写关于NLP自然语言处理的研究报告，包括一些图形和统计输出。 随着网民规模的不断扩大，互联网不仅是传统媒体和生活方式的补充，也是民意凸显的地带。领导干部参与网络问政的制度化正在成为一种发展趋势，这种趋势与互联网发展的时代 ......
卷？中学生开始学习人工智能和大模型，附课件！
卷？中学生开始学习人工智能和大模型，附课件！ 大家好，我是老章 发现一个面向11-14岁人群的AI课程，还附加了大模型内容，浏览了一遍它们的课件（还有面向教师的资源），感觉非常不错。 课程简介 这个experience-ai课程是Goole DeepMind团队和Raspberry Pi 基金会合作 ......
day01 容器化的几种架构方式-pod创建过程原理-Scheduler的多种调度策略总结 （1.1-1.3.2 ）
一、容器化的几种架构方式 1.、容器的由来及变迁史 Docker->Docker-compose ->Docer swarm ->Kubernetes 2、微服务容器化的几种解决方案 特性 Docker Swarm Kubernetes 安装和集群配置 安装简单，集群不强大 但在很复杂，集群非常强大 ......
【ARMv8/v9 异常模型入门及渐进 8 -- 安全中断介绍】【转】
转自： https://blog.csdn.net/sinat_32960911/article/details/128254979 文章目录介绍1.1 安全中断简介1.1.1 GIC 配置1.1.2 CPU的配置1.2 FIQ 中断触发1.2.1 Secure world and Normal w ......