它提供了一系列预训练模型和灵活的配置系统，

下面是一些广泛使用的AI编程工具合集，涵盖了从开发、训练、到部署的各个环节：JupyterNotebook定义：JupyterNotebook是一个开放源代码的Web应用程序，允许用户创建和共享包含实时代码

好吧，我们并没有等太久，因为OpenAI今天下午发布了多模态预训练模型GPT-4。GPT-4最令人兴奋的方面之一是它的多模式方法（图像和文本输入，文本输出），它在功能和对齐方面都有显着进步。

图片发自App一年级学生刚进入学校,课堂常规训练与音乐学习习惯养成的培养都是必不可少的。是保证课堂质量和教学效果的前提。那么如何让一年级新生养成良好的音乐学习习惯呢？

上午陪着二宝上番茄田的艺术网课。跟着课，娃玩着眼影着迷，玩起来。没跟网课节奏。既然不想上，想着刚十一点，带着宝贝去阅读中心换几本书吧。弟弟要求走路去。去的路上，宝贝不走大路，要让我带着他走后面的小路。我带他一路走，路过了我们所在的紫金街道办事处大院。宝贝指着院子问我，妈妈，我来过这里吧？我感冒了，来这里的。我才想起来，两个月前，宝贝咳嗽，带着它，来这里门诊过一次。后来再没来过。记性之好，让我佩服。

RAFT：使语言模型适应特定领域的RAG摘要1引言2LLM用于开卷考试3RAFT4评估5RAFT推广到Top-KRAG6相关工作7结论摘要在文本数据的大型语料库上预训练大型语言模型（LLM）现在是一种标准范式

一、前言在上一篇文章《RAFT：让大型语言模型更擅长特定领域的RAG任务》中，我们介绍了RAFT训练方法，RAFT（检索增强微调）是一种训练方法，可以提高大型语言模型(LLM)在开卷、域内问答任务中的性能

2023ICPC济南站VP补题记录(第48届)date:2024-01-1812:16:23mathjax:truetags:XCPCcategories:Algorithm文章目录2023ICPC济南站训练补题注

题目：dijkstra(堆优化)题目链接：47.参加科学大会（第六期模拟笔试）(kamacoder.com)代码：#includeusingnamespacestd;classmycomparison{public:booloperator()(constpair&lhs,constpair&rhs){returnlhs.second>rhs.second;}};structEdge{intto;

这是通过构建“Self-Collages”（自我拼贴画）实现的，即在背景图像上粘贴不同对象的图像作为训练样本，提供覆盖任意对象类型和数量的学习信号。

7)convertH64debug.bat这个环节是和训练环节相对应的，比如我们之前选的是H64，这里就选带H64的来进行转换。如果之前选了SAE，这里就选SAE。

草率的结论是过早的判断——即决断没有充足的证据，要抵抗乱下结论需要智利训练，但很多人缺乏这样的训练。他们有接受第一个判断的习惯，从来没有费心去问一个不同的判断是否合理或甚至更多。

dijkstra（堆优化版）精讲—卡码网：47.参加科学大会题目链接：https://kamacoder.com/problempage.php?pid=1047文档讲解：https://programmercarl.com/kamacoder/0047.%E5%8F%82%E4%BC%9Adijkstra%E5%A0%86.html思路当节点数多，边数少（稀疏图）时，可以考虑从边的角度出发，用堆

第2篇从军记（二）通过三个月的新兵连训练，我逐渐适应了部队的生活，同时也到了我们分配去向的时候了。一天，连部通讯员通知我，后勤部长找我谈话，我猜想会不会分配我去后勤部。

文章目录create_class_gmm创建高斯混合模型（GMM）以进行分类任务add_samples_image_class_gmm提取训练样本，并将其添加到高斯混合模型(GMM)的训练数据集中train_class_gmm

比如3个月的体能训练2个月的耐力训练。还有作者的一次糟糕的失败经历分享。本章作者写了失败的原因："运动量不足"。就是体能的储备和锻炼不足。

亲子日志4.10日田青昨天晚上，妹妹8点就睡了，9点我们都躺在床上，我在写学习日志，没有到读书的点，儿子翻来覆去的，想要把妹妹弄醒陪他疯一会，我阻止他，建议睡不着做点什么吧！读书？不想。玩具，看了看也不想玩儿，最后我拿了周末要做的练习册（自己买的）建议把很有把握的题划掉，只做还不是很熟练的，这个立马来了兴趣（这是一个育儿课的方法），12个题的一套期中测试题，划了前十个，我看了以后问了两题，确实都会

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记录生活的点点滴滴，训练自己观察生活，探究世事真谛的敏锐力。看过一个简友的连载日更后，我深受启发的。原来生活是最丰富的写作

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系列文章目录【可控图像生成系列论文（一）】简要介绍了MimicBrush的整体流程和方法；【可控图像生成系列论文（二）】就MimicBrush的具体模型结构、训练数据和纹理迁移进行了更详细的介绍。

59029一丁丽最想做的事这个绘本讲的是黑人一家人打工，虽然温饱解决不了，而小男孩最想做的事就是学会阅读，整个绘本围绕他如此渴望阅读叙事。小男孩每天做工在快本里面可以看到很多的场景，比如天没亮就出门，小镇做工，而他的工作就是把盐巴装进一只只木桶里，那些闪亮的白色晶体就会刺破手胳膊腿和脚掌，而只有他们在吃饭的时候才休息一会儿。工作的场景小男孩整天举铁锹铲盐巴，身体很痛，但他不在意这种痛，他想心里想的

这个假期报名参加了一个“35天读书写作训练营”，为了给指导老师尽可能的了解我，以便更好的在我的自我计划、规划中给出更好的建议，于是我给老师做了个简单的自我介绍。

这位老铁是一名新媒体从业者，创办了自己的线上产品，也是某新媒体大咖训练营的常驻分享嘉宾，在社群里分享近300场。今年3月，她报名参加了剽悍财富行动营。

6张不明所以的图片，加上20个字的文案，一条“Python训练营”的推送，成了这届朋友圈里最魔性的存在：这大概是你见过的评论点赞数最多的一条朋友圈广告，没有之一。

资料及音标：任务配置：L0+L1+L4L0（朗读专练）：目标-长度与原因一样L1（音标专练）：目标-练习一个音标，练过的不能出错L2（听力专练）：目标-从他人身上找出发音问题，提高听力敏感性L3（表达专练）：目标-努力只听一遍，复述时尽量让别人听不出来L4（总结复盘）：昨天犯懒了快到十二点的时候我就已经困得不行没坚持住，结果没有读，今天补上，但并不是很细致，今天也是忙活了半天，搞清楚了一件事，如果

10月份最后一次，也是收官之作，总体来说自己挺满意这个成绩的，达到平均配速是551的水平，也算是2020年第二次进60分钟，看了最近从9月1日以来，有意识训练成绩也在不断上升，先不说别的，成绩从9月整个月配速

住院倒计时起床：5：30就寝：10：30天气：阵雨心情：电影爆米花学习·信息·阅读听书《丝绸之路》健康·饮食·锻炼自从参加遇见训练营，还是第一次不打卡，让我的全勤有了瑕疵，在我的心里很难接受。

AI基础数据服务旨在为AI算法的训练和优化提供必要的数据支持，为AI算法的性能提供保障。

image.png您看过江苏卫视的《最强大脑》吗?这是国内首档大型科学类真人秀节目，是专注于传播脑科学知识和脑力竞技的节目，是不是感觉《最强大脑》的选手都聪明得反人类、记忆力好得不可思议？实际上，他们并非天赋异禀，也是普通人家的孩子。这位是王峰：《最强大脑》的中国队队长、2010年世界脑力锦标赛总冠军、世界记忆大师。他在刚刚接触记忆法时曾经这样表示：“我觉得这是不可能的，只有少部分极有天分的人才有

知识更新问题最先进的LLM会接受大量的训练数据，将广泛的常识知识存储在神经网络的权重中

文章摘要：'''1.torch模块，是一个开源的深度学习框架，主要用于构建和训练神经网络。

Pytorch的建模一般步骤1.导入必要的库2.准备数据3.定义数据集类（可选）4.加载数据5.定义模型6.定义损失函数和优化器7.训练模型8.评估模型9.保存和加载模型10.使用模型进行推理importtorch.nn.functionalasFimporttorch.nnasnnimporttorchfromtorchvisionimportdatasets

整值训练和尖峰驱动推理脉冲神经网络用于高性能和节能的目标检测与人工神经网络(ANN)相比，脑激励的脉冲神经网络(SNN)具有生物合理性和低功耗的优势。

文章目录1.引言-简介-深度学习与Python的关系2.神经网络的原理-神经网络基础知识-Python中的神经网络库与工具-构建与训练神经网络模型的步骤深度学习训练过程3.卷积神经网络的原理-卷积层与池化层

本文收录至文集：3年级数学提高训练1、本系列训练专门针对数学水平优异的3年级小学生2、本系列试题解题思维与解题技巧跨度较大3、请间信加微，答题拍照，我会不定期批改，并给出学习建议4、建议登录后关注我，及时收到新课提示

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21008-申理滔一家人天天见面，但有多久没有聚在一起简单又快乐地交流了？孩子们天天见到的爸爸妈妈又形同虚设了多久？绘本简介：一个普通的夏天夜晚，闷热、喧闹、忙碌，在一个四口之家，每个人都忙着自己的事，妈妈在电脑前工作，爸爸在做饭，姐姐在聊电话，而我们故事的主人公拿着需要二人以上玩的玩具棋感到好无奈。忽然，停电了……爸爸妈妈和姐姐被这突然的意外打断，放下了手中的事，一家人一起登上露台，又走到了街上

目录一、预训练1.1图像领域的预训练1.2预训练的思想二、语言模型2.1统计语言模型2.2神经网络语言模型三、词向量3.1独热（Onehot）编码3.2WordEmbedding四、Word2Vec模型五

晨诵的目的主要不在于记忆未来可能用到的知识，不是为了进行记忆力的强化训练，而在于丰富儿童当下的生命，在于通过晨诵，既养成一种与黎明共舞的生活方式，又能习诵、领略优美的母语，感受诗歌所传达的感恩、优美及音乐感

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这个函数是非常有用的，尤其是在需要随机打乱数据或索引时，比如在训练机器学习模型时打乱数据顺序，以确保模型训练的泛化能力。参数n(int):输出张量的长度，即最大的数字为n-1。

不要剥夺了孩子的阅读乐趣。很多父母在进行亲子阅读的时候，总是会对孩子提非常多的问题。好像孩子回答出所提的问题，才达到了阅读的收获。试想一下，当我们自己阅读完一本小说，正沉浸在难以言喻的满足之中。，然后有一个人一定要让你一五一十地把这本书说出来，或者说呃回答他提出来的问题，那你会怎么想呢？那你是不是对阅读的兴趣就一扫而光了？孩子进行亲子阅读的时候也是一样，父母可以提问，但是要把握这个度啊，如果是自然

LLM系列(3)：探索大模型RLHF优化之道：DeepSpeed-Chat超快速入门，对齐训练精度提升一步到位随着ChatGPT的惊艳表现，各类大模型产品如雨后春笋丛出不穷。

无需针对特定任务进行训练，仅通过将数值转化为文本并采样可能的扩展，LLMTime就能超越传统的时间序列方法。项目介绍LLMTime提出了一种名为"零样本时间序列预测"的方法，其核心在于