- Deep Global Registration 代码环境配置(rtx3090+python3.8+cuda11.1+pytorch1.7+MinkowskiEngine0.5.1)
JPy646
pytorch深度学习神经网络
前言踩过的坑:因为rtx3090最低算力是8.6,似乎不支持过低版本的cuda。试过pytorch1.7.0+cuda11.0,但会报错,由于cuda11.0支持的最高算力达不到rtx最低的要求。但配置pytorch1.8时DGR的代码运行时会报错。对于没有这个烦恼的还是推荐安装python3.6+cuda10.2+pytorch1.6+MinkowskiEngine0.4.3,这个配置无需改动代
- Llama改进之——RoPE旋转位置编码
愤怒的可乐
NLP项目实战#LLaMARoPE旋转位置编码
引言旋转位置编码(RotaryPositionEmbedding,RoPE)将绝对相对位置依赖纳入自注意力机制中,以增强Transformer架构的性能。目前很火的大模型LLaMA、QWen等都应用了旋转位置编码。之前在[论文笔记]ROFORMER中对旋转位置编码的原始论文进行了解析,重点推导了旋转位置编码的公式,本文侧重实现,同时尽量简化数学上的推理,详细推理可见最后的参考文章。复数与极坐标复数
- Llama改进之——分组查询注意力
愤怒的可乐
#NLP项目实战自然语言处理llama深度学习人工智能分组查询注意力旋转位置编码
引言今天介绍LLAMA2模型引入的关于注意力的改进——分组查询注意力(Grouped-queryattention,GQA)1。Transformer中的多头注意力在解码阶段来说是一个性能瓶颈。多查询注意力2通过共享单个key和value头,同时不减少query头来提升性能。多查询注意力可能导致质量下降和训练不稳定,因此常用的是分组查询注意力。然后我们结合上篇文章3探讨的旋转位置编码,将选择位置编
- Llama改进之——均方根层归一化RMSNorm
愤怒的可乐
NLP项目实战#llama
引言在学习完GPT2之后,从本文开始进入Llama模型系列。本文介绍Llama模型的改进之RMSNorm(均方根层归一化)。它是由RootMeanSquareLayerNormalization论文提出来的,可以参阅其论文笔记1。LayerNorm层归一化(LayerNorm)对Transformer等模型来说非常重要,它可以帮助稳定训练并提升模型收敛性。LayerNorm针对一个样本所有特征计算
- 从0实现llama3
讨厌编程但喜欢LLM的学院派
人工智能python开发语言深度学习机器学习pytorch
分享一下从0实现llama的过程流程如下:word-->embeddinglayer-->n*decoderlayer-->finallinearlayer-->output分词器在embedding之前,需要进行分词,将句子分成单词。llama3采用了基于BPE算法的分词器。这个链接实现了一个非常简洁的BPE分词器简易分词器实现BPE分词器(选看)1)训练tokenizer词汇表并合并给定文本,
- 手把手从零打造 Llama3:解锁下一代预训练模型
会飞的Anthony
信息系统人工智能AIGC自然语言处理人工智能llama3AIGC
引言Llama3相较于Llama2,不仅在模型架构上做了显著优化,尤其是全局查询注意力机制(GQA)的引入,使得模型在大规模数据处理上表现更加出色。同时,Llama3采用了与GPT一致的tiktoken分词器,大幅提升了分词效率。本篇文章将带你从头构建Llama3预训练流程,深入了解其关键细节和实现方式,让你掌握这一下一代模型的核心技术。1.启动训练脚本在这一步中,我们将实现Llama3的预训练框
- 如何训练一个 Reward Model:RLHF 的核心组件详解
茫茫人海一粒沙
深度学习人工智能强化学习
RewardModel(奖励模型)是RLHF的核心,决定了模型“觉得人类偏好什么”的依据。本文将系统介绍如何从零开始训练一个rewardmodel,包括数据准备、模型结构、损失函数、训练方法与注意事项。什么是RewardModel?RewardModel(RM)是一个评分器:它输入一个文本(通常是prompt+模型回答),输出一个实数分值(reward),表示这个回答的“人类偏好程度”。它不是分类
- 给定一个长度为n的数列,将这个数列按从小到大的顺序排列。1<=n<=200 (蓝桥杯训练题库)c/c++
#includeinti,n,j,v;intsort(int*a,intn){for(i=0;ia[j]){v=a[i];a[i]=a[j];a[j]=v;}}intmain(){scanf("%d",&n);inta[200];for(i=0;i#includeusingnamespacestd;intmain(){intn;cin>>n;inta[200];for(inti=0;i>a[i];
- 利用人名语言分类案例演示RNN、LSTM和GRU的区别(基于PyTorch)
.30-06Springfield
rnnlstmgru分类人工智能pythonpytorch
文章目录一、程序结构1.1程序整体结构1.2各模块功能关系流程图二、数据预处理模块详解2.1定义字符集和语言类别2.2读取数据2.3人名转换为one-hot编码张量2.4自定义数据集类2.5数据加载器三、模型定义模块详解3.1RNN模型3.2LSTM模型3.3GRU模型四、模型训练与测试模块详解4.1测试模型基本功能4.2模型训练主函数五、结果可视化与对比模块详解六、模型预测模块详解七、案例结果分
- YOLOv8 轴承缺陷检测 使用YOLOv8进行训练、评估和可视化预测结果 包含1440张图片的轴承缺陷检测数据集 YOLO格式或XML格式
OICQQ67658008
YOLOxml深度学习轴承缺陷数据检测算法人工智能
轴承缺陷检测4类1440张names:[‘aocao’,‘aoxian’,‘cashang’,‘huahen’]名称::[‘凹槽’,‘凹陷’,‘卡伤’,‘划痕’]共1440张,8:1:1比例划分train:1152张,val:144张,test:144张标注文件为YOLO适用的txt格式或xml格式。可以直接用于模型训练。YOLOv8轴承缺陷检测importosimporttorchfromIPy
- 企业如何利用YashanDB实现数据资产价值最大化
数据库
在当今数据驱动的经济环境中,企业面临着如何有效优化数据管理以提升业务竞争力的挑战。尤其是数据库技术的应用能力,往往会直接影响到数据处理效率和决策支持的速度。因此,企业需要寻找有效的战略,比如"如何优化查询速度?"来实现数据资产的最大化。从而提升组织的决策质量及用户体验,有效推动业务创新。YashanDB体系架构与核心技术优势YashanDB作为一款现代化的数据库管理系统,其体系架构灵活多样,支持单
- 解密GPT工作原理:Transformer架构详解与自注意力机制剖析
AI智能应用
gpttransformer架构ai
解密GPT工作原理:Transformer架构详解与自注意力机制剖析关键词:GPT、Transformer、自注意力机制、神经网络、语言模型、深度学习、人工智能摘要:本文将深入浅出地解析GPT模型的核心架构——Transformer,重点剖析其革命性的自注意力机制。我们将从基本概念出发,通过生活化的比喻解释复杂的技术原理,并用Python代码示例展示实现细节,最后探讨这一技术的应用场景和未来发展方
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随着人工智能技术的快速发展,大语言模型如ChatGPT和DeepSeek在科研领域的应用正在为科研人员提供强大的支持。这些模型通过深度学习和大规模语料库训练,能够帮助科研人员高效地筛选文献、生成论文内容、进行数据分析和优化机器学习模型。ChatGPT和DeepSeek能够快速理解和生成复杂的语言,帮助研究人员在撰写论文时提高效率,不仅生成高质量的文章内容,还能优化论文结构和语言表达。在数据分析方面
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GPU智算CPU架构服务器云计算
随着数据中心算力需求向"核海战术"演进,“AMDAdvancingAI2025”大会上披露第六代EPYC9006"Venice"处理器架构细节,揭示了x86服务器CPU的下一个技术奇点。这款基于Zen6微架构的旗舰产品首次实现256核Zen6c高密度核心配置,结合台积电2nm工艺与先进封装技术,正以"算力密度革命"回应英特尔DiamondRapids等竞品的挑战。以下从架构创新、技术实现与市场影响
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在知识付费领域,创始人IP的定位往往决定了商业变现的天花板。创客匠人通过服务5万+知识博主的实践经验,揭示了一个核心逻辑:定位的本质不是简单的标签设定,而是通过持续提升专业度,以实际成果占领用户心智。这一过程需要系统化的方法论支撑,而创客匠人提出的“五大定位系统”,为创始人IP提供了从战略到执行的完整路径。一、愿景使命定位:驱动IP长期发展的底层逻辑许多创始人忽视愿景使命的价值,将其视为口号,但创
- 在设计提示词(Prompt)时,关于信息位置的安排z怎么 结合模型特性和任务目标
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在设计提示词(Prompt)时,关于信息位置的安排z怎么结合模型特性和任务目标在设计提示词(Prompt)时,关于信息位置的安排确实需要结合模型特性和任务目标。从自注意力机制的原理及应用场景来看,关键信息的位置选择需遵循以下启示,并结合具体场景灵活调整:一、核心启示:提示词的“信息权重”与“位置效应”1.最后位置的信息更易被模型“重点处理”原理:生成任务中(如文本续写、回答问题),模型生成最后一个
- 用sklearn库中的算法对数据集进行训练和auc评估(个人学习笔记)
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本文为个人学习笔记,仅供学习参考,欢迎讨论,要是有哪里写的不对或有疑问的欢迎讨论。题目:运用已给数据集进行模型训练,使用逻辑回归、决策树、随机森林和AdaBoost几个算法进行训练,并打印各个算法训练后的auc评价指标。文章目录1.导入数据集①read_csv():读取数据并以某字符分隔。②merge():合并③drop():删除行或列④tolist():将数组或矩阵转换为列表⑤train_tes
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Jupiter项目版本演进与技术架构深度解析JupiterJupiter是一款性能非常不错的,轻量级的分布式服务框架项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/jup/Jupiter项目概述Jupiter是一个高性能的分布式服务框架,专注于提供稳定可靠的RPC通信能力。从版本迭代历史可以看出,该项目在性能优化、功能完善和稳定性提升方面持续演进。本文将深入分析Jupite
- Flowable11任务驳回退回-------------------持续更新中
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flowable开发语言flowablespringboot后端java
在真实的工作流应用中,除了线性的“同意”和“驳回”,灵活的流程控制能力(如撤销、撤回、退回)是必不可少的。下面,我将详细解释这四种常见流程操作的概念、实现思路以及在Flowable+SpringBoot项目中的具体代码实现。首先,我们必须明确这几个词在工作流上下文中的精确含义,因为混淆它们会导致错误的实现。区别操作中文名称含义解释操作发起人实现方式Reject驳回审批人不同意,让流程按照预设的“失
- 学习笔记(29):训练集与测试集划分详解:train_test_split 函数深度解析
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#机器学习学习笔记深度学习
学习笔记(29):训练集与测试集划分详解:train_test_split函数深度解析一、为什么需要划分训练集和测试集?在机器学习中,模型需要经历两个核心阶段:训练阶段:用训练集数据学习特征与目标值的映射关系(如线性回归的权重)。测试阶段:用测试集评估模型在未见过的数据上的表现,避免“过拟合”(模型只记住训练数据的噪声,无法泛化到新数据)。类比场景:学生通过“练习题”(训练集)学习知识,再通过“考
- 【Torch】nn.Dropout算法详解
油泼辣子多加
深度学习算法
1.定义nn.Dropout是PyTorch中用于防止神经网络过拟合的正则化层。其核心思想是在训练阶段随机“丢弃”(置零)部分神经元的输出,以减少网络对特定神经元的过度依赖;在推理阶段则保持所有神经元输出不变。2.输入与输出输入(Input)任意形状的浮点张量(如torch.float32、torch.float64等),常见于全连接层或卷积层的激活输出。输出(Output)与输入张量形状、dty
- java封装继承多态等
麦田的设计者
javaeclipsejvmcencapsulatopn
最近一段时间看了很多的视频却忘记总结了,现在只能想到什么写什么了,希望能起到一个回忆巩固的作用。
1、final关键字
译为:最终的
&
- F5与集群的区别
bijian1013
weblogic集群F5
http请求配置不是通过集群,而是F5;集群是weblogic容器的,如果是ejb接口是通过集群。
F5同集群的差别,主要还是会话复制的问题,F5一把是分发http请求用的,因为http都是无状态的服务,无需关注会话问题,类似
- LeetCode[Math] - #7 Reverse Integer
Cwind
java题解MathLeetCodeAlgorithm
原题链接:#7 Reverse Integer
要求:
按位反转输入的数字
例1: 输入 x = 123, 返回 321
例2: 输入 x = -123, 返回 -321
难度:简单
分析:
对于一般情况,首先保存输入数字的符号,然后每次取输入的末位(x%10)作为输出的高位(result = result*10 + x%10)即可。但
- BufferedOutputStream
周凡杨
首先说一下这个大批量,是指有上千万的数据量。
例子:
有一张短信历史表,其数据有上千万条数据,要进行数据备份到文本文件,就是执行如下SQL然后将结果集写入到文件中!
select t.msisd
- linux下模拟按键输入和鼠标
被触发
linux
查看/dev/input/eventX是什么类型的事件, cat /proc/bus/input/devices
设备有着自己特殊的按键键码,我需要将一些标准的按键,比如0-9,X-Z等模拟成标准按键,比如KEY_0,KEY-Z等,所以需要用到按键 模拟,具体方法就是操作/dev/input/event1文件,向它写入个input_event结构体就可以模拟按键的输入了。
linux/in
- ContentProvider初体验
肆无忌惮_
ContentProvider
ContentProvider在安卓开发中非常重要。与Activity,Service,BroadcastReceiver并称安卓组件四大天王。
在android中的作用是用来对外共享数据。因为安卓程序的数据库文件存放在data/data/packagename里面,这里面的文件默认都是私有的,别的程序无法访问。
如果QQ游戏想访问手机QQ的帐号信息一键登录,那么就需要使用内容提供者COnte
- 关于Spring MVC项目(maven)中通过fileupload上传文件
843977358
mybatisspring mvc修改头像上传文件upload
Spring MVC 中通过fileupload上传文件,其中项目使用maven管理。
1.上传文件首先需要的是导入相关支持jar包:commons-fileupload.jar,commons-io.jar
因为我是用的maven管理项目,所以要在pom文件中配置(每个人的jar包位置根据实际情况定)
<!-- 文件上传 start by zhangyd-c --&g
- 使用svnkit api,纯java操作svn,实现svn提交,更新等操作
aigo
svnkit
原文:http://blog.csdn.net/hardwin/article/details/7963318
import java.io.File;
import org.apache.log4j.Logger;
import org.tmatesoft.svn.core.SVNCommitInfo;
import org.tmateso
- 对比浏览器,casperjs,httpclient的Header信息
alleni123
爬虫crawlerheader
@Override
protected void doGet(HttpServletRequest req, HttpServletResponse res) throws ServletException, IOException
{
String type=req.getParameter("type");
Enumeration es=re
- java.io操作 DataInputStream和DataOutputStream基本数据流
百合不是茶
java流
1,java中如果不保存整个对象,只保存类中的属性,那么我们可以使用本篇文章中的方法,如果要保存整个对象 先将类实例化 后面的文章将详细写到
2,DataInputStream 是java.io包中一个数据输入流允许应用程序以与机器无关方式从底层输入流中读取基本 Java 数据类型。应用程序可以使用数据输出流写入稍后由数据输入流读取的数据。
- 车辆保险理赔案例
bijian1013
车险
理赔案例:
一货运车,运输公司为车辆购买了机动车商业险和交强险,也买了安全生产责任险,运输一车烟花爆竹,在行驶途中发生爆炸,出现车毁、货损、司机亡、炸死一路人、炸毁一间民宅等惨剧,针对这几种情况,该如何赔付。
赔付建议和方案:
客户所买交强险在这里不起作用,因为交强险的赔付前提是:“机动车发生道路交通意外事故”;
如果是交通意外事故引发的爆炸,则优先适用交强险条款进行赔付,不足的部分由商业
- 学习Spring必学的Java基础知识(5)—注解
bijian1013
javaspring
文章来源:http://www.iteye.com/topic/1123823,整理在我的博客有两个目的:一个是原文确实很不错,通俗易懂,督促自已将博主的这一系列关于Spring文章都学完;另一个原因是为免原文被博主删除,在此记录,方便以后查找阅读。
有必要对
- 【Struts2一】Struts2 Hello World
bit1129
Hello world
Struts2 Hello World应用的基本步骤
创建Struts2的Hello World应用,包括如下几步:
1.配置web.xml
2.创建Action
3.创建struts.xml,配置Action
4.启动web server,通过浏览器访问
配置web.xml
<?xml version="1.0" encoding="
- 【Avro二】Avro RPC框架
bit1129
rpc
1. Avro RPC简介 1.1. RPC
RPC逻辑上分为二层,一是传输层,负责网络通信;二是协议层,将数据按照一定协议格式打包和解包
从序列化方式来看,Apache Thrift 和Google的Protocol Buffers和Avro应该是属于同一个级别的框架,都能跨语言,性能优秀,数据精简,但是Avro的动态模式(不用生成代码,而且性能很好)这个特点让人非常喜欢,比较适合R
- lua set get cookie
ronin47
lua cookie
lua:
local access_token = ngx.var.cookie_SGAccessToken
if access_token then
ngx.header["Set-Cookie"] = "SGAccessToken="..access_token.."; path=/;Max-Age=3000"
end
- java-打印不大于N的质数
bylijinnan
java
public class PrimeNumber {
/**
* 寻找不大于N的质数
*/
public static void main(String[] args) {
int n=100;
PrimeNumber pn=new PrimeNumber();
pn.printPrimeNumber(n);
System.out.print
- Spring源码学习-PropertyPlaceholderHelper
bylijinnan
javaspring
今天在看Spring 3.0.0.RELEASE的源码,发现PropertyPlaceholderHelper的一个bug
当时觉得奇怪,上网一搜,果然是个bug,不过早就有人发现了,且已经修复:
详见:
http://forum.spring.io/forum/spring-projects/container/88107-propertyplaceholderhelper-bug
- [逻辑与拓扑]布尔逻辑与拓扑结构的结合会产生什么?
comsci
拓扑
如果我们已经在一个工作流的节点中嵌入了可以进行逻辑推理的代码,那么成百上千个这样的节点如果组成一个拓扑网络,而这个网络是可以自动遍历的,非线性的拓扑计算模型和节点内部的布尔逻辑处理的结合,会产生什么样的结果呢?
是否可以形成一种新的模糊语言识别和处理模型呢? 大家有兴趣可以试试,用软件搞这些有个好处,就是花钱比较少,就算不成
- ITEYE 都换百度推广了
cuisuqiang
GoogleAdSense百度推广广告外快
以前ITEYE的广告都是谷歌的Google AdSense,现在都换成百度推广了。
为什么个人博客设置里面还是Google AdSense呢?
都知道Google AdSense不好申请,这在ITEYE上也不是讨论了一两天了,强烈建议ITEYE换掉Google AdSense。至少,用一个好申请的吧。
什么时候能从ITEYE上来点外快,哪怕少点
- 新浪微博技术架构分析
dalan_123
新浪微博架构
新浪微博在短短一年时间内从零发展到五千万用户,我们的基层架构也发展了几个版本。第一版就是是非常快的,我们可以非常快的实现我们的模块。我们看一下技术特点,微博这个产品从架构上来分析,它需要解决的是发表和订阅的问题。我们第一版采用的是推的消息模式,假如说我们一个明星用户他有10万个粉丝,那就是说用户发表一条微博的时候,我们把这个微博消息攒成10万份,这样就是很简单了,第一版的架构实际上就是这两行字。第
- 玩转ARP攻击
dcj3sjt126com
r
我写这片文章只是想让你明白深刻理解某一协议的好处。高手免看。如果有人利用这片文章所做的一切事情,盖不负责。 网上关于ARP的资料已经很多了,就不用我都说了。 用某一位高手的话来说,“我们能做的事情很多,唯一受限制的是我们的创造力和想象力”。 ARP也是如此。 以下讨论的机子有 一个要攻击的机子:10.5.4.178 硬件地址:52:54:4C:98
- PHP编码规范
dcj3sjt126com
编码规范
一、文件格式
1. 对于只含有 php 代码的文件,我们将在文件结尾处忽略掉 "?>" 。这是为了防止多余的空格或者其它字符影响到代码。例如:<?php$foo = 'foo';2. 缩进应该能够反映出代码的逻辑结果,尽量使用四个空格,禁止使用制表符TAB,因为这样能够保证有跨客户端编程器软件的灵活性。例
- linux 脱机管理(nohup)
eksliang
linux nohupnohup
脱机管理 nohup
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2166699
nohup可以让你在脱机或者注销系统后,还能够让工作继续进行。他的语法如下
nohup [命令与参数] --在终端机前台工作
nohup [命令与参数] & --在终端机后台工作
但是这个命令需要注意的是,nohup并不支持bash的内置命令,所
- BusinessObjects Enterprise Java SDK
greemranqq
javaBOSAPCrystal Reports
最近项目用到oracle_ADF 从SAP/BO 上调用 水晶报表,资料比较少,我做一个简单的分享,给和我一样的新手 提供更多的便利。
首先,我是尝试用JAVA JSP 去访问的。
官方API:http://devlibrary.businessobjects.com/BusinessObjectsxi/en/en/BOE_SDK/boesdk_ja
- 系统负载剧变下的管控策略
iamzhongyong
高并发
假如目前的系统有100台机器,能够支撑每天1亿的点击量(这个就简单比喻一下),然后系统流量剧变了要,我如何应对,系统有那些策略可以处理,这里总结了一下之前的一些做法。
1、水平扩展
这个最容易理解,加机器,这样的话对于系统刚刚开始的伸缩性设计要求比较高,能够非常灵活的添加机器,来应对流量的变化。
2、系统分组
假如系统服务的业务不同,有优先级高的,有优先级低的,那就让不同的业务调用提前分组
- BitTorrent DHT 协议中文翻译
justjavac
bit
前言
做了一个磁力链接和BT种子的搜索引擎 {Magnet & Torrent},因此把 DHT 协议重新看了一遍。
BEP: 5Title: DHT ProtocolVersion: 3dec52cb3ae103ce22358e3894b31cad47a6f22bLast-Modified: Tue Apr 2 16:51:45 2013 -070
- Ubuntu下Java环境的搭建
macroli
java工作ubuntu
配置命令:
$sudo apt-get install ubuntu-restricted-extras
再运行如下命令:
$sudo apt-get install sun-java6-jdk
待安装完毕后选择默认Java.
$sudo update- alternatives --config java
安装过程提示选择,输入“2”即可,然后按回车键确定。
- js字符串转日期(兼容IE所有版本)
qiaolevip
TODateStringIE
/**
* 字符串转时间(yyyy-MM-dd HH:mm:ss)
* result (分钟)
*/
stringToDate : function(fDate){
var fullDate = fDate.split(" ")[0].split("-");
var fullTime = fDate.split("
- 【数据挖掘学习】关联规则算法Apriori的学习与SQL简单实现购物篮分析
superlxw1234
sql数据挖掘关联规则
关联规则挖掘用于寻找给定数据集中项之间的有趣的关联或相关关系。
关联规则揭示了数据项间的未知的依赖关系,根据所挖掘的关联关系,可以从一个数据对象的信息来推断另一个数据对象的信息。
例如购物篮分析。牛奶 ⇒ 面包 [支持度:3%,置信度:40%] 支持度3%:意味3%顾客同时购买牛奶和面包。 置信度40%:意味购买牛奶的顾客40%也购买面包。 规则的支持度和置信度是两个规则兴
- Spring 5.0 的系统需求,期待你的反馈
wiselyman
spring
Spring 5.0将在2016年发布。Spring5.0将支持JDK 9。
Spring 5.0的特性计划还在工作中,请保持关注,所以作者希望从使用者得到关于Spring 5.0系统需求方面的反馈。