2023年7月18日Meta开源了Llama2,在2万亿个Token上训练,可用于商业和研究,包括从7B到70B模型权重、预训练和微调的代码。相比Llama1,Llama2有较多提升,评估结果如下所示: 基于Llama2模型的开源模型如下所示: 1.WizardCoder Python V1.0 h
一.Protege简介、用途和特点 1.Protege简介 Protege是斯坦福大学医学院生物信息研究中心基于Java开发的本体编辑和本体开发工具,也是基于知识的编辑器,属于开放源代码软件。这个软件主要用于语义网中本体的构建,是语义网中本体构建的核心开发工具,下面操作使用版本为5.5.0。 2.P
基于文本识别(OCR)技术的成熟与应用,日常生活中的大部分“印刷体识别”需求都能被满足,替代了人工信息录入与检测等操作,大大降低输入成本。 而对于复杂的手写体识别需求,业界识别质量却参差不齐。大部分手写体存在字迹潦草,排版不固定,背景复杂,且不同的字体风格各异等问题,给手写体识别带来极大的挑战,不过
# 基于桶的排序之计数排序 作者:[Grey](https://www.cnblogs.com/greyzeng/) 原文地址: [博客园:基于桶的排序之计数排序](https://www.cnblogs.com/greyzeng/p/16928076.html) [CSDN:基于桶的排序之计数排序
# 基于桶的排序之基数排序以及排序方法总结 作者:[Grey](https://www.cnblogs.com/greyzeng/) 原文地址: [博客园:基于桶的排序之基数排序以及排序方法总结](https://www.cnblogs.com/greyzeng/p/16929142.html) [
基于 Spring Cloud 的微服务脚手架 作者: Grey 原文地址: 博客园:基于 Spring Cloud 的微服务脚手架 CSDN:基于 Spring Cloud 的微服务脚手架 本文主要介绍了基于 Spring Cloud Finchley 和 Spring Boot 2.0.x 版本
通常情况下栈溢出可能造成的后果有两种,一类是本地提权另一类则是远程执行任意命令,通常C/C++并没有提供智能化检查用户输入是否合法的功能,同时程序编写人员在编写代码时也很难始终检查栈是否会发生溢出,这就给恶意代码的溢出提供了的条件,利用溢出攻击者可以控制程序的执行流,从而控制程序的执行过程并实施恶意行为,本章内容笔者通过自行编写了一个基于网络的FTP服务器,并特意布置了特定的漏洞,通过本章的学习,
摘要:在本案例中,我们使用人工智能技术的聚类算法去分析超市购物中心客户的一些基本数据,把客户分成不同的群体,供营销团队参考并相应地制定营销策略。 本文分享自华为云社区《基于K-means聚类算法进行客户人群分析》,作者:HWCloudAI 。 实验目标 掌握如何通过机器学习算法进行用户群体分析; 掌
摘要:本案例将带大家使用一份开源的S.M.A.R.T.数据集和机器学习中的随机森林算法,来训练一个硬盘故障预测模型,并测试效果。 本文分享自华为云社区《基于随机森林算法进行硬盘故障预测》,作者:HWCloudAI 。 实验目标 掌握使用机器学习方法训练模型的基本流程; 掌握使用pandas做数据分析
摘要:本实践是基于Windows版MindStudio 5.0.RC3,远程连接ECS服务器使用,ECS是基于官方分享的CANN6.0.RC1_MindX_Vision3.0.RC3镜像创建的。 本文分享自华为云社区《【MindStudio训练营第一季】基于U-Net网络的图像分割的MindStud
摘要:针对疫情期间存在的排查实时性差、排查效率低、无法追踪密接者等问题,可以使用基于YOLOv4的行人检测、行人距离估计、多目标跟踪的方案进行解决。 本文分享自华为云社区《基于ModelArts进行流感患者密接排查》,作者:HWCloudAI。 目前流感病毒患者密接难以排查,尤其是在人流量大的区域,
基础布局 1、一个300X395的黑底黑框矩形,不透明度为20%,命名为“背景框”: 2、一个150X150的白底白框矩形,不透明度为70%,命名为“扫描框”: 3、一条宽为131的绿色水平线,不透明度为30%,命名为“扫描条”,初始状态设置为隐藏: 4、一个文本标签,白色文字,文字内容为“将二维码
基础 [自然语言处理(NLP)](https://www.cnblogs.com/vipsoft/p/17450994.html) [自然语言处理PaddleNLP-词向量应用展示](https://www.cnblogs.com/vipsoft/p/17451860.html) [自然语言处理(N