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7个AI绘画工具Prompt站
ChatGPT 的流行使得 AI 成为 2023 最大的科技风口，同时驱动了各种类型的 AI 发展。这些 AI 正在改变甚至颠覆很多行业的业务模式。ChatGPT 推动了 生成式 AI 革命的到来，这正在彻底颠覆内容的生产方式。自PGC、UGC 之后，内容生成终于迎来下一个发展阶段—— AIGC。 ......
MySql中执行计划如何来的——Optimizer Trace
当谈到MySQL的执行计划时，会有很多同学想：“我就觉得使用其他的执行方案比EXPLAIN语句输出的方案强，凭什么优化器做的决定与我得不一样？”。这个问题在MySQL 5.6之前或许自己很难解决，但是现在MySQL5.6及更高的版本中引入了Optimizer Trace。 ......
【论文笔记】A Prompt Pattern Catalog to Enhance Prompt Engineering with ChatGPT 使用ChatGPT增强提示工程的提示模式目录
简介 论文原文 https://arxiv.org/pdf/2302.11382.pdf 参考笔记 https://qiita.com/sonesuke/items/981925cfcc610a602e94 16种prompt模式并附例 prompt patterns是什么 A prompt is ......
更好地提问ChatGPT_常用prompt表
类别目的提问方式要点 文案写作 周报、日报、年终总结 本周我做了以下几件事情：出差客户办事处、交流演示、初步数据分析。请帮我写一份周报 要点形式列举工作内容。可以说明职位，以便工作内容更贴合实际情况 邮件 我是某项目的项目经历，请写一份工作邮件，来询问研发小组开发进度，同时邀请参加阶段汇报会议 说明 ......
《花雕学AI》24：如何用万能Prompt公式与ChatGPT进行高效的对话测试
引言你是否想要与人工智能进行有趣、有价值、有说服力的对话？你是否想要使用ChatGPT这个强大而灵活的对话生成器来创造出任何类型和主题的对话？如果是这样，那么你需要了解一个简单而强大的工具，就是万能Prompt公式。 万能Prompt公式是一种用于生成任何类型和主题的对话的模板，它可以帮助你快速地指 ......
vite项目优化----- 解决终端optimized dependencies changed. reloading问题
写在前面网上都说vite要比webpack快，但个人感受，默认情况下, vite项目的启动确实比webpack快，但如果某个界面是首次进入，且依赖比较多/比较复杂的话，那就会比较慢了。 这篇文章就是用来记录，关于vite慢的相关问题与可能的解决方案 为什么说vite快？为什么说vite慢？只说vit ......
你也可以动手参数有效微调：LoRA、Prefix Tuning、P-Tuning、Prompt Tuning
Part1前言 随着大语言模型的流行，如何让大模型在消费级GPU上进行微调训练成为了热点。掌握参数有效微调成为每个自然语言处理工程师必不可少的技能，正好hugging face开源了一个PEFT库，让我们也能够自己动手去了解参数有效微调。接下来以中文情感分析（二分类）去了解下参数有效微调。 使用的方 ......
Prompt
https://mp.weixin.qq.com/s/vyKCCjAEbuOxpKOd6zhz3w 一文跟进Prompt进展！综述+15篇最新论文逐一梳理 原创 ZenMoore 夕小瑶科技说 2021-11-04 12:46 https://mp.weixin.qq.com/s/uaS-YjYcE ......
LoRA（Low-Rank Adaptation of Large Language Models）-- 一种大模型prompt-tuning调优方法
一、Pre-train + Fine-tuning范式 0x1：为什么要微调 对于数据集本身很小（几千张图片/几千段文本）的情况，从头开始训练具有几千万参数的大型神经网络是不现实的，因为越大的模型对数据量的要求越大，过拟合无法避免。这时候如果还想用上大型神经网络的超强特征提取能力，只能靠微调已经训练 ......
Lecture#14 Query Planning & Optimization
SQL是声明性的，这意味着用户告诉 DBMS 他们想要什么答案，而不是如何得到答案。因此，DBMS 需要将 SQL 语句转换为可执行的查询计划。 但不同的查询计划的效率可能出现多个数量级的差别，如 Join Algorithms 一节中的 Simple Nested Loop Join 与 Hash ......
MegEngine 使用小技巧：使用 Optimizer 优化参数
MegEngine 的 optimizer 模块中实现了大量的优化算法， 其中 Optimizer 是所有优化器的抽象基类，规定了必须提供的接口。 同时为用户提供了包括 SGD, Adam 在内的常见优化器实现。 ......
【论文阅读笔记】Learning to Prompt for Continual Learning
Create_time: April 27, 2022 5:21 PM Edited_by: Huang Yujun Org: Google Research, Northeastern University Learning to Prompt for Continual Learning [38 ......
NLP新范式（Prompt/Instruct）
NLP的四范式 NLP发展到今天已经进入到了LLM的时代，随着模型越来越大，在zero-shot/few-shot的情形下也表现的越来越好，NLP也进入到了新的研究范式里面。学术界按发展时间线将NLP归纳到四个范式： 1），传统的基础学习范式。 2），基于word2vec，cnn，rnn的全监督深度 ......
解密prompt系列5. APE+SELF=自动化指令集构建代码实现
把AutomaticPromptEngineer指令逆向工程，SELFInstruct指令扩充组个CP，完全依LLM来构建指令微调样本集！在医疗领域经初步尝试了下，附代码和可视化应用 ......
Prompt小技巧
Few-shot Prompt Role-play Prompt 比如文字工作人员： I want you to act as an English translator, spelling corrector and improver. I will speak to you in any lan ......
关于AI 绘画，我给你总结了一份详细的关键词（Prompt 知识）
AI绘画是利用人工智能技术进行图像生成和图像编辑的过程。它主要包括两个方面，一个是基于机器学习的图像生成，另一个是基于计算机视觉技术的图像编辑。 ......
[LeetCode] 2405. Optimal Partition of String
Given a string s, partition the string into one or more substrings such that the characters in each substring are unique. That is, no letter appears i ......
Prompt
Leetcode 我希望你能扮演一个数据结构与算法老师的角色。我将提供一些关算法题目的具体信息，而你的工作是教会一个初学者，请不要直接告诉他答案，而是会逐步分析，慢慢引导他自己做出来，分为几步：第一、用更通俗易懂的语言重新解释题目，分析术语；第二、介绍解决此题需要具备的基础知识；第三、循序渐进地从简 ......
Perceptron, Support Vector Machine and Dual Optimization Problem (3)
Support Vector Machines Perceptron and Linear Separability 假设存在一个 linear decision boundary，它可以完美地对 training dataset 进行分割。 那么，经由上述 Perceptron Algorithm ......
js:三种弹出框（alter警告，confirm确认，prompt提示）
js:三种弹出框（alter警告，confirm确认，prompt提示） https://blog.csdn.net/qq_52824207/article/details/124081188 三种弹出框都属于window对象，完整写作window.alter，三种弹出框都可省略window. al ......
扩散模型的Prompt指南:如何编写一个明确提示
Prompt（提示）是扩散模型生成图像的内容来源，构建好的提示是每一个Stable Diffusion用户需要解决的第一步。本文总结所有关于提示的内容，这样可以让你生成更准确，更好的图像 一个好的提示 首先我们看看什么是好的提示，好的提示必须是详细和具体的。最好的办法是查看关键字类别和列表，关键字类 ......
Python小练习：优化器torch.optim的使用
Python小练习：优化器torch.optim的使用 作者：凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 本文主要介绍Pytorch中优化器的使用方法，了解optimizer.zero_grad()、loss.backward()以及optimizer. ......
PromptPerfect：prompt optimizer for LLMs LMs and LMOps
1. Introduce Welcome to PromptPerfect(完美提示), a cutting-edge prompt optimizer designed for large language models (LLMs), large models (LMs) and LMOps. ......
Perceptron, Support Vector Machine and Dual Optimization Problem (1)
Linear Decision Boundary（线性决策边界） Example. (classification problem) 给定一个二元的特征空间 $\mathcal{X} = \left{ \text{weight} \times \text{height} \right}$，对标签 $ ......
免费Midjourney AI绘画Prompt提示词平台合集
Midjourney AI绘图最关键的地方在于Prompt提示词写的好，一个好的提示词可以让AI模型创造出更优质的绘图，以下是8个免费的Midjourney Prompt提示词辅助平台。 编辑切换为居中 添加图片注释，不超过 140 字（可选） 编辑切换为居中 添加图片注释，不超过 140 ......
chatgpt的prompts
https://github.com/f/awesome-chatgpt-prompts javascript学习 Let’s roleplay. You are an online JavaScript course. Your task is to quickly assess the stud ......
Vue2模版编译（AST、Optimize 、Render）
在Vue $mount过程中，我们需要把模版编译成render函数，整体实现可以分为三部分： parse、optimize、codegen。 ......
Paper Reading: Interpretable Rule Discovery Through Bilevel Optimization of Split-Rules of Nonlinear Decision Trees
对于可解释的分类器本文限制为用简单的数学术语表示，使用非线性决策树(NLDT)将分类器表示为简单数学规则的集合。树的每个非叶结节点表示一个非线性数学规则，将给定条件节点中的数据集划分为两个不重叠的子集。通过限制每个条件节点上的分裂规则结构和决策树深度，保证了分类器的可解释性。在给定条件节点上的非线性... ......
解密Prompt系列4. 升级Instruction Tuning：Flan/T0/InstructGPT/TKInstruct
这一章我们聊聊指令微调，模型还是那个熟悉的模型，核心的差异在于指令集和评估侧重点的不同，每个模型只侧重介绍差异点。按时间顺序分别是Flan，T0，InstructGPT， Tk-Instruct ......
POWERFUL CHATGPT SEO PROMPTS & A GUIDE TO CHATGPT PROMPT ENGINEERING
Reading Time: 20 minutes - Unlock the potential of AI content and SEO with our guide to Prompt Engineering. Powerful ChatGPT SEO prompts that will tra ......