数据驱动的方法可能非常有用特别是当我们获得大量的培训数据时。但是在某些方面，纯粹的数据驱动方法是天真的，因为他们依赖仅根据历史证据来预测未来可能的行为。理想情况下，我们还希望在我们的预测中包括，所有关于驾驶员行为的见解，物理或车辆动力学。这是基于模型的方法可以帮助的地方。这些方法通常工作的方式如下。第一步 为每个对象识别所有行为该对象可能会在目前的情况下做到。车辆的行为可能像改变车道，向
谷歌的 LaMDA 具有接近人类水平的对话质量。语言模型可以完成不同任务，例如将一种语言翻译成另一种语言，将长文档总结为简短的摘要等。在众多任务中，开放域对话可能是最困难的任务之一，因为开放域对话需要模型覆盖不同的主题。在对话任务中，模型应该遵循负责任 AI（Responsible AI）实践，并避免做出没有外部信息源支持的事实陈述。近日，超过 50 多位谷歌研究者参与撰写的论文《 LaMDA:
在我最近的探索中，发现了一个有趣的议题：“利用 AIGC 大模型解析代码”。通过运用先进的人工智能技术，我们可以显著提升代码理解、优化和生成的效率。接下来，我将分享整个过程，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、排错指南和扩展应用。
## 环境准备
为了顺利进行代码解析任务，我们需要确保环境的正确配置。首先，以下是前置依赖的安装列表：
| 依赖项 |
作者：疯狂的肉丝面说到架构设计，大家都可以侃侃而谈，都有自己的一套看法。实际上设计思维早在没有软件的时候就存在了，包括建筑设计，艺术设计等等。实际上我们今天是想谈谈“设计模型”的思维是否能够对我们的架构设计有一些帮助和启发。 什么是设计
简单的说设计分为三个步骤，这三个步骤有先后的顺序，分别是构想：根据目标形成的概念。这个东西看不见摸不着，但是它是可以满足我们需要的产品或者服务的需求。而且这
数据分析是从数据中提取有价值信息的过程，过程中需要对数据进行各种处理和归类，只有掌握了正确的数据分类方法和数据处理模式，才能起到事半功倍的效果，以下是数据分析员必备的9种数据分析思维模式： 1. 分类 分类是一种基本的数据分析方式，数据根据其特点，可将数据对象划分为不同的部分和类型，再进一步分析，能够进一步挖掘事物的本质。 2. 回归 回归是一种运用广泛的统计分析方法，可以通过规定因
1. 缘由–数据稀疏问题假设k泛指某一事件，N(k)表示事件k观察到的频数，极大似然法使用相对频数作为对事件k的概率估计为p(k)=N(k)N,在语言模型中，训练语料中大量的事件N(k)=0，这显然没有反映真实情况,这种零值的概率估计会导致语言模型算法的失败。2. 解决方法–平滑给“零概率和低概率的N元语法”指派非零概率。平滑分为打折和回退，打折是指将某个非零n元语法的计数降下来，把这部分概率量指
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2024-02-23 09:22:43
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数据驱动的方法可能非常有用特别是当我们获得大量的培训数据时。但是在某些方面，纯粹的数据驱动方法是天真的，因为他们依赖仅根据历史证据来预测未来可能的行为。理想情况下，我们还希望在我们的预测中包括，所有关于驾驶员行为的见解，物理或车辆动力学。这是基于模型的方法可以帮助的地方。这些方法通常工作的方式如下。第一步 为每个对象识别所有行为该对象可能会在目前的情况下做到。车辆的行为可能像改变车道，向
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2024-09-19 20:29:42
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以一个栗子尝试来记录：两个表存储在数据库中，BookInfo表示书，HeroInfo表示人物。一本书中有多个人物在MySQL中新建一个数据库Django1，不用创建表，用Django模型来配置数据库1、数据库ER图2、数据库配置在settings.py中进行数据库的配置。留意：django默认连接的是sqlite3数据库。我们需要修改成MySQLdjango1/settings.pyDATABAS
什么是数据建模数据建模是一种用于定义和分析数据的要求和其需要的相应支持的信息系统的过程。随着前端页面的交互变得更加细腻复杂，原本存放于服务端的状态放置在了前端，类似 flux、redux、mobx、dva、rematch、vuex 的状态管理库也成了每个项目的标配。因为分层理念的普及，前端工程师们需要把更多精力放在数据管理上，数据建模也成了基本功。而建模的产物是数据模型，数据模型是定义数据如何输入
一、使用仿制图章工具去除文字这是比较常用的方法，具体的操作是，选取仿制图章工具，按住Alt键，在无文字区域点击相似的色彩名图案采样，然后在文字区域拖动鼠标复制以覆盖文字。要注意的是，采样点即为复制的起始点。选择不同的笔刷直径会影响绘制的范围，而不同的笔刷硬度会影响绘制区域的边缘融合效果。如下图： 二、使用修补工具去除文字：如果图片的背景色彩或图案比较一致，使用修补工具就比较方便。具体操作
随着人工智能技术的不断发展，大模型已经成为AI领域的重要趋势之一。然而，大模型的训练和调优需要耗费大量的时间和计算资源，而且需要专业的知识和经验。为了解决这个问题，近年来，一种名为Prompt Learning的新技术逐渐崭露头角。Prompt Learning是一种基于提示的技术，它可以将人类的自然语言或其他类型的输入转换为对模型的提示，从而引导模型生成所需的输出。与传统的基于数据集的训练方式不
原创
2023-11-07 10:29:50
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文章目录场景场景设计消息流转模型以及设计消息流转模型java代码实现实体类三个辅助类生产者两个消费者（一摸一样，只是进入的队列不一样）测试类最终结果的验证：消息从work队列第一次来到wait队列，此时传递的Message是以下格式的数据：消息经过第一次循环后，重新来到work队列的样子：消息经过第二次循环后，重新来到work队列的样子：消息经过第三次循环后，重新来到work队列的样子：最终 场
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2024-10-10 13:26:58
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本文由 GodPan 发表在 ScalaCool 团队博客。Java IO对大多数Java程序员来说是熟悉又陌生，熟悉的是感觉到处都有它的身影，小到简单的读取文件，大到各种服务器的应用，陌生的是Java IO背后到底是一个怎样的机制，今天就让我们去了解一下这位老朋友吧。本文不讲解Java IO如何具体使用，有这方面需求的同学可以自己查下。IO 模型要说IO，就不得不说IO模型，IO模型大家都有所了
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2024-08-09 12:20:12
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原文作者：Hollis
上一篇文章中简单介绍过synchronized关键字的方式，其中，同步代码块使用monitorenter和monitorexit两个指令实现，同步方法使用ACC_SYNCHRONIZED标记符实现。后面几篇文章会从JVM源码的角度更加深入，层层剥开synchronized的面纱。在进入正题之前，肯定有些基础知识需要铺垫，那么先来看一下一个容易被忽略的但是
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2024-06-27 04:10:07
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java 类加载时使用双亲委派模型进行类加载类的声明周期: 加载:”加载”是”类加载”过程的一个阶段,此阶段完成的功能是: 通过类的全限定名来获取定义此类的二进制字节流 将此二进制字节流所代表的静态存储结构转化成方法区的运行时数据结构 在内存中生成代表此类的java.lang.Class对象,作为该类访问入口.验证:连接阶段第一步.验证的目的是确保Class文件的字节流中信息符合
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2024-07-24 22:13:55
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适用于Unity3D 5.x一下版本Gpu和cpu直接权衡一下，找出瓶颈，如果缩小屏幕分辩率能提高速度，一般是瓶颈在gpu fillrate。Cpu的瓶颈一般在draw calls，蒙皮动画，布料，粒子等会比较费cpu时间。Gpu的优化，尽量减少顶点，并且减少贴图数量和大小并且让宽高为2的整数次幂。导入纹理时生成Mip Maps，会增加33%的内存使用，但是降低gpu压力。实时阴影对cpu和gp
在深度学习和人工智能领域，模型训练是一个复杂且耗时的过程。然而，通过采用预训练模型来训练新的模型，我们可以大大缩短这一过程，提高效率和准确性。预训练模型是一种经过大量数据训练，已经具备一定特征提取和表示能力的模型。这些模型通常作为通用的特征提取器，为各种不同的任务提供有力的特征表示。比如，我们可以将一个预训练的卷积神经网络（CNN）用作特征提取器，然后将它的输出用作支持向量机（SVM）或其他分类器
原创
2023-11-06 10:27:27
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本文介绍了如何利用预训练模型优化大模型的训练过程，包括数据预处理、模型选择、预训练、微调、训练评估以及部署应用等步骤，旨在帮助读者更好地理解和应用预训练模型，提高大模型的训练效率和性能。
原创
2024-05-11 15:03:47
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导语：大模型爆火之后，很多企业也用大模型做了相关探索和实践，我们发现大模型解决单点问题时效果更好。但同时会产生安全、幻想等相关问题。今天从传统数据分析的痛点，到大模型智能分析的建设方式，并结合相关实践案例，分析AI Agent在智能分析领域的价值与实践。分享嘉宾｜李飞（博士），数势科技AI负责人内容已做精简，如需专家完整版视频实录和课件，请评论区或私信联系我们，为您发送完整内容。01 传统数据
原创
2024-04-23 15:03:29
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