meta-learner learning模型 策略
关于三维模型几何坐标校正的技术方法探讨
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,... ......
使用Huggingface创建大语言模型RLHF训练流程的完整教程
ChatGPT已经成为家喻户晓的名字,而大语言模型在ChatGPT刺激下也得到了快速发展,这使得我们可以基于这些技术来改进我们的业务。 但是大语言模型像所有机器/深度学习模型一样,从数据中学习。因此也会有garbage in garbage out的规则。也就是说如果我们在低质量的数据上训练模型,那 ......
机器学习-学习率:从理论到实战,探索学习率的调整策略
本文全面深入地探讨了机器学习和深度学习中的学习率概念,以及其在模型训练和优化中的关键作用。文章从学习率的基础理论出发,详细介绍了多种高级调整策略,并通过Python和PyTorch代码示例提供了实战经验。 关注TechLead,分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团 ......
Online Learning
Online Learning 1.网上学习比较普遍 2. 产生这种现象的原因 3. 这种现象可能带来的影响 参考范文: Online Learning Perhaps there is something you don't know how to doTTn the past, you migh ......
因果推断9-18 链状结构、叉状结构、对撞结构、D-分割、模型检验和等价类
https://www.bilibili.com/video/BV1tk4y127L1/?spm_id_from=333.788&vd_source=3ad05e655a5ea14063a9fd1c0dcdee3e 所以得到一个结论,如果在一个链结构里面,比如X->Y->Z,condition到中间 ......
2023ICCV_FSI Frequency and Spatial Interactive Learning for Image Restoration in Under-Display Cameras
三. Network 1. 2. FLB: 没看懂是怎么分离的水平和竖直方向 3. SLB:每一层保留一半的通道特征用于细化,其余的在特征重构后输出(没看懂)。 Multi-distillation Network 超分辨网络的Multi-distillation Network(2019ACMMM ......
使用 PyTorch 完全分片数据并行技术加速大模型训练
本文,我们将了解如何基于 PyTorch 最新的 完全分片数据并行 (Fully Sharded Data Parallel,FSDP) 功能用 Accelerate 库来训练大模型。 动机 🤗 随着机器学习 (ML) 模型的规模、大小和参数量的不断增加,ML 从业者发现在自己的硬件上训练甚至加载 ......
Day12 jvm 内存模型JMM
1. jvm 内存模型 JMM 原帖链接 JMM控制 Java 线程之间的通信,决定一个线程对共享变量的写入何时对另一个线程可见。 每条线程在自己的工作内存中对共享变量(副本)进行操作,JMM再负责把这些操作同步到主内存中 JVM1.8 用Meta space(元空间)(在JVM外的本地内存中)取代 ......
Day09 方法知识点综合(求值策略与可变参数)
1. 求值策略 编程语言中方法之间进行参数传递时有个传递策略,该策略就被称为求值策略(Evaluation strategies)。求值策略分为两大基本类型,如果按照如何处理传递给方法的实际参数,分为严格的和非严格的两种求值策略。 1.1 严格求值策略 传值调用(Call by value) 将实参 ......
做算力的浪潮信息为什么还要再卷大模型?
避免重复造轮子,前提是轮子已经造得很好。 大模型有多卷? 现在国内已经有180个以上生成式大模型,科技大厂、互联网大厂纷纷入局,既有百度、浪潮信息、阿里、腾讯等一众巨头,也有专攻AI的讯飞、商汤等垂直领域小巨头,以及“日日新”的创业企业。 今天A厂商发布大模型,各种参数对比下来堪称最强,第二天B厂商 ......
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。 ......
人工智能的新篇章:深入了解大型语言模型(LLM)的应用与前景
人工智能的新篇章:深入了解大型语言模型(LLM)的应用与前景 LLM(Large Language Model)技术是一种基于深度学习的自然语言处理技术,旨在训练能够处理和生成自然语言文本的大型模型。 LLM 技术的核心思想是使用深度神经网络,通过大规模的文本数据预训练模型,并利用这些预训练模型进行 ......
[论文速览] Randomized Quantization@ A Generic Augmentation for Data Agnostic Self-supervised Learning
Pre title: Randomized Quantization: A Generic Augmentation for Data Agnostic Self-supervised Learning accepted: ICCV 2023 paper: https://arxiv.org/abs ......
LangChain调用本地模型
学习LangChain参考 https://python.langchain.com.cn/docs/get_started/quickstart 调用本地下载的模型参考 https://blog.csdn.net/qq_43692950/article/details/131743987 在Jup ......
从Hugging Face下载模型到本地并调用
不同的模型需要的显存不同,下载前先查一下自己GPU能支持什么模型 1. 用如下脚本可以下载HuggingFace上的各种模型, 网址 https://huggingface.co/models download.py #coding=gbk import time from huggingface_ ......
他山之石,可以攻玉|银行业数据中心数字化转型之模型篇 04(完结)
导语: 银行业数据中心数字化转型是一项系统性工程既涉及管理层面转型——包括数字化转型战略、基础架构和技术架构转型、技术创新和知识体系转型,又涉及执行层面转型——包括人员管理(P)、流程管理(P)、技术管理(T)、资源管理(R)等。数据中心数字化转型作为一项宏大的系统性工程,必须要依据一个模型或标 ......
OSI七层模型
physical layer 物理层data link layer 数据链路层network layer 网络层transport layer 传输层session layer 会话层presentation layer 表示层application layer 应用层——————————————— ......
【scikit-learn基础】--『数据加载』之玩具数据集
机器学习的第一步是准备数据,好的数据能帮助我们加深对机器学习算法的理解。 不管是在学习还是实际工作中,准备数据永远是一个枯燥乏味的步骤。scikit-learn库显然看到了这个痛点,才在它的数据加载子模块中为我们准备了直接可用的数据集。 在它的数据加载子模块中,提供了6种直接可用来学习算法的经典数据 ......
11月推荐阅读的12篇大语言模型相关论文
现在已经是12月了,距离2024年只有一个月了,本文总结了11月的一些比较不错的大语言模型相关论文 https://avoid.overfit.cn/post/ca7d20ae68dd4f54a69d7d2d5df51e8d ......
倾斜摄影三维模型的根节点合并的优势分析
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,... ......
电报营销的社交广告投放策略
利用电报营销进行社交广告投放的策略 随着社交媒体的不断发展,营销者和广告商们也在寻找新的平台来推广他们的产品和服务。电报(Telegram)作为一个受欢迎的即时通讯应用,提供了丰富的社交互动功能,成为了一个潜在的广告投放平台。本文将探讨如何利用电报进行社交广告投放,并提出一些相关的策略和建议。 1. ......
The importance of learning basic skills
参考范文1 The Importance of Reading Literature Literature is acknowledged as the most precious product of human civilization and wisdom, especially by our ......
Generative-Contrastive Graph Learning for Recommendation论文阅读笔记
Abstract 首先介绍了一下GCL的一些缺点,GCL是通过数据增强来构造对比视图,然后通过最大化对比视图之间的互信息来提供自监督信号。但是目前的数据增强技术都有着一定的缺点 结构增强随机退出节点或边,容易破坏用户项目的内在本质 特征增强对每个节点施加相同的尺度噪声增强,忽略的节点的独特特征 所以 ......
线程淘汰策略
1、线程池的拒绝策略 等待队列已经排满了,再也塞不下新任务了,同时,线程池中的max线程也达到了,⽆法继续为新任务服务。这个是时候我们就需要拒绝策略机制合理的处理这个问题。 2、JDK内置的拒绝策略 AbortPolicy(默认):直接抛出RejectedExecutionException异常阻⽌ ......
ARIMA模型,ARIMAX模型预测冰淇淋消费时间序列数据|附代码数据
全文下载链接:http://tecdat.cn/?p=22511 最近我们被客户要求撰写关于ARIMAX的研究报告,包括一些图形和统计输出。 标准的ARIMA(移动平均自回归模型)模型允许只根据预测变量的过去值进行预测 。 该模型假定一个变量的未来的值线性地取决于其过去的值,以及过去(随机)影响的值 ......
Redis的内存回收原理,及内存过期淘汰策略详解
Redis内存回收机制 Redis的内存回收主要围绕以下两个方面1Redis过期策略:删除过期时间的key值2Redis淘汰策略:内存使用到达maxmemory上限时触发内存淘汰数据Redis的过期策略和内存淘汰策略不是一件事,实际研发中不要弄混淆了,下面会完整的介绍两者。 Redis过期策略过期策 ......
Java Learning Day4 面向对象基础
初始化顺序:默认初始化 显示初始化 构造器初始化(单参先执行) 有内部类加载的话,在显式赋值之后,就进行新的加载 Static 静态变量:静态成员变量属于类的,完全不需要创建对象使用。 private:同类中 缺省:同一包中 protected:不同包子类 public:不同包 只有成员变量可以用权 ......
BAAI、北大&港中文团队提出 SegVol:通用且可交互的医学体素分割模型
前言 上周,北京智源人工智能研究院(BAAI)、北京大学和香港中文大学的研究团队开源了SegVol 医学通用分割模型。与过去一些很棒的 Medical SAM 工作不同,SegVol 是第一个能够同时支持 box,point 和 text prompt 进行任意尺寸原分辨率的 3D 体素分割模型。作 ......
克莱·汤普森的合同, 你再也不是那个hero. learning area 和 performance area
从23年6月就开始了拉锯谈判,要价格5年2.3亿,4年2亿,到4年1.6亿,勇士一直报价4年1亿到1.2亿,到了11月底的第七次谈判,勇士只报价4年5500万。结合了克莱在23-24新赛季的表现,这价格可以说是没有溢价了,这合同谈判有些期权的影子,合同是买未来的performance,时间价值的溢价 ......