TRAIN 第20页

SQP算法论文阅读1：NLPQL: A FORTRAN subroutine solving constrained nonlinear programming problems

SchittkowskiK.NLPQL:AFORTRANsubroutinesolvingconstrainednonlinearprogrammingproblems[J].Annalsofoperationsresearch

小林up·2024-01-21 13:57

Batch Normalization（BN）批量归一化

[1502.03167]BatchNormalization:AcceleratingDeepNetworkTrainingbyReducingInternalCovariateShift(arxiv.org

搁浅丶.·2024-01-21 12:54

论文阅读_训练大模型用于角色扮演

英文名称:Character-LLM:ATrainableAgentforRole-Playing中文名称:角色-LLM：训练Agent用于角色扮演文章:[https://arxiv.org/abs/2310.10158

xieyan0811·2024-01-21 12:10

Span-based Joint Entity and Relation Extraction with Transformer Pre-training

Abstract本文介绍了一种基于span的联合实体和关系提取的注意力模型。主要贡献是在BERT嵌入上的轻量级推理，能够进行实体识别和过滤，以及使用本地化的，无标记的上下文表示的关系分类。该模型使用强句内负样本进行训练，这些负样本在一次BERT中被有效的提取，这有助于对句子中的所有span进行搜索，在消融试验中，本文证明了预训练、负采样和局部环境的好处。Instruction利用transform

自然语言处理CS·2024-01-21 12:37

DAY12--learning English

intersectionIfyouareinanintersectionandheardsirenofanemergencyvehicle.youshould.当你身处于道路交界处并且听到应急车辆的鸣笛声，你应该.3.luxuriousJapan's$3000Mostluxurioussleepertrain

Alphamilk·2024-01-21 10:19

flutter图片全屏

newConstrainedBox(constraints:BoxConstraints.expand(),child:newImage.asset("assets/images/ad.png",fit

王保全_1098·2024-01-21 09:16

springMVC之JSR 303注解表单验证

jar包：image.png4.实例Validate实体类：主要看注解packagecom.gb.pojo;importjava.util.Date;importjavax.validation.constraints

writeanewworld·2024-01-21 09:22

YOLOv5-第Y2周：训练自己的数据集

YOLOv5-第Y2周：训练自己的数据集YOLOv5-第Y2周：训练自己的数据集一、前言二、我的环境三、准备数据集四、运行split_train_val.py文件五、生成train.txt、test.txt

Prime's Blog·2024-01-21 07:58

GPT属于AI，是LLM的一种实现

GPT（GenerativePre-trainedTransformer）作为一种创新的语言模型，既属于人工智能（AI）的一部分，也是大规模语言模型（LLM）的一种实现。

庄泽峰·2024-01-21 07:25

task2 探索性数据分析（EDA）

代码：threshold=0.5corrmat=train.corr()top_corr_features=corrmat.index[abs(corrmat['label'])>threshold]plt.figure

1598903c9dd7·2024-01-21 06:37

2019-12-04

图片发自AppusingSystem;usingSystem.Collections.Generic;usingSystem.Linq;usingSystem.Text;namespacetrain4{

熙洛洛·2024-01-21 05:36

OCR识别网络CRNN理解与Pytorch实现

CRNN是2015年的论文“AnEnd-to-EndTrainableNeuralNetworkforImage-basedSequenceRecognitionandItsApplicationtoSceneTextRecognition

牧羊女说·2024-01-21 00:03

智慧海洋建设-Task2 数据分析

查看缺失值：print(f'Thereare{data_train.isnull().any().sum()}columnsintraindatasetwithmissingvalues.')渔船轨迹可视化

1598903c9dd7·2024-01-20 22:50

轻松说英语047

Excuseme.Couldyoupleasetellmewherethetrainstationis?对不起，请你告诉我火车站在哪里好吗？

bayue_9·2024-01-20 21:40

hyperf 二十二数据库模型关系

eagerLoadRelation()中调用addEagerConstrain

lsswear·2024-01-20 20:30

签名设计案例丨signature丨漂亮签名，潇洒人生。

漂亮签名·潇洒人生体验高质量签名书写之乐趣,是终身最有价值的投资Beautifulsignaturecanmakeapersonmorenaturalandunrestrained.Experiencethepleasureofhigh-qualitysignaturewriting

孙老师艺术签名设计·2024-01-20 20:40

扩散模型：Diffusion Model原理剖析

DiffusionModel视频Training第5行是唯一需要解释的地方，x0x_{0}x0是干净的图片，ϵθ\epsilon_{\theta}ϵθ是前面说的NoisePredictor，它的输入包括加噪声之后的图像

WindyChanChan·2024-01-20 19:51

EPE-NAS: Efficient Performance Estimation Without Training for Neural Architecture Search（论文精读）

文章目录《EPE-NAS:高效性能评估无需训练的神经网络结构搜索》摘要1前言2相关工作3提出方法(待完善)4实验A.`NAS-Bench-201`B.结果和讨论5总结《EPE-NAS:高效性能评估无需训练的神经网络结构搜索》Paper：https://arxiv.org/abs/2102.08099代码:www.github.com/VascoLopes/EPENAS摘要神经网络结构搜索Neura

清风2022·2024-01-20 19:16

慢性腰痛的认知行为疗法-1

CognitiveBehaviouralSkillstoTreatBackpain（认知行为疗法），原网址为https://www.futurelearn.com/courses/back-skills-training-programme

卡卡不是卡卡·2024-01-20 18:17

1026 Table Tennis (30)（30 分）

include#includeusingnamespacestd;constintK=111;constintINF=1e9+10;structPlayer{intarrivetime,starttime,traintime

DaiMorph·2024-01-20 17:48

Expected more than 1 value per channel when training, got input size torch.Size

Expectedmorethan1valueperchannelwhentraining,gotinputsizetorch.Size训练的时候，batchsize必须大于1但是预测的时候，batchsize

AI视觉网奇·2024-01-20 16:18

0、机器学习导论课程所用到的数据集

本课程所需数据集夸克网盘下载链接：https://pan.quark.cn/s/9b4e9a1246b2提取码：uDzP文件描述train.csv：训练数据集test.csv：测试数据集data_description.txt

AI算法蒋同学·2024-01-20 15:21

pytorch图片分类神经网络代码

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets,transformsfromtorch.utils.dataimportDataLoader#%%#下载训练集train_dataset

jiang_changsheng·2024-01-20 15:40

ChatGPT vs 文心一言（AI助手全面比较）

1.智能回复ChatGPT：ChatGPT是由OpenAI开发的基于GPT（GenerativePre-trainedTransformer）架构的语言

魔道不误砍柴功·2024-01-20 13:36

英语学习打卡第49天

train火车check检查internet互联网customer顾客often经常company公司share合用Australia澳大利亚paper纸print印刷finally最终box盒子save

美人志_8cdd·2024-01-20 11:56

从零实现GPT-2，瞎写笑傲江湖外传，金庸直呼内行

采用笑傲江湖小说文本训练，究竟小师妹和盈盈情感修罗场结局如何，且听GPT-2娓娓道来...从零实现GPT-2，瞎写笑傲江湖外传，金庸直呼内行context="任盈盈和令狐冲相拥而眠，"x=torch.tensor([train_dataset.stoi

布尔艺数·2024-01-20 10:25

python yolo数据转coco

今年不吃饭...·2024-01-20 10:50

Swift中titleView添加searchBar导航栏变高的Bug

为searchBar，导航栏的高度变化，之前的64变化为76，显示bug图片正常的图片修改代码如下if#available(iOS11.0,*){searchBar.heightAnchor.constraint

蓝色的风·2024-01-20 09:53

苹果“ Sherlocks”一个应用程序意味着什么？

Perhapsyou’vereadthatF.lux,whichreduceseyestrainandhelpsyousleep,isbeing“Sherlocked”laterthismonth.Whatdoesthatmean

cum88284·2024-01-20 08:00

Object Class Aware Video Anomaly Detection through Image Translation 论文阅读

ObjectClassAwareVideoAnomalyDetectionthroughImageTranslationAbstractI.INTRODUCTIONII.RELATEDWORKSIII.PROPOSEDMETHODA.Thetwo-streammethodB.TheappearancebranchC.ThemotionbranchD.MaskingE.TrainingF.Infer

何大春·2024-01-20 08:24

[BUUCTF]-PWN:hitcontraining_heapcreator解析

又是一道堆题，先看一下保护PartialRELRO说明got表可被修改，而且还没开pie，直接看ida这里就不过多解释了，把比较重要的说一下。首先是这个edit，它限制了填充字节，只能比我们申请的大小多1个字节。还有创建堆块的函数，他在创建我们申请的堆块前还申请了一个大小为0x10的堆块。在动态调试中可以发现，这个堆块还存储了与填充字节数有关的字节数，而且还和heaparray一样存储了指向与他一

Clxhzg·2024-01-20 05:33

【论文阅读】ControlNet、文章作者 github 上的 discussions

文章目录IntroductionMethodControlNetControlNetforText-to-ImageDiffusionTrainingInferenceExperiments消融实验定量分析在作者

上总介·2024-01-20 05:02

R语言学习准备工作-R包安装练习

参考http://www.bio-info-trainee.com/3727.html第一个准备工作是安装必备软件，参考视频链接：https://share.weiyun.com/54W3N7A第二个准备工作

Seurat_·2024-01-20 00:44

Spring Boot 使用 JSR303（@Validated）实现参数校验

4.constraint可以附加到字段，getter方法，类或者接口上面。5.对于一些特定的需求，用户可以很容易的开发定制化的const

刹_那·2024-01-20 00:28

ChatGPT vs. 文心一言：智能回复、语言准确性与知识库丰富度的综合比较

智能回复ChatGPT：ChatGPT是由OpenAI开发的基于GPT（GenerativePre-trainedTransformer）架构的语言模型。它通过学习大量文本数据，具备强大的自然语

星光不问赶路人-·2024-01-19 22:55

MILP加速运算技巧（三）——以OR-Tools设置惰性约束为例

文章目录前言OR-Tools添加惰性约束的方法基于简单TSP的对比实验无惰性约束部分惰性约束完全惰性约束完整代码前言在运筹学建模和求解过程中1，“lazyconstraints”（惰性约束）是一种动态添加约束的策略

Lins号丹·2024-01-19 20:33

ICCV2023 | VL-Match: 使用Token-Level和Instance-Level Matching提升视觉语言预训练

论文标题：VL-Match:EnhancingVision-LanguagePretrainingwithToken-LevelandInstance-LevelMatching代码：None单位：中国科学院北京计算技术研究所中国科学院大学微软在

羊飘·2024-01-19 19:51

ICCV2023 | PTUnifier+：通过Soft Prompts(软提示)统一医学视觉语言预训练

论文标题：TowardsUnifyingMedicalVision-and-LanguagePre-trainingviaSoftPrompts代码：https://github.com/zhjohnchan

羊飘·2024-01-19 19:50

SQL Server中有5种约束：

主键约束（PrimaryKeyConstraint）、默认约束（DefaultConstraint）、检查约束（CheckConstraint）、唯一性约束（UniqueConstraint）、外键约束

dab7927433f9·2024-01-19 17:43

NLP | 自然语言处理经典seq2seq网络BERT详解及代码

2019论文：BERT:Pre-trainingofDeepBidirectionalTransformersforLanguageUnderstandingBERT：用于语言理解的深度双向变换器的预训练论文地址

夏天｜여름이다·2024-01-19 17:54

机器学习与ML.NET–NLP与BERT

目录1.先决条件2.理解Transformers架构3.BERT直觉4.ONNX模型5.使用ML.NET实现5.1数据模型5.2训练该训练类是相当简单，它只有一个方法BuildAndTrain它使用的路径

寒冰屋·2024-01-19 17:21

NLP论文阅读记录 - 2021 | WOS MAPGN：用于序列到序列预训练的掩码指针生成器网络

对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果4.6细粒度分析五总结思考前言MAPGN:MASKEDPOINTER-GENERATORNETWORKFORSEQUENCE-TO-SEQUENCEPRE-TRAINING

yuyuyu_xxx·2024-01-19 17:39

用通俗易懂的方式讲解：LLM 大模型的 generate 和 chat 函数有什么区别？

在HuggingFace的transformers库中，GPT（GenerativePre-trainedTransformer）类的模型有两个常用的生成文本的方法：generate和chat。

Python算法实战·2024-01-19 16:43

pytorch踩坑之model.eval()和model.train()输出差距很大

问题描述:本人使用pytorch1.5版本，构建EfficientNet网络，在训练之前使用model.train()设置为训练模式。

ZhengHsin·2024-01-19 15:24

LLM：Training Compute-Optimal Large Language Models

论文：https://arxiv.org/pdf/2203.15556.pdf发表：2022前文回顾：OpenAI在2020年提出《ScalingLawsforNeuralLanguageModels》：ScalingLaws(缩放法则）也一直影响了后续大模型的训练。其给出的结论是最佳计算效率训练涉及在相对适中的数据量上训练非常大的模型并在收敛之前earlystopping。所以后续的工作都专注于

微风❤水墨·2024-01-19 15:29

GBASE南大通用示例：创建 NOVALIDATE 方式的约束

CREATETABLEparent(c1INT,c2INT,c3INT);CREATEUNIQUEINDEXidx_parent_c1ONparent(c1);ALTERTABLEparentADDCONSTRAINTPRIMARYKEY

GBASE数据库·2024-01-19 15:48

Bert模型的基本原理与Fine-tuning

基本原理BERT是一种预训练语言模型，即首先使用大量无监督语料进行语言模型预训练（Pre-training），再使用少量标注语料进行微调（Fine-tuning）来完成具体NLP任务（分类

zhong_ddbb·2024-01-19 14:37

深度解析 P-tuning v2 为什么对大模型有效

预训练的语言模型(Pretrainedlanguagemodel)提高了广泛的自然

weixin_45079449·2024-01-19 14:05

预训练范式提示学习方法一览（PET， Prefix-tuning，P-tuning，prompt tuning， PPT，SPoT， Prompt-tuning鲁棒性研究）

一：Pattern-ExploitingTraining（PET）它通过人工构建的模版与BERT的MLM模型结合，能够起到非常好的零样本、小样本乃至半监督学习效果，而且该思路比较优雅漂亮，因为它将预训练任务和下游任务统一起来了

zhurui_xiaozhuzaizai·2024-01-19 14:04

Mysql中约束概述

为了保证数据的完整性和有效性约束有下：自动增长：auto_increment外键让两张表之间建立连接，保证了数据的一致性和完整性对于已经创建的表，可以通过alter来添加外键altertable表名addconstraint

海色ha1se·2024-01-19 14:16

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