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多欢喜
深度学习进阶课程error
今天写代码的时候遇到了新的问题:'float'objectcannotbeinterpretedasaninteger代码出错地方:forminibatch_indexinrange(num_training_batches):找到num_traininng_batches:num_training_batches=size(training_data)/mini_batch_size理论上感觉没
- 《昇思 25 天学习打卡营第 25 天 | 基于 MindSpore 实现 BERT 对话情绪识别 》
Sam9029
Mindscope模型学习深度学习
《昇思25天学习打卡营第25天|基于MindSpore实现BERT对话情绪识别》活动地址:https://xihe.mindspore.cn/events/mindspore-training-camp签名:Sam9029环境配置确保安装了正确版本的MindSpore和MindNLP库。!pipuninstallmindspore-y!pipinstall-ihttps://pypi.mirror
- AI推介-多模态视觉语言模型VLMs论文速览(arXiv方向):2024.07.25-2024.08.01
小小帅AIGC
VLM论文时报人工智能语言模型自然语言处理VLM大语言模型计算机视觉视觉语言模型
文章目录~1.PayingMoreAttentiontoImage:ATraining-FreeMethodforAlleviatingHallucinationinLVLMs2.MTA-CLIP:Language-GuidedSemanticSegmentationwithMask-TextAlignment3.MarvelOVD:MarryingObjectRecognitionandVisi
- TensorRT模型量化实践
痛&快乐着
深度学习TensorRTc++深度学习
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sudun_03
语言模型算法人工智能
MM1:Methods,Analysis&InsightsfromMultimodalLLMPre-training在这项工作中,我们讨论了建立高性能的多模态大型语言模型(MLLMs)。特别是,我们研究了各种模型结构组件和数据选择的重要性。通过对图像编码器、视觉语言连接器和各种预训练数据选择的仔细而全面的验证,我们确定了几个关键的设计教训。例如,我们证明,与其他已发表的多模式预训练结果相比,对于使
- pytorch NLP自然语言处理入门一:文本表示
whyte王
pytorchNLP基础pytorch自然语言处理人工智能
开始编辑:2024/2/16;最后编辑2024/2/16教程出自:https://learn.microsoft.com/en-sg/training/modules/intro-natural-language-processing-pytorch/第二部分:https://blog.csdn.net/qq_33345365/article/details/136142152本博客旨在探讨处理自
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GitHub项目推荐开源
谷歌开源!AI4S平台:生物医学平台源代码bigscience-workshop/biomedical:Toolsforcuratingbiomedicaltrainingdataforlarge-scalelanguagemodeling(github.com)谷歌在人工智能和生物医学领域的贡献确实显著,而AI4S(AIforScience)平台作为生物医学平台,通过人工智能技术的应用,能够为生
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AI开发平台ModelArtsModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台,为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成,及端-边-云模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署模型,管理全周期AI工作流。按需/包周期付费可选,最低0.00元/小时导入操作||https://support.huaweicloud.com/engineers-
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centos安装epel检验epel[
[email protected]]#lsCentOS-Base.repoCentOS-fasttrack.repoCentOS-Vault.repoCentOS-CR.repoCentOS-Media.repoepel.repoCentOS-Debuginfo.repoCentOS-Sources.repoepel-testing.repo安装
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bylander
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最近的学习,越来越领会后训练的重要性。预训练只能学到语言本身的统计概率、基础通用的语义,如果希望模型发挥更好的作用,后训练显得越来越重要。这里,我想,可能存在这样一个逻辑,在预训练阶段,只是学习到了网络的平均水平,而通过后期的对齐和引导,模型是可以输出高于网上数据的平均水平的结果,进一步的,模型也可以自动的引导这个提升过程,就像《SELF-INSTRUCT:AligningLanguageMode
- Bert系列:论文阅读Rethink Training of BERT Rerankers in Multi-Stage Retrieval Pipeline
凝眸伏笔
nlp论文阅读bertrerankerretrieval
一句话总结:提出LocalizedContrastiveEstimation(LCE),来优化检索排序。摘要预训练的深度语言模型(LM)在文本检索中表现出色。基于丰富的上下文匹配信息,深度LM微调重新排序器从候选集合中找出更为关联的内容。同时,深度lm也可以用来提高搜索索引,构建更好的召回。当前的reranker方法并不能完全探索到检索结果的效果。因此,本文提出了LocalizedContrast
- GPT 模型简史:从 GPT-1 到 GPT-4
三月七꧁ ꧂
大模型开发gpt人工智能自然语言处理语言模型transformergpt-3prompt
文章目录GPT-1GPT-2GPT-3从GPT-3到InstructGPTGPT-3.5、Codex和ChatGPTGPT-4GPT-1 2018年年中,就在Transformer架构诞生⼀年后,OpenAI发表了⼀篇题为“ImprovingLanguageUnderstandingbyGenerativePre-Training”的论文,作者是AlecRadford等⼈。这篇论文介绍了GP
- 基于示例详细讲解模型PTQ量化的步骤(含代码)
LQS2020
卷积神经网络python
详细探讨模型PTQ量化每个步骤,涉及更多的技术细节和实际计算方法,以便更好地理解PTQ(Post-TrainingQuantization,训练后量化)的全过程。1.模型训练我们假设已经训练了一个卷积神经网络(CNN),例如VGG-16。训练完成后,我们得到了一个以32位浮点数表示的模型权重和激活值。2.收集统计信息在量化之前,我们需要从模型中收集统计信息,以帮助确定量化的参数。收集权重和激活的统
- LLM训练、精调与加速:大型语言模型的高效开发与应用策略
知识学习分享交流
人工智能nlpAI语言模型人工智能自然语言处理
创作不易,您的关注、点赞、收藏和转发是我坚持下去的动力!大家有技术交流指导、论文及技术文档写作指导、项目开发合作的需求可以私信联系我LLM(大型语言模型)的训练、精调和加速是当前人工智能研究和应用中的重要话题。下面将详细介绍这些概念及其关键技术。1.训练(Training)训练是指使用大规模数据集对LLM进行初步的学习,使其能够理解和生成自然语言。训练过程通常涉及以下步骤:数据收集与预处理:收集大
- 【论文笔记】Training language models to follow instructions with human feedback B部分
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大模型论文整理论文笔记论文阅读语言模型人工智能自然语言处理
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实践方法论训练模型的基本步骤:(如下图所示)用训练集训练模型,(最终得出来最优的参数集)将最优参数集带入模型中,用测试集测试模型(人话:将最优参数集带入原来函数中,用测试集的x值计算y值)(这个过程就叫做预测)训练过程中遇到问题的解决攻略(看下图的方式是“前序遍历”)modelbias出现问题的情况:1.看trainingdata的loss,太大;2.当你模型无论如何调整参数,训练的结果还是不够好
- 【早安心语】
壹典心理咨询
【2020-5-10】早安春夏秋冬Youmustknowthatthebeautyofapersonisnottheface,butallthepastexperiences.Eleganceisnotatraining,butakindofexperience.Indifferentisnotadisguise,butaaccumulation.PeoplewillneverOld,oldiso
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- PyTorch踩坑记录1
普通攻击往后拉
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1model.eval()无法关闭dropout因为model.eval()控制self.training参数,只有用nn.Dropout(0.5)声明才能在调用model.eval()后关闭,用F.dropout(x,p=0.5)是没办法自动关闭的,需要手动把self.training的参数传入到F.dropout()里才行。网上查到是因为model.eval()会影响继承nn.module类的
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代码:GitHub-Kwai-Kolors/Kolors:KolorsTeam论文:Kolors/imgs/Kolors_paper.pdfatmaster·Kwai-Kolors/Kolors·GitHub模型:huaggingface:https://huggingface.co/Kwai-Kolors/Kolors-diffusersmodelscope:https://modelscope
- Simple and Scalable Strategies to Continually Pre-train Large Language Models
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SimpleandScalableStrategiestoContinuallyPre-trainLargeLanguageModels相关链接:arxiv关键字:LargeLanguageModels、Pre-training、ContinualLearning、DistributionShift、Adaptation摘要大型语言模型(LLMs)通常会在数十亿个tokens上进行预训练,然后新数
- 阿里云分布式深度学习训练架构Whale
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- KGCN---pytorch代码(1)---data_loader
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代码:importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.preprocessingimportLabelEncoderfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimportrandomclassDataLoader:'''DataLoaderclasswhichmakesdatasetfortraining
- 深度学习踩坑记录(持续更新)
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- 机器学习-02-机器学习专家系统
IT从业者张某某
2024年机器学习机器学习人工智能
总结本系列是机器学习课程的第02篇,主要介绍机器学习中专家系统的应用介绍本门课程的目标完成一个特定行业的算法应用全过程:定义问题(ProblemDefinition)->数据收集(DataCollection)->数据分割(DatasetSpitup)->模型训练(ModelTraining)->模型评估(ModelEvaluation)->应用部署(SystemDeployment)->改变世界
- Java常用排序算法/程序员必须掌握的8大排序算法
cugfy
java
分类:
1)插入排序(直接插入排序、希尔排序)
2)交换排序(冒泡排序、快速排序)
3)选择排序(直接选择排序、堆排序)
4)归并排序
5)分配排序(基数排序)
所需辅助空间最多:归并排序
所需辅助空间最少:堆排序
平均速度最快:快速排序
不稳定:快速排序,希尔排序,堆排序。
先来看看8种排序之间的关系:
1.直接插入排序
(1
- 【Spark102】Spark存储模块BlockManager剖析
bit1129
manager
Spark围绕着BlockManager构建了存储模块,包括RDD,Shuffle,Broadcast的存储都使用了BlockManager。而BlockManager在实现上是一个针对每个应用的Master/Executor结构,即Driver上BlockManager充当了Master角色,而各个Slave上(具体到应用范围,就是Executor)的BlockManager充当了Slave角色
- linux 查看端口被占用情况详解
daizj
linux端口占用netstatlsof
经常在启动一个程序会碰到端口被占用,这里讲一下怎么查看端口是否被占用,及哪个程序占用,怎么Kill掉已占用端口的程序
1、lsof -i:port
port为端口号
[root@slave /data/spark-1.4.0-bin-cdh4]# lsof -i:8080
COMMAND PID USER FD TY
- Hosts文件使用
周凡杨
hostslocahost
一切都要从localhost说起,经常在tomcat容器起动后,访问页面时输入http://localhost:8088/index.jsp,大家都知道localhost代表本机地址,如果本机IP是10.10.134.21,那就相当于http://10.10.134.21:8088/index.jsp,有时候也会看到http: 127.0.0.1:
- java excel工具
g21121
Java excel
直接上代码,一看就懂,利用的是jxl:
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import jxl.Cell;
import jxl.Sheet;
import jxl.Workbook;
import jxl.read.biff.BiffException;
import jxl.write.Label;
import
- web报表工具finereport常用函数的用法总结(数组函数)
老A不折腾
finereportweb报表函数总结
ADD2ARRAY
ADDARRAY(array,insertArray, start):在数组第start个位置插入insertArray中的所有元素,再返回该数组。
示例:
ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], [23, 43, 22], 3)返回[3, 4, 23, 43, 22, 1, 5, 7].
ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], "测试&q
- 游戏服务器网络带宽负载计算
墙头上一根草
服务器
家庭所安装的4M,8M宽带。其中M是指,Mbits/S
其中要提前说明的是:
8bits = 1Byte
即8位等于1字节。我们硬盘大小50G。意思是50*1024M字节,约为 50000多字节。但是网宽是以“位”为单位的,所以,8Mbits就是1M字节。是容积体积的单位。
8Mbits/s后面的S是秒。8Mbits/s意思是 每秒8M位,即每秒1M字节。
我是在计算我们网络流量时想到的
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
Spring 3 系列
IoC(反向控制 依赖注入)这是Spring提出来了,这也是Spring一大特色。这里我不用多说,我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC,下面我将介绍不用Spring的IoC。
IoC不是框架,她是java的技术,如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明:
如:程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
- 高性能mysql 之 选择存储引擎(一)
annan211
mysqlInnoDBMySQL引擎存储引擎
1 没有特殊情况,应尽可能使用InnoDB存储引擎。 原因:InnoDB 和 MYIsAM 是mysql 最常用、使用最普遍的存储引擎。其中InnoDB是最重要、最广泛的存储引擎。她 被设计用来处理大量的短期事务。短期事务大部分情况下是正常提交的,很少有回滚的情况。InnoDB的性能和自动崩溃 恢复特性使得她在非事务型存储的需求中也非常流行,除非有非常
- UDP网络编程
百合不是茶
UDP编程局域网组播
UDP是基于无连接的,不可靠的传输 与TCP/IP相反
UDP实现私聊,发送方式客户端,接受方式服务器
package netUDP_sc;
import java.net.DatagramPacket;
import java.net.DatagramSocket;
import java.net.Ine
- JQuery对象的val()方法执行结果分析
bijian1013
JavaScriptjsjquery
JavaScript中,如果id对应的标签不存在(同理JAVA中,如果对象不存在),则调用它的方法会报错或抛异常。在实际开发中,发现JQuery在id对应的标签不存在时,调其val()方法不会报错,结果是undefined。
- http请求测试实例(采用json-lib解析)
bijian1013
jsonhttp
由于fastjson只支持JDK1.5版本,因些对于JDK1.4的项目,可以采用json-lib来解析JSON数据。如下是http请求的另外一种写法,仅供参考。
package com;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import
- 【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
bit1129
hessian
在【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中介绍了基于Hessian的RPC服务的实现步骤,在那里使用Hessian提供的API完成基于Hessian的RPC服务开发和客户端调用,本文使用Spring对Hessian的集成来实现Hessian的RPC调用。
定义模型、接口和服务器端代码
|---Model
&nb
- 【Mahout三】基于Mahout CBayes算法的20newsgroup流程分析
bit1129
Mahout
1.Mahout环境搭建
1.下载Mahout
http://mirror.bit.edu.cn/apache/mahout/0.10.0/mahout-distribution-0.10.0.tar.gz
2.解压Mahout
3. 配置环境变量
vim /etc/profile
export HADOOP_HOME=/home
- nginx负载tomcat遇非80时的转发问题
ronin47
nginx负载后端容器是tomcat(其它容器如WAS,JBOSS暂没发现这个问题)非80端口,遇到跳转异常问题。解决的思路是:$host:port
详细如下:
该问题是最先发现的,由于之前对nginx不是特别的熟悉所以该问题是个入门级别的:
? 1 2 3 4 5
- java-17-在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符
bylijinnan
java
public class FirstShowOnlyOnceElement {
/**Q17.在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符。如输入abaccdeff,则输出b
* 1.int[] count:count[i]表示i对应字符出现的次数
* 2.将26个英文字母映射:a-z <--> 0-25
* 3.假设全部字母都是小写
*/
pu
- mongoDB 复制集
开窍的石头
mongodb
mongo的复制集就像mysql的主从数据库,当你往其中的主复制集(primary)写数据的时候,副复制集(secondary)会自动同步主复制集(Primary)的数据,当主复制集挂掉以后其中的一个副复制集会自动成为主复制集。提供服务器的可用性。和防止当机问题
mo
- [宇宙与天文]宇宙时代的经济学
comsci
经济
宇宙尺度的交通工具一般都体型巨大,造价高昂。。。。。
在宇宙中进行航行,近程采用反作用力类型的发动机,需要消耗少量矿石燃料,中远程航行要采用量子或者聚变反应堆发动机,进行超空间跳跃,要消耗大量高纯度水晶体能源
以目前地球上国家的经济发展水平来讲,
- Git忽略文件
Cwind
git
有很多文件不必使用git管理。例如Eclipse或其他IDE生成的项目文件,编译生成的各种目标或临时文件等。使用git status时,会在Untracked files里面看到这些文件列表,在一次需要添加的文件比较多时(使用git add . / git add -u),会把这些所有的未跟踪文件添加进索引。
==== ==== ==== 一些牢骚
- MySQL连接数据库的必须配置
dashuaifu
mysql连接数据库配置
MySQL连接数据库的必须配置
1.driverClass:com.mysql.jdbc.Driver
2.jdbcUrl:jdbc:mysql://localhost:3306/dbname
3.user:username
4.password:password
其中1是驱动名;2是url,这里的‘dbna
- 一生要养成的60个习惯
dcj3sjt126com
习惯
一生要养成的60个习惯
第1篇 让你更受大家欢迎的习惯
1 守时,不准时赴约,让别人等,会失去很多机会。
如何做到:
①该起床时就起床,
②养成任何事情都提前15分钟的习惯。
③带本可以随时阅读的书,如果早了就拿出来读读。
④有条理,生活没条理最容易耽误时间。
⑤提前计划:将重要和不重要的事情岔开。
⑥今天就准备好明天要穿的衣服。
⑦按时睡觉,这会让按时起床更容易。
2 注重
- [介绍]Yii 是什么
dcj3sjt126com
PHPyii2
Yii 是一个高性能,基于组件的 PHP 框架,用于快速开发现代 Web 应用程序。名字 Yii (读作 易)在中文里有“极致简单与不断演变”两重含义,也可看作 Yes It Is! 的缩写。
Yii 最适合做什么?
Yii 是一个通用的 Web 编程框架,即可以用于开发各种用 PHP 构建的 Web 应用。因为基于组件的框架结构和设计精巧的缓存支持,它特别适合开发大型应
- Linux SSH常用总结
eksliang
linux sshSSHD
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2186931 一、连接到远程主机
格式:
ssh name@remoteserver
例如:
ssh
[email protected]
二、连接到远程主机指定的端口
格式:
ssh name@remoteserver -p 22
例如:
ssh i
- 快速上传头像到服务端工具类FaceUtil
gundumw100
android
快速迭代用
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOExceptio
- jQuery入门之怎么使用
ini
JavaScripthtmljqueryWebcss
jQuery的强大我何问起(个人主页:hovertree.com)就不用多说了,那么怎么使用jQuery呢?
首先,下载jquery。下载地址:http://hovertree.com/hvtart/bjae/b8627323101a4994.htm,一个是压缩版本,一个是未压缩版本,如果在开发测试阶段,可以使用未压缩版本,实际应用一般使用压缩版本(min)。然后就在页面上引用。
- 带filter的hbase查询优化
kane_xie
查询优化hbaseRandomRowFilter
问题描述
hbase scan数据缓慢,server端出现LeaseException。hbase写入缓慢。
问题原因
直接原因是: hbase client端每次和regionserver交互的时候,都会在服务器端生成一个Lease,Lease的有效期由参数hbase.regionserver.lease.period确定。如果hbase scan需
- java设计模式-单例模式
men4661273
java单例枚举反射IOC
单例模式1,饿汉模式
//饿汉式单例类.在类初始化时,已经自行实例化
public class Singleton1 {
//私有的默认构造函数
private Singleton1() {}
//已经自行实例化
private static final Singleton1 singl
- mongodb 查询某一天所有信息的3种方法,根据日期查询
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
// mongodb的查询真让人难以琢磨,就查询单天信息,都需要花费一番功夫才行。
// 第一种方式:
coll.aggregate([
{$project:{sendDate: {$substr: ['$sendTime', 0, 10]}, sendTime: 1, content:1}},
{$match:{sendDate: '2015-
- 二维数组转换成JSON
tangqi609567707
java二维数组json
原文出处:http://blog.csdn.net/springsen/article/details/7833596
public class Demo {
public static void main(String[] args) { String[][] blogL
- erlang supervisor
wudixiaotie
erlang
定义supervisor时,如果是监控celuesimple_one_for_one则删除children的时候就用supervisor:terminate_child (SupModuleName, ChildPid),如果shutdown策略选择的是brutal_kill,那么supervisor会调用exit(ChildPid, kill),这样的话如果Child的behavior是gen_