Biwen.Settings 是一个简易的配置项管理模块,主要的作用就是可以校验并持久化配置项,比如将自己的配置存储到数据库中,JSON文件中等 使用上也是很简单,只需要在服务中注入配置, 比如我们有一个GithubSetting的配置项,我们只需要定义好对象然后注入到Service中即可: [De
粗排/精排的个性化多任务学习模型，能预估20多个不同的预估值，如点击率、有效播放率、播放时长、点赞率、关注率等，那如何用它来排序呢？从多任务学习到多目标排序，中间有一个过渡，即如何把这些预估值融合成一个单一的排序分，最后实现多目标精排。这也就引入了本文要介绍的正题：多目标融合（multi-task ...
PaliGemma 是 Google 推出的新一代视觉语言模型家族，能够接收图像与文本输入并生成文本输出。 Google 团队已推出三种类型的模型：预训练（PT）模型、混合模型和微调（FT）模型，这些模型分辨率各异，提供多种精度以便使用。 所有模型均在 Hugging Face Hub 的模型库中发
目录C# 程序集、模块和类型概念及关系概述程序集模块类型程序集、模块和类型的关系总结引用 C# 程序集、模块和类型概念及关系 概述 在 C# 中，程序集、模块和类型是构成 .NET 应用程序的基本单元。它们之间具有以下层次关系： 程序集 是包含 .NET 代码的单元，它可以是一个可执行文件（EXE）
我们在使用分类算法训练数据后，评价分类模型的优劣时，经常会遇到一个词，“基尼系数”。那么，什么是基尼系数呢？ 本文将尝试用最简单的方式介绍什么是“基尼系数”以及它的计算方法和意义。希望能让大家对基尼系数有个直观的印象，而不仅仅是记住它枯燥的计算公式。 1. 从分类模型开始 首先，先假设有一个分类案例
ASP.NET Core RazorPages中，我们可以在页面模型基类中重载OnPageHandlerExecuting方法。 下面的例子中，BaseModel继承自 PageModel，是所有页面模型的基类。 推荐方案：在BaseModel.cs中，重载OnPageHandlerExecutin
前言 上一篇文章带你实现了Go-Zero模板定制化，本文将继续分享如何使用GO-ZERO进行业务开发。 通过编写API层，我们能够对外进行接口的暴露，因此学习规范的API层编写姿势是很重要的。 通过本文的分享，你将能够学习到Go-Zero的API语法规范，以及学会实际上手使用。 概述 下文所说的是
PP-YOLOE是基于PP-YOLOv2的优秀单级无锚模型，超越了各种流行的YOLO模型。PP-YOLOE有一系列型号，命名为s/m/l/x，通过宽度乘数和深度乘数进行配置。PP-YOLOE避免使用特殊的运算符，如可变形卷积或矩阵NMS，以便友好地部署在各种硬件上。 在本文中，我们将使用OpenVI...
具体的软硬件实现点击 http://mcu-ai.com/ MCU-AI技术网页_MCU-AI 据世界心脏联合会统计，截至 2022 年，全球有 13 亿人被诊断患有高血压，每年约有 1000 万人死于高血压。一个人有必要拥有有益于心脏健康的生活方式，以防止被诊断出患有心血管疾病（CVD）和动脉疾病
指令微调 是一种技术，它能让大语言模型 (LLMs) 更好地理解和遵循人类的指令。但是，在编程任务中，大多数模型的微调都是基于人类编写的指令 (这需要很高的成本) 或者是由大型专有 LLMs 生成的指令 (可能不允许使用)。 我们推出了一个叫做 StarCoder2-15B-Instruct-v0.
最近OpenVoice项目更新了V2版本，新的模型对于中文推理更加友好，音色也得到了一定的提升，本次分享一下如何在苹果的MacOs系统中本地部署OpenVoice的V2版本。 首先下载OpenVoiceV2的压缩包： OpenVoiceV2-for-mac代码和模型 https://pan.quar
python爬虫常用requests和beautifulSoup这2个第三方模块。需要先进行手动安装。 requests负责下载页面数据，beautifulSoup负责解析页面标签。 关于beautifulSoup的api使用，详见api页面：https://beautifulsoup.readth
前言 熟悉Spring框架的同学一定都知道MVC开发模式吧，控制器（Controller）、业务类（Service）、持久层（Repository）、数据库映射（Mapper）、各种DO类构成了我们服务端的代码。初学的时候，觉得新鲜手写这些东西不觉得有啥，但是写久了就会觉得很烦。好不容易在数据库中写
这篇论文2014年发布在SCI一区，共3篇，作者是师承模糊集之父Zadeh的王立新教授（西安交通大学），论文的贡献在于把金融领域模糊的表达转变为模糊集（fuzzy sets）和隶属函数（membership），先看回测展示： 图中上图绿线表示买入并持有，红线表示卖出。下图是系数值，绿色代表买方力量值
该项目比较简单，只是单纯的把业务的dll模块和controller的dll做了一个动态的添加删除处理，目的就是插件开发。由于该项目过于简单，请勿吐槽。复杂的后续可以通过泛型的实体、dto等做业务和接口的动态区分。 项目结构如下： 上面的两个模块是独立通过dll加载道项目中的 repository动态
你是不是苦于没法使用ChatGPT？或者访问了ChatGPT却没法使用GPT4？现在一切问题都可以解决了！ 4月18日，Meta发布两款开源Llama 3 8B与Llama 3 70B模型，供外部开发者免费使用。这个消息轰动了全球开发者。按照Meta的说法，Llama 3 8B和Llama 3 70
介绍 Meta 公司的 Llama 3 是开放获取的 Llama 系列的最新版本，现已在 Hugging Face 平台发布。看到 Meta 持续致力于开放 AI 领域的发展令人振奋，我们也非常高兴地全力支持此次发布，并实现了与 Hugging Face 生态系统的深度集成。 Llama 3 提供两
Redis 脑裂问题是指，在 Redis 哨兵模式或集群模式中，由于网络原因，导致主节点（Master）与哨兵（Sentinel）和从节点（Slave）的通讯中断，此时哨兵就会误以为主节点已宕机，就会在从节点中选举出一个新的主节点，此时 Redis 的集群中就出现了两个主节点的问题，就是 Redis
对应于其强大的能力，大语言模型 (LLM) 需要强大的算力支撑，而个人计算机上很难满足这一需求。因此，我们别无选择，只能将它们部署至由本地或云端托管的性能强大的定制 AI 服务器上。 为何需要将 LLM 推理本地化 如果我们可以在典配个人计算机上运行最先进的开源 LLM 会如何？好处简直太多了: 增
经过上一篇的分析，完成了查找指令和模板的功能，接下来就是编译指令的数据了。 所以本章节主要处理的方法则是 buildElement 方法，我们先分析一下我们所拿到的数据在进行编码，这样会更加清晰一些。 我将 name, value 打印出来，分别对应的值是 name: v-model, value:
