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偏好对齐
一步一步生成音乐类小程序的详细指南,结合AI辅助开发的思路
以下是一步一步生成音乐类小程序的详细指南,结合AI辅助开发的思路:需求分析阶段核心功能梳理音乐播放器(播放/暂停/进度条/音量)歌单分类(流行/古典/摇滚等)用户系统(登录/收藏/历史记录)搜索功能(歌曲/歌手/专辑)推荐系统(根据用户
偏好
推荐
星糖曙光
·
2025-02-11 09:37
后端语言(node
javascript
vue等等)
笔记
人工智能
小程序
javascript
node.js
大模型入门(六)—— RLHF微调大模型
2)训练奖励模型奖励模型是输入一个文本序列,模型给出符合人类
偏好
的奖励数值,这个奖励数值对于后面的强化学习训练非常重要。构建奖励模型的训练数据一般是同一个数据用不同的语言模型生成结果,然后人工打分。
LLM.
·
2025-02-10 23:17
人工智能
语言模型
机器学习
自然语言处理
LLM
大模型
RLHF
GridBagConstraints参数详解
GridBagConstraints解析与应用GridBagConstraints是JavaSwing中与GridBagLayout布局管理器配合使用的一个关键类,它负责确定组件在网格中的位置、大小、
对齐
方式以及拉伸行为
·
2025-02-10 19:13
大模型学习笔记 - LLM
对齐
优化算法 DPO
目标函数梯度的推导DPO概述大模型预训练是从大量语料中进行无监督学习,语料库内容混杂,训练的目标是语言模型损失,任务是nexttokenprediction,生成的token不可控,为了让大模型能生成符合人类
偏好
的答案
JL_Jessie
·
2025-02-10 03:54
学习
笔记
算法
LLM
STM32通用定时器基本原理
定时器的功能包括:16位向上、向下、向上/下自动装载计数器16位可编程(可以实时修改)预分频器,计数器时钟频率的分频系数为1~65535之间的任意数值多达4个独立通道:─输入捕获─输出比较─PWM生成(边缘或中间
对齐
模式
2401_83704125
·
2025-02-09 19:23
程序员
stm32
嵌入式硬件
单片机
关于BAR(PCIE BAR或AXI BAR)的解释
0xFF2、系统软件读BAR,读到的值是0xF0,于是系统软件知道该BAR的最低可操作位是4,该BAR的大小是2^4=16字节,要求BAR的基地址必须能被其大小整除,即BAR的基地址必须按照其大小字节
对齐
csdn_gddf102384398
·
2025-02-09 13:49
PCIE
ggalign:热图等复杂组合图及图形数据
对齐
的 ggplot2 扩展
ggalign一个R语言绘图工具ggplot2的高级扩展,它专注于在多个图形之间
对齐
观察值,利用vctrs包中的“numberofobservations”或NROW()函数,确保图形组织的一致性。
万木春❀
·
2025-02-09 13:43
r语言
解读 52页汽车行业数字化转型报告顶层规划设计方案,解密汽车产业数字化顶层规划
汽车电商行业用户年龄画像:年轻消费者
偏好
智能化元素。中国智能汽车新车型渗透率:从83.3%到50.0%,智能汽车发展快速。年轻消费者汽车造型元素
偏好
:轻量化个性化智能化。
智慧化智能化数字化方案
·
2025-02-08 14:28
方案解读馆
汽车产业数字化
汽车行业数字化转型顶层规划
实战技巧:如何快速提高网站收录的时效性?
以下是一些实战技巧,可帮助网站快速被搜索引擎收录并提高收录的时效性:一、内容优化原创高质量内容:确保网站内容具备高质量与原创性,满足搜索引擎对独特且有价值内容的
偏好
。
百度网站快速收录
·
2025-02-08 12:11
百度网站快速收录
百度快速收录
网站快速收录
网站收录
百度收录
C++, STL容器 array:固定大小数组深度解析
文章目录引言一、设计哲学与底层实现1.1零抽象成本的封装1.2性能特征二、内存优化实践2.1缓存友好性对比2.2内存碎片防护三、高级内存管理技巧3.1精准内存
对齐
3.2内存复用模式四、工程实践指南4.1
智驾
·
2025-02-08 00:46
C/C++
c++
开发语言
array
使用Java程序消费SAP Leonardo的机器学习API
在多模态模型的架构上,ChatGPT的绘图能力主要依赖以下几个核心组件:跨模态编码器(Cross-ModalEncoder):跨模态编码器的作用是将文本和图像的特征进行
对齐
。
·
2025-02-07 17:33
深度解析CRM信息管理系统的核心机制与价值
它的核心使命是通过整合客户的多样化数据(如行为
偏好
、
迈富时营销与销售解决方案
·
2025-02-07 15:19
迈富时CRM系统
人工智能
大数据
开源软件
数据挖掘
机器学习
Android Studio:相对布局 RelativeLayout
以下面的代码为例:案例一:android:layout_alignParentTop="true":将视图的顶部
对齐
到父容器的顶部。
剑客狼心
·
2025-02-07 13:07
android
studio
android
RelativeLayout
LLM速览篇【91-120】
同时,这些研究也揭示了模型在隐私保护、信心校准、社会价值观
对齐
等方面仍需改进,未来的研究可以在这些方向上继续深入探索。这30篇关于大型语言模型(LLMs)的最新研究,可以将它们归
hjzhang75
·
2025-02-07 13:03
人工智能
nlp
关于deepseek的一些普遍误读
但在这些信息的不断传播和讨论中,鉴于流量的
偏好
,或者说公众的
偏好
,在很多自媒体和非专业人士的报道和解读中,一些关键信息存在较多的误导。我觉得这个话题甚至可以作为一个认知能力的评判标
藤椒味的火腿肠真不错
·
2025-02-07 12:59
解压文学库
chatgpt
人工智能
【C语言】结构体
对齐
规则
文章目录一、内存
对齐
规则二、结构体的整体
对齐
:一、内存
对齐
规则1.第一个数据成员:结构体的第一个数据成员总是放置在其起始地址处,即偏移量为0的位置。
海绵丿星星
·
2025-02-07 11:48
C语言
c语言
结构体对齐
实例解析:RAG与模型微调的选择策略——三个简单案例帮你做出明智决策
第一个案例:比如说我们想打造一个AI的投资理财规划师,比如我根据用户的风险
偏好
,还有一些用户的情况来给他一个合理的建议,比如说基于一些目前市场上的情况,那这种AI的规划师我们到底怎么打造?
程序员老冉
·
2025-02-07 06:50
人工智能
transformer
语言模型
深度学习
agi
程序员
rag
使用SSH命令行远程登录运行在CloudFoundry上的应用
在多模态模型的架构上,ChatGPT的绘图能力主要依赖以下几个核心组件:跨模态编码器(Cross-ModalEncoder):跨模态编码器的作用是将文本和图像的特征进行
对齐
。
·
2025-02-06 21:27
http cookie的作用学习
1.介绍HTTPCookie是服务器发送给客户端(浏览器)的一小段数据,它会被客户端存储,并在后续请求时自动携带,以便服务器识别用户、保持会话状态或存储用户
偏好
等信息。
Miqiuha
·
2025-02-06 17:54
http
学习
网络协议
系统稳定性问题专题
《C专家编程》7.7.1总线错误事实上,总线错误几乎都是由于未
对齐
的读或写引起的。之所以称之为总线错误,出现未
对齐
的内存访问请求时,被组赛的组件就是地址总线。
Mapleay
·
2025-02-06 15:43
stm32
flex(弹性)布局
flex-basisflex-growflex-shrinkflex:noneflex:autoflex:1align-self属性弹性盒子模型介绍弹性盒子模型(Flexbox)是一种CSS布局模型,用于在页面上
对齐
_未知_开摆
·
2025-02-06 13:56
css
前端
javascript
html
vue.js
sqldeveloper链接java_安装正确的Java后,MacOS上的Oracle SQLDeveloper将无法打开
它显示在"系统
偏好
设置"中,单击此按钮可以打开Java控制面板。我还发现有人建议尝试这个命令:c:\ProgramFiles\Oracle\sq
徐三守
·
2025-02-06 01:22
Vue演练场基础知识(七)插槽
为学习Vue基础知识,我动手操作通关了Vue演练场,该演练场教程的目标是快速体验使用Vue是什么感受,设置
偏好
时我选的是选项式+单文件组件。
暗暗那
·
2025-02-05 22:06
vue.js
javascript
前端
如何使用Java代码给图片增加倒影效果
在多模态模型的架构上,ChatGPT的绘图能力主要依赖以下几个核心组件:跨模态编码器(Cross-ModalEncoder):跨模态编码器的作用是将文本和图像的特征进行
对齐
。
·
2025-02-05 17:33
LLM 算法工程师的速成指南:微调、强化学习微调与
偏好
微调
②
偏好
微调(PreferenceFine-Tuning,PFT):采用直接
偏好
优化(例如DirectPreferenceOptimization,DPO)算法,通过比较不同的模型输出,让AI能够学习并区分
大模型玩家
·
2025-02-05 16:24
算法
机器学习
深度学习
chatgpt
人工智能
ai
大模型
从零开始:用Qt开发一个功能强大的文本编辑器——WPS项目全解析
**左
对齐
**12.**右
对齐
**13.**居中
对齐
**14.**两侧
对齐
**15.**加粗**16.**斜体**17.**下划线**18.**
誰能久伴不乏
·
2025-02-05 12:52
qt
wps
数据库
第十章: 重生-对象的实例化-内存布局
文章目录第10章对象的实例化内存布局与访问定位1、对象的实例化1.1、对象创建的方式1.2、对象创建的步骤2、对象的内存布局2.1、对象头2.2、实例数据2.3、
对齐
填充3、对象的访问定位第10章对象的实例化内存布局与访问定位微信搜一搜
刘行之
·
2025-02-05 03:18
2025-JVM入门到实践
Python之format函数
对齐
设置、格式化字符串和数字输出
format函数格式化字符串输出、设置数字格式、
对齐
设置直接看代码,一目了然。1.格式化字符串#按默认顺序获取format中的数据print('编程语言{}获得{}学分。'.
云锦Python自学之路
·
2025-02-05 00:57
笔记
python
关于双塔模型的简单介绍
双塔模型是一种常用于推荐系统和信息检索等领域的深度学习架构,其核心思想是将用户和物品分别映射到不同的向量空间,通过计算两个向量的相似度来预测用户对物品的
偏好
或相关性。
eso1983
·
2025-02-04 02:08
python
算法
推荐算法
html 右端
对齐
,html标题右
对齐
资产发布成功后,发布者可以进入详情页修改该资产的标题、封面图、描述,可以让您的资产更吸引人。修改封面图和二级标题在发布的资产详情页面,单击右侧的“编辑”,选择上传新的封面图,为资产编辑独特的主副标题。编辑完成之后单击“保存”。此修改需要进行人工审核,请您耐心等待审核结果。待审批通过之后封面图和二级标题内容自动同步location/{root/usr/share/nginx/html;indexin
Bravo Yeung
·
2025-02-04 01:01
html
右端对齐
A deep multimodal fusion method for personality traits prediction
研究背景人格特质对个体的行为、
偏好
和决策过程有重要影响,因此自动化人格识别成为一个重要的研究领域。本文提出了一种新的深度多模态融合方法,用于从多种数据模态(包括文本、音频和视觉输入)预测人格特质。
m0_59933522
·
2025-02-03 21:20
python
人工智能
机器学习
神经网络
深度学习
目标检测
计算机视觉
HarmonyOS:创建应用静态快捷方式
使用快捷方式,可以提高效率,节省了查找和打开对应的组件时间;也可以实现个性化定制的需求,创建多个快捷方式,以满足个性化的工作流程和操作
偏好
。
ChinaDragonDreamer
·
2025-02-03 19:05
HarmonyOS
harmonyos
鸿蒙
第十章:大内存的申请和释放
目录第一节:函数修改1-1.ConcurrentAlloc.h1-2.Common.h1-3.PageCache.cpp第二节:测试第三节:结语大内存的思路是将其以一页为
对齐
数,申请一个为切分的span
转调
·
2025-02-03 11:34
高并发内存池
c++
内存池
uniapp 自定义标题情况下,让标题和右侧胶囊
对齐
实现效果:无论手机类型怎么切换,自定义标题始终跟胶囊平齐实现:在pages.json文件中配置标题自定义
小胖砸~
·
2025-02-03 03:28
uniapp
vue.js
第二篇:多模态技术突破——DeepSeek如何重构AI的感知与认知边界
——从跨模态
对齐
到因果推理的工程化实践在AI技术从单一模态向多模态跃迁的关键阶段,DeepSeek通过自研的多模态融合框架,在视觉-语言-语音的联合理解与生成领域实现系统性突破。
python算法(魔法师版)
·
2025-02-03 02:51
动态规划
新浪微博签到数据集可视化系列(一):数据介绍
微博签到数据不仅反映了用户在特定时间的所处位置,还能体现其活动轨迹、兴趣
偏好
以及与周围环境的互动关系,具有高频性、实时性等特征,以及蕴含丰富的时间、空间和语义等多维信息,在社会科学、地理信息科学、城市研究
雪山青木
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2025-02-02 13:48
微博数据爬取
新浪微博
python
爬虫
CSS3盒模型与布局
盒模型与布局居中
对齐
文本居中
对齐
水平居中使用text-align:center;属性在块级元素内使内联元素(如文本、图片等)水平居中。.
天涯学馆
·
2025-02-02 04:32
大前端&移动端全栈架构
css3
前端
css
flutter组件分类
flutter组件分类一、基础组件文本样式Text:用于显示简单样式文本textAlign:文本的
对齐
方式maxLines:指定文本显示的最大行数overflow:指定文本截断方式textScaleFactor
明致成
·
2025-02-02 02:27
flutter航旅记录
flutter
前端
Aligner:自动修正AI的生成结果,北大推出残差修正模型
对齐
技术
微信公众号|搜一搜:蚝油菜花快速阅读技术背景:Aligner是北京大学团队提出的大语言模型
对齐
技术,通过学习
对齐
答案与未
对齐
答案之间的修正残差来提升模型性能。
蚝油菜花
·
2025-02-02 01:22
每日
AI
项目与应用实例
人工智能
人工智能开源
python-docx 设置页眉、页眉字体、页眉
对齐
方式
本文目录前言一、docx设置页眉1、完整代码2、实际效果图3、常见问题二、docx设置页眉及
对齐
方式1、完整代码2、实际效果图3、常见问题①、
对齐
方式讲解②、字体号与Pt的对应关系三、docx设置页眉,
布啦啦李
·
2025-02-01 17:18
python-docx使用教程
python
python-docx
docx
docx设置页眉
python-docx
页眉
C/C++面试题(八股文)
基础语法1.结构体内存
对齐
问题?
四两白豆包
·
2025-02-01 16:42
c语言
数据库
c++
[JavaWeb]搜索表单区域
.navbar{background-color:#b5b3b3;/*灰色背景*/display:flex;/*flex弹性布局*/justify-content:space-between;/*左右
对齐
亓才孓
·
2025-02-01 10:58
css
css3
前端
java
web
Python 占位符详细笔记
`%`格式化(旧式格式化)1.1基本用法1.2数字格式化1.3填充和
对齐
2.
浮生_Lee
·
2025-02-01 00:59
#
Python基础
python
笔记
开发语言
【Numpy核心编程攻略:Python数据处理、分析详解与科学计算】1.29 内存奥秘:跨语言内存管理实战
1.29内存奥秘:跨语言内存管理实战目录内存奥秘:跨语言内存管理实战Cython内存视图高级用法与C++共享内存的案例使用tracemalloc调试内存泄漏SIMD指令的内存
对齐
自定义内存分配器内存映射的原子操作非
对齐
内存访问的性能影响优化非
对齐
内存访问的方法共享内存的安全性和效率内存管理的最佳实践
精通代码大仙
·
2025-01-31 22:44
numpy
python
numpy
python
开发语言
word文档mathtype公式和文字不
对齐
方法解决
步骤一点击mathtype中格式化公式步骤二根据需要调整范围即可(默认MathType选项),然后选择确认完成后公式则不存在与文字不
对齐
的情况
小白也有IT梦
·
2025-01-31 18:06
word
python爬虫项目(八十二):爬取旅游攻略网站的用户评论,构建旅游景点推荐系统
构建一个旅游景点推荐系统,可以帮助用户根据他们的
偏好
和其他用户的评论来选择旅行目的地。
人工智能_SYBH
·
2025-01-31 16:54
爬虫试读
2025年爬虫百篇实战宝典:
从入门到精通
python
爬虫
旅游
开发语言
金融
信息可视化
DeepSeek-R1:多模态AGI的实践突破与场景革命
该模型基于统一的架构设计,通过跨模态
对齐
与知识共享机制,推动AI在复杂场景中的落地应用,覆盖医疗、工业、教育、娱乐等领域。二、技术架构与创新亮点统一的多模态框架采用Transformer-bas
热爱分享的博士僧
·
2025-01-31 14:09
agi
2025年数学建模美赛 A题分析(2)楼梯使用频率数学模型
2025年数学建模美赛A题分析(1)TestingTime:TheConstantWearOnStairs2025年数学建模美赛A题分析(2)楼梯磨损分析模型2025年数学建模美赛A题分析(3)楼梯使用方向
偏好
模型
youcans_
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2025-01-31 12:44
数学建模课
数学建模
Matlab
python
2025年美赛数学建模 MCM 问题A:测试时间:楼梯上的持续磨损 详细解析和代码(持续更新中,matlab和python代码,2025美赛)
目录1.楼梯的使用频率分析问题描述:建模思路:方法:实现步骤:2.方向
偏好
分析问题描述:建模思路:方法:实现步骤:3.同时使用人数分析问题描述:建模思路:方法:实现步骤:4.楼梯的年龄推算问题描述:建模思路
2025年数学建模美赛
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2025-01-31 11:42
2025年美赛MCM/ICM
数学建模
matlab
2025年数学建模美赛
2025美赛
python
2025
测试时间:楼梯上的持续磨损
2025年美赛数学建模2025 MCM Problem A: Testing Time: The Constant Wear On Stairs A题 测试时间:楼梯上的持续磨损 代码解析
目录Python1.数据预处理与特征工程数据标准化与特征构建2.行进方向
偏好
分析深度神经网络(DNN)用于方向性分析3.多人同时使用分析卷积神经网络(CNN)用于磨损模式识别4.时间序列分析LSTM模型用于时间序列预测
2025年数学建模美赛
·
2025-01-31 11:42
2025年美赛MCM/ICM
数学建模
2025年数学建模美赛
2025数学建模美赛
A题
2025
楼梯上的持续磨损
matlab代码
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