概述 Github官方地址：GLM-4 网上已经有很多关于微调的文章，介绍各种方式下的使用，这里不会赘述。我个人比较关心的是微调时的loss计算逻辑，这点在很多的文章都不会有相关的描述，因为大多数人都是关心如何使用之类的应用层，而不是其具体的底层逻辑，当然咱也说不清太底层的计算。 可了解其它loss
最近两年，我们见识了“百模大战”，领略到了大型语言模型（LLM）的风采，但它们也存在一个显著的缺陷：没有记忆。在对话中，无法记住上下文的 LLM 常常会让用户感到困扰。本文探讨如何利用 LangChain，快速为 LLM 添加记忆能力，提升对话体验。
trick： \(x\) 与各位数之和模 \(9\) 同余（CF10D） st表 和 线段树 可以存 gcd（CF10D） 注意函数增减性（CF1632D） dp 时若下标太大，可以调换下标和存储的数值（CF1974E） 贪心不成立时，可以用反悔贪心（CF1974G） 乘法总是比加法更优（CF187
由于本文章是对TinyRenderer的模仿，所以并不打算引入外部库。 那么我们第一步需要解决的就是图形输出的问题，毕竟，如果连渲染的结果都看不到，那还叫什么Renderer嘛。 由于不引入外部库，所以选择输出的图片格式应该越简单越好，各种位图就成为了我们的首选。 这里我们选择了生态较好的bmp位图
前言 上一章节我们了解了一下Semantic Kernnel中Plugins插件的概念以及学习了的 Semantic Kernel 模板插件的创建,本章节我们来学习 Native Plugins 原生函数插件使用。 通过函数定义插件 在之前的章节中我们介绍过在在 Semantic Kernel 中应
stable diffusion是一种潜在扩散模型，可以从文本生成人工智能图像。为什么叫做潜在扩散模型呢？这是因为与在高维图像空间中操作不同，它首先将图像压缩到潜在空间中，然后再进行操作。 在这篇文章中，我们将深入了解它到底是如何工作的,还能够知道文生图的工作方式与图生图的的工作方式有何不同？CFG
本文介绍了序列到序列（Seq2Seq）模型的基本原理，并使用 Python 和 TensorFlow/Keras 实现了一个简单的英法翻译模型。
开篇 经过上篇文章的介绍，实现了可以根据用户选择的模板名称加上对应的版本号，可以下载对应的模板，并且将下载之后的文件存放在用户目录下的 .nue-template文件夹中。 接下来这篇文章主要实现内容是将下载的模板文件拷贝到当前所执行命令的目录下。 拷贝模板 例如我现在在终端当中输入 nue-cli
1、Redis 单线程 通常说 Redis 是单线程，主要是指 Redis 的网络 IO 和键值对读写是由一个线程来完成的，其他功能，比如持久化、异步删除、集群数据同步等，是由额外的线程执行的，所以严格来说，Redis 并不是单线程。 多线程开发会不可避免的带来并发控制和资源开销的问题，如果没有良好
卡方分布是统计学中的一种连续概率分布，用于假设检验，形状由自由度(df)决定。自由度越大，分布越平缓。NumPy的`random.chisquare()`可生成卡方分布随机数。Seaborn能可视化卡方分布。练习包括模拟不同自由度的卡方分布、进行卡方检验。瑞利分布描述信号处理中幅度分布，参数为尺度(...
前言 在之前的章节中我们或多或少的已经接触到了 Semantic Kernel 的 Plugins，本章我们讲详细介绍如何使用插件。 Semantic Kernel 的一大特点是拥有强大的插件，通过结合自定义/预定义的插件解决智能业务的问题。让传统的代码和智能插件一起工作灵活地接入到应用场景简化传统
概要 现代基于深度学习的模型在语音增强任务方面取得了显著的性能改进。然而，最先进模型的参数数量往往太大，无法部署在现实世界应用的设备上。为此，我们提出了微小递归U-Net（TRU-Net），这是一种轻量级的在线推理模型，与当前最先进的模型的性能相匹配。TRU-Net的量化版本的大小为362千字节，足
大侠幸会，在下全网同名[算法金] 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top [日更万日，让更多人享受智能乐趣] [Sebastian Raschka 2018] Model Evaluation, Model Selection, and Algorithm Selection in Machin
开篇 经上篇文章的介绍，实现了获取下载目录地址，接下来实现下载指定模板的功能。 背景 通过很多章节过后，已经可以拿到模板名称，模板版本号，下载目录地址，这些信息都是为了下载指定模板做准备的。 实现 如何从 GitHub 下载模板 可以借助 download-git-repo 这个库来下载 GitHu
大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」 就在去年下半年，如果你在 Google Scholar 上以 "Random Forest" 为关键词进行检索，并按时间排序： 你会看到这种方法被广泛应用于各个领域的研究，包括 GIS、
大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」 1. 引言 今天我们唠唠 吴恩达：机器学习的六个核心算法！ 之决策树算法。 决策树是一种用于分类和回归的机器学习算法。它通过一系列的决策规则将数据逐步划分，最终形成一个类似于树状结构的模
前言 这是我的 模仿抖音 系列文章的第六篇 第一篇：200行代码实现类似Swiper.js的轮播组件 第二篇：实现抖音 “视频无限滑动“效果 第三篇：Vue 路由使用介绍以及添加转场动画 第四篇：Vue 有条件路由缓存，就像传统新闻网站一样 第五篇：Github Actions 部署 Pages、同
学会如何安装配置华为云ModelArts、开发板Atlas 200I DK A2。 并打通一个Ascend910训练到Ascend310推理的全流程思路。 > 在本篇章，我们继续进入推理阶段！
删除不必要的内核模块，lsmod，删除模块：modprobe -r i2c_piix4，加载模块：modprobe i2c_piix4 ，blacklist evbug
