评估一个训练好的模型需要评估指标，比如正确率、查准率、查全率、F1值等。当然不同的任务类型有着不同的评估指标，而HuggingFace提供了统一的评价指标工具。 1.列出可用的评价指标 通过list_metrics()函数列出可用的评价指标： def list_metric_test(): # 第4
TorchLens：可用于可视化任何PyTorch模型，一个包用于在一行代码中提取和映射PyTorch模型中每个张量运算的结果。TorchLens功能非常强大，如果能够熟练掌握，算是可视化PyTorch模型的一把利剑。本文通过TorchLens可视化一个简单神经网络，算是抛砖引玉吧。 一.定义一个简
ChatGLM2-6B是开源中英双语对话模型ChatGLM-6B的第2代版本，引入新的特性包括更长的上下文(基于FlashAttention技术，将基座模型的上下文长度由ChatGLM-6B的2K扩展到了32K，并在对话阶段使用8K的上下文长度训练)；更高效的推理(基于Multi-QueryAtte
在官方例子中给出了通过chain = NebulaGraphQAChain.from_llm(ChatOpenAI(temperature=0), graph=graph, verbose=True)来检索NebulaGraph图数据库。本文介绍了通过GPT2替换ChatOpenAI的思路和实现，暂
最近在经历的一些事情，让我突发灵感，觉得要写点关于DevOps体系建设过程中的“流程规范”，记录下来。 如何解读"流程规范" 谈到DevOps落地，无一例外都会提“流程规范“，我想没有人会反对，甚至会”不放在眼里“，因为概念本身没有什么晦涩难懂。可是一到落地，好像就是另外一番场景，“一地鸡毛”，“形
经济全球化的今天，人们在工作和生活中经常会与外语打交道。相较传播性较广的英语而言，其他语种的识别和阅读对大多数人来说是一件难事，此时就需要借助语言翻译软件来帮助理解。 华为 HMS Core 机器学习服务（ML Kit）翻译功能提供了多种翻译模式，不仅可以满足应用出行购物、网络社交等日常场景，还提供
chatGPT NLP技术，通过统计的手段模拟出更正确的答案。 他与以前的NLP不一样，他有上下文语义，他能够模拟场景，能够总结很多文章信息。 因此对于谷歌等搜索引擎就很有攻击性了，因为chatGPT能够自己做总结，有上下文语义等。再也不用看csdn哪些破文章抄来抄去浪费时间。还有就是对于问题的总结
本章将探索内核级DLL模块注入实现原理，DLL模块注入在应用层中通常会使用`CreateRemoteThread`直接开启远程线程执行即可，驱动级别的注入有多种实现原理，而其中最简单的一种实现方式则是通过劫持EIP的方式实现，其实现原理可总结为，挂起目标进程，停止目标进程EIP的变换，在目标进程开启空间，并把相关的指令机器码和数据拷贝到里面去，然后直接修改目标进程EIP使其强行跳转到我们拷贝进去的
通过运用`LyScript`插件并配合`pefile`模块，即可实现对特定PE文件的扫描功能，例如载入PE程序到内存，验证PE启用的保护方式，计算PE节区内存特征，文件FOA与内存VA转换等功能的实现，首先简单介绍一下`pefile`模块。pefile模块是一个用于解析Windows可执行文件（PE文件）的Python模块，它可以从PE文件中提取出文件头、节表、导入表、导出表、资源表等信息，也可以
函数是python程序中的基本模块化单位，它是一段可重用的代码，可以被多次调用执行。函数接受一些输入参数，并且在执行时可能会产生一些输出结果。函数定义了一个功能的封装，使得代码能够模块化和组织结构化，更容易理解和维护。在python中，函数可以返回一个值或者不返回任何值，而且函数的参数可以是任何python对象，包括数字、字符串、列表、元组等。python内置了许多函数，同时也支持用户自定义函数。
摘要：在视觉与语言（V&L）模型中，阅读和推理图像中的文本的能力往往是缺乏的。我们如何才能学习出强大的场景文本理解（STU）的V&L模型呢？ 本文分享自华为云社区《场景文本理解预训练PreSTU》，作者： Hint 。 【论文摘要】 在视觉与语言（V&L）模型中，阅读和推理图像中的文本的能力往往是缺
摘要：本文通过多种操作构建混合模型，增强视觉Transformer捕捉空间相关性的能力和其进行通道多样性表征的能力，弥补了Transformer在小数据集上从头训练的精度与传统的卷积神经网络之间的差距。 本文分享自华为云社区《[NeurIPS 2022] 消除视觉Transformer与卷积神经网络
摘要：本案例将使用YOLOX模型，实现一个简单的垃圾分类应用。 本文分享自华为云社区《ModelBox社区案例 - 使用YOLOX做垃圾分类》，作者：HWCloudAI。 1 ModelBox社区案例 - 使用YOLOX做垃圾分类 本案例将使用YOLOX模型，实现一个简单的垃圾分类应用，最终效果如下
华为云FunctionGraph技术极大的优化了AI应用的开发过程，让AI团队可以更关注业务实现，而无需关注底层技术细节。
商务报告：公司专属PPT模板怎么做？ 通过LOGO 提取主色调 搜集相关元素 通过LOGO 提取主色调 搜集相关元素 下载图片使用 建立版面
PaddleOCR提供DB文本检测算法，支持MobileNetV3、ResNet50_vd两种骨干网络，可以根据需要选择相应的配置文件，启动训练。 本节以icdar15数据集、MobileNetV3作为骨干网络的DB检测模型（即超轻量模型使用的配置）为例，介绍如何完成PaddleOCR中文字检测模型的训练、评估与测试。
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
软件系统架构设计的目标不在于设计本身，而在于架构设计意图的传达。图形化有助于在团队间进行高效的信息同步，但不同的图形化方式需要语义一致性和效率间实现平衡。C4模型通过不同的抽象层级来表达系统的静态结构，并提供了最小集的抽象建模元素，为设计人员提供了一种低认知负载、易于学习和使用的高效建模方式。
