human-level engineers language models

[论文阅读] A unified model for multi-class anomaly detection

A unified model for multi-class anomaly detection 1 Introduction 现有方法[6, 11, 25, 27, 48, 49, 52]建议为不同类别的对象训练单独的模型,就像图1c中的情况一样。然而,这种一类一模型的方案可能会消耗大量内存,尤 ......
multi-class detection unified anomaly 论文

《Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Spaces》阅读笔记

论文标题 《Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Spaces》 作者 Albert Gu 和 Tri Dao 初读 摘要 Transformer 架构及其核心注意力模块 地位:目前深度学习领域普遍的基础模型。 为了解决 ......

16.What are the basic elements of an argument according to Toulmin Model? How do you evaluate evidences with the intellectual standards?

Round 1: Understanding the Basic Elements of Toulmin Model Speaker 1 (Student A): Hello, everyone! Let's start by discussing the basic elements of the ......

提示工程(Prompt Engineering)将ChatGPT调教为傲娇猫娘~喵

Prompt Engineering(提示工程)是指通过设计精心构造的提示(prompt)或者输入,来引导大型语言模型生成特定类型的输出。这个技术背后的原理是利用模型对输入的敏感性,通过提供特定格式或者内容的提示,引导模型生成符合预期的输出。 ......
Engineering ChatGPT Prompt 工程

Recommendation as Instruction Following: A Large Language Model Empowered Recommendation Approach

目录概InstructRecInstruction Generation Zhang J., Xie R., Hou Y., Zhao W. X., Lin L., Wen J. Recommendation as instruction following: a large language mo ......

什么是 Web 开发的 Server Side Model

在 Web 开发中,"Server-Side Model" 是指在服务器端进行数据处理和运算的模型。这种模型的主要优点是可以处理大量数据,同时也可以利用服务器的强大计算能力。与客户端模型(如 JavaScript 中的 MVC 模型)相比,服务器端模型可以更好地保护数据和算法,因为它们不会被发送到客 ......
Server Model Side Web

A Novel Approach Based on Bipartite Network Recommendation and KATZ Model to Predict Potential Micro-Disease Associations

A Novel Approach Based on Bipartite Network Recommendation and KATZ Model to Predict Potential Micro-Disease Associations Shiru Li 1, Minzhu Xie 1, Xi ......

GMMSeg: Gaussian Mixture based Generative Semantic Segmentation Models

前置知识:【EM算法深度解析 - CSDN App】http://t.csdnimg.cn/r6TXM Motivation 目前的语义分割通常采用判别式分类器,然而这存在三个问题:这种方式仅仅学习了决策边界,而没有对数据分布进行建模;每个类仅学习一个向量,没有考虑到类内差异;OOD数据效果不好。生 ......

解决Docker启动Starting the Docker Engine的问题:

问题如上图,试图启动Docker时一直转圈圈,已经确认了打开Hyper-V功能依然无法解决.通过在网上查资料,了解到因为在电脑上安装过了雷电模拟器等APK模拟器后,此时再去使用Docker就会出现奇奇怪怪的问题.因为系统只能虚拟化一个,无法都兼顾. 解决方法1: 重新启动Dokcer 尝试重新启动系 ......
Docker Starting Engine 问题 the

【论文阅读笔记】【多模态-Referring & Grounding】 Grounded Language-Image Pre-training

GLIP CVPR 2022 (Oral, Best Paper Finalist) 读论文思考的问题 论文试图解决什么问题?写作背景是什么? 问题: 如何将视觉-语言预训练技术应用在以目标检测为代表的 fine-grained image understanding 上面? 如何在增加训练数据的同 ......

models补充

一、字段 1.字段列表 1 AutoField(Field) 2 - int自增列,必须填入参数 primary_key=True 3 4 BigAutoField(AutoField) 5 - bigint自增列,必须填入参数 primary_key=True 6 7 注:当model中如果没有自 ......
models

models简略总结

models.py文件 1 from django.db import models 2 3 # Create your models here. 4 5 class Classes(models.Model): 6 """ 7 班级表 8 """ 9 name = models.CharField ......
models

《REBEL Relation Extraction By End-to-end Language generation》阅读笔记

论文来源 代码地址 相关视频(YouTube) 相关概念: 1.What is natural language understanding (NLU)? Natural language understanding (NLU) is a branch of artificial intellige ......

GLIP:Grounded Language-Image Pre-training

Grounded Language-Image Pre-training 目录Grounded Language-Image Pre-training简介摘要Introduction统一的损失函数方法总结参考资料 GLIPv1: Grounded Language-Image Pre-trainin ......

SPSS modeler利用类神经网络对茅台股价涨跌幅度进行预测

全文链接:https://tecdat.cn/?p=34459 原文出处:拓端数据部落公众号 分析师:Xu Zhang 数据变得越来越重要,其核心应用“预测”也成为各个行业以及产业变革的重要力量。对于股市来说,用人工智能来对股价进行预测成为量化投资的一个重要手段。本项目帮助客户运用powerBI获取 ......
神经网络 茅台 股价 幅度 神经

国际化-语言代码表-Language Codes

af Afrikaans 南非语 af-ZA Afrikaans (South Africa) 南非语 af Afrikaans 南非语 af-ZA Afrikaans (South Africa) 南非语 ar Arabic 阿拉伯语 ar-AE Arabic (U.A.E.) 阿拉伯语(阿联酋) ......
Language 语言 代码 国际 Codes

什么是 SAP XML annotation language server

来自 SAP 官方的解释: The XML annotation language server accelerates how you work with annotations in the code editor. Context-sensitive code completion displ ......
annotation language server SAP XML

关于企业级 Web 应用搜索引擎优化(Search Engine Optimization)的一些工作经验分享

笔者之前的社区文章,分享了自己在日常工作中从事企业级 Web 应用开发的一些工作体会: 企业级 Web 应用里使用 CSS 调整应用外观的一些例子 谈谈企业级 Angular 应用的二次开发 - 基于 Angular Component 替换的 Extensibility 支持案例介绍 所谓企业级前 ......

Python报错:WARNING conda.models.version:get_matcher(542): Using .* with relational operator is superfluous and deprecated and will be removed in a future version of conda.

参考: https://blog.csdn.net/weixin_45685859/article/details/132916216 报错: [23:59:14](pytorch) devil@OMEN:~$ [23:59:14](pytorch) deviconda install pytorc ......

执行SQL 获取一个Model 集合 List<Model>

/// <summary> /// 获取最新的24条数据 /// </summary> /// <returns></returns> public List<WeldResultModel> GetListByLase24() { var sql = @"SELECT TOP 24 * FROM ......
Model List SQL lt gt

MySQL Model SQL

USE INFORMATION_SCHEMA; SELECT CONCAT( '/// <summary>\r\n/// ', COLUMN_COMMENT, '\r\n/// </summary>\r\npublic ', CASE DATA_TYPE WHEN 'bigint' THEN IF( ......
MySQL Model SQL

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 ......

Leveraging Pre-trained Large Language Models to Construct and UtilizeWorld Models for Model-based Task Planning

0 Abstract 将LLM直接作为planner的方法实用性不足的几个原因:plan的正确率有限,严重依赖于feedback(与sim或者真实环境的交互),利用人类feedback的效率低下。 作者在两个IPC域和一个Household域证实了GPT-4可以用来生成高质量的PDDL模型(执行超过 ......

junit启动异常:org.junit.vintage.engine.descriptor.RunnerTestDescriptor warnAboutUnfilterableRunner

解决方案: 把@Test导包:import org.junit.jupiter.api.Test; 改为:import org.junit.Test; 参考原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_44896406/article/details/129020206 ......

Towards Reasoning in Large Language Models A Survey

Reasoning 定义 推理:以逻辑和系统的方式进行思考,利用证据和过往经验来得出结论或作出抉择。 演绎推理Deductive Reasoning 结论来源于前提假设的阳性 前提假设:哺乳动物都有肾脏 前提假设:鲸是哺乳动物 结论:鲸有肾脏 归纳推理Inductive Reasoning 结论来源 ......
Reasoning Language Towards Models Survey

mysql 启动报错【Error while setting value ‘NO_ENGINE_SUBSTITUTION, STRICT_TRANS_TABLES‘ to ‘sql_mode‘】解决

报错如下: 原因:mysql配置文件my.ini里的 sql_mode 配置项参数中逗号后面有空格 解决步骤: 打开my.ini文件, 找到sql_mode配置项删除空格,保存 ......

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 ......

ElasticSearch之cat trained model API

命令样例如下: curl -X GET "https://localhost:9200/_cat/ml/trained_models?v=true&pretty" --cacert $ES_HOME/config/certs/http_ca.crt -u "elastic:ohCxPH=QBE+s5 ......
ElasticSearch trained model API cat

论文:Multistep ahead prediction of temperature and humidity in solar greenhouse based on FAM-LSTM model

Multistep ahead prediction of temperature and humidity in solar greenhouse based on FAM-LSTM model 基于 FAM-LSTM 模型的日光温室温湿度多步提前预测 题目:“Multistep ahead pr ......

Can Pre-Trained Text-to-Image Models Generate Visual Goals for Reinforcement Learning

概述 Learning form the Void (LfVoid) 根据给定的language instruction对observation进行appearance-based and structure-based修改得到goal images,为RL提供奖励信号。提升了example-bas ......