bert预训练模型解读第2页

吴恩达深度学习笔记(30)-正则化的解释

正则化（Regularization）深度学习可能存在过拟合问题——高方差，有两个解决方法，一个是正则化，另一个是准备更多的数据，这是非常可靠的方法，但你可能无法时时刻刻准备足够多的训练数据或者获取更多数据的成本很高

极客Array·2024-09-16 00:23

南山演讲口才|教你如何克服演讲中的不良心理

1．缺乏信心的心理演讲者看到自己的某些弱点，如普通话说得不太标准、言语技巧训练不足等，常有这样的疑问：“我能行吗？”这个疑问本身会促使演讲者夸大自己的弱点，从而对演讲丧失信心。

韦先·2024-09-16 00:20

个人学习笔记7-6：动手学深度学习pytorch版-李沐

13.11.1构造模型下

浪子L·2024-09-16 00:45

你会读书吗

出于好奇，我拿着他的培训资料进行了一个月的自我训练，并一度深陷其中。

阿杰说澄长·2024-09-16 00:19

抖音返利平台有哪些?值得推荐抖音返利app有哪些?

主打：带货高补贴，深受各位带货团队长喜爱（训练营导师每天出单带货几万单）。注册即可享受高补贴+0撸+捡漏等带货新

氧惠超好用·2024-09-16 00:49

如何给QQ邮箱自动发邮件？无惧「小爱」下线！代码全公开，两步搞定

我把多模态大模型接入了「小爱」，痛快来一场「表情包斗图」

AI码上来·2024-09-15 23:40

大模型训练数据库Common Crawl

CommonCrawl介绍‌‌CommonCrawl是一个非营利组织，致力于通过大规模分布式爬虫系统定期抓取整个Web并将其存储在一个可公开访问的数据库中。CommonCrawl的数据收集和处理过程包括使用Python开源爬虫工具收集全球范围内的网站数据，并将其上传到‌CommonCrawl基金会的数据仓库中。该项目从2008年开始，至今已经积累了大量的原始网页数据、元数据和文本提取数据。这些数据

WindyChanChan·2024-09-15 23:40

让你的孩子悄悄拔尖

1.这些准备一定要有：都有一个错题本；都有一个好题本；新课之前一定先预习；先复习后做作业；做作业要计时（限时训练）。

水墨烟岚·2024-09-15 23:32

2022-8-16晨间日记

：晴热心情：悲伤逆流成河纪念日：被恶意锁文第三天叫我起床的不是闹钟是梦想年度目标及关键点：好好吃饭好好睡觉好好学习，忘记所有悲伤本月重要成果：1.完成暑期各类学习任务2.减肥减肥减肥3.督促孩子们好好训练节目成功日志

飞扬的雪ing·2024-09-15 23:57

前端CSS面试常见题

边界塌陷盒模型有两种：W3C盒模型和IE盒模型，区别在于宽度是否包含边框定义：同时给兄弟/父子盒模型设置上下边距，理论上边距值是两者之和，实际上不是注意：浮动和定位不会产生边界塌陷；只有块级元素垂直方向才会产生

剑亦未配妥·2024-09-15 23:07

体适能NO.2

保持强壮，直到生命的最后一刻”——这段话摘自《力量训练计划》，与大家共勉。天生为运动而生，为什么你选择遗忘运动？心率心率指

leeson许一·2024-09-15 22:44

超过晚上9点不打卡和点评

给大家养成好习惯在坚持星球第二期声音训练营打卡第5天，宇彤老师上午又在群里抛出要一个问题：“参加写作，演讲学习，

别有余味·2024-09-15 22:53

Cut, Paste and Learn方法解读

Abstract问题背景：标注数据的缺乏：在实例检测任务中，部署物体检测模型的一个主要障碍是缺乏大量标注数据。例如，在一个特定的厨房环境中找到包含实例的大型标注数据集是不太可能的。

wangxinwei2000·2024-09-15 22:30

损失函数与反向传播

损失函数定义与作用损失函数(lossfunction)在深度学习领域是用来计算搭建模型预测的输出值和真实值之间的误差。

Star_.·2024-09-15 22:59

七.正则化

/p/4083921.html从数学公式上理解L1和L2https://blog.csdn.net/b876144622/article/details/81276818虽然在线性回归中加入基函数会使模型更加灵活

愿风去了·2024-09-15 21:11

腾讯发表多模态综述，一文详解多模态大模型

多模态大语言模型（MLLM）是近年来兴起的一个新的研究热点，它利用强大的大语言模型作为大脑来执行多模态任务。

存内计算开发者社区·2024-09-15 21:57

《相面天师》第六百四十三章死在你前面

但是经过千万次的训练，安东尼马库斯已经将这扫腿练得炉火纯青，就是这简单的侧踢，最少带给李尚鸿三次以上致命的威胁。

先峰老师·2024-09-15 21:24

机器学习-------数据标准化

一作用在做训练时，需要先将特征值与标签标准化，可以防止梯度防炸和过拟合；将标签标准化后，网络预测出的数据是符合标准正态分布的—StandarScaler()，与真实值有很大差别。

罔闻_spider·2024-09-15 21:37

财富自由之路读书笔记2

这里李老师给的无他，就是基本功训练扎实-坐享。秘籍二：活在未来。再一次颠覆认知，大众的思维是活在当下，而这里指引我们要活在未来。用正确

Elaine_a963·2024-09-15 21:10

golang学习笔记--MPG模型

MPG模式：M（Machine）：操作系统的主线程P（Processor）：协程执行需要的资源（上下文context），可以看作一个局部的调度器，使go代码在一个线程上跑，他是实现从N：1到N：M映射的关键G（Goroutine）：协程，有自己的栈。包含指令指针（instructionpointer）和其它信息（正在等待的channel等等），用于调度。一个P下面可以有多个G1、当前程序有三个M,

xxzed·2024-09-15 21:36

前端three.js的Sprite模拟下雪动画效果

/model.js';//模型对象//场景constscene=newTHREE.Scene();scene.add

qq_35430208·2024-09-15 20:02

2018-08-16【Swift 4.1】关于Swift4.0以后调用MJExtension无法模型转换问题

1、本人使用swift4.1，弄了一晚上才弄好，结果还是一个小问题真是尴尬，要在model中每个属性前面加上@objcimportUIKitclassUserModel:NSObject{@objcvardix=String()}letdic=["dix":"ffffff"]asNSDictionaryletmodel=UserModel.mj_object(withKeyValues:dic)!

码农happy·2024-09-15 19:46

Spring @Async 深度解读：默认线程池执行器的配置与优化

在Spring中，@Async注解用于异步执行方法。默认情况下，@Async注解的任务是由一个线程池执行的。然而，这个默认的线程池是如何初始化的呢？本文将深入探讨这一过程，帮助你理解Spring异步任务背后的线程池执行器的初始化原理。1.@Async的基本使用首先，让我们快速回顾一下@Async的基本用法。@Async通常用于标注在需要异步执行的方法上，比如：@Servicepublicclass

小码快撩·2024-09-15 19:28

ComfyUI中的sam模型国内下载方法

was-node-suite-comfyui这个节点安装的时候，有它内部的config配置文件，里面其实给了一些下载地址，配置文件里是这么写的："sam_model_vith_url":"https://dl.fbaipublicfiles.com/segment_anything/sam_vit_h_4b8939.pth","sam_model_vitl_url":"https://dl.fba

jayli517·2024-09-15 19:57

小说《101所》09：官司（中）

经过合同、沙盘和现场对比，李天明觉得外部环境的变化，可以打打官司，至少还有沙盘模型作为证据，虽然合同里声明不能作为的合同的条款，但外部环境足以影响到是否购买底楼的房子，而且这是开发商提供的格式合同，该条款明显规避了开发商的责任

一言莫辩·2024-09-15 19:20

Python和R均方根误差平均绝对误差算法模型

要点回归模型误差评估指标归一化均方根误差生态状态指标神经网络成本误差计算气体排放气候算法模型Python误差指标均方根误差和平均绝对误差均方根偏差或均方根误差是两个密切相关且经常使用的度量值之一，用于衡量真实值或预测值与观测值或估计值之间的差异

亚图跨际·2024-09-15 18:50

Python和MATLAB及C++信噪比导图(算法模型)

要点视频图像修复模数转换中混合信号链噪音测量频谱计算和量化周期性视觉刺激脑电图高斯噪声的矩形脉冲总谐波失真周期图功率谱密度各种心率失常检测算法胶体悬浮液跟踪检测计算交通监控摄像头图像噪音计算Python信噪比信噪比是科学和工程中使用的一种测量方法，用于比较所需信号水平与背景噪声水平。信噪比定义为信号功率与噪声功率之比，通常以分贝表示。高于1:1（大于0dB）的比率表示信号大于噪声。信噪比是影响处理

亚图跨际·2024-09-15 18:50

Python(PyTorch)和MATLAB及Rust和C++结构相似度指数测量导图

多尺度结构相似度指数和光谱角映射器及视觉信息保真度多种指标峰值信噪比和结构相似度指数测量结构相似性图像分类PNG和JPEG图像相似性近似算法图像压缩，视频压缩、端到端优化图像压缩、神经图像压缩、GPU变速图像压缩手术机器人深度估计算法重建三维可视化推理图像超分辨率算法模型三维实景实时可微分渲染算法

亚图跨际·2024-09-15 18:20

软件测试缺陷的管理流程（上）：构成要素与流程说明

缺陷管理流程通常由角色定义、流程定义、工具应用、缺陷分析模型等几个关键因素构成：角色定义：表述了在缺陷管理流程中所涉及的若干角色及其职责内容，从而清晰明确定义每个流程节点中角色所需完成的事务。

程序员笑笑·2024-09-15 18:18

24营2组锋妈11月13日作业及阅读笔记

第一部分，听课心得在《时间管理目标模型课程》中，主要学到了如下四点：一、为什么要制定目标二、怎么样制定目标三、制定目标后要做些什么四、立刻行动起来听完后，对照讲课提纲，是自身的存在的弱点，觉着最大的绊脚石是第四点立刻行动起来

锋妈·2024-09-15 17:00

蜜蜂和苍蝇故事

，就会选择放弃，最后只能永久困在瓶中；而苍蝇全部都飞出去了，因为它们习惯多方尝试，当光源处飞不出去，它们会选择不断向上、向下的乱飞乱撞，虽然撞上玻璃的次数很多，但最终还是飞出了瓶口…《蜜蜂和苍蝇》思维训练

几分暖·2024-09-15 17:30

HTTP协议的核心特点：

基于请求/响应模型：即客户端和服务器交互都是基于“一问一答”的形式，通常情况下都是客户端向服务器发起HTTP请求，服务器根据请求返回对应的响应数据。

xiaoxiongip666·2024-09-15 17:47

go语言安装快速入门

Go是从2007年末由RobertGriesemer,RobPike,KenThompson主持开发，后来还加入了IanLanceTaylor,RussCox等人，并最终于2009年11月开源，在2012

吉祥鸟hu·2024-09-15 17:25

听学长学姐录音有感

对于这方面的能力，大学就是最好的训练场，重视每一次写作的锻炼机会，在过程中，你的检索能力、自我学

dd7ac5aef048·2024-09-15 17:43

【深度学习】训练过程中一个OOM的问题，太难查了

现象是在训练过程中，ssh上不去了，能ping通，没死机，但是ubunutu的pc侧的显示器，鼠标啥都不好用了。只能重启。问题原因：OOM了95G，尼玛！！！！

weixin_40293999·2024-09-15 17:16

自我破碎

行动主义是一种理性主义，不用预判来干扰自己，在实践中获得的感悟去懂得如何更好地生存。可不知是因为自己思维定势问题还是怎的，总在思绪停滞之际，想到很多生活的困惑。

倩谁寄语春宵·2024-09-15 17:02

基于flask做大模型SSE输出

默认情况下，Fask以多线程模式运行，每个请求都落在一个新线程上。SSE：基于HTTP的协议，用于实现服务器向客户端推送实时数据。使用长轮询机制，客户端通过HTTP连接向服务器发送请求，并保持该连接打开，服务器可以随时向客户端推送新的数据。SSE协议使用简单的文本格式，数据通过纯文本的消息流进行传输，每个消息以"data:"开头，以两个换行符"\n\n"结尾，如果传递的数据中有字典要使用变量传递。

Mark_Aussie·2024-09-15 16:41

2024年Presto【基础 01】简介+架构+数据源+数据模型(2)，2024年最新一线互联网公司面经总结

学习路线：这个方向初期比较容易入门一些，掌握一些基本技术，拿起各种现成的工具就可以开黑了。不过，要想从脚本小子变成黑客大神，这个方向越往后，需要学习和掌握的东西就会越来越多以下是网络渗透需要学习的内容：网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。需要这份系统化资料的朋友，可以点击这里获取一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！不

2401_84264536·2024-09-15 16:39

Presto【基础 01】简介+架构+数据源+数据模型

一个Catalog包含Schema和Connector。例如，配置JMX的Catalog，通过JXMConnector访问JXM信息。当执行一条SQL语句时，可以同时运行在多个Catalog。Presto处理table时，是通过表的完全限定（fully-qualified）名来找到Catalog。例如，一个表的权限定名是hive.test_data.test，则test是表名，test_data是

2401_84254343·2024-09-15 16:09

颜汝老师2.6号直播@命硬私董会

你要给自己设置倒计时；有意识去给自己倒计时；乔布斯假如今天是我生命中的最后一天我要如何对待这一天）人有两种状态：一种是懒洋洋状态；另一种是灰大狼专注记者思维；随时随地进入专注的状态的那个人生疑问是什么，去训练自己

酸梅子616·2024-09-15 16:52

为什么Node.js不适合CPU密集型应用？

Node.js不适合CPU密集型应用的原因主要基于其设计理念和核心特性，具体可以归纳为以下几点：单线程模型Node.js采用单线程模型来处理用户请求和异步I/O操作。

weixin_54503231·2024-09-15 16:06

【有啥问啥】刷爆各大榜单的Reflection 70B模型背后的错误自我纠正（Reflection-Tuning）技术解析：一种革新AI模型的方法

刷爆各大榜单的Reflection70B模型背后的错误自我纠正（Reflection-Tuning）技术解析：一种革新AI模型的方法在快速发展的AI领域，尤其是大型语言模型（LLM）的竞争中，错误自我纠正技术

Chauvin912·2024-09-15 15:32

21天“优质提问”训练第8天

我一直在想，优质提问应该是有套路的，我摸索了一个星期，试图找到一些套路去落地。但是事实上在提问过程中，永远对方不按套路出牌。我又在反问自己，是不是提问也是没有存粹的套路，就是说在一定的套路结构下，也需要灵活变化，顺势而行？我的感受是提问肯定是有逻辑的，但一定没有一个百分百好用的套路。更多时候节奏都是跟着对方的节奏在走。因为提问，是以“你”为核心，所以“你”的情绪变化以及思维导向，决定了接下来提问的

Athena1513·2024-09-15 15:42

埃隆·马斯克表示特斯拉“没有必要”授权 xAI 模型

该报道指出，马斯克旗下的电动汽车公司特斯拉可能与人工智能初创公司xAI达成了一项收入分享协议，以便特斯拉能够使用xAI的人工智能模型。

喜好儿网·2024-09-15 15:01

HALTT4LLM：大型语言模型的幻觉检测指标

HALTT4LLM：大型语言模型的幻觉检测指标haltt4llmThisprojectisanattempttocreateacommonmetrictotestLLM'sforprogressineliminatinghallucinationswhichisthemostseriouscurrentprobleminwidespreadadoptionofLLM'sformanyrealpur

谢忻含Norma·2024-09-15 14:30

VITS 源码解析2-模型概述

VITs主要以GAN的方式训练,其生成器G是SynthesizerTrn，判别器D是MPD。VITS的判别器几乎和HiFiGAN一样，生成器则融合了文本、时序、声音三大类模型1.文件概述模型部分包含三

迪三·2024-09-15 14:00

图片中的上采样，下采样和通道融合(up-sample, down-sample, channel confusion)

前言以conv2d为例（即图片），Pytorch中输入的数据格式为tensor，格式为:[N,C,W,H,W]第一维N.代表图片个数，类似一个batch里面有N张图片第二维C.代表通道数，在模型中输入如果为彩色