model
A Novel Noise Injection-based Training Scheme for Better Model Robustness
郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！ https://arxiv.org/abs/2302.10802 ......
《Decision Transformer: Reinforcement Learning via Sequence Modeling》论文学习
一、Introduction 先前的研究工作表明，Transformer可以对处于高维分布的语义概念进行大规模建模抽象，比较典型地体现如： 基于自然语言的零样本泛化（zero-shot generalization） 分布外图像生成（out-of-distribution image generat ......
Django 动态操作model
from django.apps import apps for o in oids_result: oid_result = snmp.snmpWalk(o.oid) if o.model_filed_name and len(o.model_filed_name) > 0: field_name ......
《Universal and Transferable Adversarial Attacks on Aligned Language Models》论文学习
一、Abstract 尽管“开箱即用”的大型语言模型（例如ChatGPT）能够生成出色的处理令人反感的内容，人们在规避针对LLM的攻击（针对LLM的所谓“越狱”）方面取得了一些成功，但在不断地攻防实践中这些防御手段却很脆弱，研究员在自动对抗性提示（prompt）生成方面也取得了一些突破。 在本文中， ......
常见model
## modes.Model ### 常见类型 ``` AutoField(Field) - int自增列，必须填入参数 primary_key=True BigAutoField(AutoField) - bigint自增列，必须填入参数 primary_key=True 注：当model中如果没 ......
Domain Cluster Model
Introduction Domain Cluster Model 3.0 Background of Domain Management 领域管理背景 Common Framework 通用框架Architecture & Synergy Analysis 体系结构与协同分析Demand & Pr ......
《LARGE LANGUAGE MODELS ARE HUMAN-LEVEL PROMPT ENGINEERS》论文学习
一、INTRODUCTION 深度神经网络规模和基于注意力的网络架构的结合，导致了语言模型具备了前所未有的通用性。“大型语言模型”（LLM）涌现出了很多令人惊艳的能力，包括： few-shot in-context learning zero-shot problem solving chain o ......
element ui 的el-select的回显，v-model绑定的是一个数组，如何保证回显成功
要确保 `el-select` 组件的回显成功，其中 `v-model` 绑定的是一个数组，你需要按照以下步骤进行操作： 1. 在 `el-option` 组件上使用 `:value` 属性设置每个选项的值，确保每个选项都有唯一的标识。 2. 在 `el-select` 组件上使用 `:multip ......
models数据库创建
from django.db import models# Create your models here.class UserInfo(models.Model): name=models.CharField(verbose_name="姓名",max_length=20) pwd=models. ......
建立模型类的方法学习 DecimalField ，models.SmallIntegerField ，get_pay_type_display()
1. total_amount = models.DecimalField(max_digits=10, decimal_places=2, verbose_name="订单总价", default=0) DecimalField: 这是一个Django模型字段类型，用于存储十进制数值，通常用于表示 ......
从vue2到vue3，自定义组件的v-model实现原理
### 前言 相信使用vue开发的同学应该都体会过v-model的便利，它可以非常方便地进行双向数据绑定，只要重新输入内容，视图就会立刻发生改变。本文将着重介绍如何在自定义组件当中使用v-model，以及在vue2和vue3中使用方式上的差异。 ### 概述 v-model是一个语法糖，它在组件使用 ......
Large Language Models are Zero-Shot Reasoners
[TOC] > [Kojima T., Gu S. S., Reid M., Matsuo Y. and Iwasawa Y. Large language models are zero-shot reasoners. NIPS, 2022.](http://arxiv.org/abs/2205. ......
GNN学习 GNN Model
# GNN学习 GNN Model 这部分主要讲如何使用图神经网络GNN来进行节点嵌入 我们首先会想到，将邻接矩阵和特征合并到一起应用到深度神经网络上，问题在于： + 需要O(|V|)的参数 + 不适用于不同大小的图 + 对节点顺序敏感 我们可以将卷积神经网络泛化到图上，并应用的节点特征数据 但是图 ......
项目开发难点-要求el-radio组件实现点击切换的时候，先弹出框判断是否符合条件，如果符合radio的值发生变化，不符合则不变。解决方法v-model的分解式 :value @Input
需求描述：页面radio点击的时候，先不改变radio的值，先弹出框进行判断是否符合一定的条件如果符合则发生变化，否则radio不发生变化,页面还显示原来的值。 问题难点：在vue项目中，使用 <el-radio v-model="radio" label="1">备选项1</el-radio> < ......
Measuring and Narrowing the Compositionality Gap in Language Models
[TOC] > [Press O., Zhang M., Min S., Schmidt L., Smith N. A. and Lewis M. Measuring and narrowing the compositionality gap in language models. arXiv p ......
《Language Model Cascades》论文学习
一、Introduction 语言模型 (LM) 已展现出令人印象深刻的小样本学习能力，很多人建议应该将LM视为一个基础通用推理计算器，这个基础通用推理计算器可以被用于例如： scratchpads chain of thought prompting learned verifiers selec ......
Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models
[TOC] > [Wei J., Wang X., Schuurmans D., Bosma M., Ichter B., Xia F., Chi E. H., Le Q. V. and Zhou D. Chain-of-thought prompting elicits reasoning in ......
RAM(Recognize Anything Model)
## Recognize Anything Model - 项目链接：https://recognize-anything.github.io/ - Demo链接：https://huggingface.co/spaces/xinyu1205/Tag2Text - 源码链接：https://gith ......
Rethinking with Retrieval Faithful Large Language Model Inference
[TOC] > [He H., Zhang H. and Roth D. Rethinking with retrieval: faithful large language model inference. arXiv preprint arXiv:2301.00303, 2023.](http: ......
WinBioDataModelOOBE" 是 Windows 操作系统中的一个组件，全称是 "Windows Biometric Data Model Out-of-Box Experience"，用于在设备首次使用生物识别功能时进行设置和配置
WinBioDataModelOOBE" 是 Windows 操作系统中的一个组件，全称是 "Windows Biometric Data Model Out-of-Box Experience"，用于在设备首次使用生物识别功能时进行设置和配置。 以下是关于 "WinBioDataModelOOBE ......
WUDFCompanionHost主要用于支持以COM（Component Object Model）接口编写的UMDF驱动程序。UMDF是一种驱动程序开发框架，允许使用高级编程语言（如C++）编写设备驱动程序，而不需要深入理解底层的内核模式驱动程序开发
WUDFCompanionHost是Windows操作系统中的一个进程，它是用于运行和管理用户模式驱动程序框架（User-Mode Driver Framework，简称UMDF）的一部分。 WUDFCompanionHost主要用于支持以COM（Component Object Model）接口编 ......
《Prompting Is Programming: A Query Language for Large Language Models》论文学习
一、前言 大型语言模型在诸如对话问答、代码生成等广泛任务上表现出了出色的性能。 在较高的层次上，给定一段输入，大语言模型可用于按照概率统计方式自动补全序列。在此基础上，用户用指令（instructions）或示例（examples）去提示（prompt）大语言模型，以实施各种下游任务。 本质上，提示 ......
model的meta 设定
from django.db import models class Post(models.Model): no = models.IntegerField() name = models.CharField(max_length=128) class Meta: # 昇順 ordering = ......
REALM Retrieval-Augmented Language Model Pre-Training
[TOC] > [Guu K., Lee K., Tung Z., Pasupat P. and Chang M. REALM: Retrieval-augmented language model pre-training. ICML, 2020.](http://arxiv.org/abs/20 ......
jfinal 框架学习笔记-第三天 Model相关学习--record+Model增删改查的用法（震惊之今日刷新认知数据库连接池）
1.了解了数据库连接池。 其中使用最多也是最广泛的是druid 数据库连接池也就是阿里云研发的数据库连接池 2.ActiveRecord（jFinal的核心技术）+DruidPlugin(数据库连接词，如何与数据库打交道) ActiveRecord:1.Record(记录，相当于一个通用的Model ......
Guidance：A guidance language for controlling large language models
一、项目简介 与传统的Prompt或Chaining技术相比，“Guidance”能够更有效地控制LLM语言模型。 “Guidance”程序允许您将generation、prompting和业务逻辑控制交织成一个连续的pipeline流程，并与LLM模型实际处理文本的过程相匹配，例如： Simple ......
Jetpack Compose：开始使用Model
# 接上篇 https://www.cnblogs.com/develon/p/17525925.html 参考：https://juejin.cn/post/6844903982742126600 # Model 概览 ： 2、将app文件夹中models.py文件删除（也可以剪 ......
LoRA：Low-Rank Adaptation Of Language Model
# LoRA：Low-Rank Adaptation Of Language Model ## O、摘要 本文提出一种新的大模型（本文主要指 transformer）微调方法：低秩自适应。其主要特性为，冻结预训练模型的权重，并将可训练低秩矩阵，分解到模型的每一层，从而大大减少下游任务的训练参数量。与 ......
关于 Spartacus ProdutList Component Service model$ 的填充逻辑
源代码：  这段代码是 Angular 中的 RxJS 代码，主要是创建一 ......