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。
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
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
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
去年谈过 C 语言对模块化支持的欠缺。我引入了一个 USING 方法来表达一个 C 语言编写的模块对其它模块的依赖关系。用它来正确的处理模块初始化。现代语言为了可以接近玩乐高积木的那样直接组合现有的模块,都对模块化做了语言级别上的支持。我想这一点在软件工程界也是逐步认识到的。C 语言实在是太老了。而它的晚辈 Go 就提供了 import 和 package 两个新的关键字。这也是我最为认可的方式。
 1. Abstract自然语言处理任务,如问答、机器翻译、阅读理解和摘要,通常在任务特定的数据集上,通过监督学习来完成。我们证明,语言模型在没有任何显式监督的情况下,可以在一个包含数百万网页的数据集WebText上来学习这些任务。针对阅读理解任务,GPT-2在没有使用CoQA数据集微调的情况下,其性能仍然匹配或超过4个基线模型中的3个。语言模型的容量对于zero-shot任务
ERNIE是百度自研的持续学习语义理解框架,该框架支持增量引入词汇(lexical)、语法 (syntactic) 、语义(semantic)等3个层次的自定义预训练任务,能够全面捕捉训练语料中的词法、语法、语义等潜在信息。ERNIE2.0实现了在中英文16个任务上的最优效果,具体效果见下方列表。一、ERNIE2.0中文效果验证我们在 9 个任务上验证 ERNIE 2.0 中文模型的效果。这些任务
本博客主要包含以下3点:AI简介及本博客主要目的环境介绍及安装原因搭建环境及检验是否安装成功离线模型的训练时间分配: 时间时长(分钟)收集资料+写博客6.12 11:28-12:286.12 13:28-13:306.12 14:02-14:116.12 14:30-14:416.12 14:53-15:096.12 15:38-16:066.12 19:15-19:216.13 16:
1 语音生成系统     发声器官:声带,声道      声带:声音的激励,开启闭合一次形成浊音的激励脉冲,其频率为60-450hz,也称为基音频率     声道:从声带到嘴唇的呼吸通道,声音的信道,决定一个人的声纹     人声按照声带振动与否,分为浊
    首先是要结构化思维,才谈得上有逻辑清晰的形象化表达。当我们的技能和经验朝方法论和模式转化的时候,更多的是一种归纳的过程,但是我们归纳的方法论向他人传递的时候,则更多的需要的是演绎的过程。    所以第一步,请开动你的脑子,找一个本子,每天总结今天做过的事情,需长此以往;          你需要通过不断的,不同场景下的实践来进行自
# 如何在R语言中自建KNN模型 K最近邻(K-Nearest Neighbors, KNN)是一种常用的分类和回归算法,尤其适合新手学习和实践。本文将指导你如何在R语言中实现KNN模型,从数据准备到模型构建及评估,逐步带你完成这一过程。 ## 整体流程 下面的表格详细列出了自建KNN模型的主要步骤: | 步骤编号 | 步骤名称 | 描述
原创 10月前
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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
在这篇博文中,我会分享一下如何搭建AIGC(人工智能生成内容)情景对话模型的过程。在这个过程中,我了解到了从问题背景到解决方案的完整步骤,以及我遇到的一些技术难题和相应的解决策略。 ### 问题背景 在如今的AI技术广泛应用背景下,搭建一个AIGC情景对话模型已成为一种火热的需求。这种模型能够理解和生成自然语言,使得机器与用户之间的交互变得更加自然流畅。具体而言,我们的目标是在特定的情境下,创
原创 1月前
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随着sdwan网络架构的形成到目前的广泛应用到各行业之中,足见sdwan方案已经逐步的走向成熟。sdwan软件定义网络可在包括公共Internet,MPLS和宽带在内的标准网络传输服务上运行,解决了很多跨区域之间网络传输数据的难题。那么,sdwan方案有哪些呢?下面列举几种常用的方案架构模式。 1. 专线接入:专线接入是传统的SD-WAN组网方案,该方案通过安装专线设备(如MPLS,VPLS,Et
转载 2024-03-25 20:45:31
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 一、前言       这几天想在自己服务器上写点东西,想安装个git,本人呢是个小白,服务器一窍不通,晕晕晕,在网上找了好多安装的方法,结果都不行,,,终于让我找到了一篇,终于让偶试成功了,要记下来,要记下来,要记下来,说三遍  现在越来越多的公司用git进行版本控制,不过git是默认是开源的,如果私有的话是需要付费的,如果不想付费自己可以搭建
转载 2024-05-13 16:56:27
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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
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
美国20世纪最重要的实用主义哲学家约翰·杜威提出一个学习方法,叫做:Learning By Doing,在实践中精进。胡适、陶行知、张伯苓、蒋梦麟等都曾是他的学生,杜威的哲学也影响了蔡元培、晏阳初等人。实验楼以此理念为核心,设计了许多的学习项目,通过动手实践来攻克知识难点,并且比看书看视频更加具有趣味性;希望大家可以试一试。Python 破解验证码 通过一个简单的例子来实现破解验证码。从中我们可以
转载 2024-09-01 17:07:52
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前言明喻是人们日常生活中一类常见的表述形式,解释明喻可以帮助机器更好地理解自然语言。因此,明喻解释(SimileInterpretation)是自然语言处理领域中一个重要的研究问题。如今,大规模预训练语言模型(Pre-trainedLanguage Models , PLMs)在各类自然语言处理任务上得到突出的表现效果。那预训练语言模型是否能像人一样解释明喻呢?本文介绍了复旦大学知识工场实验室的最
import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import pylab,os from pandas import DataFrame, Series from keras import models, layers, optimizers, losses, metrics from keras.uti
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