前言 前段时间一直在忙产品上线的事情，对于NLP领域的新宠“Pretrain+Finetune”范式以及BERT、XLNet等模型都是零零散散的了解，很多细节一知半解，趁着这几天有些时间，索性把相关的paper...但CV领域的Pretrain是基于大规模的监督数据，而在NLP领域，标注数据是非常稀缺的，因此才一直不愠不火。...直到BERT的推出，基于非监督语言模型的Pretrain才逐渐火爆（毕竟无监督的语料数据太容易获得了），因此笔者就从LM开始，把最近一些前沿的重点工作做下简单的总结，也算是做下笔记加深印象。...手机版阅读： 从语言模型到XLNet的知识点笔记 网页版阅读： 从语言模型到XLNet的知识点笔记 作者简介 zakexu，硕士毕业于华南理工大学，现任腾讯云AI算法工程师，负责腾讯云NLP的公有云产品架构以及标准化产品交付
图2显示了DeepAR的顶层架构: 以下是该模型的主要优势: DeepAR在多个时间序列上工作得非常好:通过使用多个分布略有不同的时间序列来构建全局模型。也适用于许多现实场景。...图5显示了如何使用所有这些特性的示例: TFT非常强调可解释性。具体地说，通过利用Variable Selection组件(如上图4所示)，模型可以成功地度量每个特性的影响。...在时间序列预测中，我们可以感觉到缺乏这种预先训练的模型。为什么我们不能像在NLP中那样在时间序列中利用这个优势呢?...这就引出了我们要介绍的最后一个模型TSFormer，该模型考虑了两个视角，我们讲从输入到输出将其为四个部分，并且提供Python的实现代码（官方也提供了），这个模型是刚刚发布不久的，所以我们才在这里着重介绍它...因此可学习的位置嵌入显示了时间序列的良好结果。
万分感激orz零、NCNN 使用动机与简介使用背景实际上在写这篇博客的时候我还没有试着部署到树莓派等嵌入式设备上，并且后续才发现我转换的模型有些许问题（悲）不过这是我模型本身代码的问题，和转换与部署过程无关...一开始，稚嫩的我只是想能在实际应用场合中使用一些深度模型（结果没想到后面坑这么大），这就需要涉及到，如何将实验室里基于pytorch的一个开发模型，部署到算力和系统架构都不同的嵌入式设备中。...://github.com/Tencent/ncnn/wiki#faq)为何要用NCNN由于我是小白，基本上也就听风就是雨，从我咨询的信息来看，ONNX 框架过老，很多新的算子都没有得到支持，以及据说模型在向...] # 示例，使用动态输入，输入tensor形状从[1,1]到[1,817]，数据类型为 int64pnnx.exe model.pt inputshape=[1,1]i64 inputshape2=...，而无需手动进行静态库的链接find_package(ncnn REQUIRED) # 创建可执行文件add_executable(${PROJECT_NAME} ${SOURCE_FILES})
需求从思维到概念的转化 产品设计流程中，在完成需求与市场分析之后，产品经理需要拆解需求场景抽离核心路径，梳理出大大小小的各类功能点，划分功能优先级最终得到版本需求列表，随着项目的行进，在设计师和工程师的协助下...将产品由抽象的思维模型转换为逐步具象化的概念模型，最终推导出可行的功能和版本规划，是产品由0到1的关键转换节点。...寻找触点可以从竞品中获得灵感，因为从策划的角度来看，产品逻辑和流程的最优解，最终的思路往往殊途同归。...根据用户身份的不同，可以将视图划分为我创建的和与我共享两类，视图的基本字段应包含文档名称、文档创建者、文档最近编辑时间等元信息。围绕文档定位和管理，视图应包含一系列的针对文档增、删、改、查诉求的能力。...风雨兼程，不忘目标 回顾一下需求从场景到功能的完整推导过程： 不难发现，产品目标不仅是最早明确的核心要素，也是需求分析过程中的“指明灯”，但产品目标并非一成不变。
让我们开始为我们的应用程序创建数据模型。通常，最佳做法是创建一个Package并封装将由CDS视图创建的数据模型。...一、创建一个包： 使用SE80事务并创建一个包装，如下所示； 二、使用CDS视图创建数据模型 让我们假设航空业场景的数据模型。航空业将获得与航空公司有关的信息和航班旅行时间表。...在向导的过滤器框中开始键入“ Core”。 4.从过滤列表中选择“数据定义”，然后单击“下一步”。 5.输入数据定义的名称和描述，然后单击下一步。 6.选择定义视图，然后单击完成按钮。...10.同样，我们为航班信息（SFLIGHT）和航班时刻表（SPFLI）创建CDS视图，如下所示 11.执行“右键单击->打开方式->数据预览”或按F8键，检查创建的视图是否显示输出。...下面的屏幕截图显示了视图之间的关联。
如果代码块A运行过程中，能够切换执行代码块B，又能够从代码块B再切换回去继续执行代码块A，这就实现了协程 我们知道线程的调度（线程上下文切换）是由操作系统决定的，当一个线程启动后，什么时候占用CPU、...如果代码块A运行过程中，能够切换执行代码块B，又能够从代码块B再切换回去继续执行代码块A，这就实现了协程（通常是遇到IO操作时切换才有意义）。...接下来我们说下actor模型。actor模式是一种最古老的也是最简单的并行和分布式计算解决方案。...，当程序运行到这些函数内部的yield处，就开始切换。...原来是实现了actor模型的协程！
它可以生成与PlantUML兼容的类图文本，其中包含所有结构和接口的信息以及它们之间的关系。 安装 要使用GoPlantUML，你需要先安装Go语言，版本需要1.17或以上1。...-hide-private-members Hides all private members (fields and methods) 例子 在goplantuml中考虑了两种不同的关系...注意函数的签名方式 package testingsupport //MyInterface only has one method, notice the signature return value...testingsupport.MyInterface <|-- testingsupport.MyStruct1 testingsupport.MyStruct3 o-- testingsupport.MyStruct1 @enduml 模型效果
引言 在软件开发生命周期中，从系统模型到软件模型的过渡是一项关键任务。系统模型关注整个系统的结构和行为，而软件模型更集中于软件组件的详细设计和实现。...从系统模型过渡到软件模型的步骤 3.1 定义过渡目标和范围 过渡的第一步是明确过渡的目标和范围，理解系统模型和软件模型之间的区别，并确定需要转换的具体元素。...3.2 分析系统模型 详细分析系统模型，了解系统的整体结构和功能，识别涉及软件开发的关键部分。 3.3 创建软件架构模型 根据系统模型中的结构和流程，开始定义软件的高级架构。...4.3 协作和沟通 过渡过程涉及多个团队和角色，良好的沟通和协作是关键。 5. 总结 从系统模型到软件模型的过渡是软件开发过程中的复杂任务，涉及多个阶段和考虑因素。...软件建模的过渡不仅是一项技术任务，还涉及组织、协作和沟通的方面。不断学习和实践，掌握从系统模型到软件模型的无缝过渡，将为我们的软件开发项目带来深远的价值。
创新的数据属性分类体系：首次提出按「数据来源 - 依赖关系 - 模态」分层分类法，从粗到细的将时空基础模型进行分类，有助于高效模型设计与选择。...首次基于流程视角的综述：据我们所知，本文是首个从流程出发系统分析时空基础模型的综述，有助于理解模型为何表现优越、如何构建。...技术框架：数据 - 模型 - 应用的三维技术栈 时空基础模型按「数据来源 - 依赖关系 - 模态」分层分类如下图所示，其主要涵盖内容如下： pipeline 数据调和层：从原始数据到语义表征的标准化流水线...特征增强 跨域对齐：现有跨域对齐方法直接将预训练的大型语言模型用来时空建模，通常将时空数据与文本对齐，然后将对齐后的数据输入到冻结的大型语言模型中，用于下游时空任务。...监督微调：监督微调利用特定时空数据对预训练模型进行再训练，将时空领域知识融入到预训练的大型语言模型中。
第三是创建项目，大家要根据自己的习惯和开发方式选择，刚才也提到了，这里支持脚本调参和Notebook两种方式。...然后要在这个检测模型当中创建一个模型，比如我们叫阀座的检测，创建好模型以后会把真实采集到的样板进行上传，并在线进行标注，标注好了以后可以点击训练，平台就可以自动帮我们训练，然后还会提醒我们，有短信通知告诉我们什么时候完成这个模型的训练...EasyDL还有一个好处，你只要训练一个图片集，可以有多种部署方式，从比较简单的云端计算，到用CPU计算也可以，显卡计算也可以，还有专门的软硬一体方案。...含EasyDL SDK 699元的低价，不仅可以买来开发学习，插上个人电脑，就可以体验从模型开发训练到部署的整个流程，是AI学习利器。...但是这个数据集应该用了四五百张吧，就是我们实际在部署到实际生产环境当中的模型，训练了四五百张。
从早期的统计语言模型到现代的大语言模型（Large Language Model, LLM），语言模型经历了多个阶段的变革，每一阶段的技术创新都为下一阶段的发展奠定了基础。...本文将详细探讨语言模型的发展历程，涵盖从统计模型、神经网络语言模型，到预训练语言模型和大语言模型的演进过程。...通过回顾这一发展历程，我们可以更好地理解语言模型如何从基础的任务求解逐步走向复杂任务的解决，成为当前人工智能技术不可或缺的一部分。...根据所采用技术的不同，语言模型的研究可以分为四个主要的发展阶段：统计语言模型、神经语言模型、预训练语言模型和大语言模型。以下我们将对每一阶段进行详细介绍，并分析其关键技术及影响。...小结 语言模型从最初的统计语言模型，到神经语言模型、预训练语言模型，直至今天的大语言模型，经历了显著的技术进步。
在Rust中，多线程编程不仅可以通过传统的线程模型来实现，还可以通过更高层次的抽象，如Mutex和Actor模型，来实现高效的并发处理。I....消息传递模型：如基于mpsc（多生产者单消费者）的通道（channel），实现线程间的通信。Actor模型：通过消息传递避免共享状态，提升程序的可扩展性和安全性。...以下将从线程创建和共享数据的角度，探讨 Rust 的多线程编程基础。1. 启动线程Rust 使用 std::thread::spawn 创建线程，并将闭包作为线程的执行体。...以下示例展示如何使用 Arc> 来共享和保护数据：use std::sync::{Arc, Mutex};use std::thread;fn main() { // 创建一个原子引用计数的互斥锁...Actor模型：基于消息传递的并发Actor模型是一种并发模型，其中每个Actor是独立的，拥有自己的状态，并通过消息传递进行通信。
一、IO模型的历史背景1.1 IO模型的发展IO模型的设计是为了有效管理和优化数据的输入和输出操作，解决在数据传输过程中可能出现的各种性能和资源管理问题。...随着计算机技术的发展，IO模型经历了从最初的阻塞IO（Blocking IO）到非阻塞IO（Non-blocking IO），再到IO多路复用（IO Multiplexing）和异步IO（Asynchronous...内核在数据准备好后，将数据从内核缓冲区复制到用户缓冲区，并通知用户线程IO操作完成。...内核在数据准备好后，将数据从内核缓冲区复制到用户缓冲区，并通知用户线程IO操作完成。3.2.2 Java示例BIO模型的Java示例与OIO模型相同，这里不再赘述。...内核在数据准备好后，将数据从内核缓冲区复制到用户缓冲区，并通过回调函数通知用户线程IO操作完成。用户线程在收到通知后，执行相应的业务逻辑。
) # 进行参数初始化 exe.run(fluid.default_startup_program()) 加载模型 创建执行器之后，就可以加载之前训练的模型了，有两种加载模型的方式，对应着两种保存模型的方式...# 保存预测模型路径 save_path = 'models/infer_model/' # 从模型中获取预测程序、输入数据名称列表、分类器 [infer_program, feeded_var_names...# 显示图片并输出结果最大的label lab = np.argsort(result)[0][0][-1] names = ['飞机', '汽车', '鸟', '猫', '鹿', '狗', '青蛙'...d， 名称为：%s， 概率为：%f' % (lab, names[lab], result[0][0][lab])) 预测输出结果： 预测结果标签为：3， 名称为：猫， 概率为：0.864919 关于模型的保存和使用就介绍到这里...上一章：《PaddlePaddle从入门到炼丹》七——强化学习 下一章：《PaddlePaddle从入门到炼丹》九——迁移学习 参考资料 https://blog.csdn.net/qq_33200967
yiisoft/yii2-app-basic basic 其中 命令最后的basic可以替换任意你想设定的应用名称，比如app，myapp等等 关于composer的安装使用请查阅相关资料 composer...官方地址 源码安装 源码包地址 yii2-beta 下载源码包解压后即yii2的框架源文件，然后根据自己的实际情况构建目录结构，进行开发 项目初始化完成以后，配置yii2的配置文件，配置文件一般放在...app/config目录下，当然这个路径会根据个人习惯而不同] 我个人推荐的yii2框架目录结构(使用composer 创建项目的默认目录结构和此不同) composer.json 定义项目中的...config/ 应用程序配置 controllers/ web controller目录（控制器） views/ 应用views目录（视图...） models/ models classs 目录（模型） mail/ e-maill的模板目录 runtime/
使用Yii2的时候,在某些场景和环境下需要获得Yii2目前所处于的module(模型)、Controller(控制器)、Action(方法),以及会调用控制器里面已经定义过的一些公共的方法等.对于这些问题...Yii2可以在视图层View中使用$this->context这个对象去获得。...使用Yii2的时候,在某些场景和环境下需要获得Yii2目前所处于的module(模型)、Controller(控制器)、Action(方法),以及会调用控制器里面已经定义过的一些公共的方法等.对于这些问题...Yii2可以在视图层View中使用$this->context这个对象去获得。...(默认简单的Basic) //得到Yii2的当前的控制器里面的方法 echo $this->context->actionHello(); //输出结果:Hello World!!!
反向过程 (Reverse Process)：利用学到的去噪模型，逐步从纯噪声数据还原到原始数据。...从DDPM到LDM的演变3.1 效率的提升LDM通过在低维潜在空间进行扩散过程，极大地减少了计算资源的需求。相比DDPM，LDM在推理速度上有了显著提升，特别是在处理高分辨率图像时，这种优势更加明显。...模型结构的改进4.1 DDPM中的去噪网络设计在DDPM中，去噪网络的设计是扩散模型性能的关键。DDPM使用一个神经网络来学习如何从噪声中逐步还原原始数据。...实验表明，在多个生成任务上，LDM的表现与DDPM接近，甚至在某些任务中略优于DDPM。5.3 模型推理中的内存占用LDM的另一个显著优势在于其内存占用。...总结这篇文章从扩散模型的起源到当前的演进过程，详细探讨了从Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPM) 到Latent Diffusion Models
一·本篇背景： 在科技迅猛发展的浪潮中，深度学习模型已成为重塑世界数字格局的核心力量。从最初模糊的概念萌芽，到如今广泛且深入地嵌入各个领域，它的发展历程宛如一部波澜壮阔的史诗。...深度学习模型基于对人类大脑神经网络的模拟，通过构建复杂的数学模型与算法，让计算机能够自动从海量数据中学习模式与特征，实现对数据的精准分析、预测与决策。...首先，定义卷积层，通过设置卷积核的大小、数量、步长等参数，利用框架提供的接口创建卷积层对象。...TensorRT 能够对模型进行优化编译，生成高效的运行时引擎，加速模型的推理过程。 模型部署：在模型训练和优化完成后，需要将模型部署到实际应用中。...深度学习模型从诞生之初的基础理论探索，到借助 C++ 等编程语言实现高效构建与优化，再到如今在各个领域广泛应用并深刻重构世界数字蓝图，其发展历程充满了创新与突破。
一、OpenAI服务全景概览作为微软人工智能战略的核心载体，Azure OpenAI服务构建起覆盖自然语言处理、计算机视觉、语音交互的全栈式AI能力矩阵。...该平台集成了OpenAI最前沿的技术成果，通过企业级云服务架构为开发者提供安全可控的AI能力调用环境。...其模型体系呈现三大特征：多模态融合：支持文本、图像、语音跨模态交互行业垂直化：针对科研计算、程序开发等场景深度优化服务分层化：提供从基础推理到实时交互的梯度能力二、核心模型体系技术解析（一）GPT系列演进图谱...模型自优化周期缩短至72小时通过深度整合Azure云原生能力与OpenAI前沿技术，该服务持续重塑企业智能化转型的技术范式，为各行业提供从基础感知到决策支持的完整AI解决方案。...开发者应根据具体业务场景的需求特征，建立动态的模型评估与迭代机制，充分释放生成式AI的商业价值。
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