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
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
随着人工智能技术的不断发展,大型语言模型(LLM)和智能问答BI技术日益普及,为企业的数据处理和分析工作带来了革命性的变革。本文将探讨如何利用LLM模型和智能问答BI生成智能报表,以提升企业的决策效率和数据洞察力。一、LLM模型的应用LLM模型是指基于深度学习技术的大型语言模型,具有强大的自然语言处理能力。通过LLM模型,企业可以高效地处理大量的文本数据,挖掘出隐藏在其中的信息。以下是利用
原创 2023-11-27 11:06:58
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随着CHAT-GPT问世AI的强大功能越来越受到大众关注,其中在辅助设计、创意、绘画、游戏、教育等方面似乎让人们看到了未来另一种可能,也似乎在引导人类解决更具想象力的问题并提供了途径。我们以“图龙解”线上视觉工具为例抛砖引玉展示一下AI如何吸引眼球搞出不一样的东西。话不多说进入图龙解后选择模块“AI创意作画文本生成式”(这里有很多AI模块用来解决不同的问题),进入后如下图示:先后选择作品风格-》油
原创 2023-06-22 13:19:06
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该篇博客主要是了解一下在Java Web体系下,系统开发模型的发展历史以及对这些模型的简单介绍博客目录1、Java Web系统开发模型发展2、纯JSP开发模型3、JSP+JavaBean开发模型(model1)4、MVC开发模型(model2)5、三层架构开发模型6、MVC+三层架构开发模型一、Java Web系统开发模型发展Java Web项目的系统开发模型分为四个阶段1、纯JSP2、JSP+J
通过Lora小模型可以控制很多特定场景的内容生成。但是那些模型是别人训练好的,你肯定很好奇,我也想训练一个自己的专属模型(也叫炼丹~_~)。甚至可以训练一个专属家庭版的模型(family model),非常有意思。将自己的训练好的Lora模型放到stableDiffusion lora 目录中,同时配上美丽的封面图。(plen_me、plen_vivi,这两个是我训练的和家里人的模型~_~)这样就
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
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
随着自然语言处理(NLP)技术的不断发展,基于BERT的模型容量解决方案成为了当前研究的热点。BERT是一种预训练的深度学习模型,具有强大的语言理解能力,被广泛应用于各种NLP任务。然而,随着模型规模的增大,模型容量也会随之增加,给训练和部署带来了一定的挑战。本文将对基于BERT的模型容量解决方案进行总结,重点探讨模型压缩、知识蒸馏、分布式训练等技术。一、模型压缩模型压缩技术是一种通过减少模型
原创 2023-11-29 11:55:04
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随着人工智能技术的不断发展,模型已经成为AI领域的重要趋势之一。然而,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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一、JSP开发模型 1、JSP开发模型概念 JSP的开发模型即JSP Model,在Web开发中,为了更方便地使用JSP技术,Sun公司为JSP技术提供了两种开发模型:JSP Model1和JSP Model2。JSP Model1简单轻便,适合小型Web项目的快速开发;JSP Model2模型是在JSP Model1的基础上提出的,它提供了更清晰的代码分层,更适用于多人合作开发的大型Web项目,
转载 2024-10-29 11:49:11
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## Java 实现语言模型 语言模型(LLM)是一种基于深度学习的自然语言处理技术,旨在理解和生成自然语言文本。虽然目前许多大语言模型如GPT-3等是用Python构建的,但我们也可以使用Java实现一个简化的文本生成模型。本文将介绍如何使用Java实现一个简单的语言模型,并通过流程图和状态图展示各个步骤的逻辑。 ### 简单的语言模型 我们将实现一个基于词频的文本生成模型。这个
原创 2024-09-17 04:40:04
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一、为什么学习transformation?modeling(建模)Viewing(可视化)为什么translation?1. 建模:转化2. 建模:旋转3. 建模:变换尺度    这个是Pixar公司的开场动画,那个小人一直在踩字母‘I’,这个插入gif有点问题,就用截图了。4. 3D到2D的投影二、2D transformation( 一 )缩放变换(S
# 利用Java实现峰谷套利模型 在金融市场中,套利是一种常见的投资策略,其核心思想是利用价格差异,从多个市场或时段之间获利。在这篇文章中,我们将探讨如何利用Java实现一个简单的峰谷套利模型,帮助投资者在市场波动中抓住盈利机会。 ## 什么是峰谷套利 峰谷套利是指在价格波动过程中,投资者在价格较低时买入,在价格较高时卖出,以实现收益。这种策略在高频交易和短线交易中尤为常见。当市场出现波动、
原创 2024-08-01 05:28:32
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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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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:
近年来,随着深度学习技术的不断发展,模型微调(Prompt tuning)成为了自然语言处理领域的一个热门话题。Prompt tuning是一种通过对预训练语言模型进行微调,以适应特定任务的方法。与传统的从头开始训练模型的方法相比,Prompt tuning能够利用预训练模型的强大能力,更快地适应新任务,并且能够解决一些传统方法难以处理的问题。一、什么是Prompt tuning?Prompt
原创 2023-11-07 10:32:45
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在人工智能(AI)的领域,模型是当今的热门话题。这些巨大的模型,如GPT-4,BERT,T5等,以其令人印象深刻的性能和功能,正在改变我们处理各种任务的方式。然而,训练这些模型需要大量的计算资源和时间,这使得它们难以在所有情况下都变得实用或可及。在这样的背景下,Prompt Learning成为了AI的新宠,它是一种利用提示来训练模型的方法,以更有效地利用计算资源。Prompt Learni
原创 2023-12-07 10:44:14
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