SA模型第22页

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

小程序适配底部安全距离

方案一onLoad(options){const{screenHeight,safeArea,windowHeight}=wx.getWindowInfo()letsafeBottom=windowHeightif

dingcho·2025-01-19 00:56

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

DrissionPage下载图片示例代码

DrissionPage实现翻页爬取并下载图片img.save()和图片字节获取img.src()方法fromDrissionPageimportChromiumPage,ChromiumOptionspage

高质量海王哦·2025-01-18 23:53

指令集架构

CPU指令集架构（ISA）：软硬件交互桥梁，是指令、数据类型等的词典。CPU需要遵循ISA的规则。程序员不需要了解微架构，只需要了解ISA。

Oterea·2025-01-18 23:53

numpy和panda在数据统计时的注意事项

numpy和panda在数据统计时的注意事项：NumPy中只要有数据缺失就会返回NaN而在Pandas中则会跳过该值对剩余的数值进行相应计算示例importpandasaspdimportnumpyasnpa

积跬步，慕至千里·2025-01-18 23:22

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

ElMessageBox显示在浏览器的左下角问题

问题原因：elementplus已经做了按需引入，再导入ElMessageBox,就会导致弹框显示在左下角修改方法：将导入注释或者删除掉就可正常//import{ElMessageBox}from'element-plus

·2025-01-18 22:51

Vue的动态绑定

例如{{message}}，当message数据发生变化时，页面上对应的位置会自动更新显示新的值。这种方式主要用于文本内容的绑定。v-text指令：与插值表达式类似，也是用于绑定文本内容。例如

m0_74169345·2025-01-18 22:11

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

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

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

pcl系列-添加自定义点云类型

pcl库中附带了各种预定义的点类型，这些数据类型足以支持在pcl中所实现的所有算法和方法，但是在某些情况下，在使用pcl点类型时希望定义新的点类型，比如在LIO-SAM中定义的PointXYZIRPYT

不会算法的阿召·2025-01-18 20:23

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

PCL点云处理算法汇总（C++长期更新低价精品版）

目录一、点云滤波1、常用滤波器2、采样滤波3、裁剪滤波二、KD树与八叉树1、KD树2、八叉树三、点云配准粗配准精配准对应关系配准精度坐标转换刚体运动变换四、点云拟合分割1、RANSAC2、其他几何分割五

点云侠'·2025-01-18 20:16

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

Node.js的Express框架入门

据此，该环境省略了一些浏览器专用的JavaScriptAPI，同时添加了对更传统的OSAPI（比如HTTP库和文件系统库）的

秋枫ઇଓ·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

SSH连接提示“Permission denied (publickey,password)”

步骤：将公钥添加到远程服务器1.获取公钥：在Jenkins中，user对应的证书包含私钥（id_rsa）和公钥（i

petunsecn·2025-01-18 18:34

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

Omnissa Dynamic Environment Manager 2412 - 个性化动态 Windows 桌面环境管理

OmnissaDynamicEnvironmentManager2412-个性化动态Windows桌面环境管理Simplifymanagementofuserprofiles,environmentsettings

·2025-01-18 18:10

hive 创建访问用户_Hive权限控制和超级管理员的实现

先决条件：为了使用Hive的授权机制，有两个参数必须在hive-site.xml中设置：hive.security.authorization.enabledtrueenableordisablethehiveclientauth

weixin_39826089·2025-01-18 18:31

leetcode 485 python

Givenabinaryarray,findthemaximumnumberofconsecutive1sinthisarray.Example1:Input:[1,1,0,1,1,1]Output:3Explanation

weixin_36908057·2025-01-18 18:00

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

【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

python安装包提示Requirement already satisfied

python安装cnocr提示Requirementalreadysatisfied错误信息如下：Requirementalreadysatisfied:pyreadline3inc:\python310

可爱的的编辑人员·2025-01-18 18:26

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

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

随机森林分类算法原理与实验分析

这种方法不仅提高了模型的准确性，还增强了模型的稳定性和鲁棒性。随机森林的主要特点是通过随机选择样本和特征来构建多个决策树，从而避免单棵决策树可能产

ningaiiii·2025-01-18 17:52

【论文速读】| 利用大语言模型在灰盒模糊测试中生成初始种子

基本信息论文标题:HarnessingLargeLanguageModelsforSeedGenerationinGreyb0xFuzzing作者:WenxuanShi,YunhangZhang,XinyuXing,JunXu作者单位:NorthwesternUniversity,UniversityofUtah关键词:Greyb0xfuzzing,LargeLanguageModels,Seed

云起无垠·2025-01-18 17:52

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