526互联

transformer模型gpt

Python和PyTorch深入实现线性回归模型：一篇文章全面掌握基础机器学习技术

# 1. 简介 ## 1.1 线性回归模型概述 ![file](https://img2023.cnblogs.com/other/488581/202307/488581-20230728153949582-615920927.png) 线性回归是一种统计学中的预测分析，该方法用于建立两种或两种以 ......
线性 模型 篇文章 机器 PyTorch

如何在VSCode中配置GitHub GPT代码辅助提示工具

安装GitHub GPT插件（如果有的话）：在VSCode扩展市场中搜索并安装GitHub GPT插件。该插件可能还不存在，如果是这样，你可能需要开发自定义的代码提示插件。在此假设有一个现有的插件可用。 安装VSCode：如果你还没有VSCode，首先要安装它。你可以从VSCode的官方网站（htt ......
代码 工具 VSCode GitHub GPT

Meta-Transformer：1个框架理解12种模态引发的质变与涌现（已开源）

前言 近日，香港中文大学多媒体实验室（CUHK MMLab）联合上海人工智能实验室的OpenGVLAB研究团队提出一个统一多模态学习框架 Meta-Transformer，实现骨干网络的大一统，具有一个模态共享编码器，并且无需配对数据，即可理解 12 种模态信息, 并提供了多模态无边界融合的新范式。 ......
模态 质变 Meta-Transformer Transformer 框架

Bidirectional Encoder Representations from Transformers

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是由Google在2018年提出的自然语言处理（NLP）模型。它是一个基于Transformer架构的预训练模型，通过无监督学习从大量的文本数据中学习通用的语言表示，从而能够更好... ......
Representations Bidirectional Transformers Encoder from

Transformer模型

### Transformer模型 [Transformer模型及其实现](https://blog.csdn.net/moo611/article/details/122234867) 历史：谷歌团队在2017年提出的经典NLP模型（目前很火的bert模型就是基于此模型）。 特点：Transfor ......
Transformer 模型

3 分钟将免费无限制的 Claude 2.0 接入任意 GPT 套壳应用，太香了！

Claude 是 ChatGPT 的最强竞争对手,由 OpenAI 早期团队成员创建,目标就是打造出能 赶超 ChatGPT 的 AI。最新版的 Claude 2.0，能力已经开始**领先 ChatGPT 3.5** 版本，甚至被认为已经**接近 GPT-4 的水准**！😱 和 ChatGPT 不 ......
无限制 Claude 2.0 GPT

为什么大模型突然间火了

为什么大模型突然间火了 大模型是今年4月份chatgpt火了之后，公司开始意识到这个东西可能有点东西，为此组织预研。本身公司是安防科技公司，先是预研的cv领域的大模型。总体而言，视觉大模型在行业内落地目前都在预研中，没有语言类大模型给人带来那么强烈的震撼感。 在B站看到陆奇的演讲后，自己整理下大体思 ......
模型

Cesium学习笔记5-加载城市建筑物火柴盒模型

将shp文件转换为cesium可以加载的geojson文件，在线转换工具，使用cesium的GeoJsonDataSource接口类，根据建筑物高度上色加载geojson文件。 注意shp文件包含_Height字段。代码如下： <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <he ......
火柴盒 建筑物 火柴 模型 笔记

Java中常见的网络通信模型

![image-20230727165438152](https://img2023.cnblogs.com/blog/2280061/202307/2280061-20230728101625736-1692013619.png) 目前最近仔学习RocketMQ以及Dubbo还有Spring5框架 ......
网络通信 模型 常见 网络 Java

在Odoo中，res.partner和res.users模型的关联和区别。

res.partner模型： 这个模型在Odoo中代表一个业务伙伴。业务伙伴可以是一个公司或者是一个个人。 这个模型用于存储业务伙伴的信息，比如名称、地址、联系方式等。res.partner模型也被用于各种不同的场景，比如客户、供应商、公司等。 res.users模型： 这个模型在Odoo中代表一个 ......
res 模型 partner users Odoo

Llama2 论文中译版——开放式基础和微调聊天模型

# Llama 2：开放式基础和微调聊天模型 ## 写在前头 因为最近一直在使用 LLM 工具，所以在学习 [Llama 2：开放式基础和微调聊天模型](https://ai.meta.com/research/publications/llama-2-open-foundation-and-fin ......
开放式 模型 基础 Llama2 论文

YOLOv5目标检测模型

# YOLOv5目标检测模型 ## 环境配置 ##### 1、安装Anaconda 打开命令行输入conda -V检验是否安装及当前conda的版本 ##### 2、conda常用的命令 1）conda常用的命令 ~~~python conda list ~~~ 2）查看当前存在哪些虚拟环境 ~~~ ......
模型 目标 YOLOv5 YOLOv

【AltWalker】模型驱动：轻松实现自动化测试用例的自动生成和组织执行

本文将介绍如何使用AltWalker进行模型驱动的自动化测试。模型驱动的自动化测试（Model-Based Testing）是一种软件测试方法，它将系统的行为表示为一个或多个模型，然后从模型中自动生成和执行测试用例。这种方法的核心思想是将测试过程中的重点从手动编写测试用例转移到创建和维护描述系统行为... ......
自动生成 AltWalker 模型

灵雀云Alauda MLOps 现已支持 Meta LLaMA 2 全系列模型

在人工智能和机器学习领域，语言模型的发展一直是企业关注的焦点。然而，由于硬件成本和资源需求的挑战，许多企业在应用大模型时仍然面临着一定的困难。为了帮助企业更好地应对上述挑战，灵雀云于近日宣布，企业可通过Alauda MLOps（以下简称AML）使用由 Meta 开发的 LLaMA 2 全系列模型。 ......
全系列 模型 Alauda MLOps LLaMA

CF623E Transforming Sequence

难点在于卡 `__int128`（？）。 首先 $N>K$ 显然无解，只需考虑 $N\le K$ 的情况。然而这并没有什么用。 把 $b$ 看作集合，显然 $b_i\subset b_{i+1}$。所以令 $f_{n,i}$ 为考虑到 $b_n$ 且 $|b_n|=i$ 的方案数，集合元素无序，即选 ......
Transforming Sequence 623E 623 CF

VBA利用transform函数和ADO实现交叉汇总

VBA中transform函数基本语法： Creates a crosstab query. Syntax TRANSFORM aggfunction selectstatement PIVOT pivotfield [IN (value1[, value2[, ...]])] The TRANSF ......
函数 transform VBA ADO

工程设计施工3D模型素材下载，全套1000+免费获取

在建筑设计和施工过程中，3D模型数据是至关重要的。设计师和工程师需要依赖高质量的3D模型数据进行方案优化、细节设计、施工规划和质量控制。因此，如何下载高质量的3D模型数据成为了一个重要的问题。 今天给大家免费提供一个“设计、施工3D模型数据下载”方法 工具软件：图新说 软件下载：http://www ......
工程设计 素材下载 全套 素材 模型

Vision Transformer

Vision Transformer 本文关注ViT论文`4.5 Inspecting Vision Transformer`可视化的原理及实现，此外还对ViT pytorch源码实现进行理解 [toc] # Introduction [论文地址](arXiv:2010.11929) ## Titl ......
Transformer Vision

探索Java通信面试的奥秘：揭秘IO模型、选择器和网络协议，了解面试中的必备知识点！

通过深入探索Java通信面试的奥秘，我们将揭秘Java中的三种I/O模型（BIO、NIO和AIO）、选择器（select、poll和epoll）以及网络协议（如HTTP和HTTPS），帮助您了解在面试中必备的知识点。这些知识点对于网络编程和系统安全方面的求职者来说至关重要，掌握它们将为您的职业发展打... ......
知识点 奥秘 模型 知识 网络

第1次使用阿里大模型-通义千问

我申请的体验 **通义千问** 通过了，使用了文生图的，通义万相。效果很惊艳。 文字描述： ``` 一个拿着苹果的小女孩，在雪地里安静的望着她的雪地车 ``` ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/345360/202307/345360-2023072 ......
模型

SIPOC模型是一种用于流程分析和过程改进的工具，它代表了供应商（Supplier）、输入（Input）、过程（Process）、输出（Output）和客户（Customer）之间的关系。SIPOC模型提供了对流程中关键要素的全面概览，有助于团队理解和定义流程，并识别改进机会

SIPOC模型是一种用于流程分析和过程改进的工具，它代表了供应商（Supplier）、输入（Input）、过程（Process）、输出（Output）和客户（Customer）之间的关系。SIPOC模型提供了对流程中关键要素的全面概览，有助于团队理解和定义流程，并识别改进机会。 具体来说，SIPOC ......
流程 模型 过程改进 过程 SIPOC

每日汇报 第五周第四天 CSS弹性盒子模型和html排版

今日学习： CSS中的弹性盒子模型和html中的排版 盒子模型html代码： 1 <!DOCTYPE html> 2 <html lang="en"> 3 <head> 4 <meta charset="utf-8"> 5 <meta name="viewport" content="width=d ......
盒子 弹性 模型 html CSS

浅谈Excel开发：三 Excel 对象模型

[前一篇文章](https://www.yycoding.xyz/post/2013/8/1/excel-menu-system-introduction)介绍了Excel中的菜单系统，在创建完菜单和工具栏之后，就要着手进行功能的开发了。不论您采用何种方式来开发Excel应用程序，了解Excel对象 ......
Excel 模型 对象

transformer中解码器的实现细节

1. 前言 17年google团队发表l了论文《Attention Is All You Need》，transformer横空出世，并引领了AI学术圈的研发风向，以Transformer为基础模型的新模型层出不穷，无论是NLP还是CV或者是多模态，attention遍地开花。 这篇文章遵循enco ......
解码器 transformer 细节

Django的MVC模型和MTV

基本介绍 Django 是一个由 Python 编写的一个开放源代码的 Web 应用框架。 使用 Django，只要很少的代码，Python 的程序开发人员就可以轻松地完成一个正式网站所需要的大部分内容，并进一步开发出全功能的 Web 服务 Django 本身基于 MVC 模型，即 Model（模型 ......
模型 Django MVC MTV

用CSS样式 @keyframes、animation写一个旋转立体模型、动画模型，vue2

需求：画一个正方体，让物体一直旋转 环境：vue2、css 效果： 代码： 模型 1 <template> 2 <div> 3 <!-- 旋转立体图 --> 4 <div class="cube"> 5 <div class="face front"></div> 6 <div class="fac ......
模型 样式 keyframes animation 立体

常见 DP 模型学习笔记

一些经典的 DP 类型。 # I.数位 DP 数位 DP 归在此处，无论是高位往低位还是低位往高位。需要注意数位 DP 的本质是一种按位比较的贪心思想，因而可以加以扩展。 ## I.[[CQOI2013]二进制A+B](https://www.luogu.com.cn/problem/P4574) ......
模型 常见 笔记 DP

Mybatis数据库模型-代码生成器

## pom文件添加 ```xml org.mybatis.spring.boot mybatis-spring-boot-starter 2.1.3 com.github.pagehelper pagehelper-spring-boot-starter 1.3.0 com.alibaba dru ......
生成器 模型 Mybatis 代码 数据库

论文翻译（扩散模型来了）：Diffusion-Based Mel-Spectrogram Enhancement for Personalized Speech Synthesis with Found Data

利用发现的数据来创建合成声音是具有挑战性的，因为现实世界的录音通常包含各种类型的音频退化。解决这个问题的一种方法是使用增强模型对语音进行预增强，然后使用增强后的数据进行文本转语音（TTS）模型训练。本论文研究了使用条件扩散模型进行广义语音增强，旨在同时解决多种类型的音频退化。增强是在对数Mel频谱领 ......
论文翻译 Diffusion-Based Mel-Spectrogram Personalized Enhancement

深度学习-->线性回归模型

# 线性回归 # 创建数据集 from mxnet import ndarray as nd from mxnet import autograd as ad num_input = 2 num_examples = 1000 true_w = [2, -3.4] true_b = 4.2 x = ......
线性 深度 模型 gt
共4200篇  :62/140页 首页上一页62下一页尾页