huggingface transformer模型 过程
国外著名交易策略:R-Breaker模型设计原理(转载)
R-Breaker是一种短线日内交易策略，它结合了趋势和反转两种交易方式。 交易系统的基本原理如下： 1.根据前一个交易日的收盘价、最高价和最低价数据通过一定方式计算出六个价位，从大到小依次为：突破买入价、观察卖出价、反转卖出价、反转买入价、观察买入价、突破卖出价。 以此来形成当前交易日盘中交易的触 ......
AI经典模型参数规模
| 模型 | 参数数量 || | || AlexNet | 约 60 million || VGG16 | 约 138 million || ResNet50 | 约 25 million || InceptionV3 | 约 23 million || MobileNetV2 | 约 3.5 mi ......
【Python&图像超分】Real-ESRGAN图像超分模型（超分辨率重建）详细安装和使用教程
图像超分是一种图像处理技术，旨在提高图像的分辨率，使其具有更高的清晰度和细节。这一技术通常用于图像重建、图像恢复、图像增强等领域，可以帮助我们更好地理解和利用图像信息。今天给大家介绍一下腾讯ARC实验室发布的一个图像超分辨率模型Real-ESRGAN，同时奉上详细的安装使用教程。 ......
UNet pytorch模型转ONNX模型完整code
1 import os 2 import torch 3 import numpy as np 4 from Unet import UNET 5 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICE"] = "" 6 7 def main(): 8 demo = Demo(model_p ......
初学者如何上手服务器训练模型
拿到一个服务器很迷茫，不知道如何使用，写一份本实验室的服务器使用方法： 1下载Xshell和Xftp 现在提供了家庭/学习免费版 2安装后新建会话 3 bash命令 切换到bash界面 bash，全称Bourne Again Shell，是绝大多数Linux系统默认的命令解释器，能够处理用户所输入的 ......
解决 keras 首次装载预训练模型VGG16 时下载失败问题
解决：Exception: URL fetch failure on https://storage.googleapis.com/tensorflow/keras-applications/vgg16/vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h ......
kylin4.0.1部署过程
部署环境 hadoop 3.0.0-cdh6.3.2 hive 3.1.2 kylin 4.0.1 spark 3.1.1 一、准备工作 1、下载apache-kylin-4.0.1-bin-spark3.tar.gz并解压到本地目录，将spark-3.1.1-bin-hadoop2.7.tgz下载 ......
在vue项目开发过程中，输入框以表单形式提交后，路径中多了问号？
结果是：http://localhost:8100/#/ 改变为 http://localhost:8100/?#/ 导致路由跳转出现问题。 原因：这里是 form 表单，点击了button 按钮，触发了他的默认事件，就是触发了提交这个行为。 解决方案：使用@click.prevent 阻止默认事件 ......
visualstudio+cmake+环境配置，及使用过程中的一些小坑点
一、概述 想要找一个免费好用的c++开发工具。期间尝试了eclipse +CDT、VSCode+Mingw64+CMake都觉得不是很好用。最后选择了社区版的VisualStudio+CMake。之所以选择这个，是因为相对于eclipse和VSCode这个更好用。 就是使用过程中会遇到一些小问题。 ......
使用Bert模型实现embedding嵌入
参考文献：保姆级教程，用PyTorch和BERT进行文本分类 - 知乎 (zhihu.com) 模型地址：https://huggingface.co/bert-base-cased from transformers import BertTokenizer, BertModel tokenize ......
ubuntu:python:编译安装过程中的报错(python 3.12/ubuntu 23.10)
一，参考文档： https://devguide.python.org/getting-started/setup-building/#install-dependencies 主要是补充python所需依赖的开发库,如果这些库未安装，则在安装python的过程中就会报出下面所列的错误,安装依赖库的 ......
Cost Aggregation with Transformers for Sparse Correspondence-读书笔记
Cost Aggregation with Transformers for Sparse Correspondence:2022 背景: 该论文结合了SuperGlue和CATs，将里面所有手工制作的部分都代替了。将CATs引入该模型，用Transformer取代手工制作的成本聚合方法，用于具有自 ......
CLIP：万物分类（视觉语言大模型）
本文来着公众号“AI大道理” 论文地址：https://arxiv.org/abs/2103.00020 传统的分类模型需要先验的定义固定的类别，然后经过CNN提取特征，经过softmax进行分类。然而这种模式有个致命的缺点，那就是想加入新的一类就得重新定义这个类别的标签，并重新训练模型，这样非 ......
Transformers 中原生支持的量化方案概述
本文旨在对 transformers 支持的各种量化方案及其优缺点作一个清晰的概述，以助于读者进行方案选择。 目前，量化模型有两个主要的用途: 在较小的设备上进行大模型推理 对量化模型进行适配器微调 到目前为止，transformers 已经集成并 原生 支持了 bitsandbytes 和 aut ......
OpenAI 支持的模型
在DevDay上推出新模型 我们很高兴地宣布推出 GPT-4 Turbo（128k 上下文窗口）预览版和更新的 GPT-3.5 Turbo（16k 上下文窗口）。除此之外，这两种模型都具有改进的指令跟随、JSON 模式、更可重复的输出和并行函数调用。 概述 OpenAI API 由一组具有不同功能和 ......
什么是 Angular 应用的 re-hydration 过程
在讨论 Angular 的服务器端渲染（Server-Side Rendering，简称 SSR）以及重水合（Re-hydration）的过程之前，我们首先需要理解一些基本概念。 Angular 是一个流行的前端 JavaScript 框架，能够用于开发单页应用（SPA）。SPA 在浏览器中加载一次 ......
Angular 服务器端渲染应用 re-hydration 过程详解
当使用Angular启用服务器端渲染（Server-Side Rendering，以下简称SSR）时，应用程序的工作方式发生了显著变化。这使得Angular应用更加友好，不仅对搜索引擎爬虫更友好，还有助于改善应用的性能和加载时间。在本文中，我们将详细介绍在浏览器端访问启用SSR的Angular应用时 ......
vue的虚拟dom渲染真实dom的过程中首先会对新老VNode的开始和结束位置进行标记：oldStartIdx、oldEndIdx、newStartIdx、newEndIdx
关于Vue中的diff算法说法错误的是（ ） A 比较只会在同层级节点进行比较, 不会跨层级比较 B 在diff比较的过程中，循环从两边向中间收拢。 C vue的虚拟dom渲染真实dom的过程中首先会对新老VNode的开始和结束位置进行标记：oldStartIdx、oldEndIdx、newStar ......
Angular 服务器端渲染的静态 HTML 变为客户端的动态应用的过程
首先，让我们先了解一下 Angular 服务器端渲染 (SSR) 的工作原理。 当你的 Angular 应用启用服务器端渲染后，用户在浏览器中请求页面时，服务器会预先渲染出 HTML，并且将其发送到客户端。这样做的优点是可以改善首屏加载时间，提升 SEO 效果，因为搜索引擎可以抓取到预渲染的 HTM ......
2.5k的ChatGPT-Java版SDK升级1.1.2-beta0支持GPT-4V、Dall-e-3模型、ToolCalls、微调Job、TTS...
1、项目简介 Chatgpt-Java是OpenAI官方Api的Java SDK，可以快速接入项目使用。支持OpenAI官方全部接口。 目前收获将2500+star🌟。 开源地址：https://github.com/Grt1228/chatgpt-java 官方文档：https://chatgp ......
TRL(Transformer Reinforcement Learning) PPO Trainer 学习笔记
(1) PPO Trainer TRL支持PPO Trainer通过RL训练语言模型上的任何奖励信号。奖励信号可以来自手工制作的规则、指标或使用奖励模型的偏好数据。要获得完整的示例，请查看examples/notebooks/gpt2-sentiment.ipynb。Trainer很大程度上受到了原 ......
从HumanEval到CoderEval: 你的代码生成模型真的work吗？
本文主要介绍了一个名为CoderEval的代码生成大模型评估基准，并对三个代码生成模型（CodeGen、PanGu-Coder和ChatGPT）在该基准上的表现进行了评估和比较。 ......
Model Inspector—软件模型静态规范检查工具
Model Inspector（MI）原厂商是韩国Suresoft，是KOLAS国际公认测评机构，旨在提升安全关键领域软件可信度。MI用于开发过程中模型的静态检查，包括规范检查、复杂度度量，提供MAAB、HIS、CG、MISRA_AC_SLSF、MISRA_AC_TL、dSPACE标准规范及检查，检... ......
关于Sa-token过程的一些解析
1.Sa-Token是什么？ Sa-Token 是一个基于 Java 的轻量级身份认证和授权框架，用于简化和加强应用程序的用户认证和权限管理功能。它提供了一套简洁的 API，使开发者可以轻松地实现用户登录、权限验证、会话管理等功能。 2.如何生成token？ 根据用户id生成一串token字符串（一 ......
HyperLedger Fabric 1.2 区块链工作过程（2.3）
区块链的工作过程分交易产生、交易广播、节点计算、获取记账权、记账权广播、接收区块、验证区块和完成记账七个过程。 1) 交易产生：用户向区块链发了一笔交易信息，将产生交易；2) 交易广播：当一笔新交易产生时，区块链网络会广播出去，网络中的其它节点都会收到该交易信息；3) 节点计算：收到交易信息的节点把 ......
一文解码语言模型：语言模型的原理、实战与评估
在本文中，我们深入探讨了语言模型的内部工作机制，从基础模型到大规模的变种，并分析了各种评价指标的优缺点。文章通过代码示例、算法细节和最新研究，提供了一份全面而深入的视角，旨在帮助读者更准确地理解和评估语言模型的性能。本文适用于研究者、开发者以及对人工智能有兴趣的广大读者。 关注TechLead，分享 ......
GMP模型
每一个 OS 线程都有一个固定大小的内存块(一般会是 2MB)来做栈，这个栈会用来存储当前正在被调用或挂起(指在调用其它函数时)的函数的内部变量。这个固定大小的栈同时很大又很小。因为 2MB 的栈对于一个小小的 goroutine 来说是很大的内存浪费，而对于一些复杂的任务（如深度嵌套的递归）来说又 ......
SEM ：验证模型
验证模型是SEM中至关重要的一步，它帮助确定我们提出的理论模型是否与实际观察到的数据相一致。验证模型的过程通常包括以下几个步骤： 设定假设（Hypothesis Specification）： 在建立SEM之前，我们首先要明确定义我们的假设，即变量之间的关系。这些假设形成了我们将要验证的理论模型。 ......
AI毕业设计生成器（基于AI大模型技术开发）
这是一个辅助生成计算机毕业设计的工具，可以自动完成毕业设计的源码。它基于几百个github上面开源的java和python项目，运用tengsorflow技术，训练出了AI大模型。基本实现了计算机毕业设计生成器，能够初步生成Java或python基本源码。目前该项目处理实验阶段，还不成熟。 体验地址 ......
倾斜摄影三维模型的根节点合并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，... ......