Sentence Transformers 是一个 Python 库，用于使用和训练各种应用的嵌入模型，例如检索增强生成 (RAG)、语义搜索、语义文本相似度、释义挖掘 (paraphrase mining) 等等。其 3.0 版本的更新是该工程自创建以来最大的一次，引入了一种新的训练方法。在这篇博
CoT 推理范式 默认情况下，大语言模型通常是直接给出问题的最终答案，中间推理过程是隐含的、不透明的，无法发挥出大模型最极致的理解能力。如果你用它来充当翻译，可能效果和传统的机器翻译也差不了太多。 如果我们给大模型设计一个合理的提示词，控制大模型的思考方式，就能发挥出大模型的最大功效，甚至可以让它的
Whisper 是当前最先进的开源语音识别模型之一，毫无疑问，也是应用最广泛的模型。如果你想部署 Whisper 模型，Hugging Face 推理终端 能够让你开箱即用地轻松部署任何 Whisper 模型。但是，如果你还想叠加其它功能，如用于分辨不同说话人的说话人分割，或用于投机解码的辅助生成，
控制台项目中，演示示例 1.自定义 Dictionary Config 内存字典模式 dotnet add package Microsoft.Extensions.Configuration IConfigurationBuilder builder = new ConfigurationBuil
关于从零设计 .NET 开发框架 作者：痴者工良 教程说明： 仓库地址：https://github.com/whuanle/maomi 文档地址：https://maomi.whuanle.cn 作者博客： https://www.whuanle.cn https://www.cnblogs.co
这篇文章，聊聊一个大家经常使用的编程模式 ：Mybatis +「where 1 = 1 」。 笔者人生第一次重大的线上事故 ，就是和使用了类似的编程模式 相关，所以印象极其深刻。 这几天在调试一段业务代码时，又遇到类似的问题，所以笔者觉得非常要必要和大家絮叨絮叨。 1 OOM 事故 笔者曾服务一家电
概要 本文档采用glibc2.28版本作为示例，模拟内网环境无法访问github等开源社区 为精简docker容器镜像，采用Alpine镜像，需要手动编译glibc源代码 制作编译好的glibc二进制文件 获取glibc二进制文件构建工具 # 内网环境可下载该工具包手动上传到服务器 git pull
前两天 2noise 团队开源了ChatTTS项目，并且释出了相关的音色模型权重，效果确实非常惊艳，让人一听难忘，即使摆在微软的商业级项目Azure-tts面前，也是毫不逊色的。 ChatTTS是专门为对话场景设计的文本转语音模型，例如大语言助手对话任务。它支持英文和中文两种语言。最大的模型使...
本文分享自华为云社区《华为大咖说 | 企业应用AI大模型的“道、法、术” ——道：认知篇》，作者：华为云PaaS服务小智。 本期核心观点 上车：AGI是未来5～10年内，每个人都无法回避的技术革命，建议就近上车。 迭代：眼下的AI大模型应用都还只是过程稿，仍在快速迭代，切忌刻舟求剑。 预判：AI大模
很多推行IPD（集成产品开发）体系的公司在正式研发产品前，需要开发Charter，以确保产品研发方向的正确。Charter，即项目任务书或商业计划书。Charter的呈现标志着产品规划阶段的完成，能为产品开发的投资评估和决策提供关键依据。 在IPD体系中，Charter的核心逻辑主要体现在两点：一是
引言 Function Calling 是一个允许大型语言模型（如 GPT）在生成文本的过程中调用外部函数或服务的功能。 Function Calling允许我们以 JSON 格式向 LLM 模型描述函数，并使用模型的固有推理能力来决定在生成响应之前是否调用该函数。模型本身不执行函数，而是生成包含函
最近YOLO家族又添新成员：YOLOv10，YOLOv10 提出了一种一致的双任务方法，用于无nms训练的YOLOs，它同时带来了具有竞争力的性能和较低的推理延迟。此外，还介绍了整体效率-精度驱动的模型设计策略,从效率和精度两个角度对YOLOs的各个组成部分进行了全面优化，大大降低了计算开销，增强了...
本文介绍了注意力机制的基本原理，并使用 Python 和 TensorFlow/Keras 实现了一个简单的注意力机制模型应用于文本分类任务。
学会如何安装配置华为云ModelArts、开发板Atlas 200I DK A2， 并打通一个训练到推理的全流程思路。 > 在本篇章，首先我们开始进入训练阶段！
论文提出CeiT混合网络，结合了CNN在提取低维特征方面的局部性优势以及Transformer在建立长距离依赖关系方面的优势。CeiT在ImageNet和各种下游任务中达到了SOTA，收敛速度更快，而且不需要大量的预训练数据和额外的CNN蒸馏监督，值得借鉴 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文:
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
