一、如何用CSS进行网页布局二、网页布局基础三、网页简单布局之结构和表现原则四、CSS Sprite雪碧图应用 什么叫布局？网页的特点：网页自适应宽度；网页长度无限延长；（分栏也叫分列，混合布局，一列布局，二列布局，三列布局。）使用float和绝对定位position:relative都会脱离文档流.清除浮动两个方法：1.为受浮动影响元素设置{clear:both;}属性2.为受浮动影响
前言已经是年底了，本篇文章应该也是今年的最后一篇了。于是，突发奇想，想要来自制一个编程语言。也算是锻炼自己的代码能力吧。冰冻三尺，非一日之寒。同样，制作任何的东西，都是这样，罗马不是一天建成的，一个好的编程语言也不是一天建成的。我们能做的，就是先从基础开始，一点一点往上加入内容。一开始的东西可能非常简陋，甚至不能叫做是编程语言。但最终，随着新功能的加入，我们会发现，做出来的东西越来越像样了。在阅读
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2024-05-28 22:05:15
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本文介绍两篇发表于 ICML 2022 的论文，研究者都主要来自于 Google。两篇论文都是很实践性的分析论文。和常见的论文在模型做创新不一样，两篇论文都是针对现有 NLP 语言模型的架构和训练方法、探索其在不同场景下的优劣并总结出经验规律。在这里笔者优先整理一下两篇论文的主要实验结论： 1. 第一篇论文发现了虽然 encoder-decoder 占据了机器翻译的绝对主流，
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2024-04-03 14:03:17
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# R语言中的LDA模型搭建项目方案
## 一、项目背景
Latent Dirichlet Allocation（LDA）是一种常用的主题模型，它能够从大量文档中挖掘出潜在主题。随着大数据时代的到来，文本分析技术在各行各业的应用愈发广泛。本项目旨在利用R语言搭建LDA模型，以研究文本数据中的潜在主题，帮助企业理解客户需求，提高产品和服务质量。
## 二、项目目标
1. 从客户反馈和评论中提
原创
2024-09-21 03:47:56
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Google研究所一直在探索让机器合成语音更加自然的方法。Machine Perception、Google Brain和 TTS Research近日在博客中宣布，他们找到了让语音更具表现力的方法。以下为博客的原文翻译。在谷歌，我们最近在使用神经网络进行TTS（文字转语音）的研究中进展很快，我们为此感到欣喜。特别是，我们去年宣布的Tacotron系统等端到端架构，它们既可以简化语音构建管道，也可
大模型领域的发展日新月异，每天都有许多有趣的论文值得深入品读。1、小模型也有大作为：用小语言模型高效训练大型语言模型 2、让语言模型成为棋盘大师：内部与外部规划的双重突破一、小模型也有大作为：用小语言模型高效训练大型语言模型近年来，大型语言模型（LLM）的强大性能让它成为人工智能研究的焦点。然而，训练这些模型的代价十分昂贵，尤其是预训练阶段的计算成本。论文《A Little Help Goes a
今天，我们来介绍一下Illustrator“画板”的相关使用技巧，不知道这些技巧你是不是都知道呢？ 1、利用矩形直接创建画板当我们创建新画板时，常规的做法是单击工具箱中的“面板”按钮，再单击属性栏中的“新建画板”按钮。 除了这种方法，我们也可以直接绘制一个矩形，然后选中矩形，单击“画板”按钮，在矩形上单击，就创建了一个和矩形等大的画板。这种方法比较方便。
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2024-10-01 08:07:26
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1、数据收集(大量的语料、数据集)足够的高质量数据来训练模型，确保数据集的多样性和代表性，以便模型能够学习到广泛的模式和特征。2、数据预处理对数据进行预处理和清洗。这可能包括文本分词、标准化、去除噪声、数据平衡等步骤，以确保数据的一致性和质量。3、构建模型架构选择适合的模型架构、对于底座大模型，考虑使用Transformer的架构，这种架构在自然语言处理任务中表现出色。还可以根据需要对模型进行修改
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2024-03-04 06:48:27
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一、 语言模型定义：对于语言序列词ω1,ω2,ω3,...,ωn,语言模型就是计算该词序列的概率，即P(ω1,ω2,ω3,...,ωn)。本质：语言模型是对语句的概率分布建模。通俗：语言模型用来计算一个句子出现的概率，也是判断一句话是否合理的概率。公式：给定一个词序列S=(w1,w2,w3......wn)，它的概率表示为：其中： 问题： 自由参数问题：模型的自由参数是随着字符串长度的增加而指数级
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2024-03-16 10:15:30
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简介 像OpenAI的GPT-4和谷歌的PaLM这样的大型语言模型已经席卷了人工智能世界。然而，大多数公司目前还没有能力训练这些模型，完全依赖于少数几个大型科技公司提供技术。在Replit，我们大力投资建设训练自己的大型语言模型所需的基础设施。在这篇博客文章中，我们将概述如何从原始数据到部署在面向用户的生产环境中训练LLM。我们将讨论沿途遇到的工程挑战，以及我们如何利用我们认为构成现代L
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2024-07-26 16:25:32
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大家好，这里是小琳AI课堂。今天我们来聊聊大语言模型是如何符合伦理限制的，这可是一个非常重要的话题哦！
原创
2024-09-24 14:31:07
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项目介绍TensorFlow2.X 搭建卷积神经网络（CNN），实现水果识别。搭建的卷积神经网络是类似VGG的结构(卷积层与池化层反复堆叠，然后经过全连接层，最后用softmax映射为每个类别的概率，概率最大的即为识别结果)。网络结构：开发环境：python==3.7tensorflow==2.3数据集：图片类别：‘freshapples’:‘新鲜苹果’,‘freshbanana’:‘新鲜香蕉’,
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2024-06-03 10:27:07
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Deep Snake for Real-Time Instance Segmentation（Deep Snake用于实时实例分割）与最近一些直接从图像中回归物体边界点坐标的方法不同，deep snake使用神经网络迭代变形初始轮廓来匹配物体边界，这通过基于学习的方法实现了snake算法的经典思想。对于轮廓的结构化特征学习，我们提出在deep snake中使用循环卷积，与一般图卷积相比，它更好地利
预训练模型的梳理总结
摘要本报告将从以下几个方面梳理预训练模型，陈述预训练(特指nlp领域)的what和how，总结预训练加微调模式的好处和弊端。通过时间线的方式梳理最近两年来预训练模型的发展脉络，重点阐述几个典型的预训练模型的做法和创新点。chap1:预训练模型预训练模型一开始是在CV中流行起来的，在图像领域，由于有些任务可能面临这数据量匮乏这一难题，直接在此任务上进行神经网络的训练非
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2024-07-30 15:46:07
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在前面我们讲述了DNN的模型与前向反向传播算法。而在DNN大类中，卷积神经网络(Convolutional Neural Networks，以下简称CNN)是最为成功的DNN特例之一。CNN广泛的应用于图像识别，当然现在也应用于NLP等其他领域。本文我们就对CNN的模型结构做一个总结。然后在此基础上，介绍CNN的前向传播算法和反向传播算法。在学习CNN前，推荐大家先学习DNN的知识。如果不熟悉DN
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2024-04-07 22:31:47
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自然语言处理之BERT模型一、BERT模型原理1.1 MASKED LM（Masked language Model）1.2 Next Sentence Prediction1.3 BERT模型预训练 一、BERT模型原理BERT模型（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）：双向transformer编码表达。 1）Bid
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2024-04-15 21:55:36
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# 如何搭建一个简单的NLP语言回答模型
自然语言处理（NLP）在近些年来得到了飞速发展，尤其是在构建简单的问答系统方面。本文将带您一起搭建一个简单的NLP语言回答模型，通过Python及其各种库（如Flask、NLTK和Transformers）来解决一个具体问题：构建一个基于文本的简单问答系统。在这个过程中，我们将展示如何从预处理数据开始，一直到最终的模型部署。
## 一、需求分析
在这
论文地址https://arxiv.org/pdf/2203.02155.pdf论文简介 语言模型（language models）越大并不意味着它能更好地理解用户的意图。 例如，大型语言模型生成一些不真实、有害的或简单的输出，这些结果对用户其实是没有帮助的。 换句话说，这些模型没有准确的理解用户想法。 在此论文中，展示了根据人的反馈对模型进行微
# 项目模型架构搭建方案
## 引言
在当今软件开发中，项目模型架构的搭建至关重要。良好的架构能够显著提升项目的可维护性、可扩展性与可复用性。本文将以一个简单的在线商店为例，详细阐述如何搭建项目模型架构，并提供相关代码示例和图示，以帮助开发者理解这一过程。
## 项目需求分析
在我们的示例中，在线商店需要实现以下功能：
1. 用户注册与登录
2. 商品浏览与搜索
3. 加入购物车
4.
数据组合：提升小语言模型表现关键词：数据组合、小语言模型、自然语言处理、数据增强、模型训练摘要：本文将深入探讨数据组合在提升小语言模型表现中的应用。通过详细分析数据组合
