前言 最近在用Polymer封装纯数字的输入框,开发过程中发现不少坑,也有很多值得研究的地方。本系列打算分4篇来叙述这段可歌可泣的踩坑经历: 《动手写个数字输入框1:input[type=numbe
数据降维的重要性就不必说了,而用NN(神经网络)来对数据进行大量的降维是从2006开始的,这起源于2006年science上的一篇文章:reducing the dimensionality of data with neural networks,作者就是鼎鼎有名的Hinton,这篇文章也标志着deep learning进入火热的时代。 花了点时间读了下这篇文章,下面是一点笔记: 多层感知机其实在上世纪已经被提出来了,但是为什么它没有得到广泛应用呢?其原因在于对多层非线性网络进行权值优化时很难得到
在本文中,我们将研究 HTML 表单字段和 HTML5 提供的验证选项。我们还将研究如何通过使用 CSS 和 JavaScript 来增强这些功能。
#今天被催更了,于是我立马抽空写了第3篇。 接着往期的2篇继续,一步步动手做: 自己动手做一个识别手写数字的web应用02 自己动手做一个识别手写数字的web应用01 1 目录结构 新建一个we
r:目前发布的内核主版本。 x:偶数表示稳定版本;奇数表示开发中版本。 y:错误修补的次数。
免费下载地址:http://www.redisant.cn/da Windows 原生:Data Assistant 使用 Windows Native 技术,这保证软件具有极小安装体积和极高的响应速度。 快速生成:创建小型或大型数据集,用于表、结构和脚本的快速原型设计或压力测试。 真实数据:为任何开发、测试或演示目的生成大量、异构、真实的数据,而不是仅仅通过复制和粘贴创建重复的不切实际的文本字段。 基于文档:您创建的数据结构被完整保留,可以为不同的目的创建不同的数据集。 导出数据:可以导出JSON、SQL
(注1:如果有问题欢迎留言探讨,一起学习!转载请注明出处,喜欢可以点个赞哦!) (注2:更多内容请查看我的目录。)
这一章我们介绍能自主浏览操作网页的WebAgent和相关的评估数据集,包含初级任务MiniWoB++,高级任务MIND2WEB,可交互任务WEBARENA,多模态WebVoyager,多轮对话WebLINX,和复杂任务AutoWebGLM。
Xfer 是一款针对 MXNet 的迁移学习,为适那些希望达到以下目的的从业者与研究人员而设计:
HTML5+CSS3响应式垂直时间轴,使用了HTML5标签,时间轴中所有的内容包括标题、简介、时间和图像都放在.cd-timeline-block的DIV中,多个DIV形成一个序列,并把这些DIV放在中。
这一章我们聊聊大模型表格理解任务,在大模型时代主要出现在包含表格的RAG任务,以及表格操作数据抽取文本对比等任务中。这一章先聊单一的文本模态,既你已经通过OCR或者多模态等方式从PDF或者图片中获取了表格的文本数据。和前文相同,我们分别介绍微调和基于Prompt的两种方案。
通过 Word 中的一流创作和审阅工具,可轻松创建精美文档。新的“见解”窗格可在 Word 内部显示来自 Web 的相关上下文信息。
内容采集系统,对于以内容为主的网站来说是非常好的助手,除了原创内容外,其它内容需要编辑人员或者采集系统来收集整理,然后添加到自己的网站里。Discuz DvBBS CMS等产品,内部都自带了一个内容采集功能,来采集指定的相关内容。 单客户端的火车头采集器也可以非常好的采集指定的内容。这些工具都是想让机器代替人工,把编辑人员从内容搬运的工作中解放出来,做一些更高端的工作,例如采集结果的内容微调,SEO优化,设定精确的采集规则,让采集的内容更加符合自己网站的需要。 下面的内容采集系统就是从这个想法开发而来的,
在这一过程中,会用到某种形式的「序列到序列」这一王者模型,如语言模型——应用语言模型根据前面的句子预测接下来的单词。
近日,南加州大学(Universityof Southern California)维特比工程学院的研究人员正在使用生成对抗网络(GAN)来改善残疾人的脑机接口。生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GAN)是一种生成式模型,以创建深度伪造视频和逼真的人脸而闻名。
我们知道,如果长期不更新内容,有的页面会删除索引,同样,如果你长期不修正网站相关的错误,它同样给你带来诸多影响。
相信大家也看到了右侧公告栏的访客量统计的效果,我们可以看到有两个样式,一个是单独统计人数的,一个是统计访客来源的,是不是感觉还挺不错的?
我发现编写和比较特定过程的各种解释的活动,以实现自己对所述过程的解释是有价值的。 我先前已经对我们可以称之为机器学习过程的其他解释做了这样的事情(至少在某种程度上,可以合理地与数据科学或数据挖掘过程紧密结合)你可以在这里,这里和这里找到示例。
【引子】感谢图灵出版社英子老师赠书——《大模型应用开发极简入门》,读过之后,正好和自己的大模型系列文章相互印证,于是将读后感汇成此文。
ChatGPT 的横空出世开启了大语言模型 (LLM) 的普及元年,BERT、GPT-4、ChatGLM 等模型的非凡能力则展现出类似通用人工智能 (AI) 的巨大潜力,也因此得到了多行业、多领域的广泛关注。
作者 | 刘燕 InfoQ 获悉,近日,超对称联合复旦大学发布并开源 120 亿参数语言模型 BBT-2。 2022 年 5 月超对称技术公司发布了大语言模型 Big Bang Transformer【乾元】的第一版 BBT-1,10 亿参数预训练语言模型,在中文金融语料上训练而成。近期,超对称公司再推出 BBT-2,120 亿参数的通用大语言模型,并在 BBT-2 的基础上训出代码,金融,文生图等专业模型。 据悉,Big Bang Transformer【乾元】12B 大模型的开发基于英伟达的 DGX
南加州大学(University of Southern California)维特比工程学院的研究人员正在使用生成对抗网络(GAN)来改善残疾人的脑机接口。生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GAN)是一种生成式模型,以创建深度伪造视频和逼真的人脸而闻名。
我将借鉴自己的经验,列出微调背后的基本原理,所涉及的技术,及最后也是最重要的,在本文第二部分中将分步详尽阐述如何在 Keras 中对卷积神经网络模型进行微调。
portraiture mac 激活成功教程版是大家熟知的一款专业磨皮滤镜插件。本次与大家分享的Portraiture插件 Mac激活成功教程版专为photoshop软件设计,功能强大,能够智能的对图像中的肤色、毛发以及眉毛等部位进行滤镜抛光处理,细节处理,以减少瑕疵。portraiture mac 激活成功教程版基本上是人人都能用得上的ps辅助工具,有了它处理人像效果更加显著。
打开 HeapDumpOnOutOfMemoryError 之后,不是所有的 OutOfMemoryError 都会触发 HeapDumpOnOutOfMemoryError,不同的 OutOfMemoryError 包括(如果对这些异常抛出的原理详情感兴趣,请参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/265039643 ):
本部分属该两部系列中的第二部分,该系列涵盖了基于 Keras 对深度学习模型的微调。第一部分阐述微调背后的动机和原理,并简要介绍常用的做法和技巧。本部分将详细地指导如何在 Keras 中实现对流行模型 VGG,Inception 和 ResNet 的微调。
打印前的准备工作 首先用Html和css把完整的打印页面写出,注意需要输入内容的地方要用input输入框,
一夜之间,全新开源模型「OpenLLM」击败ChatGPT的消息,在网上引起轩然大波。
网上有很多类似Best Prompts这样的现成的似乎很好用的东西. 当然, 参考下这些好的Prompt是非常有价值的.
Kudu对时间同步有严格的要求,本文档描述了一次集群已经使用NTP进行时间同步,Kudu组件还是报时间未同步问题处理流程。
“ 本文介绍一个使用Langchain 结合向量数据库和大模型构建PDF聊天机器人的思路,这个简单的聊天机器人原型证明了从非结构化文档中提取信息,以进行问答的可行性。在此基础上,我们可以继续优化算法,扩大文档来源,提升问答的准确性与友好性。”
预训练(pre-training/trained):你需要搭建一个网络来完成一个特定的图像分类的任务。首先,你需要随机初始化参数,然后开始训练网络,不断调整直到网络的损失越来越小。在训练的过程中,一开始初始化的参数会不断变化。当你觉得结果很满意的时候,就可以将训练模型的参数保存下来,以便训练好的模型可以在下次执行类似任务时获得较好的结果。这个过程就是pre-training。
在《如何用 Python 和 fast.ai 做图像深度迁移学习?》一文中,我为你详细介绍了迁移学习给图像分类带来的优势,包括:
以前文章讲了空间传导及其屏蔽,这一篇咱们继续解释传导干扰,同时介绍一些手机中常见的EMC抑制措施。
1. spin control控件是与编辑框控件配合使用的,先在对话框中添加这两个控件。如图:
而迁移学习之所以如此有效,得益于其利用自监督任务(如语言建模或填充缺失词)在大量可用的无标注的文本数据上对模型进行预训练;接着,又在更小的标注数据集上对模型进行微调,从而让模型实现比单单在标注数据上训练更好得多的性能。
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年初,Sora 爆火,其带来的视觉冲击让我们不禁期待国内企业是否能给我们带来更多惊喜?谷歌发布的 Gemma 首次提出开放模型的概念,这是否是开源、闭源之外的第三条路线?智能编码工具的快速普及是否会带来全新的编程模式?被誉为生成式 AI 最先看到商业落地价值的“Agent”是否能在 2024 年给我们一些冲击?“大力出奇迹”的规律还将继续适用吗?
BERT模型在NLP各项任务中大杀四方,那么我们如何使用这一利器来为我们日常的NLP任务来服务呢?首先介绍使用BERT做文本多标签分类任务。
大规模语言模型虽然在各大自然语言处理任务上都展现了优越的性能,不过算术类题目仍然是一大难关,即便是当下最强的GPT-4也很难处理基础运算的问题。
对于深度学习而言,在有很多数据的情况下,再复杂的问题也不在话下,然而没有这么多数据呢?本文作者 Tyler Folkman 针对这一问题,为大家介绍了几个在有限的数据上使用深度学习的方法,让深度学习即便在面临数据稀缺时,也能大展身手。
在『Echarts』系列文章的第 2 篇中,给大家介绍了 Echarts 的基本使用技巧,包括下载和安装 Echarts 的步骤,如何快速上手并绘制一个简洁的图表,还概述了 Echarts 的一些基础配置项。在接下来的篇章里,进一步深入探讨,并特别聚焦于 Echarts 的标题组件功能。
现在很多网站在加载数据的时候,为了避免页面过于空白,都会用这种方式预告将会有内容载入,从而提升用户体验:
大型基于Transformer的神经网络,例如BERT,GPT和XLNET,最近在许多NLP任务中取得了最新的成果。这些模型的成功基于通用任务(例如语言建模)和特定下游任务之间的迁移学习, 这些模型在有标记数据的静态评估集上表现出色。但是,在商业环境中部署这些模型通常会产生较差的结果。这是因为商业环境通常是动态的,并且在推理数据和训练数据之间包含连续的领域变化,例如新主题,新词汇或新写作风格等。
目前的机器翻译而言,把握句子结构是没问题的,也就是说译文能做到通顺,但是专有名词把握不准。虽然这样的机器翻译能够大大缩短译者的校对时间,但仍然做不到一天翻译一本书的程度。对于 996 的打工人来说,非常耗费精力。
上一章我们介绍了纯文本模态的表格理解任务,这一章我们聚焦多模态图表数据。先讨论下单纯使用prompt的情况下,图片和文字模态哪种表格模型理解的效果更好更好,再说下和表格相关的图表理解任务的微调方案。
一致性哈希算法是分布式系统中常用的算法。但相信很多朋友都是知其然而不知其所以然。本文将尽量使用易懂的方式介绍一致性哈希原理,并且通过具体应用场景来帮助大家深入这个概念。
自BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformer)[1]出现后,NLP界开启了一个全新的范式。本文主要介绍BERT的原理,以及如何使用HuggingFace提供的 transformers 库完成基于BERT的微调任务。
摘要:本篇从理论上到实践介绍了BERT知识蒸馏发展进程。首先介绍了BERT类模型提升线上性能的方法以及知识蒸馏为什么有效;然后重点介绍了BERT蒸馏的主要发展进程,主要包括微调阶段蒸馏最后一层、微调阶段蒸馏中间层、预训练阶段蒸馏、预训练+微调两阶段蒸馏以及其他蒸馏方案;最后介绍了我们实际项目中BERT蒸馏实践。对BERT知识蒸馏感兴趣并希望应用到实际业务中的小伙伴可能有帮助。
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