文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
圈层
工具
MCP广场
文章/答案/技术大牛
发布

2014-11-6Android学习------Spinner下拉选择框控件学习（二）---监听事件

-- 经过网友的测试android:drawSelectorOnTop="true | false"不起作用，因此此参数可以不设置，我在编写使用alt+/没有这个属性显示出来--> <Spinner...android:layout_width="fill_parent" android:layout_height="wrap_content" /> 2.使用适配器填充数据...spinner.setAdapter(spinnerAdapter); 3）使用setOnItemSelectedListener()来设置Spinner的点击触发的callback函数，有onItemSelected...Spinner有两个属性1:prompt是初始的时候，Spinner显示的数据，是一个引用类型 2:entries是直接在xml布局文件中绑定数据源（可以不设置，即可以在Activity中动态绑定）...,还可以自己去定义自己的适配器，如何自定义适配器，请看我前面的文章，继承BaseAdapter

99820
    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
    是的
    没有找到

    ChatGPT要怎么微调？MIT韩松团队新作告诉你！

    ，数据所有者在仿真器的协助下对适配器进行下游数据的微调。...其中，适配器用于使用少量参数对任务特定的知识进行编码，而压缩仿真器模拟完整模型的其余部分的行为，并为微调适配器提供近似的梯度。...Offsite-Tuning保护了基础模型所有者的模型版权，因为完整的模型权重不共享，并且数据所有者训练的仿真器是有损的，性能高度下降。...论文通过使用仿真器生成模拟梯度来实现这一点，可以利用仿真器来近似更新适配器。...plug-in的性能与全模型的微调性能相当，而仿真器的性能仅仅略低。这可能是由于在这些数据集上使用大视觉模型和小视觉模型之间的差异并不显著，因此仿真器的性能并不显著低于插件的性能。

    1.5K20

    跟我学Android之十一 列表和适配器

    掌握掌握使用各类适配器显示列表数据。 掌握列表视图 ListView 的用法。 掌握下拉视图 Spinner 的用法。...u编写自定义适配器，选择继承android.widget.BaseAdapter u通常为适配器关联一个list，用于数据的提供 u覆盖public int getCount...dataList.get(position);titleView.setText(m.getTitle());bodyView.setText(m.getMessage());return layout;} 使用自定义适配器实现动态显示数据...u所谓动态显示就是在运行过程中通过程序增删改列表项 u在自定义适配器中添加增删改数据的方法 Ø在改变数据完成后一定要通知视图 public void addMail(Mail m) {dataList.add...Spinner的列表项视图 u使用自定义列表项视图的办法有多种 Ø通过自定义适配器来使用 Ø通过继承ArrayAdapter，覆盖getDropDownView()方法 实现带图片的Spinner，通过覆盖

    1.2K10

    每日论文速递 | 用于参数高效微调的小型集成LoRA

    然而，与全参数微调相比，降低秩会遇到特定任务的泛化错误的挑战。我们提出了MELoRA，一个迷你合奏低秩适配器，使用较少的可训练参数，同时保持较高的排名，从而提供更好的性能潜力。...为了解决这一挑战，研究者们提出了参数效率微调（PEFT）方法，该方法通过只更新模型的一小部分参数（如适配器权重和提示权重）来减轻内存需求。...LoRAMoE: 使用多个LoRAs作为可适应的专家，并在前馈网络层中使用路由器来门控它们，以解决微调数据可能扰乱LLMs中存储的世界知识的问题。...实施细节：所有模型都在NVIDIA A800 GPU上进行微调。实验中使用了AdamW优化器，并在训练过程中应用了线性学习率调度。批大小设置为128，训练周期数与基线模型保持一致。...性能对比：在GLUE和INSTRUCTEVAL数据集上，MELoRA在多个任务上的性能与LoRA和其他变体进行了对比，展示了MELoRA在不同设置下的性能表现。

    90510

    每日学术速递7.11

    以点云Voronoi图的顶点作为检查点，我们考虑以下三个要求：（1）缠绕数为0或1，（2）1和0的出现次数平衡点云，(3) 法线尽可能与外部 Voronoi 极点对齐。...为了解决这个问题，参数高效微调（PEFT）技术通过有选择地微调一小部分附加参数，提供了一种可行的解决方案，从而显着降低了域适应的计算要求。...在本研究中，我们提出了临床 LLaMA-LoRA，这是一个基于开源 LLaMA 模型构建的 PEFT 适配器层。...临床 LLaMA-LoRA 使用从 MIMIC-IV 数据库获得的临床记录进行训练，从而创建专为临床领域设计的专用适配器。...此外，我们提出了一个两步 PEFT 框架，它将临床 LLaMA-LoRA 与下游 LLaMA-LoRA（另一个专门用于下游任务的 PEFT 适配器）融合在一起。

    39310

    JupyterLab实现医疗推理数据集Llama4Scout的4-bit量化、LoRA低秩适配、SFT有监督微调|轻量化适配

    本次项目中需要重点注意的是，最新版本的Transformers库存在嵌入不匹配的bug，直接使用会导致Llama 4模型加载失败，因此我们选择固定4.51.0版本进行安装；同时安装模型平台的xet集成组件...语言模型数据整理器配置本次项目使用SFT有监督微调训练器开展模型训练，该训练器不直接支持分词器的直接输入，因此我们将已加载的分词器转换为语言模型专用的数据整理器，其核心作用是将格式化后的文本数据批量转换为模型训练所需的张量格式...，既能大幅降低训练所需的算力与显存成本，又能保证微调后模型的性能与全量微调接近。...，包括输出目录、批次大小、学习率、训练轮数、梯度累积步数等，同时将添加了LoRA适配器的模型、格式化后的医疗推理数据集、语言模型数据整理器、LoRA配置等核心组件传入训练器，完成初始化后启动训练，模型将自动在...同一样本对比推理验证使用微调前的第一个典型医学问题对微调后的模型进行推理验证，推理代码与微调前完全一致，仅将基础模型替换为添加了LoRA适配器的微调后模型。

    10710

    Fragment，适配器，轮播图，ScrollView，Gallery 图片浏览器，Android常用布局样式

    Android开发工程师文集-Fragment，适配器，轮播图，ScrollView，Gallery 图片浏览器，Android常用布局样式 Fragment FragmentManager fragmentManager...setOnTouchListener的方法 scroll.setOnTouchListener(new OnTouchListener){ } 记得 scrollBy 和 scrollTo 的区别 Gallery 图片浏览器...(this)); gallery.setAdapter(adapter); 无限制浏览 return Interger.MAX_VALUE; 监听器 setOnItemSelectedListener...(this); 同样也要布局 声明 private ImageSwitcher is; 进行初始化 is = findViewById(R.id.is); 监听器：gallery.setOnItemSelectedListener...true"  andeoid:drawable=""/> Android常用布局样式 线性布局 LinearLayout 相对布局 RelativeLayout 表格布局 TableLayout 可以使用

    1.4K20

    . | 利用 scPEFT 实现参数高效微调，赋能单细胞大语言模型

    研究人员提出了一个参数高效微调框架 scPEFT，通过在冻结主干模型参数的前提下，引入低维、可学习的适配器，实现对特定任务和生物情境的高效适配。...方法 scPEFT 通过在 scLLMs 的关键模块中引入参数高效的适配器，实现对模型的情境化调整。研究人员在冻结原有模型参数的基础上，仅更新低维适配器参数，从而在独立子空间中学习“模型增量”。...scPEFT 支持多种适配器形式，包括基因标记适配器、前缀适配器、低秩适配（LoRA）以及编码器适配器，可灵活组合以适应不同任务需求。...在不同适配器配置和超参数设置下，scPEFT 均表现出较强的稳定性，对训练数据规模的依赖显著低于传统微调方法。 图 3｜参数效率与资源消耗对比。...此外，在转录因子识别、批次校正和基因扰动预测等任务中，scPEFT 在性能与计算效率之间实现了良好平衡。 图 6｜无监督细胞群体解析与下游任务表现。

    14620

    超越Head微调：LoRA Adapter 合并技术在多任务模型中的应用，构建高性能多任务计算机视觉模型 ！

    在本文中，作者研究了在计算机视觉任务上训练的多个LoRA Adapter 是否可以合并在一起并在推理阶段使用，而不损失性能。 通过实现这一点，只需要将不同的LoRA合并在一起，就可以创建多任务模型。...作者在六个不同的任务上训练了 Adapter ，并评估了它们在合并在一起时的性能。为了进行比较，作者使用了一个带有冻结骨架的模型，并对其 Head 进行了微调。...在作者的实验中，作者使用了Adam优化器。 所有数据集均分为训练、测试和验证集。模型训练直至收敛。...在关键点检测和星系分类中， Baseline 方法表现非常差，这意味着后背骨需要一定程度的微调。似乎在大多数情况下， Baseline 的性能与LoRA相当。...IV Discussion 在本研究中，作者的目标是探讨是否可以使用LoRA适配器合并技术在计算机视觉任务中创建一个多任务模型。

    1.4K10

    Android开发工程师文集-Fragment，适配器，轮播图，ScrollView，Gallery 图片浏览器，Android常用布局样式

    Android开发工程师文集-Fragment，适配器，轮播图，ScrollView，Gallery 图片浏览器，Android常用布局样式 Fragment FragmentManager fragmentManager...setOnTouchListener的方法 scroll.setOnTouchListener(new OnTouchListener){ } 记得 scrollBy 和 scrollTo 的区别 Gallery 图片浏览器...)); gallery.setAdapter(adapter); 无限制浏览 return Interger.MAX_VALUE; 监听器 setOnItemSelectedListener(this)...; 同样也要布局 声明 private ImageSwitcher is; 进行初始化 is = findViewById(R.id.is); 监听器：gallery.setOnItemSelectedListener...andeoid:drawable=""/> Android常用布局样式 线性布局 LinearLayout 相对布局 RelativeLayout 表格布局 TableLayout 可以使用

    2K20

    2014-10-31Android学习------SQLite数据库操作（四）-----数据库模块（二）增删改查实例展示

    todo_text的值 */ myEditText.setText(myCursor.getString(1)); } }); myListView.setOnItemSelectedListener... 东西就这么点 很简单的就实现了增删改查 下面先看看效果吧 接下来我们回顾下这个里面我们需要掌握什么样的知识： 1.首先是数据库 让我们自定义的...在当数据库版本更新的时候执行这个函数，首先需要让当前的数据库销毁掉，然后再调用上面的onCreate函数就可以 4）.就下来就是写自己的表操作函数，增删改查 2.展示界面的实现 1）.这里也是自定义了一个...myListView.setOnItemSelectedListener(new AdapterView.OnItemSelectedListener() 4).视图的更新 其实做完上面的那些我们的...你只需要申请一个新的游标，当这个新的游标值返回来的时候（当你定义的新的游标有值的时候），你就能够在异步更新视图列表中做到这一点（让数据库中最新的数据显示在列表中） 下面我们要思考为什么重复查询很危险，不推荐使用呢

    84540

    Chronos: 将时间序列作为一种语言进行学习

    Chronos是一个对时间序列数据的概率模型进行预训练的框架，它将这些值标记为与基于transformer的模型(如T5)一起使用。...与距离感知度量不同，这种方法不直接考虑箱之间的接近程度，而是依赖于模型从数据中学习箱关系。...它们的表现甚至超过了ForecastPFN和GPT4TS(微调GPT2)，显示出作为通用时间序列预测器的显著前景。...论文的一些研究 更大的型号更好;随机权重初始化比使用LLM权重更好，因为它们可能与时间预测无关;TSMix改善了零样本学习能力;使用大约10%的合成数据是最好的; 讨论 该研究证明了Chronos在各种数据集上的零样本能力...特定于任务的适配器或像LightGBM这样的模型的堆叠集成可以用来添加协变量并应用于多变量预测。 与特定任务的深度学习模型相比，大型Chronos模型的推理速度较慢。

    1.1K11

    Transformers 4.37 中文文档（二）

    您还会发现我们在研究项目和遗留示例中使用的脚本，这些脚本大多是社区贡献的。这些脚本目前没有得到积极维护，并且需要特定版本的 Transformers，这很可能与库的最新版本不兼容。...适配器被训练以学习特定任务的信息。这种方法已被证明在使用更低的计算资源的同时产生与完全微调模型相媲美的结果时非常节省内存。...例如，要训练一个 LoRA 适配器： 如果您不熟悉使用 Trainer 微调模型，请查看微调预训练模型教程。...来在已附加适配器的模型顶部微调额外的可训练适配器。...⚠️ 远程执行 出于演示目的，以便可以与所有设置一起使用，我们已经为代理可以访问的默认工具的几个远程执行器创建了。这些是使用inference endpoints创建的。

    1.4K10

    每日学术速递4.6

    在各种微调方法中，基于适配器的参数高效微调（PEFT）无疑是最吸引人的话题之一，因为它只需要微调几个外部参数而不是整个LLM，同时达到可比甚至什至更好的性能。...为了进一步研究 LLM 的 PEFT 方法，本文提出了 LLM-Adapters，这是一个易于使用的框架，它将各种适配器集成到 LLM 中，并可以针对不同的任务执行这些基于适配器的 LLM PEFT 方法...该框架包括最先进的开放访问 LLM，如 LLaMA、BLOOM、OPT 和 GPT-J，以及广泛使用的适配器，如串行适配器、并行适配器和 LoRA。...该框架旨在研究友好、高效、模块化和可扩展，允许集成新的适配器并使用新的和更大规模的 LLM 对其进行评估。...结果表明，在具有少量额外可训练参数的较小规模 LLM (7B) 中使用基于适配器的 PEFT 产生的性能与强大的 LLM (175B) 相当，在某些情况下优于简单数学推理数据集的零样本推理.总的来说，我们提供了一个有前途的框架

    38210

    大模型微调新手全流程友好指南

    LoRA不增加推理时延，因为微调完可以将低秩权重与原权重合并。实验表明，使用LoRA微调后的性能往往与全量微调相当，但显存占用和计算量却显著降低。...研究表明，QLoRA在单张48GB GPU上就能微调65B参数的模型，而且性能与全16位精度微调几乎持平！...总的来说，P-Tuning适合小数据快速尝试，或者配合其他微调一起使用，以进一步提升性能。...实战示例：使用 LoRA 微调 Qwen2.5 模型下面我们通过一个具体范例，展示如何在单卡服务器上利用Hugging Face Transformers和PEFT库，对Qwen2.5-7B-Instruct...要使用微调后的模型，有两种方式：使用PEFT加载：推荐的方法是通过AutoPeftModelForCausalLM来加载适配器，它会自动读取原模型权重并应用LoRA适配器：from peft import

    4.2K91
    点击加载更多

    相关资讯

    热门标签

    更多标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      领取腾讯云代金券

      热门产品

      热门推荐

      更多推荐

      Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

      深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 粤公网安备44030502008569号

      腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号

      领券