来自不同模型的Concat QuerySets - 腾讯云开发者社区

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wm_concat()和group_concat()合并同列变成一行的用法以及和concat()合并不同列的区别

原标题：oracle的wm_concat()和mysql的group_concat()合并同列变成一行的用法以及和concat()合并不同列的区别前言标题几乎已经说的很清楚了，在oracle中，concat...()函数和 “ || ” 这个的作用是一样的，是将不同列拼接在一起；那么wm_concat()是将同属于一个组的（group by）同一个字段拼接在一起变成一行。...wm_concat()和concat()具体的区别 oracle中concat()的使用和 oracle中 “ || ” 的使用这两个都是拼接字段或者拼接字符串的功能。...mysql中 concat()的使用，是可以连接多个字符串或者字段的。...mysql是一样的用法，把wm_concat 换成 group_concat()就可以啦，具体可以参考这篇文章的使用：浅析MySQL中concat以及group_concat的使用不知道大家学会这个wm_concat

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不同训练模型的比较

在上一篇文章结尾，我们提到了，与使用SGD（随机梯度下降）和冲量训练的模型相比，L-BFGS方法产生不同误差的解决方法。...所以，有一个问题就是什么样的解决方法泛化能力最强，而且如果它们关注的方向不同，那么对于单个方法它们又是如何做到泛化能力不同的。...所有随机种子都是固定的，这意味着这两个模型初始状态都一样。 ? 在我们的第一个实验中，我们只关心最小误差。...抛开模型真正的优化方法，这些模式都被这两种模型学到了，但同时带有轻微的差异，这可以通过考虑W中单个权重重要性看出。然而，正如参数向量相关性证实的那样，两个解决方法是非常相近的。...接下来，我们将研究模型对未知数据的泛化能力。

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机器人领域出了个「RoboGPT」：一个模型处理不同感官输入，来自谷歌｜开源

而且，这个机器人只需要一个单一的预训练模型，就能从不同的感官输入（如视觉、文本等）中生成命令，来执行多种任务。...要知道，在以往机器人执行命令时，处理这些不同的任务时， IO 规范、神经网络体系结构和目标等都是不一样的。...现在，这个问题谷歌解决了，他们研究出了适用于机器人领域的Transformer模型：RT-1，甚至被人戏称为RoboGPT。 △图源：推特@Jim Fan 更重要的是，RT-1代码已开源！...并与其他基于模仿学习的基线进行比较，结果如下图所示（第一项为训练期间的表现）。显而易见，在每个任务类别中，RT-1都明显优于以前的模型。...研究团队这个机器人来自谷歌，研究团队的成员也比较庞大，分别来自三个研究团队：首先是Robotics at Google，它是Google Research下的一个细分领域团队，目前正在探索“如何教机器人可转移的技能

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C# AIModelRouter：使用不同的AI模型完成不同的任务

AIModelRouter AI模型路由，模型的能力有大小之分，有些简单任务，能力小一点的模型也能很好地完成，而有些比较难的或者希望模型做得更好的，则可以选择能力强的模型。为什么要这样做呢？...可以降低AI模型的使用成本，毕竟能力强的模型会更贵一点，省着用挺好的。 Semantic Kernel中可以很简便地使用一个AIModelRouter。...实践先来一个简单的例子来自https://github.com/microsoft/semantic-kernel/tree/main/dotnet/samples/Demos/AIModelRouter...，如果不包含就选择第一个服务ID对应的模型进行回复。...实际上这样使用，很容易让AI迷惑，因为我们总是要带上一个ServiceId，如果让AI根据用户的提问，自己决定用哪个模型是更好的。

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不同大模型的prompt是否存在差异？

不同AI大模型在Prompt Engineering（提示工程）的适用原则上存在显著差异。这种差异源于模型架构、训练数据、对齐目标和交互逻辑的不同。...以下是针对主流大模型的对比分析和实际应用策略：核心差异来源差异维度典型影响案例模型架构 Transformer层数/注意力机制影响理解深度...SWOT分析（强调数据隐私风险量化）三种可落地的实施路径符合ISO 27001标准的保障措施用Markdown分章节呈现"演进趋势模型特异性提示库：各厂商开始提供专用提示模板（如OpenAI的Cookbook...）自动提示优化器：利用大模型自身优化提示（如GPT-4改写Claude提示）跨模型中间层：开发统一提示语言（如PromptPort标准化协议）掌握这些差异化的Prompt Engineering策略，可使模型输出准确率提升...关键要建立「模型画像」认知，像了解不同专家的专长领域一样对待各AI模型。

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GNN教程：与众不同的预训练模型！

Pre-training的框架以获取能够迁移到不同任务上的通用图结构信息表征。...这篇博文将向大家介绍图上的预训练模型，来自论文Pre-Training Graph Neural Networks for Generic Structural Feature Extraction 重点讨论下面两个问题...2 GCN 预训练模型框架介绍如果我们想要利用预训练增强模型的效果，就要借助预训练为节点发掘除了节点自身embedding之外的其他特征，在图数据集上，节点所处的图结构特征很重要，因此本论文中使用三种不同的学习任务以学习图中节点的图结构特征...以上四种Centrality Score描述了节点在整个图中所承担的不同角色，因此，通过这四种Centrality Score的学习任务节点的embedding能够标注不同粒度的图结构信息。...本节小结在此做一个小结，利用 2.1 节所提到方法预训练模型，使预训练模型能够从局部到全局上捕获图结构信息的不同属性，然后将预训练模型在特定的任务中做微调，最终应用于该特定任务中。

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Django 一个模型不同Table的操作

Django 一个模型不同Table的操作 Posted December 11, 2018 教程代码托管在 JackeyGao / django-dynamic-tables 用过 Django 框架的都知道...，模型定义是开发一个项目前面需要做的事情，后面通过导入的方式在 View 中操作。...动态的创建表动态的创建模型其实就是在运行时生成 Model 类，这个可以通过函数实现，通过传参(今天的日期, 如: 20181211)，然后生成新的模型类， Meta 中的 db_table 为log...connection.introspection.table_names() class Meta: db_table = table_name return Log 可以看到，通过函数生成不同的...在模型的初始化函数都会注册此模型, 最好不要重复注册.

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深度学习 - 不同深度学习模型间的转换

不同深度学习模型间的转换参考: [Github-Deep Learning Model Convertors].

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使用 AutoMapper 自动映射模型时，处理不同模型属性缺失的问题

使用 AutoMapper 可以很方便地在不同的模型之间进行转换而减少编写太多的转换代码。不过，如果各个模型之间存在一些差异的话（比如多出或缺少一些属性），简单的配置便不太行。...关于 AutoMapper 的系列文章：使用 AutoMapper 自动在多个数据模型间进行转换使用 AutoMapper 自动映射模型时，处理不同模型属性缺失的问题属性增加或减少前面我们所有的例子都是在处理要映射的类型其属性都一一对应的情况...然而，如果所有的属性都是一样的，那我们为什么还要定义多个属性类型呢（Attribute 不一样除外）。正常的开发情况下这些实体类型都会是大部分相同，但也有些许差异的情况。...现在，我们稍微改动一下我们的数据模型，给其中一个增加一个新属性 Description： public class Walterlv1Dao { public string?...，同时有更好的阅读体验。

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没想到，最Open的开源新模型，来自小红书

机器之心报道编辑：杨文迄今为止行业最大的开源力度。在大模型上向来低调的小红书，昨天开源了首个自研大模型。...与很多开源模型直接使用粗粒度数据不同，hi lab 团队在数据处理上非常「较真」，拒绝低质或虚构内容，通过三道「工序」把控数据质量：首先是 web 文档准备，把 web HTML 数据用 URL 过滤方式删除黄赌毒等内容...1F1B 实现 1F1B 稳态阶段不同 micro batch 前反向之间的 EP A2A 与计算的 overlap。...结语在 HuggingFace 的热门开源模型榜单上，中国模型的身影已占据半壁江山，开源正逐渐成为中国大模型团队的集体共识。...在开发者眼中，这意味着又多了一个值得信赖的模型基座；而对 hi lab 而言，来自社区的微调成果也将反哺基模，为模型注入更多可能性。 © THE END 转载请联系本公众号获得授权

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最懂医疗的国产推理大模型，果然来自百川智能

此外，医疗能力是 Baichuan-M1-preview 另一大亮点，它能像资深医疗专家一样进行深度思考，构建严谨的医学推理过程，搜索到医疗信息之后会对不同权威等级的证据进行专业分析与整合，并保证信息的准确性...面对这个关键问题，医疗循证模式还能运用医学知识和证据评估标准，对证据进行多层分级，并对不同权威等级的证据进行专业分析与整合，识别各类权威信息的来源和可信度，从而避免因信息混杂导致的误判，形成全面、连贯的医学结论...在数据收集方面，百川智能投入了大量时间，针对不同场景做了非常细致的数据收集，覆盖公开和非公开的数据。...与传统强化学习方法不同，ELO 摒弃了对奖励模型的依赖，直接优化生成路径逻辑，避免了可能引入偏差的问题。...但与行业中其他单纯追求通用推理能力的公司不同，它选择了医疗这个独特的切入角度。

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CVPR 2023 | Collaborative Diffusion 怎样让不同的扩散模型合作？

不同种类的扩散模型各显神通 —— text-to-image模型可以根据文字生成图片，mask-to-image模型可以从分割图生成图片，除此之外还有更多种类的扩散模型，例如生成视频、3D、motion...CVPR 2023的Collaborative Diffusion提供了一种简单有效的方法来实现不同扩散模型之间的合作。...，我们的Collaborative Diffusion在去噪的每一步都会动态地预测不同的扩散模型如何有效合作，各取所长。...总结我们提出了Collaborative Diffusion，一种简单有效的方法来实现不同扩散模型之间的合作。...我们充分利用扩散模型的迭代去噪的性质，设计了Dynamic Diffuser来预测在时间和空间上均有适应性的Influence Functions来控制不同的扩散模型如何合作。

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两种截然不同的部署ML模型方式

正如我最近发现的那样，有两种真正不同的方式来部署模型：传统的方式，以及最近的选择，这个选择简直让我大吃一惊。在本文中，我将为您提供适用于这两种部署的简单但最佳实践模板。...我知道并不是每个人都喜欢跳读; 它看起来像这样：如何部署ML模型如果你来自分析师的背景，你可能不会理解网络应用程序架构，所以让我先说明一下。如果这是过于简单化和人为祸患，抱歉！...可能，worker存在于另一台服务器/计算机上，但它们也可以是同一台计算机上的不同线程/进程。worker可能有GPU，而后端服务器可能不需要。...我错的离谱！我不想在本文中专注于使用Javascript训练模型 - 这非常酷，但并不总是超实用 - 而是为训练有素的模型提供替代部署模式。请记住，您的训练模型将可供全世界使用。...任何人都可以复制它，看看层是什么样的，并窃取所有参数。我想我会说这是不可避免的，你的模型可能没有你想象的那么特别：任何竞争优势都在于您可以部署模型修订的数据和速度。当然，您在模型上构建的产品有多棒。

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独家 | 不同机器学习模型的决策边界（附代码）

标签：机器学习作者前言我使用Iris数据集训练了一系列机器学习模型，从数据中的极端值合成了新数据点，并测试了许多机器学习模型来绘制出决策边界，这些模型可根据这些边界在2D空间中进行预测，这对于阐明目的和了解不同机器学习模型如何进行预测会很有帮助...目标我的目标是建立一种分类算法，以区分这两个植物种类，然后计算决策边界，以便更好地了解模型如何做出此类预测。为了为每个变量组合创建决策边界图，我们需要数据中变量的不同组合。...方面的专家，所以我相信有更好的模型产生更好的决策边界，但是用purrr、map来训练不同的机器学习模型是件很有趣的事。...然后，我想在之后随机抽取各列的样本（也就是不同机器学习模型的预测结果）。...其他福利：来自于名企的数据科学工作者，北大清华以及海外等名校学生他们都将成为你在翻译小组的伙伴。

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Django ORM：天使与魔鬼

天使的眼泪巧用 extra JsonField 的福音—— JSON_SEARCH 行锁的支持作为一只以 Django 作为主力开发框架的 CRUD Boy ，时常和它的 ORM 缠绵悱恻、纠缠不清...多对多和 values() 存在一个模型 class Foo(models.Model): name = models.CharField(**some_params) bars = models.ManyToManyField...be in the format described in Field lookups below. https://docs.djangoproject.com/en/1.11/ref/models/querysets...https://docs.djangoproject.com/en/1.11/ref/models/querysets/#extra extra() 可以利用 sql 在数据库中做数据处理，而不用放到内存中...，在数据量较大时有比较好的效果，比如： queryset = queryset.extra(select={'username': "CONCAT(username, '@', domain)"}) 在模糊查询时

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2024年重磅消息：来自OpenAI发布的视频生成模型Sora

通用人工智能通用人工智能（AGI）是指一种智能系统，具有与人类智能相当或超过人类智能的广泛能力，能够在各种不同的任务和领域中表现出灵活性、创造力和推理能力。...与目前大多数人工智能系统专注于解决特定任务或领域不同，AGI的目标是创造一个能够像人类一样学习、理解和解决各种问题的智能系统。...本文主要介绍一下最新的大模型Sora，作为通用人工智能会给我们带来什么感受~Sora大模型2024年2月15日，OpenAI发布了最新的视频生成模型（Sora），接下来我们进入官网进行看看这一壮举吧（地址放到了文章结尾...，Sora 在两个输入视频之间逐渐进行插值，从而在具有完全不同主题和场景构成的视频之间创建无缝过渡。...，但是产品的质量或许的的确确有所提高总结OpenAI强大的算力，以及坚实的大语音模型和丰富的数据集共同带来了Sora大模型地址点击即可我正在参与2024腾讯技术创作特训营最新征文，快来和我瓜分大奖！

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对比不同OCR模型的教程：传统方法与深度学习的比较

在光学字符识别（OCR）领域，传统方法和深度学习模型各有优劣，本文将深入探讨它们的特点、适用场景以及如何选择合适的模型。...以下是几种主流的深度学习OCR模型：基于CNN的端到端模型Tesseract OCR：Google开发的开源OCR引擎，结合深度学习和传统方法，支持多语言和字体识别。...Transformer模型LayoutLM：微软提出的基于Transformer的模型，结合文本识别和布局分析，处理文档级别的OCR任务，如表格和表单。...对比与适用场景分析传统方法和深度学习方法在不同的OCR应用场景中各有优势：传统方法适用于资源有限、对准确性要求不高的场景，如简单票据和文档扫描。...深度学习方法则更适合处理复杂字体、不规则文本或高精度要求的场景，如手写文字或特定领域的专业文档识别。在实际应用中，选择合适的OCR模型取决于具体需求和场景特征。

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Hinton的GLOM模型与千脑理论有何本质不同？

基于Mountcastle的理论，千脑理论提出，大脑并非构造一个物体的模型，而是平行地构造数千个物体的模型。皮层柱用不同的感官输入构造模型。...比如手掌上的手指可以代表五个不同的输入感官，每一柱对它们所感知到的东西进行投票并得出一种单一解释，这种解释也就是它们协商一致的结果。...GLOM模型提出，每一柱都由五个不同层次的物体表示组成，并在不同的抽象层次上与特定的位置相关联（例如，当你触摸杯子时，柱的底层会形成一个弯曲边缘的表示，顶层会形成一个杯柄的表示）。...与之相反，千脑理论中的每一柱都处于一个层次。皮质柱在层次结构、大脑不同区域和感知方式上共同发挥作用。...，研究人员的目标是了解大脑的功能和运作过程，并将这些核心原理应用到当今的机器学习系统中。与GLOM不同的是，千脑理论在生物学上是合理的，同时也是受限制的。

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Llama 3发布，开源社区迎来自己的GPT4模型了吗？

Meta终于发布Llama 3开源模型，开源社区终于要迎来自己的GPT-4模型了吗？那到底Llama 3优化了什么地方？真的会有这么强的能力，可以追上GPT4吗？...改进了预训练的方法后，新的模型大大降低了错误拒绝率，改善了一致性，并增加了模型响应的多样性。...在上图中，同样规模下经过指令微调的模型，Llama 3比Gemma和Mistral模型在不同数据集上的效果都要好。...同时Llama 3在没有经过指令微调，只用其预训练模型就比其他模型的效果要好：一句话就是，在目前同等参数量大小的情况下，Llama3的效果远超其他模型。...Meta团队把4月15日训练的检查点模型拿出来进行评估，发现已经有较大的提升效果：这里总结了目前主流模型和这个Llama 3的400B模型的效果对比，可以发现还没有训练好的Llama 3已经与主流的一些大模型在得分上不相上下了

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GAN诞生记：最火的AI模型，来自一群博士的酒后争吵

GAN 离开OpenAI回到谷歌之后，Goodfellow成立了一个全新的小组来对生成模型进行研究。...生成模型，简单来说就是对影像、声音以及对现实世界的一切其他“表示”（representations）进行创造的系统，Goodfellow认为，它将成为通往各种形式人工智能的一条重要路径。...Goodfellow说，“作为艺术家，生成模型希望愚弄艺术批评家，让后者认为它画出来的东西是真实的。”...我坐在那想的只有：我的朋友在酒吧里说的是错的！”他回忆说，“我熬夜在自己的笔记本电脑上写出了GAN。”结果代码第一次工作就成功了。 “那非常幸运。因为如果那没有奏效，我可能就要放弃这个想法了。”...结果远比预期的要好，它不仅能用于生成图像和声音，还能用来识别图像和声音，而这只需要很少来自人类方面的帮助。“这些模型学会了理解世界的框架。”

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wm_concat()和group_concat()合并同列变成一行的用法以及和concat()合并不同列的区别

不同训练模型的比较

机器人领域出了个「RoboGPT」：一个模型处理不同感官输入，来自谷歌｜开源

C# AIModelRouter：使用不同的AI模型完成不同的任务

不同大模型的prompt是否存在差异？

GNN教程：与众不同的预训练模型！

Django 一个模型不同Table的操作

深度学习 - 不同深度学习模型间的转换

使用 AutoMapper 自动映射模型时，处理不同模型属性缺失的问题

没想到，最Open的开源新模型，来自小红书

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