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。
作者：周可强 一、责任链模式简介 1、责任链模式定义 责任链（Chain of Responsibility）模式的定义：为了避免请求发送者与多个请求处理者耦合在一起，于是将所有请求的处理者通过前一对象记住其下一个对象的引用而连成一条链；当有请求发生时，可将请求沿着这条链传递，直到有对象处理它为止。
伴随物流行业的迅猛发展，一体化供应链模式的落地，对系统吞吐、系统稳定发出巨大挑战，库存作为供应链的重中之重表现更为明显。
博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ 效果展示 下载数据集（共四个） http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 目录结构 整体流程图 dataloader.py import numpy as np import struct imp
基于Langchain与ChatGLM等语言模型的本地知识库问答应用实现。项目中默认LLM模型改为THUDM/chatglm2-6b[2]，默认Embedding模型改为moka-ai/m3e-base[3]。 一.项目介绍 1.实现原理 本项目实现原理如下图所示，过程包括加载文件->读取文本->文
概述 随机森林（Random Forest）是一种集成学习（Ensemble Learning）方法，通过构建多个决策树并汇总其预测结果来完成分类或回归任务。每棵决策树的构建过程中都引入了随机性，包括数据采样和特征选择的随机性。 随机森林的基本原理可以概括如下： 随机抽样训练集：随机森林通过有放回抽
1. 可以从单元测试开始入手 查看类JedisSentinelPool private static final String MASTER_NAME = "mymaster"; protected static final HostAndPort sentinel1 = HostAndPorts.
提供LoRA微调和全量参数微调代码，训练数据为data/train_sft.csv，验证数据为data/dev_sft.csv，数据格式为"Human: "+问题+"\nAssistant: "+答案。本文主要介绍Llama-2-7b模型LoRA微调以及4bit量化的实践过程。
一、技术介绍 NVIDIA Triton Inference Server是一个针对CPU和GPU进行优化的云端和推理的解决方案。 支持的模型类型包括TensorRT、TensorFlow、PyTorch(meta-llama/Llama-2-7b)、Python(chatglm)、ONNX Run
自动信息抽取发展了几十年，虽然模型很多，但是泛化能力很难用满意来形容，直到LLM的诞生。虽然最终信息抽取质量部分还是需要专家审核，但是已经极大的提高了信息抽取的效率。因为传统方法需要大量时间来完成数据清洗、标注和训练，然后来实体抽取、实体属性抽取、实体关系抽取、事件抽取、实体链接和指代消解等等。现在
工作流是集成系统的模块应用，使用权限管理系统的身份认证登录后即可使用。本篇随笔介绍工作流模块的界面功能效果。
软件开发中常见的几种不同服务模型包括SaaS（软件即服务）、LaaS（许可即服务）、PaaS（平台即服务）、CaaS（容器即服务）、IaaS（基础设施即服务）和FaaS（功能即服务）。 很多人认为IaaS和FaaS是趋势，是未来软件设计与开发人员的基本必备技能，PowerDotNet和PowerDo
1- mock 基础 mock翻译过来是‘模拟’的意思，也就是模拟接口返回的信息，用已有的信息替换接口返回的信息，从而提供仿真环境，实现模拟数据下的功能测试 因为在实际的项目研发过程中，我们经常会遇到如下的尴尬场景： 前端开发依赖于后端接口数据，但是后台人员不足或者无法立即到位，前端迟迟不能开工，或
GPT 带火了一波语言模型，LLaMA 和 Alpaca 也在持续发力。依旧是各类 GPT 后缀霸榜 GitHub trending 的一周，为此特推部分专门收录了两个比较不错的 GPT 应用。而作为 ML/AI 第一首选语言的 Python 也是风头一时，除了 AI 项目之外，本周的密文解析 Ci
Star 并不能代表什么，但是绝对能表示一个项目的受欢迎程度。就像刚开源一周就有 7k+ star 的新模型，输入文本 / 图像就能获得 3D 对象。除了这个新模型，本周还有一款新的 Web 3D 渲染引擎 Orillusion，向量数据库新晋成员 qdrant。还有老牌魔兽世界为它站台的游戏解决方
