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meta-learner learning模型 策略

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 ......
模型 pytorch UNet ONNX code

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 ......
初学者 模型 服务器

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 ......
模型 问题 keras VGG 16

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 ......
embedding 模型 Bert

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 ......
万物 模型 视觉 语言 CLIP

Reinforcement Learning Chapter 1

本文参考《Reinforcement Learning：An Introduction（2nd Edition）》Sutton. 强化学习是什么 传统机器学习方法可分为有监督与无监督两类； 有监督学习 > 任务驱动 无监督学习 > 数据驱动 强化学习则可看作机器学习的“第三范式” > 模拟驱动，具体 ......
Reinforcement Learning Chapter

off-policy RL | Advantage-Weighted Regression (AWR)：组合先前策略得到新 base policy

Advantage-Weighted Regression: Simple and Scalable Off-Policy Reinforcement Learning 论文题目：Advantage-Weighted Regression: Simple and Scalable Off-Polic ......
policy Advantage-Weighted off-policy Regression Advantage

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 ......
模型 OpenAI

RLHF · PBRL | 发现部分 D4RL tasks 不适合做 offline reward learning 的 benchmark

发现对于很多任务，（只要给出专家轨迹），将 reward 设为 0 或随机数，也能学出很好 policy，证明这些任务不适合用来评测 reward learning 的性能好坏。 ......
benchmark learning offline 部分 reward

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 ......
ChatGPT-Java ToolCalls 模型 ChatGPT Dall-e

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 ......
Reinforcement Transformer Learning Trainer 笔记

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。 ......
代码生成 HumanEval CoderEval 模型 代码

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... ......
静态 Inspector 模型 工具 Model

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 ......
模型 语言 实战 原理

在账户策略中设置密码长度最小为8个字符，密码最短使用期限为5天，最长使用期限为15天

一、本地组策略 WIN + R 命令：[secpol.msc] 二、步骤 账户策略/密码策略/... 三、启用 点击对应标签启用并按题目操作 ......
期限 密码 账户 长度 字符

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 ......
模型 GMP

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。 ......
模型 SEM

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 ......
生成器 毕业设计 模型 技术开发 技术

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，... ......
节点 模型 关键 技术

Odoo模型_联系人相关

res.partner（联系人） 联系人包括客户的公司以公司的员工、供应商的公司以及公司的员工。 res.partner.category（联系人标签） 用于给联系的人打标签，也是树形结构，可以设置上级标签，类似产品中的产品类。 res.partner.title（联系人称谓） 当联系人为个人或者是 ......
模型 联系人 Odoo

Odoo模型_产品相关

product.template（产品模板） product.product（产品变体） product.attribute（产品属性） 预设产品变体的属性，包括尺码、颜色等。 product.template.attribute.line（产品属性明细） 产品属性明细就是产品属性的值可以预设几种， ......
模型 产品 Odoo

A Learning Method for Feature Correspondence with Outliers读书笔记

A Learning Method for Feature Correspondence with Outliers 2022年 论文地址：A Learning Method for Feature Correspondence with Outliers | IEEE Conference Pub ......
Correspondence Learning Outliers Feature 笔记

惯性导航中的噪声模型

惯性导航中的噪声模型 惯性导航中，常用的噪声模型有四种：高斯白噪声、随机游走、一阶马尔科夫过程和随机常值。在IMU器件手册中，噪声通常用角度随机游走angular random walk(ARW)和速率随机游走velocity random walk(VRW)来描述。下面分别进行说明： 一、高斯白噪 ......
噪声 惯性 模型

计算机图形：光照模型

目录基本概念光源彩色光源点光源无穷远光源环境光辐射强度衰减方向光源、投射效果角强度衰减表面光照效果基本光照模型环境光Lambert漫反射模型Phong模型（镜面反射）光强与RGB颜色亮度透明表面光折射简单透明模型参考 基本概念 光照明模型（illumination model）：对场景的对象进行透视 ......
光照 图形 模型 计算机

谛胜通——引流：掌握策略，实现业务增长

在当今竞争激烈的市场环境中，流量是每个企业或个人都必须关注的重要因素。流量不仅代表着潜在的客户群体，还代表着财富和成功的机会。因此，如何有效地引流已成为许多人追求的目标。在这篇文章中，我们将探讨引流的策略、方法和实践，帮助您实现业务增长和个人成就。 一、引流的定义和重要性 引流是指通过各种渠道和手段 ......
策略 业务

物体三维模型的构建：3DSOM软件实现侧影轮廓方法

本文介绍基于3DSOM软件，实现侧影轮廓方法的空间三维模型重建。 目录1 背景知识1.1 三维信息获取方法1.2 侧影轮廓方法原理及其流程2 三维模型制作2.1 马铃薯三维模型制作2.1.1 多角度图像导入2.1.2 图像掩饰2.1.3 表面生成与优化2.1.4 纹理映射2.1.5 模型检查2.1. ......
侧影 物体 轮廓 模型 方法

pytorch实现感知机模型

感知机是一种简单的二分类模型，通常用于线性分类任务。 以下是使用 PyTorch 和 Python 实现感知机模型的示例代码，并附有注释。 python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import mat ......
模型 pytorch

CSS3学习笔记-盒模型

CSS盒模型是指包含内容（content）、填充（padding）、边框（border）和外边距（margin）几个方面的一个矩形框模型。 内容区（content）：指元素中显示内容的区域，它的大小由width和height属性决定。 填充区（padding）：用于控制内容区周围的空白区域或边距，p ......
模型 笔记 CSS3 CSS

XoT：一种新的大语言模型的提示技术

这是微软在11月最新发布的一篇论文，题为“Everything of Thoughts: Defying the Law of Penrose Triangle for Thought Generation”，介绍了一种名为XOT的提示技术，它增强了像GPT-3和GPT-4这样的大型语言模型(llm ......
模型 语言 技术 XoT

大语言模型里的Transformer还可以这么用？

前言 自 LLM 诞生以来，我们见到了很多把 LLM 接到 Vision Backbone 后面的算法，那么有两个自然的问题：（1）LLM 的 Transformer 是否可以直接处理视觉 Token？（2）LLM 的 Transformer 是否可以提升处理视觉 Token 的 Performan ......
Transformer 模型 语言
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