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huggingface transformer模型 过程

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<unistd.h> #include<semaphore.h> #include<pthread.h> #define msleep(x) usleep(x*1000) #define PRODUCT_SPE ......
截图 问题 过程 代码 链接

BERT语言模型微调出现错误： AttributeError: 'str' object has no attribute 'item'

如下代码报错为 AttributeError: 'str' object has no attribute 'item' for step, batch in enumerate(self.train_data): if step % 40 == 0 and not step == 0: elaps ......
39 AttributeError attribute 模型 错误

三维模型几何坐标偏差修正（纠正）的常用方法分析

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，... ......
偏差 坐标 几何 模型 常用

已成功与服务器建立连接,但是在登录过程中发生错误。

已成功与服务器建立连接，但是在登录过程中发生错误。(provider:TCP提供程序，error:0-指定的网络名不再可用。)（Microsoft SQL Server，错误:64) ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「ComputerInBook」的原创文章，遵循CC ......
错误 过程 服务器 是在

什么是马尔可夫过程？

假设有一个过程: 状态S1 -> 状态S22 -> 状态S33 -> 状态S 如果上面的过程加一个条件，下一个状态只与当前状态有关， 那么可以理解为这个过程就是马尔可夫过程 说明：当前状态S1到下一个状态S22只是其中一个路径，到下一状态还有可能是S21. S23 等等。。。 依此类推 大脑可以想象 ......
过程

爱芯元智AX650N部署yolov5 自定义模型

爱芯元智AX650N部署yolov5s 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yolov5s模型（博主展示的是安全帽模型），利用yolov5 官方的代码工具导出onnx模型，并通过onnxsim自带的工具精简网络结构，导出子图，为了Pulsar2 工具进行处理模型做准备。 获得自定义 ......
模型 yolov5 yolov 650N 650

机器学习——Transformer

10.6.2节中比较了卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和自注意力（self-attention）。值得注意的是，自注意力同时具有并行计算和最短的最大路径长度这两个优势。因此，使用自注意力来设计深度架构是很有吸引力的。对比之前仍然依赖循环神经网络实现输入表示的自注意力模型 (Cheng  ......
Transformer 机器

网卡收发数据包的过程

一、接收数据包的流程 接收数据包是一个复杂的过程，涉及很多底层的技术细节，但大致需要以下几个步骤： 网卡收到数据包。 将数据包从网卡硬件缓存转移到服务器内存中。 通知内核处理。 经过TCP/IP协议逐层处理。 应用程序通过read()从socket buffer读取数据。 将网卡收到的数据包转移到主 ......
网卡 过程 数据

五种IO模型

什么是IO 其实IO就是把进程的内部数据转移到外部设备，或者把外部设备的数据迁移到进程内部。外部设备一般指硬盘、socket通讯的网卡。 我们来把 I/O 过程比喻成烧水+倒水的过程，等待资源（就是烧水的过程），使用资源（就是倒水的过程）： 如果你站在炤台边上一直等着（等待资源）水烧开，然后倒水（使 ......
模型

“视界”尽在眼前，海纳视联大模型来了！

11月10日—13日，以“数字科技 焕新启航”为主题的2023数字科技生态大会在广州举办。会议期间，在数字生活与天翼视联合作论坛上，重磅发布了由天翼云科技有限公司、天翼数字生活科技有限公司和天翼视联科技有限公司联合研发的视联行业大模型——海纳视联大模型，为视联行业智能化发展按下加速键。 ......
视界 模型

【Mquant】7：构建价差套利(三) ——空间误差校正模型

1. 上节回顾 【Mquant】6：构建价差套利(二)上节带领大家编写了统计套利均值回归的程序，通过历史回测发现还不能进入实盘交易状态，原因出现在手续费率上，由于加密市场手续费率较高，我们选择国内期货市场，一般期货市场手续费率可以达到万分之一，个别品种手续费率可以达到万分之0.1。这节内容，我们围绕 ......
价差 误差 模型 Mquant 空间

博弈论——古诺博弈模型详解

古诺模型（Cournot model）是博弈论中最具有代表性的模型之一，也是是纳什均衡最早的版本。它是法国经济学家古诺(Augustin Cournot)在1938年出版的《财富理论的数学原理研究》一书中最先提出的。而古诺的定义比纳什的定义早了一百多年，足以体现博弈论这样一个学科是深深扎根于经济学的 ......
博弈论 模型

Stages—研发过程可视化建模和管理平台

Stages是美国UL Solutions旗下UL Method Park GmbH的产品，用于帮助企业定义、管理、发布、控制、优化其研发过程，同时使其研发过程符合CMMI、ASPICE、ISO26262等标准。Stages聚焦于研发过程的用户体验，允许用户集中访问过程描述信息、项目文档、模板、实践... ......
过程 Stages 平台

最高加速9倍！字节跳动开源8比特混合精度Transformer引擎

前言 近年来，Transformer 已经成为了 NLP 和 CV 等领域的主流模型，但庞大的模型参数限制了它的高效训练和推理。于是字节跳动在 2019 年 12 月和 2021 年 6 月分别推出了高效推理和训练引擎 LightSeq，大大加速了 Transformer 系列模型的训练和推理，也打 ......
字节 精度 Transformer 引擎

yolov8 opencv模型部署

使用opencv推理yolov8模型，仅依赖opencv，无需其他库，以yolov8s为例子，注意： 使用opencv4.8.0 ！使用opencv4.8.0 ！使用opencv4.8.0 ！如果你使用别的版本，例如opencv4.5，可能会出现以下错误。 一、安装yolov8conda creat ......
模型 yolov8 opencv yolov

大语言模型量化方法对比：GPTQ、GGUF、AWQ

在过去的一年里，大型语言模型(llm)有了飞速的发展，在本文中，我们将探讨几种(量化)的方式，除此以外，还会介绍分片及不同的保存和压缩策略。 说明：每次加载LLM示例后，建议清除缓存，以防止出现OutOfMemory错误。 del model, tokenizer, pipe import torc ......
模型 语言 方法 GPTQ GGUF

倾斜摄影三维模型根节点合并的纹理压缩与抽稀关键技术分析

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，... ......
纹理 节点 模型 关键 技术

pytorch训练过程中显存爆掉

之前学c/c++，for循环中的变量只在for循环内部有效，for循环结束，则变量也被销毁。 for(int i = 0; i < 10; ++i){ int x = i + 1; } cout << x << "\n"; //error: ‘x’ was not declared in this ......
显存 过程 pytorch

函数的拟合 | 实际问题模型化

前言 我们认知和解决实际问题常常是通过函数这一抓手来完成的，但是对实际问题而言，一拿到手谁也不知道其对应的函数模型是什么，能知道的往往是一堆元数据，我们的做法是研究数据，对数据进行函数的拟合，看已经学习过的函数中的哪一类的拟合效果最贴近实际问题，从而确定最优的函数解析式。 典例剖析 【人教 \(A\ ......
函数 模型 实际 问题

task01:绪论、马尔可夫过程、动态规划

绪论 1.强化学习 1.1强化学习定义 强化学习（Reinforcement Learning, RL），又称再励学习、评价学习或增强学习，是机器学习的范式和方法论之一，用于描述和解决智能体（agent）在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题 1.2强化学习的应用 游戏 ......
绪论 过程 动态 task 01

【随手记录】Llama Tutorial 大语言模型实践

这个tutorial的契机是yy突然看到了一个workshop 所以类似于一周大作业的形式，输入command输出使用了自动驾驶哪些模块，代码在这里 所以就干一干，顺便写一个tutorial给大家参考和教程 引申更多的应用 参考资料： https://github.com/facebookresea ......
Tutorial 模型 语言 Llama

零信任模型与多因素身份验证的重要性

近年来，随着技术的迅速发展，数据和工作变得比以往更数字化。虽然这为许多机会打开了大门，但也为威胁行为者提供了新的入侵机会。因此，预防数据泄漏已经成为每个组织IT基础设施的重要组成部分。 因此，预防数据泄漏已经成为每个组织IT基础设施的重要组成部分。 快速变化且充满挑战的网络安全领域需要一种能够应对新 ......
重要性 模型 因素 身份

5.星型模型和雪花模型

星型模型 事实表为中心，维度表关联在事实表上 雪花模型 在星型模型的基础上，维度表上又关联了其他维度表。这种模型维护成本高，性能方面也较差，所以一般不建议使用。 ......
模型 雪花

硬件开发笔记（十一）：Altium Designer软件介绍、安装过程和打开pcb工程测试

前言 前面做高速电路，选择是阿li狗，外围电路由于读者熟悉AD，使用使用ad比较顺手，非高速电路就使用AD了，其实AD也可以做高速电路，由于笔者从13年开始做硬是从AD9开始的，所以开始切入AD做硬件软件学习成本会低很多。 Altium Designer 简介 Altium Designer是原Pr ......
硬件开发 Designer 过程 硬件 笔记

ChatGLM3-6B：新一代开源双语对话语言模型，流畅对话与低部署门槛再升级

ChatGLM3-6B：新一代开源双语对话语言模型，流畅对话与低部署门槛再升级 1.ChatGLM3简介 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。ChatGLM3-6B 是 ChatGLM3 系列中的开源模型，在保留了前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多 ......
双语 门槛 新一代 ChatGLM3 模型

三维模型的顶层合并构建的点云抽稀关键技术分析

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 模型 关键 技术

orcal中在运算过程中有空值的现象如何处理（nvl函数的使用）

使用场景：在运算过程中有空值的现象如何处理 本教程操作环境：Windows10系统、Oracle 11g版、联想笔记本电脑。 oracle中nvl函数的用法是什么 Oracle的Nvl函数 nvl( ) 函数，从两个表达式返回一个非null 值。 语法 1 NVL(eExpression1, eEx ......
函数 现象 过程 orcal nvl

R语言多元Copula GARCH 模型时间序列预测|附代码数据

原文链接 http://tecdat.cn/?p=2623 原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被要求撰写关于Copula GARCH的研究报告，包括一些图形和统计输出。 和宏观经济数据不同，金融市场上多为高频数据，比如股票收益率序列。直观的来说 ，后者是比前者“波动”更多且随机波动的序列，在一元 ......
时间序列 序列 模型 语言 代码

【视频】广义相加模型（GAM）在电力负荷预测中的应用|附代码数据

全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=9024 最近我们被客户要求撰写关于广义相加模型（GAM）的研究报告，包括一些图形和统计输出。 这篇文章探讨了为什么使用广义相加模型 是一个不错的选择。为此，我们首先需要看一下线性回归，看看为什么在某些情况下它可能不是最佳选择。 回归模型 假设我 ......
广义 负荷 模型 电力 代码

什么是大模型

什么是大模型 "大模型"通常指的是深度学习中参数数量庞大、层数深厚的神经网络模型。这些模型具有数十亿甚至上百亿的参数，通常需要大量的计算资源来进行训练和推断。这种规模的模型在处理复杂任务时表现得很出色，因为它们能够从大量的数据中学到更复杂、更抽象的表示。 例如，GPT-3（Generative Pr ......
模型
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