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【DEDE栏目】dedecms内容模型管理—联动类别的使用、调用及修改方法

内容模型管理—联动类别的使用、调用及修改方法 联动类别使用的地方还是比较多的 解决方法一：dedecms内容模型管理—联动类别的使用 后台 - 核心 - 频道模型 - 联动类别管理 联动类别其定义如下...这就是一个二级联动的类别 接下来我们要应用这个联动类型，我们在新创建的模型中添加字段，在字段添加的页面中添加相应的字段名称，选择数据类型为联动类型，如下图所示： 在我们发布图书内容的时候，就会发现有一个选择是图书特征的内容类型选择...使用同样的字段设置方法也可以添加其他二级联动的字段，这个我们可以查看“分类信息”这个模型里面的联动类型数据。...解决方法二：dede织梦网站新建模型中自定义联动类别调用及修改方法 一、后台调整 后台的“联动类别管理”里新增“类别组”，“类别 名”填中文，“缓存组名”填英文字母。...解决方法四：DEDECMS分类信息按联动类别筛选的实现方法 本教程只在DedeCMS V5.6上测试过，v5.7sp1的话一般也会通用。 实现方法： 1.

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DEDECMS织梦解决联动类别地区调用不显示第三级城市的方法

这篇文章主要为大家详细介绍了织梦模板联动类别地区调用不显示第三级城市的解决方法，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下,有需要的朋友可以收藏方便以后借鉴。        ...这个问题是一用户自己在做开发时候发现的，首先我们先弄清楚织梦联动类别地区调用不显示第三级城市的原因： 1、附加表dede_addoninfos或者你的其他表中的字段nativeplace数据类型为int...值(比如：东山区  对应的  10001.001) 2、枚举表dede_sys_enum中的第三级城市对应evalue值错误(比如：东山区 10001.1 应该为 东山区 10001.001) 织梦联动类别地区调用不显示第三级城市的解决方法...$v['id'];$dsql->ExecuteNoneQuery($sql);}}} 最后在后台-联动类别管理-更新一下【地区】的更新缓存即可。...以上就是织梦模板联动类别地区调用不显示第三级城市的解决方法的全部内容，希望对大家的学习和解决疑问有所帮助

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    dedecms自定义模型内容调用多个Ueditor

    关于dedecms后台如何整合百度编辑器(ueditor)网上有很多了，本站就不再赘述了，主要问题是，涉及到如果有内容模型的修改，则按照网络上介绍的方法会发现有BUG。...当修改过默认的文章模型或者其他模型，有添加自定义字段，字段类型是HTML格式或者文本保存HTML格式，当你发布或者编辑内容的时候，发现要么是只有一个编辑器出来，要么是一旦保存完内容再次打开编辑的时候，百度编辑器的内容都是一样的了...article_add.htm article_edit.htm archives_add.htm archives_edit.htm 以上几个文件，及其他的文件的里面，这样每次不管是添加还是编辑文章模型或者其他的自定义模型都不会出现问题了

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    树模型遇上类别型特征(Python)

    在此，本文列举了 树模型对于类别型特征处理的常用方法，并做了深入探讨~ 一、one-hot编码处理 我们可以直接对类别型特征做Onehot处理（这也是最常用的做法），每一类别的取值都用单独一位0/1来表示...当onehot用于树模型时，类别型特征的取值数量少的时候还是可以学习到比较重要的交互特征，但是当取值很多时候（如 大于100），容易导致过拟合，是不太适合用onehot+树模型的。...使用建议：特别适合类别变量取值很多，onehot后高维稀疏，再做NN低维表示转换后应用于树模型。...# lgb类别处理：简单转化为类别型特征直接输入Lgb模型训练即可。...这时，类别值先做下经验的合并或者尝试剔除某些类别特征后，模型效果反而会更好） 当几百上千的类别取值，可以先onehot后（高维稀疏），借助神经网络模型做低维稠密表示。

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    OpenMMLab 模型大联动，MMDet 也能用 MMCls 的网络！

    使用过 OpenMMLab 旗下开源软件，如 mmdet、mmseg 的读者们，一定知道在这些软件中，我们通过配置文件来定义深度学习任务的方方面面，比如模型结构、训练所使用的优化器、数据集等。...这带来了一个问题，如果我想要引用另外一个代码库中注册的模型，该如何用配置文件的方式来实现呢？让我们从一个实际的例子入手。...而由于图片特征提取对于各类图像任务是较为通用的需要，因而可以“借用”在分类任务中预训练的主干网络和相应的模型权重。...因为分类任务比较简单，故而可以利用庞大的 ImageNet 数据集进行预训练，而在此基础上进一步训练检测网络，既能够提高模型收敛速度，又能够提高精度。...进一步地，每一个代码库在注册自己的模型时，都会注册到代码库自己的 Regsitry 中，而不是注册到 MMCV 统一的 Registry 中，从而避免与其他代码库产生冲突。

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    他山之石 | 百度大小模型联动及落地实践

    今天，我们分享百度提出的一种大小模型联动的学习方式，小模型可以通过知识蒸馏从大模型中学习，并可以在许多下游任务中达到与大模型相似的性能，从而使其在推理时更轻、更快，同时小模型可以反哺大模型提升大模型的训练精度...这个时候加入蒸馏，模型具备一定的训练基础，比不加蒸馏的模型效果好。这种方式的优势是在预训练蒸馏后下游不需要再蒸馏，劣势是整体效果的天花板较低。 02 大小模型联动 1....先介绍小模型反向蒸馏大模型，整体架构基于 KIPT 框架，大模型训练前期利用小模型作为 Teacher 指导大模型帮助大模型快速收敛。...样本价值背后的逻辑是假设左边是大模型的 Loss，右边是小模型的 Loss，如果大模型的 Loss 大于小模型的 Loss，说明大模型还没有学会这条样本，小模型已经学会了，小模型可以反哺大模型；如果两个...03 总结 今天分享的是大模型和小模型联动，主要是大模型带动小模型，包括任务相关和任务无关的两种蒸馏方式。

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    DeepSeek：开启AI联动与模型微调的无限可能

    如构建智能客服模型，需收集大量客户咨询问题及对应答案；训练图像分类模型，要收集各类别图像数据。数据预处理包括清洗、格式化和分词等操作。...分析模型错误，找出改进方向，如错误集中在特定类别或任务，针对性优化模型 。...DeepSeek 作为人工智能领域的佼佼者，以其强大的技术实力和创新能力，在各领域的联动应用和模型微调方面展现出巨大的潜力。...如果您对[DeepSeek：开启AI联动与模型微调的无限可能]有更深入的兴趣或疑问，欢迎继续关注相关领域的最新动态，或与我们进一步交流和讨论。...让我们共同期待[DeepSeek开启AI联动与模型微调]在未来的发展历程中，能够带来更多的惊喜和突破。 再次感谢，祝您拥有美好的一天！

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    【AI大模型】BERT模型：揭秘LLM主要类别架构（上）

    学习目标 了解LLM主要类别架构. 掌握BERT模型原理 LLM主要类别 ​ ​ LLM本身基于transformer架构。...基于原始的Transformer框架，衍生出了一系列模型，一些模型仅仅使用encoder或decoder，有些模型同时使用encoder+decoder。 ​ ​...LLM分类一般分为三种：自编码模型（encoder）、自回归模型(decoder)和序列到序列模型(encoder-decoder)。 本文章我们主要介绍自编码模型。...自编码模型 自编码模型 (AutoEncoder model，AE) 模型，代表作BERT，其特点为：Encoder-Only, 基本原理：是在输入中随机MASK掉一部分单词，根据上下文预测这个词。...更适合用于语言嵌入表达, 语言理解方面的任务, 不适合用于生成式的任务 小结 本小节主要介绍LLM的主要类别架构：自编码模型。 对自编码模型的代表模型：BERT相关模型进行介绍

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    百万级类别的分类模型的拆分训练

    本文使用 Zhihu On VSCode 创作并发布 很多人脸识别算法都是以分类的方式进行训练的，分类的训练方式中存在一个很大的问题，就是模型的最后一个全连接层的参数量太大了，以512为特征为例： 类别数参数矩阵尺寸参数矩阵大小...（MB） 100w类别——1953MB 200w类别——3906MB 500w类别——9765MB 类别再多的话，1080TI这种消费级的GPU就装不下了，更不用说还有forward/backward的中间结果需要占据额外的显存...现在的开源数据越来越多，就算没有自己的数据，靠开源数据也能把类别数量堆到100万了，这种条件下，在单卡难以训练，需要进行模型拆分。 模型拆分 最容易想到的拆分方式就是拆分最大的那个fc层。..."))) return torch.cat([x1,x2.to(torch.device("cuda:0"))],dim = 1) # 传回GPU-0，便于计算loss 以一个200万类别的模型为例...将模型拆分之后，多了很多数据传输的操作，模型的训练速度自然是会下降不少的。

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    多值类别特征加入CTR预估模型的方法

    我们都知道一般单值类别特征加入到CTR预估模型的方法是先对单值类别特征进行one-hot，然后和embedding 矩阵相乘转换成多维稠密特征，如下图 1 所示： ?...上一篇文章稠密特征加入CTR预估模型的方法中又总结了稠密特征加入到CTR预估模型中的方法。...而在现实实际问题中，往往还会出现多值类别特征，比如我接触到的2019腾讯广告算法大赛中用户的行为兴趣特征就是多值类别特征，也就是一个用户可以有多个类别的兴趣，比如打篮球，乒乓球和跳舞等，并且不同用户的兴趣个数不一样...在CTR预估模型中，对这种多值类别特征的常用处理方法总结归纳如下： ▌非加权法 最常规的也最简单的是先对所有‘话题’集合进行one hot编码，然后按照图 1 方式对多值类别特征中的每一项进行稠密特征的转换...，最后对转换后的稠密特征向量进行拼接，然后按项求均值或最大值或最小值等，整个过程可以用如图 2 表示： 图片2.png 可以看出，这样对多值类别特征进行处理之后，可以把每个多值类别特征转换在同一维度空间中

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    织梦DEDECMS系统模型不允许删除的解决方法

    织梦一个非常好用的原因就在于非常简单，我们可以任意修改新建内容模型，来达到我们的建站要求，但是我们发现织梦的系统模型是不能删除的。...那么我们应该怎么样操作才能改成可以删除的自动模型呢，下面余斗就告诉大家如何解除禁止删除系统模型。...其实很简单，方法如下： 1、进入数据库phpmyadmin找到dede_channltype表：2、找到需要修改的频道模型，注意id，如下图：3、将issystem字段列中的1改成0：当然你也可以在数据库中直接删除任何频道模型...如果你进不了数据库管理面板也没关系，直接在后台——系统——SQL命令行工具，输入以下SQL代码：UPDATE dede_channeltype SET issystem = 0 WHERE id = 20 完成后在到内容模型管理中看下

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    CRAS-YOLO：多类别船舶检测与分类模型

    迄今为止公开发布的上述SAR船舶探测数据集大多只包含船舶位置数据，缺乏船舶类别数据。同时，唯一一个名为SRSDD的公共多类别船舶检测数据集存在严重的类别不平衡问题，严重影响了船舶检测的准确性。...其次，通过在YOLOv5s网络中添加CBAM、RFB和ASFF，形成了所提出的CRAS-YOLO模型。接下来，给出了性能度量，以评估所提出的模型与其他模型相比的性能。...最后，将所开发的CRAS-YOLO模型应用于基于卫星图像的船舶探测。...RFB特征增强模块网络结构 ASFF网络结构 04 实验及可视化 CRAS-YOLO与其他模型的实验结果比较 基于CRAS-YOLO模型的船舶检测结果：上面三张分别是复杂海岸背景下的船舶测试结果...© THE END 计算机视觉研究院主要涉及深度学习领域，主要致力于目标检测、目标跟踪、图像分割、OCR、模型量化、模型部署等研究方向。

    1.1K20

    NVIDIA NeMo+Unsloth 联动：合成数据到模型微调全教程

    pipeline、模型训练、导出全流程，新手也能快速上手。...核心目标：让基础小模型从“简短作答”升级为“带推理步骤的详细解答”，通过大模型蒸馏+小模型微调实现能力跃迁 一、前置准备：环境与硬件要求 1....选择基础模型与微调方法 基础模型：选用 LLM2 Instruct 等轻量级小模型作为微调起点 微调算法：选择QLoRA（极致节省显存，适配消费级显卡） 2....四、步骤3：UI 内模型测试与导出 1....微调模型效果测试 切换至Chat 选项卡，在微调模型列表中选择刚训练完成的模型 输入测试指令，对比微调前后效果：基础模型仅简短作答，微调模型会先输出推理步骤，再给出最终答案，验证微调效果 2.

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    BPR算法与大模型的“梦幻联动”：如何让推荐系统更懂你？

    随着大模型技术的兴起，推荐系统的发展也迎来了新的机遇。...大模型的出现为推荐系统带来了新的机遇。...通过与大模型结合，BPR可以进一步提升推荐效果，具体体现在以下几个方面： 文本特征增强：大模型可以将用户评论、物品描述等文本信息转化为高质量的特征向量，为BPR提供更丰富的输入。...跨域推荐：大模型的泛化能力使其能够处理跨域推荐任务，比如将用户在新闻领域的偏好迁移到视频推荐中。...BPR算法作为推荐系统中的经典算法，结合大模型技术后，能够进一步提升推荐效果和用户体验。通过优化用户画像、增强文本特征以及开发交互式推荐系统，BPR在大模型时代焕发出新的活力。

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