transformer模型gpt
基于飞桨paddlespeech训练中文唤醒词模型
飞桨Paddlespeech中的语音唤醒是基于hey_snips数据集做的。Hey_snips数据集是英文唤醒词，对于中国人来说，最好是中文唤醒词。经过一番尝试，我发现它也能训练中文唤醒词，于是我决定训练一个中文唤醒词模型。 要训练中文唤醒词模型，主要有如下工作要做：找数据集，做数据增强(augme ......
CSS（盒子模型其他样式、浮动、常见网页布局、清除浮动、ps切图、学成在线页页面展示）
一、其他样式 1、圆角边框 在 CSS3 中，新增了圆角边框样式，这样我们的盒子就可以变圆角了。 border-radius 属性用于设置元素的外边框圆角。 语法： border-radius:length; 参数值可以为数值或百分比的形式 如果是正方形，想要设置为一个圆，把数值修改为高度或者宽度的 ......
m基于HMM隐性马尔科夫模型的驾驶员驾驶意图识别算法matlab仿真
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 随着智能交通系统的发展，驾驶员驾驶意图的识别越来越受到人们的关注。准确识别驾驶员的驾驶意图对于提高道路安全和实现自动驾驶技术具有重要意义。提出了一种基于隐马尔科夫模型（HMM）的驾驶员驾驶意图识别方法，通过对驾驶员的行 ......
JVM内存结构&Java内存模型&Java对象模型
## 1.JVM内存结构 Java代码是运行在虚拟机上的，而虚拟机在执行Java程序的过程中会把管理的**内存**划分为若干个不同的**数据区域**。其中有些区域是随着虚拟机进程的启动而存在，而有些区域则依赖用户线程的启动和结束而建立和销毁。而这些区域会被划分为五个区域，具体的如下： 函数可以下载openml ......
Laravel多个模型关联使用的情况
比如说有三个模型，我想实现这样的效果： SELECT DISTINCT `platforms`.* FROM `company_products` INNER JOIN `platforms` ON `company_products`.`platform_id` = `platforms`.`id ......
完全免费白嫖 GPT-4 的终极方案！
> 原文链接：[https://icloudnative.io/posts/completely-free-to-use-gpt4/](https://icloudnative.io/posts/completely-free-to-use-gpt4/)  - gpt-3.5 的上位机应用，给稚晖君[ElectronBot](https://github.com/peng-zhihui/ElectronBot)开源机器人 ......
解码器 | 基于 Transformers 的编码器-解码器模型
基于 transformer 的编码器-解码器模型是 _表征学习_ 和 _模型架构_ 这两个领域多年研究成果的结晶。本文简要介绍了神经编码器-解码器模型的历史，更多背景知识，建议读者阅读由 Sebastion Ruder 撰写的这篇精彩 [博文](https://ruder.io/a-review- ......
Python信贷风控模型：Adaboost,XGBoost,SGD, SVC,随机森林, KNN预测信贷违约支付|附代码数据
图形和统计输出。 在此数据集中，我们必须预测信贷的违约支付，并找出哪些变量是违约支付的最强预测因子？以及不同人口统计学变量的类别，拖欠还款的概率如何变化 有25个变量： ID： 每个客户的ID LIMIT_BAL： 金额 SEX： 性别（1 =男，2 =女）4.教育程度：（1 =研究生，2 =本科， ......
JMM（java内存模型）
一、概念 JMM与java并发编程相关： 1、抽象了线程与主内存的关系，例如线程的共享变量需要放到内存中进行读取 2、规定了java源代码到CPU可执行指令这个转换过程中需要遵守的规范，例如防止指令重排序造成的并发问题 二、并发编程的三个特性 1、原子性 一次操作或者多次操作，要么所有的操作全部都得 ......
使用Optuna进行PyTorch模型的超参数调优
前言 Optuna是一个开源的超参数优化框架，Optuna与框架无关，可以在任何机器学习或深度学习框架中使用它。本文将以表格数据为例，使用Optuna对PyTorch模型进行超参数调优。 本文转载自DeepHub IMBA 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视 ......
AI 协助办公 ｜记一次用 GPT-4 写一个消息同步 App
GPT-4 最近风头正劲，作为 NebulaGraph 的研发人员的我自然是跟进新技术步伐。恰好，现在有一个将 Slack channel 消息同步到其他 IM 的需求，看看 GPT-4 能不能帮我完成这次的信息同步工具的代码编写工作。 ......
人工智能创新挑战赛：助力精准气象和海洋预测Baseline[3]：TCNN+RNN模型、SA-ConvLSTM模型
# “AI Earth”人工智能创新挑战赛：助力精准气象和海洋预测Baseline[3]：TCNN+RNN模型、SA-ConvLSTM模型 # 1.气象海洋预测-模型建立之TCNN+RNN 本次任务我们将学习来自TOP选手“swg-lhl”的冠军建模方案，该方案中采用的模型是TCNN+RNN。 在T ......
人工智能创新挑战赛：助力精准气象和海洋预测Baseline[2]：数据探索性分析（温度风场可视化）、CNN+LSTM模型建模
人工智能创新挑战赛：助力精准气象和海洋预测Baseline[2]：数据探索性分析（温度风场可视化）、CNN+LSTM模型建模 ......
使用Optuna进行PyTorch模型的超参数调优
Optuna是一个开源的超参数优化框架，Optuna与框架无关，可以在任何机器学习或深度学习框架中使用它。本文将以表格数据为例，使用Optuna对PyTorch模型进行超参数调优。 Optuna可以使用python pip安装，如pip install Optuna。也可以使用conda insta ......
【网络基础】TCP/IP 网络模型有哪几层？
1 前言 首先大家知道为什么要有 TCP/IP 网络模型吗？ 对于同一台设备上的进程间通信，有很多种方式，比如有管道、消息队列、共享内存、信号等方式，而对于不同设备上的进程间通信，就需要网络通信，而设备是多样性的，所以要兼容多种多样的设备，就协商出了一套通用的网络协议。 这个网络协议是分层的，每一层 ......
Blender模型拆解
使用Blender拆解、合并模型 ### 1、选中模型并切换到编辑模式  ### 2、旋转模型框选所需要的点（ ......
神经网络模型
神经网络介绍 T. Kohonen于1988年在Neural Networks创刊号上给出了神经网络的定义：神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。 神经网络中最基本的成分是神经元（neuron）模型（即上述定义中的“简单单 ......
编码器 | 基于 Transformers 的编码器-解码器模型
基于 transformer 的编码器-解码器模型是 _表征学习_ 和 _模型架构_ 这两个领域多年研究成果的结晶。本文简要介绍了神经编码器-解码器模型的历史，更多背景知识，建议读者阅读由 Sebastion Ruder 撰写的这篇精彩 [博文](https://ruder.io/a-review- ......
2.4 Transform
通常而言，数据不会以处理好的形式出现，所以我们需要在训练前对数据进行预处理，以适应训练 所有 TorchVision 的 Dataset 都会有两个参数—— transform 用于修改特征，target_transform 用于修改标签——它们接受包含转换逻辑的可调用对象（其实就是接受函数对象）。 ......
R语言ARMA-GARCH模型金融产品价格实证分析黄金价格时间序列
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32677 原文出处：拓端数据部落公众号 研究黄金价格的动态演变过程至关重要。文中以黄金交易市场下午定盘价格为基础,帮助客户利用时间序列的相关理论,建立了黄金价格的ARMA-GARCH模型,并对数据进行了实证分析,其结果非常接近。利用该模型可动态刻画 ......