预编码第19页

17. 【Linux教程】查看文件内容

1.file查看文件类型file命令可以用来查看文件类型，还能查看文件的编码格式，下面列举一些file命令的参数：file命令参数名称功能与作用描述-b表示--brief，显示查看结果时，不显示文件名-

前端玖耀里·2024-02-19 13:26

（7）PyTorch预训练

（1）直接加载预训练模型如果我们使用的模型和原模型完全一样，那么我们可以直接加载别人训练好的模型：my_resnet=MyResNet(*args,**kwargs)my_resnet.load_state_dict

顽皮的石头7788121·2024-02-19 13:00

在pycharm中终端git log 中文出现乱码

在pycharm中，终端里面执行git命令，gitlog的时候中文出现乱码其实解决起来比较简单，只需要把编码加入环境变量即可出现的现象如下：[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传

燃灯工作室·2024-02-19 13:20

给女儿的第984封信家事不分男女，坚持千天庆祝

爸爸关键词:诶股少有独立、国运启航不急、马斯克预三倍、米国上下不力、晚餐微波南瓜、陪妮绿道繁花、华杉论语志仁、餐餐内修反省、文明之光计

用书信书写父亲·2024-02-19 13:15

C语言文件压缩深度解析

常见的压缩算法包括哈夫曼编码、Lempel-Ziv算法等。在C语言中，我们可以使用这些算法来实现文件的压缩和解压缩。2.哈夫曼编码哈夫曼编

码农一指·2024-02-19 12:12

【论文精读】BERT

摘要以往的预训练语言表示应用于下游任务时的策略有基于特征和微调两种。

None-D·2024-02-19 12:03

NLP_GPT生成式自回归模型

模型会接收一个词序列作为输入，然后预

you_are_my_sunshine*·2024-02-19 12:32

【AIGC】Stable Diffusion之模型微调工具

集成环境包括必要的依赖项和配置文件、预训练脚本，支持人物、二次元、画风、自定义lora的训练，以简化用户训练lora模型的流程。支持图片预处理、图片的标签编辑，查看训练进度等功能。

AIGCExplore·2024-02-19 12:56

关于VIT（Vision Transformer）的架构记录

我们将图像分割为固定大小的补丁，线性嵌入每个补丁，添加位置嵌入，并将结果向量序列馈送到标准Transformer编码器中。为了进行分类，我们采用了添加额外可学习的“分类标记”的标

一条小小yu·2024-02-19 12:53

4张图片就可以微调扩散模型

但是这些预训练模型在生成高度定制或个性化主题的图像时可能会有所不足。这时就需要我们进行手动的微调。微调可以根据相对较小的图像集向模型教授新的、独特的主题。

·2024-02-19 12:29

NLP_BERT与GPT争锋

文章目录介绍小结介绍在开始训练GPT之前，我们先比较一下BERT和GPT这两种基于Transformer的预训练模型结构，找出它们的异同。

you_are_my_sunshine*·2024-02-19 12:13

预训练和微调在迁移学习中的作用

在机器学习和深度学习中，"pre-training"（预训练）和"fine-tuning"（微调）是两个常见且重要的概念，它们通常在迁移学习场景中使用，以提高模型在特定任务上的性能。

一条小小yu·2024-02-19 12:42

设计模式学习笔记 - 学前简述

设计模式作为一门与编码、开发有着直接关系的基础知识，是你现在就要开始学习的。早点学习，以后的项目就都可以拿来锻炼，每写一行代码都是对内功的利用和加深，是可以收益整个事业生涯的一个技能。

陈建111·2024-02-19 12:11

（2024，L-DAE，去噪 DM，去噪 AE，影响 SSRL 性能的关键成分，PCA 潜在空间）解构自监督学习的去噪扩散模型

公和众和号：EDPJ（进Q交流群：922230617或加VX：CV_EDPJ进V交流群）目录0.摘要4.解构去噪扩散模型4.1.用于自监督学习的重新导向DDM4.2.解构分词器4.3.迈向经典去噪自动编码器

EDPJ·2024-02-19 12:04

为自监督学习重构去噪扩散模型

其理念是解构DDM，逐渐将其转化为经典的去噪自动编码器（DAE）。这一解构过程让大家能够探索现代DDM的各个组成部分如何影响自监督的表征。

tzc_fly·2024-02-19 12:48

基于 InternLM 和 LangChain 搭建你的知识库(三)

基于InternLM和LangChain搭建你的知识库大模型开发范式Finetune在大型语言模型中，Finetune（微调）是一种技术，用于调整预训练的模型以提高其在特定任务或数据集上的表现。

骆驼穿针眼·2024-02-19 12:41

HCIA-HarmonyOS设备开发认证V2.0-IOT硬件子系统-PWM

...)坚持就有收获一、PWM概述PWM（PulseWidthModulation）又叫脉冲宽度调制，它是通过对一系列脉冲的宽度进行调制，等效出所需要的波形（包含形状以及幅值），对模拟信号电平进行数字编码

嵌入式底层·2024-02-19 11:02

2023 Visual Studio Code 插件推荐：18 个提高开发效率的常用插件

在本文中，我们将分享一些非常实用的VSCode插件，这些插件将提高您的开发效率，使编码变得更加愉快。

·2024-02-19 11:45

定制你的【Spring Boot Starter】，加速开发效率

Starter实际上是一个Maven或Gradle项目，它包含了一组预配置的依赖项、默认的配置信息和自动配置类，以帮助开发者

花开十里落叶无情·2024-02-19 11:05

尚硅谷前端Vue2.0+Vue3.0

Vue2.02016-10-1Vue3.02020Vue特点：1组件化模式提高代码复用率代码更好维护2声明式编码让编码人员无需直接操作DOM提高研发效率3虚拟的DOM和优秀的Di

wqy19941008·2024-02-19 11:18

【图论】欧拉回路

一个有意思的编码问题：假设密码是固定位数，设有nnn位，每位是数字0-9，那么这样最短的“圆周率”的长度是多少？或者说求一个最短的数字串定包含所有密码。

u小鬼·2024-02-19 11:36

小程序API能力汇总——基础容器API（二）

ty.preDownloadMiniApp预下载智能小程序，此接口仅供提供预下载普通智能小程序调用，面板小程序的预下载需要使用另外的接口。

IoT砖家涂拉拉·2024-02-19 10:51

QT-通信编码格式问题

这里写目录标题一、项目场景1.QT客户端与服务端通信时，转化步骤如下：2.原数据示例3.转化后数据二、问题描述1.采用Soap协议2.采用HTTP协议三、原因分析四、解决方案一、项目场景1.QT客户端与服务端通信时，转化步骤如下：1）客户端先将数据进行json序列化2）利用SharpZipLib::GZip_Compress进行压缩3）转化成Base64格式2.原数据示例"{"Function":

临江蓑笠翁·2024-02-19 10:34

【Go】四、rpc跨语言编程基础与rpc的调用基础原理

gomodule模式会创建出一个go.mod文件用于管理包信息现在就是：尽量使用GoModules模式另外，我们在引入包的时候，可以先进行import再通过编译器来下载内容，这样能让我们更简便的处理包关系Go编码

清河__·2024-02-19 10:57

ChatGPT原理以及发展

ghat属于大规模预训练模型，有两个关键字，大规模和预训练，大规模：参数够多、模型够大预训练：数据集够多，训练时间够多所以单个人没有足够的算力，那就直接有现成的吧语言处理和图像处理在深度学习里都差不多原理基本相似

菜鸟Cardll·2024-02-19 10:49

【机器学习】机器学习常见算法详解第4篇：KNN算法计算过程（已分享，附代码）

K-近邻算法的距离公式，应用LinearRegression或SGDRegressor实现回归预

·2024-02-19 10:29

轻推连接集成：打造高效电商与营销系统

轻推无代码API集成工具为电商平台提供了一种新的解决策略，通过无需编码的方式实现系统间的快速连接，帮助企业降低技术门槛，缩短项目交付时间，从而快速响应市场变化和客户需求。

·2024-02-19 10:34

只修改一个关键参数，就会毁了整个百亿参数大模型？ | 新程序员

本文将分享大语言模型训练过程中产生的多种独特现象，推导在二阶段预训练时如何巧妙平衡数据量与背景知识的注入，从理论与实践的角度揭示其内在运作机制，深入剖析语言核心区与维度依赖理论的作用及其带来的深刻影响。

《新程序员》编辑部·2024-02-19 10:54

【原创文集】怦然心动

院系：教育科学学院班级：教18双语预理姓名：邰君星河灿烂，阳光干净，在人间所以美好的存在里，不论是活着还是死去，我总是最爱你。

不羡仙w·2024-02-15 10:33

DoD

但每个团队对于是否完成无法达成统一，有的认为编码完成，就表示任务完成了；有的认为还需要

AmberLi00000·2024-02-15 10:24

CAN通讯协议学习

介绍它是一种异步通讯，can_high和can_low两条线利用的是电位差传输信号，抗干扰能力强，但是必须要有can控制器如TJA1050（我的开发板）当CAN节点需要发送数据时，控制器把要发送的二进制编码通过

wiyoo0·2024-02-15 10:26

程序员的编码规范大讨论

由系统里残留的函数，引发起了一场编码规范的讨论。群枪舌战，争锋相对，只为更优质的代码。老大和同事们的认真与热忱，深深地感动了我。

faithfu·2024-02-15 10:17

短篇小说这一趟“记忆之旅”可真的让人记忆犹深深（片段2）

这两人怎么变成搭档的呢，还是机缘巧合，李如一在最强大脑热播后抛开其他兴趣爱好什么唱歌呀，跳舞呀，画画写生呀，迷上了在学校附近寻找素材，拍照做成编码桩子还有宫殿素材图片。

爱生活的越仔·2024-02-15 09:55

NLP_ChatGPT的RLHF实战

原文：译文：第1步，先使用大量数据(从Prompt数据库中抽样)通过监督学习在预训练的GPT-3.5基础

you_are_my_sunshine*·2024-02-15 09:41

NLP快速入门

每个字母都有对应的ASCII编码，可以用编码代替一个单词中的不同字母，即表示一个单词但是对于一个

Knoka705·2024-02-15 09:10

NLP_GPT到ChatGPT

GPT：2018年，OpenAl发布了这款基于Transformer架构的预训练语言模型，其参数数量为1.17亿(117M)。

you_are_my_sunshine*·2024-02-15 09:39

初学者入门机器学习 (ML)的推荐教程

有大量免费的在线博客文章、视频和编码教程可以引导您了解基础知识——从介绍性内容到常见应用程序，再到算法和应用技能。这些博客和教程并非晦涩难懂的公式和理论，而是从开始的通俗

suoge223·2024-02-15 09:31

编码、理解和实现LLM中的自注意力、多头注意力、交叉注意力和因果注意力

原文链接：understanding-and-coding-self-attention2024年1月14日自注意力是LLM的一大核心组件。对大模型及相关应用开发者来说，理解自注意力非常重要。近日，AheadofAI杂志运营者、机器学习和AI研究者SebastianRaschka发布了一篇文章，介绍并用代码从头实现了LLM中的自注意力、多头注意力、交叉注意力和因果注意力。这篇文章将介绍Transf

lichunericli·2024-02-15 09:27

大模型微调大杂烩知识总结

1.前缀微调（Prefix-Tuning）前缀微调是一种针对预训练模型的微调方法，通过在模型输入前添加特定任务相关的连续前缀表示，从而引导模型生成适应特定任务的输出。

lichunericli·2024-02-15 09:56

LLM大模型相关问题汇总---包括问题与答案

-TensorFlowModelGarden：TensorFlow官方提供的一系列预训练模型和模型架构。-HuggingFaceTransfor

lichunericli·2024-02-15 09:56

Prompt Tuning：深度解读一种新的微调范式

阅读该博客，您将系统地掌握如下知识点：什么是预训练语言模型？什么是prompt？为什么要引入prompt？相比传统fine-tuning有什么优势？

lichunericli·2024-02-15 09:55

计算机技术基础知识(1) ---- CPU 原理和程序执行流程

1.冯-诺依曼结构冯诺依曼结构提出的计算机架构：存储程序，程序计算，主要思想有：二进制：程序，数据都采用二进制编码，存储在存储器中，二进制也是CPU能够识别，执行的编码存储程序和指令，指令序列和数据存储在主存储器中

小猪佩奇TONY·2024-02-15 09:12

图形图像处理算法(1) ---- HDR 技术简介

更宽广的色域和更加自然的色彩过度，为了呈现更高的图像品质，给体验者带来更加沉浸的感受，HDR的概念既可以是指显示设备，表示显示设备支持更高的色深，更广的色域范围，能显示更高和更低的亮度，也可以是指数字媒体内容，比如视频，表示视频的编码使用了更高的色深

小猪佩奇TONY·2024-02-15 09:12

问心2018·2024-02-15 09:17

文字

《夜空总有最大密度的蓝色》（三）你所预说的都已成为我的过去还有什么是我

齊藼·2024-02-15 08:21

iTop-4412 裸机程序（二十二）- RTC时钟

目录0.源码1.RTC2.iTop4412中的RTC使用的相关寄存器3.BCD编码4.关键源码0.源码GitHub：https://github.com/Kilento/4412NoOS1.RTCRTC

Kilento·2024-02-15 08:24

Attention +Transformer学习记录（二）

目录a.注意力机制和自注意力机制的区别b.引入自注意力机制的原因c.计算公式d.代码实现二、Multi-HeadAttention1.Multi-HeadAttention的计算2.位置编码三、Transformer

LLC74·2024-02-15 08:41

py-FTP服务器之五：其他

客户端配置1.使用FlashFXP（因为编码兼容，都是utf-8）FlashFXP4.1.02.设置连接类型为SSL-TLSSSL-TLS3.启用被动模式PASV模式然后应该就可以连接了，如果连接不起那就只有修改客户端的配置慢慢试了

奇奇乌布里·2024-02-15 08:16

袁冶《高效能人士的七个习惯》读后感

对每一个人的人生都是正向的赋能，这7个习惯，越早知道，越早养成这7个习惯的人生，应该均会是多一些坦途，少一些崎岖吧～一、积极主动：这里的积极主动，不是狭义的只是态度上的，行动上，更多是先从思想入手，对事物的全貌主动的预判

袁小治·2024-02-15 07:58

Task6 基于深度学习的文本分类3

基于深度学习的文本分类学习目标了解Transformer的原理和基于预训练语言模型（Bert）的词表示学会Bert的使用，具体包括pretrain和finetune文本表示方法Part4Transformer

listentorain_W·2024-02-15 07:53

推荐频道

预编码