02 2023 档案
摘要:Pine 发自凹非寺 量子位公众号 QbitAI ChatGPT 的热度稍有平息,蛰伏已久的 Meta 就迅速放出“大招”:一次性发布四种尺寸的大语言模型 LLaMA:7B、13B、33B 和 65B,用小杯、中杯、大杯和超大杯来解释很形象了有木有(Doge)。 还声称,效果好过 GPT,偏向性更低
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摘要:大家好,我是沙漠尽头的狼。 本文先抛出以下问题,请在文中寻找答案,可在评论区回答: 什么是API拦截? 一个方法被很多地方调用,怎么在不修改这个方法源码情况下,记录这个方法调用的前后时间? 同2,不修改源码的情况下,怎么对方法的参数进行校正(篡改)? 同3,不修改源码的情况下,怎么对方法的返回值进行
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摘要:/// <summary> /// 设置系统输入法 /// </summary> /// <param name="cultureType">语言项,如zh-CN,en-US</param> private void InitializeInputLanguage(string cultureTyp
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摘要:BERT 模型是 2018 年提出的,并在很多自然语言处理任务有前所未有的提升。因此 2019 年就有很多工作是围绕着 BERT 展开的,其中出现了两个 BERT 的改进版模型,RoBERTa 和 ALBERT。RoBERTa 在更大的数据集和最优的参数中训练 BERT,使 BERT 的性能再次提升
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摘要:https://zhuanlan.zhihu.com/p/210077100 最近在学习NLP常见的预训练模型,做一下整理和对比,按照时间线主要有: ELMO 2018.3 华盛顿大学 论文 / 代码 GPT 2018.06 OpenAI 论文 / 代码 BERT 2018.10 Google 论文
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摘要:https://download.csdn.net/download/dangercheng/5210057
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摘要:import tensorflow as tf mnist = tf.keras.datasets.mnist (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() x_train, x_test = x_train / 255.0, x_
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摘要:https://blog.csdn.net/myDarling_/article/details/128153714 <html> <head></head> <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs@latest"></s
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摘要:不用Blazor WebAssembly,开发在浏览器端编译和运行C#代码的网站 本文中,我将会为大家分享一个如何用.NET技术开发“在浏览器端编译和运行C#代码的工具”,核心的技术就是用C#编写不依赖于Blazor框架的WebAssembly以及Roslyn技术。 一、 为什么要开发这样的工具?
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摘要:一.写在前面# System.Text.Json 是 .NET Core 3 及以上版本内置的 Json 序列化组件,刚推出的时候经常看到踩各种坑的吐槽,现在经过几个版本的迭代优化,提升了易用性,修复了各种问题,是时候考虑使用 System.Text.Json 了。本文将从使用层面来进行对比。 Sy
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摘要:https://blog.csdn.net/qq_40901334/article/details/105385288 pycharm使用tensorflow教程最近在学人工智能与大数据管理,环境是python+tensorflow。但配置有些麻烦,记录一下。其实主要分为两个部分,配置tnsorfl
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摘要:在支持H5的浏览器中,有一个window.onpopstate事件,该事件可以监听如下操作: 点击浏览器的前进按钮/后退按钮 执行js代码:history.go(n) / history.forward() / 不同的浏览器在加载页面时处理popstate事件的形式存在差异。页面加载时Chrome和
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摘要:https://blog.csdn.net/yuan2019035055/article/details/128733322
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摘要:https://blog.csdn.net/bullnfresh/article/details/124665325
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摘要:https://www.cnblogs.com/jiangxinyang/p/9376021.html 1、GRU概述 GRU是LSTM网络的一种效果很好的变体,它较LSTM网络的结构更加简单,而且效果也很好,因此也是当前非常流形的一种网络。GRU既然是LSTM的变体,因此也是可以解决RNN网络中的
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摘要:近年来,对深度学习的需求不断增长,其应用程序被应用于各个商业部门。各公司现在都在寻找能够利用深度学习和机器学习技术的专业人士。在本文中,将整理深度学习面试中最常被问到的25个问题和答案。如果你最近正在参加深度学习相关的面试工作,那么这些问题会对你有所帮助。 1、什么是深度学习? 深度学习涉及获取大量
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摘要:https://www.cnblogs.com/keatkeat/p/15106226.html 参考 Build Real Time Face Detection With JavaScript (youtube get started) face-api.js — JavaScript API
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摘要:一、神经网络的构建 (1):构建神经网络层次结构 由训练集数据可知,手写输入的数据维数为784维,而对应的输出结果为分别为0-9的10个数字,所以根据训练集的数据可知,在构建的神经网络的输入层的神经元的节点个数为784个,而对应的输出层的神经元个数为10个。隐层可选择单层或多层。 (2):确定隐层中
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摘要:https://zhuanlan.zhihu.com/p/33313340 在这篇文章中,我会快速地介绍如何使用 keras 训练一个简单的识别 MNIST(一个手写数字数据集)的 CNN(卷积神经网络),并且把训练好的网络应用到 web 浏览器内。 DEMO 地址:https://starkwan
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摘要:https://zhuanlan.zhihu.com/p/551581094 1.1、数据验证的场景 比较传统的验证方式如下: public string TraditionValidation(TestModel model) { if (string.IsNullOrEmpty(model.Na
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