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Django模型（三）

提供了定义三种最常见的数据库关联关系的方法：多对一，多对多，一对一一对一关联使用OneToOneField来定义一对一关系就像使用其他类型的Field一样：在任意一边模型属性中包含它fromdjango.dbimportmodelsclassPlace

菜鸟之编程·2024-01-30 07:12

DB-GPT: Empowering Database Interactions with Private Large Language Models 导读

本文介绍了一种名为DB-GPT的新技术，它将大型语言模型（LLM）与传统数据库系统相结合，提高了用户使用数据库的体验和便利性。DB-GPT可以理解自然语言查询、提供上下文感知的回答，并生成高准确度的复杂SQL查询，适用于不同水平的用户。其核心创新在于采用了私有化的LLM技术，在特定领域的语料库上进行微调，以确保用户隐私和数据安全的同时，获得最先进的LLM的好处。DB-GPT的架构包括一个新颖的知识

一只特蕉·2024-01-30 06:04

DDPM的一点笔记

1TitleDenoisingDiffusionProbabilisticModels（JonathanHo、AjayJain、PieterAbbeel）2ConclusionThispaperpresenthighqualityimagesynthesisresultsusingdiffusionprobabilisticmodels

umbrellazg·2024-01-30 03:20

Quartus II 调用ModelSim仿真调试注意的问题

之前在仿真的时候，modelsim信号显示value值为Hiz,对以下参数进行设置：在菜单栏下的Assignments->Settings中,在弹出的界面中选择EDAToolSettings->Simulation

鱼仔玩编程·2024-01-30 00:04

【全文翻译】EXPLAINABLE ARTIFICIAL INTELLIGENCE: UNDERSTANDING, VISUALIZING AND INTERPRETING DEEP LEARNING

3.Methodsforvisualizing,interpretingandexplainingdeeplearningmodels3.1.SensitivityA

白菜苗·2024-01-29 23:56

Flask RESTful API开发更好的项目结构

表现力·2024-01-29 22:50

VLM 系列——Monkey——论文解读

一、概述1、是什么Monkey全称《Monkey:ImageResolutionandTextLabelAreImportantThingsforLargeMulti-modalModels》，是一个多模态的视觉

TigerZ*·2024-01-29 21:30

VLM 系列——Instruct BLIP——论文解读

一、概述1、是什么InstructBLIP全称《InstructBLIP:TowardsGeneral-purposeVision-LanguageModelswithInstructionTuning

TigerZ*·2024-01-29 21:29

离线生成双语字幕基于AI大模型ModelScope

制作双语字幕的方案网上有很多，林林总总，不一而足。制作双语字幕的原理也极其简单，无非就是人声背景音分离、语音转文字、文字翻译，最后就是字幕文件的合并，但美中不足之处这些环节中需要接口api的参与，比如翻译字幕，那么有没有一种彻底离线的解决方案？让普通人也能一键制作双语字幕，成就一个人的字幕组？人声背景音分离如果视频不存在嘈杂的背景音，那么大多数情况下是不需要做人声和背景音分离的，但考虑到背景音可能

softshow1026·2024-01-29 18:28

AI文本生图模型Stable Diffusion部分模型叠加效果

/models/Stable-diffusion/下下载模型国风3放到./models/

沈健_算法小生·2024-01-29 17:34

机器学习周报第23周

目录摘要Abstract一、卷积神经网络1.1padding1.2卷积步长1.3单层卷积网络1.4池化层二、文献阅读：BERTmodelsforBrazilianPortuguese:pretraining

Ramos_zl·2024-01-29 16:21

使用conda创建环境的时候报错

报错详细信息：(base)C:\Users\31191>condacreate-nmodelscopepython=3.7Collectingpackagemetadata(current_repodata.json

暴力老哥学习c++·2024-01-29 16:43

Thingsboard二开系列代码篇-01整体介绍

3.2.22.代码结构3.针对“客戶”模块进行分析thingsboard-3.2.2\ui-ngx\src\app\modules\home\pages\customersrc\app\shared\models

比特1号·2024-01-29 14:55

LLM排行榜更新！谷歌Bard超过GPT-4，中国玩家未进前十

夕小瑶·2024-01-29 12:52

【论文阅读】Membership Inference Attacks Against Machine Learning Models

基于confidencevector的MIAMachineLearningasaService简单介绍什么是MembershipInferenceAttacks（MIA）攻击实现过程DatasetShadowtrainingTrainattackmodelMachineLearningasaService简单介绍机器学习即服务（MachineLearningasaService，MLaaS），即将

PleaseBrave·2024-01-29 09:04

论文精读--Attention is all you need

AbstractThedominantsequencetransductionmodelsarebasedoncomplexrecurrentorconvolutionalneuralnetworksthatincludeanencoderandadecoder.Thebestperformingmodelsalsoconnecttheencoderanddecoderthroughanatten

__如果·2024-01-29 09:15

论文精读--GAN

AbstractWeproposeanewframeworkforestimatinggenerativemodelsviaanadversarialprocess,inwhichwesimultaneouslytraintwomodels

__如果·2024-01-29 09:15

2024年1月19日Arxiv最热CV论文：RAP-SAM: Towards Real-Time All-Purpose Segment Anything

引言：探索实时全能分割的新篇章在计算机视觉领域，基于Transformer架构的视觉基础模型（VisionFoundationModels，VFMs）取得了显著的进展，不仅在性能上有所提升，而且在泛

夕小瑶·2024-01-29 08:12

2024年1月19日Arxiv最热NLP大模型论文：Self-Rewarding Language Models

超越人类反馈限制，Meta自我奖励语言模型刷新AlpacaEval2.0排行榜引言：超越人类的AI代理——自我奖励语言模型的探索在人工智能的发展历程中，我们一直在探索如何打造出能够超越人类智慧的AI代理。这些代理不仅需要能够理解和执行人类的指令，还需要能够自我提升，不断优化自己的性能。在这篇博客中，我们将深入探讨一种新型的语言模型——自我奖励语言模型（Self-RewardingLanguageM

夕小瑶·2024-01-29 08:12

Benchmarking Large Language Models in Retrieval-Augmented Generation-学习翻译

提检索增强生成中大型语言模型的基准测试文献学习作者将在https://github.com/chen700564/RGB上发布本文的代码和RGB。yˇ\check{y}yˇ文章目录摘要IntroductionRelatedworkRetrieval-AugmentedGenerationBenchmarkRAG所需能力数据构建评估指标ExperimentsSettings噪声鲁棒性结果否定拒绝试验

多喝开水少熬夜·2024-01-29 07:00

AI Agents系列—— 探究大模型的推理能力，关于Chain-of-Thought的那些事儿

今天要读的论文是《Chain-of-ThoughtPromptingElicitsReasoninginLargeLanguageModels》，算是关于大模型思维链研究的开山之作。

陌北有棵树·2024-01-29 06:28

Modelsim SE 10.5安装教程

ModelSim是一种功能强大的硬件描述语言(HDL，HardwareDescriptionLanguage)仿真和验证工具，可以单独仿真，也可以联合Quartus/Vivado等软件联合仿真，仿真速度快

GBXLUO·2024-01-29 05:08

THREE.js控制器OrbitControls控制物体旋转

THREE.OrbitControls=function(object,domElement){this.object=object;varmodel=null;this.model=model;varmodelstartx

艾黎先生·2024-01-29 04:12

论文学习记录之Deep-learning seismic full-waveform inversion for realistic structuralmodels

一、ABSTRACT—摘要标题：Deep-learningseismicfull-waveforminversionforrealisticstructuralmodels（用于真实结构模型的深度学习地震全波形反演

摘星星的屋顶·2024-01-28 22:23

2023年1月20日-2024年1月26日（阅读SeisInvNet加强版、调整参数）

二、SeisInvNet标题：Deep-learningseismicfull-waveforminversionforrealisticstructuralmodels（用于真实结构模型的深度学习地震全波形反演

摘星星的屋顶·2024-01-28 22:51

DENOISING DIFFUSION IMPLICIT MODELS 论文笔记

前言生成模型现在主要分为两类，分别是GAN和DiffusionModel，但是GAN存在一个很棘手的问题就是训练不稳定，这也是DiffusionModel相比之下的优势。DDPM是基于Markovian扩散过程的模型，虽然在生成模型上取得了不错的效果，但是同时也存在一个大缺点，就是由于在重建生成阶段是需要一步步进行，步数通常为2000，导致推理时间非常长，需要多次迭代才能产生高质量的生成样本。基于

Unsunshine_Bigboy_?·2024-01-28 20:59

Denoising diffusion implicit models 阅读笔记2

Denoisingdiffusionprobabilisticmodels(DDPMs)从马尔科夫链中采样生成样本，需要迭代多次，速度较慢。

冰冰冰泠泠泠·2024-01-28 20:57

目标检测系列5——Faster R-CNN2（代码实现）

trainimportosimporttensorflowastffromtensorflowimportkerasimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromdetection.datasetsimportcoco,data_generatorfromdetection.models.detectorsi

晓码bigdata·2024-01-28 16:19

NeurIPS’23 Paper Digest | 如何把 LLM 的推理能力应用于事件序列预测？

蚂蚁集团有20篇论文被本届会议收录，其中《LanguageModelsCanImproveEventPredictionbyFew-ShotAbductiveReasoning》是由蚂蚁基础智能技术部、

金融机器智能官方·2024-01-28 13:48

Auto-Encoding Variational Bayes整理

Auto-EncodingVariationalBayesHowcanweperformefficientinferenceandlearningindirectedprobabilisticmodels

易之道·2024-01-28 13:16

PRML笔记（十）

10.ApproximateInference在probabilisticmodels中的一个核心任务是，在给定observed（visible）datavariablesX\mathbf{X}X的时候去计算关于

以负熵为食·2024-01-28 13:14

机器学习的数据库积累........

https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/tf1_detection_zoo.md

qqqweiweiqq·2024-01-28 13:12

【Llama2 windows部署详细教程】第三节 Llama2 跑起来

具体的部署如下：一、下载模型目前大模型主要发布在HuggingFace上提供下载，无法在上面下载的小伙伴可以在国内的ModelScope网站上下载，模型文件比较大，下载过程中需要确保网络顺畅，下载方式如下

拥抱AI·2024-01-28 13:39

langchain + hugginface入门体验

python版本是3.9pipinstalllangchainpipinstallopenai代码app.pyimportstreamlitasst#fromlangchain_community.chat_modelsimportChatOpenAIfromlangchain_openai

飞鸟malred·2024-01-28 10:02

Title: 提升大型语言模型在知识图谱完成中的性能

基本信息论文题目:MakingLargeLanguageModelsPerformBetterinKnowledgeGraphCompletionMakingLargeLanguageModelsPerformBetterinKnowledgeGraphCompletion

AI知识图谱大本营·2024-01-28 10:26

值得参考的特斯拉工程师原则

贾维丹说：“最可怕的事情莫过于向埃隆申请额外的时间或者资金去建造另一款ModelS。

人气小哥·2024-01-28 10:32

青藏高原地区深厚而弱对流云可通过参数化提高模拟水平

近20年来，模式中的中尺度对流过程的描述经历了从广泛适用于低分辨率（>10km）的全球大气环流模式的传统对流参数化方案，逐渐向显式模拟的高分辨率（<1km）的云解析模型Cloud-ResolvingModels

榴莲气象·2024-01-28 09:39

用gensim快速打开词向量

gensim是一个方便的nlp工具，特别是用来导入词向量，这里简单记录一下gensim导入词向量的方法importgensimw2v=gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format

62ba53cbc93c·2024-01-28 09:48

django 模型

属性命名限制:(1).不能是python的保留关键字(2).不允许使用连续的下划线(3).定义属性时需要指定字段类型，通过字段类型的参数指定选项属性=models.字段类型(选项)字段类型:使用时需要引用

恬恬i阿萌妹O_o·2024-01-28 09:06

Django模型（一）

，完成关系型数据库的操作的技术，是"对象-关系映射"（Object/RelationalMapping）的缩写ORM把数据库映射成对象1.2、示例1.2.1、模型fromdjango.dbimportmodelsclassPerson

菜鸟之编程·2024-01-28 05:49

django-03-老师学生学科

1.建一个poll2的应用，在建学科、老师模型，admin注册学科、老师管理后台学科与老师--1对多，在多的一方设置外键属性#to表示参照那个模型subject=models.ForeignKey(to

快请输入昵称吧·2024-01-28 05:32

DIFFERENTIABLE PROMPT MAKES PRE-TRAINED LANGUAGE MODELS BETTER FEW-SHOT LEARNERS

DifferentiAblepRompT(DART)，预训练的语言模型+反向传播对提示模板和目标标签进行差异优化可微提示（DART）模型的体系结构与MLM预训练和常规微调进行了比较，其中Ti和Yi是词汇表中未使用的或特殊的标记。我们利用语言模型中的一些参数作为模板和标记标记，并通过反向传播对它们进行优化，而不引入模型之外的其他参数。提出了一种新的可微提示（DART）微调方法。如图所示，关键思想是利

Tsukinousag·2024-01-28 03:46

万能分页模板

views视图defstudent(request):#all_count数据库总个数all_count=models.UserInfo.objects.all().count()#每页显示数据数page_info

Stimulate_923a·2024-01-28 02:22

ART: Automatic multi-step reasoning and tool-use for large language models 导读

ART:Automaticmulti-stepreasoningandtool-useforlargelanguagemodels本文介绍了一种名为“自动推理和工具使用（ART）”的新框架，用于解决大型语言模型

Travis_del·2024-01-27 23:05

大语言模型-任务规划与分解论文

任务规划与分解1、Chain-of-ThoughtPromptingElicitsReasoninginLargeLanguageModelshttps://arxiv.org/abs/2201.11903Chain-of-ThoughtPromptingElicitsReasoninginLargeLanguageModels2

Travis_del·2024-01-27 19:23

Emergent Abilities of Large Language Models 机翻mark

摘要证明通过扩大语言模型可以可靠地提高性能和样本效率在广泛的下游任务。相反，本文讨论了我们称之为大型语言模型的新兴能力的一种不可预测的现象。我们认为如果一个能力不存在于较小的模型中，但在较大的模型中存在，则该能力就是新兴的。因此，仅仅通过外推小模型的性能无法预测新兴的能力。这种涌现的存在提出了一个问题：是否有可能进一步扩展语言模型的能力范围。1.简介近年来，语言模型已经彻底改变了自然语言处理（NL

Travis_del·2024-01-27 18:38

2019-05-27 Django-Rest-Framework serializer 使用 all 返回数据不存在id

classSampleSerializer(serializers.HyperlinkedModelSerializer):#creator=serializers.ReadOnlyField(source

多吃水果少吃肉·2024-01-27 17:33

ORM联表查询

双下划线的使用fromdjango.dbimportmodels#Createyourmodelshere.classStudent(models.Model):s_id=models.AutoField

干掉楼上·2024-01-27 16:21

Check Your Facts and Try Again: Improving Large Language Models with External Knowledge and Automate

本文介绍了一种名为LLM-AUGMENTER的系统，它能够增强大型语言模型（LLMs）的能力，使其在处理任务型对话和开放领域问答等下游任务时更加准确、可靠。该系统通过插件式模块的方式为黑盒LLM添加了外部知识，并使用反馈函数迭代优化模型响应。实验结果表明，LLM-AUGMENTER能够显著减少ChatGPT的幻觉现象，同时保持其流畅性和信息性。作者还公开了源代码和模型供其他研究人员参考。论文方法方

Travis_del·2024-01-27 16:51

Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models导读

通过生成一系列中间推理步骤（即“思维链”）显著提高大型语言模型进行复杂推理的能力这篇论文探讨了如何通过生成一系列中间推理步骤（即“思维链”）显著提高大型语言模型进行复杂推理的能力。研究人员使用一种简单的方法——思维链提示法——提供一些思维链示例作为提示，发现这种方法可以使足够大的语言模型自然地获得这种推理能力。实验结果表明，在三个大型语言模型上进行测试时，思维链提示法可以显著提高在算术、常识和符号

Travis_del·2024-01-27 16:18

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