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【深度学习】常见模型-GPT（Generative Pre-trained Transformer，生成式预训练 Transformer）

GPT（GenerativePre-trainedTransformer，生成式预训练Transformer）是由OpenAI开发的基于Transformer解码器（Decoder）的自回归（Autoregressive

IT古董·2025-02-13 16:15

微软 LayoutLMv3：通过统一文本和图像掩码进行文档人工智能预训练

LayoutLMv3：通过统一文本和图像掩码进行文档人工智能预训练LayoutLMv3应用统一的文本-图像多模态Transformer来学习跨模态表示。

·2025-02-13 15:31

从零开始构建一个大语言模型-第七章第一节

第七章目录7.1指令微调简介7.2为有监督的指令微调准备数据集7.3将数据整理成训练批次7.4为指令数据集创建数据加载器7.5加载预训练的大语言模型7.6在指令数据上对大语言模型进行微调7.7提取并保存回复

释迦呼呼·2025-02-13 15:07

Dav_笔记13：SQL Access Advisor 之 2 使用SQL Access Advisor-2

，包括：■使用建议书使用建议书本节讨论使用建议的以下方面：■建议和行动■推荐选项■评估模式■在建议分析期间查看中间结果■生成建议书■查看建议■停止推荐流程■标记建议■修改建议■生成SQL脚本■脚本包括分区建议时的特殊注意事项

Dav_2099·2025-02-13 14:03

ASUS/华硕枪神7 Plus 超竞版魔霸新锐2023 G634J G614J G834J G814J 原厂Win11 24H2专业版系统工厂文件带ASUS Recovery恢复

华硕工厂文件恢复系统，安装结束后带隐藏分区，带一键恢复，以及机器所有的驱动和软件。

无限的奇迹·2025-02-13 12:45

ASUS/华硕幻16 GU603H 原厂 Win10 专业版系统工厂文件带ASUS Recovery恢复

华硕工厂文件恢复系统，安装结束后带隐藏分区，带一键恢复，以及机器所有的驱动和软件。

无限的奇迹·2025-02-13 12:45

联想Y7000 2024版本笔记本 RTX4060安装ubuntu22.04双系统及深度学习环境配置

目录1..制作启动盘2.Windows磁盘分区，删除原来ubuntu的启动项3.四个设置4.安装ubuntu5.ubuntu系统配置1..制作启动盘先下载镜像文件，注意版本对应。

七七@你一起学习·2025-02-13 10:27

DeepSeek-V2 论文解读：混合专家架构的新突破

andEfficientMixture-of-ExpertsLanguageModel目录一、引言二、模型架构（一）多头部潜在注意力（MLA）：重塑推理效率（二）DeepSeekMoE：经济高效的训练架构三、预训练

进一步有进一步的欢喜·2025-02-13 09:49

Kivy教程大全之使用 NumPy 和 Kivy 对 Android 设备进行图像分类

知识大胖·2025-02-13 08:48

011-Linux 磁盘管理

Linux磁盘管理在Linux中，磁盘管理包括磁盘分区、格式化、挂载、文件系统管理等操作。这些操作对于管理和维护系统存储至关重要，特别是在需要优化存储空间、进行系统升级或迁移时。

小宝哥Code·2025-02-13 08:47

第 17 章一 G1回收器(重点)、垃圾回收器总结(重要)、GC日志分析、垃圾回收器的新发展ZGC(重要)

文章目录7、G1回收器(`重点`)：`区域化分代式`(并发回收器)JDK9的默认垃圾回收器7.1、为什么还需要G17.2、G1的含义(region分区)7.3、G1回收器的优点(同时收集老年代和年轻代)

white camel·2025-02-13 07:35

【python 机器学习】sklearn转换器与预估器

转换器与预估器的区别5.使用`sklearn`中的转换器与预估器5.1示例：数据标准化（转换器）5.2示例：模型训练与预测（预估器）6.使用`Pipeline`结合转换器与预估器7.总结sklearn转换器与预

人才程序员·2025-02-13 03:04

畅游Diffusion数字人(16)：由音乐驱动跳舞视频生成

目录贡献概述背景挑战贡献方法详解第一阶段：外观预训练第二阶段：动态触发视频生成训练细节贡献概述背景<

沉迷单车的追风少年·2025-02-13 02:59

kafka数据检索_Kafka日志分段与消息查找

Kafka的消息最终发送是以topic下的分区为最终目标的，因此Kafka的日志存储也是以分区为单位。

铺地板·2025-02-12 22:28

Flink KafkaConsumer offset是如何提交的

fllink内部配置client.id.prefix，指定用于KafkaConsumer的客户端ID前缀partition.discovery.interval.ms，定义KafkaSource检查新分区的时间间隔

红烛暗盗梦·2025-02-12 21:23

关于kafka中的timestamp与offset的对应关系

关于kafka中的timestamp与offset的对应关系@(KAFKA)[storm,kafka,大数据]关于kafka中的timestamp与offset的对应关系获取单个分区的情况同时从所有分区获取消息的情况结论如何指定时间出现

jediael_lu·2025-02-12 21:22

Oracle AI Vector Search: 实现高效语义查询的向量存储指南

Oracle数据库强大的企业级功能（如分区支持

hgSdaegva·2025-02-12 21:22

Zookeeper是如何解决脑裂问题的？

脑裂问题通常发生在分布式系统中，当网络分区或节点故障导致系统中的一些节点无法与其他节点通

java1234_小锋·2025-02-12 21:20

前端架构思考，Vue or React？领域设计、文件结构、数据管理、主题替换

功能分开的设计，再通过setup做crud的分隔，整个页面维度的逻辑会特别清晰在路由和数据管理上有官方的解决方案，可以完全没有选择的压力框架本身做了很多的性能优化，如下静态提升，包括静态节点，静态属性预字符串化

程序员小英·2025-02-12 19:32

提升语言模型性能的关键策略

标题：提升语言模型性能的关键策略文章信息摘要：提升语言模型性能的关键在于预训练数据的规模和质量、模型架构的优化以及模型与数据的平衡。单纯增加模型参数规模并不能持续带来性能提升，性能提升会逐渐趋于平缓。

XianxinMao·2025-02-12 18:25

云原生周刊：DeepSeek 颠覆人工智能

它支持直接在本地计算机上运行多个预训练的语言模型，能够提供与云端类似的体验，但无需依赖外部服务器或网络连接。

KubeSphere 云原生·2025-02-12 18:54

llama3简介与国内最快体验方式

Meta公司研发并推出了MetaLlama3系列大型语言模型（LLMs），该系列包括8B和70B参数量的预训练及指令调优生成文本模型。

weixin_40941102·2025-02-12 15:08

DeepSeek V3 两周使用总结

官方宣称：（1）基于自研的MoE模型和671B参数，在14.8Ttoken上进行了预训练；（2）多项评测成绩超越了Qwen2.5-72B和Llama-3.1-405

AI生成曾小健·2025-02-12 11:12

如何从零开始，训练AI大模型？零基础入门到精通，收藏这一篇就够了

但还有一个很直观的情况，随着预训练样本的质量不断提升，训练手段的优化。新的模型，往往效果能轻松反超参数量两倍于它的模型。例如，最新出的minicpm，微信内部评测效果也是非常棒的。

网络安全大白·2025-02-12 10:09

使用yolo11x进行物体分类

利用yolo11x进行物体识别一、物品分类代码说明模型加载：加载yolo11x.pt模型，如果这个模型在物体分类上表现不佳，可以考虑使用像yolov8n.pt这类通用的预训练模型。

欣然～·2025-02-12 10:35

2025年毕设ssm牙科诊所app论文+源码

随着信息技术的发展，牙科诊所需要一个集用户管理、牙医资源分配、护牙知识普及、坐诊信息发布、治疗预

啊诚计算机毕设·2025-02-12 06:39

深入解析 Kafka 消费者偏移量管理

一、当前偏移量与提交偏移量在Kafka中，当前偏移量（CurrentOffset）是指消费者下次将要从分区中拉取的记录的偏移量。换句话说，它是消费者“即将”消费的消息的

t0_54program·2025-02-12 03:47

关于rabbitmq的prefetch机制

消息预取机制（PrefetchMechanism）是RabbitMQ中用于控制消息传递给消费者的一种机制。它定义了在一个信道上，消费者允许的最大未确认的消息数量。

Persistence is gold·2025-02-12 02:41

预训练语言模型：从BERT到GPT，NLP的新纪元

自然语言处理（NLP）在过去几年中经历了翻天覆地的变化，而这一变化的催化剂无疑是预训练语言模型（Pre-trainedLanguageModels,PLMs）的崛起。

Evaporator Core·2025-02-11 20:23

DeepSeek迁移学习与预训练模型应用

迁移学习是一种利用预训练模型的知识来加速新任务训练的技术。通过迁移学习，我们可以在数据量有限的情况下，快速构建高性能的模型。

Evaporator Core·2025-02-11 19:48

Python 深度学习项目目录规范

demo或example文件夹layers自定义的层(如果有)self_loss.py比如自定义的loss层等logs日志文件夹weights/models模型权重文件夹utilspreprocessing预

灰灰灰灰灰发·2025-02-11 19:15

kafka的架构和工作原理

目录Kafka架构Kafka工作原理Kafka数据流Kafka核心特性总结Kafka架构1.生产者（Producer）2.消费者（Consumer）3.主题（Topic）4.分区（Partition）5

点滴~·2025-02-11 13:35

Linux磁盘扩容

常用查看命令lsblk查看磁盘使用情况,df-h文件系统情况,fdisk-l分区情况,vgdisplayLVM卷情况,lvdisplay逻辑卷情况磁盘间扩缩容在现存的磁盘间互相拆借空间。

·2025-02-11 11:07

聊聊如何利用ingress-nginx实现应用层容灾

因此容灾的重要性不言而喻，今天的话题主要是聊下如何利用ingress-nginx实现应用层容灾应用层容灾前提1、冗余多套应用2、应用无状态3、同种应用最好能分区域部署如何利用ingress-nginx实现

·2025-02-11 11:37

DeepSeek Coder 填空任务在代码生成和补全中具体是如何实现的？

DeepSeekCoder在代码生成和补全中的实现主要依赖于其强大的预训练机制和特定的训练任务设计。

百态老人·2025-02-11 10:09

什么是 SAP ES 公有云

它是一种多租户模型，预配置了所有必备的业务流程，客户可以开箱即用。ES（EssentialEdition）是SAPS/4HANACloud的一个版本，也被称为SAPERP公有云。

汪子熙·2025-02-11 09:33

『大模型笔记』国外大神对DeepSeek R1的科普！

时间线推理与Agent推理模型≠Agent推理为什么重要推理需要变得廉价R1的重要意义AI的发展走势预训练规模扩张的路走不通了推理阶段的规模定律缩小模型体量（新的规模定律？）强化学习（新的规模定律？）

AI大模型前沿研究·2025-02-11 09:02

AI知识库和全文检索的区别

1.2知识推理逻辑推理：通过知识图谱或预训练模型，AI知识库可以进行逻辑推理，回答复杂问题。多跳推理：能够从多个数据源中提取信息，综合生成答案。1.

xixingzhe2·2025-02-11 07:44

【AI学习】LLM的发展方向

Scalinglaw，以前主要集中在LLM的预训练方面。一段时间有个说法，

bylander·2025-02-11 03:47

RLHF代码解读

参考资料参考资料代码RLHF训练流程SFT 将人类打好标签的数据输入到一个预训练的模型，进行languagemodeling。

木木木马马·2025-02-11 00:25

.NET Core中的选项模式验证：确保配置安全的实践指南

选项模式验证的重要性选项模式验证可以确保从配置文件、环境变量或命令行参数中加载的配置数据满足预

墨夶·2025-02-10 23:17

DeepSeek自监督学习基础与实践

与传统的监督学习不同，自监督学习通过设计预训练任务（PretextTasks）从数据中自动生成标签，从而学习到有用的特征表示。这些特征表示可以用于下游任务（如分类、检测等），显著提升模型性能。

Evaporator Core·2025-02-10 23:43

Linux删除swapfile

linux增加swap分区和删除swapfile文件的方法_51CTO博客_linux删除swap分区swapfile占用系统4GB空间，从来没用过，想办法删掉。

海天鹰·2025-02-10 21:03

Spring Boot 整合 RabbitMQ：手动 ACK 与 QoS 配置详解

在生产环境中，为了确保消息的可靠传递，我们通常需要配置手动确认（ManualAcknowledgment）和消息预取（QoS）。

AllenBright·2025-02-10 20:25

磁盘管理及分区

2022.12.7磁盘管理了解专业名词概览MBR分区，全称"MasterBootRecord"，中文名称"主引导记录"。

清和已久·2025-02-10 19:19

spark技术基础知识

A:窄依赖：父RDD的每个分区最多被一个子RDD的分区依赖（如map、filter），不会触发shuffle。

24k小善·2025-02-10 15:16

大数据技术Kafka详解 ③ | Kafka集群操作与API操作

目录1、Kafka集群操作1.1、创建topic1.2、查看主题命令1.3、生产者生产1.4、消费者消费数据1.5、运行describetopics命令1.6、增加topic分区数1.7、增加配置1.8

dvlinker·2025-02-10 15:43

kafka消费端之再均衡

文章目录再均衡是指分区的所属权从一个消费者转移到另一消费者的行为，它为消费组具备高可用性和伸缩性提供保障，使我们可以既方便又安全地删除消费组内的消费者或往消费组内添加消费者。

小码农0912·2025-02-10 15:11

zookeeper知识点

zookeeper：文件系统+监听通知机制保证了cp：一致性和分区容错性统一命名服务，状态同步服务，集群管理，分布式应用配置项的管理四个节点：持久化节点持久化顺序节点临时节点临时顺序节点通知机制：客户端注册监听它关心的节点当目录节点发生变化

沐之白·2025-02-10 15:11

Kafka的ISR是什么，HW是什么，怎么保证可靠性，Kafka怎么实现顺序消息？为什么Kafka的broker上的topic越多，效率越慢？

在Kafka中，每个分区可以有多个副本，其中一个副本作为领导者（Leader）

点滴~·2025-02-10 14:01

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