一、人工智能介绍 人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它试图赋予机器智能的能力，使它们能够像人类一样思考、学习和做出决策。它的核心要素是数据、模型和算力。(一种观点：基于机器学习、神经网络的是AI，基于规则、搜索的不是AI) 数据是人工智能的基础，数据的质量和多样性对于模型至关重要的作用。高质量、多样性和代表性的数据可以有效地训练模型和优化模型，提高模
Model FirstModel First我们称之为“模型优先”，这里的模型指的是“ADO.NET Entity Framework Data Model”，此时你的应用并没有设计相关数据库，在Visual Studio中我们通过设计对于的数据模型来生成数据库和数据类。首先创建一个控制台应用程序，右键添加新建项，选择“ADO.
一、概念PoC（Proof of Concept），即概念验证，是针对客户具体应用的验证性测试，特别是在应用系统选型阶段，一些大型企业的业务流程比较复杂，并非单一的功能性演示就能覆盖现实的业务需求，这时候需要事先划定一个小范围的实验对象（但是业务逻辑的复杂性要有典型性，有代表性），通过小范围的项目导入与实施，从真实业务的实践到战略意图的实现，来验证系统方案是否能满足用户的需求，从而做出更客观更准确
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2024-07-18 10:02:07
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文章目录1 Math类1.1 概述1.2 常见方法1.3 算法小题(质数)1.4 算法小题(自幂数)1.5 课后练习2 System类2.1 概述2.2 常见方法3 Runtime3.1 概述3.2 常见方法3.3 恶搞好基友4 Object类4.1 概述4.2 常见方法5 Objects类5.1 概述5.2 常见方法6 BigInteger类6.1 引入6.2 概述6.3 常见方法6.4 底层
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2024-10-11 22:16:09
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本篇主要介绍MindSpore原创多跳问答检索模型TPRR，分享团队在复杂的开放域问答工作上的一些探索。十分欢迎各位一起探讨更多NLP任务场景的挑战和趋势。背景自然语言处理中，问答（QA）一直是十分热门的领域，旨在希望AI想人类一样“具有推理能力”，能够根据已有知识自动回答提出的问题。与传统的信息检索相比，QA研究如何处理以自然语言的形式提出的问题，而不是一些查询语言。在传统的抽取式简单问答中（如
CLIP原理解读一. 核心思想通过自然语言处理来的一些监督信号，可以去训练一个迁移效果很好的视觉模型。 论文的作者团队收集了一个超级大的图像文本配对的数据集，有400 million个图片文本的配对， 模型最大用了ViT-large，提出了CLIP（Contrastive Language-Image Pre-training），是一种从自然语言监督中学习的有效方法。尝试了30个数据集，都能和之前
文章目录1 Math类1.1 概述1.2 常见方法1.3 算法小题(质数)1.4 算法小题(自幂数)1.5 课后练习2 System类2.1 概述2.2 常见方法3 Runtime3.1 概述3.2 常见方法3.3 恶搞好基友4 Object类4.1 概述4.2 常见方法5 Objects类5.1 概述5.2 常见方法6 BigInteger类6.1 引入6.2 概述6.3 常见方法6.4 底层
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2024-10-11 22:15:44
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学习软件测试技术，最重要的就是要练好测试技术，这是工作中非常重要的，尤其是零基础同学，本篇小编给大家带来的软件测试 培训教程是关于软件测试需具有什么样的观念能力?来看看下面的详细介绍。 软件测试培训分享：软件测试需具有什么样的观念能力? 1.反向观念 反向观念在我平常的组织工作中，应用领域非常广泛。比如说，根据结果逆推出前提，从而得出输入前提的同构类分割，等等
。另外，在测试过程中，也时常能
文章目录?数位dp的概念问题提要思路分析如何求解代码实现?slove()?dfs()：?完整题解代码?巩固加深?结语 ?数位dp的概念?数位dp的概念：是一种计数用的dp，通常是统计一个区间[l,r]内满足一些条件数的个数。?数位的含义：一个数有个位、十位、百位、千位…数的每一位就即数位。?数位dp的本质：数位dp的本质就是以另一种形式的暴力枚举，同时这种枚举方式满足dp的性质，通常采用dfs+
一、 概念知识介绍 Hadoop MapReduce是一个用于处理海量数据的分布式计算框架。这个框架解决了诸如数据分布式存储、作业调度、容错、机器间通信等复杂问题，可以使没有并行 处理或者分布式计算经验的工程师，也能很轻松地写出结构简单的、应用于成百上千台机器处理大规模
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2023-12-13 05:05:31
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Hadoop运行模式包括：本地模式、伪分布式模式以及完全分布式模式。Hadoop官方网站：http://hadoop.apache.org/4.1本地运行模式4.1.1官方Grep案例1.创建在hadoop文件夹下面创建一个input文件夹[root@hdp101 hadoop]# mkdir input2.将Hadoop的xml配置文件复制到input[root@hdp101 hadoop]#
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2023-10-12 15:08:39
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一直想研究openCV，这段时间终于静下心来做个学习笔记，边学边记， 从基础开始，我把学习openCV中的过程和问题尽量记录下来(包括各种坑！！)，希望能有条理的回顾这方面的知识，也希望能帮助到同样学习openCV的同学，暂时以ios平台为例，后期会整理android相关。安装openCV运行环境（for IOS）保证我们学习最新版本，建议大家去官方下载最新的source，我这边暂时按
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2024-08-05 21:32:08
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PoC（Proof of Concept），即概念验证。通常是企业进行产品选型时或开展外部实施项目前，进行的一种产品或供应商能力验证工作。验证内容1、产品的功能。产品功能由企业提供，企业可以根据自己的需求提供功能清单，也可以通过与多家供应商交流后，列出自己所需要的功能；2、产品的性能。性能指标也是由企业提供，并建议提供具体性能指标所应用的环境及硬件设备等测试环境要求；3、产品的API适用性；4、产
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2024-03-05 15:01:30
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目前Foundation Model或者是大模型，特别地火，接下来介绍什么是大模型，大模型的基本概念；接着看看大模型的实际作用，然后基于这些实际作用，我们简单展开几个应用场景。最后就是介绍支持大模型训练的AI框架。在往下看之前，想抛出几个问题，希望引起大家的一个思考：1）为什么预训练网络模型变得越来越重要？2）预训练大模型的未来的发展趋势，仍然是以模型参数量继续增大吗？3）如何预训练一个百亿规模的
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2024-05-21 08:56:23
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前言 object relation mapping(ORM)关系对象映射表，一个类实例映射为一条表记录目录数据库配置创建类单表操作一对多(外键)一对一(外键+unique)多对多(关系表)自关联聚合函数，Q函数，F函数惰性取值，迭代对象，exists()函数 数据库配置 1.django 默认使用sqlite的数据库，如
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2024-10-29 11:43:11
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上一篇：动态规划Monte-Carlo RL （MC）蒙特卡洛方法1、为什么要用 Monte-Carlo之前提到，第在RL中DP的核心思想是使用价值函数来结构化地组织对最优策略的搜索。但是对于强化学习问题传统的DP作用有限，因为它要求有限MDP给出完备的环境描述（model-based），并且计算复杂度极高！所以直接使用DP是很困难的，而MC则是通过平均样本的回报来估计价值函数并寻找最优策略，并且
静态词向量静态词向量就是一个词对应一个向量，这类模型相当于一张存储所有词向量的大表，使用时查询即可。常见的有Word2vec、GloVe、FastText。如下图所示，“养只狗”和“单身狗”中的“狗”对应的向量是一样的（如上图中狗老大所言），但实际上语义上是有差别的：上下文词向量（Contextualized Word Embedding）这类模型是需要输入一个句子，根据上下文为词生成embed
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2024-08-02 16:40:14
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机器学习中的两大类参数：超参数：在模型训练之前需要设置的参数，而不是通过训练得到的参数数据。比如：学习率，深层神经网络隐藏层数。模型参数：模型要学习的参数，比如：权重W和偏置b，其是在网络训练过程中自动学习和更新。在深度学习中，在我们搭建好神经网络模型之后，最重要的是参数学习。在此之前， 我们先要弄懂，什么是前向算法和反向传播算法。前向算法：从网络输入到网络最终输出的过程称为前向算法。如下图(
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2024-09-09 15:20:41
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浦语大模型趣味 Demo笔记
任务列表
部署 InternLM2-Chat-1.8B 模型进行智能对话
部署实战营优秀作品 八戒-Chat-1.8B 模型
部署大模型InternLM2-Chat-1.8B过程
首先是创建开发机和创建虚拟环境，并且安装必备的依赖库，这个过程耗时较长
下载大模型
将课程文档中复制代码，然后再终端运行命令
python /root/demo/download_mi
原创
2024-04-04 12:04:48
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原创
2024-04-04 12:05:45
102阅读
