linear-time selective sequence modeling
InstructGPT《InstructGPT: Training language models to follow instructions with human feedback》解读
背景 GPT-3 虽然在各大 NLP 任务以及文本生成的能力上令人惊艳，但是他仍然还是会生成一些带有偏见的，不真实的，有害的造成负面社会影响的信息，而且很多时候，他并不按人类喜欢的表达方式去说话。在这个背景下，OpenAI 提出了一个概念“Alignment”，意思是模型输出与人类真实意图对齐，符合 ......
dapper的select * .... where id in写法
var tIds=new ListZ<long>(); _services.QueryAsync<Tree>("select * from tree where id in @ids", new { ids = tIds.ToArray()})) ......
【Mathematical Model】Python拟合多元方程（线性回归）
Python中可以使用多种库进行拟合方程，其中最常用的是NumPy和SciPy。NumPy是一个用于处理数组和矩阵的库，而SciPy则提供了大量的科学计算函数，包括拟合算法。之前已经分享过一元一/二次方程的拟合，有兴趣的可以查看：Python拟合一元方程。今天给大家分享下如何使用Python拟合多元... ......
GPT-3《Language Models are Few-Shot Learners》解读
GPT-3 和 GPT-2差别 1. 效果上，超出 GPT-2 非常多，能生成人类难以区分的新闻文章；2. 主推 few-shot，相比于 GPT-2 的 zero-shot，具有很强的创新性；3. 模型结构略微变化，采用 sparse attention 模块；4. 海量训练语料 45TB（清洗后 ......
django项目中存在多个app时models 表没有创建成功
场景 使用django 创建的项目，项目下有多个app，在第二个app中的models中创建表，执行生成表的命令没有生效。 解决 #1、执行命令需要指定app名称 python manage.py makemigrations --empty team # team 为app名称 #2、 再次正常运 ......
GPT-2 《Language Models are Unsupervised Multitask Learners》解读
背景 GPT1采用了pre-train + fine-tuning训练方式，也就是说为了适应不同的训练任务，模型还是需要在特定任务的数据集上微调，仍然存在较多人工干预的成本。GPT-2 想彻底解决这个问题，通过 zero-shot，在迁移到其他任务上的时候不需要额外的标注数据，也不需要额外的模型训练 ......
【Mathematical Model】Python拟合一元一/二次方程（线性回归）
Python中可以使用多种库进行拟合方程，其中最常用的是NumPy和SciPy。NumPy是一个用于处理数组和矩阵的库，而SciPy则提供了大量的科学计算函数，包括拟合算法。 ......
无法获得数据库 'model' 上的排他锁。请稍后重试该操作
标题: Microsoft SQL Server Management Studio 数据库 "XXXX" 的 创建 失败。 (Microsoft.SqlServer.Smo) 有关帮助信息，请单击: https://go.microsoft.com/fwlink?ProdName=Microsof ......
【Mathematical Model】Ransac线性回归&Python代码
Ransac算法，也称为随机抽样一致性算法，是一种迭代方法，用于从一组包含噪声或异常值的数据中估计数学模型。Ransac算法特别适用于线性回归问题，因为它能够处理包含异常值的数据集，并能够估计出最佳的线性模型。 ......
vba select case inputbox
Sub test() 'MsgBox Message = "Please Input:" Title = "InputBox Demo" DefaultValue = 1 ' Set default value. ' Display message, title, and default value ......
A novel local-global dependency deep learning model for soil mapping
程哥的一区文章 “A novel local-global dependency deep learning model for soil mapping” (Li 和 Zhang, 2022, pp. -) (pdf) 研究问题：“工 程 “ discrete” 特征不能反映环境协变量 之间 的相 ......
PostgreSQL. 异常“more than one owned sequence found”的解决方案
一、异常信息描述 执行数据库操作时，主键id没有自增，且报“more than one owned sequence found”的异常，造成数据没有insert进去，下面是详细的异常信息： java.lang.reflect.InvocationTargetException at sun.ref ......
el-select自定义指令用于触底加载分页请求options数据（附上完整代码和接口可直接用）
问题描述 某些情况下，下拉框需要做触底加载，发请求，获取option的数据 为了方便复用，笔者封装了一个自定义指令 另外也提供了一个简单的接口，用于演示 我们先看看效果图 效果图 思路分析 注意事项一 el-select要不嵌入到body中 为何，不嵌入到body标签中呢？ 答曰，更加方便自定义指令 ......
[Codeforces] CF1811E Living Sequence
CF1811E Living Sequence 这道题洛谷题解的思路比我的更好，可以参考一下题解，但是没人提到我这种做法 题意 给定一个正整数 \(k\) \((1\le k\le10^{12})\)，请你输出第 \(k\) 个数字里没有 4 的正整数。 思路 设 \(f_i\) 表示前 \(10^ ......
avue select多选 格式化列的内容
AVUE formatter 用来格式化列内容 formatter:(val,value,label)=>{ let arr = val.invoiceType.split(','); let str = ''; for (let index = 0; index < arr.length; ind ......
论文阅读-Self-supervised and Interpretable Data Cleaning with Sequence Generative Adversarial Networks
1. GARF 简介 代码地址：https://github.com/PJinfeng/Garf-master 基于 SeqGAN 提出了一种自监督、数据驱动的数据清洗框架——GARF。 GARF 的数据清洗分为两个步骤： 规则生成 (Rule generation with SeqGAN)：利用 ......
《Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision》论文学习
一、Abstract 最先进的计算机视觉系统被训练用以预测一组预定的固定目标类别。这种受限的监督方式限制了它们的通用性和可用性，因为需要额外的标记数据来指定任何新的视觉概念。因此，直接从关于图像的原始描述文本中学习是一个有希望的替代方法，它利用了更广泛的因特网监督来源。 我们证明了预测哪个标题与哪张 ......
a-tree-select的使用案例
<a-tree-select :maxTagCount="6" @deselect="deSelectQueryDetailTreeData" @select="initQueryDetailTreeData" style="width: 270px" v-model:value="formStat ......
Newtonsoft.Json.JsonReaderException:“Bad JSON escape sequence: \*. Path '****', line *, position **.”
测试Json字符串msg： {"field1":"\\\9527\","field2":"\\\\\data\\","field3":"\r\n\\\G\\\d\\\","field4":"TEST TEST\\1TEST\\\GTEST\\\\GTEST2\\\\\TEST3\\\\\\TESTD ......
js实现el-select选中的文本，一键复制
<div class="invite-buttom"> 请选择要复制的网站： <el-select v-model="webValue" placeholder="请选择要复制的网站"> <el-option v-for="item in formUrl.webInviteUrl" :key="it ......
R语言有限混合模型(FMM,finite mixture model)及其EM算法聚类分析间歇泉喷发时间
原文链接：http://tecdat.cn/?p=22609 原文出处：拓端数据部落公众号 摘要 本文提供了一套用于分析各种有限混合模型的方法。既包括传统的方法，如单变量和多变量正态混合的EM算法，也包括反映有限混合模型的一些最新研究的方法。许多算法都是EM算法或基于类似EM的思想，因此本文包括有限 ......
P4331 [BalticOI 2004] Sequence 数字序列
[BalticOI 2004] Sequence 数字序列 Luogu P4331 题目描述 给定一个整数序列 \(a_1, a_2, \cdots , a_n\)，求出一个递增序列 \(b_1 < b_2 < ··· < b_n\)，使得序列 \(a_i\) 和 \(b_i\) 的各项之差的绝对值 ......
Layui 解决jquery动态生成select下拉选择框却没有显示问题
layUI利用JQuery设置select下拉列表的值重新渲染_layui重新渲染复选框-CSDN博客 就是动态生成，没有重新渲染 在jQuery动态生成之后，根据实际需求选择下面代码 form.render(); //更新全部 form.render('select'); //刷新select选择 ......
[popover, select] el-popover内有select的时候在选择后会自动关闭
Steps to reproduce选择某个选项后会自动关闭 What is Expected?选择后不自动关闭，等点击按钮后再去触发组件内的关闭方法。 What is actually happening?自动关闭 Additional comments这个问题当初在elementui的时候还没有 ......
large language model evaluation
1 Evaluate medical model fine-tuned by llama 1.1 evaluation dataset here how to organize the dataset ......
BigdataAIML-ML-Models for machine learning Explore the ideas behind machine learning models and some key algorithms used for each
最好的机器学习教程系列：https://developer.ibm.com/articles/cc-models-machine-learning/ By M. Tim Jones, Published December 4, 2017 Models for machine learning Alg ......
InternImage: Exploring Large-Scale Vision Foundation Models with Deformable Convolutions 可变形卷积v3
InternImage: Exploring Large-Scale Vision Foundation Models with Deformable Convolutions * Authors: [[Wenhai Wang]], [[Jifeng Dai]], [[Zhe Chen]], [[Z ......
《X-LLM: Bootstrapping Advanced Large Language Models by Treating Multi-Modalities as Foreign Languages》论文学习
《X-LLM: Bootstrapping Advanced Large Language Models by Treating Multi-Modalities as Foreign Languages》论文学习 ......
go model的使用 windows下
安装golang后，配置GOROOT环境变量，然后在PATH环境变量下加入%GOROOT%\bin 创建一个目录，使用如下命令 go mod init 项目名 // 完成初始化 go mod vendor // 自动创建vendor目录 go mod tidy // 整理依赖 go get xxx ......