大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 com英文为Component Object Model（组件对象模型），是微软生产软件组件的标准。...Dll中增加了一些成员变量（也就是说这个类的对象占用的内存增加了），那么在最终用户机子上的原先使用旧的Dll而改用了新的Dll的应用程序如果没有重新编译链接的话会产生非法操作，因为C++的编译模型要求应用程序在编译的时候就需要知道对象占用的空间...COM组件具有封装、继承、多态的面向对象特征，DLL只有封装； 7、在COM组件的基础上实现了大量功能：ActiveX，OLE等； Activex、OLE、COM、OCX、DLL之间的区别 熟悉面向对象编程和网络编程的人一定对...现在，比较流行的组件模型有COM（Component Objiect Module，对象组件模型）/DCOM（ Distributed COM，分布式对象组件模型）和CORBA（Common Object...随着计算机网络的发展，COM进一步发展为分布式组件对象模型，这就是 DCOM，它类似于CORBA的ORB，本文对此将不再做进一步的阐述。
今天给大家介绍一下FPGA上部署深度学习的算法模型的方法以及平台。希望通过介绍，算法工程师在FPGA的落地上能“稍微”缓和一些，小白不再那么迷茫。...阿chai最近在肝一个开源的项目，等忙完了会给大家出几期FPGA上从零部署的教程，包括一些底层的开发、模型的量化推理等等，因为涉及的东西太多了，所以得分开写 ? 。 ?...模型库在如下链接中。...模型库：https://github.com/Xilinx/Vitis-AI/tree/v1.3 对于DPU的设计，我们需要在自己的电脑上进行，在添加模块后，我们使用如下命令进行编译： make BOARD...编译后的文件：https://ai.baidu.com/ai-doc/HWCE/Yk3b95s8o 1.安装测试 我们首先在有在开发板上编译Paddle Lite，编译的时候需要设置cmake的参数，设置
这些模型已成为多功能工具，可以充当通用接口来执行一系列复杂任务。然而，在文本任务上的应用只是大语言模型（LLMs）应用众多应用场景中的一个。...比如，人们可以通过简单的口头命令来创建和编辑3D内容，而无需专门的软件，或者可以指示机器人使用自然语言操纵对象。就像钢铁侠电影场景中，托尼在制造钯替代元素的时候，对城市模型进行建模。...然而，尽管有其优点，点云与LLMs的耦合仍未得到充分探索。 PointLLM 基于以上背景，本文主要的工作是将大型语言模型应用在点云理解上，旨在实现LLMs在3D对象上的应用。...在处理对象点云的背景下，引导模型从点云中提取有意义的表示并响应用户指令的训练数据尤其罕见，并且手动收集可能既耗时又昂贵。...PointLLM模型通过ModelNet40上的闭集零样本分类、Objaverse上的开放词汇分类和基于Objaverse的标注来进行对象分类。
在本示例中，将逐步使用TensorFlow对象检测API训练对象检测模型。尽管本教程介绍了如何在医学影像数据上训练模型，但只需进行很少的调整即可轻松将其适应于任何数据集。...更快的R-CNN是TensorFlow对象检测API默认提供的许多模型架构之一，其中包括预先训练的权重。这意味着将能够启动在COCO（上下文中的公共对象）上训练的模型并将其适应用例。...TensorFlow甚至在COCO数据集上提供了数十种预训练的模型架构。...在笔记本中，其余单元格将介绍如何加载创建的已保存，训练有素的模型，并在刚刚上传的图像上运行它们。 对于BCCD，输出如下所示： 模型在10,000个纪元后表现不错！...例如是要在移动应用程序中，通过远程服务器还是在Raspberry Pi上运行模型？模型的使用方式决定了保存和转换其格式的最佳方法。
文章模型使用的是字和字bigram作为输入，所以使用wang2vec（https://github.com/wlin12/wang2vec），在word2vec中加入了顺序信息。...2.在LSTM中加入了dropout。3.使用momentum-based averaged SGD（Weiss et al.2015）方法训练模型。主要就是优化算法的小改进加上超参数的网格搜索。...在大部分的数据集上加入预训练的字向量都能有一个点左右的提升，除了MSR和PKU两个数据集，这两个数据集上本文算法表现并不好。...，对pretrain word embedding肃然起敬（今年elmo、GPT、bert的惊艳效果也证明了预训练模型和迁移学习在NLP中的巨大发展前景）。...结论： 作者没有对本文做过多的总结，给出了中文分词两个挑战，也可以说是展望吧：1.模型结构上的调优，2.外部知识库的使用。
机器之心报道 作者：杜伟、陈萍 得益于 OpenAI 月初发布的 DALL.E 和 CLIP 模型，机器学习社区的开发者在文本与图像的匹配方面又可以尝试很多新的玩法。...在这个项目中，一位开发者借助 CLIP 神经网络，在谷歌 Colab notebook 上实现了对 Unsplash 数据集中近 200 万张免费图片的精准文本 - 图片检索匹配。...这两个模型发布之后，机器学习社区出现了一些复现 DALL·E 模型的尝试，如开发者 Phil Wang 的 GitHub 项目 DALLE-pytorch，短短二十余天就收获了 1.9k star。...该项目所有图片出自 Unsplash 数据集，大约有 200 万张，利用 CLIP 模型进行处理。项目既可以在给定的免费谷歌 Colab notebook 中运行，也可以在用户自己的机器上运行。 ?...项目地址：https://github.com/haltakov/natural-language-image-search#two-dogs-playing-in-the-snow 在具体实现上，项目作者在
在实验部分，本文主要采用了节点分类这一任务作为研究对象，我们会在最后讨论这一选择的局限性，以及拓展到别的任务上的可能。接下来，顺延着论文中的结构，在这里简要分享一下各种模式下有趣的发现。...图2.LLMs-as-Predictors的示意图。对于嵌入不可见的大语言模型，尝试更进一步，直接通过设计prompt来让LLM输出最后的结果。...因此，在涉及到这些场景的问题时，可以通过ChatGPT这类大模型对原有的内容进行转换。在转换过后的数据上训练一个较小的模型可以有更快的推理速度与更低的推理成本。...LLM在不同的数据集上的性能差异非常大。在Pubmed数据集上，可以看到LLM在zero shot情况下的性能甚至超过了GNN。而在Cora,Arxiv等数据集上，又与GNN有较大的差距。...在实验过程中，我们也尝试了像Vicuna这类开源的模型，但是生成的内容质量相比ChatGPT还是相去甚远。另外，基于API对ChatGPT进行调用目前也无法批处理化，所以效率也很低。
在此过程中，作者做了六组实验，对应6个不同的网络模型，这六个网络深度逐渐递增的同时，也有各自的特点。实验表明最后两组，即深度最深的两组16和19层的VGGNet网络模型在分类和定位任务上的效果最好。...测试时候：尽量把测试数据又各种Augmenting（剪裁，不同大小），把测试数据各种Augmenting后在训练的不同模型上的结果再继续Averaging出最后的结果。...计算量 在计算量这里，为了突出小卷积核的优势，我拿同样conv3x3、conv5x5、conv7x7、conv9x9和conv11x11，在224x224x3的RGB图上（设置pad=1，stride=...本身多了relu特征变换就加剧（权力释放），那么再用一个conv去控制（权力回收），也在指导网络中层的收敛； 其实conv本身关注单张feature map上的局部信息，也是在尝试去尽量平衡已经失衡的channel...设计自己模型架构很浪费时间，尤其是不同的模型架构需要跑数据来验证性能，所以不妨使用别人在ImageNet上训练好的模型，然后在自己的数据和问题上在进行参数微调，收敛快精度更好。
01、大语言模型 vs 人类 大语言模型很强大，就像人类的大脑一样拥有思考的能力。如果人类只有大脑，没有四肢，没有工具，是没办法与世界互动的。如果我们能给大模型配备上四肢和工具呢？...03、智能体能做什么 3.1 智能体之调研员 调研员智能体，可以根据用户的调研问题，从搜索引擎上搜索资料并总结，然后生成调研报告。...在 LLM 中实现函数调用，使用到 LLM 的这个能力: 4.3.1 Function Calling Function Calling 是一种实现大型语言模型连接外部工具的机制。...Function Calling 是通过请求 LLM 的 chat API 实现的，在支持 Function Calling 模型的 chat API 参数中，会有一个 functions 参数 (或...因此，基于大模型搭建的智能体（AI Agent）的能力边界也在不断突破。
在查找资料的偶然间，我发现一个博客上有非常可爱的Live 2D模型，当时我就被打动了，马上开启审查元素，试图找出这个Live 2D模型的信息，可是找了半天没找到。...最后通过截图->谷歌图片的方式，终于一层一层的找到了相关资料，我正好有一个Hexo博客，所以今天就来在博客上添加一波Live 2D模型！...，模型名称可以到这里参考，一些模型的预览可以在这里。...根目录中新建文件夹live2d_models，然后在node_modules文件夹中找到刚刚下载的live2d模型，将其复制到live2d_models中，然后编辑配置文件中的model.use项，将其修改为...live2d_models文件夹中的模型文件夹名称。
3D建模时希望能在模型上写字。建模的时候就要加字，就贴图上去 贴图? 不可以直接写吗? 你们的3D建模模型编辑器怎么贴图? ...我们费用没有复杂到要出文档的地步 后续地图制作费用，能简单说一下吗 就是后续我们要做地图是不是你们来制作 有没有什么方法在加载的时候就虚拟化，而不是等到加载后统一虚拟化 加载场景时可以先隐藏...， 等设置完样式在显示 我怎么看有人的项目是加载的时候就是透明的 原模型就是透明的 找了一个小时加载时候透明化建筑的方法，，， 场景加载不完，是拿不到物体的，也就没办法控制样式了。...单聊吧 各位大佬 moveto或者movepath在移动过程中，摄像头跟随，车辆行走不流畅 有什么解决办法嘛 就像这样 有谁知道制作的3320*1080的页面怎么在拼接大屏里显示，公司的LCD...液晶拼接大屏只支持1920*1080的视频输入，可以分割成2个屏，同时输入2个1920*1080，但用扩展模式输入2个屏后，网页全屏只会在一个上显示，怎么办?
Profile代码编写 上一节明确了，我们需要加速RWKV模型中rwkv6_linear_attention_cpu的计算，https://github.com/sustcsonglin/flash-linear-attention...这个库在2024年4月份支持了RWKV6模型，它加速RWKV 6 Linear Attention计算的核心api有两个，fused_recurrent_rwkv6和chunk_rwkv6。...Triton实现的版本在编译中发生了什么，但真的找到了放弃cuda的理由，毕竟不是专业做这个东西的，而Triton大家都可以写），后续应该会考虑在Triton kernel的基础上继续做优化以及训练性能验证...dim维度我重新设置为了D。...然后在实现fused_recurrent_rwkv6的时候各个输入tensor的shape也沿用了这里的设置。
随后，Juhasz 等人使用主动形状模型分割 CXR 上的解剖结构并抑制骨阴影。他们将该模型应用于 JSRT 数据集，该数据集是目前唯一公开的同类数据集。...在本文中，作者提出了一个名为 BS-Diff 的新框架，该框架集成了一个配备 U-Net 架构的条件扩散模型（CDM）和一个采用 AE 的直接增强模块。...loss），以及基于 Pix2PixHD 方法的补丁判别器上的对抗损失（adversarial loss ）。...作者的方法能够生成具有高骨抑制率的高质量图像，并能增强辨别精细纹理信息的能力。综合实验和临床评估表明，作者提出的 BS-Diff 在多个指标上都优于现有的骨抑制模型。...在本文中没有执行检测或分类等下游任务，可以进一步探索改进模型架构或引入更好的条件引导方法来精确控制生成。
就在前不久，Meta 正式发布了最新版本的开源大模型 Llama3 ，是迄今为止能力最强的开源大模型。...Ollama 是一个基于 Go 语言开发的简单易用的本地大语言模型运行框架。 它可以非常方便地在本地部署各种模型并通过接口使用，有点类似于 Docker 加载各种镜像容器。...并且随着 Ollama 的生态在逐渐完善，支持的模型也会更多，将来会更加方便地在自己电脑上运行各种大模型。...Ollama 的官方地址: https://ollama.com/ 点击下载，选择对应的平台下载就行，也可以在 Ollama 的 Github 地址上下载： https://github.com/ollama.../ollama 在 Github 主页上可以看到 Ollama 目前支持的模型。
然而在模型的优化上，梯度下降并非唯一的选择，甚至在很多复杂的优化求解场景下，一些非梯度优化方法反而更具有优势。而在众多非梯度优化方法中，演化策略可谓最耀眼的那颗星！...对于深度学习模型的优化问题来说，随机梯度下降（SGD）是一种被广为使用方法。然而，实际上 SGD 并非我们唯一的选择。...黑点是当前代中的样本。样本在初始阶段较分散，但当模型在后期较有信心找到较好的解时，样本在全局最优上变得非常集中。...样本在初始阶段较分散，但当模型在后期以更高的置信度找到较好的解时，样本会集中于全局最优点。...在「评估」阶段，我们将所有网络权重设置成相同的值。这样一来，WANN 实际上是在寻找可以用最小描述长度来描述的网络。在「选择」阶段，我们同时考虑网络连接和模型性能。
本文将介绍如何使用Python将深度学习模型部署到嵌入式设备上，并提供详细的代码示例。...')步骤三：模型转换为了在嵌入式设备上运行，我们需要将模型转换为TensorFlow Lite格式。...解释器在嵌入式设备上运行模型。...Lite：pip install tflite-runtime运行模型： 在Raspberry Pi上创建一个Python脚本（如run_model.py），并将上述运行模型的代码复制到该脚本中。...然后运行该脚本：python run_model.py结论通过以上步骤，我们实现了一个简单的深度学习模型在嵌入式设备上的部署。
回到主畫面之後，第一件事情就是在左上方選擇一個模型，然後才能正常使用以下的功能。...這裏顯示的模型選項，就是 Ollama已經下載到本地的模型，可以非常輕鬆地在各種模型直接切換，這樣就很容易去測試各種不同模型的特色與效果。...不過經過實際的實驗，在8GB的 Jetson Orin Nano上跑參數少的單純大語言模型還剩遊刃有餘的，但是要跑llava這類的多模態模型，就顯得非常吃力。...現在搭配Open Webui的Ollama智能助手已經建立好了，我們可以在另一臺機器上打開瀏覽器，然後輸入 :8080 ，例如我們搭建Ollama + Open WebUI的...Jetson Orin Nano機器的IP爲192.168.0.35，那麼我們可以在相同網段上的任何一臺有瀏覽器的機器上，輸入“192.168.0.35:8080”去登錄這個智能助手，這樣的實用價值是非常之高的
ASP.NET Core 8 在 Windows 上各种部署模型的性能测试 我们知道 Asp.net Core 在 windows 服务器上部署的方案有 4 种之多。...那么真实结果是否如我们想象的那样呢？接下来就让我们来做一次 benchmarks 吧。 托管模型 在开始 benchmark 测试之前，我们再来来介绍一下这 4 种托管模型： 1....理论上，这种模式的性能应该相对较高，因为请求无需经过额外的进程通信。 2....这种模式通过进程间通信与 IIS 进行通信，理论上可能引入一些性能开销。 3....测试结果受到多种因素的影响，大家不要较真，就图一乐吧。 不过从结果上横向来看，至少可以得出以下结论： Self Host 比 IIS Host 性能上要快上好几倍。
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