transformer架构 模型 原理

GS | 佛罗里达大学Salvador报告:数量遗传和育种中的混合模型

本报告来自佛罗里达大学Salvador A. Gezanboshi博士。Salvador是一位拥有20多年经验的育种家/数量遗传学家,在育种、统计分析和遗传改良咨询方面有着丰富的经验。同时,他也是VSN的国际顾问,没错,就是那个开发了大名鼎鼎的ASReml的VSN。在大学或研究机构任职期间,他主要集 ......
Salvador 模型 数量 报告 大学

浦语书生大模型实战训练营01笔记

大模型总的发展趋势:单一模型处理单一任务到一个模型解决多个任务 书生.浦语大模型开源历程:internLM大模型发布-》全面商业、开源支持8k语境全链路开源体系》多模态预训练语料库开源发布-》1.1版本迭代升级,开源智能体框架支持语言模型到智能体升级转换-》增强版发布开源工具全线升级 书生.浦语大模 ......
训练营 书生 实战 模型 笔记

R语言分布滞后非线性模型(DLNM)研究发病率,死亡率和空气污染示例|附代码数据

全文下载链接:http://tecdat.cn/?p=21317 最近我们被客户要求撰写关于分布滞后非线性模型(DLNM)的研究报告,包括一些图形和统计输出。 本文提供了运行分布滞后非线性模型的示例,同时描述了预测变量和结果之间的非线性和滞后效应,这种相互关系被定义为暴露-滞后-反应关联 数据集包含 ......

2. Mybatis 中SQL 执行原理

2. Mybatis 中SQL 执行原理 这里有两种方式,一种为常用的 Spring 依赖注入 Mapper 的方式。另一种为直接使用 SqlSessionTemplate 执行 Sql 的方式。 Spring 依赖注入 Mapper 的方式 Mapper 接口注入 SpringIOC 容器 Spr ......
原理 Mybatis SQL

React jsx 语法解析 & 转换原理

jsx介绍 jsx是一种JavaScript的语法扩展(eXtension),也在很多地方称之为JavaScript XML,因为看起就是一段XML语法,用于描述UI界面,并且可以和JavaScript代码结合使用。 比起vue中的模板语法,更加灵活,且不需要学习模板语法中的特定标签,比如:v-if ......
语法 原理 React jsx amp

什么是大语言模型的“幻觉”

使用ChatGPT的朋友应该遇到过这样的情况,模型有时候会答非所问甚至自相矛盾,这种情况被成为大语言模型的“幻觉”,即在处理和生成文本时出现的一些特定的错误或误解。这些幻觉可能源于模型对现实世界的理解不足、数据训练的偏差、或者算法本身的局限性。 出现幻觉的原因有几个方面: 1、数据训练偏差 LLM通 ......
幻觉 模型 语言

HTML页面的哈希(hash)路由原理+原生js案例

<!-- * 场景:不刷新页面,对页面的局部内容进行更改 *方案1:ajax 方法 *方案2:哈希(hash)路由原理 *方案2讲解:监听浏览器的url中的hash(url的#后面的文本——锚文本)值,进行更改内容 --> <!DOCTYPE html> <html lang="cn"> <head ......
路由 原理 案例 页面 HTML

多模态大模型少样本自适应综述

前言 在医学成像和遥感等一些细粒度领域,多模态基础模型的性能往往不尽人意。因此,许多研究者开始探索这些模型的少样本适应方法,逐渐衍生出三种主要技术途径:1)基于提示的方法;2)基于适配器的方法;3)基于外部知识的方法。尽管如此,这一迅速发展的领域产生了大量结果,但尚无全面的综述来系统地整理研究进展。 ......
模态 样本 模型

PM-从后微服务谈架构演进

2022 年,关于微服务发生了几件有趣的事情。 其一,正式掌管 Twitter 不久的 Elon Musk 对 Twitter 的开发团队 “批判” 了一番。他表示自己为 Twitter 在许多国家的极慢运行速度感到抱歉。之所以如此慢是因为 App 需要执行 1000 多个 “糟糕” 的批处理 RP ......
架构 PM

大模型RAG之向量检索技术-结合LSTM模型编码

本文将介绍两种编码方式,一种直接采用bert进行编码query与待匹配数据;另一种将待匹配数据构造成key-value的形式,key表示从每个待匹配数据的概念或者抽象描述,value是对应的待匹配数据,将query和key进行编码,lstm从过query查询到key之后,就可以获取对应的value ......
模型 向量 编码 技术 LSTM

PV视角之3D检测模型Sparse4D系列

在自动驾驶视觉感知系统中,为了获得环绕车辆范围的感知结果,通常需要融合多摄像头的感知结果。比较早期的感知架构中,通常采用后融合的范式,即先获得每个摄像头的感知结果,再进行结果层面的融合。后融合范式主要的问题在于难以处理跨摄像头的目标(如大卡车),同时后处理的负担也比较大。而目前更加主流的感知架构则是 ......
视角 Sparse4D 模型 Sparse4 Sparse

RNN 和 Transformer 复杂度比较

这里假设BatchSize为 1,就是单样本的情况。 原始 RNN 块: (1)单步计算 H,包含两个矩阵向量乘法,和一个激活,复杂度HidSize² (2)一共有SeqLen步,所以整体复杂度SeqLen * HidSize² LSTM 块: (1)单步计算 F I C_hat O,包含八个矩阵向 ......
复杂度 Transformer RNN

什么是大模型RAG?RAG与funtionCalling的区别是什么?

大模型的RAG(Retrieval-Augmented Generation)与Function Calling都是用于增强大型语言模型(如GPT)的技术,但它们的工作原理和应用场景有所不同。 Retrieval-Augmented Generation (RAG): 原理:RAG结合了信息检索和文 ......
funtionCalling RAG 模型

模型类序列化器

1 原来用的Serilizer跟表模型没有直接联系, 模型类序列化器ModelSerilizer,跟表模型有对应关系 2 使用 class BookModelSerializer(serializers.ModelSerializer): class Meta: model=表模型 # 跟哪个表模型 ......
序列 模型

挑战Transformer的新架构Mamba解析以及Pytorch复现

今天我们来详细研究这篇论文“Mamba:具有选择性状态空间的线性时间序列建模” Mamba一直在人工智能界掀起波澜,被吹捧为Transformer的潜在竞争对手。到底是什么让Mamba在拥挤的序列建中脱颖而出? 在介绍之前先简要回顾一下现有的模型 Transformer:以其注意力机制而闻名,其中序 ......
Transformer 架构 Pytorch Mamba

系统存储架构升级分享

一、业务背景 系统业务功能:系统内部进行数据处理及整合, 对外部系统提供结果数据的初始化(写)及查询数据结果服务。 系统网络架构: 部署架构对切量上线的影响 - 内部管理系统上线对其他系统的读业务无影响 分布式缓存可进行单独扩容, 与存储及查询功能升级无关 通过缓存层的隔离, 系统扩展期间外部系统可 ......
架构 系统

【略读论文|大模型相关】Zero-Shot Relational Learning on Temporal Knowledge Graphs with Large Language Models

时间:2023 学校:慕尼黑大学 创新点: 1.据我们所知,这是第一个试图在TKGF背景下研究零射击关系学习的工作。 2.我们设计了一种基于llm的方法zrLLM,并设法在零射击关系推理中增强各种基于嵌入的TKGF模型。 3.实验结果表明,zrLLM有助于大大提高所有考虑的TKGF模型对包含未见零射 ......

在ASP.NET Core微服务架构下使用RabbitMQ如何实现CQRS模式

前言 在现代软件开发中,微服务架构和CQRS模式都是备受关注的技术趋势。微服务架构通过将应用程序拆分为一系列小型、自治的服务,提供了更好的可伸缩性和灵活性。而CQRS模式则通过将读操作和写操作分离,优化了系统的性能和可维护性。本文小编将为大家介绍如何在ASP.NET Core微服务架构下使用Rabb ......
架构 RabbitMQ 模式 Core CQRS

星型模型&雪花模型

数据集市(Data Mart)也有称ADS(Application Data Store),数据集市将主题层和基础层的数据按照各业务的实际需求进行聚合,形成宽表或数据立方体(Cube),可直接供业务部门和数据分析团队使用。 数据集市中主要存在的是事实表(fact)和维度表(dimension)。 事 ......
模型 雪花 amp

《Span-Based Joint Entity and Relation Extraction with Transformer Pre-Training》阅读笔记

代码 原文地址 预备知识: 1.什么是束搜索算法(beam search)? beam search是一种用于许多自然语言处理和语音识别模型的算法,作为最终决策层,用于在给定目标变量(如最大概率或下一个输出字符)的情况下选择最佳输出。 2.什么是条件随机场(Conditional Random Fi ......

03_内核源码组织架构

一、Linux内核特征 Linux内核组织形式为整体式结构 进程调度方式简单而有效 支持内核线程(或称为守护进程) 支持多种平台的虚拟内存管理 虚拟文件系统 模块机制 增加系统调用 面向对象 二、Linux内核五大子系统 三、系统数据结构 在Linux内核中使用频率较高的数据结构: task_str ......
组织架构 内核 架构 源码 03

02_内核架构

宏内核与微内核 宏内核:所有内核代码都编译成一个二进制,所有的内核代码都运行在一个大内核地址空间里,内核代码可以直接访问和调用,效率高且性能好 微内核:把操作系统分成多个独立的功能模块,每个功能模块之间的访问需要通过消息来完成,因此效率没有那么高 宏内核架构优点:设计简洁和性能较好 微内核架构优点: ......
内核 架构 02

湘潭大学马克思主义基本原理错题集(自留)

湘潭大学马克思主义基本原理错题集(自留) 一、单选题(147道) 二、多选题(112道) 三、填空题(41道) 四、判断题(78道) ......

R语言GARCH族模型:正态分布、t、GED分布EGARCH、TGARCH的VaR分析股票指数|附代码数据

全文链接:http://tecdat.cn/?p=31023 最近我们被客户要求撰写关于GARCH族模型的研究报告,包括一些图形和统计输出。 如何构建合适的模型以恰当的方法对风险进行测量是当前金融研究领域的一个热门话题 ( 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** )。 VaR方法作为当 ......
正态分布 模型 指数 语言 代码

期末云计算基础架构平台实操题

1.docker sudo yum remove docker \ docker-client \ docker-client-latest \ docker-common \ docker-latest \ docker-latest-logrotate \ docker-logrotate \ ......
架构 基础 平台

六边形战士与六边形架构:强大能力的双重赋能

在技术和体育的领域中,有时候我们会发现一些独特的形容词和比喻,它们能够生动地传达出一种强大、高效、灵活的感觉。今天,我们将聚焦在两个看似截然不同的领域,即运动员和软件架构,通过“六边形战士”和“微服务架构”这两个独特的形容词,探讨它们在各自领域的表现和如何共同构建强大的能力。 六边形战士:力量与灵活 ......
六边形 架构 战士 能力

Python中关于对象序列化实现和原理

pickle模块可以实现任意的Python对象转换为一系列字节(即序列化对象)的算法。这些字节流可以被传输或存储,接着也可以重构为—个和原先对象具有相同特征的新对象。 注意: pickle的文档清晰的表明它不提供安全保证。实际上,反序列化后可以执行任意代码,所以慎用 pickle来作为内部进程通信或 ......
序列 原理 对象 Python

STM32 GPIO 工作原理

目录STM32F4074 GPIO 原理STM32的GPIOGPIO的基本结构和工作原理GPIO的工作模式输入模式浮空输入模式上拉输入模式下拉输入模式模拟输入模式输出模式开漏输出模式开漏复用输出模式推挽输出模式推挽复用输出模式总结与分析什么是推挽结构和推挽电路?开漏输出和推挽输出的区别?在STM32 ......
原理 GPIO STM 32

Spring MVC内容协商实现原理及自定义配置【享学Spring MVC】

Spring MVC内容协商实现原理及自定义配置【享学Spring MVC】 转载自:https://www.cnblogs.com/yourbatman/p/11420805.html 前言 上文 介绍了Http内容协商的一些概念,以及Spring MVC内置的4种协商方式使用介绍。本文主要针对S ......
Spring MVC 原理 内容

AI_NLP以及SAM的理解-分割模型

机器学习 一般机器学习分为有监督学习,无监督学习和强化学习 无监督学习 Unsupervised Learning Self-Supervised Learning,又称为自监督学习 -Self-Supervised Learning 的核心思想 Masked Autoencoders Are Sc ......
模型 AI_NLP NLP SAM AI
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