预训练大模型第9页

从零开始构建一个大语言模型-第二章第一节

#第二章目录**2.1理解词嵌入**2.2文本分词2.3将词元转换为词元ID2.4添加特殊上下文词元2.5字节对编码2.6使用滑动窗口进行数据采样2.7创建词元嵌入2.8编码词位置#本章涵盖为大型语言模型训练准备文本

释迦呼呼·2025-01-19 03:55

【cs.CV】25.1.14 arxiv更新速递

更新110篇—第1篇----=====Omni-RGPT:UnifyingImageandVideoRegion-levelUnderstandingviaTokenMarks关键词:计算机视觉,多模态大语言模型

hinmer·2025-01-19 03:25

深度学习笔记——生成对抗网络GAN

本文详细介绍早期生成式AI的代表性模型：生成对抗网络GAN。

好评笔记·2025-01-19 03:25

Knowledge Boundary of Large Language Models: A Survey

大型语言模型的知识边界：综述摘要1引言2知识边界的定义3不良行为4知识边界的识别5缓解6挑战与前景7结论局限性摘要尽管大型语言模型（LLM）在其参数中存储了大量的知识，但它们在记忆和利用某些知识方面仍然存在局限性

UnknownBody·2025-01-19 03:52

投具身智能大模型还是人形机器人本体，2025年资本如何抉择？

2025年开年，国内具身智能赛道（人形机器人本体和具身智能大模型）迎来三笔融资，赛道仍旧火热，分别为：1月7日，人形机器人本体公司【傅利叶智能】完成近8亿元E轮融资；1月7日，具身智能机器人公司【智平方

Robot251·2025-01-19 03:22

RPA 机器人到底有啥用？一文全知晓

一、RPA如何成为企业的智能助手（一）精准模仿人类操作，开启自动化之旅RPA机器人宛如一位训练有素的数字助手，其核心能力便是精准地模仿人类在计算机系统中的各种操作行为。

RPAdaren·2025-01-19 03:21

Python 潮流周刊#81：在个人电脑上运行 GPT-4 级别的大模型（摘要）

以下是本期摘要：文章&教程①在个人电脑上运行GPT-4级别的大模型②PEP-768：CPython的安全外部调试接口③深入探究Cele

·2025-01-19 02:26

基于docker微服务日志ELK+Kafka搭建

ELK是Elasticsearch、Logstash、Kibana的简称Elasticsearch是实时全文搜索和分析引擎，提供搜集、分析、存储数据三大功能；是一套开放REST和JAVAAPI等结构提供高效搜索功能

我是奶龙！我是奶龙！我是奶龙！·2025-01-19 02:16

Playwright 精通系列第五篇：表单处理与文件上传/下载

在自动化测试中，表单操作和文件上传/下载是两大常见需求。表单操作不仅包括输入框和按钮的交互，还涉及到单选框、多选框、下拉菜单等复杂组件。

weixin_44872675·2025-01-19 02:15

代码随想录算法训练营总结

本人是一名普普通通的计算机专业的毕业生，在大学学数据结构和算法就感觉非常难，到毕业也没刷过几道题，所幸后来入职的公司也没有考察算法相关的内容。到现在已经工作两年多了，看到过许多聊面试聊算法的文章，也接触到一些对我来说很厉害的大佬，发现在面试尤其是大厂面试时对算法的考察还是很重要的，遂重新打开leetcode开始刷题，起初只是实在无聊的时候看下每日一题，这里用“看题”主要是因为完全不会做啊，毫不夸张

whpu_yb·2025-01-19 01:12

【数据结构】常见八大排序算法

冒泡排序2、快速排序2.2挖坑法2.1hoare版本2.3前后指针法2.4快排非递归版归并排序1、归并排序递归版2、归并排序非递归计数排序排序有内部排序和外部排序，内部排序是数据记录在内存中进行排序，这里八大排序就是内部排序

爱吃香菜¹·2025-01-19 01:37

从零开始:在服务器上部署大模型并集成到 vscode +Cline使用

在本文中，我将引导你一步一步地在阿里云服务器上部署Qwen大模型，并将其集成到Cline插件中。我们将从零开始，详细介绍每个步骤，确保即使是初学者也能轻松上手。

一个正经的AI·2025-01-19 00:35

Jetson显卡上运行Qwen2-1.5b模型时报错“RuntimeError triu_tril_cuda_template not implemented for ‘BFloat16‘”

Jetson显卡上运行Qwen2-1.5b模型时报错“RuntimeErrortriu_tril_cuda_templatenotimplementedfor‘BFloat16’”问题描述：CUDA_DEVICE

wang151038606·2025-01-19 00:31

神经网络初始化 (init) 介绍

2.常见的初始化方法及其应用场景2.1Xavier/Glorot初始化2.2He初始化2.3正交初始化2.4其他初始化方法3.如何设置初始化4.基于BERT的文本分类如何进行初始化4.1项目背景4.2模型构建

迷路爸爸180·2025-01-18 23:25

七大设计原则之里氏替换原则

目录一、什么是里氏替换原则？二、里氏替换原则的应用三、不符合里氏替换原则的情况一、什么是里氏替换原则？里氏替换原则，英文叫LiskovSubstitutionPrinciple，简称LSP(老色皮，哈哈)。里氏替换原则，其实是没有我们前面，说的SRP和OCP比较见名知意一些。根据他们两个的中文名称，我们都很容易联想到他的定义。比如，单一职责原则，就是一个类或者模块只负责一个职责。而开闭原则，根据名

拙野·2025-01-18 23:25

5分钟搞定Spring AI支持SpringBoot快速构建人工智能AI应用_springai_springboot_AI应用

此外，文章还基于SpringAI的模型调用和Prompt模板，构建一个可操作的示例，让你可以快速的了解具体怎么在springboot的环境下使用springai来构建人工智能AI的应用SpringAI：

web17886480312·2025-01-18 23:52

3.ChatClient&Chat Model简化与AI模型的交互

1.ChatModel对话模型是一种利用人工智能技术，能够生成类似人类对话响应的工具。

laopeng301·2025-01-18 23:20

Golang面试题四（并发编程）

目录1.Go常见的并发模型2.哪些方法安全读写共享变量3.如何排查数据竞争问题4.Go有哪些同步原语1.Mutex(互斥锁)2.RWMutex(读写互斥锁)3.Atomic3.1.使用场景3.2.整型操作

os-lee·2025-01-18 23:47

WebClient和RestTemplate的差异

WebClient和RestTemplate的差异引言RestTemplate的历史背景与适用场景WebClient的诞生背景及其优势编程模型对比错误处理机制的区别性能考量未来发展方向实际应用案例分享引言在当今互联网时代

master_chenchengg·2025-01-18 22:43

K8s组件全解析，你需要知道的一切秘密

K8s组件全解析，你需要知道的一切秘密K8s架构概览APIServer：K8s的门面担当控制平面组件详解etcd：高可用的数据存储基石工作负载管理与调度策略网络模型与服务发现机制存储编排与持久化解决方案日志监控与故障排查工具链

master_chenchengg·2025-01-18 22:42

超全性能调优标准制定指南，你一定不能错过！

有些性能问题是慢慢产生，到了时间就自爆更多性能问题是由访问量波动导致，如活动或公司产品用户量上升也可能一款产品上线后就半死不活，一直没有大访问量，所以还没有引发这颗定时炸弹现在假设你的系统要做一次活动，

·2025-01-18 22:50

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

Next.js服务器操作：优势、局限与审慎应用

一大诟病在于潜在的紧密绑定问题。若服务器端代码嵌入组件之中，则可能导致代码库模块化程度削弱，维护成本攀升。后端逻辑的任何变动或许都将迫使前端相应更新，反之亦然。

exploration-earth·2025-01-18 21:33

机器学习02-发展历史补充

02-发展历史补充1-机器学习个人理解1-初始阶段：统计学习和模式识别（20世纪50年代至80年代）2-第二阶段【集成时代】+【核方法】（20世纪90年代至2000年代初期）3-第三阶段【特征工程】+【模型优化

坐吃山猪·2025-01-18 21:02

OpenSPG docker 安装教程

文章目录前言自述一、OpenSPG1.介绍二、安装步骤1.安装服务端2.客户端部署前言自述我最近是想结合chatglm3-6b和知识图谱做一个垂直领域的技术规范的问答系统，过程中也遇到了很多困难，在模型微调上

@comefly·2025-01-18 21:29

MVC设计模式简介

MVC设计模式（Model-View-Controller)是软件工程中常见的一种软件架构模式，该模式把软件系统（项目）分为三个基本部分：模型（Model）、视图（View）和控制器（Controller

大海知天空·2025-01-18 21:27

Python 实现七大排序算法

技术博客：github.com/yongxinz/te…本文用Python实现了插入排序、希尔排序、冒泡排序、快速排序、直接选择排序、堆排序、归并排序。先整体看一下各个算法之间的对比，然后再进行详细介绍：排序算法平均时间复杂度最好情况最坏情况空间复杂度排序方式稳定性插入排序O(n²)O(n)O(n²)O(1)In-place稳定冒泡排序O(n²)O(n)O(n²)O(1)In-place稳定选择排

weixin_30527323·2025-01-18 21:26

ollama教程——使用LangChain调用Ollama接口实现ReAct

walkskyer·2025-01-18 21:25

ChatGPT大模型极简应用开发-目录

引言要理解ChatGPT，了解其背后的Transformer架构和GPT技术一路的演进则变得非常必要。ChatGPT背后的LLM技术使普通人能够通过自然语言完成过去只能由程序员通过编程语言实现的任务，这是一场巨大的变革。然而，人类通常容易高估技术的短期影响而低估长期影响。进一步学习关于LLM技术原理的论文、视频、图书等。在阅读这本书或者后续学习过程中，你有任何疑问都可以随时请教ChatGPT等工具

uncle_ll·2025-01-18 20:55

Python数据分析高频面试题及答案

目录1.基础知识2.数据处理3.数据可视化4.机器学习模型5.进阶问题6.数据清洗与预处理7.数据转换与操作8.时间序列分析9.高级数据分析技术10.数据降维与特征选择11.模型评估与优化12.数据操作与转换

闲人编程·2025-01-18 20:23

数据结构---C++版

数据表示：将数据存储在计算机（内存）中数据处理：处理数据，设计方案（算法）1.2计算机求解问题:1）问题→抽象出问题的模型→求模型的解问题——数值问题、非数值问题2）数值问题→数学方程非数值问题→数据结构

海狸_hlz·2025-01-18 20:51

数据分析思维

使用大量的数据、统计分析、定量、定性分析和预测模型及基于事实的管理来推动决策过程和实现价值增生。

幽兰的天空·2025-01-18 20:49

Python中用ollama库实现连续对话

importollamadefchat_with_ollama():#初始化一个列表来存储对话历史，每个元素是一个包含用户输入和模型回复的元组history=[]whileTrue:#获取用户输入，并转换为小写

longnershot·2025-01-18 20:45

Python机器学习之XGBoost从入门到实战(基本理论说明)

快速有效—深盟分布式机器学习开源平台(DistributedmachinelearningCommunity，DMLC)的分支—DMLC也开源流行的深度学习库mxnet*GBM：Machine：机器学习模型

雪域枫蓝·2025-01-18 19:10

【Python篇】深入机器学习核心：XGBoost 从入门到实战

2.1梯度提升简介3.安装XGBoost4.数据准备4.1加载数据4.2数据集划分5.XGBoost基础操作5.1转换为DMatrix格式5.2设置参数5.3模型训练5.4预测6.模型评估7.超参数调优

半截诗·2025-01-18 19:06

python调用ollama库详解

0准备1）准备Ollama软件（注意：两个不是同一个东西）详见上次的文章Ollama通过gguf文件加载AI模型（补充：关于Ollama加载AI模型的补充）2）准备ollama库如果您还未安装ollama

2201_75335496·2025-01-18 19:36

【YOLOv8杂草作物目标检测】

YOLOv8杂草目标检测算法介绍模型和数据集下载算法介绍YOLOv8在禾本科杂草目标检测方面有显著的应用和效果。

stsdddd·2025-01-18 19:35

【大模型】Spring AI Alibaba 对接百炼平台大模型使用详解

目录一、前言二、SpringAI概述2.1springai是什么2.2SpringAI核心能力2.3SpringAI应用场景三、SpringAIAlibaba介绍3.1SpringAIAlibaba是什么3.2SpringAIAlibaba核心特点3.3SpringAIAlibaba应用场景四、SpringBoot对接SpringAIAlibaba过程4.1前置准备4.1.1获取apikey4.1

小码农叔叔·2025-01-18 19:05

思维图GOT：用大语言模型解决复杂问题

23年8月份来自瑞士和波兰的大学以及一个数据公司Cledar的大语言模型论文“GraphofThoughts:SolvingElaborateProblemswithLargeLanguageModels

硅谷秋水·2025-01-18 19:05

EL表达式与JSTL标签库详解

基础系列，该系列主要学习JavaWeb开发原生框架、Servlet、JSP、request请求对象、response响应对象、Session会话对象、Filter过滤器、EL表达式、JSTL标签库、三层开发模型等知识点

秦老师Q·2025-01-18 18:33

【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

集成AI离线免费，全平台毫秒级快速处理！

抠图作为一种常见的图像处理操作，并不是每个小伙伴都完全掌握PS技能，对于那些复杂的抠图操作往往会显得捉襟见肘，近两年随着AI技术的进步，各类软件都和AI集合，希望通过AI快速、高效的实现某些操作；分享一款免费、离线并且内嵌AI模型的抠图工具

纪元A梦·2025-01-18 18:28

1.Spring AI 从入门到实践

SpringAI从入门到实践1.什么是SpringAI2.使用SpringBoot&SpringAI快速构建AI应用程序3.ChatClient&ChatModel简化与AI模型的交互4.SpringAIPrompt

laopeng301·2025-01-18 18:57

关于 PHP 性能优化

一般来说，性能优化可先从大的方向开始考虑，从对影响性能比较大的因素来考虑，比如现在使用PHP5.7，性能据说可以成倍提高，最后考虑的应该是PHP语法细节上。1.PHP部署环境单台服务

很青的青蛙·2025-01-18 18:27

【论文翻译】GOT-OCR论文翻译——General OCR Theory: Towards OCR-2.0 via a Unified End-to-end Model

目录通用OCR理论：通过统一的端到端模型迈向OCR-2.00摘要1引言2相关工作2.1传统OCR2.2基于LVLM的OCR3通用OCR理论3.1框架3.

机器白学·2025-01-18 18:57

Spring 开发必备：深入解析 Spring Bean 的六大作用域

SpringBean一共有六种作用域，我们可以将它们比作是不同场景下的“服务助手”。1.单例作用域（Singleton）：•就像餐厅里只有一个“领班助手”，无论顾客多少次呼唤，来的都是同一位助手。•在Spring容器中，单例作用域的Bean也只会有一个实例，无论在哪里获取，都是同一个对象。•适用于无状态的Bean，如数据库连接池等。2.原型作用域（Prototype）：•就像餐厅里每次顾客呼唤都会

码农技术栈·2025-01-18 18:56

HiveMetaException: Unknown version specified for initialization: 3.1.0（或者其他版本号）

遇到这个问题，也是很难发现的，查阅很多文章，乱七八糟，也可能是遇到的问题不相同吧，我们从以下两个方面去排查吧1.检查你的hive-site.xml和hive-env.sh，配置对就行，这个网上一大片，注意要正确

一品_人生·2025-01-18 18:25

文心一言 vs gpt-4 全面横向比较

文心一言是中国百度公司研发的大规模语言模型，它有超多的参数，就像一个超级大脑，特别擅长理解并生成中文内容。在聊天啊、写文章啊、答题这些任务上表现不错，对中国文化和国情有更深的理解和适应能力。

周盛欢·2025-01-18 18:54

NVIDIA Hopper解说

白总Server·2025-01-18 17:24

LLMs，即大型语言模型

LLMs，即大型语言模型，是一类基于深度学习的人工智能模型，它们通过海量的数据和大量的计算资源进行训练，可以理解和生成自然语言。

maopig·2025-01-18 17:52

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