顶层 必要性 模型 场景
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 ......
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 ......
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 ......
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。 ......
git操作-03-拉取远程仓库2个场景
A：场景一：本地有一个空目录“project”作为开始 1、初始化 git init 方式一：选择：关联远程仓库然后拉取 git remote add origin https://gitee.com/ran-baihong/test.git 3、拉取dev分支： git pull origin d ......
软磁直流测试系统主要应用于哪些场景？
产品特征 软磁直流测试系统装置具有独立的电参量校准功能。 采用慢速减幅方式对样品退磁。 超宽范围的电流连续稳定调节。 扫描法不采用继电器换量程，使数据更准确、磁滞回线更光滑。 A类/B类磁导计或电磁铁(选配件)：测量开路样品直流磁性能。 螺线管(选配件)：采用抛移法或磁通门法测量样品的矫顽力。 配 ......
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 ......
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 ......
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 ......
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 ......
JavaScript的闭包、执行上下文、到底是怎么回事？还有必要学吗？
在上一课，我们了解了 JavaScript 执行中最粗粒度的任务：传给引擎执行的代码段。并且，我们还根据“由 JavaScript 引擎发起”还是“由宿主发起”，分成了宏观任务和微观任务，接下来我们继续去看一看更细的执行粒度。 一段 JavaScript 代码可能会包含函数调用的相关内容，从今天开始 ......
【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 ......
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 ......
面试场景题2
1.大文件求交集 给两个文件，每个文件每行都是字符串，如何找出两个文件中行相同的字符串。假设文件为a，b1.分批载入A和B的一部分数据，每次在内存里求交集（可以用set），最后合并结果（读写IO可能比较高）。2.利用哈希思想。先把a文件hash，再遍历b文件，去判断是否存在。时间复杂度降低为O(n) ......
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 ......
2024云渲染适合什么场景下使用？
云渲染作为影视动画主流的渲染方案，通常云渲染服务商拥有专属的渲染农场，通过渲染农场庞大的高新能数量机器，可协助你在短时间内完成渲染任务。 云渲染使用场景有哪些？ 1、硬件限制： 如果你的个人或公司电脑硬件不足以快速处理高复杂度的渲染任务时，使用云渲染服务可以提供所需的计算能力。 2、高密度工作负载： ......
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 ......
用一张图片测试几个大模型的看图理解，文心一言表现不佳，通义千问了解最到位！
样图如下： 用上面的图片，在几个主流的AI大模型中进行识别理解，最终的理解各有不同。 不过最让我意外的是 文心一言 居然理解的最不到位！ 下图是文心一言的看图理解： 下图是通义千问的看图理解： 下图是讯飞星火的看图理解： 大家觉得哪一个理解的最到位？？？？？ ......
使用docker搭建deepspeed多机多卡分布式微调大模型环境
前置环境：两台可以互通的centos服务器（服务器1、服务器2），docker，NVIDIA驱动 docker创建overlay共享网络 1）选用服务器1作为manage节点进行初始化，执行docker swarm init Swarm initialized: current node (ly4d ......
公共仓库元模型(CWM)（转）
转自：https://www.jianshu.com/p/21207b50084a 一、什么是CWM？ 在我们学习一个新东西时，首先得弄懂明白它是用来干什么的？然后通过实例与理论交错学习，CWM——Common Warehouse Metamodel, 很明显翻译过来时公共仓库元模型，CWM的提出主 ......
Atlas关系型数据库元数据模型
[ { "category": "ENTITY", "guid": "00b4a314-1185-4cd4-84e9-20275990d58d", "createdBy": "hadoop", "updatedBy": "hadoop", "createTime": 1615973091411, " ......
安卓之视频智能字幕的应用场景以及各种技术优劣分析
一、文章摘要 随着技术的发展，智能字幕已经成为了安卓平台上一个重要的功能，特别是在视频播放方面。它为用户提供了一种更方便、更快捷的方式来理解视频内容，尤其是在多种语言环境下或者在没有声音的环境中。下面我们将详细探讨安卓平台上视频智能字幕的应用场景以及各种技术的优劣分析。 二、正文 2.1、应用场景 ......
盘一盘这个没资格出现在面试环节的场景题。
你好呀，我是歪歪。 前两天在一个技术群里看到有人抛出一张图片，提出了这样的一个问题： 请教一下，线程池可以做到根据任务的类型，来指定特定线程执行吗？ 了解了一下背景，是批量任务触发，从订单表中查询出“处理中”状态的订单，订单可能属于不同的通道，所以需要调用不同通道的接口。 现在的方案是把订单查出来之 ......
使用知识图谱提高RAG的能力，减少大模型幻觉
在使用大型语言模型(llm)时，幻觉是一个常见的问题。LLM生成流畅连贯的文本，但往往生成不准确或不一致的信息。防止LLM产生幻觉的方法之一是使用提供事实信息的外部知识来源，如数据库或知识图谱。 向量数据库和知识图谱 向量数据库 向量数据库是表示实体或概念(如单词、短语或文档)的高维向量的集合。数据 ......
“云+冷链”新场景，华为云助力前海粤十“物畅其流”
前海粤十凭借其创新的智慧冷链物流园区一体化管理云平台，在“2023华为开发者大赛”企业赛道获得银奖，将云上技术应用在了冷链领域，引领冷链物流行业迈向智能化新篇章。 ......
三维模型的几何坐标纠正应用探讨
三维工厂K3DMaker是一款三维模型浏览、分析、轻量化、顶层合并构建、几何校正、格式转换、调色裁切等功能专业处理软件。可以进行三维模型的网格简化、纹理压缩、层级优化等操作，从而实现三维模型轻量化。轻量化压缩比大，模型轻量化效率高，自动化处理能力高；采用多种算法对三维模型进行几何精纠正处理，精度高，... ......
Ansible - 基础配置以及常用操作场景
Ansible 基础配置 主配置文件：/etc/ansible/ansible.cfg ansible配置文件查找顺序 首先检测ANSIBLE_CONFIG变量定义的配置 其次检查当前目录下的./ansible.cfg文件（可以在任意目录创建ansible目录，并参考默认ansible.cfg文件配 ......
中间件 ZK分布式专题与Dubbo微服务入门 4-7 watcher常用使用场景
0 课程地址 https://coding.imooc.com/lesson/201.html#mid=12703 1 重点关注 1.1 watcher常用使用场景 集群中统一资源配置 2 课程内容 3 Coding ......
鱼类识别系统Python+TensorFlow卷积神经网络算法模型+深度学习人工智能【计算机课设项目】
一、介绍 鱼类识别系统。使用Python作为主要编程语言开发，通过收集常见的30种鱼类（'墨鱼', '多宝鱼', '带鱼', '石斑鱼', '秋刀鱼', '章鱼', '红鱼', '罗非鱼', '胖头鱼', '草鱼', '银鱼', '青鱼', '马头鱼', '鱿鱼', '鲇鱼', '鲈鱼', '鲍鱼' ......