预焙阳极

什么是行业标准？行业标准如何起草？

行业标准起草主要包括以下步骤：首先是预研阶段，要对标准涉及的技术内容、范围、国内外现状等进行研究，明确制定标准的必要性和可行性。接着成立标准起草工作组，成员包括行业专家、企业代表等相关人员。
德为先科技·2025-01-20 14:54

使用Python实现LLM的文本生成：风格迁移与内容控制

文章目录引言1.大型语言模型（LLM）概述1.1Transformer架构1.2预训练与微调2.文本生成基础2.1无条件生成2.2条件生成3.风格迁移3.1风格迁移的基本原理3.2使用Python实现风格迁移
二进制独立开发·2025-01-20 02:46

单片机静态数码管显示

一、静态数码管工作原理数码管由多个发光二极管组成，常见的有共阳极和共阴极两种。共阳极数码管所有阳极连在一起，通过控制阴极电平来点亮对应段；共阴极则相反，所有阴极相连，控制阳极电平点亮段。
Uitwaaien54·2025-01-19 21:33

工业大模型市场图谱：53个工业大模型全面梳理

根据沙丘智库发布的《2024年中国工业大模型应用跟踪报告》，工业大模型是指在通用基础大模型（例如文心一言、通义千问等）的基础上，结合行业&场景数据进行预训练和微调，并进行模型压缩（裁剪、蒸馏等）所形成的大模型
大模型常客·2025-01-19 19:21

透过生活小故事，轻松理解大模型开发的五种核心方法

本文将以贴近生活的五个场景，通俗易懂地讲解大模型开发中的五种核心方法：提示词工程和外部函数、Agent设计、RAG设计（检索增强生成）、微调以及预训练。让我们一同走进这些故事，揭开大模型
·2025-01-19 19:54

小团队docker hub被墙的终极方案：基于docker打造本地docker仓库镜像

前提预实现当前功能，需要满足以下前提：有可用的代理有个docker环境的主机基础实现在这直接给docker-compose.yml文件：services
·2025-01-19 19:53

【大模型】从零样本到少样本学习：一文读懂 Zero-shot、One-shot 和 Few-shot 的核心原理与应用！

尤其是在大规模预训练模型（如GPT系列）的推动下，这些技术得到了广泛应用和关注。本篇文章将带你全面了解这三种学习方法的核心概念、原理和实际应用场景。1.什么是
橙子小哥的代码世界·2025-01-19 17:06

构建功能-vite、rollup

一、vite基础1.简介vite是一个构建工具，相较于webpack，vite采用了不同的运行方式：开发阶段：在开发阶段，Vite的工作流程如下：依赖预构建：Vite会先将项目中的第三方依赖（如node_modules
小天呐·2025-01-19 17:59

【赵渝强老师】MongoDB的Journal日志

通过6.5.1.3小节的介绍了解到，MongoDB使用预写日志机制实现数据的持久化。每个Journal日志文件的大小是100M，并
·2025-01-19 15:44

Linux stdin、stdout和stderr详解

一、标准流介绍在计算机编程中，标准流是计算机程序开始执行时与其环境之间预连接的输入和输出通信通道。
·2025-01-19 15:13

【赵渝强老师】PostgreSQL的WAL预写日志文件

PostgreSQL数据库的物理存储结构主要是指硬盘上存储的文件，包括：数据文件、日志文件、参数文件、控制文件、WAL预写日志文件等等。下面重点讨论一下PostgreSQL的WAL预写日志文件。
·2025-01-19 15:11

深入解读ChatGPT的工作原理及底层逻辑

通过预训练和微调，模型能够理解语言的语法和语义，并能够根据上下文生成符合语境的文本回复。基本原理ChatGPT是一种基于自然语言处理（NLP）和深度学习技术的聊天机器人。
NAR_鱼丸·2025-01-19 13:59

大模型-Qwen2.5 技术报告解读

训练阶段改进预训练阶段说明了Qwen2.5在预训练时对数据集进行了大规模的扩充，将高质量预训练数据集的词元数量从之前的7万亿提升到了18万亿。词元可以理解为语言模型学习时的基本语言单位（比如单词、汉
数据分析能量站·2025-01-19 06:55

3.ChatClient&Chat Model简化与AI模型的交互

通过向预训练语言模型（如GPT等）发送提示词或部分对话内容，模型依据自身训练数据及对自然语言模式的理解，生成对话的延续或完整回复，并返回给应用程序。应用程序可以将其呈现给用户或用于进一步处理。
laopeng301·2025-01-18 23:20

吴恩达系列——微调（Fine-tuning）与生成模型的应用

微调（Fine-tuning）是指在已有预训练模型的基础上，对模型进行进一步训练，以适应特定任务或需求。
疯狂小料·2025-01-18 21:04

【视觉惯性SLAM：十五、ORB-SLAM3中的IMU预积分】

15.1视觉惯性紧耦合15.1.1视觉惯性紧耦合的重要性视觉惯性紧耦合（Visual-InertialTightCoupling）在ORB-SLAM3中的作用不可替代，是实现高鲁棒性和高精度定位的核心技术。单一的视觉SLAM主要依赖于图像特征进行定位和建图，这种方法虽然能够在许多环境中获得良好的效果，但其鲁棒性容易受到动态变化、光照条件恶化以及环境特征稀缺等因素的限制。例如，昏暗场景或快速运动可能
KeyPan·2025-01-18 18:31

第79期 | GPTSecurity周报

GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区，集成了生成预训练Transformer（GPT）、人工智能生成内容（AIGC）以及大语言模型（LLM）等安全领域应用的知识。
云起无垠·2025-01-18 17:22

第60期 | GPTSecurity周报

GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区，集成了生成预训练Transformer（GPT）、人工智能生成内容（AIGC）以及大语言模型（LLM）等安全领域应用的知识。
云起无垠·2025-01-18 17:22

《多模态语言模型：一个开放探索的技术新领域》

核心主题多模态语言模型的特点仍处于探索和定义阶段没有固定的标准任务和评估方法研究方向高度开放技术路径主要存在两种方法：后期融合(LateFusion)从语言模型backbone开始添加图像编码器效果稳定，成本可控早期融合(EarlyFusion)从多模态数据集预训练效果尚不明显需要更大规模计算资源开放和透明的重要性促进知识累积和技术迭代降低技术准入门槛避免技术垄断便于安全性审计主要挑战技术层面数据
XianxinMao·2025-01-18 17:16

1.8 GPT-4：开创人工智能的新纪元

作为“生成预训练转换器”家族中的最新成员，GPT-4不仅在功能上进行了提升，更在语言处理能力、理解深度以及适应性方面带来了全新的变革。
少林码僧·2025-01-18 16:12

第83期 | GPTSecurity周报

GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区，集成了生成预训练Transformer（GPT）、人工智能生成内容（AIGC）以及大语言模型（LLM）等安全领域应用的知识。
云起无垠·2025-01-18 16:11

LargeAD：用于自动驾驶的大规模跨传感器数据预训练

25年1月来自新加坡国立大学、南京航空航天、德国Bremerhaven技术大学、上海AI实验室、香港科技大学和香港大学的论文“LargeAD:Large-ScaleCross-SensorDataPretrainingforAutonomousDriving”。视觉基础模型(VFM)的最新进展彻底改变2D视觉感知，但它们在3D场景理解方面的潜力，特别是在自动驾驶应用中的潜力仍未得到充分探索。Lar
硅谷秋水·2025-01-18 10:27

第78期 | GPTSecurity周报

GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区，集成了生成预训练Transformer（GPT）、人工智能生成内容（AIGC）以及大语言模型（LLM）等安全领域应用的知识。
·2025-01-18 05:13

如何利用OpenCV和yolo实现人脸检测

二、加载预训练的人脸检测模型OpenCV提供了基于Haar特征
音视频牛哥·2025-01-18 02:29

第81期 | GPTSecurity周报

GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区，集成了生成预训练Transformer（GPT）、人工智能生成内容（AIGC）以及大语言模型（LLM）等安全领域应用的知识。
·2025-01-18 01:02

第83期 | GPTSecurity周报

GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区，集成了生成预训练Transformer（GPT）、人工智能生成内容（AIGC）以及大语言模型（LLM）等安全领域应用的知识。
·2025-01-18 00:26

AI大模型应用架构（ALLMA）白皮书解读

一、AI大模型应用架构（ALLMA）的内涵AI大模型应用架构（ALLMA）是一种基于深度学习的人工智能应用架构，旨在通过大规模无标注数据预训练、指令微调
百度_开发者中心·2025-01-18 00:41

第79期 | GPTSecurity周报

GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区，集成了生成预训练Transformer（GPT）、人工智能生成内容（AIGC）以及大语言模型（LLM）等安全领域应用的知识。
·2025-01-17 19:08

深度定制：Embedding与Reranker模型的微调艺术

微调是深度学习中的一种常见做法，它允许模型在预训练的基础上进一步学习特定任务的特定特征。对于Embedding模型，微调的目的是让模型更适配特定的数据集，从而取得更好的召回效果。
从零开始学习人工智能·2025-01-17 15:22

大规模语言模型从理论到实践 大语言模型预训练数据

大规模语言模型从理论到实践：大语言模型预训练数据关键词：大规模语言模型、预训练数据、数据集选择、数据清洗、数据增强、数据集评估、数据集扩展1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习和大规模神经网络的发展，
AI大模型应用之禅·2025-01-17 03:39

学英语学Elasticsearch：04 Elastic integrations 工具箱实现对第三方数据源的采集、存储、可视化，开箱即用

/scalability可扩展性/ˌskeɪləˈbɪlɪti/deployment部署/dɪˈplɔɪmənt/functionality功能/ˌfʌŋkʃəˈnæləti/pre-packaged预
学会了没·2025-01-16 19:56

一起学Hugging Face Transformers（8）- 使用Transformers 库制作一个简易问答系统

HuggingFaceTransformers库是一个强大的工具，它提供了许多预训练的自然语言处理模型，简化了构建问答系统的过程。本文将介绍如何使用Huggi
做个天秤座的程序猿·2025-01-16 17:35

一篇文章引出的N个面试题

1.如何减少DNS的解析时间启动DNS预解析；浏览器在解析HTML时，遇到配置了预解析的，会发起一个异步的DNS查询，等到资源请求时，就不用再等待DNS解析。
·2025-01-16 15:14

LLM 词汇表

Fine-tuning微调是使用额外的数据进一步训练预训练语言模型的过程。这使得模型开始表示和模仿微调数
落难Coder·2024-09-16 10:22

BART&BERT

BART和BERT都是基于Transformer架构的预训练语言模型。
Ambition_LAO·2024-09-16 07:02

Regular Expression 正则表达式

号2.4{}号2.5(...)特征标群2.6|或运算符2.7转码特殊字符2.8锚点2.8.1^号2.8.2$号3.简写字符集4.零宽度断言（前后预查）4.1?=...正先行断言4.2?!...
Aimyon_36·2024-09-16 02:01

大牛：新型电动汽车电池技术问世！ 可将电池能量密度提高2倍成本降一半

对于电动汽车行业而言，打造含有更多硅的电池一直是一个挑战，而SINANODE无缝集成至现有的生产工艺中，让硅纳米线与商用石墨粉末融合，将电池阳极的能量密度提高了两倍，但是将每kWh的成本降低了一半。
38cc8b780dc0·2024-09-16 01:27

自我破碎

行动主义是一种理性主义，不用预判来干扰自己，在实践中获得的感悟去懂得如何更好地生存。可不知是因为自己思维定势问题还是怎的，总在思绪停滞之际，想到很多生活的困惑。
倩谁寄语春宵·2024-09-15 17:02

如何理解深度学习的训练过程

2.预训练模型进行训练，主要更改的是预训练模型的什么东西？1.训练是干什么？
奋斗的草莓熊·2024-09-15 03:58

transformer架构(Transformer Architecture)原理与代码实战案例讲解

transformer架构(TransformerArchitecture)原理与代码实战案例讲解关键词：Transformer,自注意力机制,编码器-解码器,预训练,微调,NLP,机器翻译作者：禅与计算机程序设计艺术
AI架构设计之禅·2024-09-14 16:47

[ IDE ] 什么是SDK

库文件：库文件包含了一些预
ERIC-ZI·2024-09-14 12:19

粉尘识别数据集——工地/矿下粉尘数据识别，数据集已划分，YOLO格式-有权重，相关指数，map相当高

此外，数据集中还包含了预训练的模型权重和相关性能指标，如mAP（MeanAveragePrecision），表明模型在粉尘识别任务上的表现优异。数据集特点高清图像：所有图
毕设宇航·2024-09-14 07:12

微软 Azure AI 服务免费试用及申请：语音识别、文本转语音、基于视觉、语言处理、文档分析等10大场景

为方便企业认识和快速上手AzureAI服务，我们总结了一套包括语音识别、文本转语音、基于视觉、语言处理场景、文档分析场景等全面的预构建模型和演示，旨在解决各种用例。
全云在线allcloudonline·2024-09-14 06:41

大模型微调 - 基于预训练大语言模型的对话生成任务 训练代码

大模型微调-基于预训练大语言模型的对话生成任务训练代码flyfish模型扮演堂吉诃德这个角色，回答关于自我介绍的问题importtorchfromdatasetsimportDatasetfrommodelscopeimportAutoTokenizer
西笑生·2024-09-14 05:00

独立思考

但是牛转熊的这一瞬间，在这之前有多少人能够逃掉，有多少人能够预判出熊市到来？这时就需要自己在投资领域摸爬滚打所积累的经验了。自己做的决定，在当时是否有效？
丶一粒菌·2024-09-13 20:44

视频语言规划

讨论如何利用在互联网规模数据上预训练大型生成模型，在生成的视频和语言空间中实现复杂长范围任务的视觉规划。
硅谷秋水·2024-09-13 14:58

大规模语言模型的书籍分享，从零基础入门到精通非常详细收藏我这一篇就够了

第一点是可拓展的训练架构与学习范式:Transformer架构能够拓展到百亿、千亿甚至万亿参数规模，并且将预训练任务统一为预测下一个词这一通用学习范式;第二点是对于数据质量与数据规模的重视:不同于BERT
黑客-雨·2024-09-13 10:05

微软九月补丁星期二发现了 79 个漏洞

当今最令人担忧的漏洞是CVE-2024-43491，它描述了一个预授权RCE漏洞。该漏洞是由Windows服务堆栈的回归引起的，该回归已回滚了对影响可选组件的许
网络研究观·2024-09-13 09:27

50ETF期权可以当天买卖吗？

只要方向预判正确，那么就可以赚取买入和卖出之间的差价盈利。所以，50ETF期权当天买入是可以赚钱的。之所以能这样，是因为50ETF期权和股票的交易方式是不同的，50ETF期权是
qiquandongfc·2024-09-13 06:09

vite是如何实现依赖预构建的，浏览器为什么没有实现从node_modules查找依赖，vite开发环境解决了什么问题

依赖预构建首先vite会找到对应的依赖，然后调用esbuild(对js语法进行处理的一个库)，将其他规范的代码转换成esmodul
凉菜凉凉·2024-09-13 02:10
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